用于光譜CT成像的方法和系統與流程
本發明中公開的主題的實施例涉及診斷成像，并且更具體地涉及用于雙能量光譜成像的圖像重構(reconstruction)。
背景技術：
雙能量或多能量光譜計算機斷層照相(computedtomography；ct)系統可以揭示物體中不同材料的密度，并生成在多個單色x射線能級獲得的圖像。在缺乏物體散射時，基于來自光譜中兩個區域的光子能量的信號：入射的x射線光譜的低能量和高能量部分，系統導出不同能量下的行為。在醫學ct的給定的能量區中，兩個物理過程主導x射線衰減：康普頓散射(comptonscattering)和光電子效應(photoelectriceffect)。來自兩個能量區的被檢測信號提供足夠的信息以解析(resolve)被成像的材料的能量依從性。來自兩個能量區的被檢測信號提供足夠的信息以確定由兩種假設材料組成的物體的相對組分。
然而，在一些情況下，由于低的光子通量或光子饑餓(photonstarvation)，當在檢測器處的衰減的x射線光束微弱時，被檢測的信號可能不能提供足夠的信息以解析被成像的材料的能量依從性。例如，由于與高能量x射線光束相比生成的數目減少的光子，對于低能量x射線光束，可能出現光子饑餓。結果，低能量數據比高能量數據可能噪聲更大，且較不可靠，這又可能使得在從該數據重構的圖像中的大的偽像。低能量數據的此問題還被稀疏視圖(sparseview)數據獲取進一步加劇，其中，數據在較少的視圖獲取，因此總體存在較少的低能量數據。
技術實現要素：
在一個實施例中，用于雙能量成像(dualenergyimaging)的方法包括：從較高能量數據集和更新的(updated)較低能量數據集生成圖像，其中，所述更新的較低能量數據集包括較低能量數據集和從所述較高能量數據集生成的偽投影數據集(pseudoprojectiondataset)的組合。以此方式，可以恢復微弱的低能量信號，從而盡管光子饑餓和稀疏視圖，能夠實現圖像重構。
應當理解，提供上文的簡要描述以簡化形式介紹在詳細描述中還要描述的挑選出的構思。不想要標識要求保護的主題的關鍵或基本特征，其范圍唯一地由詳細描述之后的權利要求定義。而且，要求保護的主題不局限于解決上文提到的或在此公開的任何部分的任何缺點的實施方式。
附圖說明
通過參照附圖閱讀對非限制性實施例的下文的描述，會更好地理解本發明，附圖如下：
圖1是根據本發明的實施例的成像系統的示圖。
圖2是根據本發明的實施例的示例性成像系統的框圖示意圖。
圖3是圖解說明根據本發明的實施例用于低能量信號恢復的示例性方法的高級流程圖。
圖4是圖解說明根據本發明的實施例用于從高能量投影數據合成低能量投影數據的示例性方法的高級流程圖。
圖5是圖解說明根據本發明的實施例用于從高能量投影數據直接合成低能量投影數據的示例性方法的高級流程圖。
圖6是圖解說明根據本發明的實施例用于加權合成的和測量的低能量投影數據的示例性方法的高級流程圖。
圖7是圖解說明根據本發明的實施例用于將合成的和測量的低能量投影數據與基于正則化的迭代優化組合的示例性方法的高級流程圖。
具體實施方式
以下描述涉及用于雙能量光譜成像的圖像重構的各個實施例。具體地，公開了用于低能量信號恢復的方法和系統。參照64片層(sixty-four-slice)計算機斷層照相(ct)系統(諸如圖1和2中示出的ct成像系統)描述本發明的操作環境。不過，本領域技術人員會認識到本發明同樣適合用于其它多片層配置。而且，將參照x射線的檢測和變換描述本發明。不過，本領域技術人員還會認識到本發明同樣適用于其它高頻電磁輻射的檢測和變換。將參照“第三代”ct掃描器描述本發明，不過本發明同樣適用于其它ct系統。
