校正条纹伪影的方法、校正单元和断层扫描设备

摘要

本发明涉及校正条纹伪影的方法、校正单元和断层扫描设备。计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法，所述方法包括以下方法步骤：通过处理器第一接收(REC‑1)至少一个初始重建的断层图像，其中至少一个初始重建的断层图像基于多个初始投影图像；借助于变分算法通过处理器第一确定(DET‑1)至少一个变分断层图像，其中至少一个变分断层图像基于至少一个初始断层图像；基于至少一个变分断层图像第二确定(DET‑2)至少一个变分投影图像；根据至少一个变分投影图像第三确定(DET‑3)至少一个经校正的断层图像。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法。此外，本发明还涉及条纹伪影校正单元、计算机断层扫描设备、计算机程序产品和计算机可读的介质。

背景技术

断层图像例如在计算机断层扫描成像、具有C型臂的成像或X射线断层扫描成像中典型地从多个投影图像中确定。为此，典型地借助于X射线辐射将对象投影到探测器或X射线探测器或辐射探测器上。具有特别高的X射线密度的至少一个对象在多个投影图像中的至少一个投影图像中的成像可能在断层图像中产生条纹伪影。具有高X射线密度的对象在至少一个投影图像中引起X射线辐射在穿透对象之后的强度相对于X射线辐射在穿透对象之前的强度的强烈的衰减值。在该上下文中，高的X射线密度意味着，对象比周围的组织更强烈地吸收X射线辐射。因此，对象是强吸收性的。具有高的X射线密度的对象例如可能是由金属构成的对象。建立的方法如标准化的金属伪影减少(NMAR)可以减少这种条纹伪影，但是以在断层图像中掩盖金属对象(由金属构成的对象)为前提。然而，当金属对象处于可重建的断层图像外并且仅在多个投影图像的一部分中可见时，不能应用这种方法。

必须直接在至少一个投影图像中掩盖处于可从多个投影图像中重建的断层图像外的金属对象，在所述至少一个投影图像中金属对象是可见的。可以根据通过金属对象产生的衰减值或强度值在至少一个投影图像中执行掩盖。在此，尤其可以应用基于阈值的技术。为此确定阈值，借助于所述阈值将至少一个投影图像划分成如下两个区域：应掩盖的区域和不应掩盖的区域。在此，也可能错误地掩盖具有高的X射线密度的解剖对象、例如骨骼，因为在至少一个投影图像上的非常强的衰减值不仅可能由金属对象引起，而且可能由这种解剖对象引起。当X射线的对应地长的部分横穿解剖对象时，解剖对象、例如骨骼尤其产生高的衰减值。但是，这种对象可能不产生条纹伪影。

因此，不能成功地单独使用用于掩盖金属对象的简单的基于阈值的技术。因此，已经描述了基于学习的用于基于投影的金属掩盖的方法(Malte Müller：MetalSegmentation，Technical Report，Chimera GmbH)。然而，这种基于学习的用于基于投影的金属掩盖的方法需要大量的经注释的训练数据。尤其地，这种基于学习的方法在掩盖中产生“伪正”和“伪负”的错误。因为注释是时间耗费的，所以如今难以获得充分注释的训练数据。

替选地提出一种方法，与背景技术相比，所述方法在掩盖时利用线缆(例如心脏起搏器的线缆)沿着至少一个投影图像的间隙的更快的运动(Haase，C.等人(2014)Firstpass cable artefact correction for cardiac C-arm CT imaging(Physics inMedicine&Biology，59(14)，3861))。然而，所述方法至今仅成功应用于线缆形的对象。

发明内容

基于所述现有技术，本发明的目的在于，在至少一个投影图像中掩盖在断层图像中产生条纹伪影的具有高的X射线密度的对象。

所述目的通过根据实施例的计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法和根据实施例的条纹伪影校正单元、计算机断层扫描设备、计算机程序产品和计算机可读的介质实现。本发明的有利的设计方案是如下的实施例的主题。

在下文中，所述目的的根据本发明的解决方案不仅在所要求保护的设备方面而且也在所要求保护的方法方面予以描述。在此提及的特征、优点或替选的实施方式同样也可转用于其他要求保护的主题，反之亦然。换言之，实体性的实施例(所述实施例例如针对设备)也可以借助于结合方法描述或要求保护的特征来改进。在此，所述方法的对应的功能性特征通过对应的实体模块构成。

本发明涉及一种计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法。计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法包括：通过处理器第一接收至少一个初始重建的断层图像的方法步骤，其中至少一个初始重建的断层图像基于多个初始投影图像。计算机实施的方法还包括：借助于变分算法通过处理器第一确定至少一个变分断层图像的方法步骤，其中至少一个变分断层图像基于至少一个初始断层图像；基于至少一个变分断层图像第二确定至少一个变分投影图像的方法步骤；以及根据至少一个变分投影图像第三确定至少一个经修正的断层图像的方法步骤。

多个初始投影图像例如可以借助于计算机断层扫描设备或C型臂或X射线断层扫描设备来记录。有利地，多个初始投影图像中的每个初始投影图像包括检查对象的至少一部分的投影。检查对象例如可以是患者、动物或物品。有利地，从相对于检查对象的不同的角度或方向或记录角度中记录初始投影图像。换言之，从多个记录角度中记录多个初始投影图像。多个记录角度描述角度范围。角度范围例如可以包括0°至120°之间的范围直至0°至360°之间的范围。尤其是，两个初始投影图像的记录角度成对地不同。

