从对象(202)获得原始锥束层析X射线投影图像数据，并对其采用小波域去噪技术(204)和至少一种其它的去噪技术例如数字重建滤波器(210)进行去噪。然后对去噪后的投影图像数据用比如Feldkamp算法的锥束重建算法来重建成最终的层析X射线图像(218)。
1.一种用于产生对象的整体去噪的锥束3D图像的方法，该方法包括：(a)从对象获取原始锥束层析X射线投影图像数据；
(c)对图像数据应用至少一种其它的去噪技术；其中所述至少一种其它的去噪技术包括基于傅立叶变换的去噪技术；
(d)执行重建以对小波域去噪技术和所述至少一种其它的去噪技术提供反馈；以及(e)由经去噪后的投影图像数据重建最终图像以实现整体去噪。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一种其它的去噪技术包括投影域中的至少一种其它的去噪技术。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述投影域中的至少一种其它的去噪技术包括基于数字重建滤波的去噪技术。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括在重建域中应用去噪技术。
5.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(d)包括：(i)在重建图像中测量代表重建图像质量的量；
(ii)将该量与该量的必需值比较；和(iii)使用步骤(d)(ii)的结果来为步骤(a)-(c)中的至少一个提供反馈。
6.根据权利要求5所述的方法，其中该至少一个量包括对比度-噪声比。
7.一种用于产生感兴趣的区域的去噪图像的系统，所述系统包括：提供将入射在所述感兴趣的区域上的锥束辐射的辐射源；
用于在辐射在所述感兴趣的区域上入射后检测该辐射并输出原始锥束层析X射线投影图像数据的检测器；和处理设备，其与检测器进行电子通信，并被配置用于执行以下步骤：(a)从对象获取原始锥束层析X射线投影图像数据；
(c)对图像数据应用至少一种其它的去噪技术；其中所述至少一种其它的去噪技术包括基于傅立叶变换的去噪技术；
(d)执行重建以对小波域去噪技术和所述至少一种其它的去噪技术提供反馈；以及(e)由经去噪后的投影图像数据重建最终图像以实现整体去噪。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述至少一种其它的去噪技术包括投影域中的至少一种其它的去噪技术。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述投影域中的至少一种其它的去噪技术包括基于数字重建滤波的去噪技术。
10.根据权利要求7所述的系统，其中所述处理设备进一步在重建域中应用去噪技术。
11.根据权利要求7所述的系统，其中所述处理设备通过下述来执行步骤(d)：(i)在重建图像中测量代表重建图像质量的量；
(ii)将该量与该量的必需值比较；和(iii)使用步骤(d)(ii)的结果在所述处理设备执行步骤(a)-(c)中的至少一个时提供反馈。
12.根据权利要求11所述的系统，其中该至少一个量包括载噪比。
13.根据权利要求7所述的系统，其中所述源包括X射线源。
14.根据权利要求7所述的系统，其中所述检测器包括二维检测器。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述二维检测器是平板检测器。
用于CT成像的整体去噪的方法和装置
[0001] 相关申请的引用
[0002] 本申请要求2005年4月25日提交的申请号为60/674,335的美国临时专利申请的权益，因此将其公开的所有内容合并到本申请中作为参考。
[0003] 政府利益申明
[0004] 本发明的工作部分得到国家卫生研究所的支持。该政府对本发明享有特定权利。
技术领域