參照圖1和2，ct成像系統10顯示為包括代表“第三代”ct掃描器的托臺(gantry)12。托臺12具有x射線源14，x射線源14朝在托臺12的相對側上的檢測器組件或準直儀(collimator)18投射x射線光束16。檢測器組件18由多個檢測器20和數據獲取系統(dataacquisitionsystem；das)32形成。多個檢測器(detectors)20感測通過醫學患者22傳輸的投影的x射線，das32將數據變換成數字信號以用于后續處理。每個檢測器20產生模擬電信號，該模擬電信號代表撞擊的x射線光束的強度，因此代表通過患者22傳輸的衰減的光束。在掃描以獲取x射線投影數據的過程中，托臺12和在其上安裝的部件繞旋轉中心24旋轉。
托臺12的旋轉和x射線源14的操作由ct系統10的控制機構26管理。控制機構26包括x射線控制器28和托臺電動機控制器30，x射線控制器28向x射線源14提供功率和定時信號；托臺電動機控制器30控制托臺12的旋轉速度和位置。圖像重構器(reconstructor)34從das32接收采樣的和數字化的x射線數據，并執行高速重構。重構的圖像作為輸入被施加到計算機36，計算機36在大容量存儲裝置38中存儲該圖像。
計算機36還從操作員經由控制臺40接收命令和掃描參數，控制臺40具有一些形式的操作員界面，諸如鍵盤、鼠標、語音激活的控制器或任何其它適當的輸入設備。關聯的顯示器42允許操作員觀察來自計算機36的重構的圖像和其它數據。操作員提供的命令和參數被計算機36使用，以向das32、x射線控制器28和托臺電動機控制器30提供控制信號和信息。此外，計算機36操作工作臺電動機控制器44，工作臺電動機控制器44控制電動工作臺46以定位患者22和托臺12。具體地，工作臺46使患者22完全或部分地移動通過圖1的托臺開口48。
每個檢測器20可以被設計成將射線照片能量直接地變換成包含能量鑒別或光子計數數據的電信號。因此，在一個實施例中，每個檢測器20包括由czt制造的半導體層。每個檢測器20還包括附著到半導體層的多個金屬化陽極。這些檢測器20可以包括其上具有多個比較器的電路，其可以降低由于多個能量事件的堆積造成的統計誤差。
現在關于分解算法提出討論。計算圖像或片層，其在某些模式下可以包括(incorporate)小于或超過360度的投影數據以構造圖像。使用x射線源前面的鎢刀片(tungstenblades)和不同的檢測器孔，圖像可以被校準到期望尺寸。準直儀通常定義從x射線源14發射的x射線光束16的大小和形狀，蝴蝶結型濾波器(bowtiefilter)可以包括在系統10中，以進一步控制給患者22的劑量。典型的蝴蝶結型濾波器衰減x射線光束16，以適應被成像的身體部分，諸如頭或軀干，使得通常對于通過或接近患者22的等深點傳輸的x射線，提供較少的衰減。蝴蝶結型濾波器在成像過程中根據感興趣區域(region-of-interest；roi)、視場(fieldofview；fov)和/或被成像的患者22的目標區域成形x射線強度。
當x射線源14和檢測器陣列18旋轉時，檢測器陣列18采集衰減的x射線光束的數據。由檢測器陣列18采集的數據經歷預處理和校準以調理數據，從而代表被掃描的物體或患者22的衰減系數(attenuationcoefficient)的線積分。處理過的數據通常稱作投影。
在雙能量或多能量成像中，對于被成像物體，通常使用檢測器陣列18的能量解析檢測器獲得在不同的管峰值(tubepeak)千伏電壓(kilovoltage；kvp)水平(這改變包括發射的x射線光束的能量的峰值和能量譜)或替代性地在單個管峰值千伏電壓(kvp)水平或光譜的投影數據的兩個或更多個集合。關于術語，在較高管kvp水平獲得的投影數據的集合可以在本發明中可互換地稱作高kvp數據集或高能量數據集，而在較低管kvp水平獲得的投影數據的集合在本發明中可互換地稱作低kvp數據集或低能量數據集。
獲得的投影數據的集合可以用于基礎材料分解(basismaterialdecomposition；bmd)。在bmd中，測量的投影被變換成密度線積分(densityline-integral)投影的集合。密度線積分投影可以被重構以形成每個相應的基礎材料(諸如骨頭、軟組織和/或對比劑圖)的密度圖或圖像。密度圖或圖像又可以被關聯以形成在成像的體積中的基礎材料(例如骨頭、軟組織和/或對比劑)的體積渲染。
