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基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究

更新时间：2019-12-25 12:16:15 大小：2M 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：DCM融合算法 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

多谱CT成像是通过不同谱段的CT图像表征检测对象中的不同组分。为了便于在同一视图中显示所有组分的信息,需要研究多谱CT序列的融合方法;但是常用融合方法如加权平均法、小波变换融合法等都是针对图像细节信息的优化,不能表达组分的物理特性,从而导致融合图像的灰度不具有物理表征性,影响CT的定量检测。为此,结合具有物理表征特征的数据约束模型(DCM),开展了基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究。首先通过能谱滤波分离的成像方法获得多个能谱范围内的多能投影数据,采用TV-OSEM算法重建不同能谱段的CT序列;其次,利用传统DCM模型和改进DCM模型分别对多谱CT序列进行融合,传统DCM模型是严格单能的,由于滤波后能谱的非严格单能特性,其融合结果不能表征出对象序列中的全部组分。针对此问题提出了改进DCM模型。改进DCM模型选择了新的体元定义,并且在多谱CT序列融合中引入先验组分作为参照,通过先验物质对融合结果中其他物质进行校准,实现检测对象中各组分位置的准确分布。仿真实验表明,该方法可从物理表征正确性的角度,实现多谱CT序列融合,在满足CT序列中不同组分区分的同时,其融合图像的灰度具有物理可参照性,有利于后续的CT定量检测。


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基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究.pdf 2M

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，
第
，
，
Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．３ ９６８９７２  
ｐｐ  
第
卷
３８  
ꢀ
期
３
光
谱
学
与
光
谱
分
析
ꢀ ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
－
，
Ｍａｒｃｈ ２０１８  
ꢀ
年
月
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ ꢀ ｐ  
２０１８  
ꢀꢀꢀ  
３
Ｓｅｃｔｒｏｓｃｏ ａｎｄＳｅｃｔｒａｌＡｎａｌｓｉｓ  
ꢀｐ ꢀ  
ｐｙ ｙ  
ꢀ
ꢀ
基于先验组分的多谱  
序列  
融合算法研究  
ＣＴ  
ＤＣＭ  
＊
， ， ，  
丹 陈 平 韩 焱 李毅红  
ꢀ ꢀ  
赵
ꢀ
， ，  
中北大学电子测试技术国家重点实验室 信息探测与处理山西省重点实验室 山西 太原  
０３００５１  
ꢀ
。
图像表征检测对象中的不同组分 为了便于在同一视图中显示  
摘
要
多谱  
ꢀ
成像是通过不同谱段的  
ＣＴ  
ＣＴ  
ꢀ
，
所有组分的信息 需要研究多谱  
； 、  
序列的融合方法 但是常用融合方法如加权平均法 小波变换融合法等  
ＣＴ  
， ， ，  
都是针对图像细节信息的优化 不能表达组分的物理特性 从而导致融合图像的灰度不具有物理表征性 影  
。 ， （  
的定量检测 为此 结合具有物理表征特征的数据约束模型  
