一種基于軌跡的ct圖像金屬偽影去除方法
【專利摘要】本發(fā)明是一種基于軌跡的CT圖像金屬偽影去除方法。針對經(jīng)典的NMAR金屬偽影去除算法中，不可避免地在金屬與高密度組織（骨頭、金屬）間引入新偽影的問題。該方法在NMAR算法中的金屬區(qū)域插值之后，增加了對多個高密度組織投影中重疊區(qū)域進行特殊修復的方法，主要采用基于像素投影軌跡插值的方法。首先，前向投影得到每個高密度組織像素的投影軌跡；進而對軌跡上與其他高密度組織有重疊的區(qū)間進行修復，對所有高密度組織像素點重復以上修復過程，得到最終修復好的正弦圖。該方法在經(jīng)典NMAR算法的基礎(chǔ)上，增加了基于軌跡的插值方法，大大減少了重建圖像中新偽影的引入。大量結(jié)果顯示修復后的圖像金屬偽影去除的效果較好。
【專利說明】一種基于軌跡的CT圖像金屬偽影去除方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及用于計算機斷層攝影(CT)中減少金屬偽像的方法，具體涉及一種CT圖像原始投影數(shù)據(jù)來定位新引入偽影的軌跡，進而進行偽影去除方法的研究及實現(xiàn)。
【背景技術(shù)】
[0002]在放射治療中，一方面，對于具有金屬植入體(諸如牙齒填充物、合金股骨頭，如圖1)的病人，一般會產(chǎn)生嚴重的陰影偽像。這種情況對于腦部或前列腺中的腫瘤非常常見。另一方面，醫(yī)生通常用很小的金屬標記來對腫瘤進行定位，這同樣引入了金屬偽像。在腫瘤的放射治療中，由計算機斷層攝影(CT)圖像提供的腫瘤位置準確度以及放療射線劑量分布是非常重要的，因此有必要減少金屬偽像的影響。
[0003]圖2是現(xiàn)有技術(shù)的NMAR方法的流程圖。
[0004]方法開始于步驟1，利用原始正弦圖(CT機原始掃描數(shù)據(jù))對金屬偽像進行首次重構(gòu)。這種首次重構(gòu)是對金屬偽像的普通重構(gòu)，具有很大的顯示視野(DF0V)(通常為50cm，根據(jù)用戶的指定而不同)。
[0005]在步驟2-1中，進行金屬分割。其中，將通過手動指定的閾值從首次重構(gòu)圖像中得到原始的金屬掩膜。然后，在擴張之后，將對原始金屬掩膜進行腐蝕，以移除斑點并填充空洞。
[0006]在步驟2-2中，進行多閾值分割。其中，將通過手動指定的多閾值，從首次重構(gòu)圖像中得到一幅無噪聲又盡可能接近原圖的優(yōu)化圖像，來作為校正的標準；最終分為三類，空氣像素通常置為1024、肌肉組織像素通常置為2048、骨頭像素保持不變、金屬像素與肌肉組織相同，通常置為2048。
[0007]在步驟3-1中，進行二進制前向投影(FP)。其中，將金屬掩膜前向投影以找到將包含金屬的投影的檢測器單元。
[0008]在步驟3-2中，多閾值圖像進行前向投影(FP)。其中，將多閾值圖像進行前向投影以獲取一幅用于作為歸一化標準的正弦圖數(shù)據(jù)。
[0009]在步驟4中，進行歸一化。利用原始正弦圖數(shù)據(jù)除以步驟3-2得到的多閾值圖像正弦圖數(shù)據(jù)。
[0010]在步驟5中，進行區(qū)域數(shù)據(jù)插值?；诓襟E4得到的正弦圖，在找出金屬檢測器單元之后，通過沿通道、行和視圖方向的插值來修正這些檢測器的投影值。以歸一化的正弦圖進行金屬區(qū)域修復，而非直接在原始正弦圖上修復，是為了使得修復區(qū)域的插值結(jié)果更加平滑。
[0011]在步驟6中，進行去歸一化，完成視圖。利用原始正弦圖數(shù)據(jù)乘以步驟32得到的多閾值圖像正弦圖數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)修正完畢。
