用于从所获取的投影数据产生感兴趣区域的经校正的图像的装置、方法和计算机程序制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用于一种从所获取的投影数据（６０）产生感兴趣区域的经校正的图像的装置，其中，对未经校正的中间图像（７４）进行重建。对未经校正的中间图像（７４）进行校正，并且对经校正的中间图像（８５）的图像元素进行分类。以具有取决于低密度类别值的值的图像元素来替换经校正的５中间图像（８５）的具有高密度或低密度类别的图像元素，以生成合成图像（９０）。通过对合成图像（９０）前向投影而生成合成投影数据（９６），并且以相对应的合成投影数据（９６）来替换对高密度类别有贡献的所获取的投影数据，以生成经校正的投影数据（１１２）。１０经校正的投影数据（１１２）用于对经校正的图像进行重建。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于从所获取的投影数据产生感兴趣区域的经校正的图像的装置、方法和计算机程序。本专利技术还涉及用于对感兴趣区域进行成像的成像系统、成像方法和计算机程序，其中，获取了投影数据，并且从所获取的投影数据产生感兴趣区域的经校正的图像。
技术介绍
用于产生感兴趣区域的经校正的图像的装置例如为计算机断层摄影系统，其获取投影数据，并且从这些所获取的投影数据重建感兴趣区域的图像。这种计算机断层摄影系统包括用于校正感兴趣区域的图像的校正单元，以减少图像中的伪影。具体而言，这种计算机断层摄影系统可包括用于减少图像内金属伪影的校正单元。如果所成像的感兴趣包含高密度区域，例如金属植入物、牙科填充物或其他高辐射吸收区域，则出现金属伪影。通常，金属伪影作为源自高密度区域的条纹而出现在重建图像中。通过高密度区域的投影线积分是高度衰减的，从而导致了极大的测量误差，并且滤波反投影或其他重建方法将这一测量误差转化为通常称为金属伪影的条纹图像伪影。具体而言，这些金属伪影在计算机断层摄影中是严重的问题，尤其是在存在高密度、中密度和低密度图像元素时，例如，在对头部和颈部成像中(由于牙科填充物的原因)或者在骨科应用中(由于植入物的原因)。 文献WO 2005/008586公开了一种用于计算机断层摄影系统的金属伪影校正。在这一校正中，对中间图像进行重建，并且将所述中间图像分割成低密度(例如软组织)、中密度(例如骨骼)和高密度(例如金属)。中间图像的所分割出的高密度部分用于识别所获取的投影数据中的高密度阴影，并且使用虚拟投影数据替换高密度阴影内的所获取的投影数据，通过将低和高密度部分的图像元素(即，例如体素或像素)设置为取决于低密度图像元素的值，并且通过对这一经修改的中间图像前向投影而得到虚拟投影数据来确定所述虚拟投影数据。这些虚拟投影数据用于填充所获取的投影数据中的高密度阴影中的间隙。经修改的所获取的投影数据(即具有已被用于替换高密度阴影内的所获取的投影数据的虚拟投影数据的所获取的投影数据)用于对感兴趣区域的经校正的最终图像进行重建。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供用于从所获取的投影数据产生感兴趣区域的经校正的图像的装置、方法和计算机程序，其进一步改进了对图像的校正，具体而言为对图像中高密度伪影的校正。 在本专利技术的第一方面，提出了一种用于从所获取的投影数据产生感兴趣区域的经校正的图像的装置，其中，所述装置包括 -重建单元，其用于从所获取的投影数据重建感兴趣区域的未经校正的中间图像， -校正单元，其用于校正所述未经校正的中间图像内的伪影，以生成经校正的中间图像， -分类单元，其用于将经校正的中间图像的图像元素至少分类为高密度类别、中密度类别和低密度类别， -图像元素替换单元，其用于以取决于低密度类别的图像元素值的图像元素值来替换经校正的中间图像的为高密度类别和低密度类别的图像元素的图像元素值，以生成合成图像， -前向投影单元，其用于对合成图像前向投影，以生成合成投影数据，以及 -投影替换单元，其用于以相对应的合成投影来替换对高密度类别的图像元素有贡献的所获取的投影数据，以生成经校正的投影数据，其中，所述重建单元适于从经校正投影数据重建感兴趣区域的经校正的图像。 本专利技术所基于的思想为对中间图像进行校正，从而减少所述中间图像内的伪影。因此改进了由分类单元进行的随后的分类，即降低了将图像元素分配至错误的类别的可能性。由于图像校正的质量取决于对图像元素的正确分类，因此对中间图像内的伪影的校正改进了所校正的图像的质量。 图像元素例如为图像的像素或者体素。 分类单元优选地通过使用高密度/中密度阈值和中密度/低密度阈值来将图像元素分类为高密度类别、中密度类别和低密度类别。这些阈值优选地为预先确定的。将具有大于高密度/中密度阈值的图像值的图像元素分配至高密度类别。