多个初始投影图像中的每个初始投影图像包括多个像素。每个像素包括像素值。每个初始投影图像的多个像素中的一个像素的像素值描述强度值。强度值通过检查对象的特性尤其吸收特性来确定。初始投影图像的多个像素尤其可以设置成像素矩阵。有利地，像素矩阵是二维的。尤其，初始投影图像的设置成像素矩阵的像素的像素值可以描述检查对象的二维图像或二维投影。这适用于所有以下描述的投影图像和掩模。以下描述的投影图像和掩模中的不同的特性尤其在对应的强度值或像素值方面在对应的上下文中阐述。

例如可以借助于经滤波的反投影从多个初始投影图像中重建或计算至少一个初始重建的或初始断层图像。在下文中，同义地使用表述“初始重建的断层图像”和“初始断层图像”。

至少一个初始断层图像包括多个体素。多个体素中的每个体素包括体素值。体素值描述强度值。体素值例如可以以亨氏单位说明。尤其，体素可以设置成体素矩阵。尤其，初始断层图像的体素值设置成二维或三维的体素矩阵。尤其，至少一个初始断层图像可以包括检查对象在垂直于所有初始投影图像的平面的平面中的表示。这也适用于所有以下描述的断层图像。尤其在对应的强度值或体素值方面以下描述的断层图像的不同特性在对应的上下文中阐述。

至少在初始投影图像的一部分上可见的具有高的X射线密度的对象可能在至少一个初始断层图像中产生条纹伪影。对象尤其可以包括检查对象的部分区域。替选地，对象可以与检查对象接触或平放在检查对象上，使得其在投影图像的至少一部分上的投影是可见的。

尤其是，具有高的X射线密度的对象可以仅在初始投影图像的一部分上可见。于是尤其地，具有高的X射线密度的对象在至少一个断层图像中不能正确地示出。于是尤其地，具有高的X射线密度的对象不能在至少一个断层图像中被掩盖以用于减少条纹伪影。于是尤其地，具有高的X射线密度的对象必须已经在初始投影图像的在其上所述对象可见的部分上被掩盖。为此尤其确定，多个初始投影图像中的哪些像素在至少一个初始断层图像中引起条纹伪影。换言之，确定哪些像素表示引起条纹伪影的具有高的X射线密度的对象。在实施方案中，这也可以是仅一个像素。确定像素根据至少一个断层图像中的条纹伪影进行。因此，有利地，不需要多个初始投影图像上的基于阈值的掩盖以用于去除条纹伪影。借助于以下描述的方法可以有利地确定，多个初始投影图像中的哪些像素对条纹伪影有贡献。这防止投影图像中的错误掩盖。

掩盖意味着，将多个初始投影图像中的对条纹伪影有贡献的对应的像素值通过零值或NaN值(非数值)来替代。替选地，也可以将所述像素值通过像素矩阵中的被掩盖的区域的边缘区域的像素值的内插值来替代。尤其地，掩盖也可以意味着，将多个投影图像中的基于初始投影图像的对应的像素值通过零值或NaN值(非数值)或内插值来替代。

在第一方法步骤中，借助于变分算法从至少一个初始断层图像中确定至少一个变分断层图像。尤其是，变分断层图像的体素包括变分值。变分断层图像有利地描述至少一个初始断层图像中的相邻的体素的体素值之间的变化。换言之，至少一个变分断层图像包括关于至少一个初始断层图像的强度值或亨氏单位或体素值的变化的信息。相邻的体素并排设置在体素矩阵中。

在条纹伪影的情况下，相邻的体素之间的体素值的变化有利地特别大。如果检查对象在断层图像中不引起大的强度跳变，在没有条纹伪影的断层图像的情况下，体素值之间的变化有利地是恒定的且是小的。在断层图像中可能出现大的强度跳变、例如通过骨骼与围绕骨骼的软组织之间的过渡部引起的大的强度跳变。这种强度跳变引起大的变化或至少一个大的变分值，例如条纹伪影也引起大的变化或至少一个大的变分值。大的变化例如可以是如下变分值：所述变分值处于所有变分值的平均值周围的一个σ区间外。

在另一方法步骤中，从变分断层图像中确定至少一个变分投影图像。有利地通过至少一个变分断层图像的向前投影来确定变分投影图像。向前投影有利地是经滤波的反投影的反函数。至少一个变分投影图像的像素尤其包括变分值。尤其可以将至少一个变分投影图像与多个初始投影图像中的一个初始投影图像相关联。在彼此相关联的投影图像中，尤其从相同的记录角度对相同的检查对象进行成像。在此，初始投影图像包括检查对象的投影的强度值，并且变分投影图像包括初始断层图像中的强度值的前向投影的变化。

在另一方法步骤中，基于至少一个变分投影图像和多个初始投影图像中的至少一部分来确定至少一个经修正的断层图像。至少一个变分投影图像有利地描述多个初始投影图像中的哪些像素对条纹伪影有贡献。至少一个变分投影图像尤其描述哪些像素在与其对应的初始投影图像中对条纹伪影有贡献。

