计算层析扫描目标探测的制作方法

专利名称：计算层析扫描目标探测的制作方法
技术领域：
本发明的领域本发明广义地涉及计算层析术(CT)成像，较具体地涉及具有改善的效率和减少的图像缺陷的CT成像。
本发明的背景

图1是一个典型的普通CT扫描仪10的原理轴测图，该扫描仪含有固定在一个环形盘16的径向两对侧的一个x射线源12和一个x射线探测器系统14。盘16以可旋转方式被安装在一个框架(未示出)内，使得在扫描过程中一方面来自源12的x射线穿过一个位于盘16的开口内的一个物体，例如位于一个患者台56上的患者20，一方面盘16将环绕一个z轴连续转动。z轴垂直于图1平面，并与盘16的机械旋转中心18相交。盘的机械旋转中心18对应于重建图像的“等角点(isoceuter)”。
在一种普通系统中，探测器系统14含有一个由多个探测器22组成的阵列，该阵列以弧形排成单排，弧形的曲率中心位于称之为“焦斑”的点24处，x射线即在该点处从源12射出。源12和探测器22的阵列的布局使得源与各个探测器之间的各条x射线路径全都位于一个垂直于z轴的“扫描平面”内。由于各条x射线路径基本上起始于一个点源并以不同角度通向各个探测器，所以这些路径构成了一个“扇形束”26，以一维线性投影的方式入射到探测器阵列14上。一次扫描中某一测量瞬间入射到单个探测器上的x射线通常叫做一条“射线”，每个探测器都产生一个表征其相应射线的强度的输出信号。由于每条射线都要被其路径中的所有质量部分地衰减，所以每个探测器所产生的输出信号都代表了位于该探测器与x射线源之间的所有质量的衰减，也就是代表了位于该探测器的相应射线路径中的质量的衰减。
通常，各x射线探测器产生的输出信号被CT系统的一个信号处理部分(未示出)处理。信号处理部分通常含有一个数据获取系统(DAS)。它对x射线探测器所产生的输出信号进行滤波以改善它们的信噪比(SNR)。通常把在一个测量间隔内由DAS产生的输出信号叫做一个“投影”或一个“视图(view)”，把对应于某一特定投影的盘16、源12和探测器系统14的角度取向叫做“投影角”。
图2示出在产生投影角为β、探测器角为Υ的一个扇形束数据点Pf(β，γ)时，盘16、x射线源12和探测器系统14的取向。一条从x射线源12的斑出发并在旋转机械中的18处通过z轴的中心线40被用来定义参考取向。投影角β的定义是一个垂直轴与中心线40之间的夹角。系统14中的每个探测器都有一个也是相对于中心线40定义的相应探测器角γ。根据定义，中心线40与探测器系统14相交于一个探测器角γ＝0℃的参考探测器处。图2所示的对称探测器系统14的探测器角从-δ到+δ，其中δ是扇形角的一半。由对称探测器系统14产生的扇形束视图或投影Pf(β，γ)，这组数据点是由探测器角在-δ到+δ范围内的所有探测器在投影角为β时产生的。非对称的探测器系统也是周知的。
在一次扫描中，盘16环绕被扫描物体平滑和连续地转动，使扫描仪10产生一组对应于不同投影角β的投影Pf(β，γ)。在普通的扫描过程中，患者恒定地处在z轴位置上。若需多次扫描，则两次扫描之间患者被沿着z轴步进移动。在这种通常叫做“步进和拍摄”扫描或“恒子轴(CZA)”扫描。利用众知的算法，例如雷顿(Radon)逆交换，可以从一组具有共同的垂直于z轴的扫描面的投影得到层析图。典型地，这一共同的扫描面被称做“切片面”。
一个层析图代表一个沿着被扫描物体的切片面的二维切片的密度分布。从投影生成层析图的处理通常叫做“重建”，因为可以认为层析图是从投影数据重建得到的。重建处理可以包括几个步骤，其中有为使数据消模糊的卷积、为把扇形射线束数据转变成平行射线数据的重组、以及为从投影数据转变成平行射线数据的重组、以及为从投影数据生成每个像元的图像数据的反投影。在CZA扫描中，因为对于一个特定的图像切片所有投影都具有共同的扫描面，所以可以直接把这些投影用于反投影处理，生成层析图。
步进和拍摄CZA扫描方法可能是一个缓慢的过程。在这一耗时的方法中，患者可能会受到大量的x射线辐射。而且，在各次扫描之间扫描台的移动可能使患者姿态改变，由此将引起运动和记录不准缺陷，造成图像质量降低。
已经研发了几种方法来减少获取一个物体的完整扫描所需的时间。其中一个方法是螺旋或螺线扫描，即在沿着子轴平移被扫描物体的同时，盘16、源12和探测器线阵14都环绕着患者旋转。在螺旋扫描中，获取到的投影Pf(β，γ)中通常z与视角β之间有线性关系z(β)＝Cβ，其中c是一个常量。这种形式的螺旋扫描通常叫做恒速螺旋(CSH)扫描。
图3A说明普通CZA扫描中的数据采集，图3B说明CSH扫描中的数据采集。如图3A所示，如果当x射线源12和探测器系统14环绕物体20旋转的时候物体保持在一个固定的子轴位置上，则与探测器系统14采集的所有投影相对应的扫描面全都在一个共同的切片面50内。如图3B所示，如果当盘16环绕物体20旋转的时候物体20沿着z轴方向连续地移动，则没有一个扫描面是共平面的。反之，与每个投影相应的扫描面将位于一个螺旋线的一组轨迹点中的某个特定轨迹点所对应的特定z轴位置上。图3B示出了对应于螺旋投影角区间(0，10π)内的扫描面的z轴坐标。由于各个投影的值取决于患者的z轴位置，所以它们可以看作是两个变量β和z的函数。
在CAZ扫描中，由于所有的投影共有同一个扫描面，所以可以直接把这些投影用于反投影运算，以生成层析图。然而在CSH扫描中，由于每个投影都有其特定z轴坐标下的特定扫描面，所以不能直接把CSH投影用于反投影运算。不过，可以通过对CSH扫描所采集到的数据进行各种方式的插值来产生一组具有同一个垂直于z轴的扫描面的插值投影。例如，可以通过把两个具有等效的投影角和不同z轴位置的投影相结合来产生一个插值投影。这些插值投影可以当作CZA数据应用于反投影运算，得到层析图。
由于CSH扫描需要某种方式的插值来生成层析图，所以生成的层析图趋向于带有图像缺陷。而且，由于CSH扫描投影数据是在z轴中一个区间内的不同位置上采集的，并且通过结合而产生插值CZA扫描数据，所以在CSH扫描过程中产生的层析图具有较厚的实际切片厚度，从而比CZA产生的层析图具有较低的z轴分辨率，然而，螺旋扫描的优点是能快速地扫描一个患者身体的大体积。例如，螺旋扫描可以在患者能舒适地屏住呼吸(从而能相对地保持不发生运动)的足够短的时间间隔内采集到足够的数据，例如扫描整个像肾脏这样的器官的区域。
减少CZA扫描时间的另一种方法通常叫做“锥形束扫描”，其中同时扫描了物体或患者的某个三锥体积。在锥形束扫描中，探测器系统不像普通扫描那样只含有一个一维探测器阵列，而是含有一个二维探测器阵列。从源发出的x射线沿着二维方向发散，由此等效地产生了沿z轴方向的多个扇形束，这些扇形束将照射二维探测器阵列中的多个行，从而在阵列上形成了一个二维投影。
在一种形式的锥形束系统中，当源和二维探测器阵列环绕患者或物体旋转时，患者或物体保持着静止的z轴位置。然后患者被移动到一个新的z轴位置上，再重复进行一次扫描。在这种类型的步进和拍摄或“静态锥形束”系统中，物体被扫描的不是一个面，而是一个体积。扫描完一个体积之后，源和探测器将沿z轴步进一个距离，以扫描下一个体积。减少扫描时间的再一个方法是螺旋锥形束(HCB)扫描，其中在锥形束结构(即源和二维探测器阵列)环绕患者旋转的同时，患者被连续地沿着z方向移动。
在非锥形束系统中，使用诸如2D(二锥)滤波反投影(FBP)等标准的二维重建技术来重建CZA和插值CSH数据。FBP要求用于重建的投影位于同一平面内。对于CZA扫描，这一条件是满足的，对于CSH扫描则利用插值为产生一组实际上满足这一条件的插值投影或模拟线性投影。不论哪种情形，2D FBP都是从1D(一维)扇形束投影数据生成图像数据的有效手段。
在锥形束布局中，所要求的条件仅对与源共处于同一个垂直于z轴的平面中的那一行探测器才能满足，也即仅对中央探测器行才能满足。在静态锥形束CT中，一个由源和某一给定探测器行所定义的1D投影将随着框架的旋转而与物体中的不同切片相交。通过把每一行当作一个独立的1D投影来看待，普通的2D FBP可以用来重建锥形束数据。但这一近似忽略了锥形束的几何结构，并将造成图像缺陷，例如出现条纹和降低重建的密度。用于重建锥形束数据的一种较好的近似方法称作费尔德坎(Feldkamp)算法，在L.A.Feldkamp等人的论文“Practical cone-beam algorithm(实用锥形束算法) ”(J.Opt.Soc.Am.1，pp.612-619，1984)中有所说明。
在费尔德坎算法中，射线在三维的锥形中被反投影。这种试图考虑数据的真实锥形束几何结构的算法如费尔德坎算法叫做三维滤波反投影(3D-FBP)算法。还研发出了重建HCB数据的三维算法。这些算法的例子在以下论文中有所说明1. H.Kudo and T.Saito，“Three-dimensional helical-scancomputed tomography using cone-beam projections(采用锥形束投影的三维螺旋扫描计算层息术)”，Journal of Electronics，Information and Communication Society，J74-D-II，1108-1114，(1991).
