平码五不中公式规律
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一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法.pdf

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一种 图像 重建 方法 算法 参数 确定
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摘要
申请专利号:

CN201710017797.X

申请日:

2017.01.11

公开号:

CN106683146A

公开日:

2017.05.17

当前法律状态:

实审

?#34892;?#24615;:

审中

法?#19978;?#24773;: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 11/00申请日:20170111|||公开
IPC分类号: G06T11/00 主分类号: G06T11/00
申请人: 上海联影医疗科技有限公司
发明人: 曹文静; 程李成
地址: 201807 上海市嘉定区城北路2258号
优先权:
专利代理机构: ?#26412;?#21697;源专利代理有限公司 11332 代理人: 孟金喆;胡彬
PDF完整版下载: PDF下载
法律状态
申请(专利)号:

CN201710017797.X

授权公告号:

|||

法律状态公告日:

2017.06.09|||2017.05.17

法律状态类型:

实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开了一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法,该方法包括如下步骤:获取扫描的原始投影数据,并根据所述原始投影数据生成初始重建图像;根据所述原始投影数据获取噪声估计值;根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据;将所述初始重建图像作为初始值,基于所述目标函数进行迭代,获得目标重建图像。本发明解决了在不同的扫描情况,对图像重建质量的改善。

权利要求书

1.一种图像重建方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取扫描的原始投影数据,并根据所述原始投影数据生成初始重建图像;
根据所述原始投影数据获取噪声估计值;
根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据;
将所述初始重建图像作为初始值,基于所述目标函数进行迭代,获得目标重建图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述权重数据按照如下公式计算:
<mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>n</mi> </msup> </mfrac> </mrow>
其中,为噪声估计值,所述噪声估计值至少包括量子噪声估计值,n为一个大于0小于
1的数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述n的值为
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述噪声估计值还包括电子噪声估计
值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
按照如下公式计算噪声估计值
<mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> </mrow>
其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述原始投影数据获取噪声估计值包
括:
按照如下公式计算噪声估计值
<mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>K</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,为量子噪声的噪声估计值,C、K是一个可变常数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述原始投影数据为计算机断层扫描数
据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标函数为:
<mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>A</mi> <mi>X</mi> <mo>-</mo> <mi>Y</mi> <mo>|</mo> <msubsup> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&beta;</mi> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R(X)为
惩罚项;β为惩罚因子。
9.一种图像重建算法的参数确定方法,其特征在于,包括:
为扫描设备配置设定扫描参数;
采用所述扫描设备对扫描对象进行扫描,获取投影数据;
采用迭代图像重建算法和目标函数,基于投影数据进行图像迭代重建,直至得到最终
的目标图像;其中,所述目标函数至少包括反映噪声估计值的权重数据和用于?#20132;?#22270;像的
惩罚因子;
重复执行上述操作,直?#20102;?#36848;目标图像的图像质量达到预定图像质量,则建立当前采
用的权重数据?#34892;?#27491;项系数与当前配置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系或者校正项系数和惩
罚因子与当前配置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述目标函数如下:
<mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>A</mi> <mi>X</mi> <mo>-</mo> <mi>Y</mi> <mo>|</mo> <msubsup> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&beta;</mi> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R(X)为
惩罚项;β为惩罚因子。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述权重数据按照如下公式计算:
<mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>n</mi> </msup> </mfrac> </mrow>
其中,为噪声估计值,所述噪声估计值至少包括量子噪声估计值,n为一个大于0小于
1的数。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述n的值为
13.根据权利要求11或12所述的方法,其特征在于,所述噪声估计值还包括电子噪声估
计值。
14.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,
按照如下公式计算噪声估计值
<mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> </mrow>
其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关。
15.根据权利要求13所述的方法,其特征在于,
按照如下公式计算噪声估计值
<mrow> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mi>p</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>K</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,为量子噪声的噪声估计值,C、K是一个可变常数。
16.根据权利要求9所述的方法,其特征在于:所述设定扫描参数包括扫描射线剂量和
驱动电压。
17.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,重复执行配置参数、扫描和迭代重建图
像操作的过程中,具体包括:
初始状态下,采用基准驱动电压和至少两个扫描射线剂量,作为设定配置参数;
执行所述扫描和分别执行基于目标函数的迭代重建过程,直至确定目标图像,则记录
基准驱动电压和各扫描射线剂量与权重数据?#34892;?#27491;项系数的?#25104;?#20851;系或者基准驱动电压
和各扫描射线剂量与校正项系数和惩罚因子的?#25104;?#20851;系。
18.根据权利要求17所述的方法,其特征在于,重复执行配置参数、扫描和迭代重建图
像操作的过程中,还包括:
选择所述基准驱动电压、设定扫描射线剂量、以?#25353;?#22312;?#25104;?#20851;系的权重数据?#34892;?#27491;项
系数和惩罚因子,设置扫描设备和目标函数,并基于目标函数的迭代重建过程,获得第一目
标图像;
选择待测驱动电压,并采用所述设定扫描射线剂量、以?#25353;?#27979;权重数据?#34892;?#27491;项系数
和惩罚因子,设置扫描设备和目标函数,并基于目标函数的迭代重建过程,获得第二中间图
像;
将第二中间图像与第一目标图像进行比对,当比对结果不满足预定图像质量时,迭代
更新校正项系数和惩罚因子,当比对结果满足预定图像质量时,以所述第二中间图像作为
第二目标图像;
建立待测驱动电压和扫描射线剂量,与第二目标图像所对应的权重数据?#34892;?#27491;项和惩
罚因子之间的?#25104;?#20851;系。
19.根据权利要求18所述的方法,其特征在于:所述基准驱动电压为120kV。
20.一种扫描设备的图像重建方法,其特征在于,包括:
确定扫描设备当前所配置的设定配置参数;
根据所述设定配置参数查找具有?#25104;?#20851;系的目标函数参数,其中,所述目标函数参数
包括权重数据?#34892;?#27491;项系数和惩罚因子;
基于设定配置参数对扫描对象进行扫描,以获取投影数据;
根据所述投影数据确定噪声估计值,并根据噪声估计值和权重数据?#34892;?#27491;项系数确定
权重数据;
采用图像迭代算法和目标函数,基于所述投影数据进行图像迭代重建,直至得到最终
的目标图像。
21.根据权利要求20所述的方法,其特征在于,所述目标函数的公式如下:
<mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>x</mi> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>0</mn> </mrow> </munder> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>A</mi> <mi>X</mi> <mo>-</mo> <mi>Y</mi> <mo>|</mo> <msubsup> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&beta;</mi> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R(X)为
惩罚项;β为惩罚因子。
22.根据权利要求20所述的方法,其特征在于,根据所述投影数据确定噪声估计值,并
根据噪声估计值和权重数据?#34892;?#27491;项确定权重数据包括:
按照如下公式确定所述权重数据W:
<mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>C</mi> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&delta;</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mn>0</mn> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>n</mi> </msup> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>

其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关,K是一个可变
常数,n为一个大于0小于1的数。

说明书

一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法

技术领域

本发明涉及三维数据成像技术,尤其涉及一种图像重建方法和图像重建算法的参
数确定方法。

背景技术

通常,电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术是现在医学领域常用
的检测手段。通过信号源向扫描对象发射出信号,而后采集经过扫描对象后的信号数据,可
作为投影数据。再根据投影数据进行图像重建,得到能够反映扫描对象内部结构的图像。

现有技术一般采用滤波反投影(filtered-back projection,FBP)或者FBP框架下
的混合迭代进行图像重建。迭代重建的目标函数可以用以下公式表示:


其中,X为图像域数据,即当前重建生成图像的数据,A表示系统矩阵;Y表示根据目
标函数的计算结果对投影数据进行校正后的投影数据,也就是正弦图;W表示权重数据;为
了?#31181;?#20266;影,还加入了惩罚项R(X),R(X)为惩罚项的函数,一般为预设函数;β表示惩罚因
子,用于平衡投影偏差与图像?#20132;?#31243;度,通过改变惩罚因子β的大小,可以调节图像的?#20132;?br />程度,β一般?#21442;?#39044;设值。

在基于投影数据进行FBP滤波反投影形成初始图像后,计算目标函数,是否达到设
定条件的最小值,若未达到,则在初始图像的基础上,根据校正后的投影数据再次进行图像
迭代重建,重复多次,直至目标函数达到设定条件。

目标函数中的权重数据主要用于控制不同信噪比的投影数据在重建过程中的比
重,例如某个数据的信噪比很差,那么数据噪声估计中相应的噪声估计值就很大,对应在目
标函数中的权重数据就会很小,那么重建过程中这部分糟糕的数据就会用的少。反之,如果
信号的信噪比很大,那么对应的权重数据?#19981;?#27604;较大。在目标函数中引入权重数据相当于
在重建过程中引入了统计信息模型。

扫描所获取的投影数据会受到噪声的干扰,如射线的量子噪声和设备的电子噪声
等,这些噪声的存在会?#26723;?#22522;于投影数据所重建图像的质量,影响医生对疾病的诊断。为了
提高重建图像的质量,对不同的噪声赋予不同的权重系数。现有技术中,会对信噪比较差的
信号给予小的权重,对信噪比较好的信号给予大的权重,从而提高图像质量。即,采用相同
的方式计算噪声估计值,并进而计算确定固定的权重数据。

但是,在进行本发明的研究过程中,发明人发现采用统一降噪措施进行降噪处理,
在不同情况对图像质量的改善效果有限,不能始终得到质量较高的图像。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提出一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方
法,以适应不同的扫描情况,改善各种情况下的图像重建质量。

为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:

第一方面,一种图像重建方法,包括如下步骤:

获取扫描的原始投影数据,并根据所述原始投影数据生成初始重建图像;

根据所述原始投影数据获取噪声估计值;

根据所述噪声估计值计算目标函数的权重数据;

将所述初始重建图像作为初始值,基于所述目标函数进行迭代,获得目标重建图
像。

第二方面,一种图像重建算法的参数确定方法,包括:

为扫描设备配置设定扫描参数;

采用所述扫描设备对扫描对象进行扫描,获取投影数据;

采用迭代图像重建算法和目标函数,基于投影数据进行图像迭代重建,直至得到
最终的目标图像;其中,所述目标函数至少包括反映噪声估计值的权重数据和用于?#20132;?#22270;
像的惩罚因子;

重复执行上述操作,直?#20102;?#36848;目标图像的图像质量达到预定图像质量,则建立当
前采用的权重数据?#34892;?#27491;项系数与当前配置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系或者校正项系数
和惩罚因子与当前配置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系。

第三方面,一种扫描设备的图像重建方法,包括:

确定扫描设备当前所配置的设定配置参数;

根据所述设定配置参数查找具有?#25104;?#20851;系的目标函数参数,其中,所述目标函数
参数包括权重数据?#34892;?#27491;项系数和惩罚因子;

基于设定配置参数对扫描对象进行扫描,以获取投影数据;

根据所述投影数据确定噪声估计值,并根据噪声估计值和权重数据?#34892;?#27491;项系数
确定权重数据;

采用图像迭代算法和目标函数,基于所述投影数据进行图像迭代重建,直至得到
最终的目标图像。

本发明实施例所提供的一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法,预先
建立目标函数中的参数与扫描设备配置参数之间的?#25104;?#20851;系,从而能够在实际重建图像的
过程中,根据不同情况下的不同扫描参数,采用合适的目标函数参数,提高重建图像的质
量。