[0012]在步驟7中，進行最終重構(gòu)。這種最終重構(gòu)將使用經(jīng)修正的示圖和用戶定義的重建參數(shù)。重構(gòu)后的圖像將不再包含金屬；還需要進行金屬替換。為了使金屬重新出現(xiàn)，將步驟2中的金屬貼回到上述得到的重構(gòu)圖像中。為避免參差不齊的效果，可以添加平滑。[0013]這種歸一化金屬偽像去除(NMAR)技術(shù)能夠很好地處理大部分臨床情況。但是，其具有某些缺點，在掃描含多個金屬的牙齒圖像時。這在臨床醫(yī)學中是非常普遍的；在某些放射治療中，諸如病人身上含有不同尺寸的金屬時。例如，在身上帶有合金股骨頭的前列腺癌患者的情況。具體而言，現(xiàn)有技術(shù)的NMAR方法在處理含有存在兩個主要缺點。
[0014]第一，在含有多個金屬時，則該NMAR方法,在去除原有金屬偽影的基礎(chǔ)上,在金屬之間區(qū)域出現(xiàn)黑色條帶，修復效果不好。
[0015]第二，在含有高密度骨頭時，則該NMAR方法在骨頭和金屬之間的區(qū)域，引入了新的條形偽影。
[0016]上述兩種偽影，是由于正弦圖中的金屬軌跡修復，導致了骨頭(高密度組織)像素軌跡在與金屬軌跡相交區(qū)域的不連續(xù)，進而引入的條形偽影。
[0017]圖1示意性地示出了用圖1的NMAR方法處理后高密度骨頭和金屬間引入的金屬偽像?？梢姡瑘D1(a)中在金屬與高密度骨頭間引入了大量的條形偽影。圖1(b)中的最上面的三顆金屬牙之間仍然存在黑色區(qū)域偽影。
[0018]如上所述，在經(jīng)典的NMAR中，當圖像同時包含多個金屬甚至高密度骨頭時，會在其中間引入新的條形偽影。也就是說，大多含金屬偽影的圖像，都會或多或少的引入此類偽影，即使是經(jīng)典的NMAR算法也存在這樣的缺點。還沒有非常針對性的算法來去除這些偽影。
[0019]因此，在經(jīng)典的NMAR算法基礎(chǔ)上，保持現(xiàn)有修復好的效果，而盡可能少地引入這些新的偽影，是亟待解決的問題 。
[0020]本發(fā)明的目的正是解決這一問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0021 ] 本發(fā)明是最新NMAR算法的改進，針對NMAR算法中，歸一化(步驟4 )與去歸一化(步驟7)之間的區(qū)域插值方法的部分軌跡方向不連續(xù)性，進而提出了一種基于軌跡平滑的插值方法，與上述經(jīng)典的NMAR算法相比，本發(fā)明提出的算法在保證正弦圖域中，數(shù)據(jù)沿通道、行和視圖方向的平滑性以外，進而對高密度組織結(jié)構(gòu)的投影軌跡方向進行平滑，更保證了其在其軌跡方向上的連續(xù)性，大大地減少了新偽影的引入；實驗結(jié)果顯示此方法可以用于CT醫(yī)學圖像的金屬偽影去除算法中，修復后的圖像金屬偽影去除的效果有很大提升。
[0022]常用的X-CT醫(yī)學圖像中，各種組織的CT值(像素值)如下:
[0023]
空氣的CT#:('廣1024
肌肉組織的CT#:1025~2048
骨火的 cm2049^3500
金屬的Cm>3500
[0024]本發(fā)明中正弦圖數(shù)據(jù)S大小為855*984，CT圖像I大小為512*512 ；
[0025]為了實現(xiàn)上述問題，本發(fā)明提供了一種有效的基于余弦投影的快速金屬軌跡定位算法，并將其運用到金屬偽影去除方法中。該方法具體包括:[0026]I)根據(jù)CT機對人體某個部位的斷層掃描，得到一幅原始掃描數(shù)據(jù)，稱為原始正弦圖SOTign (如圖4)。方法開始于步驟1，其中對原始數(shù)據(jù)進行首次重構(gòu)，得到原始(未校正)圖像Imign (如圖5)。
[0027]2)閾值分割:
[0028]①在步驟2-1中，對Imign中像素值IOTign > 5000的組織閾值分割，得到金屬掩膜圖像
Imetal
(如圖6)。
[0029]②在步驟2-2中，進行多閾值分割，得到圖像Iphot (如圖7)。其中，將通過手動指定的多閾值，分成三類，空氣、肌肉組織、骨頭，且每類組織置成單一像素值。理論上，即從原始圖像IOTign中得到一幅無噪聲又盡可能接近原圖的優(yōu)化圖像，來做為校正的標準。
[0030]③在步驟2-3中，對Itffign中像素值5000 > 1rign > 2249的組織閾值分割，得到骨頭掩膜圖像Ib-(如圖8)。
[0031]3)前向投影:
[0032]①在步驟3-1中，進行二進制前向投影(FP)，得到金屬區(qū)域正弦圖Smetal，并對SmetaI進行二值化，金屬區(qū)域為1， 其余為0(如圖9)。目的是，利用金屬掩膜前向投影以找到包含金屬的投影的檢測器單元。
[0033]②在步驟3-2中， 多閾值圖像進行前向投影(FP)，得到多閾值圖像正弦圖Sp,iOT(如圖10)。其中，將多閾值圖像進行前向投影以獲取一幅作為歸一化標準的正弦圖數(shù)據(jù)。
[0034]4)在步驟4中，進行歸一化得到Snmi (如圖11)。利用原始正弦圖數(shù)據(jù)SOTign除以步驟3-2得到的多閾值圖像正弦圖Sphot，可得Snmi:
[0035]Snorm-Sorign./Sprior ( I)
[0036]5)在步驟5中，針對S_中的金屬投影區(qū)域Smrtal進行插值得到(如圖
12)?；赟ni6tal非零區(qū)域，找出Snmi中金屬檢測器單元之后，通過沿通道、行和視圖方向采用線性插值的方法來修正這些檢測器的投影值。以歸一化的正弦圖進行金屬區(qū)域修復，而非直接在原始正弦圖上插值，是為了使得修復區(qū)域的插值結(jié)果更加平滑。
[0037]6)由于Snmff6p&修復后的金屬區(qū)域，保證了在沿通道、視圖方向的連續(xù)性，卻不能保證像素投影軌跡方向穿過此區(qū)域時的連續(xù)性(例如12中黑色箭頭方向等)，因此在重建圖像上金屬與高密度組織間易引起條形偽影。特此，對于高密度組織的投影方向不連續(xù)的問題，在步驟6中采取進一步的單個投影軌跡修復，具體如下:
[0038]由2-3 得到的骨頭掩膜圖像 Ibme，對V/(..r，.v) ，(I (x, y) G Ibone) n (I (x, y) > 0)重復以下操作:
[0039]①已知像素點I (x，y)，前向投影得到其二進制的投影軌跡正弦圖Straee (如圖13)。為了節(jié)省時間的考慮，也可參考專利《一種基于余弦積分的CT圖像金屬軌跡預測和偽影去除方法》(申請?zhí)?201310199843.4申請日:2013.05.25)，得到點I (x, y)投影軌跡(即單個像素點坐標，可以得到一條像素寬度為I的軌跡正弦線，其中軌跡處值為1，其余為O)。
[0040]②獲取正弦圖SNMTOpair中Straee軌跡上的值，存入一維數(shù)組Mtraee中。
[0041 ]^NormTracerepair ^trace* ^Normrepair? (2)
[0042]再將SNotTmc^pa中的非零值，存入一維數(shù)組Mtrara中，為軌跡數(shù)據(jù)修復做準備。
[0043]③檢測I (x，y)點投影軌跡Straee中，與Smetal軌跡的重疊區(qū)域。
[0044]令Strace0verlap = Strace+Sffletal (如圖 14)， (3)[0045]其中Sta—P等于2的軌跡即為重疊區(qū)間A。
[0046]④對Mtraee的區(qū)間A中數(shù)值進行插值修復。對Mtraee的區(qū)間A中數(shù)值置0，利用區(qū)間端點對兩區(qū)間內(nèi)數(shù)值進行插值修復得到Mtrac__，此處采用線性插值。結(jié)果如圖15 (黑色曲線為Mtrare數(shù)據(jù)曲線，紅色為修復后的對比結(jié)果)。
[0047]⑤將修復好的數(shù)組Mtracraep&賦值到正弦圖的投影軌跡中。定義一個新的正弦圖
^NormTracerepaired ^NormTracerepaire,
將MtMC;CT_中非零值一一對應地賦到SNOTmTMCOTepaiMd的非零軌跡上。
[0048]⑥對Ibme中每個非零像素點I (X，y)重復以上操作，最后得含有所有高密度組織(骨頭)投影軌跡的修復正弦圖也ed:
「00491 s= (') /(A-^)
Lwrw」 UNormoveriaprepaired\ ^ vjNormTracerepaired^ * 1k^trace v y
[0050]由于不同像素點的正弦圖軌跡可能有重疊區(qū)域，此處是利用Strac;6加和統(tǒng)計重疊次數(shù)，進而求軌跡像素點平均值；使其盡可能的沿所有投影軌跡都平滑。
