[發(fā)明專利]基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010210301.9
• 申請日: 2010-06-24
• 公開（公告）號: CN101882319A
• 公開（公告）日: 2010-11-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃魁東;張定華;李明君;卜昆;程云勇
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 顧潮琪

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于CT系統(tǒng)圖像重建領(lǐng)域，涉及對錐束CT系統(tǒng)中基于最小三維凸包進(jìn)行CT圖像快速重建的方法。

背景技術(shù)

計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)(Computed?Tomography，CT)是通過對物體不同角度的射線投影重建而獲取被測物體內(nèi)部斷層圖像信息的成像技術(shù)。錐束CT利用錐形束X射線源和面陣探測器采集被測物體的投影數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)二維CT相比，錐束CT一次掃描即可重建出數(shù)百甚至上千個(gè)斷層圖像，具有射線利用率高、切片連續(xù)、切片內(nèi)和切片間空間分辨率相同、精度高等特點(diǎn)。

錐束CT應(yīng)用中的一個(gè)關(guān)鍵問題就是提高圖像重建速度。目前在商業(yè)領(lǐng)域中，應(yīng)用最廣泛的是FDK濾波反投影重建算法，該算法相比于其它重建算法具有較高的運(yùn)算效率，但其反投影過程的計(jì)算復(fù)雜度仍然達(dá)到O(N⁴)，其中N為投影數(shù)據(jù)的尺寸，反投影運(yùn)行時(shí)間占整個(gè)重建過程的98％以上。因此，要想提高FDK算法的重建速度，關(guān)鍵在于反投影過程的優(yōu)化。

從目前的文獻(xiàn)資料來看，F(xiàn)DK快速重建主要分為以下兩類：一是FDK重建算法的改進(jìn)及代碼優(yōu)化，該類方法主要通過一些近似處理以減少反投影過程的運(yùn)算量，可能引入一些新的重建誤差，如P-FDK、S-FDK、T-FDK等FDK衍生算法；二是采用并行計(jì)算技術(shù)，如采用工作站配以專門的陣列處理器實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。毛海鵬、張定華、梁亮等人在《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》(2004，16(11)：2486-2489)的文章“一種基于PC的快速三維圖像重建方法”中對FDK重建算法進(jìn)行改進(jìn)并結(jié)合數(shù)據(jù)并行處理提出了Z線優(yōu)先重建算法，在PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)了三維圖像快速重建。

傳統(tǒng)的錐束CT圖像重建方法是將重建空間限定在一個(gè)立方體中，針對重建空間中的每個(gè)體素進(jìn)行反投影計(jì)算，但有的體素并沒有被檢測物體所覆蓋，從而導(dǎo)致不必要的計(jì)算量。感興趣區(qū)域(Region?of?Interest，ROI)法是圖像重建中一種非常實(shí)用的降低計(jì)算量的方法。使用某些先驗(yàn)知識來生成圖像重建的ROI邊界范圍，如圓柱域或球形域等，僅重建位于ROI內(nèi)的體素，而忽略那些位于ROI之外的體素。采用內(nèi)切圓柱域ROI可將重建體素的數(shù)目減少至原數(shù)目的π/4(Z線優(yōu)先重建算法即采用了這種方法)，而采用內(nèi)切球形域ROI可減少至原數(shù)目的π/6。張順利、張定華、趙歆波等人在《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》(2009，21(2)：160-164)的文章“基于最小區(qū)域的快速CT圖像重建”針對線陣平行束CT重建方式提出了一種基于最小區(qū)域的快速CT重建方法，在二維CT重建中進(jìn)一步減少了重建的計(jì)算量，但該方法不適用于錐束CT。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)仍然存在大量非物體部分體素重建計(jì)算的不足，本發(fā)明提供一種基于最小三維凸包的錐束CT快速重建方法，在確保物體完整重建的前提下，進(jìn)一步減少重建體素的數(shù)量，達(dá)到提高錐束CT重建速度的目的。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案包括以下步驟：

(1)對試件進(jìn)行錐束CT圓周掃描，采集一組投影圖像，將該組所有投影圖像按相同位置和大小裁剪為邊長為E個(gè)象素的一組正方形投影圖像，并確保該組正方形投影圖像的邊長E比試件投影邊長至少大20個(gè)象素；

(2)根據(jù)步驟(1)所得的一組正方形投影圖像計(jì)算重建空間中該試件的最小三維凸包參數(shù)；

(3)對步驟(1)所得的一組正方形投影圖像分別計(jì)算其公知的對數(shù)圖像，得到一組象素灰度為單精度浮點(diǎn)型的對數(shù)圖像；

(4)對上一步所得的對數(shù)圖像進(jìn)行FDK算法中的濾波處理，濾波函數(shù)采用公知的S-L濾波器、R-L濾波器或SL-W濾波器；

(5)將最小三維凸包體素化，分配重建內(nèi)存空間，再按Z線優(yōu)先重建算法并采用單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)技術(shù)重建最小三維凸包內(nèi)的體素；

(6)將重建結(jié)果按其坐標(biāo)系存儲為X向、Y向或Z向的序列切片圖像，并釋放重建所占內(nèi)存空間。

在上述步驟(2)中，將最小三維凸包定義為包含試件的最小柱狀體，且其Z向截面為相同的二維凸包。確定最小三維凸包，就是要確定其3個(gè)基本參數(shù)：截面形狀、高度和在重建空間中的位置，具體步驟如下：

1)設(shè)該組投影圖像的列方向?yàn)閽呙栎S方向(即Z向)，分別對各幅投影圖像按列疊加成一行圖像(假設(shè)每幅圖像的高為M，寬為N，H幅圖像分別按列疊加，“一行圖像”是形成了H個(gè)1×N的圖像)；

2)對上一步獲取的每一行圖像，分別計(jì)算其試件投影區(qū)域的左分割點(diǎn)P₁和右分割點(diǎn)P₂，計(jì)算步驟如下：