所述像素尤其可以在初始投影图像或对应的初始投影图像中被掩盖。尤其地，所述像素可以在基于初始投影图像的经滤波的投影图像中或在基于对应的初始投影图像的对应的经滤波的投影图像中被掩盖。所述一个被掩盖的投影图像或所述多个被掩盖的投影图像在以下称为一个经修正的投影图像或多个经修正的投影图像。尤其地，表述“经滤波的投影图像”也可以与“经滤波的初始投影图像”同义地使用。通过对初始投影图像进行滤波来确定经滤波的投影图像。滤波器尤其可以是斜坡滤波器。尤其可以通过对所有初始投影图像进行滤波来确定多个经滤波的投影图像。经修正的投影图像尤其可以替代多个初始投影图像中的对应的初始投影图像或多个经滤波的投影图像中的对应的经滤波的投影图像。或者经修正的投影图像可以替代对应的初始投影图像或对应的经滤波的投影图像。尤其可以从一个经修正的投影图像或多个经修正的投影图像以及剩余的初始投影图像或剩余的经滤波的投影图像中确定经修正的断层图像。有利地，借助于反投影或经滤波的反投影确定至少一个经修正的断层图像。当基于一个经滤波的投影图像或多个经滤波的投影图像确定一个经修正的投影图像或多个经修正的投影图像时，有利地借助于反投影来确定至少一个经修正的断层图像。当基于一个初始投影图像或多个初始投影图像确定一个经修正的投影图像或多个经修正的投影图像时，借助于经滤波的反投影来确定经修正的断层图像。至少一个经修正的断层图像有利地不包括条纹伪影。替选地，至少一个经修正的断层图像中的条纹伪影少于初始断层图像中的条纹伪影。

发明人已经认识到，在初始投影图像上掩盖在初始断层图像中引起条纹伪影的对象是有利的。发明人尤其已经认识到，可以根据至少一个初始断层图像中的条纹伪影来确定对象或在至少一个初始投影图像中表示对象的像素。发明人尤其已经认识到，通过基于至少一个变分断层图像确定至少一个变分投影图像可行的是，确定多个初始投影图像中的是条纹伪影的原因的像素值。所述像素值尤其描述引起条纹伪影的对象的投影。发明人已经认识到，即使对象对条纹伪影不具有影响，所述方法也防止初始投影图像中的对象仅基于对应的像素值被掩盖。因此，有利地，如果对应的对象在初始断层图像中没有正确地表示，那么掩盖所述像素也是可行的。

根据本发明的另一方面，变分算法包括：确定至少一个初始重建的断层图像的总变分的导数。

尤其可以借助于总变分的导数来确定初始断层图像的相邻的体素之间的体素值的变化。总变分是至少一个初始断层图像的体素矩阵中的所有相邻的体素的体素值的平方差的总和。为了计算变分断层图像的体素值，总变分根据对应的体素求导。换言之，变分断层图像的每个体素值因此描述初始断层图像中的对应的体素对总变分的影响。

初始断层图像的体素矩阵有利地与变分断层图像的体素矩阵一样大。

发明人已经认识到，根据单个体素的总变分导数描述关于至少一个初始断层图像中的相邻的体素之间的亨氏单位或强度值的变化或偏差的信息。发明人还认识到，相邻的体素之间的强度值或亨氏单位的变化包括关于存在的条纹伪影的信息。

根据本发明的另一方面，计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法包括用于借助于分割算法对初始重建的断层图像进行预处理的方法步骤，其中预处理的方法步骤在第一确定之前执行。

分割算法例如包括根据在体素矩阵中表示的对象内的体素值对断层图像中的对象进行分割。换言之，分割算法可以基于阈值分割。阈值分割引起根据体素值的体素的分类。尤其可以将阈值预定义成，使得将其体素值高于阈值的所有体素分类为属于对象，并且将其体素值低于阈值的所有体素分类为处于对象外。替选地，小于阈值的所有体素值可以属于待分割的对象，并且大于阈值的所有体素值可以处于待分割的对象外。

替选地，分割算法例如可以基于根据断层图像中的边缘的分割。尤其可以通过对两个相邻的体素的体素值进行比较来探测边缘。在两个相邻的体素的两个体素值之间大于确定的极限值的跳变可以指示边缘。极限值例如可以是所有体素值的平均值周围的一个σ区间。替选地，比较例如可以包括确定沿着体素的导数。远离边缘，导数接近零。在边缘处，导数与零强烈地偏离。类似地，在此也可以对于导数的值确定如下极限值：从所述极限值开始探测到边缘。边缘可以用作用于分割对象的边界。边缘的一侧上的体素可以分类为“不属于对象”，边缘的另一侧上的体素可以分类为“属于对象”。在此也可以基于强度值进行分类。

在分割算法的两个实施方式中，对象可以是检查对象的部分区域。替选地，对象可以是与检查对象接触的对象，使得对象的投影至少在初始投影图像的一部分上可见。

尤其可以借助于分割算法对初始断层图像的其中条纹伪影特别明显可见的部分或区域或对象进行分割。被分割的对象或描述被分割的对象的体素值在预处理的初始断层图像中保持不变。尤其可以对多于一个对象进行分割。初始断层图像的体素矩阵的在被分割的对象外的区域中的体素值例如可以以来自内插的内插值来替代。替选地，可以将初始断层图像的所述区域或体素值以零值或NaN值替代。

发明人已经认识到，在初始断层图像中对其中条纹伪影特别明显可见的区域进行分割以用于校正条纹伪影特别有利。尤其地，以这种方式，通过变分断层图像中的条纹伪影，多个体素值之间的变化可以特别明显。借此，条纹伪影的影响也变得特别明显。

根据本发明的另一方面，分割算法包括软组织分割。

软组织在初始断层图像中尤其不是高吸收性的结构或具有高的X射线密度的结构。软组织与骨骼或金属相比尤其更少吸收。借此，用于软组织的体素值或亨氏单位小于用于较强吸收性的材料的体素值或亨氏单位、例如骨骼或金属的体素值或亨氏单位。尤其地，如上所述，可以经由阈值分割将初始断层图像中的软组织与具有高的X射线密度的对象区分开并且进行分割。可考虑用于对软组织进行分割的替选的方法。