2. D.X.Yan and R.Leahy.“Cone-beam tomography with circulareliptical and spiral orbits(圆形、椭圆形和螺线形轨道的锥形束层析术)”，Phys，Med.Biol，37，493-506(1992)。
3、S.Schaller，T.Flohr and P.Steffen，“Newefficient Fourierreconsruction method for approximate image reconstruction inspiral cone-beam CT at small cone angles(用于小锥角螺线锥形束CT中近似图像重建的新的高效傅里叶重建方法)”，SPIEInternational Symposium on Medical Imaging，February，1997.
4. G.Wang，T-H Lin，P.Cheng and D.M.Shinozaki，“A generalconebeam algorthml(一种通用锥形束算法)”，IEEE Trans Med.Imag.12，486-496，(1993)。
3D重建算法的一个缺点是它们不能用常用的2D重建硬件来实现，于是必需制作定制的3D反投影硬件来与之适配。
在许多CT扫描应用中，希望在进行重建之前预先筛选出一个区域来。例如，可以通过预先筛选处理识别出某些可疑物体，例如肿瘤，以便在医疗CT成像时作进一步详查。此外，CT扫描也可用来识别违禁物品，例如手提行李中或载到商用飞机上的武器和爆炸物。常常希望能从行李中预先筛选出可疑的行李，如果预先筛选处理识别出了可疑目标，便可对之进行完全的CT图像重建。在一种以往技术的预先筛选方法中，使用一个独立的线性扫描仪来产生一个穿过了患者或行李等被扫描物体的二维投影，以识别出可疑区域。如果识别出了可疑目标，就可以对该物体进行完全的CT扫描和重建。这一处理是耗时的，并且考虑到在商用机场筛选行李所需的速度，这一处理对筛选行李的应用还可能是不实际的。
本发明的目的本发明的一个目的是基本上克服上述以往技术的缺点。
本发明的另一个目的是提供一种能减少图像缺陷CT系统。
本发明的再一个目的是提供能利用二维重建硬件来得到相当于三维重建算法图像质量的CT系统。
本发明的再一个目的是在螺旋锥形束扫描CT系统中实现上述各个目的。
本发明的又一个目的是提供一种从CT扫描数据生成二维投影图像的高效装置，该装置能适用于诸如行李扫描这样的需要有高扫描吞吐量的情况。
本发明的又一个目的是提供通过对与CT图像体元相关的质量进行求和来探测目标的方法，其中的体元相对于CT扫描系统扫描区域的纵轴是倾斜的。
本发明的概述于是，本发明针对的是用于生成一个区域的图像的CT设备和方法。这个区域定义了一个纵轴和一个与之正交的横轴。用一个辐射源和一个探测器阵列来扫描该区域，产生代表该区域的扫描数据。在一个实施例中，使用螺旋锥形束扫描方法来扫描该区域。在沿着纵轴的多个位置中的每个位置上，或者等价地，在多个投影角中的每个投影角上，定义一个二维图像数据切片。每个数据切片定义了一个相对于该区域的纵轴倾斜的切片平面。也就是说，每个切片面的法线轴以一个倾斜角相对于该区域的纵轴倾斜。法线轴还定义了一个相对于该区域的横轴的旋转角。沿着纵轴的各相继切片定义了一些定义了相对于该区域的纵轴的等倾角的法线轴。还有，相继切片的旋转角沿着纵轴逐渐增大。恒定的倾斜角和渐增的旋转角使得各相继切片的法线轴沿着该区域的纵轴发生进动和章动。在这种几何结构中可以说各个切片互相之间是章动的。对于每个图像切片都从扫描数据计算图像数据，从而产生该区域的图像。以下，将把对相继切片的重建处理称作“章动切片重建(NSR)”方法。
本发明的NSR方法最好使用于利用普通二维滤波反投影的螺旋锥形束数据重建。在NSR中，利用插值法从一组2D(二维)锥形束投影数据中提取出一组1D(一维)扇形束投影。因此NSR涉及到从3D(三维)锥形束数据中选择2D扇形束数据。1D投影组对应于重建出这样一个倾斜的切片，其几何结构应选择得能使利用2D FBP时所导致的锥角对图像质量的不利影响最小化。
传统上，在重建一系列切片时，各个切片都在x-y平面内，只是z轴位置不同。也就是说，这一系列切片全都是互相平行的。在NSR中，重建切片平面的法线矢量相对于z轴都倾斜了一个小角度。在NSR重建的一系列相邻切片中，它们的法线矢量是绕着z轴进动的，各个切片并不互相平行。NSR中的术语“章动”是指相邻切片的相对取向。如果需要互相平行的切片，可以通过对得到的NSR图像数据进行插值得到。
在一个实施例中，x射线源是一个锥形束源，探测器阵列是一个二维阵列，每个投影的扫描数据是从二维探测器阵列中的某一预定一维线得到的。用于某一给定投影或切片的探测器是与投影角或x轴位置有关的。在每个位置或投影角下，选择一组能使测量误差最小化的探测器。因此每个切片将与投影角、纵向位置、和一组探测器有关，这组探测器一般定义了二维探测器阵列中的一个一维“扇形束”投影。当重建某一特定切片时，其扫描数据即由二维阵列中与其相应的那组探测器产生。
本发明的另一方面针对用来从由一个区域产生的扫描数据来得到该区域的二维投影图像的设备和方法。每个章动切片都从一组扇形束视图或投影产生，这组视图或投影被重组成平行射线投影数据，而且其中各个视图或投影是在各自不同的视角下得到的。在本发明中，二维投影图像的投影角被选择为想要拍摄该二维投影图像的角度。对于每个切片，需识别与所选投影角相对应的视角并选出与该视角相对应的平行射线投影数据。所选投影角下的二维投影图像是通过结合扫描数据中每个切片的所选视角下的所选平行射线投影数据来生成的。在一个实施例中，可以生成多个投影角下的多个二维投影图像。这些多个投影图像可以从单组扫描数据产生。投影图像沿z轴的长度等于用来形成该投影图像的切片的轴向扩展宽度。
在一个实施例中，二维投影图像可以用来确定一个物体在选定投影角下的投影大小。通过识别出二维投影图像中的物体边界，可以确定物体在视场中的大小和位置。然后物体的大小和位置可以用来识别该物体并识别出视场中因为含该物体的信息而不需要重建的那些区域。这种“自适应视场”在诸如行李扫描系统等扫描吞吐量显得很重要的那些系统中可能是十分有用的。这一特征在B.M.戈登(BernardM.Gordon)等人的标题为“Couputed Tomography Scanning Apparatusand Method using Adaptive Reconstruction Window(采用自适应重建窗口的计算层析扫描设备和方法) “的美国专利申请(代理登记号NO.ANA-136)中有所说明和权利要求声称，该申请与本申请同日申请并具有同样的受权人，特在此引用作为参考。
本发明的另一个方面针对用于利用本发明章动切片重建方法所产生的章动图像切片来探测诸如炸药等目标的方法和设备。在本发明的这一方面中，为了提供精确的目标识别而补偿了切片的章动。通过用一个辐射源和一个探测器阵列扫描一个区域，得到物体所在的一个区域的扫描数据。利用这些扫描数据来确定对应于沿着该区域纵轴多个位置上的多个非平行的图像数据切片。每个切片定义了相对于该区域纵轴倾斜的多个图像体积元(或称“体元(voxel)”)，并且每个体元与从扫描数据导出的一个图像密度值相关联。为了补偿这些图像体积元的倾斜，对它们的图像密度值加上了一个校正因子。
在一个实施例中，图像密度值被用来确定例如炸药等被分析物体的质量。炸药质量的确定有助于估计它的可能威胁程度。可以通过把与物体有关的每个体元的密度值乘上其体积来确定该体元所代表的质量。然后把所有识别出的与目标(例如炸药)有关的体元的计算质量相加，以确定该物体的总质量。对体元倾斜的补偿提供了更精确的质量确定，从而能得到对威胁程度的更好的估计。
如上所述，总的物体质量可以这样来计算识别与感兴趣物体，例如炸药有关的体元，补偿体元的倾斜，以及累加各已识别体元的质量。识别有关体元可以通过把与每个体元对应的密度值与一个密度阈值相比较来实现。该阈值是根据一些已知物质，例如炸药的已知密度来选定的。那些超了阈值的值被认为是与目标物质相关的，因此与之相对应的体元被认为与目标物质的图像相关。这些体元被用于总质量的计算。在本发明中，它们被施加一个用来补偿体元相对于区域纵轴的倾斜的校正因子。然后把各个经补偿的体积与相应密度的乘积相加，确定总质量。可以通过对各体元乘以一个窗口函数来完成密度取阈。那些超过阈值的值被乘上值为1的窗口乘子，而那些未超过阈值的值则被乘上值为零的窗口乘子，这相当于把它们置于总质量计算之外。
