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相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法技术

技术编号:14707217 阅读:147 留言:0更新日期:2017-02-25 18:25
本发明专利技术涉及一种相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,包括以下步骤:S1.获取投影数据;S2.对投影数据进行微分反投影;S2.对反投影获得的数据进行希尔伯特逆变换,获得重建图像。本发明专利技术不仅能在截断不是很严重的情况下重建近似完整的物体图像,而且能够用PTCT系统收集的截断数据中无截断伪影精确重建感兴趣区域图像。另外,本发明专利技术还提出了一个实用的权重函数来削减一般多次直线扫描模型产生的冗余信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像重建领域,具体涉及一种相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法
技术介绍
最近提出的一种新的基于X射线源和探测器沿不同的方向平行移动(PTCT)的CT系统结构,并且已经证实它在低成本CT扫描仪有巨大的潜力。然而,为了优化PTCT系统,相关的图像重建应该被重点研究。之前针对PTCT系统下FBP算法,主要处理完备且无截断的数据下的图像重建[3]。然而,在PTCT系统中探测器经常只能覆盖了物体的一部分,这导致数据被截断,进一步导致精确图像重建复杂,甚至不能进行图像重建。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的,一种相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,包括以下步骤:S1.获取投影数据;S2.对投影数据进行微分反投影;S3.对反投影获得的数据进行希尔伯特逆变换,获得重建图像。进一步,所述步骤S2.反投影步骤是在线型PI线上产生一个中间希尔伯特图像函数其中λ示射线源到原点的向量于y轴的夹角,h是原点到X射线源轨迹的距离,SDD为射线源轨迹到探测器轨迹的距离,ψ为射线源轨迹和x轴的夹角,λb和λe是X射线源轨迹开始和结束位置的角,p指投影数据。进一步,在步骤S2中,希尔伯特逆变换得到的一次线性扫描所获得的图像为:或其中L>l≥max(xe|,|xb|),k(L,l,x)表示如下进一步,所述l=max(|xb|,|xe|)+(2~3pixels),L=(1.1~1.3)max(|xe|,|xb|)。进一步,从希尔伯特图像中获得的真实图像为:ε是一个极小值,取值范围为(10-3,10-2)。进一步,进行多次线性扫描,则在多次线性扫描模式下重建图像为:或进一步,还包括步骤S3.利用权重函数来削减多次直线扫描模型产生的冗余信息,所述权重函数为:进一步,为了避免的不连续性,则是一个光滑的正函数,由于采用以上技术方案,本专利技术具有以下优点:本专利技术提出的不仅能在截断不是很严重的情况下重建近似完整的物体图像,而且能够用PTCT系统收集的截断数据中无截断伪影精确重建感兴趣区域图像。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述,其中:图1为PTCT系统一般的直线扫描模型;图2为PTCT系统数据获取模型;图3为在平行直线扫描下给定方向通过终点关于不同扫描轨迹的投影数据;图4为探测器截断感兴趣区域图像重建;图5为用于重建的Sheep-Slogan图和笑脸图;如图6分别使用公式(8)的FBP算法,公式(14),公式(26)的MP-BPF算法,和公式(27)的MZ-BPF算法对Shepp-Logan图进行无噪声扇形束非截断数据的图像重建,第一行到第三行分别代表1次,2次和3次扫描模型;图7为2次扫描模型有权重函数和无权重函数的重建结果对比;图8为MP-BPF,MZ-BPF和FBP算法在不同的扫描模型下y=0直线上的图像剖面图的灰度值大小;图9为公式(8)的FBP算法,公式(15),公式(27)的MP-BPF算法,和公式(28)的MZ-BPF算法对Shepp-Logan图进行无噪声扇形束非截断数据的图像重建;图10为使用公式(8)的FBP算法,公式(14),公式(26)的MP-BPF算法,和公式(27)的MZ-BPF算法对Shepp-Logan图进行无噪声扇形束截断数据的图像重建,第一行到第三行分别代表1次,2次和3次扫描模型;图11为感兴趣区域图像重建;图12为图10中y=0方向的剖面图;图13为有噪声扇形束截断数据的图像重建为;图14为图13沿y=0方向的剖面图。具体实施方式下面将结合附图,对本专利技术的优选实施例进行详细的描述。首先回顾PTCT模型。在PTCT中,目标不动,X射线源和探测器沿相反方向移动,如图1所示。现在,以目标中心作为笛卡尔坐标系统的原点。射线源轨迹表示如下λ示射线源到原点的向量于y轴的夹角,h是原点到X射线源轨迹的距离,SDD为射线源轨迹到探测器轨迹的距离。ψ为射线源轨迹和x轴的夹角。在这种工作下,假设图像函数现在,介绍了一个以射线源点为圆心的移动坐标系统。在这个系统中,两个单位向量如下事实上,在PTCT系统中采用平板探测器。然而,本文只考虑扇形束扫描。探测器上的任何参数都用t表示。投影p(t,λ,ψ)是沿指定的X射线通过射线源轨迹上的点和探测器元素t点的线积分。因此在t点的物象函数投影p(t,λ,ψ)表示如下表示从射线源点到物象点方向的单位向量,表示如下根据上述方程,λb和λe是X射线轨迹开始和结束位置的角。是重建点到X射线源扫描轨迹的距离。g(t)是斜坡滤波器。对于多次相对线性扫描模式,方程修改如下根据经典的BPF算法,目标函数由扫描轨迹的弦组成,物体能够通过这些弦获得。然而对于PTCT系统,因为所有的弦覆盖在相同的线段上,与一般扫描轨迹的经典BPF算法相似,可以认为这些特殊的弦为直线型PI线,并且带有线型PI线与目标函数的交叉点是支撑段。BPF算法的反投影步骤在线型PI线上产生一个中间希尔伯特图像函数为了简化上述方程,投影数据的微分G(t,λ,ψ)表示如下由方程(5)得将方程(11),(12)带入方程(10)将方程(1),(8),(13)带入方程(9)B.希尔伯特逆变换f(x)为有限区间[xb,xe]上的光滑函数。是它的一维希尔伯特变换,希尔伯特变换对如下pv是积分的柯西主值。因为目标在有限区间[xb,xe],真实图像能够使用有限希尔伯特变换方程获得。在本专利技术中,采用了两个有限希尔伯特逆变换公式,分别为其中L>l≥max(|xe|,|xb|),k(L,l,x)表示如下其中f(ψ,λb,λe,x)是f(x)在一次线性扫描所获得的大致图像,理论上不是精确图像。在方程(18)中,对真实图像敏感的参数是L和l。实际中,可以在一个范围下选择一个适当的值l=max(|xb|,|xe|)+(2~3pixels),L=(1.1~1.3)max(|xe|,|xb|)事实上,能够使用这些方程从希尔伯特图像中获得真实图像。然而,这些方程有一个奇点,为了避免积分的奇点,方程可以做如下修改ε是一个极小值,取值范围为(10-3,10-2)。基于获得的结果,在多次线性扫描模式下能够通过BPF算法被重建上面两公式分别命名为MP-BPF算法和MZ-BPF算法。现在,假定有N次直线扫描轨迹。为了方便,仅仅考虑第i次和第j次直线扫描轨迹,如图3所示。定义如下。是一个权重,目的是为了计算在多次线性扫描模型中获得的数据集的冗余信息。显然,在不同的扫描轨迹下当射线通过终点扇形束投影会为目标函数的重建提供重复的信息。p(ti,λi,ψi)=p(tj,λj,ψj)s.t1≤i,j≤N(23)权重用来处理冗余信息。是线与所有直线扫描路径的交点数,对于扫描轨迹上通过交叉点的固定直线为Φ(ψi,λi),因此,权重函数定义如下:选择作为权重函数。然而,实际上,为了避免的不连续性,采取以下方法。是一个光滑的正函数,本文表示为最后,分别用MP-BPF算法和MZ-BPF算法实现图像重建。总的来说,获得了从一系列扇形束平行直线扫描数据中重建图像的一般BPF算法。在上述讨论中,仅仅考虑了这样一种情形,就是整个物体都能被探本文档来自技高网...
相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法