[0005] 本发明针对的是用于锥束和扇束计算层析X射线(CT)成像的有效的整体图像去噪算法，以使得在适当保留图像的空间分辨率的情况下提出的算法能降低噪声级，从而降低CT扫描的辐射曝光剂量，同时为诊断获得满意的图像质量。
背景技术
[0006] CT图像中通常考虑两种噪声。一种是由电子噪声引起连续变化的误差或舍入误差，另一种是由于X射线光子波动引起离散变化的误差。本发明重点说明曝光剂量对图像质量的影响，因此假定电子噪声小到可以忽略不计，只考虑由X射线引起光子波动引起的量子斑点。
[0007] 图1示出用具有θ角的锥形X射线对对象102的投影。设从源104入射的X射线强度为I0(r，s)，且穿过对象102入射到平板或其它二维检测器106位置(r，s)上的X射线的强度为Iθ(r，s)。投影数据Pθ(r，s)可通过下式计算出来：
[0008]
[0009] 我们可以假设入射X射线流量足够大，因此I0(r，s)可以被认为具有可以忽略的误差。位置(r0，s0)处的Iθ(r0，s0)随机性可由下面的泊松概率函数描述：
[0010]
[0011] 这里p{·}表示概率且 表示测量的期望值。由于Iθ的随机性，测量的Pθ(r，s)与其真实值不一样。这个误差是由基于X射线光子波动的噪声引起的。这样，从投影重建的3-D CT图像被来自投影Pθ(r，s)的量子噪声降级。
[0012] 现有技术中有多种已知的去噪技术。常规的用于锥束CT成像或扇束CT成像的去噪技术是对最终重建图像直接应用去噪算法，比如基于数字滤波的去噪技术和/或基于小波变换(WT)的去噪技术。这些方法效果不好且费时。
[0013] DRF有下面的优点。由于适当的重建滤波器被应用于锥束CT或扇束CT的重建，DRF成为自然而有效的去噪工具。在锥束CT重建中使用不同的滤波器可以有效减少噪声。例如，通过从斜坡滤波器变到Shepp-Logan滤波器，噪声可以减少40％。采用DRF执行去噪在计算上十分有效并且无需额外的计算时间。不管是简单的仿真图像还是背景复杂的临床图像，DRF的去噪因子(Fx)应当相同或相近。
[0014] 但是，DRF也存在下面的缺点。如果只使用DRF，当要求的噪声降低因子大时，有效的高频信息也被滤除，导致对比度(锐度)降低。比如，Han滤波器(因子为10时)比斜坡滤波器降低更多的噪声。然而，它同样会减少高频信息，并引入图像模糊。
[0015] WT在保留对比度(边缘锐度)时降低噪声具有优势。但WT存在下面的缺点。
[0016] 假设Fw是基于小波变换去噪算法的锥束CT的2D图像噪声降低因子(扇束CT为1D)，如果只应用基于WT的去噪技术，那么甚至对于同一应用，Fw不恒定且不能保持一致。
当对比度-噪声比(CNR)≤3-4时，检测高可信度的低对比度损害的去噪绝对是必要的。
[0017] 当基于WT的去噪技术应用于临床数据(比如，表示复杂结构背景的样本图像)时，Fw也比用于仿真数据(简单结构背景)明显降低。这可能由于临床数据包含了许多的高频信息(边缘)。假如所有或大部分的边缘被保留，并且背景噪声选择性地降低，那么由于高频噪音和边缘重叠而没有降低，去噪因子Fw将受到限制。这成为缺点，因为用于临床数据是去噪技术在现实世界的重要应用。
[0018] 另外，在重建过程中将基于WT的技术加入将明显增加计算时间。有一些WT去噪技术，平均花费10-12小时去噪一组投影。这样不实用。注意，只使用DRF去噪技术而不用WT去噪技术，整个重建时间在5分钟之内。
发明内容
[0019] 本发明的第一个目的是开发一种基于噪声小波变换域奇异性分析的有效图像去噪算法。
[0020] 本发明的另一目的是开发一种算法以便在适应保留空间分辨率的同时去除噪声。
[0021] 本发明的另一目的是在诊断中获得满意的图像质量的情况下降低CT扫描的辐射曝光剂量。
[0022] 本发明的另一目的是通过在锥束CT成像投影域使用多级和1D或2D的基于傅立叶变换或基于小波变换的技术来达到3D锥束CT成像整体去噪。
[0023] 本发明的另一目的是在没有降低图像对比度或最小地降低图像对比度的情况下最大化地降低噪声。
[0024] 本发明的另一目的是在没有损害图像质量的情况下最大化地降低X射线的剂量。