[0051]⑦將正弦圖的非零區(qū)，對應賦值給步驟6得到的SNMTOpai,，即得到一幅修復后的歸一化正弦圖sNMTOpairad
[0052]7)在步驟7中，進行去歸一化。
[0053]Srepaire(j ^Normrepaired* ^^prior? (5)
[0054]得到正弦圖Srepaired。
[0055]8)在步驟8中，對正弦圖S^jairai的如上軌跡修復區(qū)域進行整體的高斯平滑，保證區(qū)域平滑性。具體如下:求出正弦圖sNOTrovOTlapMpairal與Smetal中非零區(qū)域的重疊部分(即所有軌跡修復部分)， [0056]^OverlapArea ^metal* ^Normoverlaprepaired? (6)
[0057]對Srepaired中Stjvwlaptoa大于0區(qū)域進行高斯平滑。得到最終修復后的正弦圖
^finalEepaired
(如圖16)，完成視圖。
[0058]9)在步驟9中，進行最終重構(gòu)，利用正弦圖Sfinalltepairal重構(gòu)出結(jié)果圖像。這種最終重構(gòu)將使用經(jīng)修正的示圖和用戶定義的重建參數(shù)。重構(gòu)后的圖像將不再包含金屬；還需要進行金屬替換。為了使金屬重新出現(xiàn)，將步驟2中的金屬貼回到上述得到的重構(gòu)圖像中。為避免參差不齊的效果，可以添加平滑。結(jié)果如圖17;
[0059]與經(jīng)典NMAR算法圖像(如圖1(a))相比，圖像有明顯的改善。
【專利附圖】

【附圖說明】:
[0060]圖1是利用NMAR算法修復常見的含有金屬偽影圖像后的效果圖。
[0061 ]圖2是經(jīng)典NMAR算法流程圖。
[0062]圖3是本專利提出的基于軌跡的NMAR算法流程圖。
[0063]圖4CT機對人體髖關(guān)節(jié)的斷層掃描后，得到原始掃描數(shù)據(jù)(正弦圖)。
[0064]圖5由圖4重建得到的原始斷層圖像。
[0065]圖6原始圖像中，分割得到的金屬掩膜圖像。
[0066]圖7原始圖像中，多閾值分割得到的多閾值圖像。。
[0067]圖8原始圖像中，分割得到的骨頭圖像。
[0068]圖9圖6前向投影得到對應的金屬軌跡正弦圖。[0069]圖10圖7前向投影得到對應的多閾值分割圖像正弦圖。
[0070]圖11歸一化后的正弦圖。
[0071]圖12對歸一化后的正弦圖中金屬軌跡進行插值修復后的正弦圖。
[0072]圖13單個高密度組織(骨頭)像素點在正弦圖中的投影軌跡。
[0073]圖14單個像素投影軌跡與金屬軌跡相加，求相交區(qū)間示意圖。
[0074]圖15如圖13中，所有非零像素值的曲線及區(qū)間修復效果。
[0075]圖16如上方法，得到的修復后的正弦圖。
[0076]圖17修復重建后的圖像，進而貼上金屬后的效果圖。
[0077]圖18金屬牙圖像應用本專利方法修復后的效果圖。
【具體實施方式】:
[0078]下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行進一步說明。
[0079]圖3示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的方法的流程圖。
[0080]I)根據(jù)CT機對人體某個部位的斷層掃描，得到一幅原始掃描數(shù)據(jù)，稱為原始正弦圖SOTign (如圖4)。方法開始于步驟1，其中對原始數(shù)據(jù)進行首次重構(gòu)，得到原始(未校正)圖像Imign (如圖5)。
[0081]2)閾值分割:
[0082]①在步驟2-1中，對Imign中像素值IOTign > 5000的組織閾值分割，得到金屬掩膜圖像Imrtal (如圖6)。然后，在擴張之后，將對原始金屬掩膜進行腐蝕，以移除斑點并填充空洞。
[0083]②在步驟2-2中，進行多閾值分割，得到圖像Iphot (如圖7)。其中，將通過手動指定的多閾值，從首次重構(gòu)圖像中得到一幅無噪聲又盡可能接近原圖的優(yōu)化圖像，來做為校正的標準；其中將原圖共分為三類:
[0084]空氣像素:1448 > 1rign > 0通常置為1024
[0085]肌肉組織像素:2248 > 1rign > 1449通常置為2048
[0086]骨頭像素:5000 > 1rign > 2249保持不變
[0087]其中IOTign > 5000 (金屬)置為與肌肉同類的2048。
[0088]③在步驟2-3中，對Itffign中像素值5000 > 1rign > 2249的組織閾值分割，得到骨頭掩膜圖像Ib-(如圖8)。
[0089]3)前向投影:
[0090]①在步驟3-1中，進行二進制前向投影(FP)，得到金屬區(qū)域正弦圖Snretal，并對SmetaI進行二值化，金屬區(qū)域為1，其余為0(如圖9)。目的是，利用金屬掩膜前向投影以找到包含金屬的投影的檢測器單元。
[0091]②在步驟3-2中，多閾值圖像進行前向投影(FP)，得到多閾值圖像正弦圖Sp,iOT(如圖10)。其中，將多閾值圖像進行前向投影以獲取一幅作為歸一化標準的正弦圖數(shù)據(jù)。
[0092]4)在步驟4中，進行歸一化得到Snmi (如圖11)。利用原始正弦圖數(shù)據(jù)SOTign除以步驟3-2得到的多閾值圖像正弦圖Sphot，可得Snmi:
[0093]Snorm-Sorign./Sprior ( I)
[0094]5)在步驟5中，針對Snmi中的金屬投影區(qū)域Snretal進行線性插值(也可采用其他插值方法)得到S_M_ (如圖12)?；诓襟E3-1得到的金屬區(qū)域正弦圖Smrtal，在找出金屬檢測器單元之后，通過沿通道、行和視圖方向采用線性插值的方法來修正這些檢測器的投影值。
[0095]6)由于Snmmp&修復后的金屬區(qū)域，保證了在沿通道、視圖方向的連續(xù)性，卻不能保證像素投影軌跡方向穿過此區(qū)域時的連續(xù)性(如圖12中黑色箭頭方向)，因此在重建圖像上金屬與高密度組織間易引起條形偽影。特此，對于高密度組織的投影方向不連續(xù)的問題，在步驟6中采取進一步的單個投影軌跡修復。
[0096]由2-3 得到的骨頭掩膜圖像 Ibme，對W(.v..v) ，(I (x, y) G Ibone) n (I (x, y) > 0)重復以下操作，以點I (281，277)為例:
[0097]①已知像素點I (281，277)，前向投影得到其二進制的投影軌跡正弦圖Straee (如圖
13)。(即單個像素點坐標，可以得到一條像素寬度為I的軌跡正弦線，其中軌跡處值為1，其余為O)。
[0098]②獲取正弦圖SNMTOpair中Straee軌跡上的值，存入一維數(shù)組Mtraee中。
[0099]^NormTracerepair ^trace* ^Normrepair? (2)
[0100]再將SNmiTM__中的非零值，存入一維數(shù)組Mtrara中，為軌跡數(shù)據(jù)修復做準備。
[0101]③檢測I (281，277)點投影軌跡Strare中，與Smetal軌跡的重疊區(qū)域。
[0102]令Strace0verlap = Strace+Sffletal (如圖 14)， (3)
[0103]其中Stra?！猵等于2的軌跡即為重疊區(qū)間，，橫坐標范圍為A={[122, 174], [614，667]}。
[0104]④對Mtrare的區(qū)間A中數(shù)值進行插值修復。對Mtrare的區(qū)間A中數(shù)值置0，利用區(qū)間端點Mtrare (121), Mtrace (175)對區(qū)間[122,174]內(nèi)進行插值，區(qū)間[614,667]同理。此處采用線性插值，修復得到數(shù)組Mtrac^pa1-結(jié)果如圖15 (黑色曲線為Mtrare數(shù)據(jù)曲線，紅色為修復好的對比結(jié)果)。
[0105]⑤將修復好的數(shù)組Mtracraep&賦值到正弦圖的投影軌跡中。定義一個新的正弦圖
^NormTracerepaired ^NormTracerepaire?
