图像重建方法与流程

本发明涉及一种图像重建方法、图像重建设备和计算机断层造影系统。

背景技术：

在x射线通过检查对象的投影期间，根据所使用的光谱和要穿透的材料，发生不同的吸收和散射行为，其中吸收光谱中的低能量分量比高能量分量(辐射硬化(radiationhardening))更快。因此，在检查对象后面检测到的x射线辐射包含关于检查对象的材料特性的信息。在其中同时检测到x射线辐射的多个光谱的计算机断层造影系统(ct系统)中，在获取投影数据之后，可以重建包含关于包含在检查对象中的材料的信息的图像数据集合。“不同的x射线能量”应被理解为使用不同x射线能量光谱来检测x射线辐射。这可以得以实现，首先在于以不同的电压来操作x射线源。因此，通常x射线能量也简单地用已经设置的x射线电压(以kv为单位)表示。其次，可以在用于其的检测器的部分中选择性地检测所投影的x射线光谱的各个区域。针对表示或评估而预先确定的能量不一定对应于所投影的x射线光谱的实际检测能量，而是还可以借助于在特定范围内的插值来自由地确定。这里，图像数据集合应当被重建为尽可能免受由辐射硬化引起的伪像的影响。

从文献de102005008767a1中已知一种基于原始数据的校正方法，其中，从x射线辐射的若干个不同的检测光谱区域中，可以重建其中基本上抑制辐射硬化伪像的图像。为此，对于每个材料成分，透射厚度被确定为测量值，其中，不同成分具有不同的吸收系数的能量相依性。因而，透射厚度被求和加权为伪单色测量值。根据这些伪单色测量值，然后重建其中基本上抑制辐射硬化伪影的图像。因此，为了简化图像重建，材料成分的光谱上不同的测量值一起分组为伪单色测量值。

从实践中已知的另一基于图像数据的途径是对x射线光谱的每个测量区域的单独的辐射硬化校正。为此目的，首先进行第一重建并且选择基本材料。在第一重建中，借助于分割，标识具有其它基本材料的外加剂的那些体素。尽管这成功地减少了辐射硬化伪像，但是限制了材料特性(衰减贡献或比例)的定量表示的精度，使得辐射硬化减少的图像不一定对应于一致的单色图像。这种限制特别应用于分离多于两种材料。此外，在实践中不能考虑光谱例如通过整形过滤器在视场上的变化。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种图像重建方法、图像重建设备和计算机断层造影系统，利用它们可以改进成像。

该目的通过根据权利要求1所述的图像重建方法、根据权利要求11所述的图像重建设备和根据权利要求12所述的计算机断层造影系统来实现。

该发明内容部分中提及的方法用于基于第一多个光谱原始数据集合来图像重建，该第一多个光谱原始数据集合各自与不同的x射线光谱相关联，该方法包括至少以下步骤：

首先，在步骤a)中，组合光谱原始数据集合以形成第二多个虚拟原始数据集合。在步骤b)中，基于虚拟原始数据集合(vd1，vd2，...，vdm)重建(r')相应的辅助图像数据集合(hb1，hb2，...，hbm)。随后，在步骤c)中，从包括多种材料的材料组中选择第一材料。在步骤d)中，对于材料组的若干种第二材料，由第二材料的辅助图像数据集合生成材料特定的映射图(material-specificmap)。在步骤e)中，使用相应的材料特定的映射图的前向投影，来确定第二材料的材料线积分。在步骤f)中，在此基础上并且在虚拟原始数据集合的基础上，确定每种材料的合成投影数据集合。最后，在步骤g)中，在合成投影数据集合的基础上，重建材料组的若干种材料的至少一个图像数据集合。

本文中的光谱原始数据集合表示检查对象的投影数据，其优选地借助于ct设备已经从多个不同的投影角度来获取。在每种情况下，本文中根据所检测的x射线光谱(即，与所投影的x射线辐射的能量光谱或波长区域相关联)在“原始”或实际(与后来定义的虚拟相对)“光谱信道”，获取光谱原始数据集合。这可以借助于各种多能量ct途径进行，例如，双源、分割过滤器(split-filter)或kv切换等。优选地，为此目的，ct设备具有量子计数检测器，其根据其在因此形成原始光谱信道的分离的仓中的能量阈值来检测x射线辐射。