附图说明

下面将通过参照附图详?#35813;?#36848;本发明的示例性实施例,使本领域的普通技术人员
更清楚本发明的上述及其他特征和优点,附图中:

图1是本发明实施例一提供的一种图像重建算法的流程示意图;

图2是本发明实施例二提供的一种图像重建算法的参数确定方法的流程示意图;

图3是本发明实施例三提供的一种图像重建算法的参数确定方法的流程示意图;

图4是本发明实施例四提供的一种扫描设备的图像重建方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。可以理解的
是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明
的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

为清楚介绍本发明实施例的技术方案,首先介绍本发明实施例方案所基于的技术
原理。在发明人的研究过程中,发明人发现:信号源所发射信号的属性不同,其掺杂的噪声
也不同。例如,在X射线的CT扫描中,X射线的剂量不同,噪声的影响也不同。所谓剂量,是指
在患者待测平面所测得的X射线的辐射量。目前,在高剂量下进行CT扫描,光子噪声远大于
电子噪声,此时可以忽略电子噪声的影响;在超?#22270;?#37327;下扫描时,由于X射线不足,所以光子
噪声的影响较小,电子噪声的影响迅速升高,则此时不能够忽略电子噪声因素。由此可知,
当采用不同驱动电压以及不同剂量等不同的扫描因素进行扫描时,噪声情况是不一致的。
据此,本发明实施例的技术方?#38468;?#21512;考虑了不同扫描情况中的不同扫描因素,应用于图像
重建过程中的降噪算法中,从而使得降噪算法能与各种扫描情况匹配,得到质量较好的重
建图像。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种图像重建算法的流程示意图。该方法适用于多
维图像重建的情况,该方法可以由软件和/或硬件的方式?#35789;?#29616;,一般集成于多维图像扫描
仪中。本实施例以CT图像为例进行说明,如图1所示,该方法包括:如下步骤:

步骤110、获取扫描的原始投影数据,并根据原始投影数据生成初始重建图像。

具体的,获取CT扫描的原始投影数据,并对原始投影数据依次进行空气校正、卷积
和反投影等处理,获得CT初始重建图像。具体进行图像重建所使用的方法有多种,可选择已
有的重建算法来执行。获取的原始投影数据可以为计算机断层扫描数据。

步骤120、根据原始投影数据获取噪声估计值。

原始投影数据可以认为是X射线扫描被测物体后强度域的信号。对于检测器直接
采集到的强度域信号,在重建?#26041;?#20013;,需要把强度域信号转换为衰减域信号,根据朗伯比尔
定律(Beer-Lambert Law)存在如下的关系式:

I=I0*e-ul (1)

其中,u是X射线在位置l处的线衰减系数,为预设值;I为检测器阵列接收到的穿过
扫描目标后的X射线的强度;I0为检测器阵列穿过扫描目标前的X射线的强?#21462;?br />

相应地,CT的检测器直接接收到的是X射线的光子,直接输出的是强度域信号,强
度域噪声与X射线的强度数据存在如下关系:


其中,为强度域噪声。

上述公式仅考虑了强度域噪声,若将检测器本身的电子噪声引入考虑,则可确定
如下信号关系:


其中,为检测器本身的电子噪声。

根据上述公式(1),设过渡参数p,存在如下关系式:


上述强度域数据转换?#20102;?#20943;域时,综合噪声估计值存在如下关系式:


将上述公式(2)、(3)和(4)的关系代入关系式(5)中,可推导出如下关系式:


或者


其中,为本次扫描过程的综合噪声估计值。常规仅考虑量子噪声,不考虑电子噪
声时,则采用公式(6)计算噪声估计值。若考虑电子噪声时,则采用公式(7)可计算噪声估计
值。在射线剂量极其低时,电子噪声的影响?#27493;?#22823;,若采用公式(6)进行估计,是估计不足
的,因此会导致图像相应的噪声和伪影比预想的多,实际测试图像也是如此。

