【技術領域】

本發(fā)明涉及計算機斷層成像技術領域，尤其涉及一種計算機斷層成像偽影的校正方法及裝置。

背景技術：

計算機斷層成像是用射線對人體的特定部位按一定厚度的層面進行掃描，根據不同的人體組織對射線的吸收能力不同，對掃描數據利用計算機重建出斷層面圖像的技術。

在計算機斷層掃描過程中，因被掃描物體中含有金屬或其它高密度物質導致重建后的圖像中存在的偽影稱為金屬偽影。金屬偽影的存在會降低圖像質量，并且可能會影響醫(yī)生的診斷。因此，在計算機斷層掃描的成像中，去金屬偽影(Metal Artifact Reduction,MAR)即金屬偽影校正，所要解決的就是去除由于金屬的存在而引入的偽影，恢復被偽影破壞或掩蓋的組織，以便于用戶觀察。

現有技術中，存在各種金屬偽影的校正方法.這些校正方法大致可以分為迭代重建方法(迭代法)及投影插值方法(插值法)。但無論現有技術中何種形式的偽影校正，都有可能引入新的偽影，這部分新引入的偽影同樣會影響圖像質量，因而需要對其進行校正。

因此，需要提出一種新的計算機斷層成像偽影校正方法，在現有偽影去除方法的基礎上，有效抑制因偽影校正新引入偽影，進一步提高圖像質量。

技術實現要素：

本發(fā)明解決的是現有的計算機斷層成像圖像偽影校正方法實施過程中出現新引入偽影的問題。

為解決上述問題，本發(fā)明提出一種計算機斷層成像偽影校正方法，包括：接收待校正圖像；對所述待校正圖像進行偽影校正，以獲取第一校正后圖像；獲取待校正圖像相對于第一校正后圖像的誤差圖像；根據第一校正后圖像引入偽影的程度，調整所述誤差圖像的權重，并從所述待校正圖像中去除調整權重后的誤差圖像，以獲取第二校正后圖像；對所述待校正圖像及第二校正后圖像進行頻率分割及融合，獲得第三校正后圖像。

可選地，所述第一校正后圖像引入偽影的程度，由所述第一校正后圖像的信息熵進行確定。

可選地，所述信息熵的獲取包括：劃分所述誤差圖像與待校正圖像每個像素的鄰域矩陣；調整所述誤差圖像像素鄰域矩陣的權重，并根據調整權重后的所述誤差圖像像素鄰域矩陣與所述待校正圖像像素鄰域矩陣之差獲取所述信息熵。

可選地，獲取使所述信息熵最小時相對應的所述誤差圖像鄰域矩陣的權重，將該權重作為所述誤差圖像的權重。

可選地，根據所述誤差圖像中偽影去除的程度，確定所述鄰域矩陣的尺寸。

可選地，根據所述待校正圖像中的金屬圖像形態(tài)，確定所述鄰域矩陣的尺寸。

可選地，所述鄰域矩陣的尺寸范圍為9-31單位像素。

可選地，還包括根據設定的視場對所述待校正圖像、誤差圖像、第一校正后圖像、第二校正后圖像中的至少一種進行壓縮。

可選地，所述頻率分割及融合包括：分割出所述待校正圖像的高頻部分圖像及所述第二校正后圖像的低頻部分圖像，并對所述高頻部分圖像及低頻部分圖像進行融合。

本發(fā)明還提供一種計算機斷層成像偽影校正裝置，其特征在于，包括：

輸入單元，用于接收待校正圖像；第一處理單元，用于對待校正圖像進行偽影校正，以生成第一校正后圖像；第二處理單元，用于獲取待校正圖像相對于第一校正后圖像的誤差圖像，及根據第一校正后圖像引入偽影的程度，調整所述誤差圖像的權重，并從所述待校正圖像中去除調整權重后的誤差圖像，以獲取第二校正后圖像；第三處理單元，用于獲得所述待校正圖像的高頻部分圖像及所述第二校正后圖像的低頻部分圖像，并對所述高頻部分圖像及低頻部分圖像進行融合，獲得第三校正后圖像。