本发明的另一个方面针对一种能对由本发明的章动切片重建方法所生成的章动图像数据切片提供高效处理的处理方法和系统。本发明的这一方面提供了这样一种处理体系，它能对多个图像切片数据组提供多个独立的处理路径，而不像较普通的管道式处理方法那样串行地处理各个切片。根据本发明的这一方面，对一个区域的扫描数据是通过用一辐射源和一个探测器阵列对该区域进行扫描来产生的。为了扫描该区域，在辐射源向着探测器阵列发出辐射的同时，至少辐射源是通过多个视角环绕着该区域的纵轴旋转的。因此该扫描数据将包括多组投影数据，每组投影数据在一个相应的视角下取得。根据本发明的章动切片重建方法，每组投影数据又都包含了多个投影，例如多个扇形束投影。一组投影数据中的每个扇形束投影都被用来生成一个图像数据切片，所以每组投影数据内的多个投影被用来生成相应的多个图像数据切片。此外，每个图像数据切片都是从多个扇形束投影生成的，其中单个扇形束投影是从该切片的多组投影数据中的每组投影数据取得的。因此在本发明中，每个图像数据切片的切片数据是从其相应的一组扇形束投影生成的。每个图像数据切片与一个相应的数据存储单元相关联，在一个实施例中该存储单元是一个存储电路。用于待生成图像数据切片的投影被存储在数据存储单元中。对来自每个数据存储单元的存储投影进行处理，生成与该数据存储单元相关联的图像数据切片的切片数据。
在一个实施例中，一个处理器从探测器阵列接收扫描数据，并根据上述NSR方法从扫描数据中的一些投影数据组生成一些扇形束投影。然后处理器把这些投影转移给与待生成图像数据切片相关联的数据存储单元。在处理器与各数据存储单元之间可以有一个解复用电路，以控制投影向数据存储单元的转移。在一个实施例中，所有的处理器都能把投影转移给任一个数据存储单元。在另一个实施例中，每个处理器只能把投影转移给一组选定的数据存储单元。通过使用多个处理器，把扫描数据处理成图像数据切片可以比单个处理器的串行处理完成得快得多和有效得多。
在一个实施例中，切片数据被进一步处理，生成实际的图像数据切片，并且这些实际数据切片又被用来生成一个区域的图像。这里的进一步处理可以包括通过滤波和/或反投影来生成图像切片。如前所述，由一个或多个处理器所生成的投影典型地是扇形束投影。在一个实施例中，进一步处理可以对扇形束投影进行。把它们重组成平行束投影。在一个实施例中，当使用多个处理器时其中一个处理器将用于执行重组处理，而其他处理器则仍用来产生投影。这一个处理器可以暂时地被转换到重组处理，而在完成该处理之后又被转换回到投影生成处理。免去对一个专用于重组的额外处理器的必要性将节省大量硬件。
本发明的CT设备和方法相对于以往方法有许多优点。它提供了一种螺旋锥形束扫描形式的三维扫描方法，该方法比以往采用线性探测器阵列的方法要省时得多。它提供了一种能得到与三维重建算法相近的图像质量的重建处理方法，而不需要三维重建硬件。它只使用简单得多的二维重建硬件。还有，本发明中所使用的生成二维投影图像的方法要比以往例如行李扫描系统中所使用的方法有效得多。在以往的行李扫描系统中作为预先扫描处理的一部分使用了一个独立的线性扫描仪来生成投影图像。本发明通过补偿体元的章动或倾斜，可以比不补偿体元倾斜的方法以更高的精度来进行目标探测及目标大小和质量的确定。此外，通过在本发明的并行处理体系中采用章动切片重建方法，能够比采用普通的管道式串行处理方法以高得多的效率来生成图像。
附图的简单说明通过下面对附图所示的本发明优选实施例的更具体的说明，本发明的前述和其他目的、特征、以及优点都将变得明显，在各附图的所有不同视图中，类似的代号代表同样的单元。这些附图不一定是按比例画出的，它们仅注重于说明本发明的原理。
图1是一个典型的普通计算机层析(CT)扫描仪的原理轴测图。
图2是说明CT扫描系统的投影角和探测器角的原理图。
图3A是说明CT扫描仪中恒定z轴(CZA)扫描模式下的扫描路径。
图3B是说明CT扫描仪中恒速螺旋(CSH)扫描模式下的扫描路径。
图4是说明根据本发明的CT扫描仪中的射线源、探测器和扫描物体之间的空间关系的简化原理图。
图5是说明一个倾斜切片向一个二维探测器阵列的投影的简化原理图。
图6是说明根据本发明的一个倾斜切片的倾斜角和旋转角的简化原理图。
图7是说明一个倾斜切片向一个平面探测器阵列的投影的简化原理图。
图8是说明一个倾斜切片向一个弯曲探测器阵列的投影的简化原理图。
图9示出一个倾斜切片和一个垂直切片的总投影面积与视场角的关系曲线。
图10是说明一个弯曲探测器阵列上的切片投影的简化原理图。
图11是说明一个二维弯曲阵列上的一些切片投影的简化图，其中对应的投影角在0°与240°之间，投影角增量为20°。
图12是说明根据本发明的z轴方向上的切片间隔的示意曲线图。
图13是说明一个被扫描物体的参考帧与根据本发明生成的章动图像数据切片之间的关系的图。
图14是说明根据本发明生成一个二维投影图的原理图。
图15是说明使用管道式串行处理方法时根据本发明的生成和处理章动切片数据的原理性功能方框图。
图16是说明使用单个处理器的并行存储器处理方法时根据本发明的生成和处理章动切片数据的原理性功能方框图。
图17是说明使用多个并行处理器的并行存储器方法时根据本发明的生成和处理章动切片数据的原理性功能方框图。
附图的详细说明图4是说明本发明CT扫描系统的一个实施例100的功能操作的原理图。该系统含有一个x射线源110，它向一个二维x射线探测器阵列112发射x射线。图中示出探测器阵列112是一个具有坐标系z’、q的平面阵列。也可以使用弯曲阵列。X射线按锥形束形式发散，该锥形束通过了一个被扫描物体116。X射线被物体116衰减之后由探测器阵列112中的各个探测器118探测。探测器阵列112沿z’轴有多个探测器行120，沿q轴有多个探测器列124。因此可以认为，锥形束114由多个扇形束组成，这些扇形束沿q轴扩散，沿z’轴互相邻接。物体116定义了一个z轴(这里也称为纵轴)和一个与之正交的x轴(这里也称为横轴)。
如前所述，x射线源110和探测器阵列112分别被固定在一个环形盘(未示出)的直径的两侧。这个盘可旋转地被安装在一个框架(未示出)上，使得源110和探测器阵列112可以同时环绕z轴旋转，从而可以同时环绕被扫描物体116旋转。
在一个实施例中，系统100采用螺旋锥形束扫描，使得在框架绕着z轴旋转的同时，框架与物体116之间也在作沿z轴方向的相对平移。当框架沿z轴平移时，带着源和探测器阵列的框架以渐增的投影角β旋转。在每个投影角下，都由探测器阵列采集扫描数据。然后从投影数据重建出一系列图像切片形式的图像数据。每个切片都定义了图像数据的一个平面结构，并且都是根据源和探测器阵列在旋转中所采集到的扫描数据按预定的组合方式产生的。
在本发明中，虽然使用了一种三维扫描方法即螺旋锥形束扫描方法，但仍可以用一个二维重建方法来生成图像数据。为了做到这一点，本发明把一个二维数据切片投影到二维探测器阵列上，使得在每个投影角下都可以把切片的投影看成是一个一维扇形束投影。在一般情形下，射到阵列上的投影不一定全都位于某一行或某一列内的一组探测器上。事实上该投影一般将跨越几个行和几个列。在本发明中将对每个投影角确定出这些行和列。在一个实施例中，利用对投影数据的插值，在每个投影角下对每个位置都由投影数据产生出一个值。于是，对于每个投影角都产生了一个“扇形束”的探测器数据，这和使用线性探测器阵列的二维扇形束扫描中所产生的扇形束数据十分相似。结果得到了每个投影角下的一组“扇形束”。在本发明中，一旦产生了这些数据，就可以把它们当作真实的扇形束数据一样，利用任何适当的二维反投影算法来重建图像切片。
在本发明中，在实际进行扫描之前就确定了每个投影角下接收相应扇形束的那些探测器阵列的行和列。在一个实施例中，可以进行一次模拟扫描或定标扫描，其中模拟了对一个不透明碟的螺旋锥形束扫描。在每个投影角下，在探测器数据中都记录下了这个碟在陈列上的模拟投影。这个模拟处理将产生一个“z插值表”，其中每一个投影角都将与一组探测器行和列关联起来，在以后对真实物体扫描时为产生1D扇形束数据就应该读出这些行和列。在重建所需的切片时，将从存储在z插值表中的相应行和列探测出每个投影角下的扇形束数据。在另一个实施例中，可以用真实的源和探测器阵列对一个真实的不透明碟进行螺旋锥形束扫描，来产生z插值表。
为了重建，每一个切片都需要汇集许多个扇形束投影。例如在一个实施例中，数据是在框架旋转半个整圈(180°)加上探测器阵列所张的角度的过程中采集的。在一个实施例中，阵列所张的角度为60°，因此每个切片将从框架旋转240°的过程中所采集的数据生成。在一个实施例中，每隔1°的投影角产生一个投影。因此在该实施例中每个切片是从240个扇形束投影生成的。沿着z轴的各相继切片所对应的投影组可能互相重叠。例如，可以每旋转12°来生成一个切片。因此在上述实施例中，240个投影中有228个投影被每一对相邻切片所共用。
如上所述，一般而言本发明中的重建切片并不垂直于z轴，这一点与普通的非锥形束扫描不同。本发明中的切片是相对于z轴倾斜或章动的，相继各个切片的法线轴环绕着z轴进动。每个切片都定义了一个切片平面，该切片平面的法线轴与扫描系统旋转所环绕的纵轴或z轴之间有一个夹角。采用倾斜切片减小了重建切片数据的误差。可以利用上述的模拟扫描来确定倾斜角，对此下面有更详细的说明。所选的角度将是这样一个角度，当不透明碟以此角度投影到阵列上时将产生最小的图像重建误差。
图5是一个原理图，它说明在模拟扫描过程中，对由倾斜不透明碟132所代表的一个倾斜重建图像切片在单个角度下的一个投影的数据采集。源110发出锥形X射线束114，穿过物体(未示出)后照射到平面形的二锥探测器陈列112上。如图所示，切片或碟132的平面与一个垂直Z轴的轴有一个夹角θ。等价地，切片平面的法线轴与Z轴有一个夹角θ。