记实际扫描设备仅考虑量子噪声的噪声估计值时,量子噪声估计值为则在不
考虑电子噪声的情况下,如前公式(6),则可得如下关系式:


在考虑电子噪声的情况下,将公式(8)代入公式(7),可得如下关系式:


由于电子噪声估计值不宜检测或计算确定,所以将电子噪声估计值的影响因素
以校正项的形式引入,即得到如下关系式:


其中,校正项系数C为一个常数且与电子噪声相关。在不同的扫描情况下引入的电
子噪声影响不同,可以选择采用不同的常数作为校正项系数。

本发明实施例中,为了进一步提高?#22270;?#37327;下的图像质量,根据临床试验,获得衰减
域数据计算噪声估计值用如下关系式表达:


其中,K是一个可变常数。

步骤130、根据噪声估计值计算目标函数的权重数据。

在本实施例中,目标函数为:


其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R
(X)为惩罚项;β为惩罚因子。

目标函数中的权重数据按照如下公式计算:


其中,为噪声估计值,噪声估计值至少包括量子噪声估计值,n为一个大于0小于
1的数。

优选地,噪声估计值还包括电子噪声估计值。

在考虑电子噪声的情况下,根据步骤120公式(10)中的噪声估计值计算权重数
据,则存在如下关系式:


进一步,调整之后的噪声估计值仍然不能满足X射线在?#22270;?#37327;下对于重建图像
数据的要求,此时,获得?#22270;?#37327;下的噪声估计值


相应的,根据噪声估计值计算权重数据的关系式如下:


其中,K是一个可变常数,n为一个大于0小于1的数。

优选地,n的值为此时,权重数据W的公式为:



步骤140、将初始重建图像作为初始值,基于目标函数进行迭代,获得目标重建图
像。

将初始CT重建图像作为初始值带入到目标函数,当修正后的CT重建图像的投影值
与获得的原始投影数据的投影值的差值满足要求的精确度或达到最大迭代次数时,获得目
标重建图像。

本发明实施例一提供的一种图像重建方法,首先获取扫描的原始投影数据,根据
原始投影数据生成初始重建图像,根据原始投影数据获得噪声估计值和权重数据;以初始
重建图像为初始值进行迭代,获得最终的目标重建图像。通过对迭代参数的调整,能够对不
同CT重建图像进行修正,以适应不同的扫描情况,改善各种情况下的CT图像重建质量。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种图像重建算法的参数确定方法的流程示意图。
该方法适用于多维图像重建的情况,该方法可以由软件和/或硬件的方式?#35789;?#29616;,一般集成
于多维图像扫描仪中或集成于扫描仪的控制设备中。本实施例以CT图像为例进行说明,如
图2所示,该方法包括:

步骤210、为扫描设备配置设定扫描参数。

扫描参数是能够反映扫描设备不同扫描情况的参数,例如,从产生不同噪声影响
的角度考虑,设定扫描参数可包括扫描射线剂量和驱动电压,其中:扫描射线剂量通过调节
驱动电流和驱动电压实现,驱动电压代表X射线的能量值。

通过调节扫描设备的扫描电压和扫描电流来调节X射线的能量和数量,获取符合
扫描对象特征的投影数据来到达图像重建的目标。

步骤220、采用扫描设备对扫描对象进行扫描,获取投影数据。

根据CT重建图像中,扫描条件不同,获得的原始投影数据也不同,噪声对于数据的
影响也不同。通过扫描设备对扫描对象进行扫描,获取CT扫描的原始投影数据。对原始投影
数据可以依次进行空气校正、卷积和反投影等预处理。

步骤230、采用迭代图像重建算法和设定目标函数,基于投影数据进行图像迭代重
建,直至得到最终的目标图像;其中,目标函数至少包括反映噪声估计值的权重数据和用于
?#20132;?#22270;像的惩罚因子。