[0025] 本发明的另一目的是为不同的锥束CT成像应用(全身扫描，CBCT)优化整体锥束CT成像去噪技术。
[0026] 为了达到上述以及另外的目的，本发明将小波变换去噪结合到别的去噪技术例如基于DRF的去噪技术中。
[0027] 在去掉对应于噪声的小波系数后，执行去噪图像重建的小波反变换。当所有滤波后的投影图像经过去噪，可以使用3D背投方法如Feldkamp重建算法重建3-D锥束CT图像。
[0028] 本发明的方面和实施例包括下述。DRF和基于WT的去噪技术可以结合起来加入到重建过程以达到整体CBCT去噪。这种结合可以通过用于测量对比度-噪声比(CNR)的VOI重建和根据不同的应用(检测器单元的大小(t)，曝光限制和可接受的重建时间)使用的特殊设计的仿真的调制传递函数(MTF)来加以优化。
[0029] 如果需要，可以增加另外的去噪级。这些增加的去噪级包括原始投影级(Fw1)，对数加权投影级(Fw2)，根据检测器单元的大小和X射线曝光水平(Fx)使用DRF作为阀来确定多少噪声和高频信息可以通过下一去噪级。
[0030] 伪影(artifact)和效率可用来评价临床数据。最终的噪声降低因子和最小必需的曝光水平由所感兴趣的应用来确定。不同的CBCT去噪协议可以和在不同的应用以及在不损害图像质量的情况下降低必需的X射线剂量的数据获取协议相结合。
[0031] 根据本发明针对的锥束CT成像(扇束CT成像)的整体去噪技术，对3D背投处理之前的投影图像数据或过滤后的投影数据应用基于数字重建滤波(DRF)的去噪技术和/或基于小波变换(WT)的去噪技术。这些方法被认为更有效果和效率。
附图说明
[0032] 本发明的优选实施例将参考下面的附图详细说明，其中：
[0033] 图1示出了常规投影成像形式；
[0034] 图2示出了优选实施例的流程图；
[0035] 图3示出了实现优选实施例的成像形式。
具体实施方式
[0036] 下面参考附图详细说明本发明的优选实施例，所有类似的数字指代类似的元件或步骤。
[0037] 图2示出了优选实施例的流程图。步骤202至214在投影域中执行，而步骤216至224在重建域中执行。
[0038] 在步骤202获得的原始投影数据在步骤204中应用于基于WT或基于FT的去噪算法的选择器和计算器以生成Fw1。另外，在步骤206计算投影数据的对数。Fw1应用于投影数据的对数去噪，且结果在步骤208中应用于基于WT或基于FT的去噪算法的选择器和计算器以产生Fw2。经过去噪的投影数据的对数和Fw2应用于DRF选择器和滤波器210，其生成用于在步骤212中产生已过滤投影的Fx。已过滤的投影在步骤214中应用于基于WT或基于FT(傅立叶变换)的去噪算法的选择器和计算器以产生Fw3。
[0039] 已过滤的投影和Fw3在步骤216中用于重建域中以降低噪声。重建图像通过比如Feldkamp算法的技术在步骤218中生成。在步骤220中，CNR和MTF被测量。在步骤222中，那些量与没有去噪的必需的CNR和MTF比较。在步骤224，比较结果和重建图像被用来产生反馈调整参数，这些参数用于步骤202、206、210和212中。
[0040] 现在，如图3所示，基于WT的2D或1D(对于扇形光束的情况)去噪算法和基于傅立叶变换的2D或1D(对于扇形光束的情况)去噪算法可以用实时图像处理器板或嵌入式计算机芯片308 进行编程以达到快速去噪。每一级必需的去噪时间应当短于没有使用任何去噪技术的整个重建时间或5分钟，无论哪一个都比较短。
[0041] 优选实施例可以在锥形光束CT胸部成像(CBCTBI)中不增加患者剂量或在不损坏图像质量下降低患者剂量时增加检测小的乳癌的灵敏度。
[0042] 虽然只详细阐述了本发明的优选实施例，但是看过本发明公开内容的本领域技术人员容易想到的其它实施例也包括在本发明的范围之内。比如，并不是图2中每一个步骤在每个实施例中都必须执行。另外，可以采用图3中以外的硬件来实现。因此，本发明应当被解释为仅由权利要求来限定。
