本说明书涉及医疗成像领域，尤其涉及一种图像重建方法及装置。
背景技术：
x射线成像设备在医疗领域广泛使用，比如透视机、血管机、ct(computedtomography，电子计算机断层扫描)等。锥束ct作为ct发展新阶段，成为研究的热点，对锥束ct图像重建的质量要求也越来越高，而重建图像质量直接关系到对检测结果判断的准确性。
在许多扫描情况下，扫描对象过大、摆偏或者探测器宽度受限等，都会使扫描对象的一部分在视野外，导致产生的投影数据被截断。利用截断的投影数据进行图像重建，会产生截断伪影，使重建图像的质量变差，进而影响医生诊断。
一种解决方式是，根据截断的投影数据，借助外插算法确定每一行数据补充范围并进行数据补充，从而补充出缺失的投影数据，再利用补充后的投影数据进行图像重建。但这种方法，对丢失的投影数据，往往校正过多，或校正过少，从而不能消除重建图像中的截断伪影，导致重建图像质量较差。
技术实现要素：
本说明书至少一个实施例提供了一种图像重建方法，以消除重建图像中的截断伪影，提高了重建图像的质量。
第一方面，提供了一种图像重建方法，所述方法包括：
根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界；
根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线；
根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正；
基于截断校正后的所述二维投影数据进行三维重建，得到所述扫描对象的重建图像。
第二方面，提供了一种图像重建装置，所述装置包括：
边界确定模块，用于根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界；
截断曲线拟合模块，用于根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线；
截断校正模块，用于根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正；
图像重建模块，用于基于截断校正后的所述二维投影数据进行三维重建，得到所述扫描对象的重建图像。
第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本说明书任一实施例所述的图像重建方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本说明书任一实施例所述图像重建方法的步骤。
由以上技术方案可以看出，本说明书至少一个实施例中，通过扫描对象的边界拟合出缺失的截断曲线，根据截断曲线对二维投影数据进行截断校正，从而准确校正二维投影数据。然后，利用校正后的二维投影数据进行三维重建，从而消除重建图像中的截断伪影，提高了重建图像的质量。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像重建方法流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种图像重建装置示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种重建图像切片示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种医疗成像设备示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种头部二维投影数据示意图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种校正后的二维投影数据示意图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种重建图像切片示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
x射线成像设备在扫描过程中，由于扫描对象过大、摆偏或扫描区域宽度限制等原因，均会导致扫描对象的一部分在扫描范围外，即：扫描得到的二维投影数据被截断。一种处理方法是，利用外插算法估计丢失的投影数据。但是，这种方法，往往校正过多，或者校正不足，不能准确补充缺失的投影数据。
如果利用这种二维投影数据进行三维重建，得到的重建图像不能消除截断伪影，从而使重建图像变差、影响医生诊断。例如，在对被截断的二维投影数据校正不足时，重建图像的边缘处依然会存在亮环；校正过多时，重建图像中的亮环会变成暗环，甚至会破坏原有的视野内图像边缘，临床上可能会被误认为是出血。如图3所示，截断的二维投影数据校正过多时，重建图像边缘存在暗环，临床上可能会被误认为是出血，从而影响了医生的诊断。
本说明书提供了一种图像重建方法：从二维投影数据中确定扫描对象的边界，利用该边界拟合出扫描对象缺失的截断曲线，得到扫描对象的轮廓曲线；然后，利用拟合出的截断曲线，对二维投影数据进行截断校正，准确补充出二维投影数据中缺失的投影数据；进而，利用校正后的二维投影数据进行三维重建，得到重建图像。这种方法，由于能够准确校正被截断的二维投影数据，补充缺失的投影数据，从而消除了重建图像中的截断伪影，提高了重建图像的质量。