倾斜碟132的一个椭圆形投影或影子130被投射到探测器陈列112上。随着源110和探测器陈列112环绕Z轴旋转并沿Z轴移动，碟132的投影130的位置和形状也发生变化。随着碟132移往扫描体积，或者等价地，随着源和探测器扫描通过切片，投影椭圆的面积将发生变化。当碟132移往探测器陈列时，倾斜角θ是固定的。每个投影角下椭圆的弥散程度(短轴长度)表征了重建该投影角的切片时所引入的误差。目的是要选择这样一种碟形结构使得对于被重建的倾斜切片在所有投影角，例如240°，下有最小的总投影椭圆面积。通过重建一个其切片平面法线的倾斜角θ小的倾斜切片，该面积将最小化。
图6是说明倾斜切片132与系统各个轴之间的关系的原理图。如前所述，切片平面的法线140与Z轴之间形成一个夹角θ，这里将它称为倾斜角或章动角。法线轴140还与系统的X轴或横轴形成一个旋转角Φ。
如前所述，每个切片可以根据投影角在0°到180°加阵列角(60°)下的一系列投影被重建出来。对于投影角间隔为1°的情形，每个切片都根据240个投影重建。对于任一个给定的切片，某一特定的切片倾斜角θ和旋转角Φ将在所有240个投影中对应最小的误差。在一个实施例中，根据两组互相错开12°的240个投影，每隔12°的旋转角重建出一对相邻的切片。每个切片都与能使切片重建误差最小化的一个倾斜角θ和一个旋转角Φ相关联。在一个实施例中，如图6中的箭头142所示，对于相继的切片，倾斜角θ保持为常值，而旋转角Φ则要增大或减小以定义出各切片法线轴环绕Z轴的转动或进动。在全部240°数据的投影面积进行总求和来确定在每一个倾斜角处的误差。能导致最小总误差的那个倾斜角被取为倾斜角。在一个实施例中，使用了约等于1.45°的倾斜角。
图7示意性地示出了倾斜角为1.4°时碟132通过扫描区域的一些投影。所示投影曲线的投影角或视角为β＝0°，60°，120°，180°和240°。所示的图形假定了探测器阵列是平面的。
前面曾指出，探测器阵列也可以是弯曲的。在该情形中，碟或切片在阵列上的投影将不再像图7所示那样是椭圆形的。实际上它们将如图8所示是一些弯曲图形。图8所示的投影与图7一样，也对应于倾斜角1.4°，只是这里的探测器阵列112是弯曲的。
图9示出总投影面积与视角的关系曲线。虚线对应于倾斜角为1.45°时的面积，实线对应于零度倾斜角时的面积。倾斜角被选为能使总面积最小的角度，在一个实施例中该角度被确定为1.45°。
如前所述，模拟扫描还可以用来确定用于在各个不同的投影角处的每个投影的像素的行和列。图10是一个倾斜切片在弯曲探测器阵列上的投影的一个例子。为了确定投影150的位置，也即为了确定以后在该特定投影角下对实际物体进行扫描时应该读出的探测器行和列，需要读出阵列上的全部探测器。在该实施例中，阵列含有10个行i，每一行含有252个探测器j。虚线150表示阵列上弯曲椭圆投影的弥散情况。实线152确定了以后在该特定投影角下扫描时应读出的探测器径迹线。该径迹线152通过计算探测器值的行重心值来确定。这条实线152就确定了今后对实际物体扫描时应读出的那些探测器。这一处理要对待重建切片的每个投影角都已进行之后才完成。模拟或定标处理把每个投影角与一组行列值相关联，并把它们一起存储在“子插值表”中，在以后的扫描中为了确定重建实际切片所需使用的扫描数据，将读出这个表。对于一个倾斜角为1.45°的切片，图11示出了视角在0°至240°范围内的一组间隔为20°的二维弯曲阵列碟投影。这些投影是在定标扫描中对每个投影角所产生的阵列行/列径迹线。每个投影角下的行/列号码值都存储在z插值表中。适用于这些号码曲线的阵列是一种标准阵列，它含有24个探测器行i，每行含有252个探测器j。如前所述，每条曲线都通过计算每个视角下的阵列上投影重心来确定。
按上述进行了模拟扫描并产生了z插值表之后，可以按下述步骤进行对物体的实际扫描。首先通过螺旋锥形束扫描得到投影数据。然后校正投影数据的偏置、增益误差和非线性影响。接着把HCB数据用于z插值表，由此提取出所需的扇形束数据。对于每一个投影角，从z插值表提取出探测器的行、列序号，并把这些行、列中的探测器上的x射线强度作为扇形束数据记录下来。在一个实施例中，z插值过程可以这样进行对于每个视角，逐个地处理每个探测器j。对于每个探测器，从z插值表确定一个行序号i，一般它是某个实数。当行序号i不是整数时，则对一些适当行序号处的实际数据值进行插值。并如下述确定出某一特定探测器的值。在一个实施例中使用了线性插值，但也可使用其他形式的插值。
对于重建处理的其余部分，可以把这些插值数据值当作由普通二维扫描所得到的扇形束值来看待。任选地，它们也可以用于重组处理，产生平行射线数据。然后可以把重组的二维数据用于某种普通的一维卷积处理。最好，可以把平行的卷积数据用于普通的二维反投影算法。上述处理对区域中的每个切片重复进行。
本发明方法的详细数学说明如下。
假设用C(β，z’，q)表示一个连续的锥形束数据组，其中β是框架的旋转角(视角)，q和z’是图4所示的探测器上的位置。为了能重建一个切片，β的角范围至少需要是180°加上扇形角。利用最小投影数目的重建叫做半扫描重建。假定半扫描重建所用的投影角范围为βh。如果希望进行过扫描校正，可以利用更多的视角。下面将详细讨论过扫描方法。
NSR方法可以概括如下1、对于某一给定的β(0≤β＜βh)，从锥形束数据C(β，z’，q)提取扇形束投影F(β，q)。该扇形束数据由下式给出F(β，q)＝C(β，L(β，q)，q)(1)其中L(β，q)是所需一维投影的径迹线(z’＝L(β，q))。在这一阶段可以任选地把L(β，q)重组成平行数据。由于对平行投影进行反投影比对扇形投影进行反投影有较高的计算效率，所以重组是一个优选的方法。后面将详细讨论重组处理。
2、用一个适当的卷积核对F(β，q)进行卷积。
3、利用2D-FBP对卷积数据反投影。
下面将对讨论确定L(β，q)的方法和对倾斜角的优化。
实际上锥形束数据并不具有连续的形式，而是用离散获取的方法得到的。具体地说，线L(β，q)上的数据必需通过对分立探测器的插值确定。假定锥形束数据为C[v，r，d，]其中v是视角序号(沿β方向)。设这些值的取值范围是0≤v＜Nh，0≤r＜Nr，0≤d＜Nd，其中Nh是半扫描视角数目，Nr是行数，Nd是每行中的探测器数目。离散变量与连续变量之间的关系是β＝vΔβ(2)z’＝(r－rc)Wr(3)q＝(d－dc)Wd(4)其中Δβ是视角间隔，Wr是行间距，Wd是一给定行内的探测器间距，rc是z’＝0的行位置，dc是q＝0的探测器通道位置。
rc＝(Nr－1)/2 (5)dc＝(Nd－1)/2 (6)同连续情形一样，所需的数据位于与椭圆相交的一条径迹线上。设F[v，d]为从C[v，r，d]选出的扇形束数据。沿r方向的插值叫做z插值。设r’[v，d]是一个查找表，它将给出对应于给定v和d值的希望点的r的位置。扇形数据可以利用对r的线性插值得到。亦即F[v，d]＝(1－p)C[v，ro，d]＋pC[v，ro＋l，d](7)其中ro是小于或等于r’的最大整数值，p＝r’－ro如前所述，z插值表可以由对模拟倾斜碟的模拟投影数据确定。模拟碟的厚度等于探测器行相对于等角点投影的宽度。整个碟的衰减系数是均匀的，而且光子能量是单一的。这样，测得的穿过碟的某个给定投影射线将直接正比于穿过的厚度。碟的中心位于等角点处，并以一个固定倾斜角θ取向。碟以扫描仪的规定载物台速度沿z方向运动。数据采集开始和结束(即v＝0和v＝Nh－1)时碟中心的位置相对于z＝0是对称的。碟的半径等于扫描半径R，由下式给出。
R＝rssinδ(8)
其中rs是源至等角度点的距离，δ是半扇形角，由下式给出δ＝ΔγNd/2 (9)其中Δγ是一个给定行中的探测器角间距。等角点处全部探测器沿z方向的宽度为D＝WrNr(rs/rd) (10)其中rd是源至探测器的距离。定义步距p为载物台在框架旋转360°时移动的距离与D的比值。即p＝(StT)/D (11)其中St为载物台速度，T为框架旋转周期。例如，对于步距为l的情况，载物台在旋转一圈过程中移动了距离D。
模拟时可以采用与扫描仪相同的几何布局。或者，模拟时也可以采用更多的探测器行数，以改进确定z插值表时的分辨率。见表1。
表1参数值和定义
如前所述，插值径迹线是由计算所得投影数据在行方向上的重心来确定的。设m为模拟时的行序号，其中0≤m＜Nm(12)则插值点m’[v，d]由如下的重心计算给出m′[v,d]=Σm=0Nm-1mC[v,m,d]Σm=0Nm-1C[v,m,d]-----(13)]]>然后把m’[v，d]的值转换成真实的探测器行变量r’[v，d]，其中0≤r’＜Nr。m’的z’位置为z’＝(m’－mc)Wm(14)其中mc是z’＝0时的行位置，Wm是模拟时某一给定行中的探测器间距。然后把式(14)的z’代入式(3)并解出r，得到r’的值为r′[r,d]=wmwr(m′[v,d]-mc)-----(15)]]>z插值表与倾斜角、扫描仪的几何布局、以及步距有关。步距由载物台速度、框架旋转周期和探测器尺寸根据式(11)确定。倾斜角可以用下述方法选定。
设扫描仪的视角范围为0≤v(∞(16)一个切片用一组Nh个视角重建。为了重建一系列相邻的切片，需对每个切片的一组不同的Nh个视角重复执行步骤1至3。设j是一系列Nj个切片的切片序号，0≤j＜Nj。又设voj是某一给定切片j的第一个视角，于是该给定切片j将利用视角voj≤v＜voj＋Nh。