软组织的分割尤其意味着辨识不表示软组织的所有体素值。然后可以将所述体素值通过零值、NaN值或内插值替代。尤其地，在对软组织进行分割时，表示软组织的体素值不改变。

发明人已经认识到，条纹伪影尤其在初始断层图像的软组织中可见。尤其地，其中无条纹伪影地成像软组织的体素的总变分的导数可以忽略不计。软组织在无条纹伪影的情况下在体素上产生连续的强度变化曲线或亨氏单位的变化曲线。

此外，发明人已经认识到，有利的是，确定尤其初始断层图像的其中条纹伪影特别明显的区域中的总变分的导数。因此可以确保，总变分的导数和从而变分断层图像尤其描述通过条纹伪影产生的强度或亨氏单位的变化。

此外，发明人已经认识到，具有高的X射线密度的对象、例如骨骼尤其在骨骼的边缘处或骨骼与软组织的过渡部处引起在体素值中大的强度跳变或亨氏单位的跳变。强度跳变尤其在体素矩阵的表示骨骼的边缘的体素值中可见。例如在骨骼的边缘处的强度跳变引起总变分的导数中的大的值。但是，因为总变分的导数尤其应用于确定条纹伪影，所以有利的是，在确定总变分的导数之前，从至少一个断层图像中借助于分割软组织来去除具有高的X射线密度的对象。

此外，发明人已经认识到，表示骨骼的体素值中的条纹伪影几乎不可见。借此，所述体素值对确定条纹伪影的来源无贡献。

根据本发明的另一方面，计算机实施的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第三确定的方法步骤包括第四确定至少一个变分掩模的方法步骤，其中至少一个变分掩模基于至少一个变分投影图像。

变分掩模尤其可以是二进制的掩模。换言之，变分掩模的像素值可以采用零(‘0’)和一(‘1’)或‘真’和‘假’。换言之，像素值可以包括两个类别。变分掩模尤其可以包括与至少一个变分投影图像相同数量的像素。变分掩模的像素矩阵有利地与变分投影图像的像素矩阵一样大。

可以有利地对于变分投影图像中的像素值预设阈值。在优选的实施方案中，将如下变分掩模中的像素的像素值置于零或‘假’：所述变分掩模的对应的像素在变分投影图像中具有大于阈值的像素值。变分掩模的所有其他像素值可以置于一或‘真’。“对应的像素”意味着，变分掩模的像素矩阵中的对应的像素设置在与对应的像素在变分投影图像的像素矩阵中相同的部位处。

在替选的实施方案中，可以将如下变分掩模的像素的像素值在变分掩模的对应的像素中置于零或‘假’：所述变分掩模的对应的像素在变分投影图像中包括小于阈值的像素值。然后，在所述情况下，将变分掩模的所有其他像素值置于一或‘真’。

在优选的实施方案中，在变分掩模上执行形态运算。尤其可以在变分掩模的像素值中执行运算、例如封闭“孔”。像素值中的孔例如可以是另一类别的像素处的大的连续区域内的各个像素或一个类别的像素处的较小的连续区域。随后可以将较小的区域的像素与其他类别相关联。例如，当像素值因噪声改变使得所述像素值在基于阈值的分割中与错误的类别相关联时，可能出现孔。

替选地，可以在确定变分掩模之前在变分投影图像上执行对应的形态运算。

发明人已经认识到，变分投影图像的像素的像素值包括关于初始投影图像中的哪个像素对条纹伪影有多大影响的信息。发明人已经认识到，有利的是将变分掩模中的所述信息转换为二进制形式。发明人尤其已经认识到，二进制形式将像素划分成两个类别。一个类别包括根据分类对条纹伪影具有影响的像素。另一类别包括根据分类对条纹伪影不具有影响的像素。变分掩模中的有影响的像素有利地包括零或‘假’的像素值，并且其他像素包括一或‘真’的像素值。发明人尤其已经认识到，可以借助于阈值基于至少一个变分投影图像来实现二进制掩模的转换。发明人尤其已经认识到，通过阈值的选择确定像素值必须多强地影响条纹伪影，以便在掩模中分类为具有或不具有影响的像素。

根据本发明的另一方面，第三确定的方法步骤还包括：基于至少一个初始投影图像和至少一个变分掩模第五确定至少一个经修正的投影图像的方法步骤；以及根据至少一个经修正的投影图像第六确定至少一个经修正的断层图像的方法步骤。

变分投影图像尤其可以对应于多个初始投影图像中的一个初始投影图像。换言之，可以在变分投影图像和初始投影图像的彼此对应的像素中从相同的记录角度对相同的检查对象进行成像。成像的类型以及尤其像素值可以在变分投影图像和初始投影图像中不同。尤其地，变分投影图像中的像素的像素值描述根据对应的初始投影图像中的像素的对应的像素值的先前分类对初始断层图像中的条纹伪影的影响。然后，至少一个变分掩模尤其可以对应于至少一个初始投影图像。变分掩模尤其对应于变分投影图像。换言之，基于至少一个变分投影图像来确定至少一个变分掩模。然后，变分掩模尤其对应于与变分投影图像相对应的初始投影图像。

尤其可以从多个投影图像中借助于经滤波的反投影来确定断层图像。在此，尤其首先对投影图像进行滤波，并且随后对经滤波的投影图像进行反投影。用于对投影图像进行滤波的滤波器例如可以是斜坡滤波器。因此，尤其可以从多个初始投影图像中的每个初始投影图像中确定多个经滤波的初始投影图像中的一个经滤波的投影图像。然后，变分掩模尤其可以对应于经滤波的初始投影图像，所述经滤波的初始投影图像从与其对应的初始投影图像中确定。尤其地，表述“经滤波的投影图像”也可以与“经滤波的初始投影图像”同义地使用。

