[發(fā)明專利]用于計算機斷層攝影成像的散射校正

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111175098.0
• 申請日: 2021-10-09
• 公開（公告）號: CN114332265A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 尼爾斯·羅思
• 申請（專利權(quán)）人: 貝克休斯油田作業(yè)有限責任公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中國貿(mào)促會專利商標事務(wù)所有限公司 11038
• 代理人: 宋巖

1.一種用于對象的圖像的散射校正的方法，包括：

由成像系統(tǒng)的輻射檢測器基于檢測到透射穿過對象的成像體積的輻射來采集表示所述對象的多個散射圖像的數(shù)據(jù)；

將孔隙板放置在所述對象和所述輻射檢測器之間，所述孔隙板包括多個孔，所述多個孔被配置為阻止散射輻射被所述輻射檢測器檢測到；

由所述輻射檢測器采集表示對應(yīng)于每個散射圖像的部分無散射圖像的數(shù)據(jù)，其中每個部分無散射圖像基于當所述孔隙板存在時檢測到透射穿過所述對象的所述成像體積的輻射，并且其中在大致相同的條件下采集所述散射圖像及其對應(yīng)的部分無散射圖像，不同的是所述孔隙板存在與否；

由包括一個或多個處理器的分析儀接收所述多個散射圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的部分無散射圖像數(shù)據(jù)；

由所述分析儀接收受過訓(xùn)練的散射校正模型；

由所述分析儀基于所接收的多個散射圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的部分無散射圖像數(shù)據(jù)來更新所述受過訓(xùn)練的散射校正模型，以產(chǎn)生更新的受過訓(xùn)練的散射校正模型；

由所述分析儀基于所述更新的受過訓(xùn)練的散射校正模型來校正所述多個散射圖像中的至少一個散射圖像；以及

由所述分析儀輸出至少一個經(jīng)校正的散射圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述受過訓(xùn)練的散射校正模型是受過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中更新所述受過訓(xùn)練的散射校正模型包括：

針對每對對應(yīng)的散射圖像和部分無散射圖像，在針對所述散射圖像的所述受過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的所述輸出與針對所述部分無散射圖像的所述受過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的所述輸出之間執(zhí)行內(nèi)插；以及

基于所述內(nèi)插來生成所述更新的受過訓(xùn)練的散射校正模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述受過訓(xùn)練的散射校正模型包括先前確定的解卷積點擴散函數(shù)(PSF)估計。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中更新所述受過訓(xùn)練的散射校正模型包括：

使用相應(yīng)成對的對應(yīng)的散射圖像和部分無散射圖像的測量點來局部參數(shù)化所述解卷積PSF估計；以及

基于所述局部參數(shù)化來更新所述解卷積PSF估計。

6.一種成像系統(tǒng)，包括：

輻射源，所述輻射源被配置為發(fā)射朝向?qū)ο蟮妮椛洌?/p>

輻射檢測器，所述輻射檢測器被配置為檢測透射穿過所述對象的成像體積的所發(fā)射的輻射；和

分析儀，所述分析儀包括一個或多個處理器并且被配置為：

基于檢測到由所述輻射源透射穿過所述對象的成像體積的輻射來接收表示所述對象的多個散射圖像的數(shù)據(jù)；

接收表示對應(yīng)于每個散射圖像的部分無散射圖像的數(shù)據(jù)，

其中每個部分無散射圖像基于當所述孔隙板存在時檢測到透射穿過所述對象的所述成像體積的輻射，并且其中在大致相同的條件下采集所述散射圖像及其對應(yīng)的部分無散射圖像，不同的是所述孔隙板存在與否；

接收受過訓(xùn)練的散射校正模型；

基于所接收的多個散射圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的部分無散射圖像數(shù)據(jù)來更新所述受過訓(xùn)練的散射校正模型，以產(chǎn)生更新的受過訓(xùn)練的散射校正模型；

基于所述更新的受過訓(xùn)練的散射校正模型來校正所述多個散射圖像中的至少一個散射圖像；以及

輸出至少一個經(jīng)校正的散射圖像。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的成像系統(tǒng)，其中所述受過訓(xùn)練的散射校正模型是受過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的成像系統(tǒng)，其中更新所述受過訓(xùn)練的散射校正模型包括：

針對每對對應(yīng)的散射圖像和部分無散射圖像，在針對所述散射圖像的所述受過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的所述輸出與針對所述部分無散射圖像的所述受過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的所述輸出之間執(zhí)行內(nèi)插；以及

基于所述內(nèi)插來生成所述更新的受過訓(xùn)練的散射校正模型。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的成像系統(tǒng)，其中所述受過訓(xùn)練的散射校正模型包括先前確定的解卷積點擴散函數(shù)(PSF)估計。