MST编辑优选:一种基于投影变换的锥束CL重建方法

06 8月 2021 gabriels
本篇研究来自北京航空航天大学杨民教授课题组,本文区别于传统CL重建算法设计,从投影变换(CLRP)的角度提出了一种锥束CL重建方法。首先建立了虚拟CT探测器,然后通过投影变换将CL投影数据和重建参数转换为对应的CT数据和参数。进一步地,便可采用锥束CT重建方法对转换后的数据进行重建(本文为FDK)。这不仅为CL重提供新思路,也为将CT重建算法应用到CL重建中提供了桥梁。


文章介绍

A reconstruction method for cone-beam computed laminography based on projection transformation

孙亮,周广金,秦泽锐,袁松梅,林强,桂志国,杨民

通讯作者:

■  杨民,北京航空航天大学

现有的大多解析型CL重建算法是直接对原始CL数据进行滤波运算,然后应用修正的反投影公式进行重建。这些方法忽略了CL扫描结构下的投影数据不严格满足标准FBP或FDK算法的问题。本文的主要研究内容是设计一种CLRP等效转换算法,利用该算法可以将锥束CL扫描数据和重建参数转换成对应的CT扫描数据和参数。然后,便可采用FDK算法对转换后的CL数据进行重建。

图1 CLRP等效转换算法示意图

在计算机仿真实验中,当CL旋转轴的倾斜角从-90°变为-20°时,CLRP转换投影和理想投影之间的SSIM都大于0.975。这表明CLRP转换得到的投影与理想图像非常相似,验证了CLRP算法的正确性。

图2 仿真实验中投影图像的对比. (a)CL扫描投影. (b)理想CT投影. (c)通过CLRP等效转换投影. (d)两幅投影同一行每个像素的灰度值对比. (e)随着角度变化转换后的投影和理想投影之间的SSIM值变化.

在实际实验中,CLRP-FDK方法被用于转换和重建真实的CL投影数据。与现有的CL-FBP方法相比,CLRP-FDK重建图像具有更高的分辨率和更少的伪影。我们用MG和SF对CT图像进行定量评价。结果表明,本文的CLRP-FDK算法性能更好。

图3 电路板CL重建图像对比. (a)CL-FBP重建结果. (b)CLRP-FDK重建结果

在验证了CLRP-FDK方法的正确性后,我们将其应用到实际工程中,对处理器芯片进行扫描和重构以验证该算法的实用性。

图4 应用CLRP算法转换和重建真实数据. (a)处理器芯片. (b)CL扫描投影. (c)用CLRP-FDK方法处理得到的层析图像. (d)另一层层析图像.

总之,所提出的CLRP方法可以为CL重建提供一种新的思路。当数据不能严格满足滤波反投影条件时,CLRP-FDK方法可以改善现有的CL-FBP方法产生的伪影。此外,CLRP方法也可将现有的先进CT重建技术用于解决CL重建问题。

研究背景

X射线CT是一种被广泛应用于工程和医疗中的无损检测技术,但它在大型构件尤其是板状结构检测中存在局限性。而旋转轴倾斜的CL扫描则避免了这一缺点。CL重建一直被当做是特殊轨迹的CT重建,FBP和FDK是最常用的CT重建方法。上述标准方法需要满足转台中心点和射线源焦点之间的连线穿过探测器中心,并且垂直于探测器平面和旋转轴。现有的CL-FBP重建方法不严格满足该适用条件,这会导致重建图像出现伪影。此外,CT重建算法不断发展进步,但是其并不能直接应用于CL重建中,需要进行大量的数学计算和推导。为解决上述问题,本文旨在提出一种基于投影变换的CL转换方法,将锥束CL数据转换为符合要求的CT数据,然后将已有的CT重建算法直接应用于CL重建中。


作者介绍

孙亮 博士

北京航空航天大学

● 孙亮,北京航空航天大学博士生。研究方向为X射线检测技术与图像处理。现为中国机械工程学会会员、中国体视学会会员,担任MEASUREMENT SCIENCE and TECHNOLOGY等期刊审稿人。

杨民  教授

北京航空航天大学

● 杨民,北京航空航天大学教授、博士生导师,机械工程及自动化学院副院长。主要研究方向为多维信息重构与识别、X射线数字成像、CT理论与应用等。现为国家X射线数字化成像仪器中心专家委员会委员,中国体视学学会CT理论与应用分会常务委员,《CT理论与应用》、《中国体视学与图像分析》编委等。


期刊介绍

Measurement Science and Technology

● 2020年影响因子:2.046

Measurement Science and Technology(MST)涵盖整个测量科学和传感器技术的理论、实践和应用,包括:精密测量和计量学;传感器和传感器系统;光学和激光技术;流体;成像;光谱学;材料和材料加工;生物、医学和生命科学;环境和大气;新型仪器系统和组件。MST还出版专题综述和特刊。