专利名称：感兴趣区域图像的重建的制作方法
感兴趣区域图像的重建本申请总体涉及成像领域，并且尤其涉及即使在原始投影数据被截断时仍然能够执行最大似然感兴趣区域(ROI)重建的方法和系统。与先前已知的最大似然或其他更为一般的迭代ROI重建相反，这种重建是在ROI的超集上执行的。ROI的超集或迭代区域包含在扫描视场之外但仍然在成像系统的成像膛之内的区域，其中，已经利用扩展视场重建找到了对象。这里所描述的新方法应用于许多不同种类的成像系统中，诸如CT或其他基于X 射线的系统、SPECT系统、PET系统和其他成像系统。因此，尽管以下论述集中于CT成像系统，但该方法在其他成像技术中具有更宽泛的应用。最大似然重建是一种在CT检查中减小施加到患者的辐射剂量的有前景的方法。 这种辐射剂量减少是通过考虑实测数据中的噪声特征以改善信噪比来实现的。然而，数学重建问题没有解析解，因此常常将迭代重建技术用于最大似然重建。迭代重建算法具有通用结构。它们通过假设图像来对原始采集的正向投影建模。评估这种正向投影和实测投影， 以计算差或比率函数，其例如可以是线积分的差，或者是探测器处光子数的差，或者是某种其他度量。这些差或比率函数导致更新，这在例如使正向投影和测量结果之间的差最小化的意义上改善了图像。有两种迭代重建方法。第一种，例如代数重建技术(ART)，其对线性方程系统简单求解，但未考虑测量结果的统计。第二种迭代重建结合了统计学重建算法，诸如最大似然法，其提供了在重建中包括光子统计的可能性并且试图尽可能紧密地将理论模型匹配到有噪声的数据。第二种方法与相同分辨率下的解析重建算法相比，获得了更高信噪比的重建图像。用于CT的许多迭代重建技术要求在对X射线吸收有贡献的整个体积上迭代重建算法，因此重建成像系统的整个扫描视场(FOV)。对于具有非截断投影的典型CT系统而言， FOV常常是直径大约为500mm到600mm的圆形区域。于是，重建整个FOV需要大量体素，尤其是在高分辨率重建的情况下，这增大了对计算能力和时间的要求。然而，在一些情况下，检查者的感兴趣区域或ROI小于成像系统的整个F0V。一种这样的情况是心脏锥形射束CT，其中，患者的心脏界定R0I。因此，已知仅迭代地重建ROI 加上ROI周围的小的过渡范围，例如，如Andy Ziegler, Tim Nielsen和Michael Grass在 Med. Phys. 35 )，2008 年 4 月，1317-1327 页的 “Iterative Reconstruction of a Region of Interest for Transmission ^Tomography” 一文中所描述的，在此通过引用将其并入。 与整个FOV迭代重建相比，这样的方法通过减少用于重建的体素的数目减少了重建时间。根据本发明的一个方面，提供了一种生成感兴趣区域的图像的方法和系统。根据这一方面，采集成像数据以生成实测正弦图(sinogram)数据，对其进行重建以生成膛重建图像。在膛重建图像中识别迭代区域，其包括在成像系统的扫描视场之内的部分和在扫描视场外部的部分。从膛重建图像去除迭代区域以生成中间图像，将中间图像进行正向投影以生成模拟部分正弦图数据。从实测完整正弦图数据减去模拟部分正弦图数据以生成迭代区域正弦图数据，对其进行重建以生成感兴趣区域的图像。本发明减少了利用先前已知的感兴趣区域重建可能出现的成像伪影。本领域的普
4通技术人员在阅读和理解以下详细描述之后将理解本发明的更多方面。众多其他优点和益处将进一步变得显而易见。本发明可以采用各种部件和部件布置，以及各种过程操作和过程操作的安排的形式。附图仅仅用于例示优选实施例，而不应被解释为限制本发明。
图1图示了示范性CT成像系统；图2图示了上文所述的Ziegler等人的现有技术方法；图3是利用软件模拟和图2的方法生成的实测正弦图的代表性范例；图4是利用软件模拟和图2的方法生成的完整FOV重建图像的部分；图5是利用软件模拟和图2的方法生成的中间图像，其中，已经识别并去除了图4 的 ROI ；图6是利用软件模拟和图2的方法从图5的正向投影生成的模拟部分正弦图；图7是利用软件模拟和图2的方法，通过从图3减去图6生成的ROI正弦图的代表性范例；图8是利用软件模拟和图2的方法生成的ROI的重建图像的代表性范例；图9图示了图1的机架，使患者位于膛之内的桌台上，以及在扫描FOV外部延伸的对象；图10图示了根据本发明的一个方面的感兴趣区域图像重建过程；以及图11是膛尺寸重建的图像，其图示了迭代区域(RTI)。