因此，借助于若干个不同的原始光谱信道来定义多个(n)光谱原始数据集合。它们最初被组合以形成第二(优选地，相同或更小的)多个(m)“虚拟”原始数据集合。这可以例如通过光谱原始数据集合的线性组合(即，通过用可定义的加权系数的加权相加)来进行。因此，虚拟原始数据集合与新的虚拟光谱放在一起，并且因此也优选地被分配给“虚拟”光谱信道，其中材料也优选与该“虚拟”光谱信道相关联。如下文将详细描述的，该步骤用来使后续步骤的数据成为尽可能优选的形式。

根据虚拟原始数据集合，在诸如经过滤的反向投影之类的共同重建方法的帮助下，计算辅助图像数据集合。辅助图像数据集合基本上是如在正常重建在上文所描述的、先前已经修改的x射线光谱下的获取中获得的原始数据集合时可能生成的检查对象的三维图像。

辅助图像数据集合的数目m(即，虚拟原始数据集合的数目m)对应于材料组的材料的数目m。材料组包含随后在根据本发明的重建中考虑的材料。材料可以是化学元素(例如，钙)或物质(例如，水)。因此，一般而言，它表示检查对象中相对复杂的结构组成，例如，骨骼、软组织等。然而，可以添加造影剂(例如，钆)作为用于数据获取的附加材料，以便强调特定结构(诸如血管等)。

从材料组中选择第一材料，其中随后没有生成材料特定的映射图。其它材料是生成材料特定的映射图的材料组的两种材料。本文中的材料特定的映射图表示材料密度分布，其是考虑到来自辅助图像数据集合的材料相依的衰减系数的局部衰减贡献而按体素确定的，即，一个体积图像点接一个体积图像点。因此，借助于x射线辐射的光谱相依的空间分辨衰减，可以使检查对象中的相应的材料浓度局部化。如下文详细描述的，为了更准确地确定材料特定的映射图，可以在进一步达到的图像分析的帮助下来处理辅助图像数据集合。

优选地，材料特定的映射图的前向投影是用与虚拟原始数据集合相同的几何形状来建模。因此，生成对应于原始获取期间的扫描布置的各个材料映射图的虚拟投影。与从实践中已知的方法相反，在本发明的上下文中，将投影几何形状考虑在内。这种虚拟前向投影递送线积分，所谓的材料线积分作为第二材料中的每种第二材料的结果。这些各自表示投影路线上的整合材料成分。

在材料线积分的帮助下，生成用于确定优化的合成投影数据集合的成像函数。在该成像函数中，虚拟原始数据集合因此表示函数的自变量(argument)。成像函数因此用作重建矩阵，利用该重建矩阵，由虚拟原始数据集合来产生优化的合成投影数据集合。

这是基于以下考虑。在预先确定的光谱中，测量值可以被确定为第一函数，其形式为用于相应材料的材料线积分的(线性)组合。材料线积分因此是第一函数的分量。由于其严格的单调性，可以例如对第一函数的第一分量(第一分量在本文中被分配给第一材料)求逆。这意味着第一材料的材料线积分可以根据第一函数和剩余材料线积分而表示为逆函数。然而，在本文中第一函数是测量值本身。因此，逆函数(第一材料的材料线积分)取决于测量值和剩余材料线积分。

成像函数各自生成合成投影数据集合，即，合成测量值。因此，对于这些，还适用上述构造规则。第一分量在本文中以上文所描述的逆函数的形式表示，即，根据作为测量值的虚拟原始数据集合并且根据其它材料线积分。剩余的分量由剩余的材料线积分来产生。分配给每种材料的吸收系数用作各个分量的系数。

根据以这种方式准备的合成投影数据，最后借助于诸如经过滤的反向投影之类的共同重建方法，对至少一个图像数据集合进行重建，但是优选地，每种材料一个图像数据集合。

与现有技术相反，根据本发明，数据因此在开始时不被缩减为伪单能量数据集合，而是虚拟原始数据集合的数目m或合成投影数据集合的数目m保持相同，并且每个虚拟原始数据集合借助于其自身的成像函数而被最佳地各个单色化。

