[论文解读] Multi-materials beam hardening artifacts correction for computed tomography (CT) based on X-ray spectrum estimation

Wei Zhao, Dengwang Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2018

Advanced X-ray and CT Imaging参考文献 40被引用 4

一句话总结

该论文提出了一种用于多材料CT的快速、非迭代的束硬化校正方法，结合X射线能谱估计。通过利用重投影模板图像对多能衰减进行建模，并在原始投影或重建图像上应用基于能谱的校正项，该方法有效减少了杯状伪影和条纹伪影，同时在数值模拟、体模和在体数据中保持了Hounsfield单位的准确性。

ABSTRACT

Due to the energy-dependent nature of the attenuation coefficient and the polychromaticity of the X-ray source, beam hardening effect occurs when X-ray photons penetrate through an object, causing a nonlinear projection data. When a linear reconstruction algorithm, such as filtered backprojection, is applied to reconstruct the projection data, beam hardening artifacts which show as cupping and streaks are present in the CT image. The aim of this study was to develop a fast and accurate beam hardening correction method which can deal with beam hardening artifacts induced by multi-materials objects. Based on spectrum estimation, the nonlinear attenuation process of the X-ray projection was modeled by reprojecting a template image with the estimated polychromatic spectrum. The template images were obtained by segmenting the uncorrected into different components using a simple segmentation algorithm. Numerical simulations, experimental phantom data and animal data which were acquired on a modern diagnostic CT scanner (Discovery CT750 HD, GE Healthcare, WI, USA) and a modern C-Arm CT scanner (Artis Zee, Siemens Healthcare, Forchheim, Germany), respectively, were used to evaluate the proposed method. The results show the proposed method significantly reduced both cupping and streak artifacts, and successfully recovered the Hounsfield Units (HU) accuracy.

研究动机与目标

• 解决多材料CT中由多能X射线能谱和能量相关衰减引起的束硬化伪影。
• 克服线性重建方法（如FBP）因数据建模不一致而产生的杯状伪影和条纹伪影的局限性。
• 开发一种计算效率高的方法，避免现有校正技术中常见的迭代正向/反向投影过程。
• 确保对衰减系数不确定性的鲁棒性，并适用于不同CT系统和数据类型。
• 通过最小化计算开销，实现高精度Hounsfield单位恢复，从而支持实际临床部署。

提出的方法

• 基于校准方法，从投影数据中估计多能X射线能谱。
• 使用简单的分割算法将未校正的CT图像分割为材料组分（例如，水、PMMA、铝）。
• 利用估计的能谱对分割后的模板图像进行重投影，以模拟多能正向投影。
• 计算单能与多能重投影数据之间的差值作为校正项，并进行适当缩放。
• 将校正项应用于原始投影数据（投影域）或将其重建为伪影图像（图像域），直接加至未校正图像上。
• 在投影域和图像域中均实现该方法，以提供灵活性并兼容现有重建流程。

实验结果

研究问题

• RQ1 光谱估计是否能够在无需迭代重建的情况下，准确建模多材料CT中的多能衰减？
• RQ2 所提出的方法在减少一阶（杯状）和高阶（条纹）束硬化伪影方面的有效性如何？
• RQ3 该方法对衰减系数赋值误差和分割不准确性的鲁棒性如何？
• RQ4 该方法是否能通过现代硬件加速实现实时临床应用？
• RQ5 该方法在不同CT扫描仪和数据类型（体模、动物、临床）中的表现如何？

主要发现

• 所提出的方法在数值模拟、体模研究和在体犬类数据（在Discovery CT750 HD和Artis Zee C-Arm CT扫描仪上获取）中显著减少了杯状和条纹伪影。
• 成功恢复了Hounsfield单位（HU）的准确性，定量结果显示不同材料间的HU一致性得到改善。
• 该方法对衰减系数相对于标准NIST值的10%偏差表现出鲁棒性，表明对测量不确定性的实际容错能力。
• 尽管CBCT数据中存在散射辐射，图像质量仍保持良好，可能归因于聚焦栅的高效散射抑制。
• 使用单张NVIDIA GeForce GTX 480 GPU，对512×512×200的犬类数据集，校正时间约为100秒，表明其具备实现实时应用的可行性。
• 由于水样材料具有相似的衰减特性，分割不准确性（如遗漏水样材料）影响极小，且在数值体模中仍能完全消除伪影。