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谈述修正基于迭代修正法CT金属伪影消除

收藏本文 2024-02-11 点赞:21536 浏览:95519 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:人体内的金属植入物会导致CT重建图像中出属伪影。传统的方法利用插值技术替换掉原始投影数据中受金属物污染的数据,以此来达到去除金属伪影的目的,但是容易产生次生伪影。为了解决传统方法的缺陷,提出了一种基于迭代修正的金属伪影消除方法。首先,利用插值修正法获取到一张预处理图像;然后,以该预处理图像为基础进行迭代修正,每一次迭代过程中利用全变分滤波来优化图像质量;经过多次迭代后得到最终图像。实验表明,相比于传统的插值修正法,提出的方法能够更加有效地去除金属伪影,同时较好地抑制次生伪影的产生。
关键词: 医学成像技术;金属伪影;金属伪影消除;全变分滤波
1009-3044(2013)14-3370-04
历史上,CT(Computed Tomography,计算机断层成像)技术[1,2]的问世极大地促进了医疗影像领域的发展,同时也给病患者带来了福音,但是实践操作中各种伪影的出现却给科研人员、医疗工作者蒙上了一层阴影。CT图像中的伪影是指在成像过程中产生的与被扫描组织结构无关的异常影像。这些伪影会降低图像质量,给医疗诊断带来困难,严重的情况下甚至会造成病情误诊,对病患者的治疗构成极大的威胁。因此,如何降低CT图像中的伪影以提高图像质量成为医疗影像领域中重要的研究课题。
金属伪影是在扫描过程中由于金属物的存在而产生的伪影。临床上导致金属伪影的场景有很多,例如金属检测肢、牙齿填充物、骨头固定螺钉和大脑动脉瘤金属结扎线圈等等。金属作为一种高密度的物质,其对X射线的吸收远远高于人体组织,因此,穿过金属物的射线会发生急剧的衰减,导致对应的投影数据失真,并破坏投影数据的整体完备性和连续性。而目前商业CT机普遍采用的滤波反投影重建算法(Filtered Back Projection, FBP)只有在投影数据完备且连续的情况下才能重建出理想的CT图像。显然,在金属物存在的情况下,这一条件将无法满足,FBP重建会导致伪影的产生,即所谓的金属伪影。
为了消除CT图像中的金属伪影,学术界提出了许多不同种类的方法,按处理方式不同可以粗略地分为两大类:迭代重建法[3-5]和基于FBP重建的投影数据修正法[6-8]。迭代重建法,相比于投影数据修正法,能够更加有效地去除金属伪影。但是迭代重建法具有很大的计算量,目前还难以实用化。投影数据修正法仍是目前主流的MAR(Metal Artifacts Reduction,金属伪影去除)方法。这类方法的提出主要基于如下思想:受金属物污染的投影数据(对应于穿过金属物的射线)存在错误的信息,在FBP重建之前,利用插值技术替换掉这些无用数据以获取到整体完备且连续的投影数据。目前存在的投影数据修正法主要区别在于所采用的插值技术不同。例如,Lewitt和Bates采用切比雪夫多项式插值[9],Kalender等人采用线性插值[10],Zhao等人采用小波插值[11],林宙辰等人则是选择多项式插值[12]。
现存的投影数据修正法[13-14]能够有效的去除金属伪影,但是往往会导致次生伪影的产生,这是因为大多数情况下受金属物污染的投影数据实际上包含有用的组织信息,这些信息在插值过程中丢失了。为了解决现有投影数据修正法的缺陷,该文提出了一种基于迭代修正的投影数据修正法。新方法的主要思想在于利用改进的插值修正法获取到一张预处理图像,通过迭代修正不断优化图像质量,弥补丢失的组织信息。具体内容在下一节相似度检测绍。

1 算法设计

1.1 确定金属投影区域

2 实验验证

为了检验本文算法,本小节分别对CT图像中含有单个金属和多个金属的情形进行了测试,并给出了二组实验结果。为了更好地检验本文算法的有效性和优越性,结果中也给出了未修正图像以及线性插值法处理图像,以增强对比。
图4给出了这二组实验结果,第一行表示未修正的图像,红色箭头标出了金属填充物的位置,第二、三行分别表示用线性插值法与本文方法处理结果。前二列中每一列都表示一组测试图例,第三列给出了第二列(测例2)的局部放大效果。测例1表示的是含有单金属的头部扫描图像,由于是单金属,未修正图像中没有出现由金属相互影响产生的暗带,其中的伪影主要表现为金属周围的射线状伪影。经过线性插值处理后,大部分明显的伪影被消除,但在金属邻近区域出现了若干较亮的条纹。这是因为线性插值后插值区间内部数据保持线性,但区间两端不平滑。经过本文方法处理后,该问题得到一定程度缓解。可以看出,该文方法不仅能有效去除金属周围的射线状伪影及其它残留伪影,也能较好地抑制金属周围亮条纹的产生。
测例2显示了含有多个金属植入物的扫描图像。这两幅测试图的主要特点是其中的金属植入物数量多,体积小。从第三列的局部放大图可以看出,由于含有多个金属植入物,金属间的相互影响导致在金属之间产生明显的暗带,且随着金属物体积变大而变大变宽,同时在每个金属物周围还有大量射线状伪影。经过线性插值处理后,这些伪影大部分得到校正,但金属物周围的组织中却多出了一些亮条纹,组织信息被一定程度破坏。该文算法则避免了这一问题,从处理图中可以看到,不仅组织信息得到较好保存,原图中的各类伪影也得到有效校正。
经过上述对比可看出,线性插值法和本文算法都能有效地去除金属伪影。但由于线性插值法不能完全还原金属投影区的数据,带来一定误差,对正常组织信息造成一定破坏,带来新伪影。该文算法在线性插值法的基础上进行迭代修正,在去除各类伪影的同时,较好地保持了正常组织信息,在一定程度上对线性插值法进行了补充和优化,效果更加明显。

3 结束语

本文研究了一种有效的金属伪影去除算法。首先,利用改进的插值修正法获取到一张预处理图像。然后,以该预处理图像为基础进行迭代修正,每一次迭代过程中利用TV滤波来优化图像质量。经过多次迭代后得到最终图像。实验表明,该文方法,相比于传统的插值修正法,能够更加有效地去除金属伪影,同时较好地抑制次生伪影的产生。参考文献:
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