[发明专利]一种自适应的锥束CT三维图像快速重建方法

说明书

技术领域

本发明属于CT系统图像重建领域，涉及一种对CT系统中三维图像自适应快速重建的方法。

背景技术

CT(Computed Tomography)技术利用射线(一般为X射线)透射被检测物体，并在探测器上获取一组投影图像，再配合相应的重建算法得到物体的切片图像。目前研究和应用的CT可分为二维CT和三维CT两大类，锥束CT属于三维CT。与传统二维CT相比，锥束CT扫描速度快、射线利用率高，能获得均匀、高精度的空间分辨率。锥束CT的重建是三维图像重建，即需要重建得到连续的很多层切片图像，涉及巨大的计算量。在锥束CT实际应用中，在保证良好的重建质量的基础上，提高重建速度成为必须突破的瓶颈。

目前在商用锥束CT系统中，应用最广泛的重建算法是FDK滤波反投影算法，该算法是一种近似重建，计算量相对较小，在小锥角的情况下可以获得质量良好的重建图像。即便如此，FDK算法的计算量依然较大，主要集中在反投影过程，计算复杂度为O(N⁴)，其中N为投影数据尺寸。近年来，CT系统硬件性能得到了较快发展，在平板探测器方面，Varian Medical System的PaxScan 4343R可以产生的最大投影图像为3072²，如果用360幅3072²投影图像重建3072³图像，重建算法的内部循环次数将达到10¹³次，即使重建少数层，运算量也非常大，这在普通PC机上计算是非常耗时的。

在现有的文献中所提到的提高图像重建速度的方法，主要可以分为以下三大类：(1)重建算法的改进，如几何变量分离法、增量法、图像细分法等；(2)采用特殊的硬件来加速，如采用专用的DSP模块，对反投影计算过程进行硬件化实施；(3)并行计算技术，如采用阵列处理器或分布式计算机对图像重建过程进行并行化。

毛海鹏、张定华、梁亮等人在《系统仿真学报》(2004，16(11)：2486-2489)的文章“一种基于PC的快速三维图像重建方法”中提出了一种Z线优先重建算法，它是对传统FDK算法进行改进并通过数据并行计算来实现快速三维图像重建的算法，其基本原理是：根据FDK反投影过程中反投影点的p值与z无关，重建图像空间的每条Z线可映射为滤波投影平面上的一条u向亚像素线，标记为L，L可由两条相邻的u线进行线性插值得到，最后根据L线与Z线的对应关系得到重建图像；在此基础上通过有效地组织和划分重建数据，使得对重建数据的内存访问非常连续，采用单指令多数据(SingleInstruction Multiple Data，SIMD)技术进行数据并行处理。该方法的计算效率很高，但需要对整个重建立方体空间进行内存整体分配，如果重建空间过大，就会因为内存不足而导致算法无法实施，而且实际应用中往往无需重建出整个立方体空间，只需重建出其中若干感兴趣层切片即可，这时就需要对Z线优先算法进行相应的改进。

另外，重建过程中制约重建速度的不仅仅是算法的效率，大量数据在硬盘与内存间的读写也是一个很重要的影响因素，特别是随着高分辨率探测器的使用，投影图像文件的尺寸也随之增大，这种影响更加明显。以现在的常规重建算法进行重建，约一半的时间花费在了硬盘与内存之前的数据读写。因此，提高数据读写速度或减少数据读写量也成为重建过程中重要的一个环节。

发明内容

为了克服现有技术需要对整个重建立方体空间进行内存整体分配，而且重建速度不高的不足，本发明提供一种自适应的锥束CT三维图像快速重建方法，使得Z线优先重建算法也能适用于局部重建的问题，同时通过适当的算法设计，减少硬盘与内存之间交互的数据量，从而缩短重建时间。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

(1)对试件进行圆周锥束CT扫描，采集一组用于重建的投影图像；

(2)在投影图像中选取一个边长为E个象素的正方形区域，将该组所有投影图像按该正方形区域裁剪为边长为E个象素的正方形图像，并将所有裁剪后的投影图像进行公知的对数运算，此时投影图像的象素灰度为单精度浮点型；

(3)对该组投影图像进行FDK算法中的滤波处理，滤波函数采用公知的S-L滤波器、R-L滤波器或SL-W滤波器；

(4)设置需要重建的切片图像起止层号，这段连续的切片图像即为重建任务；

(5)根据计算机当前的可用内存数对重建任务进行自适应分割，得到若干个相同大小的子重建任务；