[发明专利]基于最小三维凸包的锥束CT快速重建方法

说明书

技术领域

本发明属于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。

背景技术

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O(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，ROI)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π/4(Z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》(2009，21(2)：160-164)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。

发明内容

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，本发明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。

本发明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(2)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1×N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和右分割点P₂，计算步骤如下：