推定ct图像的噪声图的方法以及系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明的实施方式涉及推定CT图像的噪声图的方法以及系统。
【背景技术】
[0002] 噪声图一般在图像噪声除去算法中有用。在以往技术中说明了用于推定噪声的几 个方法，但这些方法一般不适用于CT图像。作为基于以往技术的一个方法，存在根据分别 由偶数视图和奇数视图重建的两个图像来推定CT图像的噪声图的偶数视图以及奇数视图 法（even-and-odd view method)。根据这两个重建图像生成差分图像，并根据该差分图像 来推定噪声图。
[0003] 在偶数视图以及奇数视图法中，存在几个颇有意思的特征。第一，在重建步骤中， 仅涉及到两个视图组。即，一组包含偶数的视图，另一组包含奇数的视图。第二，两个组内 的视图是排他性的，即，某一视图包含于含有偶数的视图的一组或含有奇数的视图的另一 组的任一个组中。该特征还被称为独立视图、排他性的视图或不相关的视图。第三，在偶数 视图以及奇数视图方法中，各组内的视图的数量相等。
[0004] 上述视图组的要素在推定CT图像的噪声图方面，存在相当大的限制。希望将与视 图组相关的上述的要素一般化。
【发明内容】
[0005]目的在于解除或缓解推定CT图像的噪声图方面的限制。
[0006] 本实施方式所涉及的根据重建图像来推定噪声图的方法将第1数量的视图分为 第1、第2组。在第1、第2组中分别包含第2数量、第3数量的视图。第2数量、第3数量 的一方比第1数量少。根据包含于两个组的视图的投影数据重建两个重建图像，根据上述 两个重建图像以及权重来推定方差。
【附图说明】
[0007] 图1是与基于第1实施方式的推定噪声图的方法相关的流程图。
[0008] 图2是与基于第2实施方式的推定噪声图的方法相关的流程图。
[0009] 图3是与基于第3实施方式的推定噪声图的方法相关的流程图。
[0010] 图4是表示基于第1实施方式的图像以及关心区域（R0I)的图。
[0011] 图5A是表示将第1实施方式（方法1)的结果与1200个视图的结果、以及以往技 术的偶数视图以及奇数视图法的结果进行比较的图。
[0012] 图5B是表示将第2实施方式（方法2)的结果与1200个视图的结果、以及以往技 术的偶数视图以及奇数视图法的结果进行比较的图。
[0013] 图5C是表示将第3实施方式（方法3)的结果与1200个视图的结果、以及以往技 术的偶数视图以及奇数视图法的结果进行比较图。
[0014] 符号说明
[0015] S10-1…三个视图组的准备步骤、S20-1…三个重建图像的重建步骤、S30-1…噪声 图的推定步骤。
【具体实施方式】
[0016] 在对用于推定CT图像的噪声图的上述以往技术的偶数视图以及奇数视图法进行 一般化的方面，上述的特征的几个侧面与实施方式相关。一般而言，用于推定噪声图的第1 实施方式利用根据由独立视图构成的三个组而分别重建的三个图像。用于推定噪声图的第 2实施方式利用根据视图对于两个组而言不是排他性的这两个组而重建的两个图像。即， 某一视图有时包含于两个组中，该方法被称为相关的视图法（correlated view method)。 用于推定噪声图的第3实施方式利用根据视图的数量不相等的两个组而重建的两个图像。 当通过实施方式来推定噪声图时，根据由Toshiba America Medical Systems，Tustin，CA， USA的Aquilion 64(商标）CT扫描仪收集到的数据，来重建物理模型图像。
[0017] 为了理解实施方式与以往技术的偶数视图以及奇数视图法的不同，在说明实施方 式之前，以某种程度详细地概述以往技术的偶数视图以及奇数视图法。在以往技术的偶数 视图以及奇数视图法中，当推定噪声图时，如果假设从CT扫描仪收集m个投影视图，则将包 含偶数的视图以及奇数的视图的m个投影视图分为偶数视图组和奇数视图组。在以往技术 的偶数视图以及奇数视图法中，这些视图组包含相同的数量的投影视图。&以及X 2分别表 示根据偶数视图组重建的第1图像和根据奇数视图组重建的第2图像。