尤其地，经修正的投影图像可以是对应的经滤波的初始投影图像与对应的变分掩模的逐像素相乘的结果。在逐像素相乘中，经滤波的初始投影图像的如下像素值有利地与变分掩模的零值(或‘假’值)相乘：所述像素值根据先前的分类对初始断层图像中的条纹伪影具有大的影响。尤其地，然后可以谈及对应于初始投影图像或经滤波的投影图像的经修正的投影图像。尤其地，将变分掩模与对应的经滤波的初始投影图像相乘对应于根据先前的分类对条纹伪影具有影响的像素值的掩盖。

在实施方案中，经修正的投影图像中的像素值的零值可以通过像素值的内插来替代。

有利地，可以将多个经滤波的初始投影图像中的像素的根据先前的分类对初始断层图像中的条纹伪影具有影响的所有像素值通过零值或通过内插的像素值来替代。

尤其地，对应于经修正的投影图像的经滤波的初始投影图像可以通过多个经滤波的初始投影图像中(或者至少在多个经滤波的初始投影图像中的一部分中)的经修正的投影图像替代。尤其可以以所述方式确定多个经修正的投影图像。多个经修正的投影图像尤其可以包括经滤波的初始投影图像，在所述经滤波的初始投影图像中，没有像素值对条纹伪影有影响。换言之，多个经修正的投影图像可以包括经滤波的初始投影图像，对于所述经滤波的初始投影图像没有经修正的投影图像曾被确定。

尤其可以从多个经修正的投影图像中确定至少一个经修正的断层图像。有利地从多个经修正的投影图像中借助于反投影来确定至少一个经修正的断层图像。

发明人已经认识到，可以通过掩盖多个经滤波的初始投影图像中的如下像素来确定多个经修正的投影图像：所述像素根据先前的分类对初始断层图像中的条纹伪影具有影响。尤其可以通过在对应的经滤波的初始投影图像中的至少一个变分掩模来执行掩盖。因此，有利地，也可以掩盖描述具有高的X射线密度的对象的像素，所述对象在多个初始投影图像中的每个初始投影图像中不可见。尤其地，在每个初始投影图像中不可见的对象会在初始断层图像中不正确地示出，并从而不能直接在初始断层图像中被掩盖。因此，在基于初始投影图像的经滤波的初始投影图像中掩盖所述对象是有利的。

此外，发明人已经认识到，有利的是，将变分掩模应用于对应的经滤波的初始投影图像。换言之，发明人已经认识到，有利的是，在应用变分掩模之前对经滤波的反投影执行滤波。尤其可以以所述方式防止伪影，所述伪影可能通过在将变分掩模应用于对应的初始投影图像之后进行滤波而发生。

根据本发明的一个替选的方面，第三确定的方法步骤包括：第二接收多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像的方法步骤；和将经训练的函数第一应用到多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像上的方法步骤，其中生成至少一个经修正的断层图像。

第二接收的方法步骤尤其可以包括接收多个初始投影图像和至少一个变分投影图像。然后，尤其可以将多个初始投影图像和至少一个变化图像称为输入数据。

替选地，第二接收的方法步骤可以包括接收多个初始投影图像和至少一个变分掩模。然后，尤其可以将多个初始投影图像和至少一个变分掩模称为输入数据。

经训练的函数有利地应用于接收到的输入数据。

通常，经训练的函数模仿连接人类与人类智能的认知功能。尤其地，通过基于训练数据的训练，经训练的函数能够适应新的情况并且识别模式并且进行外插。

原则上可以通过训练来调整经训练的函数的参数。尤其可以应用监督训练(英文：supervised training)，半监督训练(英文：semi-supervised training)，无监督训练(英文：unsupervised training)，加强学习或强化学习(英文：reinforcement learning)和/或主动学习(英文：active learning)。此外，可以使用表征学习(英文：representationlearning)(替选的术语是“特征学习(英文：feature learning)”)。尤其可以通过多个训练步骤迭代地调整经训练的函数的参数。

尤其地，经训练的函数可以包括神经网络、支持向量机(support vectormachine)、决策树(decision tree)和/或贝叶斯网络，和/或经训练的函数可以基于k平均聚类(k-Means-Clustern)、Q学习(Q-Learning)、遗传算法(genetic algorithms)和/或关联规则(association rules)。尤其地，神经网络可以是深度神经网络(deep neuralnetwork)，卷积神经网络(convolutional neural network)或卷积深度神经网络(convolutional deep neural network)。此外，神经网络可以是对抗网络(adversarialnetwork)，深度对抗网络(deep adversarial network)和/或生成式对抗网络(generativeadversarial network)。

经训练的函数尤其可以基于对应的输入数据来确定至少一个金属掩模。至少一个金属掩模对应于初始投影图像。尤其地，至少一个金属掩膜用于掩盖对应的初始投影图像中的表示金属的像素值。尤其地，金属掩模的在对应的初始投影图像中表示金属的像素值可以包括‘1’或‘真’。金属掩模的所有其他像素值可以包括‘0’或‘假’。替选地，金属掩模的像素值可以进行交换。有利地，经训练的函数对于初始投影图像中的每个投影图像确定金属掩模。通过将金属掩模应用于对应的经滤波的初始投影图像，可以确定至少一个经修正的投影图像。尤其可以确定多个经修正的投影图像。尤其可以借助于反投影从多个经修正的投影图像中生成经修正的断层图像。

替选地，经训练的函数可以基于对应的输入数据确定至少一个经修正的断层图像。至少一个经修正的断层图像尤其不包括条纹伪影或包括与初始断层图像相比减少的条纹伪影。

在具有经训练的函数的本发明的改进方案方面，本发明还涉及一种用于提供经训练的函数的方法。用于提供经训练的函数的方法可以包括第三接收多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像。此外，所述方法可以包括第四接收至少一个金属掩模，其中至少一个金属掩模与多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像相关。此外，所述方法可以包括基于至少一个金属掩模和多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像来第一训练函数。

