针对利用正则化的迭代图像重建和/或图像去噪的正则因子的自动确定制造技术

一种处理部件(122)，其基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法处理图像。所述处理部件包括设定点确定器(224)，所述设定点确定器基于指示感兴趣图像质量的质量变量(228)，来确定在预定质量上限和质量下限(226)之间的质量设定点(216)。所述处理部件还包括比较器(214)，所述比较器在每次处理迭代，将当前生成的图像的质量度量与所述质量设定点进行比较，并生成指示所述质量度量与所述质量设定点之间的差的差值。所述处理部件还包括正则因子更新器(220)，所述正则因子更新器响应于所述差值指示所述质量度量在关于所述质量设定点的预定范围之外，而基于所述正则因子的当前值(222)和至少所述质量度量，来生成针对下一处理迭代的更新的正则因子。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法来处理图像的处理部件和方法
以下大体涉及正则化的迭代图像重建和/或图像去噪，并且具体应用于计算机断层摄影(CT)，并且也可用于其他成像模态。
技术介绍
CT扫描器包括安装在可旋转机架上的X射线管，所述可旋转机架关于z轴绕检查区域旋转。探测器阵列对向一角度弧，跨检查区域与所述X射线管相对。所述X射线管发射穿过所述检查区域的辐射。所述探测器阵列探测穿过所述检查区域的辐射，并生成指示其的投影数据。重建器使用迭代或非迭代重建算法，重建所述投影数据，生成指示所述检查区域的图像。所述图像的噪声水平取决于各种成像参数，并且可以通过去噪算法得以降低。已通过具有数据保真项和正则项的代价函数，来将利用正则化的迭代图像重建和/或图像去噪算法公式化。用正则项乘以正则因子β，并然后将两个项相加，以确定总代价，所述总代价被最小化。通用代价函数可以被表达为：代价(f)＝F(f)+β·R(f)，其中f表示图像，F(f)表示数据保真项，R(f)表示正则项，并且β为自由参数并且表示控制所述正则化的强度的正则因子。对于正则化的迭代重建，所述数据保真项将正投影的图像与所测量的投影进行比较，任选地包括所述投影的噪声模型。为了去噪，所述数据保真项可以为与所述初始的、有噪声图像的差。类似地，可以包括噪声模型。一般地，手动确定所述正则因子β。然而，β倾向于依赖于图像和数据集。因此，必须针对每个不同的图像和/或数据集手动确定β。这已通过用不同的β(平行地或连续地)运行几次迭代，并选择满足预定标准的β，来实现。遗憾的是，该过程可能是计算和时间密集型的。例如，假定典型的迭代耗费二(2)或三(3)小时，并且可能在到达合乎期望的最终图像之前要运行十次(10)或更多次迭代，确定针对特定图像的β可能耗费二十(20)或更多小时。
技术实现思路
本文描述的各方面解决上述问题以及其他问题。在一方面中，一种处理部件基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法，来处理图像。所述处理部件包括设定点确定器，设定点确定器基于指示感兴趣图像质量的质量变量，来确定在预定质量上限和质量下限之间的质量设定点。所述处理部件还包括比较器，所述比较器在每次处理迭代，将当前生成的图像的质量度量与所述质量设定点进行比较，并生成指示所述质量度量与所述质量设定点之间的差的差值。所述处理部件还包括正则因子更新器，正则因子更新器响应于所述差值指示所述质量度量在关于所述质量设定点的预定范围之外，而基于所述正则因子的当前值和至少所述质量度量，来生成针对下一处理迭代的更新的正则因子。在另一方面中，一种方法，包括：在第一处理迭代期间，使用采用正则化和初始正则因子的算法，来处理初始图像并生成第一图像。所述方法还包括：确定所述第一图像的第一质量度量。所述方法还包括：将所述第一图像的所述第一质量度量与质量设定点进行比较并确定它们之间的差值。所述方法还包括：响应于所述第一质量度量在关于所述质量设定点的预定范围之外，而针对所述图像的后续处理迭代，来生成更新的正则因子。所述更新的正则因子是基于所述初始正则因子和所述第一质量度量生成的，并且所述更新的正则因子被用于在所述后续处理迭代期间处理所述第一图像并生成后续图像。在另一方面中，一种处理部件，包括使用采用正则化的迭代算法处理图像并生成图像的部件，其中，所述迭代算法至少包括乘以正则因子的正则化项。所述处理部件还包括分析器，所述分析器在每次处理迭代之后，针对各自生成的图像生成质量度量。所述处理部件还包括正则因子确定器，所述正则因子确定器基于当前处理迭代生成的图像的质量度量和针对所生成的图像的预定质量设定点，自动生成针对所述部件的下一处理迭代的更新的正则因子。附图说明本专利技术可以采取各种部件与各部件的布置以及各个步骤与各步骤的安排的形式。附图仅出于图示优选的实施例的目的并且不旨在被解释为限制本专利技术。图1示意性地图示了示范性成像系统。图2示意性地图示了可以与图1的成像系统一起使用的示范性重建器。图3示意性地图示了可以与图1的成像系统一起使用的示范性图像去噪器。图4以图形方式图示了自动确定的正则因子到对应于预定质量度量的值的收敛。图5以图形方式图示了针对所述预定质量度量的所述收敛的期望行为。图6图示了根据图2或图3中的至少一个的示范性方法。具体实施方式以下大体涉及利用正则化的迭代重建和/或图像去噪。如在下文更详细描述，用本文中描述的方法，所述正则因子β被自动确定，并且即使所述正则因子β可以随图像和/或数据集的不同而变化，用户也仅需要提供(例如在0％(即没有正则化，或不正则化的)与100％(即，完全正则化)之间的)正则化的相对水平。