將MtMC;CT_中非零值一一對應地賦到SNOTmTMCOTepaiMd的非零軌跡上。
[0106]⑥對Ibme中每個非零像素點I (X，y)重復以上操作，最后得含有所有高密度組織(骨頭)投影軌跡的修復正弦圖也ed:
[0107]SNormoveriaprepaired ( I ^NormTracerepaired^ * I ^ ^trace (4)
[0108]由于不同像素點的正弦圖軌跡可能有重疊區(qū)域，此處是利用Straee加和統(tǒng)計重疊次數(shù)，進而求軌跡像素點平均值；使其盡可能的沿所有投影軌跡都平滑。
[0109]⑦將正弦圖SNOT_?lap_airal的非零區(qū)，對應賦值給步驟6得到的SNmtop&，即得到一幅修復后的歸一化正弦圖sNMTOpairad
[0110]7)在步驟7中，進行去歸一化。
[01 11] Srepaire(j ^Normrepaired* ^^prior? (5)
[0112]得到正弦圖Sre_ed。
[0113]8)在步驟8中，對 正弦圖S_airal的如上軌跡修復區(qū)域進行整體的高斯平滑，保證區(qū)域平滑性。具體如下:求出正弦圖sNOTrovOTlapMpairal與Smetal中非零區(qū)域的重疊部分(即所有軌跡修復部分)，[0114]V SQver]_apArea ^metal* ^^Normoverlaprepaired? (6)
[0115]對中SQralaptoa>0區(qū)域進行高斯平滑(此處釆用半徑為5的高斯平滑):
[0116]
【權(quán)利要求】
1.一種基于軌跡的CT圖像金屬偽影去除方法，其特征在于步驟如下: 1)根據(jù)CT機對人體某個部位的斷層掃描，得到一幅原始掃描數(shù)據(jù)，稱為原始正弦圖SOTign，對原始數(shù)據(jù)進行首次重構(gòu)，得到原始未校正圖像IOTign ; 2)閾值分割: ①對Iwign閾值分割，得到金屬掩膜圖像Imrtal; ②多閾值分割得到圖像Ip_;其中，將通過手動指定的多閾值，分成三類，空氣、肌肉組織、骨頭，且每類組織置成單一像素值；理論上，即從原始圖像IOTign中得到一幅無噪聲又盡可能接近原圖的優(yōu)化圖像，來做為校正的標準； ③對Iwign閾值分割，得到骨頭掩膜圖像Ib-; 3)前向投影: ①金屬掩膜圖像進行二進制前向投影，得到金屬區(qū)域正弦圖Smrtal;并對Snretal進行二值化，金屬區(qū)域為1，其余為O ;目的是，利用金屬掩膜前向投影來找到包含金屬投影的探測器單元； ②多閾值圖像進行前向投影，得到多閾值圖像正弦圖Sp^;其中，將多閾值圖像進行前向投影以獲取一幅作為歸一化標準的正弦圖數(shù)據(jù)； 4)進行歸一化得到Snmi;利用原始正弦圖數(shù)據(jù)SOTign除以多閾值圖像正弦圖Sphot，得C?Onorm ?