替选地，在具有经训练的函数的本发明的替选的改进方案方面，本发明还可以涉及一种用于提供经训练的函数的方法。用于提供经训练的函数的方法可以包括第三接收多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像。此外，所述方法可以包括第四接收至少一个经修正的断层图像，其中至少一个经修正的断层图像与多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像相关。此外，所述方法可以包括基于至少一个经修正的断层图像和多个初始投影图像以及至少一个变分掩模或至少一个变分投影图像来第一训练函数。

尤其地，在具有经训练的函数的本发明的一个改进方案方面，本发明可以包括一种用于提供经训练的函数的方法。用于提供经训练的函数的方法可以包括第三接收多个初始投影图像和至少一个变分掩模。此外，所述方法可以包括第四接收至少一个金属掩模，其中至少一个金属掩模与多个初始投影图像和至少一个变分掩模相关。此外，所述方法可以包括基于至少一个金属掩模和多个初始投影图像以及至少一个变分掩模来第一训练函数。

替选地，在具有经训练的函数的本发明的一个改进方案方面，本发明可以包括一种用于提供经训练的函数的方法。用于提供经训练的函数的方法可以包括第三接收多个初始投影图像和至少一个变分投影图像。此外，所述方法可以包括第四接收至少一个金属掩模，其中至少一个金属掩模与多个初始投影图像和至少一个变分投影图像相关。此外，所述方法可以包括基于至少一个金属掩模和多个初始投影图像和至少一个变分投影图像来第一训练函数。

尤其地，在具有经训练的函数的本发明的一个替选的改进方案方面，本发明可以包括一种用于提供经训练的函数的方法。用于提供经训练的函数的方法可以包括第三接收多个初始投影图像和至少一个变分掩模。此外，所述方法可以包括第四接收至少一个经修正的断层图像，其中至少一个经修正的断层图像与多个初始投影图像和至少一个变分掩模相关。此外，所述方法可以包括基于至少一个经修正的断层图像和多个初始投影图像和至少一个变分掩模来第一训练函数。

替选地，在具有经训练的函数的本发明的一个替选的改进方案方面，本发明可以包括一种用于提供经训练的函数的方法。用于提供经训练的函数的方法可以包括第三接收多个初始投影图像和至少一个变分投影图像。此外，所述方法可以包括第四接收至少一个经修正的断层图像，其中至少一个经修正的断层图像与多个初始投影图像和至少一个变分投影图像相关。此外，所述方法可以包括基于至少一个经修正的断层图像和多个初始投影图像和至少一个变分投影图像来第一训练函数。

本发明尤其也涉及一种条纹伪影校正单元。条纹伪影校正单元包括接口和计算单元。在此，接口构成用于第一接收至少一个初始重建的断层图像和多个初始投影图像，其中至少一个初始重建的断层图像基于多个初始投影图像。在此，计算单元构成用于：借助于变分算法第一确定至少一个变分断层图像；基于至少一个变分断层图像第二确定至少一个变分投影图像；以及根据至少一个变分投影图像第三确定至少一个经修正的断层图像。

这种条纹伪影校正单元尤其可以构成用于执行先前所描述的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法。条纹伪影校正单元构成用于，通过如下方式执行所述方法：接口和计算单元构成用于执行对应的方法步骤。

本发明也涉及一种具有计算机程序的计算机程序产品以及计算机可读的介质。在很大程度上以软件方式的实现方案具有如下优点：也可以以简单的方式通过软件升级来改装至今尚使用的条纹伪影校正单元，以便以所描述的方式工作。除了计算机程序之外，这种计算机程序产品可选地可以包括附加的组成部分、例如文档和/或附加的组件，以及包括硬件组件、例如用于使用软件的硬件秘钥(软件狗等)。

根据本发明的一个方面，条纹伪影校正单元还构成用于执行先前描述的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法。

本发明尤其涉及一种计算机断层扫描设备，所述计算机断层扫描设备包括上述条纹伪影校正单元。

本发明尤其也涉及一种具有计算机程序的计算机程序产品，所述计算机程序可以直接加载到条纹伪影校正单元的存储器中，所述计算机程序具有程序段，以便当由条纹伪影校正单元执行程序段时，执行先前描述的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的所有步骤。

此外，本发明尤其涉及一种计算机可读的存储介质，在所述计算机可读的存储介质上存储有由条纹伪影校正单元可读的和可执行的程序段，以便当由条纹伪影校正单元执行程序段时，执行先前描述的用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的所有步骤。

附图说明

为了本发明的实施方式和优点的进一步描述参照在附图中示出的实施例。附图示出：

图1示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第一实施例的流程图，

图2示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第二实施例的流程图，

图3示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第三实施例的流程图，

图4示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第四实施例的流程图，

图5示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第五实施例的流程图，

图6示出条纹伪影校正单元，

图7示出包括条纹伪影校正单元的医学成像系统的示意图，所述条纹伪影校正单元用于校正至少一个初始断层图像。

具体实施方式

图1示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第一实施例的流程图。

所示的第一实施例的第一方法步骤是借助于接口701第一接收REC-1至少一个初始重建的断层图像。在此，接口701是处理器的组成部分。可以基于多个初始投影图像重建初始重建的断层图像。在用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的在此示出的实施例中，多个初始投影图像基于X射线检查。换言之，多个初始投影图像涉及多个X射线图像。有利地借助于计算机断层扫描设备、C型臂或替选的X射线断层扫描设备记录多个初始投影图像。替选地，多个初始投影图像可以是来自磁共振断层扫描检查、正电子发射断层扫描检查、单光子发射断层扫描检查、超声波扫描或超声检查等中的多个投影图像。尤其从相对于检查对象的记录角度中记录多个初始投影图像中的每个初始投影图像。记录角度描述检查对象从哪个角度投影到初始投影图像上。多个初始投影图像的记录角度尤其成对地不同。在所描述的实施例中，尤其可以从多个初始投影图像中经由经滤波的反投影确定初始断层图像。