为了使本说明书提供的图像重建方法更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本说明书提供的方案执行过程进行详细描述。
参见图1，图1是本说明书提供的实施例示出的一种图像重建方法流程图。可以理解的是，本说明书提供的图像重建方法，适用于医疗成像领域中，任何根据二维投影数据重建图像的过程，本实施例并不对此形成任何限制。本说明书提供的图像重建方法中的扫描对象，可以是医生诊断的任何对象。例如，人体头部、胸部、腰部等，各个人体部位；又比如，医生诊断的动物体等，总之医生诊断中需要进行医疗成像的“对象”，均可作为本说明书中的扫描对象。本实施例以常见的患者的头部作为扫描对象，进行示例性说明。
具体地，如图1所示，该流程包括：
步骤101，根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界。
在进行图像重建之前，首先需要借助成像设备，对头部进行三维旋转扫描，得到一系列的二维投影数据。例如，可以借助如图4所示的数字减影血管造影机，对患者头部进行三维旋转扫描，得到一系列患者头部的二维投影数据。其中，数字减影血管造影机包含x射线采集装置103(103包含x射线发射装置101和x射线接收装置102)、控制和数据处理装置104、图像显示装置105、病人支撑装置106等。
x射线发射装置101和x射线接收装置102之间会形成一个固定的扫描区域，假设在扫描过程中，患者头部不在扫描区域中，对应扫描得到的二维投影数据就会被截断。如图5所示，头部的二维投影数据中明显存在被截断区域。
本步骤中，需要根据头部扫描得到的二维投影数据，利用一定的算法确定二维投影数据中头部的边界。以图5为例，即：确定出扫描对象头部的边界曲线ie和边界曲线bc等边界。
在一个例子中，所述根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界，包括：根据所述二维投影数据确定至少一个边界像素块，所述边界像素块的灰度值与预设灰度阈值相等；根据所述至少一个边界像素块进行拟合，得到所述扫描对象的边界。
在上述例子中，可以预先设置一个固定的像素灰度阈值，或者一个固定范围的像素灰度阈值。例如，可以综合x射线在人体的衰减系数、成像质量、成像设备本身特性、图像处理经验等，确定预设的灰度阈值。可以理解的是，预设的灰度阈值可以是固定的某一个值或范围，也可以是一个浮动的范围，对此本说明书不作限制。凡是能够作为依据，判断二维投影数据中处于扫描对象边界上像素的值，均可以看作是“像素值”。
将二维投影数据中灰度值与预设灰度阈值相同的像素块识别出来，并记录各个像素在二维投影数据中的位置。将分散的各个像素所在的点，利用曲线拟合的方法，拟合出二维投影数据中头部的边界。以图5所示的二维投影数据为例进行说明：假设该图中处于头部边界上的像素的灰度值为2，即预设灰度阈值为2。在直线kh行所在像素具体为，依次识别从k向h方向上的每一个像素的灰度值，将第一个灰度值与预设灰度阈值相等或接近的像素的位置记录下来，即记录下f点的位置；同理，从另一个方向识别像素灰度值，可以记录下另一侧边界上像素的位置。通过对该图像中每一行像素的识别，最终记录下处于扫描对象边界上的多个像素点的位置，利用各个像素位置上的各个分散的点，拟合出头部边界的曲线。例如，通过拟合处于边界上的像素点e、f和i，得到头部前侧的边界曲线ie；通过拟合处于边界上的像素点j和a得到头部后侧的边界曲线ja。
步骤102，根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线。
继续以图5为例，在确定出二维投影数据中头部的边界曲线，即确定出边界曲线ja和边界曲线bc的情况下，利用插值算法，拟合出缺失的截断曲线ab。结合边界曲线ja、边界曲线bc和拟合出的截断曲线ab，这样在二维投影数据中，就得到了头部后侧的完整轮廓曲线jc。基于相同的方法，通过确定的头部边界曲线ie和边界曲线sd，可以拟合出截断曲线de，从而在二维投影数据的前部得到了前侧完整的轮廓曲线si。
在一个例子中，所述根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线，包括：根据所述边界，利用样条插值法，拟合出所述扫描对象的截断曲线。
步骤103，根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正。
在图5中，截断曲线ab和直线ab形成一个封闭的被截断区域，该被截断区域就是缺失的投影数据部分，本步骤的截断校正即是要将该区域的像素补充完整。图5中被截断区域中包含的每个像素的灰度值，可以根据二维投影数据中已经确定灰度值的像素，通过合理的算法估计得到。经过截断校正的二维投影数据如图6所示。
