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CT迭代重建技术 复旦附属华东医院王鸣鹏 1 迭代重建应用状况 奥地利数学家雷登 Raden 创建的图像重建理论是 以不同投影角产生的一组投影数据 可采用数学方法重建成一幅图像 传统迭代 每次计算都以假设图像开始 即给一幅图像一任意初始值 然后计算射线穿过物体可能的投影值 并将计算值与实际投影值相比较 根据差异获得一个修正值 再用该修正值修正像素值 如此反复迭代直至图像重建完成 FBP的特点 1 优点 对计算设备要求低 重建速度快 目前常用 2 缺点 忽略噪声 如焦点面积 探测器面积 采样体素形态等 不能处理采样数据不足的扫描 金属 肥胖等 2 GE AdaptiveStatisticalIterativeReconstruction 自适应统计迭代 ASiRModelBasedIterativeReconstruction基于模型的迭代 Veo Siemens IterativeReconstructioninImageSpace 图像空间迭代 iRISSinogramAffirmedIterativeReconstruction正弦波图形法迭代 SAFIREPhilips DoubleModelBasedIterativeReconstruction 基于双模式迭代 iDose4Toshiba AdaptiveIterativeDoseReduction 自适应低剂量迭代 AIDR3D 迭代重建应用状况 3 滤过反投影 b y x y object 球管 探测器 数据域 重建域 X Y 投影数据 4 滤过反投影 每一个方向相应的投影数据被平均后进行计算 称为 反投影 5 滤过反投影 华东医院 6 滤过反投影 原始物体重建后图像 滤过方法应用到投影数据 改善重建图像质量 7 滤过反投影 未滤过滤过 华东医院 8 滤过反投影 未滤过的反投影图像滤过后的反投影图像 9 迭代重建应用状况 传统迭代 需用一个 前投影 重建一个原始数据的估计值 用该估计值校正下一次迭代 如此反复 前投影的方式 决定了CT图像的重建处理过程 反复迭代 耗时 CT图像重建是一个线性化的处理过程 故可用数学方法在图像空间完成减少噪声 采用原始数据空间迭代 可减少伪影和提高分辨率 并加快重建速度 10 迭代重建应用状况 初期的迭代 包括ASiR和IRIS 属于非完全迭代 通过一定的比例与FBP算法混合重建 速度快 降噪少 需操作者选择迭代的比例 ASiR迭代重建是在原始数据空间利用系统统计噪声模型 来消除由统计波动造成的图像噪声 IRIS迭代重建是在图像数据空间 利用迭代技术降低图像噪声 11 迭代重建方法 X线焦点模型 成像体素模型 探测器模型 噪声统计模型 成像物体模型 合成后的投影数据 系统光学模型 经校正后的物体投影数据 系统光学 实际测量投影数据 被扫描物体的估计 ASiR 系统光学模型方式需占用大量的计算机资源 ASiR着重于系统噪声统计学模型并减少剂量 12 迭代重建方法 FBP ASiR 13 迭代重建方法 MBiR 点焦点点探测器点体素笔形束完全采样线性合成简单计算简单化 实际焦点真实探测器立方体素宽束统计模型物理模型复杂计算优质图像 time x rayflux MBIR 14 迭代重建方法 X线管 X射线 物体 探测器 数学模式化后的焦点 数学模式化后的射线 被重建的图像 投影 MBiR 15 迭代重建方法 MBiR Veo 在MBiR方式中 实际扫描测量与经数学模式化后的测量之间的差别得到最小化 FBP MBiR 16 迭代重建方法 CTDI 19 CTDI 9 17 迭代重建方法 迭代重建算法是通过若干次迭代 逐次对待处理的图像进行改善 可以在高对比度下提高空间分辨率 在低对比度下降低噪声 缺点 速度慢 滤波反投影算法FBP 图像域 图像域 原始数据域 原始数据域 比较 重建 完全图像更新 反投影 重建 迭代重建理论算法 18 迭代重建方法 减少运算量 节省运算时间虽然速度快 可以降低噪声 但对图像的任何位置的噪声处理都是一样的 这就使得经过处理的图像看上去与传统FBP方法得到的差别较大 对剂量敏感 当剂量很低时 图像质量会变差 图像域 图像域 比较 重建 基本图像更新 反投影 原始数据域 原始数据域 比较 重建 完全图像更新 反投影 迭代重建理论算法 统计迭代算法 19 迭代重建方法 滤波反投影算法FBP 图像域 原始数据域 图像域 图像域 图像域 比较 重建 基本图像更新 反投影 原始数据域 原始数据域 原始数据域 比较 完全图像更新 比较 重建 完全图像更新 反投影 重建 迭代重建理论算法 统计迭代算法 IRIS 重建 图像重组 20 迭代重建方法 FBP 迭代重建理论算法 统计迭代算法 IRIS 速度快 无需迭代 临床习惯的图像 对降低剂量作用不明显 低剂量或提高图像质量 理论完善 耗时 降低剂量 重建速度快 图像塑胶感 重建速度快 优点 优点 优点 优点 缺点 缺点 缺点 Disadvantage 低剂量或提高图像质量 理论完善 21 迭代重建方法 FBP法 剂量较高 剂量加权FBP WFBP 用传统迭代 剂量减少 耗减50 则图像噪声大 FBP相同剂量 使噪声降时 低 22 迭代重建方法 统计迭代法 剂量低 噪IRIS 剂量低 噪声降 SAFIRE 剂量更低 噪声降 图像失真感 重建速度不够快 声降 重建速度快 23 迭代重建应用实例 IRIS 24 SAFIRE迭代重建通常需3大步 1 原始数据域的迭代以去除伪影及纠正几何学误差 1 先采用加权FBP做预重建 2 然后是2次采用不同校正方法的循环重建处理 迭代重建应用实例 25 wFBP预重建 重建数据 原始数据空间 图像空间 Sinogramdata 1 校正原始数据 去除伪影 有偏差 再wFBP 更新图像 迭代期间 应用了基于噪声模式的动态原始数据 2 统计优化处理 去除噪声 与原图像比较多次重复 迭代重建应用实例 26 小结 1 原始数据空间的反复迭代中 采用了基于噪声模式的动态原始数据 使分辨率不变 噪声降低 2 图像空间的反复迭代去除噪声是基于 原始数据中有多少噪声被扩散到图像空间 迭代重建应用实例 27 普通FBPwFBP 与FBPIRIS 与wFBP比SAFIRE 与FBP比比较 剂量35 较 剂量30 较 剂量70 兴趣区兴趣区兴趣区兴趣区26 8HU17 6HU12 3HU7 8HU 迭代重建应用实例 28 选择SAFIRE后 操作界面有1 5的强度选择 1表示噪声大 5表示噪声小 数字大小不是迭代的含义 并且与重建时