有效
扫描图像重建方法和扫描成像系统
陈志强、陈昶羽、张丽、邢宇翔、沈乐
同方威视技术股份有限公司
陈
陈志强机构 暂无
技术领域 暂无
陈
陈昶羽机构 暂无
技术领域 暂无
张
张丽机构 暂无
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邢
邢宇翔机构 暂无
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沈
沈乐机构 暂无
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摘要
本申请提供一种扫描图像重建方法和扫描成像系统,涉及图像处理、人工智能和辐射成像技术领域。所述方法包括:响应于射线扫描待成像对象,获取待成像对象的动态投影数据;根据预先确定的第一时间窗,将动态投影数据划分至多个时相,获得位于多个时相的多个子投影数据;利用预先训练的瞬态投影图像重建模型处理多个子投影数据,得到多个分时相重建图像;根据多个分时相重建图像,提取特征空间的先验信息;将特征空间的先验信息嵌入时空连续表示模型中;利用动态投影数据和嵌入先验信息的时空连续表示模型,获得待成像对象的重建图像。以此方式,能够充分结合动态投影数据与数据驱动的先验信息,实现高时空分辨率的图像重建。
1.一种扫描图像重建方法,其特征在于,所述方法包括:响应于射线扫描待成像对象,获取所述待成像对象的动态投影数据;根据预先确定的第一时间窗,将所述动态投影数据划分至多个时相,获得位于所述多个时相的多个子投影数据;利用预先训练的瞬态投影图像重建模型处理所述多个子投影数据,得到多个分时相重建图像,其中,所述瞬态投影图像重建模型以卷积神经网络或扩散模型为基本框架;根据所述多个分时相重建图像,提取特征空间的先验信息,其中,所述根据所述多个分时相重建图像,提取特征空间的先验信息,包括:利用预先训练的特征空间信息提取模型处理所述多个分时相重建图像,以提取所述特征空间的先验信息;将所述特征空间的先验信息嵌入时空连续表示模型中,其中,所述时空连续表示模型包括以隐式神经表示或三维高斯溅射构建的时空连续表示模型;利用所述动态投影数据和嵌入所述先验信息的时空连续表示模型,获得所述待成像对象的重建图像,其中,所述利用预先训练的瞬态投影图像重建模型处理所述多个子投影数据,得到多个分时相重建图像,包括:将所述多个子投影数据输入预先训练的瞬态投影图像重建模型中;所述瞬态投影图像重建模型分别对所述多个子投影数据进行图像重建,得到所述多个分时相重建图像;根据所述多个分时相重建图像,获取平均模板图像;根据所述多个分时相重建图像与所述平均模板图像,获取与所述多个分时相重建图像对应的多个运动位移矢量场;所述特征空间的先验信息包括第一先验信息和第二先验信息;所述根据所述多个分时相重建图像,提取特征空间的先验信息,包括:利用所述多个运动位移矢量场,提取所述第一先验信息;利用所述平均模板图像,提取所述第二先验信息;所述特征空间信息提取模型包括第一子模型和第二子模型,所述第一子模型用于根据所述第一先验信息提取第一特征,所述第二子模型用于根据所述第二先验信息提取第二特征;所述时空连续表示模型包括运动位移矢量场子模型和平均模板图像子模型;所述将所述特征空间的先验信息嵌入时空连续表示模型中包括:将所述第一子模型的输出作为所述运动位移矢量场子模型的输入;将所述第二子模型的输出作为所述平均模板图像子模型的输入;利用所述动态投影数据和嵌入所述先验信息的时空连续表示模型,获得所述待成像对象的重建图像,包括:将所述多个运动位移矢量场作为所述第一子模型的输入,且所述第一子模型根据所述第一先验信息提取第一特征;将所述第一特征作为所述运动位移矢量场子模型的输入,且所述运动位移矢量场子模型处理所述第一特征,以输出模板图像空间坐标;将所述模板图像空间坐标作为所述第二子模型的输入,且所述第二子模型根据所述第二先验信息提取第二特征;将所述第二特征作为所述平均模板图像子模型的输入,且所述平均模板图像子模型处理所述第二特征,以输出中间重建图像;根据多个时相的前向投影模型,计算所述中间重建图像的中间投影数据;根据所述中间投影数据和所述动态投影数据进行优化求解,获得所述待成像对象的重建图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述待成像对象的动态投影数据包括:在所述射线扫描所述待成像对象的过程中,所述待成像对象的至少一个属性在动态变化;以第二时间窗为周期采集透射通过所述至少一个属性在动态变化的待成像对象的射线,以获取所述待成像对象的动态投影数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述待成像对象的至少一个属性包括:所述待成像对象的结构、形状和物质形态中的至少一个。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述时空连续表示模型包括:采用时空耦合建模方式,在包括空间三个维度和时间维度在内的四个维度上建立的模型。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述时空连续表示模型包括:采用时空解耦建模方式,在包括空间三个维度和时间维度在内的四个维度上建立的模型。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述时空连续表示模型用于直接描述所述待成像对象的动态变化。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述时空连续表示模型包括对象解剖结构模型和运动特征模型。
8.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述特征空间的先验信息包括位置编码特征向量或点云分布。
9.根据权利要求1-3、6和7中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:根据扫描成像系统的扫描速度和空间分辨率,确定所述第一时间窗。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述中间投影数据和所述动态投影数据进行优化求解包括:在所述优化求解的过程中,冻结所述第一子模型和所述第二子模型的参数,优化所述运动位移矢量场子模型和所述平均模板图像子模型的参数;或者,在所述优化求解的过程中,冻结所述第一子模型和所述第二子模型的第一维度范围内的参数,优化所述第一子模型和所述第二子模型的第二维度范围内的参数以及所述运动位移矢量场子模型和所述平均模板图像子模型的参数,其中,所述第一维度范围中的维度低于预设的维度值,所述第二维度范围内的维度高于所述预设的维度值。
11.根据权利要求1或10所述的方法,其特征在于,所述运动位移矢量场子模型和所述平均模板图像子模型均包括多层感知机。
12.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述第一时间窗大于所述第二时间窗。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述第一时间窗与所述第二时间窗的比值大于100。
14.根据权利要求1-3、6、7和10中任一项所述的方法,其特征在于,所述待成像对象包括生物体组织或工业零件。
15.一种扫描成像系统,其特征在于,所述系统包括:成像通道,所述成像通道的至少一部分沿第一方向延伸,所述成像通道用于在成像过程中放置待成像对象;射线源,所述射线源用于发出射线;探测器,所述探测器用于探测从所述射线源发出并穿过所述待成像对象的射线,并生成与探测的所述射线对应的投影数据;数据处理装置,所述数据处理装置用于:利用如权利要求1-14中任一项所述的方法,基于所述投影数据生成重建图像。
16.根据权利要求15所述的系统,其特征在于,所述扫描成像系统包括CT扫描成像系统。



