基于投影域校正的CT图像环形伪影去除方法

COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN

计算机工程与设计

Mar. 2017Vol. 38 No. 3

基于投影域校正的

CT图像环形伪影去除方法

T图像中出现的环形伪影，提出一种基于投影正弦图校正的方法。

袁翠云，齐宏亮，陈梓嘉，吴书裕，徐圆，周凌宏+(南方医科大学生物医学工程学院，广东广州510515)

摘

要：为去除由于探测器中探测元连续坏死导致的C

利用两侧正常值对正弦图中直线区域进行线性插值，重建图像；对重建图像进行滤波，弱化伪影并保持图像锐利，得到先验图像；对先验图像进行前向投影，得到先验正弦图，用于估计原始先验正弦图中直线伪影区域信息，再次重建。实验结果表明，该方法对探测器大面积探测元坏死导致的严重环形伪影具有很好的校正效果，保持了图像的细节和空间分辨率。关键词：计算机断层扫描；环形伪影；投影正弦图；先验图像；伪影校正

中图法分类号：TP391.41 文献标识号：A 文章编号：1000-7024 (2017) 03-0735-04

doi： 10. 16208/j. issnl000-7024. 2017. 03. 033

CT image ring artifact reduction based on projection correction

YUAN Cui-yun，QI Hong-liang，CHEN Zi-jia，WU Shu-yu, XU Yuan，ZHOU Ling-hong+

(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515，China)

Abstract： A method based on projection sinogram correction was proposed to remove ring artifact of CT image in the case where

some adjacent bins in detector don’t work. Linear interpolation was applied to the data of dark line region in uncorrected projec­tion sinogram using the normal data on the two sides of dark line region. Image was reconstructed from the linear-interpolation sinogram. Filtering was applied to the reconstructed image to get one prior image with less artifacts and sharp structures. This prior image was forward projected to generate a prior sinogram used to estimate the data in the dark line region from uncorrected projection sinogram. The image with no ring artifacts was reconstructed using corrected sinogram. Experimental results show that this method can produce satisfactory no-ring-artifact results in the case that some dead adjacent bins exist in the detector. At the same time, detailed structures and image resolution can be preserved well.

Key words： computed tomography； ring artifact； projection sinogram； prior image； artifact correction

〇引言

计算机断层扫描（computed tomography, CT)[1’2]环形 伪影fr6]去除方法主要包括两大类：基于CT图像的校 正和基于投影正弦图的校正。基于CT图像的校正 方法中，以CT图像为基础，通常将直角坐标系中的环形 伪影变换到极坐标下直线伪影，通过滤波处理后，达到去 除直线伪影目的，最后再将校正后的极坐标系下的图像变 换回直角坐标系，得到环形伪影校正后的CT图像。由于 此类方法要进行两次坐标系统变换和插值，图像分辨率下收稿日期：2016-01-29;修订日期：2016-03-29

基金项目：国家科技支撑计划课题基金项目（2015BAI01B10)

作者简介：袁翠云（1993 -），女，广东东莞人，硕士研究生，研究方向为CT图像伪影校正；齐宏亮（1987-)，男，辽宁沈阳人，博士研 究生，研究方向为CT图像重建和伪影校正技术；陈梓嘉（1991-)，女，广东揭阳人，硕士研究生，研究方向为CT图像重建技术；吴书裕 (1986 -），男，广东珠海人，博士研究生，研究方向为乳腺DBT图像重建技术；徐圆（1986 -），男，浙江衢州人，讲师，研究方向为CT 图像散射伪影校正；+通讯作者：周凌宏（1965 -)，男，湖北红安人，教授，博士生导师，研究方向为肿瘤放射物理学和放射成像方法。

降，结构信息变模糊。一些学者对如何保持分辨率做出了 算法改进；基于投影正弦图的校正方法中，以投影正弦图 为基础，CT图像中的环形伪影在投影正弦图中的表现形式 为沿着投影角度方向上的一条或者多条直线，对投影正弦 图进行全局滤波或者对检测到的直线伪影位置进行信息修 补，再利用图像重建技术得到不含或者少含环形伪影的CT 图像。此类方法避免了坐标变换和插值过程，因此校正后 的图像分辨率和真实信息得到保持，但通常也存在计算量 大、参数自适应不确定、直线伪影位置不能准确定位、伪 影去除不彻底等不足。针对这些不足，衍生出各类改进方

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i' =i—c j，=j_c

法，计算时间更少，伪影抑制效果更好。

以上现有技术对解决CT环形伪影都有较好的效果。 这些方法都基于一个前提：投影正弦图中的直线伪影较窄。 若投影正弦图中的直线伪影较窄，重建后的CT图像中的 环形伪影宽度也较窄。较窄的伪影可以通过常规滤波手段 有效去除。然而，实际情况中，探测器上的探测元发生多 个连续坏死现象时有发生，表现为投影正弦图中的直线伪 影宽度大，重建后的CT图像中的环形伪影宽度也随之增 大。常规校正方法对这种情况不再适用，相关校正方法少 有报道。同时，由于探测器造价昂贵，更换新的探测器增 img2(i,j) ='^ylimgl(i，,/) * 8(.i ,j')/Num (2)

/) —

j') I <成

1，如果 | 〇，否则

(3)

其中，c表示以j)为中心的邻域半径，在邻域半径内 的像素点参与均值滤波运算。成为设定阈值，一般需要人 工设置，视伪影严重情况而定，只有与J)点的像素 值差的绝对值在成以内，才参与均值滤波运算。

表示

参与均值滤波的邻域像素个数（包括滤波像素点自身）。经 加成本。本文针对探测元发生多个连续坏死现象所导致的 大面积严重CT图像环形伪影情形进行研究，提出一种基 于投影正弦图的校正方法。实验结果表明，本文方法可以 有效去除这类严重伪影，明显降低探测器更换成本。

1方法

本文提出的方法是基于投影正弦图的校正方法，其中 构造了以重建图像为基础的先验图像，用于对投影正弦图 中的缺失数据（直线伪影）进行估计。本文校正方法步骤 包括：预校正，构建先验图像，投影正弦图缺失数据估计 和重建图像。下面介绍具体各个步骤。1.1

预校正

设投影正弦图为P,大小为MX N, M表示采集物体 投影的投照方向个数，N表示探测器上的探测元个数。由 于探测器上的探测元发生局部大面积连续坏死，导致坏死 区域和正常区域分界明显，因此可以采用人工交互或者直 线检测技术确定直线伪影左右边缘位置，记为[»1, W],

其中》1表示投影正弦图直线伪影

左边缘位置，》2表示投影正弦图直线伪影右边缘位置。利 用ral — 1列和《2十1列数据对ral〜：《2列中的直线伪影进行 线性插值，得到初步校正后的投影正弦图，利用滤波反投 影重建方法得到重建后的图像，作为预校正重建图像 imgl。其中线性插值公式表7K为

P(n) = ml * P(nl 一 1)十 w2 *_P(n2 十 1) (1)其中，zvl = (n2 十 1 — n) / (n2 — nl 十 2), zv2 = 1 — zvl,

在重建图像中，环形伪影明显减少，但仍含有残 留伪影和次级伪影。由于坏死区域面积相对较大，采用更 高级的插值方法对投影数据缺失部分进行估计仍然不准确， 因此，本文方法仅线性插值方法，配合后续操作步骤，仍 可以获得满意的校正效果。1. 2

构造先验图像

由于预校正的重建图像中含有因简单线性插值所引人 的新伪影，因此，需要对重建图像进行滤波处理，弱化新 伪影，同时需要较好地保持组织结构边缘。本文采用一种 改进的均值滤波方法实现此目的。滤波公式表示为

本文改进的均值滤波方法处理后的图像伪影进一步降低。

因此，该滤波设计可以较好平滑伪影和保持边缘结构 信息。经滤波后的图像作为先验图像，用于下一步中的缺 失数据估计。

1.3缺失数据估计和重建图像

先验图像中，伪影含量减少，同时含有丰富的物体结 构信息，这将有利于对原始投影正弦图中的缺失信息进行 准确估计。

将先验图像采用Suidon光线跟踪算法进行前向投影， 得到和原始投影正弦图具有同一系统几何下的先验投影正 弦图。将原始投影正弦图与先验投影正弦图相减，得到差 图。利用— 1列和《2十1列数据对差图ral〜：《2列中的直 线伪影区域进行线性插值，插值公式如式（1)所示，插值 后的差图数据再与先验投影正弦图相加，得到校正后的投 影正弦图。校正后的投影正弦图中缺失信息得到更准确估 计后，利用滤波反投影重建方法得到重建后的图像。

由于投影正弦图中的直线伪影区域宽度大，进行一次 如上各步骤校正后仍有微量伪影，因此可以把当前一次校 正后得到的重建图像作为1. 2中构建先验图像的输人图像, 提高先验图像质量，最终提高环形伪影校正质量。本文实 验中，采用二次迭代即可得到满意结果，如果投影正弦图 中的直线伪影区域宽度进一步增大，可增加迭代次数提高 图像校正质量。

通过以上预校正，构建先验图像，和缺失投影数据估 计操作步骤，便可很好消除伪影，同时保留正常组织结构 信息。

以上具体步骤可以用流程如图1所示。

2实验

2.1仿真数据实验

实验对象为Shepp-logan体模，图像矩阵大小为256 X 256,如图2 (a)所示。在360°范围内以0.5°间隔对其进行 圆轨道扫描，获取投影正弦图，大小为720X367,如图2 (b)所示。假定第120至140列发生探测器坏死，其数值 变为0,如图3 (a)所示。直接对图3 (a)进行滤波反投 影重建，得到图3 (b),可见，重建结果含有严重环形伪

第38卷第3期 袁翠云，齐宏亮，陈梓嘉，等：基于投影域校正的

CT图像环形伪影去除方法

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图1 本文方法流程

⑷

(b

)

图2

Shepp-logan体模以及投影正弦图

(a)

(b)

图3

带有缺失数据的投影正弦图以及重建图

影，真实信息严重缺失0

利用本文方法校正的各阶段结果如图4所示。图4 (a) 为对图3黑线区域进行线性插值结果。图4 (b)为利用图 4 (a)重建的结果。图4 (c)为进行改进均值滤波后的结 果作为先验图像。图4 (d)为利用先验图像进行校正后的

图4

利用本文方法处理的各阶段图像

投影正弦图#图4 (e)为利用图4 (d)重建的结果@图4： (f)为对本文方法进行第二循环所得到的校正结果，可 以看出，环形伪影得到有效去除，同时，正常组织结构有效恢复。

2.2真实数据实验

利用实验室CT实验平台对物理头模进行360°扫描， 间隔1°采集一次投影数据，探测器上探测元数目为1024, 得到投影正弦图大小为360X1024,如图i (a)所示，重 建结果如图5 (b)所示，大小为512X512。人工干预使得 第4S0列到第650列数据失效，值为0,如图6 (a)所示, 在数据缺失情况下未进行校正所重建的图像如图6 (b)所 示，环形伪影明显且严重。

(a)

(b)

图5

物理头模的正常投影数据和重建结果

利用本文方法校正后的重建图像如图6 (C)所示#可 见，本文方法在真实数据下依然取得理想的校正结果，环 形伪影彻底去除。

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(b)

(c)

图6

缺失数据情况下的投影图和校正前后重建结果

3结束语

本文提出一种基于投影正弦图校正的CT图像环形伪

影去除方法，用于解决探测器局部连续坏死所导致的CT 图像严重环形伪影的问题。该方法首先利用线性插值，得 到初步校正后的CT图像，其次根据初步校正的CT图像构 建先验图像，指导估计缺失部分的投影数据。利用仿真和 实际数据验证本文方法，实验结果表明，该方法可以有效 去除环形伪影，同时保护图像结构细节和分辨率，提高CT 图像质量，有利于后续处理及量化分析。另外，本文方法 可推广运用于解决基于平板探测器的锥束CT图像环形伪 影去除问题，这也是本文下一步的工作重点。

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