一旦被重構，由ct系統10產生的基礎材料圖像揭示以兩個基礎材料的密度表示的患者22的內部特征。密度圖像可以被顯示以示出這些特征。在傳統的醫療狀況(諸如疾病狀態)和更通常的醫療事件的診斷的傳統方法中，放射醫生或內科醫生會考慮密度圖像的硬拷貝或顯示，以察覺感興趣的特性特征。這些特征可以包括特定的解剖或器官的損傷(lesions)、大小和形狀以及基于個別醫生的技能和知識，在圖像中可察覺的其它特征。
除了ct數目或豪恩斯弗爾德值(hounsfieldvalue)之外，能量選擇ct系統能夠提供關于材料的原子數目和密度的附加信息。此信息可能對醫學臨床應用特別有用，其中，不同材料的ct數目可以是相似的，但原子數目可能是非常不同的。例如，鈣化斑塊(calcifiedplaque)和碘對比增強血液(iodine-contrastenhancedblood)可以一起位于冠狀動脈或其它血管中。本領域技術人員會認識到，鈣化斑塊和碘對比增強血液是已知的具有明顯不同的原子數目，但在某些密度下，這兩種材料單獨由ct數目是不可區別的。
分解算法(decompositionalgorithm)是可使用的，以從能量敏感x射線測量值生成原子數目和密度信息。多能量技術包括雙能量、光子計數能量鑒別、雙層閃爍和/或被設計成測量在兩個或更多個不同的能量范圍內x射線衰減的一個或多個其它技術。舉一個示例，用多能量技術測量的材料的化合物或混合物可以表示為具有相同的x射線能量衰減特性的假定材料。此假定材料可以被分配有效的原子數目z。與元素的原子數目不同，化合物的有效的原子數目由x射線衰減特性定義，并且其不一定是整數。此有效的z表示性質(representationproperty)源自眾所周知的事實，即在診斷x射線成像有用的能量范圍內x射線衰減與化合物的電子密度強相關，這也稱作材料的原子數目。
本公開的基礎是在高能量和低能量上掃描相同的物體22。對于雙能量數據獲取，通常低密度材料和高密度材料(諸如水和碘)被選擇為兩種基礎材料。水的材料密度由在高能量獲取的投影數據主導，而碘的材料密度由在低能量獲取的投影數據主導。不過，除了關于低密度材料(諸如水)的數據之外，獲取的高能量數據集仍然可以包含關于高密度材料(諸如碘)的數據。因此，如本發明中還描述的，關于高能量數據集中高密度材料的數據可以用來補償低能量數據集的低信號強度。這種方法可以大大地提高使用雙能量成像技術生成的圖像，尤其是對于低能量光子的低光子通量的情況。
在一些示例中，ct系統10可以被配置用于稀疏視圖數據獲取和圖像重構。在這些示例中，x射線源14和檢測器陣列18可以被配置成獲取與典型的掃描相比數目減小的視圖的數據，從而降低輻射劑量。本發明中還描述的用于恢復低能量信號的各種方法可以使得能夠實現雙能量或多能量光譜ct成像的稀疏視圖配置。例如，可以使用來自高能量數據的信息補償由于光子饑餓和/或稀疏視圖數據獲取造成的低能量數據的缺乏。
圖3是根據本發明的實施例用于低能量信號恢復的示例性方法300的高級流程圖。具體地，方法300涉及從材料密度圖像生成單色圖像(monochromaticimage)，其中，材料密度圖像基于較高能量數據集和更新的較低能量數據集。如本發明中還描述的，更新的低能量數據集可以包括使用較高能量數據集恢復的較低能量數據。以此方式，用于低能量數據獲取的低光子通量可以被補償。結果，針對受到光子饑餓或被配置用于稀疏視圖數據獲取的ct成像系統，可以提高ct圖像的圖像質量。可以參照圖1和2中示出的系統和組件，描述方法300，不過，在不偏離本公開的范圍下，該方法可以適用于其它系統。
方法300可以在305開始。在305，方法300可以包括獲取高kvp數據集和低kvp數據集。可以使用任何雙能量技術獲取較高能量數據集和較低能量數據集，雙能量技術包括但不限于快速kv切換、雙管雙檢測器(，two-tubetwo-detector；2t2d)、雙層、旋轉-旋轉(rot-rot)、光子計數等等。在獲取數據集之后，方法300可以繼續到310。