本發(fā)明方案根據原有偽影校正引入偽影的程度，調整誤差圖像的權重，并在待校正圖像中去除調整權重后的誤差圖像以形成新的校正后圖像，有效抑制了新偽影的產生，提高了圖像質量；同時該方案實現過程對原偽影校正方法及裝置依賴性低，因而適用范圍廣，可在任何可能會引入新偽影的現有金屬偽影校正方法及裝置基礎上實現；進一步地，頻率分割及融合減少了由于權重系數的差異引起的圖像馬賽克現象，使得校正后圖像更加自然；進一步地，對圖像進行壓縮，及根據誤差圖像中偽影去除的程度對鄰域矩陣進行劃分，降低了系統(tǒng)的計算量，提升了校正速度。

【附圖說明】

圖1是本發(fā)明的計算機斷層成像系統(tǒng)的結構示意圖；

圖2是本發(fā)明一實施例中偽影校正方法流程示意圖；

圖3是本發(fā)明一實施例中第一校正后圖像信息熵的求取流程示意圖；

圖4是本發(fā)明一實施例中偽影校正裝置結構示意圖。

【具體實施方式】

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做詳細的說明。

圖1是一種計算機斷層成像系統(tǒng)的結構示意圖，如圖1所示，計算機斷層成像系統(tǒng)100包括機架110，所述機架110具有圍繞系統(tǒng)軸線旋轉的可旋轉的部分130。可旋轉的部分130具有相對設置的X射線源131和X射線探測器132的X射線系統(tǒng)。

計算機斷層成像系統(tǒng)100還具有檢查床120，在進行檢查時，患者在該檢查床120上可以沿著Z軸方向被推入到掃描腔體中。X射線源131繞S軸旋轉，探測器132相對于X射線源131一起運動，以采集投影測量數據，這些數據在之后被用于重建圖像。還可以進行螺旋掃描，在螺旋掃描期間，通過患者沿著S軸的連續(xù)運動和X射線源131的同時旋轉，X射線源131相對于患者產生螺旋軌跡。

所述計算機斷層成像系統(tǒng)100還可以包括控制單元和圖像重建單元，所述控制單元用于在掃描過程中根據特定的掃描協(xié)議控制計算機斷層成像系統(tǒng)100的各部件。所述圖像重建單元用于根據探測器132采樣的待校正數據重建出圖像。

以上，僅以示例方式闡釋了可使用本發(fā)明所提供金屬偽影校正方法的計算機斷層成像設備，本領域技術人員理解，如使用X射線的C型臂系統(tǒng)等設備，或組合式醫(yī)學成像系統(tǒng)(例如：組合式正電子發(fā)射斷層成像-計算機斷層成像，Positron Emission Tomography-Computed tomography Tomography,PET-CT)，或使用其它類型射線的斷層成像設備等，均可適用本發(fā)明所述校正方法及裝置，本發(fā)明對計算機斷層成像設備的類型與結構并不做具體限定。

當受檢對象在上述任一種類的計算機斷層成像設備中進行掃描成像時，因金屬或高密度物體的存在會導致偽影的存在，影響圖像成像質量及導致用戶閱圖不便，因而需對此類偽影進行校正。

圖2是本發(fā)明一實施例中偽影校正方法流程示意圖。參照圖2，在該實施例中：

執(zhí)行步驟S1，接收待校正圖像。該待校正圖像由上述計算機斷層成像設備掃描重建獲得。

執(zhí)行步驟S2，對待校正圖像進行偽影校正,獲取第一校正后圖像。此步驟中，并不限定該偽影校正的具體實現方案。因本發(fā)明方案的目的在于解決現有技術中存在的各種金屬偽影的校正方法所存在的新引入偽影缺陷，任意一種去金屬偽影算法或多種去金屬偽影算法的組合(無論迭代法還是插值法，亦或其它種類的偽影校正方法)，只要有可能引入新的偽影，均可應用于此。對待校正圖像進行偽影校正后，可獲取第一校正后圖像。

執(zhí)行步驟S3，獲取待校正圖像相對于第一校正后圖像的誤差圖像。在本實施例中，定義Iori為待校正圖像，Icorr為第一校正后圖像，Ierr為誤差圖像。則：

Ierr＝Iori-Icorr

即，可通過比較待校正圖像與第一校正后圖像的差異來獲取誤差圖像。

執(zhí)行步驟S4，根據第一校正后圖像引入偽影的程度，調整誤差圖像的權重，并從待校正圖像中去除調整權重后的誤差圖像，獲取第二校正后圖像。第一校正后圖像引入偽影的程度可以通過對誤差圖像的判斷得出，因此，通過對誤差圖像的每個像素點分配權重(分配的原則是，對新引入的偽影區(qū)域分配少的權重，待校正圖像原有的偽影分配多的權重)，再在待校正圖像中去除調整權重后的誤差圖像，即可實現抑制新引入偽影的效果。