【技术保护点】
一种相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.获取投影数据;S2.对投影数据进行微分反投影;S2.对反投影获得的数据进行希尔伯特逆变换,获得重建图像。

【技术特征摘要】
1.一种相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.获取投影数据;S2.对投影数据进行微分反投影;S2.对反投影获得的数据进行希尔伯特逆变换,获得重建图像。2.根据权利要求1所述的相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,其特征在于:所述步骤S2.反投影步骤是在线型PI线上产生一个中间希尔伯特图像函数其中λ示射线源到原点的向量于y轴的夹角,h是原点到X射线源轨迹的距离,SDD为射线源轨迹到探测器轨迹的距离,ψ为射线源轨迹和x轴的夹角,λb和λe是X射线源轨迹开始和结束位置的角,p指投影数据。3.根据权利要求2所述的相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,其特征在于:在步骤S2中,希尔伯特逆变换得到的一次线性扫描所获得的图像为:或其中L>l≥max(|xe|,|xb|),k(L,l,x)表示如下k(L,l,x)=-L2-x2l≤|x|≤Ll2-x2-L2-x2|x|≤l0otherwise]]>其中,L,l,表示长度,它们指的是线性PI线应该贯穿物体的紧支撑区域。4.根据权利要求3所述的相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,其特征在于:所述l=max(|xb|,|xe|)+(2~3pixels),L=(1.1~1.3)max(|xe|,|xb|)。5.根据权利要求4所述的相对平行直线CT感兴趣区域图像重建方法,其特征在于:从希尔伯特图像中获得的真实图像为:f(ψ,λb,λe,x)=12πx-xbxe-x∫xbxexe-xx-xb(x-...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘丰林伍伟文王少宇全超
申请(专利权)人:重庆大学
类型:发明
国别省市:重庆;50

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