迭代图像重建算法及其中使用的目标函数,在图像重建过程中经常被采用。不同
的目标函数是验证当前重建获得的图像是否满足图像质量要求的依据。目标函数的具体内
容?#19981;?#24433;响到重建出的图像质量,以及重建过程的数据使用。本实施例中,该目标函数中至
少包括反映噪声估计值的权重数据和用于?#20132;?#22270;像的惩罚因子。

具体的,该目标函数的公式如下:


其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R
(X)为惩罚项;β为惩罚因子。

惩罚因子是常数,可以在设定取值?#27573;?#20869;选择,例如用遍历的方式挑选?#25105;?#19968;个
惩罚因子。

权重数据是根据实际噪声情况确定出来的。优选的是,根据扫描设备当前设定扫
描参数状态下的量子噪声,计算权重数据。

更进一步地,可以按照如下公式确定权重数据W:


其中,为噪声估计值,n为一个大于0小于1的数。

可选地,噪声估计值包括量子噪声估计值。即其中,为量子噪声的噪声
估计值。

可选地,噪声估计值还可以包括量子噪声估计值和电子噪声估计值。即,
当将作为校正项引入时,则可以根据如下
公式确定权重数据W:


其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关,n为一
个大于0小于1的数。该校正项系数C可以在预设的经验取值?#27573;?#20869;进行选择。

上述权重数据的计算公式反映了对不同噪声情况的考虑,下面简单介绍其理论依
据和推导过程:

根据实施例一中对于噪声估计的推导,得到关系式(10):


和关系式(11):


其中,校正项系数C为一个可变常数且与电子噪声相关,K是一个可变常数。

若根据公式(10)中的噪声估计值计算权重数据,则存在如下关系式:


若根据公式(11)中的噪声估计值计算权重数据的关系式如下:


其中,校正项系数C为一个可变常数且与电子噪声相关,K是一个可变常数,n为一
个大于0小于1的数。

前述即为权重数据与几种噪声估计值关联关系的确定原理。

步骤240、重复执行上述操作,直至目标图像的图像质量达到预定图像质量,则建
立当前采用的权重数据?#34892;?#27491;项系数与当前配置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系或者校正项
系数和惩罚因子与当前配置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系。

在当前配置的设定扫描参数下,通过配置校正项系数或者校正项系数和惩罚因
子,使重建后的图像达到设定条件的目标图像;当重建后的图像达到设定条件时,说明当前
采用的权重数据?#34892;?#27491;项系数或者当前所采用的校正项系数和惩罚因子,与当前采用的扫
描参数是匹配的;则获取当前迭代图像重建算法中采用的权重数据?#34892;?#27491;项系数与当前配
置的设定扫描参数的?#25104;?#20851;系或者校正项系数和惩罚因子与当前配置的扫描参数建立映
射关系。后续在实际使用该扫描设备时,通过?#25104;?#20851;系,可获取与当前参数匹配的权重数据
?#34892;?#27491;项系数来设置目标函数或者获取校正项系数和惩罚因子来设置目标函数,基于目标
函数进行迭代,获取重建图像。

本发明实施例提供了一种图像重建算法的参数确定方法,能够建立不同扫描参数
与不同目标函数参数之间的?#25104;?#23545;应关系,从而能够适应不同扫描情况,实现了在不同电
压和扫描剂量下,都能获取符合要求的重建图像。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种图像重建算法的参数确定方法的流程示意图。
本发明实施例是在实施例二的基础上,通过临床实验对实施例二进行详细说明。如图3所
示,该方法包括:

步骤310、初始状态下,采用基准驱动电压和至少两个扫描射线剂量,作为设定配
置参数。

优选地,基准驱动电压为120kV。在初始状态下,可以选择两个或者多个扫描射线
剂量,逐一设置扫描射线剂量进行测试。

步骤320、采用扫描设备对扫描对象进行扫描,获取投影数据。

在基准驱动电压和选择的一个扫描剂量下,对扫描对象进行扫描,获取投影数据。
扫描对象可以是已知组织结构图像的标准模体,以便验证重建图像的质量。

步骤330、采用迭代图像重建算法和设定目标函数,基于投影数据进行图像重建,
直至得到最终的目标图像,则记录基准驱动电压和各扫描射线剂量,与权重数据?#34892;?#27491;项
系数的?#25104;?#20851;系或者基准驱动电压和各扫描射线剂量与校正项系数和惩罚因子的?#25104;?#20851;
系。

对于每个扫描射线剂量可采用相同的方法重复执行多次扫描和重建过程,每次可
调整校正项系数或者校正项系数和惩罚因子的值。调整的幅度或调整的规则不限。可以将
最终确定的多个目标图像进行比较,将质量最好或达到预定质量要求的目标图像作为结果
图像。该结果图像重建时所采用的校正项系数或者校正项系数和惩罚因子,作为与基准驱
动电压和射线扫描剂量对应的参数值。各个射线扫描剂量可采用同样的方式确定其对应参
数。

当确定基准驱动电压之后,可以结合基准驱动电压所对应的目标函数参数,进一
步调试确定其他驱动电压所对应的目标函数参数,选择该方式,可以提高调试效?#21097;?#23613;快得
到优选参数。

即,该方法还包括:选择基准驱动电压、设定扫描射线剂量、以?#25353;?#22312;?#25104;?#20851;系的
权重数据?#34892;?#27491;项系数和惩罚因子,设置扫描设备和目标函数,并基于目标函数的迭代重
建过程,获得第一目标图像;选择待测驱动电压,并采用设定扫描射线剂量、以?#25353;?#27979;权重
数据?#34892;?#27491;项系数和惩罚因子,设置扫描设备和目标函数,并基于目标函数的迭代重建过
程,获得第二中间图像;将第二中间图像与第一目标图像进行比对,当比对结果不满足预定
图像质量时,迭代更新校正项系数和惩罚因子,当比对结果满足预定图像质量时,以第二中
间图像作为第二目标图像;建立待测驱动电压和扫描射线剂量,与第二目标图像所对应的
权重数据?#34892;?#27491;项和惩罚因子之间的?#25104;?#20851;系。

上述方案中,以基准驱动电压和各射线扫描剂量,及其对应的目标函数参数,所重
建出来的图像作为验证图像质量的标准。在设置其他待测驱动电压和各射线扫描剂量作为
扫描参数时,可结合基准驱动电压所对应的目标函数参数,在临近?#27573;?#20869;选择目标函数参
数的值进行测试,并将重建图像与基准图像进行比较,以验证最终目标图像的质量,进而确
定目标函数中的校正项和惩罚因子。

具体的,在120kV的临床情况下对被测物体进行扫描,120kV是驱动电压,驱动电压
更多表征X射线的能量。采用不同的剂量,是为了获取多组扫描数据,更好的实现图像重建,
但选择相同的目标函数参数,则会使图像质量不能满足临床需求,需要改变权重数据?#34892;?br />正项系数或者校正项系数和惩罚因子,以调整图像的?#20132;?#31243;?#21462;?br />

参数调整的过程,主要考虑不同剂量下的参数一致性。目的要?#19994;?#19968;个参数在各
个剂量下都可以很好符合预期。对于惩罚因子,其根据监测部位的不同也有所区别,如看
肺,骨头类似高分辨率的组织,需要小的惩罚因子;而看软组织结构,则需要较大的惩罚因
子来?#26723;?#22122;声,可在一定经验取值?#27573;?#20869;设置惩罚因子。惩罚因子的调整对全局的影响比
较大,而校正项系数的选择对?#22270;?#37327;的影响比较大。基于此,可以根据惩罚因子和校正项系
数对剂量的影响情况,进行选择性调整。