图1中示出了示范性CT成像系统100。CT成像采集系统102包括机架104和沿着ζ轴移动的桌台或其他支撑物106。待成像的患者或其他受检者(图1中未示出)躺在桌台106上，并被移动以将其设置在机架104中的孔或膛108之内。一旦患者就位，X射线源110和X射线探测器112共同围绕膛108旋转以记录CT成像数据。CT成像采集系统102然后通过通信链路101将CT成像数据传递到CT成像处理和显示系统114。尽管为了例示性的目的，这里所示和描述的系统102和114是分离的系统， 而在其他实施例中，它们可以是单个系统的一部分。CT成像数据传递到图像处理器116，图像处理器116将该数据存储在存储器118中。图像处理器116以电子方式处理数据以执行图像重建，如下文更充分描述的。图像处理器116能够在相关联的显示器120上显示所得的图像。可以提供用户输入装置122，诸如键盘和/或鼠标装置，以供用户控制处理器116。于是，可以将上述功能作为软件逻辑来执行。如本文所使用的，“逻辑”包括，但不限于，硬件、固件、软件和/或每者的组合，以执行(一个或多个)功能或(一个或多个)动作，和/或从另一部件导致功能或动作。例如，基于期望的应用或需求，逻辑可以包括软件控制的微处理器、诸如专用集成电路(ASIC)的离散逻辑或其他编程的逻辑器件。也可以将逻辑完全实现为软件。如本文所使用的，“软件”包括，但不限于，一种或多种计算机可读和/或可执行指令，令计算机或其他电子装置以期望方式执行功能、动作和/或行为。可以将指令实现为各种形式，诸如例程、算法、模块或程序，包括来自动态链接库的独立应用或代码。还可以将软件实现为如下各种形式，诸如单机程序、功能调用、小服务程序、小应用程序、存储在诸如存储器118的存储器中的指令、操作系统的一部分或其他类型的可执行指令。本领域技术人员应当认识到，软件的形式取决于例如对期望的应用、其运行的环境和/或设计员/程序的员希望等的要求。
可以在各种平台上，例如包括联网的控制系统和单机控制系统上实施本文所述的系统和方法。另外，本文所示和描述的逻辑优选贮存在诸如存储器118的计算机可读介质中或上。不同计算机可读介质的范例包括闪速存储器、只读存储器(ROM)、随机存取存储器 (RAM)、可编程只读存储器(PROM)、电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁盘或磁带、包括CD-ROM和DVD-ROM的光学可读介质，和其他介质。再者， 可以将本文描述的过程和逻辑合并成一个大的过程流或者将其分成许多子过程流。本文所描述的过程流的次序不是关键性的，可以对其进行重新排列，而仍然实现相同的结果。实际上，可以根据批准或希望重新布置、合并和/或重新整理本文所述的过程流。图2中图示了上文所述的现有技术Ziegler等人的迭代ROI重建方法。在步骤 202，例如通过执行成像扫描以生成实测的完整正弦图数据204来采集成像数据。数据204 表示由X射线探测器112在其围绕孔108中的被成像患者旋转时在各个角位置处拍摄的一系列二维照片。图3中示出了完整实测正弦图302的代表性范例，它是使用数学头部人模作为被成像对象利用实际图像重建的软件模拟生成的。利用实测的完整正弦图数据204，利用诸如滤波反投影的非迭代重建算法执行 206F0V的完整重建。这样得到了完整的FOV重建图像208。图4中示出了这种完整FOV重建图像的代表性范例，其示出了用于生成图3的正弦图302的数学头部人模的图像402。于是，图像402包括模拟的额窦区域404、两个模拟眼睛406和一个模拟的内耳408。然后识别并去除210完整FOV重建图像208之内的R0I。可以通过用户与监视器 120上显示的完整FOV重建图像208的图示进行交互来识别R0I。或者，可以利用常规自动化技术或者通过任何其他技术来识别R0I，以减少或消除用户的参与。在图4中识别了 ROI 410。一旦诸如在410识别了 R0I，从完整FOV重建图像208将ROI切除210，优选保持平滑过渡，以生成中间图像212。图5中示出了代表性中间图像502，其中，已经从图4的完整 FOV重建图像402去除了 ROI 410。然后对中间图像212进行正向投影214以生成模拟部分正弦图数据216。数据216 表示本来应该由X射线探测器112在其围绕对象旋转时在各个角位置处拍摄的一系列二维照片，如中间图像212所示，亦即，没有R0I。