例如，以边界曲线ja上像素的灰度值变化和边界曲线bc上像素的灰度值变化为依据，通过插值算法，估计并拟合出截断曲线ab上像素的灰度值。在轮廓曲线jc的内侧，确定一条相邻的内部曲线，并识别该内部曲线上像素已有的灰度值，根据这些已有的灰度值的变化，确定出处于被截断区域内的内部曲线上像素的灰度值。假设点j、a、b、c在相邻内侧的内部曲线上对应点分别为j、a、b、c。可以利用，内部曲线ja上的像素的灰度值和内部曲线bc上的像素的灰度值，根据插值算法，确定出内部曲线ab上像素的灰度值。以此类推，确定出更多的内部曲线，根据内部曲线上处于二维投影数据内像素的灰度值，利用插值算法，确定出处于被截断区域中的内部曲线上像素的灰度值，从而确定出被截断区域中每个像素的灰度值，完成对被截断区域的投影像素的补充。
在一个例子中，所述根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正，包括：对于所述截断曲线内的每一行像素：根据所述截断曲线，确定一行像素的补充长度；根据所述二维投影数据中相同行像素的灰度值和所述补充长度，确定所述补充长度内像素的灰度值。
上述例子中，以截断曲线所在的每一行像素为处理对象，确定每一行中需要补充像素的长度，并根据该行中已知灰度值的像素的灰度值变化，利用插值算法，确定出需要补充的每一个像素的灰度值。以图5为例，假设图中直线kh是由一行像素组成。通过截断的直线ab和拟合出来的截断曲线ab，可以确定出该行中需要补充的像素长度，即确定出直线gh上像素的长度。其中，直线fg在二维投影数据中，所以直线fg上的每一个像素的灰度值是已知的。根据这些已知的像素的灰度值，利用插值算法，估计出直线gh上每个像素的灰度值。从而，补充出gh这行的二维投影数据。依次类推，在轮廓中截取更多的直线，根据直线上像素的已知灰度值的变化，利用插值算法，估计出需要补充的直线上的像素的灰度值。累计补充多行像素，最终补充完整“被截断区域”中的投影数据。
上述例子中，所述确定所述补充长度内像素的灰度值，包括：利用二项式插值法，确定所述补充长度内像素的灰度值。比如，将直线fg上像素的灰度值作为已知数据，进行二项式差值，具体的差值方法是：
(1)在直线fg上选取大约100个像素点，利用像素点的灰度值建立曲线，并求曲线斜率。
(2)计算二项式方程的系数。假设方程为y＝ax*x b*x c，那么就是求a,b,c的值。
(3)对投影数据进行外插。
步骤104，基于截断校正后的所述二维投影数据进行三维重建，得到所述扫描对象的重建图像。
将被截断的二维投影数据，进行截断校正。最后，综合截断校正后的二维投影数据和原有的完整的二维投影数据，进行三维重建。利用本实施例提供的图像重建方法，得到的重建图像的切片图像，如图7所示。对比于图3所示的重建图像的切片图像，显然，利用本实施例提供的图像重建方法重建的图像的质量更好，能够更好的消除截断伪影对重建图像的影响。
本实施例的图像重建方法，从二维投影数据中确定扫描对象的边界，利用该边界拟合出扫描对象缺失的截断曲线，得到扫描对象的轮廓曲线；然后，利用拟合出的截断曲线，对二维投影数据进行截断校正，准确补充出二维投影数据中缺失的投影数据；进而，利用校正后的二维投影数据进行三维重建，得到重建图像。这种方法，由于能够准确校正被截断的二维投影数据，补充缺失的投影数据，既不矫枉过正，也不校正不足，在保证不破坏原有图像质量基础上消除了重建图像中的截断伪影，提高了重建图像的质量。
图2所示，本说明书提供了一种图像重建装置，该装置可以执行本说明书任一实施例的图像重建方法。该装置可以包括边界确定模块201、截断曲线拟合模块202、截断校正模块203和图像重建模块204。其中：
边界确定模块201，用于根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界；
截断曲线拟合模块202，用于根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线；
截断校正模块203，用于根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正；
图像重建模块204，用于基于截断校正后的所述二维投影数据进行三维重建，得到所述扫描对象的重建图像。
可选地，所述边界确定模块201，用于根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界时，包括：根据所述二维投影数据确定至少一个边界像素块，所述边界像素块的灰度值与预设灰度阈值相等；根据所述至少一个边界像素块进行拟合，得到所述扫描对象的边界。
可选地，所述截断曲线拟合模块202，用于根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线时，包括：根据所述边界，利用样条插值法，拟合出所述扫描对象的截断曲线。
可选地，所述截断校正模块203，用于根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正时，包括：对于所述截断曲线内的每一行像素：根据所述截断曲线，确定一行像素的补充长度；根据所述二维投影数据中相同行像素的灰度值和所述补充长度，确定所述补充长度内像素的灰度值。
