基于最小三维凸包的锥束ＣＴ快速重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最小三维凸包的锥束ＣＴ快速重建方法，对试件进行锥束ＣＴ圆周扫描采集一组投影图像，将该组所有投影图像裁剪为边长为Ｅ个象素的一组正方形投影图像；计算重建空间中该试件的最小三维凸包参数；对正方形投影图像计算得到一组象素灰度为单精度浮点型的对数图像；对对数图像进行ＦＤＫ算法中的滤波处理，将最小三维凸包体素化，分配重建内存空间，再按Ｚ线优先重建算法并采用单指令多数据技术重建最小三维凸包内的体素；将重建结果按其坐标系存储为Ｘ向、Ｙ向或Ｚ向的序列切片图像，并释放重建所占内存空间。本发明专利技术有效提高了锥束ＣＴ的重建速度，降低了重建算法对内存大小的要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于CT系统图像重建领域，涉及对锥束CT系统中基于最小三维凸包进行 CT图像快速重建的方法。
技术介绍
计算机断层成像技术(Computed Tomography, CT)是通过对物体不同角度的射线 投影重建而获取被测物体内部断层图像信息的成像技术。锥束CT利用锥形束X射线源和 面阵探测器采集被测物体的投影数据，与传统二维CT相比，锥束CT 一次扫描即可重建出数 百甚至上千个断层图像，具有射线利用率高、切片连续、切片内和切片间空间分辨率相同、 精度高等特点。锥束CT应用中的一个关键问题就是提高图像重建速度。目前在商业领域中，应用 最广泛的是FDK滤波反投影重建算法，该算法相比于其它重建算法具有较高的运算效率， 但其反投影过程的计算复杂度仍然达到0(N4)，其中N为投影数据的尺寸，反投影运行时间 占整个重建过程的98%以上。因此，要想提高FDK算法的重建速度，关键在于反投影过程的 优化。从目前的文献资料来看，FDK快速重建主要分为以下两类一是FDK重建算法的改 进及代码优化，该类方法主要通过一些近似处理以减少反投影过程的运算量，可能引入一 些新的重建误差，如P-FDK、S-FDK、T-FDK等FDK衍生算法；二是采用并行计算技术，如采用 工作站配以专门的阵列处理器实现并行计算。毛海鹏、张定华、梁亮等人在《系统仿真学报》 (2004,16(11) =2486-2489)的文章“一种基于PC的快速三维图像重建方法”中对FDK重建 算法进行改进并结合数据并行处理提出了 Z线优先重建算法，在PC机上实现了三维图像快 速重建。传统的锥束CT图像重建方法是将重建空间限定在一个立方体中，针对重建空间 中的每个体素进行反投影计算，但有的体素并没有被检测物体所覆盖，从而导致不必要的 计算量。感兴趣区域(Region of Interest, R0I)法是图像重建中一种非常实用的降低计 算量的方法。使用某些先验知识来生成图像重建的ROI边界范围，如圆柱域或球形域等，仅 重建位于ROI内的体素，而忽略那些位于ROI之外的体素。采用内切圆柱域ROI可将重建 体素的数目减少至原数目的η /4 (Ζ线优先重建算法即采用了这种方法)，而采用内切球形 域ROI可减少至原数目的π/6。张顺利、张定华、赵歆波等人在《计算机辅助设计与图形学 学报》(2009，21⑵160-164)的文章“基于最小区域的快速CT图像重建”针对线阵平行束 CT重建方式提出了一种基于最小区域的快速CT重建方法，在二维CT重建中进一步减少了 重建的计算量，但该方法不适用于锥束CT。
技术实现思路
为了克服现有技术仍然存在大量非物体部分体素重建计算的不足，本专利技术提供一 种基于最小三维凸包的锥束CT快速重建方法，在确保物体完整重建的前提下，进一步减少重建体素的数量，达到提高锥束CT重建速度的目的。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤(1)对试件进行锥束CT圆周扫描，采集一组投影图像，将该组所有投影图像按相 同位置和大小裁剪为边长为E个象素的一组正方形投影图像，并确保该组正方形投影图像 的边长E比试件投影边长至少大20个象素；(2)根据步骤(1)所得的一组正方形投影图像计算重建空间中该试件的最小三维 凸包参数；(3)对步骤(1)所得的一组正方形投影图像分别计算其公知的对数图像，得到一 组象素灰度为单精度浮点型的对数图像；(4)对上一步所得的对数图像进行FDK算法中的滤波处理，滤波函数采用公知的 S-L滤波器、R-L滤波器或SL-W滤波器；(5)将最小三维凸包体素化，分配重建内存空间，再按Z线优先重建算法并采用单 指令多数据(SIMD)技术重建最小三维凸包内的体素；(6)将重建结果按其坐标系存储为X向、Y向或Z向的序列切片图像，并释放重建 所占内存空间。