图6中示出了模拟部分正弦图602的代表性范例，它是通过对图5的中间图像502进行正向投影而生成的。能够看出，模拟的部分正弦图 602与完整实测正弦图302不同之处在于，它具有通过其中央区域延伸的较暗柱，这是在步骤210中切除ROI的结果。正向投影步骤214生成若干模拟的二维照片216，其每个都与完整正弦图数据204的二维照片之一的角位置匹配。然后在相同的角度从对应的实测完整正弦图数据204减去218模拟部分正弦图数据216以生成ROI正弦图数据220。数据220表示本来应该由X射线探测器112在其围绕 ROI旋转时在各个角位置处拍摄的一系列二维照片，所述ROI包括ROI周围的平滑过渡区域，但没有对象中的不感兴趣的其他部分。图7中示出了 ROI正弦图702的代表性范例，它是通过从图3的完整实测正弦图302减去图6的模拟部分正弦图602生成的。然后可以由图像处理器116使用标准重建技术222，诸如迭代重建，来分析ROI正弦图数据220，以生成 ROI的图像224。在一些情况下，除了 ROI正弦图数据220之外，重建222可以并入实测完整正弦图数据 204 的部分。例如，参见 Patrick J. La Riviere 在 206IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record, 2924-2928 页的"Monotonic Iterative ReconstructionAlgorithms for Targeted Reconstruction in Emission and Transmission Computed Tomography”一文，在此通过引用将其并入。图8中示出了重建的ROI图像802的代表性范例，它是通过重建222图7的正弦图数据702生成的。图2中现有技术方法的一个局限是它取决于在步骤206中生成的ROI外部图像的正确重建。如果在实测完整正弦图数据204中提供非截断的投影，诸如在成像系统100的扫描FOV之内有该投影，这就是可能的。然而，在许多情况下，在扫描FOV的外部但在机架 104的膛108之内也存在对象。这样的对象可以包括，例如，线缆、毯子的部分、患者的部分， 甚至患者桌台。在这种情况下，图2的现有技术方法不能提供ROI的预期的正弦图，因为仅有截断的投影可用于对扫描FOV外部的对象成像。于是，在那方面，图2的现有技术迭代重建受到限制。图9中图示了这种状况，图9示出了图1中CT成像系统100的机架104，其中，患者 902被设置在机架104的膛108之内的桌台106上。虚线圆表示系统100的扫描FOV 904， 亦即，能够由X射线探测器112在其围绕膛108旋转时测量的非截断投影的成像区域。使用毯子906使患者902感到舒适。毯子906的部分908延伸到扫描FOV 904的外部，并进入扫描FOV 904外部的环910中，但仍然在膛108之内。X射线探测器112能够针对环910 之内的对象，如毯子906的部分908，收集成像数据，但这样的成像数据将是截断的。图9中还识别了患者902之内的代表性ROI 912，诸如心脏区域。图10中示出了根据本发明的一个方面的示范性感兴趣区域图像重建过程1000， 其可以用于生成ROI 912的图像，即使在扫描FOV 904外部的环910中存在毯子906(以及可能的其他对象)的部分908。在步骤1002，例如通过执行成像扫描以生成实测的完整正弦图数据1004来采集成像数据。数据1004表示由X射线探测器112在其围绕膛108中的被成像患者902旋转时在各个角位置处拍摄的一系列二维照片。在步骤1006，并利用实测完整正弦图数据1004，执行成像系统膛108的完整重建。 重建可以是常规滤波反投影或其他非迭代重建。这样得到了膛重建图像1008。于是，如图 9中所示，例如，膛重建图像1008包括成像系统100的扫描FOV 904之内的对象，诸如患者 902和桌台106。膛重建图像1008还包括在扫描FOV 904外部的环910中，但仍然在成像系统100的膛108之内的其他对象，诸如毯子906的部分908。实测的完整正弦图数据1004 对于扫描FOV 904之内的对象而言是非截断的，但对于扫描F0V904外部的环910之内的对象而言数据1004是截断的。因此，图像1008的在环910之内的部分中非常可能有伪影。在步骤1010识别膛重建图像1008之内的R0I。