一种非谱计算机断层摄影扫描器(102)包括：辐射源(112)，其被配置为发射X射线辐射；探测器阵列(114)，其被配置为探测X射线辐射并且生成非谱数据；以及存储器(134)，其被配置为存储谱图像模块(130)，所述谱图像模块包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令包括被训练以产生谱体积图像数据的神经网络。所述神经网络是利用训练谱体积图像数据和训练非谱数据来训练的。所述非谱计算机断层摄影扫描器还包括：处理器(126)，其被配置为利用经训练的神经网络来处理所述非谱数据以产生谱体积图像数据。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】被配置为生成谱体积图像数据的非谱计算机断层摄影(CT)扫描器
下文总体上涉及成像，并且更具体地涉及被配置为生成谱体积图像数据的非谱计算机断层摄影(CT)扫描器。
技术介绍
CT扫描器通常包括被安装在与探测器阵列相对的可旋转机架上的X射线管。X射线管围绕位于X射线管与探测器阵列之间的检查区域旋转，并且发射穿过检查区域的多色辐射。探测器阵列探测穿过检查区域的辐射并且生成投影数据。投影数据被重建以生成体积图像数据，体积图像数据可以被处理以生成一维或二维。通常，在重建期间应用校正(例如，散射校正、射束硬化校正)。图像包括依据对应于相对放射密度的灰度值来表示的像素。这些值反映了被扫描对象的衰减特性，并且通常显示诸如对象内的解剖结构的结构。所探测到的辐射还包括谱信息，因为对象和/或目标对辐射的吸收取决于穿过其的光子的能量。这样的谱信息可以提供额外信息，例如，指示对象和/或目标的组织和/或材料的元件或材料组成(例如，原子序数)的信息。遗憾的是，投影数据不反映谱特性，因为由探测器阵列输出的信号是与在能量谱上积分的能量注量成比例的。这种CT扫描器在本文中也被称为非谱CT扫描器。被配置用于谱成像的CT扫描器利用该谱信息来提供指示元件或材料组成的进一步的信息。这种CT扫描器在本文中被称为谱CT扫描器。示例双能谱配置包括：1)以一种能级发射X射线辐射的一个X射线管、以及分别探测较低能X射线和较高能X射线的两层X射线探测器；2)具有快速kV切换的一个X射线管和单层探测器，以及3)在角度上彼此偏移的两个X射线管/单层探测器对。这种进一步的信息的示例包括低能高对比度图像、有效Z(原子序数)图像、虚拟单色图像、造影剂定量图、虚拟非对比度图像、电子密度图像和/或其他谱信息。遗憾的是，额外的(一个或多个)探测器层、X射线管/探测器阵列和/或kVp切换电路增加了成像系统的总体成本，并且数据采集、处置和处理增加复杂度。
技术实现思路
在本文中描述的各方面解决了以上提及的问题和其他问题。在一个方面中，一种非谱计算机断层摄影扫描器包括：辐射源，其被配置为发射X射线辐射；探测器阵列，其被配置为探测X射线辐射并且生成非谱数据；以及存储器，其被配置为存储谱图像模块，所述谱图像模块包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令包括被训练以产生谱体积图像数据的神经网络。所述神经网络是利用训练谱体积图像数据和训练非谱数据来训练的。所述非谱计算机断层摄影扫描器还包括：处理器，其被配置为利用经训练的神经网络来处理所述非谱数据以产生谱体积图像数据。在另一方面中，一种非谱计算机断层摄影扫描器包括：辐射源，其被配置为发射X射线辐射；探测器阵列，其被配置为探测X射线辐射并且生成非谱数据；以及存储器，其被配置为存储谱图像模块，所述谱图像模块包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令包括被训练以产生谱体积图像数据的神经网络。所述非谱计算机断层摄影扫描器还包括：处理器，其被配置为利用训练谱体积图像数据和训练非谱数据来训练所述神经网络以根据所述非谱数据来生成谱体积图像数据。在另一方面中，一种计算机可读存储介质编码有计算机可读指令，所述计算机可读指令在由计算系统的计算机处理器运行时使所述计算机处理器进行以下操作：利用辐射源来发射X射线辐射；利用探测器阵列来探测发射的X射线辐射并且生成指示所述X射线辐射的信号；对所述信号进行重建并且生成非谱体积图像数据；对神经网络进行训练以产生谱体积图像数据；并且采用经训练的神经网络以根据所生成的非谱数据来产生谱体积图像数据。在阅读并理解所附的描述之后，本领域技术人员将意识到本申请的另外的其他方面。附图说明本专利技术可以采用各种部件和部件的布置以及各种步骤和步骤的安排的形式。附图仅是出于说明优选实施例的目的，并且不应被解释为限制本专利技术。图1示意性地示出了示例CT扫描器，其包括具有用于根据非谱数据来预测谱体积图像数据的神经网络的谱图像模块。图2示意性地示出了利用谱体积图像数据和非谱(经校正或未经校正的)体积图像数据来训练神经网络的示例。图3示意性地示出了利用谱体积图像数据和非谱投影数据来训练神经网络的示例。图4示意性地示出了利用在图2中训练的神经网络根据非谱体积图像来预测谱体积图像数据的系统。图5示意性地示出了利用在图3中训练的神经网络根据非谱投影数据图像来预测谱体积图像数据的系统。图6示意性地示出了示例神经网络。图7示出了根据图1、图2和图4的示例方法。图8示出了根据图1、图3和图5的示例方法。具体实施方式下文描述了一种用于根据由非谱计算机断层摄影(CT)扫描器生成的非谱投影数据和/或非谱体积图像数据以及系统信息来生成谱数据的方法。通常，非谱投影数据包括隐藏在数据中的唯一谱信息。