锥束CT图像伪影和校正方法综述
【精品】CT图像伪影及处理方法
【精品】CT图像伪影及处理方法CT图像伪影及处理方法[真诚为您服务]【摘要】介绍了CT常见图像伪影、产生原因以及相应的处理方法，旨在帮助影像医技人员及工程技术人员对CT伪影有进一步的认识。
【关键词】 CT; 图像; 伪影CT图像伪影是指CT图像中重建数据与物体实际衰减系数之间的差异，或指的是受检体中根本不存在，而图像中显示出来的影像。
根据CT图像伪影的来源，可以分为:与CT成像技术及CT机器有关的伪影、病人有关的伪影以及螺旋CT特有的伪影。
CT图像伪影严重降低了CT图像的质量，有时让放射科医生无法诊断或引起误诊，甚至导致医疗事故。
1 与CT成像技术及CT机器有关的伪影1.1 线束硬化产生机制:X射线不是单能的，是包含一系列频率的波动。
当连续谱能的X射线经过人体时，能量较低的X线优先被吸收，高能量X射线较易穿透，在射线传播过程中，平均能量变高，射线逐渐变硬，称之为线束硬化效应。
CT所建立的图像，是物质的衰减系数在人体的横断薄层的分布情况，即相当于人体组织密度的分布情况。
射线硬化就相当于降低了物质的吸收密度，必然会影响CT图像的质量。
形成伪影:线束硬化会产生暗带和条状伪影，杯状伪影两种类型的伪影。
前者是指当X线球管沿着不同的方向对某一物体进行扫描时，在密度不均匀组织横断面图像上的两个致密结构之间(例如颅底岩骨间(图1)，或者是出现在注射对比剂后的造影剂浓度不同的血管间(图2))会出现暗带和条纹伪影;后者是指均匀物质中间的CT值比边缘部分的CT值低，造成中间黑、边缘白的情况。
减少伪影的方法:?配置的X射线过滤器;?线束硬化矫正软件来减少线束硬化;对颅底伪影，也可以通过操作者采用薄层扫描以减少。
1.2 部分容积效应产生机制:在同一扫描层面内含有2种以上不同密度而又相重叠的物质时,则在同一个探测器上有着多种密度的检测数据，输出信号为检测数据的平均值，所得的CT值不能如实反映其中任何一种物质的CT值, 这种现象即为部分容积效应。
CT图像伪影的成因及校正方法探究
CT图像伪影的成因及校正方法探究CT（计算机断层扫描）是一种医学成像技术，可以通过旋转的X射线束获取人体横断面的详细图像，用于诊断和治疗指导。
然而，在CT图像中，经常会出现伪影现象，这可能干扰医生对图像的解读和诊断。
因此，了解CT图像伪影的成因及相应的校正方法对于提高CT图像质量和准确性非常重要。
CT图像伪影是指在图像上出现的与实际解剖结构无关的人为假象。
其成因可以归纳为以下几个方面：1. 患者因素：患者的体内金属或高密度物质（如金属植入物、骨头）会引起CT图像伪影。
这些物质会散射或吸收X射线束，导致周围区域的图像衰减或增强，从而在图像上产生伪影。
2. 仪器因素：CT扫描仪的硬件故障或不良设置可能导致伪影的出现。
例如，扫描仪的坏道或光栅误差会引起图像中的线性伪影；X射线束的不均匀性或非线性误差会导致图像亮度或对比度的变化。
3. 参数因素：CT扫描时的参数选择也可能导致伪影的产生。
例如，过大的mAs（毫安秒）设置会导致伪影线或过曝伪影，而过小的mAs设置会导致图像噪声增加。
针对不同的伪影成因，可以采取以下校正方法进行伪影的修复或减少：1. 优化扫描参数：合理选择扫描参数对于减少伪影至关重要。
通过优化mAs、kVp（千伏）、切片厚度和重建间隔等参数的设置，可以在保证图像质量的同时尽量减少伪影的产生。
2. 重建算法优化：选择合适的重建算法也可以对伪影进行校正。
常见的重建算法包括滤波重建和迭代重建。
滤波重建方法通过选择合适的滤波函数可以降低伪影的干扰，而迭代重建方法可以通过多次迭代优化图像重建过程，进一步减少伪影的出现。
3. 图像后处理：对图像进行后处理也是减少伪影的有效方法。
例如，可以通过图像增强处理，如锐化、平滑或增强对比度等来减少伪影的影响。
4. 扫描仪校准和维护：定期对CT扫描仪进行校准和维护，确保其正常工作状态，可以降低仪器因素导致的伪影的发生。
同时，合理设置X射线束的均匀性校准和线性误差校正等参数，也有助于减少伪影的产生。
CT图像伪影的成因及其矫正方法
CT图像伪影的成因及其矫正方法CT（Computed Tomography）是一种广泛应用于临床诊断和研究的影像学技术。
然而，在CT图像中，可能会出现伪影。
本文将探讨CT图像伪影的成因，并介绍一些常见的矫正方法。
伪影在CT图像中是指与真实解剖结构无关的图像干扰，可影响医生对图像进行正确的诊断和解读。
伪影通常可以分为软件伪影和硬件伪影两大类。
软件伪影的成因主要包括重建算法导致的伪影、伪结构和伪运动伪影。
重建算法中，常见的伪影包括环绕伪影（ring artifact）、条纹伪影（streak artifact）和模式伪影（moire artifact）等。
环绕伪影是由于CT扫描中探测器单元或X射线管性能不一致导致的，在重建过程中表现为呈现环状或条纹状的伪影。
条纹伪影则由于CT扫描时X射线被物体吸收不均匀导致，表现为沿患者身体边缘的黑白条纹伪影。