在上述步骤⑵中，将最小三维凸包定义为包含试件的最小柱状体，且其Z向截面 为相同的二维凸包。确定最小三维凸包，就是要确定其3个基本参数截面形状、高度和在 重建空间中的位置，具体步骤如下1)设该组投影图像的列方向为扫描轴方向(即Z向)，分别对各幅投影图像按列 叠加成一行图像(假设每幅图像的高为M,宽为N，H幅图像分别按列叠加，“一行图像”是形 成了 H个IXN的图像)；2)对上一步获取的每一行图像，分别计算其试件投影区域的左分割点P1*右分割 点P2，计算步骤如下①生成一个与叠加后的一行图像象素个数相等的单精度浮点型一维数组，并将该 数组全部置1，该数组元素序列与该行图像象素序列相对应，用于存储对应象素的标识值；②对该行图像除左右两端η个象素外的每个象素分别取其左右等量的η个象素， 设其左边象素灰度之和为IV，右边象素灰度之和为τκ，则该象素的标识值为ιγ/τκ并存入数 组中与该像素对应的位置；η取3 7 ；③在数组中从左向右查找第一个局部极大值礼，准则为礼大于1.01且同时大于 或等于其左右的各3 5个值，然后取左分割阈值& = (1+MJ/2，从礼向左查找得到的第 一个小于&的值所对应的象素就是左分割点P1 ；④在数组中从右向左查找第一个局部极小值Μκ，准则为Mr小于0. 99且同时小于 或等于其左右的各3 5个值，然后取右分割阈值Sk = (1+MK)/2，WMK向右查找得到的第 一个大于Sk的值所对应的象素就是右分割点P2 ；⑤分别将P1往左移3 5个象素，P2往右移3 5个象素，以增强算法可靠性。3)以锥束CT重建空间的旋转中心为原点、以0°扫描时的中心射束为Y轴、以 90°扫描时的中心射束为X轴建立直角坐标系，射线源和探测器绕原点旋转，设射线源到 旋转中心的距离为Dso，探测器到旋转中心的距离为Dod。以射线源在0°扫描位置成像为 例，射线源R的坐标为(0，Dso)，P1的坐标为(-0' P1, -Dod)，P2的坐标为(0' P2, -Dod)，分别计算射线RP1和RP2与重建空间Z向切片正方形内切圆的交点(共4个)，相应两个交 点连线即得到该位置处的两条包络线段。对于其余的每次成像(设其扫描角度为θ )，先将 其放在0°扫描位置并按上述方法计算出4个交点，然后将这4个交点分别绕原点旋转θ 角，再把相应两个交点连线即得到该扫描角度处的两条包络线段。最后由总数为投影图像 数量2倍的包络线段所围成的中间图形就是最小三维凸包的截面形状，是一个二维凸包；4)确定最小三维凸包的高度任取一幅投影图像，将其按行叠加成一列，从该列 的上端点往下取连续的10 20个象素(该部分是不含试件投影的背景区域)，计算这些象 素的灰度均值，并以该均值的0. 95 0. 98倍为分割阈值，由该列图像的上端点向下查找， 所得到的第一个比分割阈值小的象素位置即为最小三维凸包的上限位置Zmax ；由该列图像 的下端点向上查找，所得到的第一个比分割阈值小的象素位置即为最小三维凸包的下限位 置Zmin ；则(Zmax_Zmin+l)即为最小三维凸包的高度；为便于Z线优先的SIMD计算，需通过Zmin 或Zmax的增大或减小使最小三维凸包的高度规整为与原值最接近的4的整数倍；5)最小三维凸包在重建空间中的位置，由上述步骤3)中最小三维凸包的截面形 状在XOY平面中的位置和上述步骤4)中的最小三维凸包的上限本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于最小三维凸包的锥束ＣＴ快速重建方法，其特征在于包括下述步骤：（１）对试件进行锥束ＣＴ圆周扫描，采集一组投影图像，将该组所有投影图像按相同位置和大小裁剪为边长为Ｅ个象素的一组正方形投影图像，并确保该组正方形投影图像的边长Ｅ比试件投影边长至少大２０个象素；（２）根据步骤（１）所得的一组正方形投影图像计算重建空间中该试件的最小三维凸包参数；（３）对步骤（１）所得的一组正方形投影图像分别计算其公知的对数图像，得到一组象素灰度为单精度浮点型的对数图像；（４）对上一步所得的对数图像进行ＦＤＫ算法中的滤波处理，滤波函数采用公知的Ｓ－Ｌ滤波器、Ｒ－Ｌ滤波器或ＳＬ－Ｗ滤波器；（５）将最小三维凸包体素化，分配重建内存空间，再按Ｚ线优先重建算法并采用单指令多数据技术重建最小三维凸包内的体素；（６）将重建结果按其坐标系存储为Ｘ向、Ｙ向或Ｚ向的序列切片图像，并释放重建所占内存空间。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：黄魁东，张定华，李明君，卜昆，程云勇，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]