[发明专利]重建内部感兴趣区域图像的方法及系统

说明书

技术领域

本发明总体说来涉及成像技术领域。更具体地讲，涉及一种重建内部感兴趣区域图像的方法及系统。

背景技术

在实际工程应用中，受技术和成本限制，探测器的尺寸是有限的，常常遇到被检测物体尺寸过大，导致扫描视野(FOV)无法完全覆盖物体，而我们感兴趣的待成像区域一般都位于物体的内部，例如在牙科CT成像方面，牙科医生感兴趣的往往是牙齿而不是整个头部，因此就可能会出现感兴趣区域(Region-Of-Interest,ROI)成像问题。ROI成像被认为是降低CT辐射剂量的有效方法。不同于一般的ROI成像，内部ROI成像问题则更为复杂，FOV只覆盖ROI，并且ROI完全位于物体内部，因此，投影数据在任意角度下都是截断的，该问题又称为CT内部问题，成为国际上CT理论研究的热点。内部ROI成像是一个经典的不完备数据重建问题，部分研究表明其不存在唯一解。

但最近的研究成果表明，在满足一定先验条件的前提下，内部ROI成像是存在唯一且稳定解的。根据先验条件的不同，成像方法一般分为以下两大类：

(1)若内部ROI内存在一个图像已知的区域，利用通过内部ROI的所有射线投影，可精确重建该内部ROI的图像(出自文献：H.Kudo,et al.,Tiny a priori knowledge solves the interior problem in computed tomography.Phys.Med.Biol.,2008.53(9):p.2207-2231)。该方法假设ROI区域内部有一个子区域是已知的，沿着PI线求Hilbert变换，然后利用凸集投影子集(Projection Onto Convex Set，POCS)或奇异值分解(Single value decomposition，SVD)算法实现内部ROI精确重建。其中，POCS算法更易于添加约束信息，SVD算法计算效率更高。无论是哪种算法，都需要增加先验知识，但是在实际工程应用中一般很难获得已知子区域信息，而且使用的X射线源一般都不是单一能量的，因此，受X射线束硬化等影响，重建得到的物体内部ROI的CT值不仅仅和该ROI区域的物质材料有关系，同时也和该ROI外的物质材料相关，所以，即使已知ROI内部物质的材料也无法准确估计其重建的CT值，从而使该方法在临床应用上受限。

(2)若ROI是分段常数或者分段多项式，利用通过内部ROI的所有射线投影，可精确重建该内部ROI(出自文献:H.Y.Yu,and G.Wang,Compressed sensing based interior tomography.Phys Med Biol,2009.54(9):p.2791-2805)。该方法首先采用代数迭代重建算法(Algebraic Reconstruction Technique，ART)或者联合代数重建(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique，SART)算法重建出一副图像，然后对该图像进行全变分(Total Variation，TV)最小化或者高阶TV最小化，可消除由于数据截断所引入的伪影和误差，进而实现ROI精确重建。该方法简单，易于实现，且不需要已知子区域信息。但是该方法假定ROI分段常数或者分段多项式，因此对噪声数据敏感。在实际应用中，临床上很多数据都含有一定噪声，尤其是在低剂量扫描情况下，数据含有大量噪声。其重建所用的ART算法最显著的缺点是没有对数据噪声进行统计建模。若对含有噪声的图像进行TV最小化，并不能满足该方法所要求的ROI是分段常数或者分段多项式的条件，进而不能完全实现ROI精确重建。

因此，现有的重建内部ROI的图像的方法都有一定的局限性，例如，要求内部ROI中存在一个已知的区域，临床应用受限；或者要求ROI是分段常数或者分段多项式，对含噪声的数据敏感。

发明内容

本发明的目的在于提供一种重建内部感兴趣区域图像的方法，该方法不需要内部ROI中存在一个已知的区域，对含噪声的数据的鲁棒性较好。

本发明的一方面提供一种重建内部感兴趣区域图像的方法，包括：(a)使用CT设备扫描对象的内部感兴趣区域；(b)获取通过内部感兴趣区域的所有射线投影形成的投影图像，并获取所述投影图像的噪声权值矩阵；(c)基于所述投影图像、所述噪声权值矩阵以及表示CT设备的系统参数的系统矩阵来构建关于内部感兴趣区域图像的重建模型；(d)通过对所述重建模型进行优化求解来获取重建的内部感兴趣区域图像。

在上述方法中的步骤(c)中构建的重建模型可表示为：