在310，方法300可以包括準備較高kvp數據集和較低kvp數據集以用于處理。準備較高kvp數據集和較低kvp數據集以用于處理可以包括例如時間對準視圖、插入丟失的數據、應用增益標準化、應用數據校正用于檢測器偽像等等。在準備數據集用于處理之后，方法300可以繼續到315。
在315，方法300可以包括生成偽投影數據集。在一個示例中，生成偽投影數據集可以包括從較高kvp數據集或較高kvp數據集和較低kvp數據集的組合重構中間圖像，在中間圖像中表征(characterizing)高密度材料，以及在中間圖像中前向投影高密度材料。由前向投影(forwardprojection)產生的投影數據集可以包括偽投影數據集。在本發明中還關于圖4描述用于使用中間圖像重構和前向投影生成偽投影數據集的方法。
在另一示例中，生成偽投影數據集可以包括從較高kvp數據集直接地生成偽投影數據集。具體地，通過假設在被掃描的物體中的所有材料是單一材料(singlematerial)，從較高kvp數據集直接地生成偽投影數據集可以包括由單一材料在較低能量的衰減系數與單一材料在較高能量的衰減系數的比率縮放(scaling)高kvp數據集。單一材料可以例如由用戶選擇。在一個示例中，選擇的單一材料可以包括水。選擇水作為單一材料包括假設在被掃描的物體中的所有材料對于人體是等同于水的。在其它示例中，可以選擇除了水的單一材料，例如當對非人體的物體(諸如行李)成像時。在本發明中還關于圖5描述用于從較高kvp數據集直接地生成偽投影數據集的方法。
在320，方法300可以包括將偽投影數據集與測量的較低kvp數據集組合成更新的較低kvp數據集。在一個示例中，更新的較低kvp數據集可以包括偽投影數據集和測量的較低kvp數據集的加權組合。在本發明中還關于圖6描述用于將偽投影數據集和測量的較低kvp數據集組合的這種方法。在另一示例中，可以使用基于正則化的迭代優化(regularization-basediterativeoptimization)組合偽投影數據集和測量的較低kvp數據集。在本發明中還關于圖7描述用于將偽投影數據集和測量的較低kvp數據集組合的這種方法。
在生成更新的較低kvp數據集之后，方法300可以繼續到325。在325，方法300可以包括將較高kvp數據集和更新的較低kvp數據集分解成第一材料基礎(materialbasis)投影數據集和第二材料基礎投影數據集。例如可以使用基礎材料分解(bmd)執行分解過程，其中，測量的投影被變換成如本發明上面描述及本領域已知的密度線積分投影的集合。材料基礎可以包括例如水基(waterbasis)和碘基(iodinebasis)。在其它示例中，材料基礎可以包括材料的不同組合。
在330，方法300可以包括將第一材料基礎投影數據集和第二材料基礎投影數據集轉換成相應的材料密度圖像(materialdensityimages)。將數據集轉換成相應的密度圖像可以包括向數據集應用圖像重構算法，諸如濾波后向投影(filteredbackprojection)，以將數據從投影空間轉換到圖像空間。
在335，方法300可以包括對材料密度圖像求和以生成最終的單色圖像。在340，方法300可以包括輸出最終的單色圖像。單色圖像可以被輸出到存儲器以用于以后檢索。舉另一示例，單色圖像可以被輸出到顯示裝置以顯示給用戶。然后方法300可以結束。
圖4是圖解說明根據本發明的實施例用于從高能量投影數據合成低能量投影數據的示例性方法400的高級流程圖。具體地，方法400涉及使用圖像重構和前向投影生成偽投影數據集。而且，方法400可以作為圖3中示出的方法300的子例程。具體地，方法400可以包括生成偽投影數據集的步驟315。可以參照圖1和2中示出的系統和組件描述方法400，不過應當理解，在不偏離本公開的范圍下，該方法可以應用于其它系統。
方法400可以在405開始。在405，方法400可以包括從較高kvp數據集重構中間圖像(intermediateimage)。可以使用任何適當的圖像重構算法(包括但不限于前向、后向投影)重構中間圖像。