ＤＣＭ  
），  
开展了基于先验组分的多谱  
ＣＴ  
响
ＣＴ  
。 ，  
融合算法研究 首先通过能谱滤波分离的成像方法获得多个能谱范围内的多能投影数据 采用  
序列  
ＤＣＭ  
； ，  
序列 其次 利用传统  
算法重建不同能谱段的  
模型和改进  
模型分别对多谱  
序
ＣＴ  
ＴＶ ＯＳＥＭ  
－
ＣＴ  
ＤＣＭ  
ＤＣＭ  
，
列进行融合 传统  
， ，  
模型是严格单能的 由于滤波后能谱的非严格单能特性 其融合结果不能表征出对  
ＤＣＭ  
。
象序列中的全部组分 针对此问题提出了改进  
。
模型 改进  
，
模型选择了新的体元定义 并且在多  
ＤＣＭ  
ＤＣＭ  
， ，  
序列融合中引入先验组分作为参照 通过先验物质对融合结果中其他物质进行校准 实现检测对象中  
谱
ＣＴ  
。 ， ，  
各组分位置的准确分布 仿真实验表明 该方法可从物理表征正确性的角度 实现多谱  
，
序列融合 在满  
ＣＴ  
， ，  
序列中不同组分区分的同时 其融合图像的灰度具有物理可参照性 有利于后续的  
。
定量检测  
足
ＣＴ  
ＣＴ  
；
ＣＴ ＣＴ  
； ；  
序列融合 约束模型 先验组分  
关键词 多谱  
ꢀ
：
：
文献标识码  
Ａ
： ／ （ ）  
ＤＯＩ １０．３９６４ ．ｉｓｓｎ．１００００５９３２０１８０３０９６８０５  
ｊ
ꢀꢀꢀ － －  
－
中图分类号  
ＴＰ３９１．４  
ꢀꢀ  
，
序列融合 在一张图像显示所有组分的物理  
个能谱段的  
ＣＴ  
， 。  
特性 实现各材质的区分 多谱图像融合是  
世纪  
年代  
７０  
引
言
２０  
ꢀ
，
：
、
提出 的 早 期 的 融 合 方 法 主 要 有 加 权 平 均 法  
ＨＩＳ  
变 换  
［］  
４
。
、
成像技术因其无损 三维可视化被广泛地应  
， ，  
Ｔｏｅｔ Ｂｕｒｔ  
射线  
法
发展到  
世纪  
年代  
等提出了基于金  
Ｘ
ꢀꢀ  
ＣＴ  
２０  
８０  
［
］
５６  
。
－
、 、 、 。 ，  
用于医学 生物 工业 农林业等领域 但是 随着微观技术  
，
年代 小波技术被应  
９０  
字塔变换的融合方法  
到
世纪  
２０  
［］  
７
。
但是这些融合方法是综合两幅或多幅源图  
， 、  
的发展 传统适用于疵病检测 结构分析的定性结构  
，
已
用到图像融合  
ＣＴ  
、 、  
不满足新型材料 矿石深加工 以及现代医学中组分微观结  
， 、 ，  
像的冗余信息 得到一幅更丰富 更精确的图像 主要强调  
。
构的定量表 征 需 求 主 要 是 现 有 与 能 量 无 关 的  
， ，  
细节信息的优化 没有考虑组分的物理信息 无法实现组分  
成 像 方  
ＣＴ  
，
， “ ” ，  
由于能谱非唯一性 存在 能谱平均 效应 对于衰减特  
。
的表征  
目前多 光 谱 同 步 辐 射  
法
。
性相近的组分无法有效区分 近年来多谱  
（
ｄａｔａｃｏｎ  
－
成像技术的提  
的 数 据 约 束 模 型  
ＣＴ  
ＣＴ  
－
［
］
８９  
－
。
出为组分的定量表征提供了可能 多谱  
， ）  
ｓｔｒａｉｎｔｍｏｄｅｌ ＤＣＭ  
ꢀ
。
可以进 行 组 分 的 物 理 表 征 该 方 法  
成像主要是获得  
ＣＴ  
，
投影 依据能谱段内各组分衰减系数的表  
，
切片进行实验 在切片中以体元为单  
ＣＴ  
多个能量段的  
是选择多个能量的  
ＣＴ  
。
征信息实现组分区分 一个能量段不能区分出序列中的所有  
， ，  
位建立数据约束模型 对模型求解 获得体元内组分的分布  
，
组分 例如磷和钙在  