根据本发明的图像重建设备包括数据输入接口、数据输出接口，并且被配置成使得对于经由数据输入接口接收的第一多个光谱原始数据集合，执行根据本发明的图像重建方法。为此，其优选地还包括组合模块和优化模块。优选地，图像重建设备还包括输入接口。该输入接口接收输入值作为根据本发明的方法的参数。由此，例如，可以规定要选择的材料、形成虚拟原始数据集合的光谱原始数据集合的组合的方式和方法、迭代步骤的数目等。

根据本发明的计算机断层摄影系统具有至少一个源检测器布置，其包括x射线辐射源和检测器，并且被配置成使得检测器接收在不同的原始光谱信道中从x射线辐射源发射的辐射作为光谱原始数据集合。计算机断层造影系统还具有根据本发明的图像重建设备。优选地，光谱原始数据集合通过源检测器布置的原始数据输出接口而传递到图像重建设备，其数据输入接口被连接到原始数据输出接口以接收光谱原始数据集合。

根据本发明的图像重建设备的基本部件(特别地，组合模块和优化模块)可以主要以软件部件的形式来配置。然而，原则上，特别地，如果涉及特别快速的计算，这些部件还可以部分地以软件支持的硬件(例如，fpga等)的形式来实现。类似地，所需的接口可以被配置为例如仅就接受来自其它软件部件的数据而言的软件接口。然而，它们也可以被配置为由硬件构成的接口，其由合适的软件来控制。

特别地，根据本发明的图像重建设备可以是用户终端的一部分或计算机断层造影系统的控制设备。

主要通过软件实现的优点在于，常规使用的图像重建设备也可以通过软件更新的简单方法来升级，以便以根据本发明的方式来操作。因此，该目的是通过具有计算机程序的对应的计算机程序产品来实现，该计算机程序可以直接加载到计算机断层造影系统的图像重建设备的存储器存储设施中，该计算机程序具有程序部分以便当在图像重建设备中执行程序时，执行根据本发明的方法的所有步骤。除了计算机程序之外，这样的计算机程序产品可以包括附加部件(如果相关的话)，诸如例如，文档部件和/或包括硬件部件在内的附加部件，例如，硬件密钥(加密狗等)，以便使用软件。

为了传送到图像重建设备和/或为了存储在图像重建设备处或其中，可以使用计算机可读介质，例如，记忆棒、硬盘或另一可传递的或牢固安装的数据载体，在其上存储可以通过图像重建设备的计算机单元读取和执行的计算机程序的程序步骤。为此目的，计算机单元可以具有一个或多个协作微处理器等。

通过从属权利要求和以下的具体实施方式公开了本发明的其它特别有利的实施例和改进，其中，一个权利要求类别的独立权利要求也可以类似于另一权利要求类别的从属权利要求来开发，并且特别地，不同的示例性实施例或变型的各个特征可以被组合以形成新的示例性实施例或变型。

在根据本发明的方法的一个有利的示例性实施例中，对光谱原始数据集合进行组合以形成虚拟原始数据集合，使得虚拟原始数据集合具有限定的平均能量。如下文所描述的，虚拟原始数据集合具有限定的平均能量的事实意味着它们包括具有限定的平均能量的虚拟测量值。一般而言，原始数据集合包含由多个测量值按像素组成的投影数据集合。在光谱原始数据集合的组合期间按像素来组合根据其能量检测的光谱原始数据集合的实际测量值，使得所得到的虚拟测量值具有限定的平均能量。限定的平均能量在本文中可以由用户指定或者根据材料的特定特性(诸如吸收系数等)来规定。

在根据本发明的方法的另一有利的示例性实施例中，对光谱原始数据集合进行组合以形成虚拟原始数据集合，使得虚拟原始数据集合具有限定的有效能量。如上文已经定义的那样进行组合，但是使用有效能量代替平均能量。有效光谱特别在量子计数检测器中取决于被检测器实际获取的信号。这意味着，有效光谱也明显根据信号随着引入到光束路径中的检查对象而改变。因而，在光谱原始数据集合的组合中考虑该改变，以形成具有限定的有效能量的虚拟原始数据集合。

在根据本发明的方法的另一有利的示例性实施例中，对光谱原始数据集合进行组合以形成虚拟原始数据集合，使得虚拟原始数据集合与光谱原始数据集合相同，并且剩余虚拟原始数据集合的统计相关性位于特定极限值以下，并且优选地被最小化。通过这种方法，最佳地利用了被检测器获取的光谱原始数据的可用量子信息，即，使包含在数据中的噪声最小化。