在本實施例中，第一校正后圖像新引入偽影的程度，可通過第一校正后圖像的信息熵進行確定。圖3示出了第一校正后圖像信息熵的求取流程：

首先，執(zhí)行步驟S401，劃分誤差圖像與待校正圖像每個像素的鄰域矩陣。具體地，如對于一個N×N像素的圖像I而言，對其圖像的每個像素(投影角為p，通道為k)計算一個鄰域矩陣N_p，k(I)。經過測試發(fā)現，該鄰域矩陣的尺寸(MxM)不僅影響著運算速度，而且會直接影響到之后步驟中權重的分配，所以鄰域大小的劃分可選取經驗值的方式確定。例如，在本實施例中，鄰域的大小根據誤差圖像中偽影去除的程度分配不同的值。一般來說，對于步驟S2中對待校正圖像偽影去除較多的應用場景，鄰域劃分可以稍大，反之則可以稍小。進一步地，鄰域的取值范圍可在9-31單位像素之間。此外，在對圖像邊緣像素取鄰域矩陣時，可以在圖像邊緣填零擴充圖像邊緣。

此處，作為本實施例的一個變化例，鄰域的尺寸還可以根據金屬形態(tài)信息進行確定。此處的金屬形態(tài)信息，指待校正圖像中金屬物質或較高密度物質的形態(tài)信息，其直接影響到待校正圖像中數據破壞的程度：理論上，僅當金屬或高密度物體為一規(guī)則圓形時，現有校正方案可通過完全替換原有數據的方式有效去除金屬偽影(即新引入偽影較少)。而實際中很少有規(guī)則的物體，如常見的脊柱釘子等植入物的形狀多以不規(guī)則形態(tài)呈現。

設金屬形態(tài)信息可用形態(tài)指數來進行表征：在某一斷層面中，射線經過該斷層面一規(guī)則的圓形物體，則無論從任一角度進行投影，其面積均是一致的，可將此理想的金屬投影域面積定義為理想面積，并作為判斷金屬形態(tài)的一項參照，其獲取公式可為：

該公式中，S_Imetal指的是金屬圖像中像素個數；Space_channel為通道分辨率，Space_pixel為像素分辨率，N_view為投影角個數，S_IdealPmetal是指規(guī)則金屬圖像(金屬圖像域像素個數和實際金屬圖像的金屬像素個數相同)投影后的非零像素個數(即理想面積)。

通過比較金屬圖像投影數據的理想面積與實際面積可獲得金屬形態(tài)指數。進一步地，設S_Pmetal為實際金屬圖像投影后的非零像素個數(即金屬圖像實際面積)，則金屬形態(tài)指數RD的獲取公式為：

根據本實施例的一個變化實施例，步驟S2中的偽影校正方法為投影域加權校正：金屬形態(tài)信息會影響到步驟S2的投影域加權校正是否進行及加權的強度，進而影響第一校正后圖像的質量，因而，第一校正后圖像信息熵求取時鄰域的大小，可依據金屬形態(tài)信息進行劃分。一般來說，若金屬圖像實際面積與理想面積較為接近(如金屬形態(tài)指數RD小于或接近于1)，則進行較少強度的加權甚至強度為零的加權，對應選擇較大的鄰域；若與理想面積相差較大(如金屬形態(tài)指數RD為2左右)，則進行較高強度的加權校正，對應選擇較小的鄰域。

完成劃分誤差圖像與待校正圖像每個像素的鄰域矩陣后，繼續(xù)如圖3所示，執(zhí)行步驟S402，基于劃分的鄰域矩陣進行圖像域加權。具體地，對于每一個誤差圖像中每個像素的鄰域矩陣進行加權，和待校正圖像的鄰域矩陣做差得到第一校正后圖像的鄰域矩陣：

N_p，k(Icw)＝N_p，k(Iori)-w_p，k×N_p，k(Ierr)

式中，Icw指第一校正后圖像，w_p，k為鄰域矩陣中每個像素的權重，其大小決定了對誤差圖像中偽影的加重或減輕。

執(zhí)行步驟S403，計算第一校正后圖像的信息熵。本實施例中采用信息熵來表征第一校正后圖像中的結構信息。具體地，第一校正后圖像的信息熵為：

其中，E_ntropy(N_p，k(Icw))表示第一校正后圖像像素鄰域矩陣的信息熵，P(N_p，k(Icw))表示第一校正后圖像像素的鄰域矩陣的先驗概率函數(該函數可通過直方圖方式獲取)，i表示鄰域矩陣中的像素下標，n表示像素總數。

