[发明专利]CT成像中定位物体的方法以及设备有效

专利信息
申请号: 201210375312.1 申请日: 2012-09-29
公开(公告)号: CN103713329A 公开(公告)日: 2014-04-09
发明(设计)人: 李亮;张丽;陈志强;赵自然;邢宇翔;肖永顺;王清礼 申请(专利权)人: 清华大学;同方威视技术股份有限公司
主分类号: G01V5/00 分类号: G01V5/00
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 王波波
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: ct 成像 定位 物体 方法 以及 设备
【说明书】:

技术领域

发明的实施例主要涉及辐射成像,更具体地,涉及在CT成像中定位物体的方法以及设备。

背景技术

自从1972年Hounsfield发明了第一台CT机,CT技术给医学诊断和工业无损检测带来了革命性的影响,CT已经成为医疗、生物、航空航天、国防等行业重要的检测手段之一。随着技术的进步,CT扫描模式和成像方法也在不断地改进,三维锥束CT已经成为研究和应用的主流。X射线锥束CT已经在医学临床、安全检查、无损检测等领域得到了广泛的应用,特别是在医学临床诊断中,CT已经成为不可或缺的检查手段之一。

1989年,螺旋CT开始投入医学临床应用,由于螺旋CT的巨大优势,使得它逐步替代了以前的断层CT,螺旋CT相对于断层CT的优势在于:螺旋CT可以连续不间断地采集投影数据,并通过专门设计的重建算法得到物体的三维体数据,使得CT扫描的时间大大缩短,提供了重建图像的Z轴分辨率,减少了运动伪迹。螺旋CT在临床应用中取得了巨大的成功,很快,螺旋CT使用的探测器从单层发展到双层、四层、8层、16层,并逐渐发展到32层、64层、128层,到2007年Toshiba公司已经率先推出了320层的螺旋CT。螺旋飞速发展的同时,另外一项技术也在悄然进步:平板探测器技术。不同于多层螺旋CT使用的很多独立探测器模块拼装成的阵列探测器,平板探测器直接使用整块的大面积闪烁体,后面封装大规模光敏单元阵列(例如CCD、CMOS、TFT等),然后经过A/D转换得到X射线强度数据。平板探测器技术的发展促使一类新的锥束CT(CBCT)得以面世,使用了平板探测器的CBCT系统一般只需旋转一周即可完成较大区域(例如30cm*30cm)的CT扫描,重建出该扫描视野(FOV)范围内的三维CT图像。

在安全检查和工业无损检查领域,CT技术在近年来也获得了快速的发展,例如基于双能技术安检CT由于具备了很好的区分物质的能力,已经得到了安检领域的认可,正在逐步推广;而针对工业无损检测领域的工业CT也在空间分辨率、密度分辨率方面取得了较大的进步。

在对CT图像重建的过程中,如何准确地确定例如金属物体之类感兴趣物体的位置,也是一个重要的研究课题。

发明内容

考虑到现有技术的一个或多个问题,提出了CT成像中定位物体的方法以及设备。

根据本发明的实施例,一种在CT成像中定位多个感兴趣物体的方法,包括步骤:

利用投影合成算法从投影数据中计算出其观察方向垂直于CT断层平面的第一投影图像;

在垂直于所述观察方向的锥束投影中选择两幅投影图像,即第二投影图像和第三投影图像,所述第二投影图像和所述第三投影图像基本上正交;

确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、所述第二投影图像和所述第三投影图像中的位置;

基于多个感兴趣物体在所述第一投影图像、第二投影图像和所述第三投影图像中的位置计算每个感兴趣物体在三维空间中的位置。

根据本发明的实施例,计算第一投影平面的步骤包括:

利用投影数据和雷当变换数值的关系,基于投影数据计算出与第一投影图像对应的雷当数据的偏导数;

利用滤波反投影算法和所述雷当数据的偏导数计算出第一投影图像。

根据本发明的实施例,选择两幅投影图像的步骤包括:

基于所述第一投影图像选择第二投影图像和第三投影图像,以使得第二投影图像和第三投影图像中的多个感兴趣物体之间的重叠区域最小。

根据本发明的实施例,基于所述第一投影图像选择第二投影图像和第三投影图像的步骤包括:

对所述第一投影图像进行分割,得到只包含感兴趣区域信息的二值化图像;

对所述二值化图像进行扇束的前向投影,得到扇束投影的正弦图,此处所用到的扇束的扇角需要等于锥束系统中心层对应光源靶点的张角;

对于正弦图的每列,通过寻峰算法计算峰的个数;

对于所有峰值个数等于第一投影图像中感兴趣物体个数的投影角度,选择二者之间角度为90度的投影角度,从而确定第二投影图像和第三投影图像。

根据本发明的实施例,确定多个感兴趣物体在所述第一投影图像、所述第二投影图像和所述第三投影图像中的位置的步骤包括:

在第一投影图像中对各个感兴趣物体进行分割,确定每个感兴趣物体区域在第一图像中的重心;

在第二投影图像和第三投影图像中对各个感兴趣物体区域进行分割,并且确定每个感兴趣物体在第二投影图像和第三投影图像中的重心。

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