CT,设备探测器损坏对图像重建质量的影响及解决方案
时间：2023-06-25 20:30:05 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
张强 辽宁省沈阳市新民市人民医院影像科 （辽宁 沈阳 110300）
内容提要：
目的：对CT设备探测器损坏在图像重建质量中的影响及其解决办法进行研究。方法：在CT设备探测器损坏情况下，根据两侧正常工作部分的数据探测数据利用，对损坏数据的有效插值进行估计；
对损坏较多的探测器，则通过对探测器水平偏置一段距离后，再进行损坏数据的插值估计，从而在滤波反投影技术原理的支持下进行图像重建和分析。结果：通过分析显示，未利用算法进行计算的CT重建图像，在探测器发生损坏的探测元区，图像中存在着为明显的亮暗伪影，且通过插值估计后，仍存在残留伪影，导致图像的部分细节信息丢失，但采用算法校正处理后，则不会存在伪影问题，能够对重建图像的质量进行保证。结论：CT设备探测器损坏会对图像重建质量产生影响，通过算法校正处理后，能够有效满足其重建图像的质量需求，提升CT检测的准确性。
CT设备进行图像扫描与分析应用中，是通过其设备的重要构件X射线球管以及探测器，进行被扫描检测物体的圆周扫描以及投影数据获取后，向计算机系统中传输，然后根据特定的图像重建计算方法对其物体扫描检测的CT图像进行重建，从而根据重建CT图像的物体内部结构信息，通过图像的大量连续层叠放，来形成相应的三维影像结构，来进行物体性质与特征判断[1]。根据上述对CT扫描检查的工作原理分析，可以看出CT扫描的成像精度对其检测分析物体的内部结构判断以及图像后处理等，均存在十分重要的作用和影像[2]。但是，在实际检测与分析中，由于CT扫描仪器在工作运行中的机械运动误差以及温湿度环境、X射线球管质量、探测器损坏等因素，均会对其扫描检测的成像精度产生影响，进而影响CT技术在实际中应用[3]。在上述CT成像精度的各影响因素中，探测器损坏作为一项重要因素，在实际应用中也应引起重视。
探测器是CT设备的重要组成部件，其中分布着许多紧密排列的探测元。其中，CT设备在检测与分析应用中，是通过探测器中的探测元，来实现CT设备穿过成像物体的X射线信号及其变化接收，从而为投影图像的重建与显示提供良好的基础支持[4]。而在CT设备扫描检测过程中，探测器损坏是影响其图像重建与以图像为基础的CT扫描质量效果提升的重要因素之一，主要表现为CT探测器中的探测元损坏，并且在其发生损坏情况下还会导致所构成的CT图像中存在较为明显的环形伪影问题，对CT扫描应用及其质量效果均存在着较大的不利影响，需要引起重视[5]。
针对上述探测器损坏对CT图像重建质量的影响，在具体实践中，对探测器损坏表现为一侧探测元时，即探测元的损坏面积较小的情况下，其解决方案通常是通过对两侧正常数据应用，进行插值估计，以实现CT扫描的图像数据信息还原[6]；
但是，在探测元的损坏面积较大时，则需要根据圆周扫描后的图像数据的冗余特征进行计算分析，以实现CT扫描图像数据的有效恢复和呈现。根据上述情况，结合CT设备探测器损坏及其图像重建质量保证的有关研究，在对损坏的多数探测器探测元处于中心位置时的具体解决方案研究开展相对较少，为此，需要进行研究与讨论开展。
根据上述分析，在进行探测器中心位置的探测元损坏情况下CT图像重建质量问题解决时，需要涉及到中心切片定理与FBP重建算法两种技术原理[7]。其中，中心切片定理是进行CT图像重建的理论基础，它主要是指二维物体在某一角度的平行投影一维傅里叶变化，与其二维傅里叶变化在本角度的一条直线相等。
值得注意的是，作为CT图像重建的理论基础，中心切片定理在CT图像重建应用中，由于笛卡尔坐标系中对傅里叶空间采样点的映射，并非呈现在栅格交点上，而需要采用插值计算来完成图像重建，而插值计算会使图像的空间分辨能力降低，出现信息丢失情况，因此，需要通过替代计算对其有关问题进行有效避免，比如滤波反投影（FBP）重建算法，就是能够实现插值计算替代，以确保重建图像信息完整的有效方法[8]。采用FBP重建算法进行CT图像重建分析中，由于平行束的CT系统具有结构简单等特点，对其进行FBP重建计算分析，也是进行扇形束与锥形束的CT图像重建FBP计算分析的重要理论基础。如下式（1）所示，即为平行束的CT图像重建FBP算法的具体计算公式。
结合实践情况，CT设备在进行图像扫描和分析中，其探测器采用X射线球管特殊设计，导致其通常表现为扇形束结构情况，因此，根据CT图像重建的有关计算和分析的具体关系，就需要通过对扇形束投影数据进行重新排序，使其形成平行束的投影数据，即可根据有关计算对其FBP重建计算的具体方法进行获取。如下式（2）所示，即为直线型CT探测器的FBP重建算法公式。
结合上述对CT设备探测器损坏情况下的图像重建解决方法的技术理论分析，在具体实践中，可以从以下两个方面，对其有关问题进行分析和解决。
首先，在进行较少情况的探测元损坏以及CT图像重建分析中，以CT设备探测器损坏的中心区域出现一个或少量的探测元损坏情况为例，并且为连续损坏时，对该角度下的CT图像采集丢失数据，利用两侧的正常数据，进行插值估算进行获取和重建分析，并且针对这种情况，根据有关实践的结果可以得知，通过上述方法进行探测元损坏下的CT图像重建计算，能够实现无伪影的图像质量重建与获取，但是在探测元连续损坏的数量达到一定标准时，其在插值估计的计算获取重建图像中就会存在一定的伪影残留问题，对其重建图像质量产生影响，因此，就需要通过采用FBP重建算法计算后的插值估计来满足其CT图像重建的质量需求[9]。
其次，在进行较多的CT探测器中心区域探测元损坏情况下的图像重建分析中，即采用FBP重建算法进行计算分析，再通过插值估计来实现图像重建，从而在将探测器向着某一侧水平移动至X射线不会照射至坏死探测元后，采用相应的计算方法进行图像重建，从而实现较好的图像重建质量获取，以有效解决CT设备探测器损坏情况下的图形重建质量受影响问题[10]。比如，在进行上述存在较多的探测元连续坏死情况的CT图像重建中，通过将其探测器向左进行偏移，根据探测器的探测元损坏程度，在偏移至一定程度后，获取完好的X射线中心线右侧部分探测器探测数据，从而采用重建算法，实现CT图像重建，即可对其重建图像的质量进行保证。
最后，探测器中心探测元较多损坏。此损害类型相对比较特殊，损坏的部位在探测器中心探测元部位，通常情况下，该探测元在少量穿故障时，通过线性插值能够对故障进行解决[11]。但如果探测元故障数量比较多时，如果采用上述方法进行解决，会导致图像重建质量下降。因此，在对这一故障进行解决时，选择折中的方法：向某一侧继续将探测器偏移一段距离，使X射线的照射区域改变，不会照射在损坏的探测元上，然后继续用上述方法进行图像重建，所得到的图像质量也比较理想[12]。但这种方法也存在不足之处，即根本问题并没有解决，且重建的CT图像视野相对缩小，而缩小的范围与探测器偏移的距离成正比。
在上述研究基础上，本文在一种探测器受损位置、数量未知的故障条件下，采用相应滤波反投影算法（FBP）对CT图像进行准确重建的过程进行介绍。
4.1 算法介绍
CT设备对人体断面图像获取的扫描过程如图1所示。
图1. CT设备对人体断面图像获取的扫描过程
对人体断层图像进行重建，在该断面，CT设备进行X射线扫描1000～1500次。在某一X射线通路上，假定X射线发出强度为，探测器接收的X射线强度为，不考虑噪声因素，二者关系为：
式中，表示探测器对X射线的灵敏度，b为投影数据。正常状态下，值为1，探测器如果出现故障，则趋近于0。此时，b为：
也就是说，探测器在出现故障后，投影数据测量值比实际值要小。图像重建反投影步骤中，投影数据受损后，该通路上各像素因无法恢复，在取值上均大幅降低。按重建规则，各个角度方向上会依次进行反投影运算，使得正常取值在无法恢复后，会在某一路经上重合。180°反投影运算使该路径结构逐渐变为半圆形，像素重合次数越多，取值越大，反之越小。半圆形结构对应的是图像重建中暗区与亮区相邻处的环状伪影。完整、1个及2个探测器故障投影数据与FBP重建图像如图2所示。
探测器无故障及1、2个故障出现时，FBP算法重建了Sbepp-Logan模型，通过图2可知，投影数据如果完好，能够重建出理想的图像，探测器损坏可导致投影数据中某一列数据出现异常，在图像重建中出现环状伪影；
且探测器故障的个数与伪影个数一致。对图像继续经L1范数重建算法处理，伪影有效去除。
图2. 完整、1个及2个探测器故障投影数据与FBP重建图像注：（1）为1个探测器故障的投影数据；
（2）为1个探测器故障下FBP算法的重建图像；
（3）为2个探测器故障的投影数据；
（4）为2个探测器故障下FBP算法的重建图像。
4.2 具体应用
为了对该算法的有效性进行验证，临床中对常用上腹部CT图像进行重建，像素间距0.625mm，像素512×512，图像采集范围32cm×32cm。采集的投影数据像素512×512，各像素取值对应区域的X射线衰减系数值。通过图像重建，结果显示与上述模型重建效果一致。通过L1范数重建对环状伪影进行去除，得到良好的重建图像质量。说明，探测器在出现单个或多个故障时，FBP算法在图像重建中，存在环状伪影的问题，而LI范数重建算法则能对高灰度值的环状伪影有效去除，得到良好的图像。可见在LI算法在探测器损坏图像重建中应用，具有明显的优势。
本文在CT设备X射线探测器损坏条件下，对图像重建算法进行了研究。对单个损坏、多个损坏故障情况下的图像重建进行实验。显示LBP算法、L1算法在图像重建方面均有较好的应用效果，但L1算法在去除重建图像中的伪影效果更明显，所得到的重建图像质量更好，因此在对探测器损坏时，对CT图像进行重建时，L1算法在图像重建中更具应用价值。总之，结合CT设备探测器损坏对图像重建质量的影响，在具体实践中通过从计算方法与硬件相互结合层面，对其有关解决方案进行研究和分析，能够有效解决CT设备探测器损坏下的图像环形伪影问题及影响，并有效降低其成本和费用，具有十分广阔的应用市场，值得进行研究和关注。
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