[发明专利]用于同时的图像伪像减少和断层扫描重建的系统和方法

说明书

本文公开了一种用于图像重建的系统和方法，能够从一个获取的数据集自动地且迭代地产生多个图像，其中，这些多个图像中的每个对应于自相一致的该获取的数据的子集，但与该获取的数据的其他子集是不一致的。该图像重建包括迭代地最小化图像矩阵的秩，该图像矩阵的每列对应于不同的图像。秩最小化依照一致性条件来约束，该一致性条件在该图像矩阵中每列的向前投影与该获取的数据的相应子集之间要求一致性，该获取的数据的相应子集含有与该子集中的数据一致，而与不在该子集中的数据不一致的数据。

相关申请的交叉引用

本申请要求2013年3月14日提交的美国非临时专利申请no.13/828,103的权益，其内容如在本文中完整阐述一样通过引用结合于此。

背景技术

本发明的领域是用于医学图像重建的系统和方法。更具体地，本发明涉及用于同时地减少图像伪像而重建来自使用医学成像系统(诸如x射线计算机断层扫描系统)所获得的数据的图像的系统和方法。

使用传统的图像重建技术，诸如用于x射线CT成像的滤波反向投影法和用于MRI的基于傅立叶的重建技术，单个图像是从使用医学成像系统获得的相应数据集来重建的。例如，一个图像是从x射线CT成像中的单个造影图(sinogram)来重建的，而一个图像是从MRI中的一个k空间数据集来重建的。数据与从该数据重建的图像之间的这种对应是因为这些传统图像重建技术是基于所有获得的数据彼此一致的假定。然而通常，使用医学成像系统所获得的数据与被成像的对象的单个实像或具有动态特性的真实图像物体的单个状态是不一致的。

这些不一致表现为重建的图像中的伪像并且可具有很多不同的来源。例如，在x射线CT成像中，伪像可由对象中的金属物体的存在、获得太少的投影、波束硬化效应、x射线散射、对象运动等而产生。在MRI中，伪像可由采样不足k-空间、磁场不均匀性、对象运动等而产生。对象的真实图像的获取的数据与静态之间的不一致也可具有其他来源，诸如外来对比剂的存在，如果给予对象外来对比剂并且穿过对象的脉管系统的话。重建的图像应该与获得的数据一致的假定被实现在以下成像模型中：

AI＝Y (1)；

这表明图像重建技术应该设法重建图像I，当向前投影的图像I与所获得的数据Y一致时。矩阵A被称为系统矩阵，通常可被视为将重建的图像I与所获得的数据样本Y相联系的向前投影算子。方程(1)强求重建的图像I必与测量的数据样本Y一致，因此，方程(1)也可被称为“数据一致性条件”。在x射线成像中，系统矩阵可包括重投影运算；而在MRI中，系统矩阵可包括傅立叶变换运算。换而言之，方程(2)的一致性条件表明当图像被如实地重建时，图像的向前投影应该与利用成像系统所实际获得的数据基本上相似或一致。

为了从测量的数据Y重建图像I，通常需要该数据满足所谓的数据充分条件，这是允许使用反向重建公式从测量的数据来重建图像的条件。在x射线CT成像中，数据充分条件是所谓的Tuy条件，其需要在图像物体周围扩展的角范围中获取数据样本。在MRI中，数据充分条件是整个傅立叶空间的完整总体。然而，即使当数据充分条件满足时，仍需要满足另一个条件来重建图像物体的真实图像。离散获取的数据样本也需要对给定的重建方案满足相关联的取样准则。

数据取样准则的示例包括x射线CT中的视角取样要求和MRI中的奈奎斯特取样准则。当在x射线CT中数据取样准则满足时，可使用滤波反向投影来重建图像；而当MRI中数据取样准则满足时，可使用傅立叶反演来重建图像。当采取了迭代图像重建方法时，数据取样准则通常是显著不严格的。如此方法的一个示例是基于压缩感测的迭代图像重建技术。

在理想的情况下，当前述数据充分条件和数据取样条件满足时，可重建无伪像的图像。然而，由于数据获取条件的复杂性和来自被成像物体的复杂性，此理想的情况在现实世界中是不切实际的。作为这些复杂性的结果，获取的数据可能不表示图像物体的相同物理状态，或可能不在相同的物理条件下被获取到。因此，获取的数据被称为“不一致数据”。对于这些不一致性的物理原因，是否由于非理想的获取系统或由于数据获取期间物体的物理状态中的变化，被称为不一致性的来源。