在一个实例中，这减轻了由用户通过对每个图像和/或数据集试错来手动确定合适的正则因子，并因此减少了达到合适的正则因子β和最终图像的时间量。图1图示了示范性成像系统100，例如计算机断层摄影(CT)扫描器。成像系统100包括大体固定机架102和旋转机架104，旋转机架104由固定机架102可旋转地支撑并关于z轴绕检查区域106旋转。辐射源110，例如X射线管，由旋转机架104可旋转地支撑。辐射源110与旋转机架104一起旋转，并且发射穿过检查区域106的辐射。一维或二维辐射敏感探测器阵列112对向一角度弧，跨检查区域106与辐射源110相对。探测器阵列112探测穿过检查区域106的辐射，并生成指示其的投影数据。对象支撑体118，例如躺椅，在检查区域106中支撑对象或受试者，例如人或动物受试者。通用计算系统或计算机充当操作者控制台120。控制台120包括人类可读的输出设备(例如监视器)和输入设备(例如键盘、鼠标等)。驻留在控制台120上的软件允许操作者经由图形用户界面(GUI)或以其他方式与扫描器100交互和/或操作扫描器100。重建器114重建所述投影数据，并生成指示其的图像数据。如在下文更详细描述，在一个实例中，重建器114采用利用正则化的迭代重建算法，并基于针对当前迭代生成的图像的图像质量度量和预定的感兴趣正则水平，来确定针对每次迭代的正则因子β，所述预定的感兴趣正则水平可以为缺省和/或用户定义的水平。在一个实例中，自动确定所述正则因子。任选的图像去噪器116去噪由重建器114和/或其他重建器生成的图像，所述其他重建器包括采用常规的滤波反投影重建算法和/或其他基于正则化或非正则化的重建算法的重建器。如在下文更详细描述，在一个实例中，去噪器116，类似地，基于针对当前迭代生成的当前生成的图像的图像质量度量和预定的感兴趣正则水平，自动确定针对后续迭代的正则因子β，所述预定的感兴趣正则水平可以为缺省和/或用户定义的水平。重建器114和图像去噪器116可以为相同部件(例如在图1中所述的处理部件122)的部分，或为单独且不同的部件。要认识到，针对所述正则化的迭代重建算法或所述图像去噪中的任一个或两者，自动确定正则因子β，可以提升正则化的迭代重建算法和/或图像去噪的可用性，因为用户不需要知晓β的绝对值，而是仅提供正则化的相对水平。重建器114和/或图像去噪器116经由处理器(或微处理器、控制器等等)运行被编码或嵌入在计算机可读存储介质(例如物理存储器)上的一个或多个计算机可读指令来实施。这样的处理器可以为控制台120和本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种处理部件(122)，其基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法来处理图像，所述处理部件包括：设定点确定器(224)，其基于指示感兴趣图像质量的质量变量(228)，来确定介于预定质量上限和质量下限(226)之间的质量设定点(216)；比较器(214)，其在每次处理迭代，将当前生成的图像的质量度量与所述质量设定点进行比较，并生成指示所述质量度量与所述质量设定点之间的差的差值；以及正则因子更新器(220)，其响应于所述差值指示所述质量度量处于关于所述质量设定点的预定范围之外，而基于正则因子的当前值(222)和至少所述质量度量，来生成针对下一处理迭代的更新的正则因子。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2011.12.13 US 61/569,8351.一种基于利用正则化的迭代重建算法和/或去噪算法来处理图像的处理部件(122)，所述处理部件包括：设定点确定器(224)，其基于指示感兴趣图像质量的质量变量(228)，来确定介于预定质量上限和预定质量下限(226)之间的质量设定点(216)；比较器(214)，其在每次处理迭代，将当前生成的图像的质量度量与所述质量设定点进行比较，并生成指示所述质量度量与所述质量设定点之间的差的差值；以及正则因子更新器(220)，其响应于所述差值指示所述质量度量处于关于所述质量设定点的预定范围之外，而基于正则因子的当前值(222)和至少所述质量度量，来生成针对下一处理迭代的更新的正则因子。2.如权利要求1所述的处理部件，其中，所述质量变量限定介于所述预定质量上限和所述预定质量下限之间的相对目标水平。3.如权利要求2所述的处理部件，其中，所述相对目标水平对应于感兴趣的目标图像噪声或伪影水平降低。4.如权利要求1至3中的任一项所述的处理部件，其中，所述预定质量上限对应于在正则化所述当前生成的图像之前的所述当前生成的图像的质量度量，并且所述预定质量下限对应于在完全正则化所述当前生成的图像之后的所述当前生成的图像的质量度量。5.如权利要求1至3中的任一项所述的处理部件，其中，所述预定质量下限被近似而无需完全正则化所述当前生成的图像。6.如权利要求1至3中的任一项所述的处理部件，其中，所述预定质量上限和所述预定质量下限通过所述预定质量上限被归一化。7.如权利要求1至3中的任一项所述的处理部件，其中，所述正则因子更新器通过以下中的一种或多种方式来生成所述更新的正则因子：用所述正则因子的所述当前值乘以是所述质量度量的函数的更新项；或通过向所述正则因子的所述当前值增加是所述质量度量的...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·贝格纳，B·J·布伦德尔，T·克勒，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL