一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法。该方法的步骤为，先对样本进行CT扫描获得原始数据并同时进行亮/暗电流校正，根据校正后数据利用CUDA与多线程CPU的协同运算快速获得重建的CT原始图像，并通过分段重建流式传输在降低对内存与显存要求的同时降低总时间，根据特定位置的断层图像的二位灰度熵来计算成像系统的射线源光轴偏移值、探测器中心偏离值、物体距离以及探测器距离，在反投影重建时校正上述参数并获得最终CT重建图像。相比现有技术，本发明专利技术在提升速度、提升质量的同时，还降低了对运算空间的要求以及CT成像系统各个部件精度的要求，同时在不使用标定物的情况下完成空间参数的计算。用标定物的情况下完成空间参数的计算。用标定物的情况下完成空间参数的计算。

【技术实现步骤摘要】
一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法


[0001]本专利技术本专利技术涉及CT成像领域，特别涉及一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法。

技术介绍

[0002]锥形CT重建通常非常耗时，需要比较多运算空间与运算性能，且需要成像系统各个部分都保持比较高精度的算法。比如在1500x2000像素探测器，旋转一周获取720张投影图，探测器距离为10000倍探测器像素边长的情况下，原始数据本身占据大于4GB的内存，使用CUDA加速需要占据超过8GB的显存，根据重建视野及分辨率的不同，重建结果占据大概10到30GB不等。与此同时，在系统误差方面，旋转轴中心与探测器中心在只有1
°
偏差的情况之下，经过锥形CT光路的放大，最终将会在每个投影图上造成超过15个像素点的偏离，对最终的结果造成了很大影响。
[0003]现有的解决运算问题的方案通常是增加内存与显存，配备100GB以上的内存，一次性处理所有的投影图像。这些方案在确定了硬件条件之后就同时确定了整个系统的重建精度上限，无法进行超越方案设计精度的重建。另外，投影图加载、向GPU传输源数据、GPU进行断层图重建运算、从GPU读取结果等各个步骤间是相对独立的，这会导致传输数据时GPU处于空闲状态，而GPU进行运算时数据传输处于空闲状态，造成算力的浪费。
[0004]而在解决系统误差方面，现有方案通常使用硬件手段，包括用光栅尺测量旋转台距离，用光学瞄具预先对准调整光轴位置，加装大理石基座降低温度造成的形变等。这些手段成本较高，会大幅增加CT系统的造价。同时，在系统误差因为某种原因增加的时候只能观察到重建结果质量下降，无法通过软件检测误差原因，只能进行硬件检查。
[0005]因此，有必要提供一种新的CT重建方法以解决现有技术存在的问题。

