[发明专利]一种倾斜多锥束直线轨迹CT成像方法无效
申请号: | 201010295636.5 | 申请日: | 2010-09-28 |
公开(公告)号: | CN102004111A | 公开(公告)日: | 2011-04-06 |
发明(设计)人: | 傅健;江柏红;李斌;李鹏;王潜力 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G01N23/04 | 分类号: | G01N23/04;G06T17/00 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 李新华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 倾斜 多锥束 直线 轨迹 ct 成像 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种采用倾斜多锥束直线轨迹扫描成像方法,属于X射线CT技术领域。
背景技术
在X射线CT检测系统中,X射线源发出X射线,从不同角度穿过被检测物体的某一区域,放置于射线源对面的探测器接收相应角度的射线投影值,然后根据各角度射线不同程度的衰减,利用一定的重建算法和计算机进行运算,重建出物体被扫描区域的射线线衰减系数分布映射图像,从而实现由投影重建图像,无损地再现物体在该区域内的介质密度、成分和结构形态等特征。
目前,基于X射线的CT技术在医疗诊断、工业探伤等领域得到了广泛的应用。其中,圆轨迹扫描和螺旋轨迹扫描是获得CT投影数据最常用的两种扫描方式。但是,无论是圆轨迹扫描还是螺旋迹扫描,射束和物体之间均存在旋转运动,高速旋转会产生较大的离心加速度,正因为旋转运动的存在,限制了扫描速度的提高。其次,这两种扫描方式对于检测体积较大或者质量较大的物体也有一定的局限性,因为受到目前技术条件的限制,难以使大物体平稳旋转。在实际应用中,这两种扫描方式均不能满足对速度要求较高的行李安全检查和工业在线检查的要求。
针对上述问题,一种基于直线轨迹的CT成像方式开始被研究。在直线轨迹扫描中,物体相对于探测器或射线源作直线运动,可以实现高速检查和在线检查,并且直线运动比旋转运动要简单,这种扫描方式能够用来检测大物体。在最初的直线轨迹扫描系统中,只包含一个射线源和一个探测器,采用的算法主要有直接解析算法和重排算法。由于受到射线源张角和探测器尺寸的限制,获得投影数据有限,采用解析算法和重排算法重建出的图像质量都不是很高。随着研究的深入,多个探测器或者多个射线源被引入直线轨迹扫描系统中,最常见的是多段直线轨迹成像系统,这套系统仅有一个射线源,但是有多个探测器,理论上当锥束达到180度,探测器分布超过180度,在中心平面上可以实现精确重建。但是由于锥束张角有限和多段直线轨迹扫描运动的复杂性,不能满足高速检查的需要。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:针对目前基于圆轨迹扫描和螺旋轨迹扫描因存在旋转运动而导致检测速度慢和不能用来检测大物体的问题,提出了一种基于检台做直线运动的倾斜多锥束CT成像系统,并采用了滤波反投影重建算法,解决了常规CT方式检测速度慢和不能用于大物体的三维层析检测的问题,且扫描及重建过程简单,高效。
在本发明的一个方面,提出了一种基于直线轨迹扫描的倾斜多锥束CT成像系统,包括:射线源部分,用于产生穿透物体的X射线,这些射线到达图像采集单元;投影采集部分,可为面阵探测器,采集穿透物体的射线,并转换成数字射线投影图像序列;滤波部分,对采集到的投影数据与指定的卷积函数核进行卷积运算,获得滤波投影数据;反投影重建部分,对获得的投影数据,按照系统参数进行加权以及反投影重建。
所述直线运动为当所有锥束均静止时,被检物体作匀速直线运动穿过所有锥束,由齿轮齿条或者丝杠来实现。
所述直线轨迹多个锥束CT扫描系统至少由两个锥束组成,每个锥束包含一个射线源和一个探测器。
所述锥束分布在直线轨迹两侧,且每个锥束中心都在直线轨迹上,每个锥束相对物体运动轨迹的倾斜角度不一样,不同锥束之间互不干扰。
所述探测器由多个面阵探测器组成,用以接收从射线源发出的穿过被检查物体的射线信号,并将信号转换成数字射线投影图像序列。
所述探测器分布在不同方位,每个探测器与直线轨迹之间的夹角均不同,用以接收从不同视角穿过被检物体的射线。
所述射线源的个数和探测器的个数相同,其位置由同一锥束中的探测器的位置来确定,不同射线源之间的所有射线不能相交。
所述探测器既可以为面阵探测器,也可以为线阵探测器,线阵探测可以用来检测一个截面,面阵探测器可以实现三维检测。
所述投影采集部分,物体运动过程中,多个探测器同时采集各自射线源发出的射线信号,第i个探测器采集的投影数据为Pi(l,t,h),其中,l表示物体运动到离系统中心距离为l的位置,t,h分别表示探元在水平方向和垂直方向到探测器平面中心的距离。
所述滤波部分,将第i个探测器采集到的投影数据Pi(l,t,h)与指定的滤波函数核在t方向做一维卷积,获得滤波后的投影数据Qi(l,t,h)。
所述反投影部分,根据系统参数,将所有滤波后的投影数据Qi(l,t,h)进行加权计算,加权因子由系统参数和重建点位置给出,对加权后的投影数据进行反投影叠加,以获得重建图像。
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