将具有高密度/中密度阈值和中/低密度阈值所跨越的范围内的图像值的图像元素分配至中密度类别，并且将具有小于中/低密度阈值的图像值的图像元素分配至低密度类别。优选地预先确定这些阈值，从而使得高密度类别包括至少与金属材料相对应的图像元素，而中密度类别包括至少与骨骼相对应的图像元素，并且低密度类别包括至少与人类软组织相对应的图像元素。所述高密度/中密度阈值优选地在2000至3000HU范围内，进一步优选地为2000HU。优选的中/低密度阈值例如为500HU。 优选地，校正单元包括识别单元，所述识别单元用于识别未经校正的中间图像内的高密度图像元素，以便校正高密度图像元素所生成的伪影，并且分类单元适于通过使用所述中间图像的所识别的高密度图像元素来将经校正的中间图像的图像元素分类为高密度类别，从而使得经校正的中间图像的高密度类别的图像元素对应于未经校正的中间图像的所识别的高密度图像元素。如果校正单元已校正了中间图像，从而使得经校正的中间图像不包含具有高密度图像值的图像元素，则经校正的中间图像的高密度类别的图像元素为已被识别为未经校正的中间图像中的高密度图像元素的图像元素。例如，如果将未经校正的中间图像的第五图像元素识别为高密度类别的图像元素，则将经校正的中间图像的第五图像元素分类为高密度类别的图像元素，即使这一第五图像元素不再包括高密度图像值。 由于在本实施例中分类单元使用未经校正的图像的已经确定的所识别的高密度图像元素来进行分类，因此降低了用于分类的计算量。 优选地，所述校正单元包括 -投影替换单元，其用于以取决于对未经校正的中间图像的所识别的高密度图像元素没有贡献的所获取的投影数据的虚拟投影数据来替换对未经校正的中间图像的所识别的高密度图像元素有贡献的所获取的投影数据，从而得到经修改的投影数据， -重建单元，其用于使用经修改的投影数据重建经校正的中间图像。这减少了由高密度图像元素引起的伪影，因此改进了对高、中和低密度类别的分类，从而进一步改进了对感兴趣区域的经校正的图像内的伪影的减少。 优选地，通过前向投影所识别的高密度图像元素而确定所获取的投影中的高密度图像元素阴影，从而确定对未经校正的中间图像的所识别的高密度图像元素有贡献的所获取的投影数据。这允许以低计算量和高可靠性来确定对未经校正的中间图像的所识别的高密度图像元素有贡献的所获取的投影数据。 进一步优选地，校正单元适于通过阈值化来识别高密度图像元素。优选地，使用2000至3000Hounsfield单位(HU)范围内的阈值。进一步优选地，校正单元适于在阈值化之后执行形态学运算。例如，这一形态学运算例如可以为腐蚀运算，以排除孤立的高密度元素，例如孤立的金属图像元素。这些孤立的高密度图像元素例如可以由于噪声而出现。进一步优选地，作为替代或另外地，例如通过三个图像元素而在所识别的高密度图像元素上执行膨胀运算，以增加一安全裕度。这些运算允许以高质量和可靠性来识别与金属图像元素相对应的高密度图像元素。 进一步优选地，投影替换单元适于通过对所获取的投影数据进行插值而确定虚拟投影数据，所述所获取的投影数据对未经校正的中间图像的所识别的高密度图像元素没有贡献。进一步优选地，投影替换单元适于在与高密度图像元素阴影相邻的和在其之外的所获取的投影数据之间进行线性插值，所述高密度图像元素阴影由对高密度图像元素有贡献本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于从所获取的投影数据（６０）产生感兴趣区域的经校正的图像的装置，所述装置包括：　－重建单元（７０），其用于从所述所获取的投影数据（６０）重建所述感兴趣区域的未经校正的中间图像（７４），　－校正单元（７５），其用于校正所述未 经校正的中间图像（７４）内的伪影以生成经校正的中间图像（８５），　－分类单元（７８），其用于将所述经校正的中间图像（８５）的图像元素至少分类为高密度类别、中密度类别和低密度类别，　－图像元素替换单元（８８），其用于以取决于所述低 密度类别的图像元素值的图像元素值来替换所述经校正的中间图像（８５）的为所述高密度类别和所述低密度类别的图像元素的图像元素值，以生成合成图像（９０），　－前向投影单元（９４），其用于对所述合成图像（９０）前向投影，以生成合成投影数据（９ ６），以及　－投影替换单元（１１０），其用于以相对应的合成投影数据（９６）来替换对所述高密度类别的图像元素有贡献的所获取的投影数据（６０），以生成经校正的投影数据（１１２），　其中，所述重建单元（７０）适于从所述经校正的投影数据 （１１２）重建所述感兴趣区域的经校正的图像。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：T克勒，
申请(专利权)人：皇家飞利浦电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]