在410，方法400可以可選地包括從較低kvp數據集重構中間圖像。可以使用任何適當的圖像重構算法(包括但不限于前向后向投影)重構中間圖像。此中間圖像可以提供后續步驟中的附加準確度，不過方法400可以不包括如本發明中描述的步驟410充分地生成偽投影數據集。
繼續415，方法400可以包括在重構的中間圖像中表征高密度材料。在不執行步驟410的示例中，只有在405從較高kvp數據集重構的中間圖像可以被用于材料表征。在執行步驟410的示例中，在405從較高kvp數據集重構的中間圖像和在410從較低kvp數據集重構的中間圖像都可以用于材料表征。例如可以使用材料分段表征高密度材料。附加地或者替代性地，材料分解可以施加到中間圖像以估計高密度材料。
在420，方法400可以包括使用前向投影將重構的圖像中的高密度材料轉換到投影域，從而產生包含高密度材料的前向投影數據集。
在425，方法400可以包括從前向投影數據集和測量的(measured)較高kvp數據集的組合生成偽投影數據集。舉一個非限制性示例，可以按水的厚度lw和碘的厚度lio的函數對高能量投影數據ph建模：
其中，sh(e)是作為能量e的函數的高能量光譜，μw(e)是作為能量的函數的水的衰減系數，并且μio是碘的衰減系數。類似地，通過用低能量光譜sl(e)替代高能量光譜sh(e)，可以根據如上對低能量投影數據pl建模。在水衰減之后的有效碘投影因此可以計算為：
pio(lw，lio)＝ph(lw，lio)-ph(lw，0)。
碘投影pio和高能量投影ph然后可以用來計算低能量投影pl：
其中，α包括從系統校準確定的系數。在一些示例中，可以使用仿真數據和上文的表達式計算多項式系統系數α。
認識到上文描述的低能量投影數據和高能量投影數據之間的關系，偽投影數據集ppp可以使用如下計算：
其中，pfwd包括在420計算的前向投影數據集。注意，前向投影數據集包括如上文討論的有效的碘投影。
因此，基于前向投影數據集和測量的較高kvp數據集的組合生成偽投影數據集可以包括將前向投影數據集和較高kvp數據集輸入到上文給出的偽投影集ppp的多項式近似中。在生成偽投影數據集之后，然后方法400可以結束。然后可以如本發明上面關于圖3描述的使用偽投影數據集。
盡管方法400提供用于生成偽投影數據集的魯棒性(robust)方法，但重構中間圖像、表征高密度材料和前向投影中間圖像的過程可以提高總ct成像工作流的計算開銷。如本發明中關于圖5描述的，對方法400的一階近似可以以計算資源和時間的最小增加提供偽投影數據集。
圖5是圖解說明根據本發明的實施例用于從高能量投影數據直接地合成低能量投影數據的示例性方法500的高級流程圖。方法500可以作為圖3中示出的方法300的子例程。具體地，方法500可以包括生成偽投影數據集的步驟315。可以參照圖1和2中示出的系統和組件描述方法500，不過，應當理解，在不偏離本公開的范圍下，該方法可以適用于其它系統。
方法500可以在505開始。在505，方法500可以包括從較高kvp數據集直接地生成偽投影數據集。例如，可以通過假設在被成像的主體中的所有材料是單一材料，從較高kvp數據集直接地生成偽投影數據集。單一材料的選擇例如可以由用戶選擇。在一些示例中，可以存在針對單一材料的默認選擇。例如，默認選擇可以包括水，所以可以通過假設在被成像主體中的所有材料是等同于水的或者被掃描的物體只包含水，從較高kvp數據集直接地生成偽投影數據集。鑒于人體主要包括水，這種假設是合理的。而且，不管材料或材料的深度如何，在低能量下通過材料的深度的光子通量與在高能量下通過相同材料的相同深度的光子通量的比率大致是恒定的。認識到這一點，可以由以下生成偽投影數據集：
其中，分子包括在有效高能量下掃描物體中主導材料(例如對于人體是水)的衰減，分母包括在有效低能量下主導材料的衰減。換言之，可以通過用選擇的材料(例如對于人體是水)在低和高能量下的衰減系數的比率縮放高能量數據集，生成偽投影數據集。然后方法500可以結束。