voj＝jΔvj(17)其中Δvj是相邻切片的视角间隔。切片j的扇形束数据可按如下公式从锥形束数据提取F[vh，d]＝C[vj，r’[vh，d]，d](18)其中vj＝vh＋voj(19)并且0≤vh＜Nh。注意，对于每个切片z插值表可以是相同的。
倾斜切片所在平面可以用两个转动来描述。第一个转动是绕x轴转动θ角，第二个转动是绕z轴转动Φ角。章动平面的方程由下式给出。
xinφsinθ＋ycosφsinθ＋(z－zo)cosθ＝0 (20)其中zo是平面中心的z轴位置(即图6中的zo＝0)。
在一系列的切片中，进动角Φ与视角β有关。设对应于voj的框架角为βoj，则切片j的进动角为φj=βoj+δ-π2-----(21)]]>其中δ是图2所示的扇形角的一半，由式(9)定义。
章动切片的几何结构使沿z方向的切片是x、y位置的函数，步距也是这样。在中心处，(x，y)＝(0，0)，z轴位置为zoj=(j-Nj-12)Δz0-----(22)]]>其中Δzo是等角点处的切片间距，它等于Δz0=Δvj(stTNv)-----(23)]]>其中Nv是每周旋转的视角数。一般地，任何点(x，y)处的间距可以这样求得对两个相邻切片从式(20)解出z，然后取两个z的差值，即
Δzj＝zj－zj－1(24)Δzj是正弦形地改变的，环绕着等角点处的常量垂直间距振荡。图12示出了位于(x，y)＝(0，0)，(R，0)和(0，R)处的像素的切片，其中R是扫描半径。曲线上的各个点代表一系列36个切片中的不同切片。各切片相隔10个视角。(R，O)和(O，R)的曲线给出了最大的振幅。R以内的像素将对应较小的切片间距振幅。
一旦对一个给定切片选出了扇形束投影数据，就可以把它们重组成平行束投影数据。美国专利NO.Re30,947公开了一种对连续变量的重组方法，该专利在此引用作为参考。这里我们将说明对离散数据的重组。考虑把扇形数据重组成180°平行视图所需的扇形视图数目等于含在框架旋转180°＋2δ时所含的视图数目。如果采用过扫描校正，则如下所述将需要更多的扇形视图。
重组可以通过分开径向(q方向)和切向(v方向)插值以两个步骤进行。扇形与平行视图之间的关系如下βp＝βf＋γf(25)其中βp是平行视角，βf是扇形视角，γf是形探测器角。设vp为平行视图序号(0≤vp＜Np)，vf为扇形视图序号(0≤vf＜Nh)。则平行视角为βp[νp]＝νpΔβ+δ(26)其中Δβ为视角间隔，δ为半扇形角。对于每个平行视图和扇形探测器df，计算扇形视图中的插值点。vf′=1Δβ(βp[vp]-γ[df])-----(27)]]>其中γ[df]为扇形探测器角。
γ[df]＝Δγ(df－dcf)(28)其中dcf为中心扇形探测器。对扇形视角方向进行插值得到混合平行投影Ph[vp，df]Ph[vp，df]＝F[v′f，df](29)径向插值按如下进行。设t为所希望的等间距平行探测器的位置。
t[dp]＝wdiso(dp－dcp) (30)其中Wdiso为等角点处的探测器通道间隔，dp为平行探测器通道序号(O≤dp＜Mp)，dcp为中心平行探测器。每个视图的平行探测器数目为Mp=2Rwdiso-----(31)]]>扇形探测器阵列中t的位置为df′[dp]=sin-1(t[dp]R)-----(32)]]>通过对混合投影数据的df插值，得到平行投影P[yp，dp]
P[vp，dp]＝Ph[vp，d′f](33)z插值和重组的结合包括在所有三个方向，即vf、d、r方向上的锥形扇数据的z插值。可以首先进行z插值，也可以在重组处理中进行z插值。
在静态CT中，平行视图应该有180°的对称性。也就是说，由于对称性，当没有运动时0°下的视图与180°下的视图应该含有相同的信息。物体(或患者)的运动破坏了这一对称性，使相隔180°的视图的投影数据不连续。这个不连续将造成重建图像的缺陷，由此导致研发出了一些校正方案，例如美国专利NO.4,580,219中所描述的校正方案，该专利在此引用作为参考。
过扫描校正是使不连续平滑化和减少运动缺陷的一种方法。这是通过再额外测量一些视图并在卷积和反投影之前对它们进行加权考虑来实现的。通常额外视图的数目要少于180°内所含视图的总数。设额外视图数目为Nos，从而平行视图数据组由0≤Vos＜Npos的视图给出，其中Npos＝Np－Nos。首先通过把数据乘以权重因子得到加权数据Pw[vos，dp]＝w[vos]P[vos，dp] (34)其中的权重因子W为
其中x1=vos+1/2Nos------(36)]]>x2=vos+1/2-NpNos-----(37)]]>确定了加权数据之后，至少有两种方法可以继续进行。设Pout为要被卷积和反投影的输出平行投影。在第一种方法中，输出投影等于加权投影，即Pou[vos，dp]＝Pw[vos，dp] (38)其中视图数目为Npos。在第二种方法中，输出投影为 其中d’＝Mp－l－d(40)并且有0≤vos＜Np。第二种方法比第一种方法有较少的输出视图。表面看来对较少的视图进行反投影的计算效率来说是有利的。然而在串行体系中第一种方法可能更为有效。这是因为在第二种方法中两个分开Np的视图加到了一起。在串行处理时可能不可以为了将一个视图加到晚些时候才能得到的另一个视图上去而保存前一视图。两种方法将产生相同的最终图像。
如前所述，根据本发明，用于产生图像的每个章动切片都是从多个投影角或视角下取得的投影数据重建的。在一个实施例中，为了获得完全重建切片所需的足够数据，在240°的范围内总共摄取了240个投影或视图，即每度一个投影或视图。在一个实施例中，相继切片的数据分开12°，结果在相邻切片之间有228个投影发生了重叠。如前所述，在每个视角下摄取的每个投影都可以当作一个扇形束投影，在本发明的一个实施例中，在把它重建成切片图像数据之前先把它重组成了平行射线数据。
本发明还利用这种重组的投影数据来生成被扫描区域在单个角度下的投影图象。这个二维投影图像类似于当该区域被扫描时源和探测器不旋转而仅是该区域沿着纵轴平移所得到的投影图像。它也类似于由一个静态x射线线性扫描仪所得到的图像，其中该扫描仪仅从单个角度获取穿过被扫描区域的图像数据。
在本发明中，投影图像可以根据由扫描过程采集的投影数据所得到的重组平行射线数据来生成，如上所述，其中的扫描可以螺旋形式进行，即源和探测器环绕物体旋转，同时沿物体移动。在本发明中，二维投影图像的投影角是可选择的。例如，可能希望产生一个区域的从顶部到底部的投影图像，也即希望垂直地看到该区域的内部。在此情形中，所选的投影角将是0°。在另一个实施例中，可能希望从侧面来审视物体。于是所选投影角将为90°。在又一种情形中，可能希望从几个不同的角度来审视物体，这时可以选择多个投影角，例如0°、120°和240°，使物体能以均匀分布的角度被审视。
给定了所选投影角后，即可从重组的扇形束投影中选出数据，产生二维图像。在一个实施例中，对于每个切片选出在单个对应视角下摄取的单个投影或视图。对一个切片所选的视角就是对应于为投影图像所选的投影角的那个角度。可以看出，对于相继的切片，用于投影图像的视图是不同的。例如，在前述的本发明实施例中，相邻的切片被分开12个视图。举例来说，在一个切片内，如果对应于所选投影角的视图是第30号视图，则从下一个相邻切片选出的视图将是第18号视图。对每个用于投影图像的切片确定并选出了一个视图之后，把选出的视图数据结合起来生成该区域在所选投影角下的二维图像。
一种获取CT投影图像的以往方法是在使物体移经框架时不旋转框架时扫描物体。在本发明中，投影图像是从旋转框架时所得到的章动切片投影中提取的。为了说明，假定各个切片之间相隔一个恒定的角度增量。于是相邻切片中对应的视角可以认为在互相隔开了恒定的Δv个视图。例如在一个实施例中，Δv＝12个视图。每个切片的第一个视角与相邻切片的第一个视角之间分开了Δv个视图。每个切片的第二个视角与相邻切片的第二个视角之间分开了Δv个视图；等等。设第一个平行投影位于视图vo处。对下一个切片将选择vo+Δv的平行投影。对任何希望的长度即任何切片数目重复这一过程，或者对所有切片重复这一过程。对所选视图进行结合的结果将得到某一固定视角下的平行投影图像。应该指出，由于数据是从章动投影数据中选出的，所以投影图像也是章动的。如果需要，可以把最终的投影图像插值成为平行的。
可以认为每个切片都由整数N个视图Vi形成，其中i＝1，2…N。如前所述在一个实施例中N＝240。对于每个切片j都存在一个含有对应于预选投影角的数据的一个视图Vi，j’而对于下一个相邻切片j＋l则存在一个含有对应于预选投影角的数据的一个视图Ui＋Δu，j＋l°因此，从下一个相邻切片j＋l选出的视图Ui＋l＝Ui＋u。