在本文中，方法的组合也是可能的。在该示例性实施例与前述实施例的这种组合中，可以认为在一定范围内，对于虚拟原始数据集合，主要是噪声将被最小化、还是要尽可能地获得特定的平均能量或有效能量。可以例如借助于用户的输入来规定选项之间的比例。

优选地，在根据本发明的图像重建方法中，选择水作为第一材料。这是有利的，因为在用于已建立的计算机断层摄影获取方法的光谱数据中，水根据其在线积分中的照射长度来基本上线性地传递。

在本发明的有利改进中，使用阈值函数由辅助图像数据集合来生成步骤d)中的材料特定的映射图。辅助图像数据集合的图像值(通常为hu值)用作函数自变量。该阈值函数优选地是具有线性路线的这样的函数：其假设与零相同的函数值直到阈值甚至更大的值。阈值在本文中被设置为大于辅助图像数据集合中的第一材料通常采用的值的值。这样，主要包含第一材料的辅助图像数据集合的这样的区域可以被忽略，即，设置为零。相比之下，其它区域被表示为与通常一样。

在根据本发明的图像重建方法的有利的实施例中，对于作为材料特定的映射图的第二材料，使用电子密度映射图、原子序数映射图、和/或衰减系数映射图。

不同的材料特定的映射图在本文中是基于x射线辐射与材料的不同相互作用效应。电子密度映射图基本上基于康普顿效应，对于该康普顿效应，大多数材料中的相互作用与其质量密度成比例。与此相反，原子序数映射图基本上基于给出关于检查对象的元素材料组成的信息的光电效应。特别地，根据本发明的方法还可能生成对与x射线辐射具有特定相互作用特性的材料敏感的材料特定的映射图。该材料的示例是造影剂钆，其在通常使用的x射线辐射的区域中具有k边缘，并且因此在光谱上容易与其它材料分离。

吸收系数由各个相互作用(光电效应、康普顿散射和可能的配对成形)的总和来产生，并且因此准许广泛考虑。例如，在病变的区域中，通常增加吸收系数。根据本发明的方法使得能够区分原子序数和电子密度，即，例如可以在材料特定的映射图的基础上在钙化和节点之间进行区别。

在根据本发明的图像重建方法的有利的迭代实施例中，重复若干个遍次的步骤b)至f)，并且在步骤中的至少一个步骤中，一遍次的合成投影数据集合在随后遍次中用作虚拟原始数据集合。例如，遍次的数目可以在本文中预先定义、由用户确定、或者根据终止准则(诸如对比度的最小值、信噪比等)来指定。如果相关的话，类似于根据本发明的图像重建方法的步骤a)，可以在下一迭代遍次之前重新组合合成投影数据集合以形成虚拟原始数据集合。

因此，借助于该迭代方法，将在前一遍次中准备的合成投影数据再次用作输入值，即，用作用于进一步优化的虚拟原始数据集合。因此，虚拟光谱信道的数据集合总是进一步单色化。本文中，随着遍次数目的增加，相应的成像函数进一步转变为相同的图像，即，在一定数目的遍次之后，数据集合是单色的，使得在其它遍次时，它们几乎不再变为单色。

在迭代方法的有利发展中，一遍次的合成投影数据集合在随后遍次中用作步骤b)和步骤f)中的虚拟原始数据集合，并且使用原始虚拟原始数据集合。本文中，与第一变型不同，它不是用作相应成像函数的函数变量的先前遍次的合成投影数据集合，而是始终是在方法开始时(即，在第一遍次中)确定的原始虚拟原始数据集合。因此，在该变型中，仅迭代地改进相应的成像函数。随着遍次数目的增加，对相应成像函数的改变变得越来越小，以使其朝向极限函数而收敛。

在用于图像重建的迭代方法的有利发展中，对合成投影数据集合进行加权，使得在合成投影数据集合在随后遍次中用作虚拟原始数据集合之前，合成投影数据集合在统计上尽可能弱地相关。这可以借助于相应数据集合的线性组合，如已经关于图像重建方法的示例性实施例所描述的那样来发生。