圖6是圖解說明根據本發明的實施例用于加權合成的和測量的低能量投影數據的示例性方法的高級流程圖。方法600可以作為圖3中示出的方法300的子例程。具體地，方法600可以包括將偽投影數據集與較低kvp數據集組合成更新的較低kvp數據集的步驟320。可以參照圖1和2中示出的系統和組件描述方法600，不過，應當理解在不偏離本公開的范圍下，該方法可以適用于其它系統。
方法600可以在605開始。在605，方法600可以包括將偽投影數據集和測量的較低kvp數據集組合。可以根據投影值、噪聲和沿投影射線高密度材料的存在，加權每個數據集。例如，可以使用如下公式從偽投影數據集ppp和原始的較低kvp數據集porig生成更新的較低kvp數據集p’：
p′＝wppp+(1-w)porig，
權重w定義為：
其中，t是閾值，k是恒定窗口，函數g(pio)可以被設計成當更多高密度材料處于整個投影射線中時給偽低kvp數據更多的權重。例如，函數g(pio)可以被定義為：
其中，pt包括閾值。隨著投影射線中碘的數量向閾值pt增加，給予偽投影數據的權重增大。當在投影射線中的碘的數量大于或等于閾值pt時，由于原始投影數據與加權函數的(1-w)依從性(dependence)，基本上更多的權重被給予偽投影數據。然后方法600可以結束。
圖7是圖解說明根據本發明的實施例用于將合成的(synthesized)和測量的低能量投影數據與基于正則化的迭代優化組合的示例性方法700的高級流程圖。方法700可以作為圖3中示出的方法300的子例程。具體地，方法700可以包括將偽投影數據集與較低kvp數據集組合成更新的較低kvp數據集的步驟320。可以參照圖1和2中示出的系統和組件描述方法700，不過，在不偏離本公開的范圍下，該方法可以適用于其它系統。
方法700可以在705開始。在705，方法700可以包括將偽投影數據集和測量的較低kvp數據集組合。可以使用基于正則化的迭代優化組合偽投影數據集和測量的較低kvp數據集。特別是，可以使用包括由以下給出的l2正則化的最小化函數，獲得更新的較低kvp數據集：
其中，使用方差σ將線性系數ρ定義為：
術語μ項包括
本公開的技術效果可以包括在低能量ct數據獲取中對光子饑餓的補償。本公開的另一技術效果可以包括在不增加輻射劑量下，由雙能量ct成像系統生成的圖像的提高的圖像質量。例如，光子饑餓的補償可以降低陰影偽影、偏置偽影等在重構的圖像中的存在。本公開的又一技術效果可以包括從用ct成像系統的稀疏視圖配置獲取的數據生成的圖像的提高的圖像質量。
在一個實施例中，一種用于雙能量成像的方法包括：從較高能量數據集和更新的較低能量數據集生成圖像。所述更新的較低能量數據集包括較低能量數據集和從所述較高能量數據集生成的偽投影數據集的組合。
在一個示例中，從所述較高能量數據集生成所述偽投影數據集包括：從所述較高能量數據集重構中間圖像；在所述中間圖像中表征高密度材料；基于所述中間圖像中的所述高密度材料生成前向投影數據集；以及將所述前向投影數據集和所述較高能量數據集組合成所述偽投影數據集。在一個示例中，從所述較高能量數據集生成所述偽投影數據集還包括從所述較低能量數據集重構第二中間圖像。在此示例中，生成所述前向投影數據集還基于所述高密度材料在所述第二中間圖像中的表征。在一些示例中，所述中間圖像是使用濾波后向投影重構的。
在另一示例中，通過用選擇的材料在較低能量和較高能量的衰減系數的比率縮放所述較高能量數據集，直接從所述較高能量數據集生成所述偽投影數據集。在一個示例中，所述選擇的材料包括水(例如當對人體成像時)。
在又一示例中，所述較低能量數據集和所述偽投影數據集的組合包括所述較低能量數據集和所述偽投影數據集的加權和(weightedsum)。替代性地，所述較低能量數據集和所述偽投影數據集是使用基于正則化的迭代優化被組合的。