图14是本发明生成二维图像投影的图示说明。在一个实施例中，用于投影图像的各个视图是从已被重组成平行几何结构的数据中选。如图所示，图像投影中每个视图的重组平行数据实际上包括了所选投影角下的一系列平行线或样本249。在此情形中所选的投影角为30°，也即希望产生以30°角观看的扫描区域247的一个二维图像。因此对于按上述方法产生的每个切片存在有一个投影或视图，它包括一组重组的平行数据249，而这组数据是从一个对应于能提供以30°角穿过该区域的视图数据的视角来取得的，在该实施例中假定切片从0°开始，则由于能提供对应于该区域的30°投影的数据的视图是第30号视图，因此对于第一切片选择这个视图。对于第二个切片则选择第18号视图。对于第三个切片选择第6号视图。对于下一个切片选择第174号视图。这考虑到了这样的事实对于每个切片不是获取完整360°的数据，而是只获取180°加两倍扇形角即240°的数据。因此采用了以与前一个切片相反的方向穿过该区域的射线的扫描数据。此外，由于探测器阵列环绕中心轴18的旋转而使其相对于前一个切片跳过了180°，因此用于所选投影的探测器数据的序号也必需有一个跳变，也即di＝dN-i，其中di代表来自探测器i的数据，N是一个视图中的探测器数目。
这个过程将对所有数据切片进行或对所需要的切片数据进行，直到对准备用于投影图像的每个切处都确定出一个对应于预选投影角30°的投影。然后可以结合这些数据，生成该区域的30°角投影。应该理解，生成图像时不需要所有的切片。为了提高吞吐量，可以删去不属该投影角的切片，并对ΔV作出适当调整。
由于用来产生这些投影的数据已经在最初的扫描中获得，所以可以通过对这些数据的处理得到任何角度下的投影。此外，也可选择多个角度。当希望从不同的角度去审视一个区域以识别出该区域中的可疑物体时，选择多个角度是有用的。例如，仅从一个角度的视图可能难以识别出诸如手枪这样的违禁物品。然而当产生了多个投影时可以较容易识别出手枪。因此对于行李扫描仪可以把投影图像处理用作识别可疑物品的预先筛选处理。然后在需要时可以完全地重建出可疑行李的图像数据，生成该行李的完整三维的图像。
在本发明的CT扫描系统和其他普通系统中，每个切片都定义了一组图像三维像元，即“体元”。在传统的CT系统中，这些体元的轴线的取向分别平行于CT系统视场的相应坐标轴。然而在本发明系统中，由于如上述各切片是章动或倾斜的，所以各体元相对于CT扫描区域的各个轴是倾斜的。
如前所述，本发明CT扫描系统的一个应用是商用机场的行李扫描仪，本发明行李扫描仪的一个功能是通过分析该系统所获取的物体扫描数据来识别目标物质，例如炸药。识别炸药的一种方法是把由扫描系统获取的物体图像密度值与一些已知炸药的已知密度相比较。密度在已知炸药密度附近一个预定范围内的材料被认为是炸药。然后可以对该物体作进一步检查进行分析。
对炸药扫描和确定其可能的危险性的一个重要因素是炸药的总质量。在本发明中，总质量可以通过把每个与炸药有关的体元的密度值乘上其体积来计算。可以通过对被识别为具有可能是炸药的密度的各个体元的质量进行求和来确定炸药的总质量。
如前所述，在NSR系统中体元相对于系统扫描轴是倾斜的。在计算一个体元的质量时这将造成少量误差。在本发明中，可以把倾斜体元插值成非倾斜的密度值，或者可以计算出一个校正因子来衬偿体元的倾斜。两种方法都能比较精确地确定可疑物体的总质量。下面详细说明这两种方法。
图13示出被扫描物体和由NSR重建的章动CT片的参考坐标系。定义物体的固定参考系为xyz空间。定义倾斜切片的参考系为x’y’坐标轴。倾斜切片的原点为z。，章动角为θ，进动角为φ。为了突出重建切片的章动和倾斜，该图中的章动角被夸大了。实际上章动角可以小到使COSθ≈1和simθ≈0。
设f(x，y，z)是准备重建的连续物体函数。物体函数的空间范围是|x2＋y2|＜R和|z|＜∞，其中R为扫描半径。扫描仪绕z轴旋转。为了在这里进行说明，假定扫描仪在旋转的同时还沿z轴平移。实际中可以由物体的平移来代替扫描仪的平移。
利用NSR重建出一系列二维(2D)切片。如图13所示，这些2D切片的坐标系统是x’y’平面，其原点在z轴上的zo处。这些2D切片相对于z轴有一个章动角θ。注意，章动是相对于原点zo发生的。章动的进动角为φ，其中φ是相对于x轴度量的。章动相对于一个新的x轴计算，其中新x轴由原x轴绕z轴转动φ角形成。
设f’(x’；y’；zo)是章动空间中zo处的连续物体函数的一个切片。x’y’平面与xyz空间中的切片之间的关系可由坐标转动确定。特别地，可以利用一个包括三个转动矩阵的乘积的转动矩阵来确定，其中第一个转动矩阵Rz(φ)围绕z轴转动φ角，接着的第二个转动矩阵Rx(θ)围绕新x轴转动θ角，最后的第三个转动矩阵Rz(ψ)围绕新z轴转动ψ＝-φ角。这三个矩阵可以写成Rz(φ)=cosφsinφ0-sinφcosφ0001-----(41)]]>Rx(θ)=1000cosθsinθ0-sinθcosθ------(42)]]>Rz(ψ)=cosψsinψ0-sinψcosψ0001-----(43)]]>这三个转动矩阵的乘积B为B=cosψcosφcosφsinψsinφsinθ-sinψcosθsinφ+sinφcosθcosψ-sinφcosψ-sinφsinψcosφsinθ-cosφcosθsinψ+cosφcosθcosψsinθsinψ-sinθcosψcosθ-------(44)]]>
实际上，θ可以小到使cosθ≈l。利用这个近似以及关系式ψ＝-φ，式(44)简化为B=10sinφsinθ01cosφsinθ-sinθsinφsinθcosφ1------(45)]]>两个参考坐标系的关系由下式给出xyz=Bx′y′0+00z0=x′y′-x′sinθsinφ+y′sinθcosφ+z0---(46)]]>式(46)表明x’和y’轴可以分别直接映射成x和yo轴。然而z轴却是根据x’、y’位置、进动角φ、和章动角θ而被压缩或扩展的。于是根据式(46)的变换有f(x′，y′；zo)＝f(x，y，z)(47)应该指出，x’y’与xyz坐标系之间的关系，对于每个由其zo值标志的重建切片是不同的。
现在说明用于生成平行切片的坐标值采样和插值。假定希望得到一组无限多个平行切片，其中每个切片都含有N×N个像素。各切片沿z轴的间距为δz。设k为平行切片的切片序号，其中-∞＜k＜∞。设i和j分别是沿x轴和y轴的采样序号，其中0≤i＜N和0≤j＜N。设采样切片用F(i，j，k)表示。采样函数与连续函数有如下联系F(i，j，k)＝f(x，y，z) (48)其中x＝-R＋(i＋)δryy＝R－(j－)δry(49)z＝kδz其中像元大小δxy为2R/N。注意，也可以采用x、y的其他定义。例如，像元大小可以定义为δxy＝2R/(N－1)，或者可以采用比扫描视场2R小的重建视场。
在章动空间中可以对图像写出类似的关系式。设采样章动空间由F’(i’，j’，k’)表示，则F′(i′，j′，k′)＝f(x′，y′，zo)(50)其中x′＝-R＋(i′＋)δryy′＝R－(j′＋)δry(51)z＝k′δz其中i’，j’分别是沿x’轴和y’－z’轴的采样序号。k’是对应于zo的倾斜切片的采样序号。序号范围是0≤i’＜N，0≤j’＜N，以及-∞＜k’＜∞。参数δz’是各章动切片沿Z轴的间距，一般不等于δz。设中φk’是切片k’的进动角，则φk′=ck′+φ0]]>(52)其中c=2πδz′zr-----(53)]]>其中Zr为每旋转2π角的非线性距离，φ0为取决于扫描仪起始角的进动角相位偏置。可以不失一般性地假定伞φ0＝0。用变量M代表每周旋转的图像数目，它等于M=zrδz′.----(54)]]>现在有F(i，j，k)＝F′(i′，j′，k′) (55)其中i′＝i(56)j′＝j(57)其中k′＝g-1(i，j，k)(58)k=g(i,j,k′)=-x′sinθsin(ck′)+y′sinθcos(ck′)+k′δz′δz-----(59)]]>其中x’和y’由式51给出。最后的方程式(59)对于k’是非线性的。该方程可以利用例如牛顿—拉夫森(Newton-Raphson)等数字技术求解。或者也可以对各个给定的k’值列出表格，其中给出每个i和j值下的g(i，j，k’)值。可以对这些值进行搜索来确定对应于希望k值的k’值。在实践中k’可能不是一个整数，这时式(55)将由相邻k’值之间的插值来替代。可以使用线性插值。
在补偿了章动之后，整组切片将由F(i，j，k)表示，其中i和j对应于在成像平面(即xy平面)中的采样，k对应于轴方向(即z方向)的采样。平面内的像素大小为δxy。轴向采样间距为δz。因此每个体元的的体积是δ2xyδz，假设函数F(i，j，k)代表该物体的密度，则位于(i，j，k)处的那个体元的质量为δ2xyδzF(i，j，k)。
炸药探测的一个目的是确定被扫描物体中可能炸药的质量。进行一个确定哪些像元是炸药的一部分的处理。该处理的一个典型方法连接成份标签(connected components labeling，CCL)。这一处理的输出是一个二值“窗口”函数W(i，j，k)，它指明位于(i，j，k)的那个体元是否是炸药的一部分。因此， 炸药的质量MeMe=δxy2δzΣiΣjΣkF(i,j,k)W(i,j,k)-----(61)]]>现在考虑根据本发明的章动切片的情形。如前所述，它们由F’(i’，j’，k’)表示。平面的大小仍由δxy给出。然而每个切片的轴向位置zk，将由下式给出zk＝-x′sinθsin(ck′)-y′sinθcos(ck′)+k′δz(62)其中x’，y’和c已在前面定义。(i’，j’，k’)处体元的轴向尺寸近似为Δk′=zk′+1-zk′-12-----(63)]]>对于章动切片，同样可以使用对平行切片使用的确定体元是不是炸药一部分的处理方法。因此可以使用CCL。这一处理的输出是一个二值窗口函数W’(i’，j’，k’)，指明(i’，j’，k’)体元是否是炸药的一部分。可以用下述式64来确定炸药质量。Me=δxy2Σi′Σj′Σk′Δk′F′(i′,j′,k′)W′(i′,j′,k′).------(64)]]>使用式64比使用式61的一个优点是不需要在F’(i’，j’，k’)与F(i，j，k)之间插值，插值会增加部分体积缺陷，降低薄炸药的密度值。而密度值的降低又会使确定体元是否是炸药部分的工作更困难。