模式伪影则是由于CT扫描时探测器单元之间存在周期性差异，会在图像中形成规律性伪影。
硬件伪影通常是由于CT设备本身的故障或不完善造成的，比如斑点伪影（star artifact）和金属伪影等。
斑点伪影是由于CT探测器单元的损坏导致的，形成呈斑点状的伪影。
金属伪影则是由于金属物质在CT扫描时高吸收X射线，造成周围组织结构的伪影。
针对软件伪影，可以采用一些矫正方法。
环绕伪影矫正可以通过重新校准CT设备或使用重建算法降低伪影。
条纹伪影的矫正方法包括静态去噪、动态去噪以及使用可变混合滤波器等。
静态去噪是指在重建过程中对图像进行滤波，降低伪影的同时可能会损失一些细节信息。
动态去噪则是根据已知的伪影模式，对图像进行逐层消除伪影的处理。
而可变混合滤波器是一种根据某种准则来选择合适的滤波器对图像进行处理，可调整滤波的权重以适应不同部位的伪影。
对于模式伪影，可以采用重建算法的改进或者使用降噪技术进行矫正。
例如，快速新准则（FBP）是一种经典的CT重建算法，可通过对傅里叶空间进行滤波来降低模式伪影。
关于圆轨迹锥束CT的伪影成因及校正方法的综述
综合来看，两种并行化方法各有优劣。
投影数据分角的并行化方法是ＣＴ图像重建并行化中最常用的方法，对二维和三维重建的情况都适用，实现简单并且可以取得比较好的加速效果。
重建对象分层的并行化方法适用于三维图像重建的情况，与前者相比，实现起来略为复杂，但在内存消耗方面有优势，适用于采用如查表法等其他一些内存消耗较大的重建运算。
６．结论对于三维锥束ｃＴ图像重建而言，采用并行计算是解决高分辨率下图像重建的有效方法。
可以获得较好的加速效果。
数据并行是ｃＴ图像重建中最常用的并行化方法，综合采用按投影角度并行和按对象分层并行等不同的数据划分方式可以获得不同并行效果。
这也是下一步工作中需要我们进一步研究的重点。
参考文献［１］Ｃ．Ｌａｕｒｅｎｔ，Ｆ．Ｐｅｙｒｉｎｅｔｃ．ＰａｒａｌｌｅｌｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｎＭＩ肋ｃｏｍｐｕｔｅｒｓｆｏｒｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｏｎｅ—ｂｅａｍｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ．ＰａｒａｌｌｅｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｊ］，１９９８，２４：１４６１—１４７９［２］ＫａｉＺｅｎｇ，ＺｈｉｑｉａｎｇＣｈｅｎ．Ｒｅｖｉｅｗｏｆｒｅｃｅｎｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｎｃｏｎｅ—ｂｅａｍＣＴｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｌｏｎｇ—ｂｂｊｅｃｔｐｒｏｂｌｅｍ．ＩｍａｇｅＡｎａｌｙｓｉｓ＆Ｓｔｅｒｅｏｌｏｇｙ［Ｊ］，２００４，２３：８３—８７［３］毛希平．图象重建技术在并行处理系统中的应用．小型微型计算机系统［Ｊ］，２０００，２１（３）：２８９—２９１［４］ＤｗＳｈａｔｔｕｃｋ，ＪＲａｐｅｌａｅｔｃ．Ｉｎｔｅｒｎｅｔ２一ｂａｓｅｄ３ＤＰＥＴｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇａＰＣＣｌｕｓｔｅｒＰｈｙｓｉｃｓｉｎＭｅｄｉｃｉｎｅａｎｄＢｉｏｌｏｇｙ［Ｊ］，２００２，４７：２７８５—２７９５作者简介：江鹏（１９８０－），男，清华大学工程物理系粒子信息获取与处理国家专业实验室硕士研究生，现主要从事大型工业ｃＴ图像并行重建的研究联系方式：ｊｅｒｒｙ９８０ｍａｉｌｓ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｅｎ关于圆轨迹锥束ＣＴ的伪影成因及校正方法的综述谷建伟，张丽（清华大学工程物理系，中国北京，１０００８４）摘要圆轨迹锥束ＣＴ在工业无损检测领域内发挥着重要的作用。
锥束CT图像伪影和校正方法综述
选手编号——锥束CT图像伪影和校正方法综述摘要：CT技术在工业无损检测、医学、农产品品质检测、安检等领域发挥着重要的作用。
在X 射线检测中,准确把握各个环节的物理特性是非常必要的，CT系统重建图像存在各种伪影。
本文系统介绍了锥束CT图像伪影的种类及形成原因，针对这些图像伪影，根据近些年文献中主要的校正方法，对这些校正方法做了比较和小结。
关键词：锥束CT；CT图像；伪影；校正The Review of Reasons and Correction Methods for Artifacts in cone beam CT ImagesAbstract: CT technology plays a great role in industrial non-destructive tests, medical fields, and public security, etc. It is essential to know well the physical response of the CT system in the X-ray detection. In this paper, kinds of reasons and correction methods of artifacts are summarized based on the recent literatures, and some comparison and discussion is done.Keywords: cone-beam CT; CT image; artifact; calibration1 引言CT(Computerized Tomography)的全称为计算机层析成像技术或计算机断层扫描技术，是数学、物理学和计算机等多个学科交叉发展的产物，是一种在不破坏或改变物体自身结构的前提下,根据获取穿过物体的某些物理量(如电子束、强波速、X射线等)的投影数据,然后转化为可见光图像，再通过CT图像重建可以获得物体特定层面上的二维图像，最后依据一系列上述二维图像构成三维图像的技术[1]。
锥束CT系统几何校正方法
摘要本文基于多模态小动物分子医学影像系统项目，该项目旨在将X射线断层成像（CT）、正电子发射断层成像（PET）、单光子发射断层成像（SPECT）、荧光分子层析成像（FMT）四种成像模态同一系统中进行整机集成和同机融合。
锥束CT（Cone Beam CT）又称Micro-CT、小动物CT，其成像原理基于X射线衰减特性，能够实现微米级别的三维重建图像分辨率。
锥束CT能够实现无创、在体的解剖学成像（或功能成像），超高的分辨率使锥束CT技术自诞生起便受到广泛的关注和迅速发展。
锥束CT技术是基因治疗、肿瘤研究、药物开发以及材料学、工业无损检测等领域的重要研究手段。
本文主要工作针对锥束CT的几何校正，设计专用的校正模体，通过模体的成像特点判断系统的几何误差，并对系统硬件进行调节，以最大限度减小系统的几何误差。
本文首先介绍了锥束CT系统的高性能特点和以及其在多种领域中起到的重要作用，以及系统几何误差的产生和其对锥束CT重建图像质量的影响，并介绍了目前国内外关于锥束CT系统几何校正的研究现状。
其次，介绍了锥束CT的工作原理和系统结构与硬件组成，并介绍了FDK三维重建算法的原理及其对锥束CT系统中硬件几何关系的要求。
然后重点分析了本文所使用的立式锥束CT系统的几何特点，对系统的几何误差参数进行了讨论。
并针对现有的锥束CT设备，详细介绍了本文所设计的校正模体和校正方法原理，以及具体的校正实验过程。
为了表明该校正模体和方法的有效性、可行性，本文设置了使用另一种模体和校正方法的对比实验，并且从理论上分析了两种方法的校正误差精度，数据表明两种方法具有可比性。
使用经过两种方法校正后的锥束CT系统对同一铜丝进行重建，对比其断层重建图像的质量。
结果证明两种方法都能够有效减小锥束CT系统几何误差，消除重建图像中几何伪影，而本文设计的模体和校正方法比对比实验的方法的重建图像分辨率更高。
进一步的，分别使用校正前后的锥束CT系统对相同的QRM标准模体进行扫描重建，进一步验证本文设计的点线环模体校正方法的有效性。
锥束工业CT迭代重建算法及伪影校正技术研究
锥束工业CT迭代重建算法及伪影校正技术研究影响锥束CT迭代重建算法重建结果的最主要的一个因素是权因子，包括权因子的加权模型、权因子的计算方法、算法的运算量以及相应的程序的执行效率等，因此合理地计算权因子对迭代重建算法至关重要。
在确定迭代重建算法的影响因素后，在相同的重建条件下，不同的迭代算法的重建图像的质量也不尽相同，根据最终的重建目的，选择最佳的迭代算法对实际工业CT重建也比较重要。
此外，针对锥束CT成像系统复杂，成像过程中任何的硬件或软件的问题都会使重建图像中产生各种伪影，影响重建图像的质量的问题，选择适当的校正方法，消除重建图像中存在的伪影，提高重建图像的质量对后续对被测物体进行可靠的质量评估是必不可少的。
因此，本文主要针对锥束CT迭代重建算法及重建图像中存在的伪影的校正问题进行了研究，主要内容有：1.详细介绍ART重建算法的重建原理和重建步骤，分析影响迭代重建算法重建质量和重建速度的主要因素，并对权因子的计算方法做出了改进，通过对实验数据的重建，对比改进方法与参考方法的执行效率，证明了新方法的有效性。
2.在ART算法的基础上，研究了其他的迭代重建算法，SART、MLEM以及有序子集与迭代算法相结合的OSEM和OSSART算法，详细介绍了这些算法的重建步骤，最后通过对实际实验数据的重建，对比研究了不同迭代算法的重建结果，总结了各个迭代算法的重建特性。
3.针对实际的实验对象——固体火箭发动机模拟件的重建结果中出现了条形伪影和环形伪影的问题，详细分析了条形伪影和环形伪影的形成原因，对比现有这两种伪影常用的校正方法的不足，提出使用形态学开闭运算对投影数据进行处理，去除投影数据中的坏像素，降低投影数据的噪声水平，从而去除重建结果中的条形伪影、减轻环形伪影。
经实验证明，上述方法对条形伪影和环形伪影的校正具有很好的效果。
CT图像伪影的成因及纠正方法探究
CT图像伪影的成因及纠正方法探究CT（Computed Tomography）是一种通常用于诊断医学中的非侵入性成像技术。
然而，在CT图像中，我们有时会观察到一些伪影。
伪影指的是在图像中出现的不符合真实解剖结构的异常形状或密度。
这些伪影可能干扰医生对图像的正确解读，因此了解伪影的成因并采取相应的纠正方法非常重要。
本文将探讨CT图像伪影的成因，并提出一些常见的纠正方法。
一、CT图像伪影的成因CT图像伪影可以由多种因素引起，包括硬件、操作、患者因素和图像重建等。
以下是常见的CT图像伪影的成因及描述：1.金属伪影金属伪影是由于金属物体（如手术钢针或金属植入物）与X射线的散射作用引起的。
金属物体会导致X射线的散射增加，从而在图像中产生强烈的伪影。
这些伪影通常表现为黑色或白色条纹，会覆盖或扭曲周围结构。
2.束斑伪影束斑伪影是由于射线束的不均匀性引起的。
射线束在穿越患者体内时可能会发生散射或吸收，从而导致图像中出现亮度不均匀的伪影。
这些伪影可能会掩盖或模糊图像中的细节。
3.运动伪影运动伪影是由于患者的呼吸或其他运动引起的。
如果患者在图像重建期间移动，将导致图像中出现模糊或不清晰的伪影。
运动伪影可以通过使用呼吸指令、束视导航和图像重建算法等方法来减少。
4.伪环影伪环影是由于CT扫描仪中的散射引起的。
散射是射线与组织之间发生散射的现象，当散射射线与主要射线相交时，会在图像中形成环形伪影。
采用散射校正算法可以减少伪环影。
二、CT图像伪影的纠正方法为了纠正CT图像中的伪影，我们需要了解伪影的成因并采取相应的措施。
下面是常见的CT图像伪影的纠正方法：1.金属伪影的纠正金属伪影可以通过选择低能量的X射线、调整扫描参数（如mA和kVp）以及使用金属伪影补偿算法来减少。
金属伪影补偿算法可以通过在图像重建之前将金属物体的位置和几何信息输入到重建算法中，从而减少伪影。
2.束斑伪影的纠正束斑伪影可以通过校准扫描仪，确保射线束的均匀性来减少。
伪影现象对CT图像质量的影响及其校正方法
伪影现象对CT图像质量的影响及其校正方法伪影现象是指在计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）成像中出现的与真实解剖结构无关的图像异常。
这些伪影可以降低CT图像的质量，影响医学诊断的准确性。
了解伪影现象的形成机制，并采取相应的校正方法，可以提高CT图像质量，为临床医学提供准确而可靠的数据。
伪影现象对CT图像质量的影响有以下几个方面：1. 降低图像对比度：伪影会在图像中引入额外的像素值，导致图像对比度下降，使得影像中的结构不够清晰。
2. 减小空间分辨率：某些伪影现象会减小CT图像的空间分辨率，影响精细结构的可视化。
3. 扭曲解剖结构：有些伪影现象会造成图像中解剖结构的形变，使得其失真或扭曲，从而影响医学诊断的准确性。
为了解决伪影现象对CT图像质量的影响，需要采取一些校正方法：1. 调整扫描参数：合理选择扫描参数，如选择合适的峰值电流（mA）、扫描时间和扫描范围等，可以减少伪影的产生。
2. 使用滤波技术：通过应用不同的滤波算法，可以降低伪影的强度，并改善图像的质量。
常用的滤波技术包括中值滤波、高斯滤波和锐化滤波等。
3. 调整重建算法：选择合适的重建算法可以减少伪影的产生。
例如，迭代重建算法可以通过模拟光线传播的路径来校正伪影，提高图像质量。
4. 减少金属伪影：金属伪影是由于金属物体对X射线的散射和吸收引起的。
采用金属校正算法，如金属伪影校正和金属伪影剔除等，可以减少金属伪影的出现。
5. 运用纠正算法：校正算法可以根据伪影的形成机制对图像进行校正。
例如，当伪影是由于系统响应非均匀引起时，可以采用响应校正方法进行校正。
6. 优化扫描技术：进一步优化扫描技术，如采用快速螺旋扫描、堆积螺旋扫描和交替螺旋扫描等，可以减少伪影现象的发生，并提高CT图像质量。
7. 定期进行设备维护：定期检查和维护CT设备可以保持其性能的稳定，减少伪影现象的产生。
综上所述，伪影现象对CT图像质量产生了不可忽视的影响，但通过采取合适的校正方法，可以减少这些伪影的出现。
锥束CT平板探测器成像的余晖建模与校正方法
210702-1
物理学报
Acta Phys. Sin.
Vol. 62, No. 21 (2013) 210702
线曝光的输出图像才记录为投影数据, 随后的其余 输出用于刷新残留的信号强度. 文献 [14, 15] 使用 了双指数拟合的方法表示探测器的余晖衰减模型, 并采用一种递归方法进行余晖校正, 取得了较好的 效果, 但其模型构成是不可更改的, 而且递归校正 的计算量很大. 这些研究基本集中于探测器余晖的 测量与分析, 余晖校正方法的灵活性和便利性有待 进一步提升. 本文结合平板探测器输出信号的实际衰减规 律, 提出一种新的基于多指数拟合的余晖衰减建模 及校正方法, 并进行了基于平板探测器的锥束 CT 成像余晖检测与校正实验, 以检验该方法的可行性 和有效性.
推公式 x(k∆t ) =
− τn Snk y(k∆t ) − ∑N n=1 βn e
∆t
n=1
∑ βn
∆t
N
,
(2a)
Snk = x[(k − 1)∆t ] + e − τn Sn(k−1) , ( ) ∆t βn = αn 1 − e − τn , 速率的常数.
(2b) (2c)
其中, βn 是依赖于探测器余晖特性和观测视角采样 该递归校正方法可以有效消除阴影和环状伪 影, 但计算量大效率低, 另外由于此方法需要提前 获取各种衰减成分的时间常数, 这需要大量先验实 验进行测定, 而且普通用户难以得到准确的探测器 闪烁体各种组成成分及其配比, 造成在一般成像中 难以实施. 本文借鉴余晖多指数衰减模型的思想, 提出一种便于应用的余晖建模及校正方法.
根据 (3) 式, 下一幅图像中对应像素的实际接
3 余晖测量与校正实验
完善CT图像伪影校正方法的研究与应用
完善CT图像伪影校正方法的研究与应用CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）图像伪影是在医学影像学中常见的问题之一。
伪影的出现严重影响到图像的质量和准确性，对于医学诊断和治疗的准确性产生很大的影响。
因此，完善CT图像伪影校正方法是当前医学影像研究中的一个热点问题。
本文将对CT图像伪影校正方法的研究与应用进行深入探讨。
首先，我们需要了解CT图像伪影的形成机制。
CT扫描通过X射线的透射和组织的吸收来获取断层图像。
然而，由于不同组织的吸收特性不同，以及CT机器、扫描参数等因素的影响，图像中常常会出现伪影现象。
主要的CT图像伪影包括条纹伪影、环形伪影、金属伪影等。
这些伪影会在图像上形成人工结构，干扰医生的诊断。
针对CT图像伪影校正的方法可以分为基于物理模型的方法和基于图像处理的方法两大类。
基于物理模型的方法主要基于CT系统的参数和扫描原理，通过对物理过程的建模来校正伪影。
这类方法的优点在于能够准确地理解伪影的形成机制，并进行定量的伪影校正。
但是，由于伪影形成机制的复杂性，基于物理模型的方法在实际应用上存在一定的局限性。
而基于图像处理的方法则是直接对伪影图像进行处理，找到伪影的特征并消除或减少其对图像质量的影响。
这类方法相对简单，易于实施，并且适用于各种类型的伪影校正。
然而，基于图像处理的方法在伪影校正的准确性方面可能存在一定的局限性。
在研究方面，近年来有很多学者对CT图像伪影校正方法进行了深入研究。
基于物理模型的方法中，一些研究者通过对CT系统参数的精确调整来减少伪影的产生。
例如，他们可以通过优化射线束的发射角度、改变X射线的能量、增加滤波器的选择等方式来减少伪影的产生。
此外，一些研究者还通过在扫描过程中加入探测器校准等步骤来提高图像质量。
这些方法在一定程度上减少了伪影的产生，但是在实际应用中需要对CT系统进行调整和改进，存在一定的技术难度和成本投入。
在基于图像处理的方法中，一些研究者通过对伪影的特征进行分析和提取，利用图像处理算法来消除或减少伪影的影响。
影响CT图像质量的伪影类型及其修复方法
影响CT图像质量的伪影类型及其修复方法CT（计算机断层扫描）是一种常见的医学影像学技术，广泛应用于临床诊断和治疗监测中。
然而，在CT图像中，伪影是影响质量和准确度的问题之一。
本文将探讨影响CT图像质量的伪影类型及其修复方法。
一、伪影类型1. 金属伪影金属伪影是由于金属物质在扫描过程中的高吸收特性引起的。
当金属物体存在于患者体内时，X射线会被金属吸收或散射，导致图像中出现明显的伪影。
这种伪影常见于人工髋关节、牙齿修复物等。
修复方法包括使用金属伪影减弱算法、重建时采用金属伪影抑制技术以及在扫描前进行合理的患者体位调整。
2. 散射伪影散射伪影是由于X射线在组织中发生散射而产生的。
散射伪影会降低图像的对比度和细节，并模糊图像边缘。
减少散射伪影的方法包括使用散射校正算法、增加束流滤波器以减少散射剂量、优化扫描参数等。
3. 广义伪影广义伪影是指由于影像重建算法的缺陷而引起的。
常见的广义伪影有剪切伪影、迭代伪影和环状伪影等。
减少广义伪影的方法包括使用改进的重建算法、增加旋转数目、优化滤波算法等。
二、修复方法1. 金属伪影修复针对金属伪影，可以通过金属伪影减弱算法来修复。
这些算法基于图像处理技术，通过减弱金属伪影区域的特征以增强图像质量。
此外，还可以使用金属伪影抑制技术，该技术使用多种投影数据，并应用模型来对金属伪影进行预测和补偿。
2. 散射伪影修复对于散射伪影，可以使用散射校正算法进行修复。
散射校正算法基于物质散射和多普勒移位原理，通过重新分配散射能量以减少散射伪影。
此外，还可以通过增加束流滤波器来减少散射剂量，并优化扫描参数以减轻散射伪影。
3. 广义伪影修复针对广义伪影，可以采用改进的重建算法来修复。
改进的重建算法可以使用更高级的数学模型和图像处理技术，以减轻剪切伪影、迭代伪影和环状伪影等广义伪影。
此外，还可以增加旋转数目和优化滤波算法以进一步改善图像质量。
综上所述，影响CT图像质量的伪影类型有金属伪影、散射伪影和广义伪影等。
一种基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法
第21卷 第2期 CT理论与应用研究 Vol.21, No.2 2012年6月（247-254） CT Theory and Applications Jun., 2012张华, 黄魁东, 史仪凯, 等. 一种基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法[J]. CT理论与应用研究, 2012, 21(2): 247-254. Zhang H, Huang KD, Shi YK, et al. Ring artifact correction method based on air scan for cone-beam CT[J]. CT Theory and Applications, 2012, 21(2): 247-254.一种基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法张华1，黄魁东2 ，史仪凯1，李明君 21.西北工业大学机电学院，西安7100722.西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，西安710072摘要：在分析锥束CT平板探测器校正方法及环形伪影残留原因的基础上，提出一种简便的基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法。
该方法首先在同一锥束CT系统中采用相同参数进行空气扫描和被测物体扫描，然后分别重建出系列切片图像，最后由被测物体切片图像与空气切片图像对应相减实现残留环形伪影的校正，同时起到一定的降噪作用。
实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：锥束CT；平板探测器；环形伪影；空气扫描文章编号：1004-4140（2012）02-0247-08 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A锥束CT利用锥形束射线源和平板探测器采集被测物体的投影数据，并重建出连续的切片图像序列，具有扫描速度快、切片内和切片间的空间分辨率相同、精度高等特点，在医学病情诊断和工业无损检测等领域已显示出广阔的应用前景[1]。
环形伪影是CT中常见的一种伪影，主要由探测器响应不一致引起[2－4]。
环形伪影的存在在很大程度上降低了CT图像质量，给基于CT图像的分割、测量和识别等进一步的处理和分析带来很大困扰。
一种锥束CT中平板探测器输出图像校正方法
一种锥束CT中平板探测器输出图像校正方法王苦愚;张定华;黄魁东;李明君【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2009(021)007【摘要】为了消除平板探测器缺陷在锥束CT重建切片中引起的伪影,提出一种投影图像校正方法.通过对投影图像进行暗场和增益不一致校正,推导了像元增益系数公式;对增益系数以及像元输出的期望和方差进行直方图分析以识别坏像素,根据坏像素分布特征设计相应的插补方案;通过局部屏蔽区域数据统计暗场波动幅度并逐行修正.实验结果表明,该方法使投影图像灰度分布均匀,像元输出波动和切片伪影得到有效抑制.%To eliminate reconstructive slice artifacts of cone beam CT caused by defects in flat panel detector, a calibration method is proposed for projected images. On the basis of dark image and gain non-uniformity calibration, the gain coefficient is derived and bad pixels are identified based on a histogram analysis of gain coefficient, mathematical expectation together with variance of output. Then an appropriate interpolation method is designed according to the distribution of bad pixels. For calibrating the unstable dark images, the data under a local lead shield is accumulated, and the fluctuations on each line is computed and corrected line by line. Experimental results show that our proposed method can homogenize the gray level of projected images and reduce output fluctuations and reconstructive artifacts effectively.【总页数】8页(P954-961)【作者】王苦愚;张定华;黄魁东;李明君【作者单位】西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安,710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安,710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安,710072;西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TP391.72【相关文献】1.一种印刷电路板锥束CT图像中过孔定位检测方法 [J], 裴玉东;周利莉;曾磊;闫镔2.隧道扫描成像中的一种图像校正方法 [J], 周艳平;郭强;胡郑重3.基于平板探测器的锥束CT投影图像校正 [J], 徐燕;罗守华;陈功;赵富宽4.一种基于分裂Bregman方法求解的锥束CT图像迭代重建 [J], 杨柳;齐宏亮;徐圆;甄鑫;卢文婷;周凌宏5.DR平板探测器图像校正方法研究 [J], 肖雄晖;吴伟;梁毅;廖翔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于双调和插值的锥束CT金属伪影校正算法
基于双调和插值的锥束CT金属伪影校正算法
王中昊;夏竟;李世杰;蔡志平
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】在计算机断层扫描(CT)中,金属植入物会引入严重的伪影,导致图像质量降低影响诊断价值。
为了对锥束CT中的金属伪影进行校正,提出了一种基于双调和方程的金属伪影校正算法。
首先,对含金属伪影的重建图像进行双边滤波和金属阈值分割,获得金属和非金属图像;然后,对二者进行正向投影,获得金属投影区域和先验投影图像;接下来,利用先验投影图像对原始投影进行归一化,并对金属区域进行双调和方程插值修复,获得修复的投影数据;最后,对修复的投影数据去归一化,并利用FDK 算法进行重建,再与金属图像融合获得最终的校正图像。
为了验证该算法的性能,采用实际拍摄的数据进行金属伪影校正实验。
结果表明,与常用的线性插值校正算法和归一化校正算法相比,所提算法ROI区域内图像的均方根误差分别减少了22%和8%,有效地抑制了金属伪影,优于常用的去金属伪影算法。
【总页数】8页(P471-478)
【作者】王中昊;夏竟;李世杰;蔡志平
【作者单位】国防科技大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.DBP重建算法插值校正CT金属伪影
2.一种基于先验图像的锥束CT金属伪影校正算法
3.投影插值联合物理校正的自适应CT金属伪影消除算法
4.基于投影平均的锥束CT环形伪影校正
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
选手编号——锥束CT图像伪影和校正方法综述摘要：CT技术在工业无损检测、医学、农产品品质检测、安检等领域发挥着重要的作用。
在X 射线检测中,准确把握各个环节的物理特性是非常必要的，CT系统重建图像存在各种伪影。
本文系统介绍了锥束CT图像伪影的种类及形成原因，针对这些图像伪影，根据近些年文献中主要的校正方法，对这些校正方法做了比较和小结。
关键词：锥束CT；CT图像；伪影；校正The Review of Reasons and Correction Methods for Artifacts in cone beam CT ImagesAbstract: CT technology plays a great role in industrial non-destructive tests, medical fields, and public security, etc. It is essential to know well the physical response of the CT system in the X-ray detection. In this paper, kinds of reasons and correction methods of artifacts are summarized based on the recent literatures, and some comparison and discussion is done.Keywords: cone-beam CT; CT image; artifact; calibration1 引言CT(Computerized Tomography)的全称为计算机层析成像技术或计算机断层扫描技术，是数学、物理学和计算机等多个学科交叉发展的产物，是一种在不破坏或改变物体自身结构的前提下,根据获取穿过物体的某些物理量(如电子束、强波速、X射线等)的投影数据,然后转化为可见光图像，再通过CT图像重建可以获得物体特定层面上的二维图像，最后依据一系列上述二维图像构成三维图像的技术[1]。
目前美日等发达国家工业CT已经进入应用阶段，在微小结构内视分析、维几何模型重构、三维材料模型重构、试验过程三维监控等领域发挥了作用；国内起步较晚，目前大部分还处于研制阶段。
工业CT技术能紧密、准确地再现物体内部的三维立体结构，能定量地提供物体内部的物理、力学特性，如缺陷的位置及尺寸、密度的变化及水平，异型结构的形状及精确尺寸，物体内部的杂质及分布等。
但是，由于被检测对象内部构造、CT系统的设计和重建算法等因素，断层图像往往会出现伪影，影响对图片的判断，严重时甚至会引起误判。
断层图像质量的好坏直接影响着CT的检验效果，伪影的存在极大地限制了CT优势的发挥，因此正确认识造成伪影的原因并对其进行校正，是CT系统达到使用阶段必须解决的难题。
概括地说，伪影成因可从两个方面分析：CT系统（包括整体系统设计，X射线源，X 射线探测器和探测对象）和不同的数据采集方式（包括两种分布扫描模式和螺旋模式）[2]。
2 锥束CT系统[3]组成及各部件与伪影的关系锥束工业CT系统由如图2.1所示的X射线源、旋转工作台、平板探测器和计算机系统组成，每个部件以及每个部件之间相互作用都可能使重建切片中出现伪影。
CT切片伪影来源主要有以下几个方面:1)X射线源并非严格的点光源，如160KvICT射线辐射角为40°×30°。
这不满足重建算法的点光源假设，重建时会引起一定的误差。
图2.1 锥束CT结构图2)X射线源发射的X射线不是单一能量的具有多能谱性，这不满足重建算法的单能假设，会引起射束硬化现象，在重建切片中产生杯状伪影(Cupping Artifacts)。
3)FPD是一种高度复杂的数字化成像设备，受结构特征和制造工业的限制，起原始输出图像具有多种瑕疵，最终在重建切片中形成大量伪影[4]。
4)X射线源经旋转中心并不能投影到平板探测器的中心，称为投影中心偏移现象，并且由于各种误差的影响，不能得到该偏移中心的精确值，平板探测器定位时难免存在旋转、倾斜现象，X射线源到平板探测器的距离、X射线源到旋转中心的距离也会存在测量不够精确现象，这都将影响到重建算法中投影地址的计算，引起切片图中产生坏形伪影(Rings Artifacts)。
5)另外，影响切片质量的还有X射线的散射现象、重建算法和噪声。
3 各种伪影的产生原因3.1金属伪影X-CT成像系统中，当被检测物体中含有金属等高密度物质时，对投影数据重建后，重建图像中将出现放射状伪影或带状伪影[9]。
这些伪影严重影响了图像的质量，给人们的判断带来极大困难。
医学上，在利用X-CT对病人进行扫描时，难免遇到病人携带或体内含有金属的情况，如金属假牙，别针，含铁的化妆品及手术时的器械磨损片等。
工业无损检测时，被检测物件中含有金属的现象更为普遍，比如对印刷电路板（PCB）进行无损检测时，PCB板一般都会含有大量焊锡、焊板等金属物。
这些金属物的存在使得重建之后的图像在金属周围产生大量黑色带状和明亮的放射条纹伪影，即金属伪影，如下图所示。
这些伪影使图像质量严重下降，导致的直接后果便是医生诊断错误，工业上无法达到无损检测的目的。
3.2散射伪影[5]散射是影响重建切片图像质量的一个重要因素，散射减少了重建切片图像的对比度，导致图像的杯状伪影。
散射伪影形成的主要原因是X射线与物质作用时发生的康普顿散射。
康普顿效应产生的散射光子混叠在透射射线中，一起进入探测器探头，形成散射伪影。
由于康普顿散射效应，部分散射光子使被探测到的信号偏离了X射线强度的真实测量结果，导致重建图像中CT数的偏移，产生杯状伪影影[5]。
杯状伪影使图像细节变得模糊，这对小缺陷的检测是非常不利的[25]。
1982年Joseph 和Spital[6]通过研究指出，散射会在重建图像中造成杯状、条状伪影以及CT数值的误差。
同年，Gloverl[7]证明了散射将引起杯状伪影和高衰减物之间的黑色带状伪影(Dark streaks)，并且表明散射比(Scatter-to-Primary Ratio, SPR)决定散射伪影的类型和强度。
康普顿效应的作用原理图如下：图（a）显示的康普顿散射发生过程；如图（b）中的虚线所示，由于散射光子偏转角度是随机的，3.1（a）口腔金属假牙部位断层图像 3.1(b)PCB板某一断层图像探测器接收到的散射光子分布是低频背景信号；如图（b）中的点线所示，散射光子与初始光子组合在一起，复合信号是对比度减小的投影。
3.3射束硬化不同能量的X射线在在被检测部件中的吸收系数不同。
连续能谱经过被测物体后，低能量射线易被吸收，高能量射线交易穿过，在射线传播过程中，平均能量会变高，射线逐渐变硬，称之为射束硬化[23]。
材料对X射线光子的吸收包括两部分[10]:光电吸收和康普顿散射，因此材料的衰减系数也分别由光电吸收引起的衰减和康普顿效应引起的衰减两部分组成。
光电吸收指X射线光子将其能量全部传给紧紧限制在原子内的电子，该电子用其中的一部分能量挣脱原子核的束缚，剩下的能量表现为动能的形式。
康普顿散射指X射线光子与自由电子(或者受很小束缚的电子)的互相作用，导致X射线光子传递一部分能量给电子后改变了传播路径。
光电吸收和康普顿散射都是与光子能量相关的，这意味着对一个光子来说，因光电吸收或康普顿效应而衰减掉的几率是该光子能量的函数[3]。
3.4 条状伪影[8]在CT图像的重建伪影中，有种伪影在图像上表现为明暗相间的条状影像，称之为“条状伪影”[8]。
造成此种伪影的因素比较复杂，研究表明，射束硬化、散射和噪声均能导致该种伪影的产生[26]。
对冲击噪声导致的条状伪影进行了分析，认为在原始投影图中如果存在幅值较大的冲击噪声，经过滤波反投影后，该冲击点就会放大，在反投影重建的CT图像上产生条状伪影[24]。
层析断层射线衰减系数的变化呈非连续性的跳跃变化[30]，如一种材质衰减系数远远大于另一种材质的衰减系数，就会导致投影数据的一阶导数在某一段表现为弱连续性，经过滤波后，这种弱连续性进一步放大，就会在重建图像中形成明暗相间的条状干扰信息是导致条状伪影较为普遍的原因。
3.5 探测器FPD是一种高度复杂的数字化成像设备，受结构特征和制造工业的限制，其原始输出图像具有多种瑕疵，最终在重建切片中形成大量伪影。
FPD的成像原理和特性导致其输出图像容易产生结构性失真，且其暗场图像不稳定也是影响锥束CT投影采集质量的重要因素[4]。
暗场图像是指没有X射线时FPD的输出值，主要由TFT（薄膜场效应晶体管）的漏极电流、光电二极管的反向电流和集成放大电路的零点漂移引起。
由于暗场图像在开启射线源时将叠加到投影图像中，并且不会随着射线强度的变化而线性变化，因而会在重建切片中长生伪影。
由于FPD的象元数量巨大，象元间距微小，制造工艺复杂，因而不可避免地存在失效象元。
一个失效象元在FPD 输出图像中对应一个坏像素，稳定的坏像素将导致重建切片中出现环形伪影，不稳定的坏像素会在切片中产生线状伪影。
4 各种伪影的校正方法4.1金属伪影的校正对于金属伪影的校正，人们先后提出多种算法和措施。
大体上可分为两类：基于迭代重建算法的迭代校正法（以下简称迭代法）和基于滤波反投影重建算法（Filtered Back Projection，FBP）的插值校正法（以下简称插值法）。
迭代法，是利用迭代重建算法重建物体以消除金属伪影的方法[11,19,20]。
Lewitt和Bates提出了用一种特殊的函数进行插值的方法[21]，后来又提出了Chebyshev多项式的差值法。
提出之后，人们基于插值思想提出各种改进算法[22]。
Kalender等人只采用线性插值[26]。
Lonn 和Crawford在线性插值的基础上添加了一些辅助处理。
ZHAO Shiying等人提出了对投影数据的小波系数线性插值的方法[27]。
林宙辰等采用多项式插值[12]。
此外，也有采用迭代算法进行图像重构，比如Medoff等提出迭代滤波反投影法[28]和WANG G等人提出的迭代代数重建法[29]。
XI A Dan还提出了一种局部迭代的混合算法[30]。
插值校正法对局部投影值进行补偿，能在很大程度上消除金属伪影，而且使用FBP重建，计算速度也比较快，但是对于金属区精确分割要求较高，这种方法容易引进其他伪影，其校正的整体效果仍然不够理想。
线性插值最为明显的消除了放射状条纹伪影，非线性插值在消除条纹的时候带入了噪声，而三次样条插值对伪影的处理最弱。
现在有一种基于角度补偿的金属伪影校正方法，着重降低针对扁平状物体的黑色带状伪影[18]。