[发明专利]用于经由单应重采样变换进行重投影和反投影的系统和方法

说明书

本发明题为“用于经由单应重采样变换进行重投影和反投影的系统和方法”。本发明提供了用于经由单应变换并且具体地一维单应变换重投影和反投影感兴趣的对象的系统和方法。在一个示例中，一种方法可包括：采集对应于多条发散X射线的成像数据，将单个函数形式指定给多条发散X射线，经由单应变换基于单个函数形式确定多个分布样本与多个X射线检测器区间之间的交互的权重，并且基于交互的权重重建图像。

技术领域

本文所公开的主题的实施方案涉及医疗成像，并且更具体地涉及经由一维单应重采样变换对感兴趣的对象进行重投影和反投影。

背景技术

计算机断层扫描(CT)可用作非侵入式医疗成像技术。具体地，CT成像数据采集可包括使X射线束穿过对象诸如患者，使得X射线束衰减，然后在X射线检测器阵列处收集衰减的X射线束。所采集的CT成像数据可以是对应于对象的衰减系数分布的一组线积分测量值。可经由分析或迭代重建算法中的反投影或反向投影步骤，由该组线积分测量值将分布重建为可视图像。就迭代重建算法而言，然后可经由重投影或前向投影步骤将重建的分布映射到一组更新的计算线积分上，之后可根据需要迭代反投影步骤和重投影步骤。

断层摄影算子或投影器可被选择为编码对应于CT成像数据的积分线的几何表示。对于反投影步骤，这可以代数方式表示为：

其中p_i为I线积分测量值的第i个线积分测量值，并且r_ij为断层摄影算子的矩阵表示R的元素，其将第i个测量值反投影到对应于第j个衰减系数(即，在J个采样点中的第j个采样点处的衰减系数)的采样点f_j。伴随(转置，因为R为实数)运算构成重投影步骤，表示为：

存在用于图像重建的许多此类基于几何结构的模型，选择哪个模型决定了精度并因此决定了最终图像质量。计算速度是附加因素，其可通过例如在图形处理单元(GPU)上的大规模并行化来实现。然而，基于几何结构的模型可能难以在GPU计算框架上实现和缩放。精度和计算速度均可为经由深度学习技术驱动图像重建的关键因素。

发明内容

在一个实施方案中，一种方法可包括：采集对应于多条发散X射线的成像数据，将单个函数形式指定给多条发散X射线，经由单应变换基于单个函数形式确定多个分布样本与多个X射线检测器区间之间的交互的权重，并且基于交互的权重重建图像。

应当理解，提供上面的简要描述来以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步描述的精选概念。这并不意味着识别所要求保护的主题的关键或必要特征，该主题的范围由具体实施方式后的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中提到的任何缺点的实施方式。

附图说明

通过参考附图阅读以下对非限制性实施方案的描述将更好地理解本公开，其中以下：

图1示出了根据一个实施方案的示例性医疗成像系统的绘画视图；

图2示出了根据一个实施方案的示例性医疗成像系统的示意性框图；

图3示出了示例性基于几何结构的距离驱动图像重建模型的示意图；

图4A示出了根据一个实施方案的示例性基于平板检测器的锥形束断层摄影几何结构的示意图；

图4B示出了根据一个实施方案的示例性一维单应重采样变换的示意图；

图5示出了根据一个实施方案的利用示例性一维单应重采样变换重采样的连续函数的基组近似的示意图；并且

图6示出了根据一个实施方案的用于经由示例性基于单应性的模型进行迭代图像重建的方法的流程图。

具体实施方式