感兴趣区域例如可以是待成像患者902或其他受检者的整个胸部区域，或者可能仅仅是其部分，诸如心脏区域912。另外，还识别在扫描FOV 904外部的环910中但在膛108之内的被成像对象(或其部分)。这样的对象可以包括，例如支撑台、线缆、管路、毯子、患者的部分等。由ROI与环910中对象(或其部分)的组合界定迭代区域或RTI 1012。可以通过用户与监视器120上显示的膛重建图像1008的图示进行交互来识别RTI 1012。或者，可以利用常规自动化技术或任何其他技术来识别RTI 1012，以减少或消除用户的参与。例如，图11是躺在成像系统的膛之内枕头毯顶上的小儿患者的图像1102。大的实线圆对应于用于生成图像1102的成像系统的扫描F0V。图像中心中的虚线椭圆对应于R0I，其在这种情况下是患者的整个胸部区域。用阴影突出的其余区域是延伸到扫描FOV外部的枕头毯的两个部分，以及在扫描FOV外部但仍然在成像系统的膛之内的三个其他对象。在图11的范例中，RTI 1012对应于图像中心的虚线区域，以及扫描FOV外部的五个阴影区域。一旦识别了 RTI 1012，就从膛重建图像1008将RTI切除1014，优选保持ROI和环 910之内的对象周围的平滑过渡区域，以生成中间图像1016。对于实施而言，可以通过将 RTI 1012中的所有体素值设置为零，在过渡区域中施加平滑加权，来实现这一目的。然后对中间图像1016进行正向投影1018，以优选在初始成像扫描1002的采集几何结构中生成模拟的部分正弦图数据1020。然而，也可以使用其他几何结构。数据1020表示本来应该由X 射线探测器112在其围绕对象旋转时在各个角位置处拍摄的一系列二维照片，如中间图像 1016所示，亦即，没有RTI 1012。正向投影步骤1018生成若干模拟的二维照片1020，其每个都与完整正弦图数据1004的二维照片之一的角位置匹配。然后在相同的角度从对应的实测完整正弦图数据1004减去1022模拟部分正弦图数据1020以生成RTI正弦图数据10M。数据IOM表示本来应该由X射线探测器112在其围绕包括平滑过渡区域的RTI 1012旋转时在各个角位置处拍摄的一系列二维照片。然后可以由图像处理器116使用标准重建技术1026，诸如迭代重建，来分析RTI正弦图数据 1024，以生成RTI的图像1(^8。在步骤1030中，诸如通过减去、分割、用户进行区域选择等去除RTI图像10 中的不在ROI中的部分。剩余的图像数据包括ROI 1032的图像。重建例如可以是最大似然重建，并且可以包括使用除RTI正弦图数据IOM之外的实测完整正弦图数据1004。本发明的各实施例可以包括先前论述的多种次序的过程1000中的方法步骤。另夕卜，各种实施例可以包括比过程1000中先前论述的方法步骤更多或更少的步骤。已经参考优选实施例描述了本发明。显然，他人在阅读和理解前面的详细描述之后可能想到修改和变型。应当将本发明解释为包括所有这样的修改和变型，只要它们在权利要求或其等价要件的范围之内。本发明可以采用通过各种部件和部件布置，以及各种步骤和步骤安排。附图仅仅用于图示说明优选实施例，而不应将其解释为限制本发明。
权利要求
1.一种生成感兴趣区域的图像的图像重建方法，所述方法包括采集与成像系统(100)的膛(108)中的被成像对象相关的图像数据(1002)，以生成实测完整正弦图数据(1004)；使用所述实测完整正弦图数据(1004)来执行所述膛的图像重建(1006)并生成膛重建图像(1008)，其中，所述膛重建图像包括在所述成像系统的扫描视场之内的第一元件的至少一部分以及在所述扫描视场外部但在所述膛之内的第二元件的至少一部分；识别所述膛重建图像中的迭代区域(1012)，其中，所述迭代区域包括在所述扫描视场之内的感兴趣区域以及在所述扫描视场外部的所述第二元件的至少一部分； 从所述膛重建图像去除所述迭代区域以生成中间图像(1016)； 对所述中间图像进行正向投影以生成模拟部分正弦图数据(1020)； 从所述实测完整正弦图数据减去所述模拟部分正弦图数据以生成迭代区域正弦图数据(1024)；以及重建所述迭代区域正弦图数据以生成所述感兴趣区域的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成像系统的膛的所述图像重建是非迭代重建。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述成像系统的膛的所述图像重建是滤波反投影重建。