Snorm ^orign* /^prior ( I ) 5)針對Snmi中的金屬投影區(qū)域Smrtal進行插值得到SnOTimp&;基于Smrtal非零區(qū)域，找出Snmi中金屬檢測器單元之后，采用區(qū)域插值的方法來修正這些檢測器的投影值；以歸一化的正弦圖進行金屬區(qū)域修復，而非直接在原始正弦圖上插值，是為了使得修復區(qū)域的插值結(jié)果更加平滑； 6)由于SnMTOp&修復后的金屬區(qū)域，保證了在沿通道、視圖方向的連續(xù)性，卻不能保證像素投影軌跡方向穿過此區(qū)域時的連續(xù)性，因此在重建圖像上金屬與高密度組織間易引起條形偽影；特此，對于高密度組織的投影方向不連續(xù)的問題，因此采取進一步的單個投影軌跡修復，具體如下: 對骨頭掩膜圖像Ib-中的每個像素點I(x，y)，重復以下操作: ①已知像素點I(X，y)，前向投影得到其二進制的投影軌跡正弦圖Straee;首先生成一幅僅含該點I(x，y)像素值的圖像，利用前向投影，即可得到該圖的正弦圖，其中像素寬度為I的亮線即為點I (x，y)的投影軌跡； ②獲取正弦圖SNMmpair中Straee軌跡上的值，存入一維數(shù)組Mtraee中； 令 S=S >kS(9^)
>0NormTracerepair °trace* 0Normrepair? V 厶 7 再將SNOTmTrac;_p&中的非零值，存入一維數(shù)組Mtrare中，為軌跡數(shù)據(jù)修復做準備； ③檢測I(x，y)點投影軌跡Strara中，與Smrtal軌跡的重疊區(qū)域；找出StMM與Smrtal中軌跡的重疊區(qū)間A ; ④對Mtrare的區(qū)間A中數(shù)值進行插值修復；對Mtrare的區(qū)間A中數(shù)值置0，利用區(qū)間端點對兩區(qū)間內(nèi)數(shù)值進行插值修復得到MtMC_p&，此處采用線性插值； ⑤將修復好的數(shù)組Mtrac^p&賦值到正弦圖的投影軌跡中；根據(jù)投影軌跡，將MtM_p&中非零值——對應地賦到SNOTmTracCTep&中該點投影軌跡上，修復后結(jié)果得到一幅正弦圖NormTracerepaired 9 ⑥對Ib-中每個非零像素點I(X，y)重復以上操作，修復所有高密度組織(骨頭)投影軌跡，得到修復后的正弦圖SNOT_OTlaprepaiMd:
^Normoverlaprepaired( ^ ^NormTracerepaired^ ? I ^ ^trace ( 3 ) 由于不同像素點的正弦圖軌跡可能有重疊區(qū)域，此處是利用St_6加和統(tǒng)計重疊次數(shù)，進而求軌跡像素點平均值；使其盡可能的沿所有投影軌跡都平滑； ⑦將正弦圖sNormoverlaprepaired的非零區(qū)，對應賦值給SNOT_P&，即得到一幅修復后的歸一化正弦圖^Normrepaired ? 7)進行去歸一化:
Srepaired =Normrepaired* k^prior9\ ^ y 得到正弦圖Srepaired ； 8)對正弦圖Smjairal的如上軌跡修復區(qū)域進行整體的高斯平滑，保證區(qū)域平滑性；具體如下:求出正弦圖sNOTmOTOTlapMpairad與Snretal中非零區(qū)域的重疊部分，即所有軌跡修復部分， 令 S=S AS0OverlapArea °metal* 0Normoverlaprepaired9V u 7 對Sapair^d中大于0的區(qū)域進行1?斯平滑；得到最終修復后的正弦圖SfinalRepaired， 完成視圖； 9)進行最終重構(gòu)，利用正弦圖Sfinalltepaired重構(gòu)出結(jié)果圖像；這種最終重構(gòu)將使用經(jīng)修正的示圖和用戶定義的重建參數(shù)；重構(gòu)后的圖像將不再包含金屬；還需要進行金屬替換；為了使金屬重新出現(xiàn)，將金屬掩膜圖像貼回到上述得到的重構(gòu)圖像中。
【文檔編號】G06T5/00GK103617598SQ201310554232
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年11月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月10日
【發(fā)明者】毋立芳, 顏鳳輝, 曹航明, 侯亞希, 馮澤猛 申請人:北京工業(yè)大學