所示的第一实施例的第二方法步骤是借助于变分算法通过计算单元602第一确定DET-1至少一个变分断层图像。在此，计算单元602是处理器的组成部分。在此，变分断层图像基于至少一个初始断层图像。尤其可以借助于初始断层图像的总变分的导数来确定变分断层图像。

初始断层图像包括参量的容量：

N＝n

其中n

通过v

初始断层图像的总变分TV

来计算，

其中

在此，

vx

vy

vz

ε是任意的非常小的值，借此，TV(v

借此，总变分的导数可以借助于

来计算。

借此，可以将变分断层图像在对应的体素v

所示的第一实施例的第三方法步骤是基于至少一个变分断层图像第二确定DET-2至少一个变分投影图像。尤其可以从变化断层图像中借助于经滤波的反投影的反函数来确定至少一个变分投影图像。所述反函数也称为向前投影。有利地借助于向前投影针对每个初始投影图像确定对应的变分投影图像。在此，变分投影图像中的每个变分投影图像分别对应于初始投影图像。两个彼此对应的投影图像从相同的记录角度中示出检查对象的不同的表示。因此，以所述方式确定的至少一个变分投影图像说明，对应的初始投影图像的像素值在初始断层图像中多么强烈地引起条纹伪影，因为初始断层图像中的条纹伪影引起在初始断层图像的体素之间的大变化。所述变化在变分断层图像中引起大的值，从而也在至少一个变分投影图像的对应的像素中引起大的值。大的值例如意味着，变分投影图像的对应的像素值处于变分投影图像的所有像素值的平均值周围的一个σ区间外。

所示的第一实施例的第四方法步骤是根据至少一个变分投影图像并且在多个初始投影图像的至少一部分上第三确定DET-3至少一个经修正的断层图像。

图2示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第二实施例的流程图。第一接收REC-1、第一确定DET-1、第二确定DET-2和第三确定DET-3的方法步骤类似于第一实施例的描述来执行。

在第一接收REC-1之前，借助于分割算法执行初始断层图像的预处理PRE-1的方法步骤。分割算法尤其包括软组织分割。可以基于初始断层图像的强度值或体素值执行软组织的分割。尤其可以针对用于分割软组织的强度值确定阈值。具有低于阈值的强度值的体素尤其可以分割为软组织。具有高于阈值的强度值的体素可以分割为不属于软组织。具有高于阈值的强度值的体素可以通过零值或NaN值替代。替选地，可以将所述体素的强度值通过内插值来替代。可以在分割为软组织的体素区域之间执行用于确定内插值的内插。

软组织的分割可以实现去除强度波动，所述强度波动引起总变分的导数的值高，但是所述强度波动不由条纹伪影产生。这种强度波动可以在至少一个初始断层图像中尤其通过骨骼或与软组织相比强吸收性的其他结构或具有高的X射线密度的结构引起。在表示这种对象的投影的体素区域中的条纹伪影尤其仅可微弱地识别并从而仅具有对总变分的导数的较小的影响。

图3示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第三实施例的流程图。第一接收REC-1、第一确定DET-1、第二确定DET-2和第三确定DET-3的方法步骤类似于第一实施例的描述来执行。此外，在实施方案中，该方法可以包括初始断层图像的预处理PRE-1。

在所示的第三实施例中，第三确定DET-3的方法步骤包括三个其他方法步骤：第四确定DET-4、第五确定DET-5和第六确定DET-6的方法步骤。

第四确定DET-4的方法步骤包括确定至少一个变分掩模，其中至少一个变分掩模基于至少一个变分投影图像。至少一个变分掩模尤其基于至少一个变分投影图像的像素值。尤其地，变分掩模有利地是二进制的。换言之，有利地，变分掩模的像素在包括在变分投影图像中的小像素值的部位处包括像素值‘1’或‘真’，而在其他部位处包括像素值‘0’或‘假’。换言之，变分投影图像的像素可以划分成两个类别。尤其地，如在上文中所描述的分割软组织时，可以确定阈值以用于创建至少一个变分掩模。阈值用于将变分投影图像的像素值分类成变分掩模的两个类别‘1’或‘真’、或者‘0’或‘假’。在有利的实施方案中，针对在第二确定DET-2的方法步骤中确定的变分投影图像中的每个变分投影图像确定变分掩模。有利地，可以在以所述方式确定的变分掩模上执行至少一个形态运算符。尤其地，形态运算符可以构成用于使变分掩模均匀化。换言之，可以借助于形态运算符在变分掩模中封闭孔。孔可以是设置在另一类别的大的像素区域内的一个类别的较小的不连续的像素区域。可以借助于形态运算符将这种小的像素区域与大的像素区域相关联。换言之，可以经由阈值借助于形态运算符对分类进行修正或改进。可以借助于形态运算符的参数来确定所述校正的灵敏度。灵敏度例如确定这种孔最大允许多大以使得其通过形态运算符封闭。