，
能够区分开 但是硅和钙  
。 ，  
情况 本工作基于此方法改进 在体元的数据约束模型求解  
８０ １００ｋｅＶ  
～
，
在此能量段却无法区分 因此需要多个能量段的  
， ，  
假设体元是由一种物 质 组 成 融 合 结 果 以 体 元 为 单 位  
，
序列才  
中
ＣＴ  
［］  
１
。
，
只用其中的主要组分表示体元 进而开展融合及表征方法的  
能鉴别出全部组分  
常用的多个能谱段投影获取方法主要  
［
］
２３  
。
－
。
采用 射线发射端能谱滤波分离和光子计数探测器等  
Ｘ
研究  
，
图像 需将多  
ＣＴ  
上述多谱  
获取的是多个能谱段的  
ＣＴ  
：
，
：
修订日期  
２０１７０９１２  
收稿日期  
２０１７０４２４  
－ －  
ꢀ
ꢀ
－
－
：
（ ， ，  
６１４７１３２５ ６１５７１４０４ ６１６０１４１２  
），  
山西省自然科学基金项目  
（ ）  
和山西省高等学校优秀青年学  
２０１５０２１０９９  
基金项目 国家自然科学基金项目  
术带头人支持计划资助  
：
赵
，
１９９１  
，
年生 中北大学硕士研究生  
ｅｍａｉｌ １２６９７６２３０３  
ꢀꢀ ＠ｑｑ  
：
作者简介  
丹
．ｃｏｍ  
ꢀ
ꢀ
－
：
ｅｍａｉｌ ｚｈａｏ１５９０３４０２５８６ １６３．ｃｏｍ  
ꢀꢀ  
通讯联系人  
＊
－
＠
第
期
光谱学与光谱分析  
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ  
３
９６９  
（）  
ｋ
＾
ｘ
ｉ
，
（ ）  
ｋ １  
＋
＾
，ｔ，ｉ，ｐ ，  
ａ
θ
ｔ
θ
ｊ
ｊ
ｘ
，
ｊ
＝
ｉ
（）  
ｋ
∑
，
ｔ
θ
＾
ａ
θ
∑
， ， ，  
ｔ ｉ  
ａ
θ
∑
， ， ，  
ｘ
，
ｉ
ｊ
ｔ ｉ  
实验部分  
ｊ
ｊ
１
ꢀ
，
ｔ
θ
，
ｉ
ｊ
， ， ，…，  
ｌ １ ２ ３  
ꢀꢀ ＝  
（）  
１
Ｔ
θ
ｌ
φ
∈
：
氯
，
铝
，
硅
，
磷
，
设计的圆柱形模型有六种不同的组分  
（）  
ｋ
ꢀꢀ  
＾
，
ｘ
，
ｋ
（， ）  
表示物体第 次迭代后图像  
，
ｋ ｉ  
ｊ
其中  
为迭代次数  
ｉ
ｊ
，
钙
。
。 、 、 、  
铝 硅 磷 硫和钙的直径  
１６ｍｍ  
硫
其中氯的直径是  
，
ａ
， ， ，  
ｔ ｉ  
θ
，
射线穿过物体  
位置的重建值  
表示旋转角度为  
ｊ
时
θ
。
。 ， ， ， ， ，  
Ｃｌ Ａｌ Ｓｉ Ｐ Ｓ Ｃａ  
是
其横切面模型如图 所示  
１
４ｍｍ  
。
的第 行第 列到达第 个探测器的概率  
ｉ ｔ  
ｊ
表示  
ｔ
系统  
ＣＴ  
Ｐ
，
θ
，
数据库得到 各物质对应的衰减系数  
的吸收系数可在  
ＮＩＳＴ  
，
第
，
而
旋转角度为 度时  
θ
个探测器可能收到的光子数目  
ｔ
。
２
如图  
。
ｔ表示对应的探测器读数  
ｐ，  
θ
图
仿真模型的二维图像  
１
ꢀ
Ｆｉ．１ Ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｌａｎｅｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｈａｎｔｏｍ  
ꢀ ꢀ ꢀ  
ｐ
ꢀ
ꢀ
ｐ
ｇ
图
能谱滤波分离的  
重建结果  
ＴＶＯＳＥＭ  
－
４
ꢀ
（）：  
ａ ３０ ９０ｋｅＶ  
～
；（）：  
ｂ ５０ １１０ｋｅＶ  
～
；
滤波  
滤波  
（）：  
ｃ ７０ １５０ｋｅＶ  
～
滤波  