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，由用户识别所述迭代区域的至少一部分。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，利用自动化技术识别所述迭代区域的至少一部分。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述去除步骤包括保留所述膛重建图像中所述感兴趣区域周围的平滑过渡区域。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述中间图像的所述正向投影是在成像扫描的采集几何结构中执行的。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述迭代区域正弦图数据的所述重建是迭代重建。
9.根据权利要求9所述的方法，其中，所述迭代重建是最大似然重建。
10.一种执行重建以生成感兴趣区域的图像的系统(100)，所述系统包括被配置成接收成像数据的计算机可读介质(116)，所述计算机可读介质(116)包括执行如下操作的逻辑执行对所述成像系统的膛(108)中的被成像对象的成像扫描(1002)，以生成实测完整正弦图数据(1004)；使用所述实测完整正弦图数据(1004)来执行所述膛的图像重建(1006)并生成膛重建图像(1008)，其中，所述膛重建图像包括在所述成像系统的扫描视场之内的感兴趣区域以及在所述扫描视场外部但在所述膛之内的第二元件的至少一部分；其中，迭代区域包括所述感兴趣区域以及在所述扫描视场外部的所述第二元件的至少一部分；从所述膛重建图像去除所述迭代区域以生成中间图像(1016)；对所述中间图像进行正向投影以生成模拟部分正弦图数据(1020)； 从所述实测完整正弦图数据减去所述模拟部分正弦图数据以生成迭代区域正弦图数据(1024)；以及重建所述迭代区域正弦图数据以生成所述感兴趣区域的图像。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述成像系统的膛的所述图像重建是非迭代重建。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述成像系统的膛的所述图像重建是滤波反投影重建。
13.根据权利要求10、11或12所述的方法，其中，由用户识别所述迭代区域的至少一部分。
14.根据权利要求10、11、12或13所述的方法，其中，利用自动化技术识别所述迭代区域的至少一部分。
15.根据权利要求10、11、12、13或14所述的方法，其中，所述去除步骤包括保留所述膛重建图像中所述感兴趣区域周围的平滑过渡区域。
16.根据权利要求10、11、12、13、14或15所述的方法，其中，所述中间图像的所述正向投影是在所述成像扫描的采集几何结构中执行的。
17.根据权利要求10所述的方法，其中，所述迭代区域正弦图数据的所述重建是迭代重建。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述迭代重建是最大似然重建。
19.一种生成感兴趣区域的图像的图像重建方法，所述方法包括使用实测完整正弦图数据(1004)来执行图像重建(1006)并生成初始图像(1008)，其中，所述初始图像包括迭代区域，所述迭代区域包括在扫描视场之内的感兴趣区域以及在所述扫描视场外部的元件的至少一部分；从所述初始图像去除所述迭代区域以生成中间图像(1016)； 对所述中间图像进行正向投影以生成模拟部分正弦图数据(1020)； 从所述实测完整正弦图数据减去所述模拟部分正弦图数据以生成迭代区域正弦图数据(1024)；以及重建所述迭代区域正弦图数据以生成所述感兴趣区域的图像。
全文摘要
本发明提供了一种即使在原始投影数据被截断的情况下仍然能够执行感兴趣区域(ROI)重建的方法和系统。重建是在ROI的超集上执行的，包括ROI以及在成像系统的扫描视场外部但仍在成像膛之内的其他区域。
文档编号G06T11/00GK102473317SQ201080036485
公开日2012年5月23日 申请日期2010年7月9日 优先权日2009年8月20日
发明者C·邦图斯, T·克勒 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司