当前CT系?#25345;校?#19968;般有五种电压配置:70kV,80kV,100kV,120kV,140kV。其中120kV
是临床最常用的电压。在使用不同驱动电压扫描时,比如140kV,100kV,70kV和80kV等,惩罚
因子和校正项系数都需要做相应的调整。不同的电压意味着X射线的能量不同;而同一个驱
动电压下可以设置不同的电流(mA)来控制X射线光子数。根据120kV下获取的重建图像为标
准,通过调整参数,获取其他电压下的重建图像,下面以140kV临床扫描情况为例:

首先获取相同剂量下,120kV和140kV的两组模体数据,根据上述算法获得120kV下
的重建图像,并作为标准图像,保持校正项系数不变,并调整惩罚因子的值,获得与120kV下
标准图像噪声水平近似的140kV下的图像;在?#22270;?#37327;下,通过微调校正项系数的值,获得比
较标准的重建图像。其他电压下的重建图像,同理可以获得,通过对参数进行调整,改善各
种情况下的CT图像重建质量。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的一种扫描设备的图像重建方法的流程示意图。该方
法适用于多维图像重建的情况,该方法可以由软件和/或硬件的方式?#35789;?#29616;,一般集成于多
维图像扫描仪中。本实施例在上述实施例的基础上进行说明,如图4所示,该方法包括:

步骤410、确定扫描设备当前所配置的设定配置参数。

可选地,设定扫描参数包括扫描射线剂量和驱动电压,其中:扫描射线剂量通过调
节驱动电流和驱动电压实现,驱动电压代表射线的能量值。

步骤420、根据设定配置参数查找具有?#25104;?#20851;系的目标函数参数,其中,目标函数
参数包括权重数据?#34892;?#27491;项系数和惩罚因子。

根据设定配置参数查找上述实施例二和实施例三建立的?#25104;?#20851;系,获取目标函数
参数,进一步建立目标函数。

目标函数的公式如下:


其中,X为图像域数据,A为系统矩阵,Y表示校正后的投影数据;W表示权重数据;R
(X)为惩罚项;β为惩罚因子。

步骤430、基于设定配置参数对扫描对象进行扫描,以获取投影数据。

基于设定配置参数设置的扫描仪对扫描对象进行扫描,获取原始投影数据。

步骤440、根据投影数据确定噪声估计值,并根据噪声估计值和权重数据?#34892;?#27491;项
系数确定权重数据。

根据投影数据确定噪声估计值,并按照如下公式确定权重数据W:



其中,为量子噪声的噪声估计值,C为一个可变常数且与电子噪声相关,K是一
个可变常数,n为一个大于0小于1的数。

步骤450、采用图像迭代算法和目标函数,基于投影数据进行图像迭代重建,直至
得到最终的目标图像。

根据图像目标函数进行图像重建,直到满足迭代终?#22266;?#20214;,例如CT重建图像的投
影值与获得的原始投影数据的投影值差值满足预定?#27573;?#25110;达到最大迭代次数,最后获得目
标重建图像。

本发明实施例提供的一种扫描设备的图像重建方法,首先根据扫描设备的配置参
数,获取与设定配置参数对应的目标函数参数,得到目标函数,根据投影数据、图像迭代算
法和目标图像进行图像重建,直至得到最终的目标图像。根据扫描设备的配置参数不同,获
取与设定配置参数对应的目标函数参数,能够对不同CT重建图像进行修正,以适应不同的
扫描情况,改善各种情况下的CT图像重建质量。

注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,
本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员?#27492;的?#22815;进行各种明显的变化、
重新调整和替代而不会脱离本发明的保护?#27573;А?#22240;此,虽然通过以上实施例对本发明进行
了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还
可以包括更多其他等效实施例,而本发明的?#27573;?#30001;所附的权利要求?#27573;?#20915;定。

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本文标题:一种图像重建方法和图像重建算法的参数确定方法.pdf
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