根据本发明的另一个方面，利用一种并行处理体系来生成和处理本发明的章动图像数据切片，以提供比常规的管道式处理系统提获得的更有效的处理。由并行处理体系所实现的改进的效率将大为改进图像生成的效率，从而使本系统可以应用于要求高扫描吞吐量的仪器，例如应用于本发明的机场行李扫描仪。
图15给出了生成和处理本发明章动切片数据的管道式串行方法的原理功能方框图。在该系统中，含有辐射源和探测器阵列的数据获取系统(DAS)300获取数据并把数据转移给一个数据校正处理部分302，数据校正处理部分对数据进行各种校正，例如补偿空气探测器读数、探测器温度偏离，探测器的非线性性，以及系统中的一般缺陷所需的校正。经过校正处理部分302的校正后，扫描数据被转移给章动切片重建数据生成部分304，在那里如前面详细所述，从扫描数据中的各投影数据组取出扇形束投影，接着，可以把所生成的扇形束投影提供给一个任选的重组处理部分307，以从扇形束投影生成重组的平行束投影，然后把每个切片的扇形束投影或重组平行束投影转移给一个滤波处理部分306，由其对投影进行滤波，然后传送给一个反投影处理部分308，由其生成各切片的图像数据。最后利用这些切片图像数据生成一个图像310。
这种串行方法意味着从DAS300获取扫描数据开始每次一个地生成切片和进行反投影。然而如前所述，实际上由每个视图得到的每组投影数据都被用来为多个相邻切片生成投影。这是因为在各相继或相邻的视图中的切片数据是重叠的。在一个前述的实施例中，每个切片都由在240个离散视角下采集的扫描数据产生。因此，对于环绕纵轴的240个位置中的每个位置下的每个切片，都要从在该位置下获取的整组投影数据中提取出一个扇形束投影。然而如前所述，每个切片仅分开12°的视角旋转。结果，在许多个切片上出现了很大的扫描数据重叠。也就是说，在某一特定视角下获取的扫描数据将用于生成许多个切片。例如，在一个前述的实施例中，每个切片都使用了间隔为1°的240个视图，而各切片之间却分开了12°的旋转角，于是一个视角下的每组投影数据可以用于产生20个切片。实际上在一个实施例中，由于数据流端部的影响，每个视图将对22个切片有贡献。
由于这一重叠，图15中的NSR处理部分304实际上同时对许多个切片，例如22个切片，生成投影。也就是说，实际上它不是对240个视图的每个视图为单个切片生成单个投影，而是对240个视图的每个视图生成22个投影。对于串行处理体系来说这个处理任务可能太重了。
图16是说明根据本发明一种并行体系的原理性功能方框图，它可以用来生成和处理用于生成本发明章动切片的投影。在数据被提供给NSR处理部分304之前，同样由DAS 300产生扫描数据并由数据校正处理部分302进行校正。在该体系中，可以由单个处理器305来执行NSR处理，即分析扫描数据并生成产生章动切片所需的扇形束投影。在每个投影角下，处理器305都为一个切片产生一个扇形束投影，其中由所考虑的投影数据对切片提供数据，如下所述，一般每组投影数据将对几个，例如22个，切片有贡献，因此将产生几个投影。在本发明的这个实施例中，每个被生成的切片都与其自己的一个数据存储单元或存储器312相关联。在图16所示的实施例中，由于每组投影数据可以对多达22个切片有贡献，所以有22个存储器312A-312V被用来存储所生成的切片。
在每个视角下，处理器305为每个切片都生成一个投影。为一个切片所生成的投影被提供给并存储于与该切片相关联的存储单元312。一般地说，若同时产生22个切片，则对每个视角将产生22个投影，并且它们被分别存储在22个相应的存储器312中。
这个生成投影和把它们存储在预定存储器中的过程将一直继续到处理完所有需要的数据。每240个视图将完成一个切片，也即该切片的所有投影都已生成并被存储在其相应的存储器中。当存储单元312被充满时，存储在其中的为生成一个切处所需的投影将被提供给一个选通器314，由后者选出能提供切片投影的存储器，然后该切片的整组投影被转移给一个任选的重组处理部分307，该部分能够把扇形束投影重组成平行束投影，接着将可对数据进行滤波处理306及其后的反投影处理308，生成章动切片的图像数据，生成了各个切片之后便能产生出一个图像310。
用投影去充填存储器312的过程将对获取扫描数据的所有视角进行。由于在一个实施例中各切片之间分隔开了12个视图，所以每处理12个视图将使存储器312中有一个存储器被一个切片所需的240个投影所充满。对于下一个视角，曾在前一视角下被充填的那个存储器将被要生成的另一个切片的投影所充填。因此，当各切片互相分开例如12个视图时，每12个视图将为一个切片完成其投影的生成。从而每隔12个视图将有一个存储单元被充满。对于下一个视图，该存储单元将为一个新的切片存储数据。
这样的体系将使切片投影数据的处理十分有效。虽然同时为多个切片生成投影，但对实际的切片可以进行重组、滤波和反投影。
图17是利用生成和处理本发明章动切片的并行体系的另一个本发明实施例的原理性功能方框图。在图17所示的实施例中，也与上述图16所示一样利用一组并行的存储器312A-312V在各个切片的生成过程中为它们存储扇形束投影。但是该体系含有一个多处理器级304B，其中有多个分别与多个NSR处理级305A-305H相耦合的多个数据校正级302A-302H。由一个解复用器电路320从DAS300接收扫描数据，并把数据导引到多个302/305数据校正与章动切片处理级中的某个选出的级中。每个校正/章动切片处理级302/305从解复用器电路320接收一视图。它通过分析那个视图的投影数据组来为每个可由该特定视图提供投影数据的切片生成扇形束投影。然后所生成的投影被转移给对应于要使用这些投影的切片的存储器312。在这个例子中，每个视图同样也是对22个切片中的每个切片的一个投影有贡献，因此，对于每个视图或每组投影数据，处理器305将向22个存储单元312A—312V转移22个投影。
在图17所示的实施例中，使用了8个章动切片校正/处理单元302/305。应该理解也可以使用不同数目的处理单元。当从DAS 300接收每个视图的投影数据组时，解复用器320将轮流地把每组投影数据转移给8个处理单元。这为扫描数据的处理提供了并行性，从而提高了执行处理的速度。这对于例如行李扫描仪等需要高扫描吞吐量的仪器来说是十分有益的。
如图17所示，所有的章动切片处理单元都能把投影转移给任何一个存储单元312。在另一个实施例中，每个处理器305只与存储单元312一部份通信。这一方法能用来简化处理器305与存储器312之间的通信，还能避免对存储器312的竞争。
在一个实施例中，当一个存储单元312含有240个投影时它就含有了一个切片的全部投影。这整组投影将通过选通器314被转移给任选的重组处理部分307。当扇形束投影被重组成平行束投影后将被单元306滤波和被单元308反投影成为图像切片。然后这些切片可用来生成一个图像310。
在一个实施例中，重组处理307可以在某一个处理单元305上执行。在该实施例中，当需要重组数据时就命令一个处理器305进行重组。若有一个处理器被命令执行数据重组，则当它完成了当时为一个特定视图生成投影的任务之后，将暂时中断对下一个视图的处理，以便能执行所需的重组处理。当完成了重建处理之后，该处理器将重新与其它处理器一起继续投影数据处理。在一个实施例中，任何一个处理器都可以任何时候被命令执行重组处理，这种合用一个处理器的方法因减少了系统中处理器数量和相关的电路而减小了系统硬件的复杂程度。
虽然本发明是通过参考它的一此优选实施例进行具体公开和说明的，但应该理解，熟悉本技术领域的人们可以在不偏离由下述权利要求中所定义的精神和范畴的情况下，对这些公开和说明作出形式上和细节上的各种改变。
权利要求
1.一种处理具有一个纵轴的区域的计算层析扫描数据的方法，上述方法包括用一个辐射源和一个探测器阵列扫描该区域，以产生该区域的扫描数据；定义多个对应于沿着区域纵轴上多个设置的图像数据切片，相继的图像数据切片互不平行，并且每个图像切片都定义了多个相对于纵轴倾斜的图像体元，每个图像体元都与一个图像密度值相关联；以及对各倾斜图像体元的图像密度值施加校正因子，以补偿图像体元的倾斜。
2.根据权利要求1的方法，它还包括对图像密度值进行处理以确定该区域中一个物体的质量。
3.根据权利要求1的方法，其中对图像密度值进行处理以确定该区域中一个物体的质量包括对图像密度值施加一个密度阈值。
4.根据权利要求3的方法，其中把那些超过密度阈值的密度值用于确定物体的质量；以及那些没有超过密度阈值的密度值不用来确定物体的质量。
5.根据权利要求3的方法，其中那些超过了阈值的图像密度值被认为与一种爆炸物质相关联。
6.根据权利要求2的方法，其中的物体包括一种爆炸物质。