Ｆｉ．４ ＴＶＯＳＥＭｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈ  
ꢀ － ꢀ ꢀ ꢀ  
ｇ
ｅｎｅｒ ｓｅｃｔｒｕｍｆｉｌｔｅｒｉｎ ｓｅａｒａｔｉｏｎ  
ꢀ
ｇ ｐ  
ꢀ
ｇｙ ｐ  
ꢀ
（）：  
ａ
；（）： ；  
５０ １１０ｋｅＶｆｉｌｔｅｒｉｎ  
ｇ
３０ ９０ｋｅＶｆｉｌｔｅｒｉｎ  
～ ꢀ  
ｂ
ｇ
～
ꢀ
（）：  
７０ １５０ｋｅＶｆｉｌｔｅｒｉｎ  
ｇ
ｃ
～
ꢀ
（） ， ，  
可以看出 此能量段可将物质铝区分出来 而  
４ｃ  
从图  
ꢀꢀ  
， 。  
磷和钙 硅和硫的对比度不明显 再通过图  
（）  
可以将磷和  
４ｂ  
。
钙区分开来 最后图  
（）  
、 。  
可以将硅 硫和氯区分开 通过三  
４ａ  
，
个能谱段 可以实现一幅  
。
图像中的所有组分的区分  
ＣＴ  
图
不同材质的线衰减系数  
２
ꢀ
结果与讨论  
２
ꢀ
Ｆｉ．２ Ｌｉｎｅｒａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｕｒｖｅｓ  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ｇ
模型及其融合结果  
２．１ ＤＣＭ  
ꢀ
，
模型利用了同步辐射 射线的优良单色性 针对  
Ｘ
ＤＣＭ  
，
不同材料在不同能量下 射线吸收规律的线性无关性 采用  
Ｘ
，
ＤＣＭ  
，
模 型 中 定 义 样 品 由 长 宽 高 都 等  
多个能量进行 实 验  
。
于
实验分辨率尺寸的立方体体元组成  
ＣＴ  
ＤＣＭ  
［
１
］
２
：（ ）  
每 个 体 元 由 包 括 孔 隙 在 内 的 多 种  
理论为  
１
。（）  
任一体元在某一能量下的  
２
组分组成  
射线  
实验中  
ＣＴ  
Ｘ
。 ，  
射线的吸收等于各组分吸收之和 根据比尔定律 上述  
对
Ｘ
理论可表示为  
（ ）  
ｍ
（）  
２
０
ｖ
ｎ
１
≤
≤
Ｍ
（ ）  
ｍ
（）  
３
ｖ
ｎ
∑
１
＝
图
仿真系统能谱图  
３
ꢀ
ｍ
０
＝
Ｍ
Ｆｉ．３ Ｓｉｍｕｌａｔｅｄｅｎｅｒ ｓｅｃｔｒａ  
ꢀ ꢀ  
ｇ ｇｙ ｐ  
ꢀ
（ ， ） （ ）  
ｍ ｌ ｍ  
ｖ
（）  
ｌ
＾
ｎ
μ
（）  
４
ｎ
≈
μ
∑
ｍ ０  
＝
［
］
０
，
１
， （  
， ， ，…，  
） ，  
取不同的值代表不同的组分  
其中  
ｍ ｍ＝０ １ ２  
Ｍ
通过能谱滤波条件分析  
取得满足条件的能量段  
３０  
ꢀꢀ  
（ ）  
ｍ
，
为体元的编号 它的数值对应样品的不同位置  
。
ｖ
ｎ
是样  
，
，
，
滤 波 分 离 后 的 能 谱 图 如 图  
９０ ５０ １１０ ７０ １５０ｋｅＶ  
ｎ
３
～
～
～
（）  
ｌ
＾
。
ｎ
。
所示 采用能谱 滤 波 分 离 的 成 像 方 法 获 得 能 谱 下 的 投 影 数  
品中位置为 处的体元中材料组分  
ｎ
的体积分数  
ｍ
为在  
μ
，
利用  
，
重建算法重建 重建结果如图 所示  
４
。
据
（
Ｅ ｌ＝１ ２  
ｌ
， ，…， ）  
Ｌ
，
重构切片中 在体元  
ＣＴ  
ＴＶ ＯＳＥＭ  
－
射线能量为  
的
Ｘ
［
］
１
为
１
（ ， ）  
ｍ ｌ  
则 表 示 组 分  
ｍ
重建算法公式  
ＴＶ ＯＳＥＭ  
－
。
μ
处测量得到的  
射 线 线 性 吸 收 系 数  
ｎ
Ｘ
，
下的 射线线性吸收系数的参数 它的数值可  
Ｘ
对能量为  
Ｅ
ｌ

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