可选地，所述截断校正模块，用于确定所述补充长度内像素的灰度值时，包括：利用二项式插值法，确定所述补充长度内像素的灰度值。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书至少一个实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本说明书还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时能够实现本说明书任一实施例的图像重建方法。
本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时能够实现本说明书任一实施例的图像重建方法。
其中，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等，本申请并不对此进行限制。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用于限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。
1.一种图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：
根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界；
根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线；
根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正；
基于截断校正后的所述二维投影数据进行三维重建，得到所述扫描对象的重建图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界，包括：
根据所述二维投影数据确定至少一个边界像素块，所述边界像素块的灰度值与预设灰度阈值相等；
根据所述至少一个边界像素块进行拟合，得到所述扫描对象的边界。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线，包括：
根据所述边界，利用样条插值法，拟合出所述扫描对象的截断曲线。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正，包括：
对于所述截断曲线内的每一行像素：
根据所述截断曲线，确定一行像素的补充长度；
根据所述二维投影数据中相同行像素的灰度值和所述补充长度，确定所述补充长度内像素的灰度值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述补充长度内像素的灰度值，包括：
利用二项式插值法，确定所述补充长度内像素的灰度值。
6.一种图像重建装置，其特征在于，所述装置包括：
边界确定模块，用于根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界；
截断曲线拟合模块，用于根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线；
截断校正模块，用于根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正；
图像重建模块，用于基于截断校正后的所述二维投影数据进行三维重建，得到所述扫描对象的重建图像。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述边界确定模块，用于根据扫描对象的二维投影数据，确定所述扫描对象的边界时，包括：
根据所述二维投影数据确定至少一个边界像素块，所述边界像素块的灰度值与预设灰度阈值相等；
根据所述至少一个边界像素块进行拟合，得到所述扫描对象的边界。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述截断曲线拟合模块，用于根据所述边界，拟合出所述扫描对象的截断曲线时，包括：
根据所述边界，利用样条插值法，拟合出所述扫描对象的截断曲线。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述截断校正模块，用于根据所述截断曲线对所述二维投影数据进行截断校正时，包括：
对于所述截断曲线内的每一行像素：
根据所述截断曲线，确定一行像素的补充长度；
根据所述二维投影数据中相同行像素的灰度值和所述补充长度，确定所述补充长度内像素的灰度值。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述截断校正模块，用于确定所述补充长度内像素的灰度值时，包括：
利用二项式插值法，确定所述补充长度内像素的灰度值。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
技术总结