探测器故障下医用CT图像重建的容错算法开发
发布时间：2021-12-23 08:18
鉴于我国各临床机构早期投入使用的CT设备已进入老化和故障期,提出了一种能应对探测器故障的CT图像重建的容错算法。该算法针对探测器故障导致的实测投影数据异常以及图像中进一步出现的环状伪影的去除问题进行了研究,提出对投影数据异常值具备容错机制的L1范数差,并利用凸优化领域的近端分裂理论构建出行处理型迭代算法。此外,通过向L1范数叠加全变分（TV）惩罚项,使新算法在去除环状伪影方面更具鲁棒性。数字模型和实际临床CT图像的重建实验表明:传统的L2范数重建受严重伪影影响,而L1范数和L1-TV范数能实现图像的完美重建。
【文章来源】：天津职业技术师范大学学报. 2020,30(01)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
CT设备获取人体断面图像的扫描过程
即探测器故障情况下，测得的投影数据值远小于探测器正常工作条件下的测得值。重建图像中环状伪影的产生机理阐述如下：在图像重建的反投影这一关键步骤中，受损害的投影数据使得该通路上的各像素由于得不到有效恢复而取值大幅减小。此外，根据重建规则，反投影运算会在各角度方向依次进行，进而使得无法恢复正常取值的像素在某一路径进行重合。180°的反投影运算使得该路径逐渐演变为半圆形结构，而且重合次数足够多的像素取值偏大，重合次数少的像素取值偏小。该半圆形结构即对应重建图像中由相邻的亮区和暗区所组成的环状伪影。完整、1个和2个探测器故障的投影数据与相应滤波反投影算法（filtered back-projection,FBP）的重建图像如图2所示。探测器无故障和随机性出现1个和2个探测器故障时，由一般商业CT搭载的FBP算法重建了经典Shepp-Logan模型。由图2可知，完好投影数据可重建出理想图像，探测器故障可引起投影数据的某一列数据异常，进而导致重建图像中的环状伪影。伪影出现个数与出现故障探测器个数一致。
本文进一步设计了条件严苛的验证实验，即假定探测器的故障个数为9个。各项实验中的参数取值不变。9个探测器故障条件下各算法的无噪声影响和有噪声影响的重建结果如图4所示。图4(a）、（c）、（e）为在无噪声影响下用各种范数进行图像重建的实验结果。由结果图像可知，严重的环状伪影分布于整幅L2范数的重建图像，并且在环状伪影的起点和终点处存在显著的直线型伪影。图像的某些细节信息被伪影覆盖，并且高灰度值的环状伪影降低了图像原有信息的对比度。在L1范数的重建图像中，高灰度值的环状伪影被有效去除，并且在环状伪影的起点和终点处的直线型伪影也被完全去除。图像的细节信息得到了较好的保存。然而，在L1的结果图像中，仍有暗黑色环状伪影瘢痕残留。L1-TV算法得到了最佳实验效果，伪影被完全去除，图像细节保存完好，并且各组织结构均匀一致。鉴于CT图像采集过程中会受到电子噪声的影响，为了使该实验更接近实际运行机制，在投影数据中加入了均值为0、方差值为6.0的高斯噪声和发射光子数为5.0×105条件下的泊松噪声。各项实验中其余参数取值不变，为控制统计噪声将循环次数k设定为200。图4(b）、（d）、（f）为在2种噪声影响下用各种范数进行图像重建的实验结果。在L2范数的重建图像中充满了亮暗并存的环状伪影以及统计噪声，环状伪影与物体边缘交界处可见部分组织结构变形。L1范数重建充分去除了环状伪影的明亮区域和部分统计噪声。L2范数重建中的部分组织结构变形得以恢复。L1-TV算法有效去除了环状伪影和统计噪声，然而由于为达到去除统计噪声目的而进行的过度平滑使得图像微小细节结构有所消失。图4 9个探测器故障条件下各算法的无噪声影响和有噪声影响的重建结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]CT设备质量控制的现状与展望[J]. 伍健,耿建华. 中国医学装备. 2018(11)
[2]X射线CT环形伪影去除方法[J]. 马继明,宋岩,王群书,宋顾周,张建奇,夏惊涛,韩长材,段宝军,杜继业,周鸣. 强激光与粒子束. 2014(12)
