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        低劑量CT圖像恢復(fù)的研究進展

        2014-08-11 03:04:05錢姍姍
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2014年24期

        摘 要:目的:探討了低劑量CT圖像恢復(fù)的研究進展。方法:從低劑量CT研究的價值與面臨問題、圖像去噪算法、投影數(shù)據(jù)解析重建和迭代重建四個角度,闡述了低劑量技術(shù)的優(yōu)缺點和圖像恢復(fù)算法的發(fā)展趨勢。結(jié)果:最新圖像恢復(fù)算法的不斷涌現(xiàn),有效去除了低劑量CT投影數(shù)據(jù)噪聲,提高了圖像質(zhì)量,確保了診斷的準(zhǔn)確性。結(jié)論:盡管每種算法均有自身局限性,但仍然為低劑量CT成像技術(shù)降低了患者輻射劑量,并為更深廣地診斷需求提供了可能。

        關(guān)鍵詞:低劑量CT;圖像重建;解析重建;迭代重建;投影數(shù)據(jù)恢復(fù)

        1969年,Hounsfield等提出了計算機斷層成像(Computed Tomography,CT)技術(shù),引領(lǐng)了放射領(lǐng)域在診斷、治療、外科手術(shù)計劃及愈后評估等方面的革命性變化。然而,X射線掃描產(chǎn)生的輻射曝露會對患者健康造成不利影響,劑量控制不當(dāng)則有可能誘發(fā)癌癥等病變[1]。

        1 低劑量CT研究價值與面臨的問題

        1990年Naidich等首次提出,低劑量計算機斷層成像(Low-Dose Computed Tomography)是指在CT掃描過程中,通過限制特定的掃描參數(shù),達到減少人體所承受輻射劑量的目的。研究表明,低劑量CT掃描技術(shù)能降低患者接受X射線輻射劑量最高可達86%。射線劑量的降低不僅能減少長期輻射可能產(chǎn)生的副作用,同時擴大了CT技術(shù)的應(yīng)用范圍,如大規(guī)模人口普查、孕婦及兒童的診斷檢查過程。其次,低劑量CT掃描技術(shù)具有較高的早期疾病檢出率。還能延長硬件設(shè)備使用壽命,節(jié)約CT設(shè)備運行成本。因此,作為一種非常有前景和價值的診斷方式,應(yīng)該在臨床醫(yī)學(xué)中大力推廣和應(yīng)用低劑量CT技術(shù)[2]。

        然而,在低劑量CT通過降低輻射劑量而獲取多項優(yōu)勢的同時,也使得采集的投影數(shù)據(jù)不足,噪聲偏高,重建圖像質(zhì)量下降,以致直接影響了臨床診斷的準(zhǔn)確性。

        2 低劑量CT圖像去噪算法

        在接受X射線檢查時,噪聲對低劑量CT的影響是全過程的。如何用最少的輻射劑量獲取最優(yōu)質(zhì)的圖像,成為了眾多學(xué)者研究的議題。目前為了去除低劑量CT圖像噪聲而出現(xiàn)的經(jīng)典算法有很多,如中值濾波、維納濾波、各向異性擴散濾波、Gaussian濾波、基于直方圖的濾波等等。近年來該領(lǐng)域的最新成果也在不斷涌現(xiàn),比如小波閾值濾波、雙邊濾波、非局部平均算法(Non-local means,NL-means)、BM3D算法、投影數(shù)據(jù)懲罰最小二乘(Penalized Weighted Least-Squares, PWLS)重建算法、全變分去噪算法(Total Variation, TV),以及在此研究基礎(chǔ)上發(fā)展起來的非單調(diào)性全變分最小化算法(Nonmonotone Total Variation Minimization, NTVM)等[3]。

        雖然每種算法都有自身的局限性,但這些不斷更新的算法越來越好地改善了低劑量CT圖像質(zhì)量,回避了硬件方法的技術(shù)難度,降低了成本和檢查風(fēng)險,對整個放射影像學(xué)的發(fā)展有重要意義。

        3 低劑量CT重建算法

        低劑量CT技術(shù)自誕生以來,已經(jīng)發(fā)展了眾多重建算法,但這些算法均涉及繁雜的數(shù)學(xué)公式且各有優(yōu)缺點。這些算法從整體上可以分為兩大類:解析重建和迭代重建。

        3.1 噪聲模型

        關(guān)于投影數(shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計特性已經(jīng)得到廣泛的研究[4]。令?滋={?滋1,?滋2,...,?滋n}'表示理想數(shù)據(jù),其中n是投影數(shù)據(jù)的像素總數(shù),符號“'”表示轉(zhuǎn)置算子;X為實際投影數(shù)據(jù),X={x1,x2,...,xn},那么該數(shù)據(jù)的條件概率公式可以表示為:

        (1)

        取常量?姿>0,由文獻[4]可知,對噪聲圖像的恢復(fù)問題可以轉(zhuǎn)化為求解以下公式的最大化:

        (2)

        3.2 迭代重建算法

        迭代重建比較常用的是代數(shù)迭代重建法(Algebraic Reconstruction Technique,ART)和統(tǒng)計迭代重建法(Statistical Iterative Reconstruction,SIR)。1970年Herman等人首次提出ART概念并成功運用在第一臺醫(yī)用CT上。其基本重建原理是:針對某個特定視角,通過執(zhí)行估計圖像的“正向投影”得到一個綜合投影,然后用實際投影值與綜合投影值比較,并根據(jù)兩者的差異修正估計值,使得圖像校正的誤差最小化。如此反復(fù)迭代校正,直到重建圖像和原始投影數(shù)據(jù)的差值滿足某個終止條件,則迭代停止。

        由于迭代重建法所需的投影數(shù)少,在數(shù)據(jù)不完全和低信噪比(低劑量)條件下也能實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)成像,使得迭代重建算法越來越引起人們的重視。但是也具有計算速度慢,所需存儲空間大的缺點,限制了其在商業(yè)CT上的使用。因此,基于投影數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征的統(tǒng)計迭代重建得到了廣泛的研究[5]。

        3.3 解析重建算法

        作為解析重建算法的典型代表,濾波反投影方法(FBP)源于中心切片定理,一直都被認(rèn)為是CT重建方法的基本標(biāo)準(zhǔn)。FBP對重建過程做了模擬簡化,要求每次投影數(shù)據(jù)都是等間距的和完全的。雖然重建速度快,成像質(zhì)量較高,但是易受統(tǒng)計波動的影響,對投影數(shù)據(jù)內(nèi)的噪聲很敏感,重建圖像有偽影。

        迭代重建算法的出現(xiàn)和之后的改進算法則很好的解決了FBP存在的固有問題。

        3.4 低劑量CT圖像重建實例

        Parkash P等在腹部應(yīng)用SIR的輻射劑量比FBP降低25.1%,同時圖像噪聲明顯下降[(9.5 2.0)HU和[(6.9 2.2)HU];不過在SIR重建圖像中有39%出現(xiàn)輕微斑點狀偽影,但對診斷并沒造成明顯影響[6]。圖1所示給出一個低劑量CT圖像重建的例子[7],易見在與FBP輻射劑量相同的情況下,統(tǒng)計迭代重建更好的抑制了噪聲,減少了偽影并保持了圖像邊緣。

        (a) (b)endprint

        圖1 低劑量CT圖像重建 (a)FBP重建圖像;(b)統(tǒng)計迭代重建圖像

        4 結(jié)束語

        近年來,低劑量的成像技術(shù)是當(dāng)前CT成像領(lǐng)域的研究熱點之一,解析成像算法和迭代重建算法也都正向著非局部,多尺度的方向發(fā)展。伴隨著計算機硬件水平的提高,廣大研究者不斷的打破固有算法缺陷,發(fā)展著成像速度更快、重建圖像更優(yōu)質(zhì)的新算法。通過軟件方式來改善成像質(zhì)量,避開硬件設(shè)施改造難題,減少光子噪聲對臨床診斷的影響,從而達到降低X射線劑量的目的,將對整個臨床診斷行業(yè)產(chǎn)生重大影響。今后,不斷的探索新的適合低劑量CT醫(yī)學(xué)圖像處理的算法,將有待廣大研究者的進一步共同努力。

        參考文獻

        [1]Carlsson G, Chan H. Commentary: progress in optimization of patient dose and image quality in X-ray disgnostics [J].Med. Biol,1999,44(2).

        [2]孔祥泉,韓萍,馮敢生.低劑量CT肺部掃描技術(shù)值得提倡與推廣[J].臨床放射學(xué)雜志,2003(22):7-533.

        [3]錢姍姍,黃靜,馬建華,等.基于投影數(shù)據(jù)非單調(diào)性全變分恢復(fù)的低劑量CT重建[J].電子學(xué)報,2011,39(7):1702-1707.

        [4]Li T,Li X, Wang J, et al. Nonlinear sinogram smoothing for low-dose X-ray CT[J]. IEEE Trans Nucl Sci, 2004, 51(5):2505-2513.

        [5][美]曾更生.醫(yī)學(xué)圖像重建[M].北京:高等教育出版社,2010.

        [6]Parkash P, Kalra MK, Kambadakone AK, et al. Reducing abdominal CT radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction technique[J]. Invest Radiol,2010,45(4):202-210.

        [7]Wang J,Li T and Xing L.Iterative image reconstruction for CBCT using edge-preserving prior[J].Med Phys, 2009,36(1):252-60.

        作者簡介:錢姍姍(1987-),女,回族,河南開封人,廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機系專任教師,助教,碩士,研究方向:圖像處理,CT成像與后處理。endprint

        圖1 低劑量CT圖像重建 (a)FBP重建圖像;(b)統(tǒng)計迭代重建圖像

        4 結(jié)束語

        近年來,低劑量的成像技術(shù)是當(dāng)前CT成像領(lǐng)域的研究熱點之一,解析成像算法和迭代重建算法也都正向著非局部,多尺度的方向發(fā)展。伴隨著計算機硬件水平的提高,廣大研究者不斷的打破固有算法缺陷,發(fā)展著成像速度更快、重建圖像更優(yōu)質(zhì)的新算法。通過軟件方式來改善成像質(zhì)量,避開硬件設(shè)施改造難題,減少光子噪聲對臨床診斷的影響,從而達到降低X射線劑量的目的,將對整個臨床診斷行業(yè)產(chǎn)生重大影響。今后,不斷的探索新的適合低劑量CT醫(yī)學(xué)圖像處理的算法,將有待廣大研究者的進一步共同努力。

        參考文獻

        [1]Carlsson G, Chan H. Commentary: progress in optimization of patient dose and image quality in X-ray disgnostics [J].Med. Biol,1999,44(2).

        [2]孔祥泉,韓萍,馮敢生.低劑量CT肺部掃描技術(shù)值得提倡與推廣[J].臨床放射學(xué)雜志,2003(22):7-533.

        [3]錢姍姍,黃靜,馬建華,等.基于投影數(shù)據(jù)非單調(diào)性全變分恢復(fù)的低劑量CT重建[J].電子學(xué)報,2011,39(7):1702-1707.

        [4]Li T,Li X, Wang J, et al. Nonlinear sinogram smoothing for low-dose X-ray CT[J]. IEEE Trans Nucl Sci, 2004, 51(5):2505-2513.

        [5][美]曾更生.醫(yī)學(xué)圖像重建[M].北京:高等教育出版社,2010.

        [6]Parkash P, Kalra MK, Kambadakone AK, et al. Reducing abdominal CT radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction technique[J]. Invest Radiol,2010,45(4):202-210.

        [7]Wang J,Li T and Xing L.Iterative image reconstruction for CBCT using edge-preserving prior[J].Med Phys, 2009,36(1):252-60.

        作者簡介:錢姍姍(1987-),女,回族,河南開封人,廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機系專任教師,助教,碩士,研究方向:圖像處理,CT成像與后處理。endprint

        圖1 低劑量CT圖像重建 (a)FBP重建圖像;(b)統(tǒng)計迭代重建圖像

        4 結(jié)束語

        近年來,低劑量的成像技術(shù)是當(dāng)前CT成像領(lǐng)域的研究熱點之一,解析成像算法和迭代重建算法也都正向著非局部,多尺度的方向發(fā)展。伴隨著計算機硬件水平的提高,廣大研究者不斷的打破固有算法缺陷,發(fā)展著成像速度更快、重建圖像更優(yōu)質(zhì)的新算法。通過軟件方式來改善成像質(zhì)量,避開硬件設(shè)施改造難題,減少光子噪聲對臨床診斷的影響,從而達到降低X射線劑量的目的,將對整個臨床診斷行業(yè)產(chǎn)生重大影響。今后,不斷的探索新的適合低劑量CT醫(yī)學(xué)圖像處理的算法,將有待廣大研究者的進一步共同努力。

        參考文獻

        [1]Carlsson G, Chan H. Commentary: progress in optimization of patient dose and image quality in X-ray disgnostics [J].Med. Biol,1999,44(2).

        [2]孔祥泉,韓萍,馮敢生.低劑量CT肺部掃描技術(shù)值得提倡與推廣[J].臨床放射學(xué)雜志,2003(22):7-533.

        [3]錢姍姍,黃靜,馬建華,等.基于投影數(shù)據(jù)非單調(diào)性全變分恢復(fù)的低劑量CT重建[J].電子學(xué)報,2011,39(7):1702-1707.

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        [6]Parkash P, Kalra MK, Kambadakone AK, et al. Reducing abdominal CT radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction technique[J]. Invest Radiol,2010,45(4):202-210.

        [7]Wang J,Li T and Xing L.Iterative image reconstruction for CBCT using edge-preserving prior[J].Med Phys, 2009,36(1):252-60.

        作者簡介:錢姍姍(1987-),女,回族,河南開封人,廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機系專任教師,助教,碩士,研究方向:圖像處理,CT成像與后處理。endprint

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