根據S402及S403中第一校正后圖像信息熵的求取過程可知，不同的像素權重w_p，k對應不同的信息熵，通過調整w_p，k，可求出使第一校正后圖像信息熵E_ntropy(N_p，k(Icw))最小時的權重即arg w min(Entropy(N_p，k(Icw)))。將該權重作為誤差圖像調整后的權重，并從待校正圖像中去除按該權重進行調整后的誤差圖像，以得到第二校正后圖像。

因通過上述權重調整計算有可能會在第二校正后圖像中引入一些馬賽克效應，因此，如圖2所示，還需執(zhí)行步驟S5，對待校正圖像及第二校正后圖像進行頻率分割及融合。

具體地，可通過對待校正圖像及第二校正后圖像進行頻率分割，獲取未校正圖像的高頻部分圖像和校正圖像的低頻部分圖像并對其進行融合以實現，例如可選用高斯低通濾波器G(σ)通過頻域卷積實現低通濾波，其中：

IoriLow＝Iori*G(σ)

Icorr2Low＝Icorr2*G(σ)

式中，σ為一經驗值，可選范圍為1.2-1.3之間，e表示指數函數的底，x表示距離，Iori代表待校正圖像，IoriLow代表待校正圖像的低頻部分圖像，Icorr2代表第二校正后圖像，Icorr2Low代表第二校正后圖像的低頻部分圖像。當然，也可選用其它類型的低通濾波器。

優(yōu)選地，在待校正圖像做濾波之前，可做自適應濾波處理以消除大部分的高頻細條偽影。得到待校正圖像和第二校正后圖像的低頻部分圖像后，可以通過像素相減得到對應的第二校正后圖像的高頻部分圖像IoriHigh：

IoriHigh＝Iori-IoriLow

合并未校正圖像的高頻圖像和校正圖像的低頻圖像，即可得到第三校正后圖像。

在上述偽影校正的過程中，還可根據設定視場對所述待校正圖像、誤差圖像、第一校正后圖像、第二校正后圖像中的至少一種進行壓縮，以提高計算效率。

本領域普通技術人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，該程序可以存儲于計算機可讀存儲介質中，存儲介質可以包括但不限于：軟盤、光盤、CD-ROM、磁光盤、ROM(只讀存儲器)、RAM(隨機存取存儲器)、EPROM(可擦除可編程只讀存儲器)、EEPROM(電可擦除可編程只讀存儲器)、磁卡或光卡、閃存、或適于存儲機器可執(zhí)行指令的其他類型的介質/機器可讀介質。

圖4示出了本發(fā)明一實施例中計算機斷層成像偽影校正裝置的結構示意圖。包括：

輸入單元，用于接收待校正圖像；

第一處理單元，用于對待校正圖像進行偽影校正，以生成第一校正后圖像；

第二處理單元，用于獲取待校正圖像相對于第一校正后圖像的誤差圖像，及根據第一校正后圖像引入偽影的程度，調整所述誤差圖像的權重，并從所述待校正圖像中去除調整權重后的誤差圖像，以獲取第二校正后圖像；

第三處理單元，用于獲得所述待校正圖像的高頻部分圖像及所述第二校正后圖像的低頻部分圖像，并對所述高頻部分圖像及低頻部分圖像進行融合，獲得第三校正后圖像；以及輸出單元，用于將校正后的圖像輸出至用戶或后續(xù)計算設備。

本實施例中的輸入單元、第一處理單元及輸出單元，可在現有技術中任意一種偽影校正裝置的基礎上實現，因而，本發(fā)明的提供的偽影校正裝置具備良好的兼容性及較低的實施成本。

本發(fā)明中，各實施例采用遞進式寫法，重點描述與前述實施例的不同之處，各實施例中的相同方法或結構參照前述實施例的相同部分。

本發(fā)明雖然已以較佳實施例公開如上，但其并不是用來限定本發(fā)明，任何本領域技術人員在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，都可以利用上述揭示的方法和技術內容對本發(fā)明技術方案做出可能的變動和修改，因此，凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內容，依據本發(fā)明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化及修飾，均屬于本發(fā)明技術方案的保護范圍。