附图说明

现在，将参照附图使用示例性实施例再次对本发明进行详细描述。在各种附图中，相同的部件设有相同的附图标记。附图原则上不按比例绘制。

在附图中：

图1是根据本发明的计算机断层摄影系统的示例性实施例的示意表示，

图2是根据本发明的图像重建设备的示例性实施例的示意表示，其中具有根据本发明的图像重建方法的示例性实施例的框图；

图3是根据本发明的用于图像重建的第一迭代方法的示例性实施例的示意表示；以及

图4是根据本发明的用于图像重建的第二迭代方法的示例性实施例的示意表示。

具体实施方式

在图1中作为示例、并且粗略示意性地示出了根据本发明的计算机断层造影系统1，其包括用户终端25和计算机断层摄影设备2。计算机断层摄影系统1被配置成执行根据本发明的图像重建方法。计算机断层造影设备2包括用于定位作为检查对象的患者1的患者台12，其可以沿着系统轴线16位移。系统轴线16在下文也被表示为z轴，其可以随着患者10位移到扫描场。它还包括具有源-检测器布置4、5的台架3，其被安装成可绕系统轴线16转动。源-检测器布置4、5具有x射线辐射源5和量子计数检测器4，其彼此相对定向，使得在操作中从x射线束源5的焦点出射的x射线束入射到检测器4上。检测器4被构建成用于以单独的像素17来空间分辨获取x射线辐射，这些像素17布置在多个检测器行中。目前，使用具有总共64行或更多行、并且具有亚毫米范围内的空间分辨率的检测器4。对于每个投影，检测器4生成投影数据集合。本文中的投影数据表示被患者1衰减的x射线辐射的所有像素17的衰减值。根据它们的能量，它们在检测器4的像素17的单独的仓中被检测到。在对应的仓中用相同能量已经检测到的所有投影的投影数据的相应比例在本文中是一个光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn。光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn使用图像重建设备13被传递到用户终端25上，并且借助于根据本发明的方法被计算为所得到的图像，该图像例如可以显示在显示单元19和/或存储在存储器存储装置中和/或可以被发送到其它系统。为此目的，图像重建设备13包括组合模块14和优化模块15。用户终端25还包括作为输入设备的键盘26，如果相关的话，用户可以使用该键盘在图像重建中设置参数值。

已知使用这种类型的计算机断层造影设备2用于3-d图像重建。为了从检查区域(或感兴趣区域)捕获图像，在源-检测器布置4、5转动时，从在仓中能量分辨的多个不同投影方向获取投影数据作为光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn。在螺旋扫描的情况下，在源-检测器装置4、5的一次转动期间，例如，同时进行患者台12在系统轴线16的方向上的连续调整。通过这种类型的扫描，x射线辐射源5和检测器4因此在围绕患者10的螺旋路径上移动。

图2示出了根据本发明的图像重建设备13的示意表示，其中具有根据本发明的图像重建方法的框图。图像重建设备13包括组合模块14和优化模块15以及输入接口20和输出接口21。输入接口20接收通过计算机断层造影设备2获取的若干个(n)光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn并且将它们传递到组合模块14。组合模块14执行光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn的线性组合k，并且在其中生成若干个(m)虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm。从虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm生成开始，索引1，2，...，m表示虚拟光谱信道。因此，它们被分配给相应地组合的光谱，并且随后分配给材料。

在线性组合k中，虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm的光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn各自乘以系数(即，标量因子)并且随后相加，以使根据操作者的选择，它们已经定义了平均能量或有效能量和/或在统计上尽可能弱地相关。数目m优选为3，特别优选为2，因此小于光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn的数目n，因为检测器4通常将x射线辐射的光谱解析为比目前可以有效用于随后重建的材料相依优化的能量阈值更多的能量阈值。

优化模块15包括第一输入接口22和第二输入接口23以及输出接口24。虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm从组合模块14不仅传递到第一输入接口22以生成优化成像函数g1，g2，...，gm，而且还传递到第二输入接口23作为优化成像函数g1，g2，...，gm的自变量。

由第一输入接口22接收的虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm各自借助于作为辅助测量而被过滤的反向投影r'来重建，以形成辅助图像数据集合hb1，hb2，...，hbm。下面是辅助图像数据集合hb1，hb2，...，hbm的另一可选的线性组合k`，以形成新加权的辅助图像数据集合，其被分配给材料，并且例如再次尽可能弱地静态相关。辅助图像数据集合hb1中的一个辅助图像数据集合被分配给被选择的材料“水”(按照上文所描述的方法的步骤c))。借助于阈值函数f，通过其它m-1个辅助图像数据集合hb2，hb3，...，hbm，在每种情况下按体素来计算材料特定的映射图mk2，mk3，...，mkm。这些基本上图示了相应材料的局部浓度，但也可以表示电子密度映射图或原子序数映射图。

