先验图像约束的4D显微CT图像重建方法

沈涛1,孙翌1,吴华珍1,陈功2,罗守华1

1.东南大学 生物科学与医学工程学院,江苏 南京 210000;2.南京中医药大学附属医院 医学工程科,江苏 南京 210029

[摘 要]4D显微CT成像提供了活体动态成像信息,是一种新型、高效的疾病监测手段。为解决传统呼吸、心电门控技术和重建方法扫描时间长、成像剂量大以及图像运动伪影、信噪比低等缺陷,本文提出了一种将回顾性门控技术与先验图像约束的压缩感知重建算法(Prior Image Constrained Compressed Sensing,PICCS)相结合的4D显微CT扫描及重建方法。该方法利用了回顾性门控技术,通过显微CT的连续多圈扫描,提取小动物呼气阶段末相位的投影数据,并将其重建结果作为先验图像,再利用PICCS算法重建各心电相位下的数据,最终得到4D CT重建图像。小鼠成像实验结果表明,该4D CT重建方法能够得到无条状伪影的高质量重建结果,在均方误差(MSE)和峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)指标上均优于FDK和OSART算法。实现了快速扫描的同时,弥补了传统回顾性门控方法重建质量不足的缺陷,在扫描时间和重建质量上均优于其他方法。

[关键词]4D CT;小动物成像;心脏成像;门控技术;先验图像

引言

显微CT(Micro-CT)具有结构成像、高分辨率、非侵入式等特点,已经被广泛应用于小动物的研究,例如骨结构分析,大鼠肝脏的血管分析等[1-2]。同时,在一些特定的研究中,人们还需要得到高时间分辨率的CT图像,例如心脏CT[3-4],这种成像技术也被称为4D CT。 在4D显微CT成像中,门控技术被广泛用于去除小动物生理运动的影响。目前发展出的门控技术总体上可分成两类:前瞻性门控技术和回顾性门控技术。前瞻性门控技术是指在小动物心肺运动处于特定生理状态时(例如心室舒张期或收缩期、吸气末端或呼气末端等),控制触发CT投影图采集,从而得到处于同一相位的CT投影图,并进行重建[5-8]。回顾性门控技术在CT投影图的采集过程中同步记录动物运动信号,提取不同相位的投影数据进行图像重建[9-10]。回顾性呼吸门控技术操作简单,且扫描时间短,有利于活体小鼠的长期动态监测,但提取出的各相位下的投影数据往往是稀疏且非等角的,会在重建图像中引入伪影;再者,活体扫描往往需要降低剂量,从而引起图像信噪比下降、条状伪影出现等问题。上述两点因素给4D显微CT重建方法的设计提出了很高要求。

传统的解析算法,如滤波器反投影算法(Filter Back-Projection ,FBP)算法,对数据的完备性要求非常高,很难在稀疏角度条件下重建出高质量图像,而迭代算法由于对数据完备性要求相对较低,故在稀疏角重建方面非常具有优势。在此基础上,当一些先验知识被引入重建过程时,迭代重建算法能够更加有效地应用于低剂量重建,特别是基于压缩感知理论的算法有着良好的重建效果[11-12]。2008年 Chen等提出一种用于低剂量CT重建的先验图像约束的压缩感知(Prior Image Constrained Sensing,PICCS)重建方法。上述方法均有较好的稀疏角度重建效果,其中PICCS方法可以有效消除重建图像运动伪影并保持图像空间分辨率[13-14]

本文利用回顾性心肺门控技术并结合PICCS重建方法,提出了一种基于先验图像约束的4D显微CT扫描重建方法,将小动物呼气阶段末相位提取后的重建图像作为先验,分别PICCS重建各心电相位下的数据。该方法能够在实现快速扫描的同时获得高质量的4D CT重建结果。

1 方法

1.1 先验图像约束的压缩感知重建方法

2008年,Chen等[15]提出一种 先验图像约束的压缩感知重建方法用于低剂量CT重建。该算法将已得到的高质量图像作为先验图像,不仅可以有效降低重建图像噪声,还可以较好地抑制图像中的条形伪影。PICCS算法的数学模型如下:

其中,u为待重建图像,uprior为先验图像,α为权重因子,取值范围为0~1之间。等式的第一项是对重建图像与先验图像的差值做TV算法优化,当该项为0时,PICCS算法转变为ART-TV算法。

PICCS算法的实现步骤为:

(1)初始化重建图像u=0,以及相关参数;

(2)利用初始值u和投影数据,进行一次ART算法重建,得到更新后的u;

(3)对式(1)进行梯度下降法最小化求解得u*

(4)返回至(2),将u*作为ART重建的初始图像重复执行,循环执行(2)和(3)直到满足收敛条件。

1.2 呼吸门控与心电门控

呼吸门控系统用于监控小鼠的呼吸运动状态。本文使用微型摄像头记录体表标记物随小鼠呼吸的运动,通过计算体表标记物的位移来得到呼吸波形,并以呼吸波形作为呼吸状态的描述方式和相关参数的计算依据。气体麻醉状态下小鼠的呼吸状态主要为喘气式呼吸,呼吸运动周期性强,呼吸波形清晰,见图1。图1显示了小鼠的呼吸波形(红色曲线)和对应的呼吸相位波形(绿色曲线),曲线的峰值处(图中A标注所示)为小鼠吸气阶段(红色曲线上升)和呼气阶段(红色曲线下降),曲线的谷值处为小鼠呼吸的静息期(图中B标注所示),即呼气阶段末端。

