[论文解读] Model Based Iterative Reconstruction With Spatially Adaptive Sinogram Weights for Wide-Cone Cardiac CT

Amirkoushyar Ziabari, Dong Hye Ye+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2018

Medical Imaging Techniques and Applications参考文献 14被引用 4

一句话总结

本文提出 SAW-MBIR，一种基于模型的迭代重建方法，采用空间自适应的 sinogram 权重，针对心脏区域选择性使用半扫描数据以保持高时间分辨率，同时对体积分部其余区域使用全扫描数据，以确保在宽锥形心脏 CT 中图像质量稳定且无伪影。该方法在保持全扫描图像质量的同时，实现了半扫描的时间分辨率性能，已在临床全心脏 CT 数据上得到验证。

ABSTRACT

With the recent introduction of CT scanners with large cone angles, wide coverage detectors now provide a desirable scanning platform for cardiac CT that allows whole heart imaging in a single rotation. On these scanners, while half-scan data is strictly sufficient to produce images with the best temporal resolution, acquiring a full 360 degree rotation worth of data is beneficial for wide-cone image reconstruction at negligible additional radiation dose. Applying Model-Based Iterative Reconstruction (MBIR) algorithm to the heart has shown to yield significant enhancement in image quality for cardiac CT. But imaging the heart in large cone angle geometry leads to apparently conflicting data usage considerations. On the one hand, in addition to using the fastest available scanner rotation speed, a minimal complete data set of 180 degrees plus the fan angle is typically used to minimize both cardiac and respiratory motion. On the other hand, a full 360 degree acquisition helps better handle the challenges of missing frequencies and incomplete projections associated with wide-cone half-scan data acquisition. In this paper, we develop a Spatially Adaptive sinogram Weights MBIR algorithm (SAW-MBIR) that is designed to achieve the benefits of both half and full-scan reconstructions in order to maximize temporal resolution over the heart region while providing stable results over the whole volume covered with the wide-area detector. Spatially-adaptive sinogram weights applied to each projection measurement in SAW-MBIR are designed to selectively perform backprojection from the full and half-scan portion of the sinogram based on both projection angle and reconstructed voxel location. We demonstrate with experimental results of SAW-MBIR applied to whole-heart cardiac CT clinical data that overall temporal resolution matches half-scan while full volume image quality is on par with full-scan MBIR.

研究动机与目标

• 解决宽锥形心脏 CT 中高时间分辨率（需要半扫描数据）与稳定图像质量（需要全扫描数据）之间的矛盾。
• 改善非心脏区域的图像质量，这些区域因使用半扫描数据而出现频率缺失和伪影。
• 在保持与半扫描重建相当的时间分辨率性能的同时，通过自适应数据加权减少伪影。
• 开发一种稳定且收敛的 MBIR 框架，通过空间自适应权重处理不一致的前向/反向投影对。

提出的方法

• SAW-MBIR 算法应用基于投影角度和重建体素位置而变化的空间自适应 sinogram 权重。
• 执行选择性反投影：在心脏区域使用半扫描数据，在心脏区域外使用全扫描数据。
• 通过线搜索确保在存在不一致前向/反向投影算子的情况下仍能收敛。
• 通过迭代最小化代价函数，按体素动态调整权重以平衡数据贡献。
• 该算法公式化设计确保优化路径的一致性，从而实现稳定收敛至固定点。
• 该方法结合统计建模与迭代重建，以处理不完整且不一致的宽锥形投影。

实验结果

研究问题

• RQ1 MBIR 中的空间自适应 sinogram 权重是否能在不牺牲时间分辨率的前提下提升宽锥形心脏 CT 的图像质量？
• RQ2 如何利用全扫描数据在非心脏区域稳定重建，同时在心脏区域保持半扫描性能？
• RQ3 所提出的 SAW-MBIR 方法是否能在使用不匹配的前向/反向投影算子的情况下实现收敛稳定性？
• RQ4 在临床全心脏数据中，SAW-MBIR 在图像质量上与全扫描 MBIR 的接近程度，以及在时间分辨率上与半扫描 MBIR 的接近程度如何？

主要发现

• 在非心脏区域，SAW-MBIR 实现的图像质量与全扫描 MBIR 相当，消除了半扫描 MBIR 中常见的失真。
• 在心脏区域，SAW-MBIR 保持了与半扫描 MBIR 相当的时间分辨率性能，经定性与定量比较验证。
• 均方根误差（RMSE）分析显示，SAW-MBIR 在非心脏区域与全扫描 MBIR 接近，在心脏区域与半扫描 MBIR 接近。
• 该方法通过基于空间位置选择性加权数据，成功处理了宽锥形几何中的不一致投影。
• 采用线搜索确保了即使在使用非均匀、空间自适应权重的情况下，仍具有收敛稳定性。
• 在 GE Revolution CT 临床数据上的结果证实，SAW-MBIR 能够实现高质量的全心脏重建，实现时间分辨率与空间分辨率之间的最优权衡。