[3]多层螺旋CT无创冠状动脉成像的临床应用和进展[J]. 宋兰,张竹花,金征宇. 中国医学科学院学报. 2006(01)
[4]安徽省二手CT机应用质量现状与对策[J]. 吴品森. 安徽预防医学杂志. 2003(06)
本文编号：3548130
【文章来源】：天津职业技术师范大学学报. 2020,30(01)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
CT设备获取人体断面图像的扫描过程
即探测器故障情况下，测得的投影数据值远小于探测器正常工作条件下的测得值。重建图像中环状伪影的产生机理阐述如下：在图像重建的反投影这一关键步骤中，受损害的投影数据使得该通路上的各像素由于得不到有效恢复而取值大幅减小。此外，根据重建规则，反投影运算会在各角度方向依次进行，进而使得无法恢复正常取值的像素在某一路径进行重合。180°的反投影运算使得该路径逐渐演变为半圆形结构，而且重合次数足够多的像素取值偏大，重合次数少的像素取值偏小。该半圆形结构即对应重建图像中由相邻的亮区和暗区所组成的环状伪影。完整、1个和2个探测器故障的投影数据与相应滤波反投影算法（filtered back-projection,FBP）的重建图像如图2所示。探测器无故障和随机性出现1个和2个探测器故障时，由一般商业CT搭载的FBP算法重建了经典Shepp-Logan模型。由图2可知，完好投影数据可重建出理想图像，探测器故障可引起投影数据的某一列数据异常，进而导致重建图像中的环状伪影。伪影出现个数与出现故障探测器个数一致。
本文进一步设计了条件严苛的验证实验，即假定探测器的故障个数为9个。各项实验中的参数取值不变。9个探测器故障条件下各算法的无噪声影响和有噪声影响的重建结果如图4所示。图4(a）、（c）、（e）为在无噪声影响下用各种范数进行图像重建的实验结果。由结果图像可知，严重的环状伪影分布于整幅L2范数的重建图像，并且在环状伪影的起点和终点处存在显著的直线型伪影。图像的某些细节信息被伪影覆盖，并且高灰度值的环状伪影降低了图像原有信息的对比度。在L1范数的重建图像中，高灰度值的环状伪影被有效去除，并且在环状伪影的起点和终点处的直线型伪影也被完全去除。图像的细节信息得到了较好的保存。然而，在L1的结果图像中，仍有暗黑色环状伪影瘢痕残留。L1-TV算法得到了最佳实验效果，伪影被完全去除，图像细节保存完好，并且各组织结构均匀一致。鉴于CT图像采集过程中会受到电子噪声的影响，为了使该实验更接近实际运行机制，在投影数据中加入了均值为0、方差值为6.0的高斯噪声和发射光子数为5.0×105条件下的泊松噪声。各项实验中其余参数取值不变，为控制统计噪声将循环次数k设定为200。图4(b）、（d）、（f）为在2种噪声影响下用各种范数进行图像重建的实验结果。在L2范数的重建图像中充满了亮暗并存的环状伪影以及统计噪声，环状伪影与物体边缘交界处可见部分组织结构变形。L1范数重建充分去除了环状伪影的明亮区域和部分统计噪声。L2范数重建中的部分组织结构变形得以恢复。L1-TV算法有效去除了环状伪影和统计噪声，然而由于为达到去除统计噪声目的而进行的过度平滑使得图像微小细节结构有所消失。图4 9个探测器故障条件下各算法的无噪声影响和有噪声影响的重建结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]CT设备质量控制的现状与展望[J]. 伍健,耿建华. 中国医学装备. 2018(11)
[2]X射线CT环形伪影去除方法[J]. 马继明,宋岩,王群书,宋顾周,张建奇,夏惊涛,韩长材,段宝军,杜继业,周鸣. 强激光与粒子束. 2014(12)
[3]多层螺旋CT无创冠状动脉成像的临床应用和进展[J]. 宋兰,张竹花,金征宇. 中国医学科学院学报. 2006(01)
[4]安徽省二手CT机应用质量现状与对策[J]. 吴品森. 安徽预防医学杂志. 2003(06)
本文编号：3548130
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