随后(根据上文所描述的方法的步骤e))，借助于具有与用于获取原始数据相同的几何形状的虚拟前向投影p，从每种材料的材料特定的映射图mk2，mk3，...，mkm来获取材料线积分l2，...，lm。随后，基本上借助于用吸收系数μ2，μ3，...，μm加权的材料线积分l2，...，lm的线性组合来生成m个优化成像函数g1，g2，...，gm。附加于此，作为材料线积分l2，...，lm以及所选择的材料的吸收系数μ1j和分配给相应的虚拟光谱信道j＝1，...，m的虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm的函数hj，分配给所选择的材料的相应成像函数gj(其中j＝1，...，m)的第一分量形成为自变量，如下：

gj(vdj,l2,…,lm)＝hj(vdj；l2,…,lm)μ1j+l2μ2j+l3μ3j+…

通过优化成像函数g1，g2，...，gm(按照上文所描述的方法的步骤f))，由作为自变量的虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm生成相应的优化合成投影数据p1，p2，...，pm。这使得优化模块15经由输出接口24离开。

在以下步骤(按照上文所描述的方法的步骤g))中，在每种情况下，借助于经过滤的反向投影r将合成投影数据p1，p2，...，pm重建为图像数据集合b1，b2，...，bm。这些集合被传递到输出接口21，并且然后例如可以在计算机断层造影系统1的用户终端25的显示单元19上显示，或者还被传递到任意其它显示单元和/或存储器存储设施。

通常，所描述的方法的所有数据(即，从光谱原始数据sd1，sd2，...，sdn到图像数据b1，b2，...，bm)、特别是成像函数gj具有对射束参数的相依性。射束参数例如是投影角度、信道数目、检测器行等。例如，这种关系存在，是因为由于整形过滤器，x射线光谱根据距转动点的间距而改变。诸如吸收系数μ之类的变量自然保持与射束参数无关。

图3是用于图像重建的迭代方法的第一变型的示例性示意表示。虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm由光谱原始数据集合sd1，sd2，...，sdn(在此未示出)在准备步骤中借助于组合模块14得以组合。由此，在任意数目个优化阶段i，ii，iii，...中，生成优化合成投影数据集合p1，p2，...，pm。为此，特别优选地被配置为软件模块的优化模块相应地运行多次。这里，作为备选实施例，清楚地示出了相继连接的对应数目个优化模块15。第一优化模块15在两个输入接口22，23处接收虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm。随后，其计算合成投影数据集合p1，p2，...，pm，并且将它们经由其输出接口24传递到布置在其后面的优化模块15的两个输入接口22，23。该过程重复所需的遍次数目。最后，即，一旦已经实现期望的优化程度，则输出优化的合成投影数据集合p1，p2，...，pm，然后如已经所描述的那样进行重建，以形成图像数据集合b1，b2，...，bm(这里未示出)。

图4作为示例示意性地示出了用于图像重建的迭代方法的第二变型。图4在本文中和图3类似。不同之处在于，仅相应的优化模块15的第一输入接口22从先前优化遍次i'，ii'，iii'，...接收优化的合成投影数据集合p1，p2，...，pm作为虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm。相比之下，第二输入接口23一直(即，在每个遍次)接收原始虚拟原始数据集合vd1，vd2，...，vdm。

根据本发明的方法使得能够灵活地使用多光谱信息，以用于减少辐射硬化伪像或用于计算单色图像或基本材料图像。因此，它统一了基于图像的方法和基于原始数据的方法的优点，并且避免了各自的缺点。

最后，应当再次注意，上文所详细描述的设备和方法仅仅是示例性实施例，其可以在不背离本发明的范围的情况下，由本领域技术人员以各种方式进行修改。因此，例如，合成吸收系数也可以以下形式来分配给材料：即，使得对于特定材料，吸收系数被设置为等于零以便隐藏该材料。进一步地，不定冠词“一(a)”或“一个(an)”的使用不排除相关特征也可以存在多个。类似地，术语“单元”、“模块”和“部件”不排除由多个协作部分部件组成的相关部件，如果必要，这些部件也可以在空间上分布。