在第五确定DET-5的方法步骤中，基于多个初始投影图像的至少一部分和至少一个变分掩模来确定至少一个经修正的投影图像。首先对多个初始投影图像的每个初始投影图像进行滤波。换言之，确定多个经滤波的初始投影图像。滤波是经滤波的反投影的一部分，借助于所述经滤波的反投影，可以从多个投影图像中确定断层图像。滤波器尤其可以是斜坡滤波器。在所示的实施例中，至少一个经修正的投影图像通过至少一个变分掩模与对应的经滤波的初始投影图像的逐像素相乘来确定。附加地，经修正的投影图像的如下区域可以通过内插值来替代：所述区域通过与零值或‘假’值相乘在至少一个变分掩模中被置于零。内插值可以通过经修正的投影图像的通过掩模没有改变的像素区域之间的内插来确定。通过第五确定DTE-5的方法步骤，在经滤波的初始投影图像中掩盖在初始断层图像中引起条纹伪影的像素值。在有利的实施方案中，多个经滤波的初始投影图像中的每个经滤波的初始投影图像与对应的变分掩模逐像素地相乘。因此尤其可以确定多个经修正的投影图像。多个经修正的投影图像对应于多个经滤波的初始投影图像，其中在多个经修正的投影图像中，如果确定了对应的经修正的投影图像，则每个经滤波的初始投影图像通过与其对应的经修正的投影图像替代。在有利的实施方案中，为了确定多个经修正的投影图像，经滤波的初始投影图像中的每个经滤波的初始投影图像通过其对应的经修正的投影图像替代。

第六确定DET-6的方法步骤包括根据至少一个经修正的投影图像来确定至少一个经修正的断层图像。有利地基于多个经修正的投影图像来确定至少一个经修正的断层图像。通过反投影从多个经修正的投影图像中确定经修正的断层图像。

图4示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第四实施例的流程图。第一接收REC-1、第一确定DET-1、第二确定DET-2和第三确定DET-3的方法步骤类似于第一实施例的描述来执行。第四确定DET-4的方法步骤类似于第三实施例来执行。

在第二接收REC-2的方法步骤中接收多个初始投影图像。

多个初始投影图像和至少一个变分掩模作为输入数据传送给经训练的函数，所述经训练的函数在第一应用APP-1的方法步骤中应用于输入数据。通过应用APP-1经训练的函数，确定至少一个经修正的断层图像。

经训练的函数尤其可以确定用于初始投影图像的至少一个金属掩模。有利地，可以针对多个初始投影图像中的每个投影图像确定金属掩模。通过将对应的经滤波的初始投影图像与至少一个金属掩模相乘，可以确定经修正的投影图像。尤其可以类似于上述实施例确定多个经修正的投影图像。尤其可以基于多个经修正的投影图像来确定经修正的断层图像。

图5示出用于校正断层图像中的条纹伪影的方法的第五实施例的流程图。第一接收REC-1、第一确定DET-1、第二确定DET-2和第三确定DET-3的方法步骤类似于第一实施例的描述来执行。

多个初始投影图像和至少一个变分投影图像作为输入数据传送给经训练的函数，所述经训练的函数在第一应用APP-1的方法步骤中应用于输入数据。通过应用APP-1经训练的函数，类似于对于图4的描述来确定至少一个经修正的断层图像。

图6示出用于确定参考剂量参数的条纹伪影校正单元600。在此示出的条纹伪影校正单元600设计用于执行根据本发明的方法。所述条纹伪影校正单元600包括接口601、计算单元602、存储单元603以及输入和输出单元604。

条纹伪影校正单元600尤其可以是计算机、微控制器或集成电路。替选地，条纹伪影校正单元600可以是计算机的真实的或虚拟的复合体(真实的复合体的英文专业术语为“Cluster(集群)”，虚拟的复合体的英文专业术语为“Cloud(云)”)。

接口601可以是硬件接口或软件接口(例如PCI总线、USB或火线)。计算单元602可以具有硬件元件或软件元件、例如微处理器或所谓的FPGA(“Field Programmable GateArray(现场可编程门阵列)”的英文缩写)。存储单元603可以实现为非持久的工作存储器(Random Access Memory，简称RAM)或实现为持久的大容量存储器(硬盘、USB记忆棒、SD卡、固态硬盘)。输入和输出单元604包括至少一个输入单元和/或至少一个输出单元。

图7示出医学成像系统700的示意图，所述医学成像系统包括条纹伪影校正单元600，所述条纹伪影校正单元构成用于执行在图1至图5中所描述的方法中的一个方法。医学成像系统700包括用于执行医学成像检查的装置、例如用于执行计算机断层扫描检查(CT)、磁共振断层扫描检查(MRT)、正电子发射断层扫描检查(PET)、单光子发射计算机断层扫描检查(SPECT)、C型臂检查和/或超声波扫描或超声检查的装置。在此，医学成像系统700例如包括计算机断层扫描设备或CT扫描仪701，所述计算机断层扫描设备设置和配置成，使得其至少可以执行计算机断层扫描检查。计算机断层扫描设备701与医学成像系统600以通信方式耦合，并且可以接收临床检查(在此计算机断层扫描检查)，所述临床检查通过医学成像系统700选择。基于针对给定的临床问题所存储的临床检查(例如不同类型的CT/MRT/PET/SPECT/C型臂检查/超声波扫描检查)的值，可以自动选择针对给定的临床问题最优的临床检查并且将其传送给计算机断层扫描设备701，所述值由医学成像系统700推导和存储。

尽管已经参考优选的实施例详细说明和描述了本发明，但是本发明不限于此。可以由本领域技术人员从中推导出其他变型方案和组合方案，而不脱离本发明的基本构思。在没有明确说明的情况下，如果可转用，本发明的参照实施例描述的优点也适用于其他实施例。