在一個示例中，從所述較高能量數據集和所述更新的較低能量數據集生成所述圖像包括：將所述較高能量數據集和所述更新的較低能量數據集分解成材料基礎數據集；將所述材料基礎數據集轉換成相應的材料密度圖像；以及對所述材料密度圖像求和，以生成所述圖像。
在另一示例中，一種用于雙能量成像的方法包括：獲得較高能量數據集和較低能量數據集；從所述較高能量數據集直接生成偽投影數據集；基于所述較低能量數據集和所述偽投影數據集的加權組合生成更新的較低能量數據集；以及基于所述較高能量數據集和所述更新的較低能量數據集生成圖像。
在一個示例中，從所述較高能量數據集直接生成所述偽投影數據集包括用選擇的材料在較低能量和較高能量的衰減系數的比率縮放所述較高能量數據集。例如，選擇的材料可以包括對于人體的水。舉另一示例，當高密度材料處于投影射線中時，所述加權組合向所述偽投影數據集施加較大權重(largerweight)。
在一個示例中，生成所述圖像包括：將所述較高能量數據集和所述更新的較低能量數據集分解成材料基礎數據集；將所述材料基礎數據集轉換成材料密度圖像；對所述材料密度圖像求和；以及將所述求和的材料密度圖像輸出到顯示器。在一個示例中，所述材料基礎數據集的材料基礎包括碘和水。舉另一示例，所述轉換包括濾波后向投影。
在又一實施例中，一種成像系統包括：x射線源，所述x射線源向要被成像的物體發射x射線光束，所述x射線源被配置成發射具有高能量和低能量的x射線；檢測器，所述檢測器接收由所述物體衰減的x射線；數據獲取系統(das)，所述數據獲取系統(das)可操作連接至所述檢測器。所述系統還包括計算機，所述計算機可操作連接至所述das，并用非瞬態存儲器中的指令編程(programmedwithinstructions)，所述指令被執行時使所述計算機：基于從所述das接收的較高能量數據生成偽投影數據；以及基于所述較高能量數據和所述偽投影數據生成圖像。
在一個示例中，所述計算機還用非瞬態存儲器中的指令編程，所述指令被執行時使所述計算機：將所述偽投影數據和從所述das接收的較低能量數據組合；將組合的數據和所述較高能量數據分解成材料基礎數據集；并將所述材料基礎數據集轉換成材料密度圖像。在此示例中，生成所述圖像包括對所述材料密度圖像求和。
在另一示例中，所述計算機還用非瞬態存儲器中的指令編程，所述指令被執行時使所述計算機：將所述偽投影數據和所述較高能量數據分解成材料基礎數據集；將所述材料基礎數據集轉換成材料密度圖像；以及對所述材料密度圖像求和，以生成所述圖像。
在一個示例中，所述檢測器和所述x射線源被配置成在稀疏視圖模式中(inasparseviewmode)獲取數據。在另一示例中，所述x射線源被配置成在高峰值千伏電壓(highpeakkilovoltage)和低峰值千伏電壓之間切換，以相應生成較高能量數據和較低能量數據。
如本發明中使用的，以單數陳述的并用詞語“一(a)”或“一(an)”開頭的元件或步驟應當理解為不排除多個所述元件或步驟，除非這種排除是明確指出的。而且，提到本發明的“一個實施例”不旨在被解釋為排除還包括所陳述特征的附加實施例的存在。而且，除非明確指示為相反，否則“包括(comprising)”、“包括(including)”或“具有(having)”一個元件或多個元件(其具有特殊性質)的實施例可以包括不具有該性質的附加的這些元件。術語“包括”和“其中”被用作相應術語“包括”和“其中”的普通語言等同物。而且，術語“第一”、“第二”和“第三”等只用作標記，不旨在對其物體強加數字要求或特殊的位置順序。
本書面說明書使用示例來公開本發明(包括最佳模式)，還使得相關領域的技術人員可能夠實踐本發明(包括制造和使用任意裝置或系統和執行任意結合的方法)。本發明的專利范圍由權利要求書限定，并且可以包括本領域技術人員想到的其他示例。如果這樣的其他示例具有與權利要求書的文字語言并非不同的結構元件、或者如果這樣的其他示例包括與權利要求書的文字語言具有非實質性區別的等同結構元件，則這樣的其他示例意欲落入權利要求的范圍內。
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