技术实现思路

[0006](一)要解决的技术问题
[0007]本专利技术的目的就是为了解决这个技术问题：如何加快CT重建的速度，在保持重建图像的精度同时降低性能要求，并通过软件算法计算系统硬件误差。
[0008](二)技术方案
[0009]为了解决上述问题，本专利技术提供了如下技术方案，提出了一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法，具体如下。
[0010]一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0011]步骤A，对样本进行CT扫描获得原始数据；
[0012]步骤B，根据校正后数据，利用CUDA与多线程CPU的流水线式协同运算重建CT原始图像；
[0013]步骤C，根据正中间位置的断层图、较高与较低位置的断层图的二位灰度熵来计算成像系统的硬件误差参数，具体包括成像系统的旋转中心偏离值、探测器中心偏离值、物体
距离以及探测器距离；
[0014]步骤D，在反投影重建时，校正硬件误差参数，获得最终CT重建图像。
[0015]优选地，步骤B中所用的流水线式协同具体包括以下步骤：
[0016]步骤B1，CPU以系统内存大小为限，把原始的CT投影图重组为正弦图集；
[0017]步骤B2，以显存大小为限，把重组的正弦图集传输到GPU显存中；
[0018]步骤B3，根据实际情况作出选择，计算新的正弦图集，或者把部分GPU负责的重建任务调整到CPU上处理；
[0019]步骤B4，GPU基于显存中的正弦图重建出断层图，并通知CPU有哪些正弦图已经不再需要；
[0020]步骤B5，把断层图结果通过网络传输到分析用计算机；
[0021]其中，步骤B1、B2和B3由CPU负责处理，步骤B4和B5由GPU负责处理，两者相对独立。
[0022]优选地，步骤C中基于断层图通过软件手段计算硬件误差，具体步骤为：
[0023]步骤C1，单独重建位于目标区域正中央的断层图，以0.1mm为间隔，重建探测器x方向偏移值为
‑
10mm至10mm范围内的所有正中央断层图；以二维熵最低为标准选出其中最清晰的图片，记录对应的探测器x方向偏移值；
[0024]步骤C2，单独重建正中央断层图，代入x方向偏移值后，用同样的方法标准得出探测器y方向的偏移值；
[0025]步骤C3，使用FBP算法重建较高处一个断层以及较低处一个断层，用步骤C1中的方法计算这两层的x偏差，这两个偏差的差值就是旋转中心x方向上的偏离值，即旋转轴不严格竖直向上造成的越高的位置x轴偏移越大；该两层以外的x偏差值用线性插值获得；
[0026]步骤C4，先给定一个粗略的探测器
‑
射线源距离以及旋转轴
‑
射线源距离，使用FDK算法重建较高处一个断层以及较低处一个断层，以1mm为间隔，重建旋转轴
‑
射线源距离偏移值为
‑
100mm至100mm范围内的所有断层图，同样以二维熵最低为标准选出其中最清晰的图片，记录对应的旋转轴
‑
射线源距离；
[0027]步骤C5，在上述多个参数的基础上进行全局步进优化，以0.1mm为步长，对包括旋转中心偏离值、探测器中心偏离值、物体距离以及探测器距离在内的系统硬件参数中的每一个加上小幅改变，考察图片是变清晰还是变模糊，以图片最清晰时的参数组合作为最佳参数组合；
[0028]步骤C6，采用上述步骤获得最终的各个参数，用于进行所有断层图的重建。
[0029]优选地，在进行误差计算过程中，使用OTSU算法对断层图进行分割，并对分割后的图像计算二维熵来评价重建图像的清晰度。
[0030](三)有益效果
[0031]相对于现有技术而言，本专利技术具备显著积极的技术效果，主要分为两个方面。其一，本专利技术在现有运用GPU进行加速重建技术的基础上，改进了算法流程，使得CPU与GPU可以更好地协同工作，避免某一方空闲造成算力浪费，与只使用GPU进行重建的方案相比，在时间上优化了重建速度。并且，不同于其他方案中整体传输，整体运算，整体获得结果的路线，本专利技术中的技术方案采用流水线的形式，在空间上降低了运算过程中消耗，同时可以对超出系统最大内存空间的重建域进行重建。其二，不同于现有技术方案中，射线源光轴偏移、探测器中心偏移、物体距离以及探测器距离等硬件参数的两种获得方法，即需要精确的
硬件设备降低系统误差并提供硬件参数，或者需要一个特定的标定物在实际拍摄前进行一次硬件标定，本专利技术技术方案可以靠软件算法，从探测器图片数据本身计算这些参数。这能够提高系统对硬件误差的容忍度，降低了制造成本与维护成本，也使得系统整体放大率等设置可以由用户自行设置而不需要经过额外的硬件标定。
附图说明
[0032]图1为本专利技术提供的CT重建方法流程图
[0033]图2为CT图像采集系统示意图
[0034]图3为本专利技术中使用的CPU/GPU协同重建流程
[0035]图4为使用不同的总角度数得到的断层重建效果示意图
[0036]图5为三种不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，对样本进行CT扫描获得原始数据；步骤B，根据校正后数据，利用CUDA与多线程CPU的流水线式协同运算重建CT原始图像；步骤C，根据正中间位置的断层图、较高与较低位置的断层图的二位灰度熵来计算成像系统的硬件误差参数，具体包括成像系统的旋转中心偏离值、探测器中心偏离值、物体距离以及探测器距离；步骤D，在反投影重建时，校正硬件误差参数，获得最终CT重建图像。2.根据权利要求1所述的针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法，其特征在于，步骤B中所用的流水线式协同具体包括以下步骤：步骤B1，CPU以系统内存大小为限，把原始的CT投影图重组为正弦图集；步骤B2，以显存大小为限，把重组的正弦图集传输到GPU显存中；步骤B3，根据实际情况作出选择，计算新的正弦图集，或者把部分GPU负责的重建任务调整到CPU上处理；步骤B4，GPU基于显存中的正弦图重建出断层图，并通知CPU有哪些正弦图已经不再需要；步骤B5，把断层图结果通过网络传输到分析用计算机；其中，步骤B1、B2和B3由CPU负责处理，步骤B4和B5由GPU负责处理，两者相对独立。3.根据权利要求1所述的针对锥形CT的图像重建及系统误差校正的方法，其特征在于，步骤C中基于断层图通过软件手段计算硬件误差，具体步骤为：步骤C1，单独重建位于目标区域正中央的断层图，以0.1mm为间隔，重建探测器x方向偏移值为
‑
10mm至10mm范围内的所有正中央断层图；以二维...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶军立，刘凌波，许先志，乐辉，
申请(专利权)人：武汉谷丰光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：