例如，即使对于高Z低密度目标和低Z高密度目标两者而言沿着特定射线路径的衰减可以是相同的，物理效应(即康普顿散射和光电吸收)也可以是不同的，其中低Z高密度目标导致更多的康普顿散射，并且这些差异隐藏在所采集的原始投影数据中。另一示例是，相对于低Z材料而言，对于高Z材料存在更多的射束硬化伪影。由于有效的散射校正和射束硬化补偿等，在使用常规CT重建技术而重建的非谱体积图像中，这些差异被最小化或没有显露出来。在本文描述的一种方法中，至少利用投影数据(再次，其包括唯一谱信息)、参考谱数据(即来自相同扫描也来自相同CT扫描器的数据)和系统信息来训练神经网络。通过训练，神经网络学习如何根据非谱投影数据和系统信息来产生谱数据。例如，神经网络学习如何产生与针对高Z低密度和低Z高密度目标的康普顿散射以及针对高Z低密度和低Z高密度目标的光电吸收相对应的谱数据。可以执行进一步的训练以对神经网络的参数进行微调，使得神经网络可以处理训练非谱数据并且产生在训练谱数据的给定误差内的谱数据。一旦被训练，经训练的神经网络可以处理来自患者的扫描的非谱投影数据和系统信息，并且利用神经网络来产生针对患者的谱数据。如本文进一步描述的，训练数据可以包括非谱体积图像数据。在一种情况下，上文允许非谱CT扫描器不仅产生非谱投影数据和/或非谱体积图像数据，而且产生谱投影数据和/或谱体积图像数据。因此，非谱CT扫描器可以产生谱投影数据和/或谱体积图像数据，而不包括谱CT扫描器的额外硬件和/或电路，例如多层探测器阵列、多个X射线管/探测器阵列对和/或kVp切换电路。此外，其减轻了谱成像系统的数据采集、处置和处理复杂度。图1示意性地示出了示例非谱计算机断层摄影(CT)扫描器102。CT扫描器102包括固定机架104和旋转机架106，旋转机架由固定机架104可旋转地支撑并且关于z轴110围绕检查区域108和其中的目标或对象的一部分旋转。诸如X射线管的辐射源112由旋转机架106支撑并且随着旋转机架围绕检查区域108旋转。辐射源112发射宽带多色X射线辐射，其被准直以形成贯穿检查区域108的通常扇形、楔形或锥形形状的X射线辐射射束。辐射敏感探测器阵列114对着跨检查区本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种非谱计算机断层摄影扫描器(102)，包括：/n辐射源(112)，其被配置为发射X射线辐射；/n探测器阵列(114)，其被配置为探测X射线辐射并且生成非谱数据；/n存储器(134)，其被配置为存储谱图像模块(130)，所述谱图像模块包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令包括被训练以产生谱体积图像数据的神经网络，/n其中，所述神经网络是利用训练谱体积图像数据和训练非谱数据来训练的；以及/n处理器(126)，其被配置为利用经训练的神经网络来处理所述非谱数据以产生谱体积图像数据。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180131 US 62/624,4311.一种非谱计算机断层摄影扫描器(102)，包括：
辐射源(112)，其被配置为发射X射线辐射；
探测器阵列(114)，其被配置为探测X射线辐射并且生成非谱数据；
存储器(134)，其被配置为存储谱图像模块(130)，所述谱图像模块包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令包括被训练以产生谱体积图像数据的神经网络，
其中，所述神经网络是利用训练谱体积图像数据和训练非谱数据来训练的；以及
处理器(126)，其被配置为利用经训练的神经网络来处理所述非谱数据以产生谱体积图像数据。
2.根据权利要求1所述的扫描器，其中，所述神经网络还利用扫描器几何形状和物理信息来训练。
3.根据权利要求1至2中的任一项所述的扫描器，其中，所述非谱数据包括非谱投影数据，并且所述处理器利用所述经训练的神经网络来处理所述非谱投影数据以产生所述谱体积图像数据。
4.根据权利要求3所述的扫描器，其中，所述训练非谱数据包括训练非谱投影数据。
5.根据权利要求4所述的扫描器，其中，所述非谱数据包括非谱体积图像数据，并且所述处理器利用所述经训练的神经网络来处理所述非谱体积图像数据以产生所述谱体积图像数据。
6.根据权利要求1所述的扫描器，其中，所述训练非谱数据包括训练非谱体积图像数据。
7.根据权利要求6所述的扫描器，其中，所述非谱体积图像数据是未经校正的谱体积图像数据。
8.根据权利要求6所述的扫描器，其中，所述非谱体积图像数据是部分校正的谱体积图像数据，所述部分校正的谱体积图像数据是至少针对射束硬化和散射辐射没有被校正的。
9.根据权利要求4或6至8中的任一项所述的扫描器，其中，所述神经网络被训练为使由所述神经网络生成的谱体积图像数据与所述训练非谱数据之间的差异最小化。
10.根据权利要求6至7中的任一项所述的扫描器，其中，所述非谱体积图像数据是经校正的谱体积图像数据。
11.一种非谱计算机断层摄影扫描器，包括：
辐射源，其被配置为发射X射线辐射；
...
【专利技术属性】
技术研发人员：白传勇，YM·朱，S·路，许世昱，党颢，H·赖，D·麦克奈特，汪蕙，
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
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。