[0018] 由于嵌入在第1图像Xi以及第2图像父2中的噪声，在第1实施方式中，存在由式 (1)以及（2)定义的以下的关系。
[0019]【数学公式1】
[0020] X^f+Ni (1)
[0021] 以及
[0022] 【数学公式2】
[0023] X2=f+N2 (2)
[0024] 在此，图像f中不存在噪声。量&以及N2是分别与第1图像Xi以及第2图像X 2 建立有关联的零均值噪声图像。设F表示通过使用合计m个投影视图而重建的最终的图像。 由式⑶定义最终的图像F、第1图像&以及第2图像父 2的关系。
[0025]【数学公式3】
[0026]
(3)
[0027] 在以往技术的偶数视图以及奇数视图法中，通过第1图像&以及第2图像X 2来推 定最终的图像F的方差图。如果假设第1零均值噪声图像&内的噪声与第2零均值噪声 图像队内的噪声不相关，则最终的图像F的方差图由式⑷来定义。
[0028]【数学公式4】
[0029]
(4)
[0030] 在此，记号Var{}表示随机变量的方差。其结果示出为了推定最终的图像F的噪 声图，只要取得两个中间图像&与乂2的差分，并测量差分图像的方差即可。
[0031] 在第1实施方式中，某一过程或方法根据分别由三个视图组重建的三个CT图像来 推定噪声图。与偶数视图以及奇数视图法相同，在第1实施方式中，需要各个视图仅包含于 三个视图组中的一个视图组。假设总数m个视图参与断层重建。另外，m个视图被平均分 为三个视图组，各视图组被用于生成断层重建图像。设&、X 2以及X 3分别表示根据三个组 的各个组重建的图像。对这三个图像XpX2以及乂3进行建模，由式（5)来定义。
[0032]【数学公式5】
[0033] Xi=f+Ni(5)
[0034] 在此，i = 1、2以及3, f是不存在噪声的图像，Ni是嵌入重建图像的噪声。另外， 如以下那样由式（6)来形成F，表示根据总数m个视图重建的图像。
[0035] 【数学公式6】
[0036]
(6)
[0037] 过程中的一实施方式的下一任务是使用三个重建图像\、X2以及X 3来推定 Var{F}。图像&、X2以及X3根据独立视图来重建，因此假定这些图像内的噪声也不相关。最 终的图像的方差图Var{F}通过以下的式（7)来定义。
[0038] 【数学公式7】
[0039]
(7)
[0040] 为了推定噪声图Var{F}，通过式（8)、（9)以及（10)来定义三个中间图像。
[0041] 【数学公式8】
[0042] Y:= XrX2 (8)
[0043] 【数学公式9】
[0044] Y2=X1_X3 (9)
[0045] 以及
[0046]【数学公式10】
[0047] Y3=X2_X3 (10)
[0048] Yi的方差通过式（11)、（12)以及（13)来定义。
[0049]【数学公式11】
[0050] Var{Yj = Var {Nj+Var {N2} (11)
[0051] 【数学公式12】
[0052] Var {Y2} = Var {Nj+Var {N3} (12)
[0053] 以及
[0054] 【数学公式13】
[0055] Var {Y3} = Var {N2} +Var {N3} (13)
[0056] 使用上述的关系，确认为
[0057]【数学公式14】
[0058]
(14)
[0059] 该方法的颇有意思的特征是图像\、X2以及X3的噪声图通过同时求解式（5)、 (11)、（12)以及（13)来推定。
[0060] 在此，参照图1，流程图表示与推定噪声图的方法的第1实施方式相关的步骤或动 作。在步骤S10-1中，第1实施方式准备三个视图组，每个视图仅包含于这三个视图组中的 一个视图组。换而言之，总数m