7.一种用于处理具有一个纵轴的区域的计算层析扫描数据的设备，上述设备包括一个探测器阵列，用于扫描该区域以产生该区域的扫描数据；一个处理器，用于定义多个对应于沿着该区域纵轴上多个位置的图像数据切片，其中相继的图像数据切片互不平行，并且每个图像数据切片都定义了多个相对于纵轴倾斜的图像体元，每个图像体元都与一个图像密度值相关联；以及用于对各倾斜体元的图像密度值施加校正因子以补偿图像体元的倾斜的装置。
8.根据权利要求7的设备，它还包括用于对图像密度值进行处理以确定该区域中一个物体的质量的装置。
9.根据权利要求8的设置，其中用于对图像密度值进行处理以确定该区域中一个物体的质量的装置包括用于对各图像密度值施加一个密度阈值的装置。
10.根据权利要求9的设备，其中把那些超过密度阈值的密度值用来确定物体的质量；以及那些没有超过密度阈值的密度值不用来确定物体的质量。
11.根据权利要求9的设备，其中那些超过密值的图像密度值被认为与一个爆炸物质相关联。
12.根据权利要求8的设备，其中的物体包括一种爆炸物质。
13.根据权利要求7的设备，它还包括用于在辐射源和探测器阵列环绕该区域的纵轴放置的同时沿该区域的纵轴平移辐射源和探测器阵列的装置。
14.一种处理具有一个纵轴的区域的计算层折扫描数据的方法，上述方法包括用一个辐射源和一个探测器阵列扫描该区域以产生该区域的扫描数据，上述扫描包括在辐射源向着探测器阵列发射辐射的同时至少使辐射源通过多个视角环绕纵轴旋转，扫描数据包括分别在多个视角下获取的多组投影数据；以及从多组投影数据生成该区域的多个图像数据切片的切片数据，每组投影数据都包括多个在生成相应的多个图像数据切片时使用的投影，并且每个图像数据切片都从一个来自多组投影数据的每一组的投影产生，对于每个图像数据切片，上述生成切片数据包括把一个数据存储单元与该图像数据切片相关联；把准备用于生成该图像数据切片的切片数据的各个投影存储在该数据存储单元中；以及对所存储的投影进行处理以生成切片数据。
15.根据权利要求14的方法，它还包括对存储在数据存储单元中的投影进行滤波以生成该区域的图像数据切片。
16.根据权利要求14的方法，它还包括对存储在数据存储单元中的投影进行反投影以生成该区域的图像数据切片。
17.根据权利要求14的方法，它还包括提供多个处理器，用来从每组投影数据生成多个投影。
18.根据权利要求14的方法，它还包括把每个待生成的图像数据切片与多个处理器中的一个处理器相关联，使得多个处理器中的这个与一个图像数据切片相关联的处理器为该图像数据切片生成投影。
19.根据权利要求18的方法，其中多个处理器中的一个处理器被用来把扇形束投影重组成平行速投影。
20.根据权利要求18的方法，其中多个处理器中的一个处理器被用来把第一个图像数据切片扇形束投影重组成平行束投影，而多个处理器中的另一个处理器则为另一个图像数据切片从一组投影数据生成扇形束投影。
21.根据权利要求14的方法，其中各图像数据切片互不平行。
22.根据权利要求14的方法，其中各相继的图像数据切片是互相章动的。
23.根据权利要求14的方法，其中各图像数据切片都是相对于纵轴倾斜的。
24.一种用于处理具有一个纵轴的区域的计算层析扫描数据的设备，上述设备包括一个辐射源和一个探测器阵列，用于扫描该区域以产生该区域的扫描数据，至少辐射源是在向着探测器阵列发射辐射的同时环绕着纵轴通过多个视角旋转着的，扫描数据包括分别在多个视角下获取的多组投影数据；一个处理器，用于接收扫描数据并从每组投影数据生成多个用于生成多个相应图像数据切片的投影，其中每个图像数据切片都由一个来自每组投影数据生成，以及与每个图像数据切片相关联的数据存储单元，每个数据存储单元存储用于生成相应图像数据切片的各个投影，处理器处理存储在每个数据存储单元中的各个投影，以生成与该数据存储单元相关联的图像数据切片数据。
25.根据权利要求24的设备，它包括一个滤波子系统，用于过滤存储在数据存储单元中的投影。
26.根据权利要求24的设备，它还包括一个反投影子系统，用于存储在数据存储单元中的投影进行反投影。
27.根据权利要求24的设备，它还包括多个处理器，用于从每组投影生成多个投影。
28.根据权利要求27的设备，其中每个待生成的图像数据切片都与多个处理器中的一个处理器相关联，使得与一个图像数据切片相关联的这一个处理器能生成图像数据切片的一些投影。
29.根据权利要求27的设备，其中多个处理器中的一个处理器用于把扇形束投影重组成平行束投影。
30.根据权利要求27的设备，其中多个处理器中的一个处理器用于为第一个图像数据切片把扇形束投影重组成平行束投影，而多个处理器中的另一个处理器则为另一个图像数据切片从一组投影数据生成扇形束投影。
31.根据权利要求24的设备，其中各图像数据切片是互不平行的。
32.根据权利要求24的设备，其中各相继图像数据切片是相互章动的。
33.根据权利要求24的设备，其中各图像数据切片都是相对于纵轴倾斜的。
34.一种生成位于一个具有一个纵轴的区域中的物体的二维投影图像的方法，上述方法包括扫描该区域以产生代表该区域的扫描数据，上述扫描包括提供分别位于该区域相对两侧的一个辐射源和一个探测阵列；在辐射源向着探测器阵列发射辐射的同时至少让辐射源环绕纵轴旋转；以及用探测器阵列接收来自该区域的辐射，产生该区域的扫描数据；定义多个对应于沿纵轴上的多个位置的图像数据切片，各相继的图像数据切片互不平行，上述各图像数据切片中的每个切片都定义了多个在扫描中的各个视场角下得到的扫描数据投影，每个扫描数据投影都含有在其视角下的扫描数据；选择该区域的二维投影图像的一个投影角；对每个上述图像数据切片识别出对应于所选投影角的视角；对每个上述图像数据切片选择出对应于所识别视角的扫描数据投影；以及利用所选扫描数据投影生成该区域的二维投影图像。
35.根据权利要求34的方法，其中探测器阵列也环绕着纵轴放置以对该区域进行扫描。
36.根据权利要求34的方法，其中的扫描该区域还包括在至少使辐射源环绕着该区域的纵轴旋转的同时使物体沿着该区域的纵轴相对于辐射源和探测器阵列平移。
37.根据权利要求34的方法，它还包括为物体的第二个二维投影图像选择第二个投影角，上述第二个二维投影图像是从扫描步骤中产生的扫描数据生成的。
38.根据权利要求34的方法，其中各相继的图像数据切片是相互章动的。
39.根据权利要求34的方法，其中探测器阵列是一个二维阵列。
40.根据权利要求34的方法，其中扫描数据是利用螺旋扫描产生的。
41.根据权利要求34的方法，其中扫描数据是利用螺旋锥形束扫描产生的。
42.根据权利要求34的方法，它还包括把扫描数据重组成平行束扫描数据。
43.根据权利要求34的方法，其中每个图像数据切片都定义了一个具有一个与该区域的纵轴形成一个倾斜角的法线轴的切片平面和一个相对于一个垂直于该区域纵轴的横轴的旋转角，其中各相继图像数据切片的法线轴具有相同的倾斜角和不同的旋转角。
44.一种用于生成位于具有一个纵轴的区域中的一个物体的二维投影图像的设备，上述设备包括位于该区域相对两侧的一个辐射源和一个探测器阵列，上述辐射源被安装在一个可以在辐射源向着探测器阵列发射辐射的同时环绕该区域的纵轴旋转的可旋转部件上，上述探测器阵列能接收来自该区域的辐射从而产生该区域的扫描数据；用于定义多个对应于该区域的纵轴上的多个位置的图像数据切片的装置，其中各相继的图像数据的切片互不平行，每个上述图像数据切片都定义了多个在扫描步骤中多个相应视角下获得的扫描数据投影，每个扫描数据投影都含有其相应视角下的扫描数据；用于为该区域的二维投影图像选择一个投影角的装置；用于为每个上述图像数据切片识别对应于所选投影角的视角的装置；用于为每个上述图像数据切片选择对应于所识别视角的扫描数据投影的装置；以及用于利用所选扫描数据投影生成该区域的二维投影图像的装置。
45.根据权利要求44的设备，其中探测器阵列也安装在可旋转部件上。
46.根据权利要求44的设备，它还包括用于在辐射源环绕着该区域的纵轴旋转的同时使物体沿着该区域的纵轴相对于辐射源和探测器阵列平移的装置。
47.根据权利要求44的设备，它还包括用于为物体的第二个二维投影图像选择第二个投影角的装置，其中用于生成的装置从扫描数据生成上述第二个二维投影图像。
48.根据权利要求47的设备，其中辐射源是一个锥形束源。
49.根据权利要求47的设备，其中探测器阵列是一个二维阵列。
50.根据权利要求47的设备，它还包括用于把扫描数据重组成平行束扫描数据的装置。
全文摘要
一种章动片切片CT系统利用螺旋锥形束(114)扫描产生三维投影数据并重建一系列相对于被扫描物体的纵轴有相同的倾斜角(θ)和变化的旋转角的平面图像切片(132),并使它们的法线相对于纵轴(Z)章动和进动。由于这些倾斜切片(132)的投影数据(130)是一维扇形束数据,所以使用了普通的二维重建立方法。二维图像可以在各种静态的投影角下生成。可以补偿体元的章动或倾斜,并且可以使用并行处理。
文档编号G06T1/00GK1336811SQ98810035
公开日2002年2月20日 申请日期1998年9月4日 优先权日1997年10月10日
发明者卡尔·R·克劳福德, 埃里克·贝利, 亚利山大·I·格林伯格, 克里斯托弗·C·鲁思 申请人:模拟技术公司