图1 小鼠呼吸波形

注:a.红色曲线表示小鼠呼吸波形;b.绿色曲线表示对应相位数值。

心电门控系统是4D重建系统中用于测量并记录小鼠心脏运动状态的系统。心电门控设备由心电导联线、差分放大电路和单片机系统组成。与呼吸波形的相位计算方法类似,规定心脏运动起始于波形的峰值处,并结束于其再一次回到峰值时。运动起始时心电相位为0.0,结束时相位为1.0,其他时刻相位值与该时刻距心电起始阶段的时间差呈线性关系,见图2。

1.3 扫描策略及4D重建

重建动物4D CT图像的标准方法是提取出相同相位的原始数据,并分别重建对应的CT图像。能够得到高质量4D CT重建图像的一种方法是通过前瞻性门控技术,通过门控信号触发采集图像,保证在每一个投影角度下均采集到心肺运动所有相位的原始数据,最终分别重建。这样的扫描策略和重建方法虽然针对个别相位进行图像采集和重建时,可有效降低扫描剂量,但在进行多相位采集并重建4D图像的过程中,需要针对每个相位依次进行采集,因此需要进行长时间高剂量的扫描,无法适用于活体动物研究[16]

为满足动物4D CT重建要求,利用回顾性门控技术,本文提出了如下多圈变速扫描策略。该扫描策略通过呼吸门控,根据小鼠呼吸周期调整扫描转速,使小鼠呼吸运动的不同相位在投影图像中均匀出现。小鼠呼吸运动的吸气阶段和呼气阶段身体运动剧烈、稳定性差,而当小鼠处于静息期时身体运动较小,故选择采集于呼吸静息期的图像组成无呼吸运动的投影图数据。通过多圈扫描,可以提取出一组全角度呼吸静息期的投影图数据。在此组投影数据的基础上,利用心电门控信号进一步提取出各个心脏运动相位下的数据。由于小鼠心脏运动的不稳定性,故各相位下的心电投影数据角度稀疏且不均匀,直接进行FDK重建或迭代重建会引入较强的稀疏角和非等角伪影。利用PICCS重建方法解决上述采集数据重建的稀疏角和非等角问题,将全角度呼吸静息期数据的重建结果作为先验图像,分别PICCS重建各心电相位下的数据,得到高质量无心肺运动伪影的4D CT图像。方法流程,见图3。

图3 方法流程图

3 实验结果

为验证本文算法,选用昆明小鼠作为研究对象进行数据采集。小鼠年龄为6~8周,体重约30 g。实验中采用异弗烷气体麻醉小鼠,此时小鼠呼吸频率约为24~60 beats/min,心动周期约为300 beats/min。采用回顾性呼吸门控方式,扫描圈数为3圈,每圈扫描投影图数量为3600帧,总投影图数量为10800帧,探测器积分时间为33 ms,射线源管电压为80 kVp,管电流为100 μA,总扫描时间为20 min。提取3600帧处于呼吸静息期的投影图像,通过FDK重建得到呼吸静息期CT图像,并将该图像作为PICCS重建中的先验图(图4)。通过回顾性心电门控方式提取心电相位为0.0、0.2、0.4、0.6、0.8时的投影图像,每组心电相位的投影图数量约为700~800帧,使用PICCS方法重建对应断层。

图2 小鼠心电波形

注:a.红色曲线表示小鼠心电波形;b.绿色曲线表示对应的相位数值。

图4 PICCS重建算法中的先验图

2.1 基于本文方法的4D CT重建结果

PICCS方法计算得到的心脏随时间变化的运动图像见图5,a~e图像分别代表心电相位为0.0、0.2、0.4、0.6、0.8时的心脏图像。为更清晰地观察心脏的运动,将上图中b~e 4个相位的图像与a相位的图像相减,获取差值图像(图6),在差值图像中可清晰地观察出心脏随时间变化的运动情况。

图5 PICCS重建结果

注:a~e.分别代表心电相位值为0.0、0.2、0.4、0.6、0.8时的图像,箭头所指位置为运动较大的心脏边缘部分。

图6 不同相位的差值

注:a~d.分别代表心电相位0.2、0.4、0.6、0.8时的图像与相位值0.0时图像的差值。

2.2 不同重建算法的效果对比

为验证本方法效果,将PICCS算法与FDK、OSART重建算法的结果进行对比。图7所示为采用不同重建算法的结果,其中图7a为PICCS算法的重建结果,图7b为FDK算法重建的结果,图7c为OSART算法重建的结果。可以看出FDK和OSART算法的重建结果存在较明显的条状伪影(箭头所示位置),且信噪比较差,肺组织结构清晰度差。图8显示了各重建算法结果的细部放大结果。相较其他方法,使用PICCS重建得到的图像不存在条状伪影,且肺组织细小支气管及血管更为清晰,图像细节效果较好。

图7 不同重建方法效果比较

注:a.PICCS-4D重建;b.FDK重建;c.OSART重建的结果。

图8 不同重建方法细部放大图像

注:a.PICCS-4D重建;b.FDK重建;c.OSART重建细部放大结果,箭头指示了支气管及血管。

为定量比较不同的重建方法,选择图9所示的ROI区域计算均方差(MSE):

和峰值信噪比(PSNR):

来评价3种方法的性能。其中NROI表示ROI内像素的数目。

表1的计算结果表明,与FDK和OSART重建算法相比,使用PICCS方法重建得到的图像MSE较小,PSNR较高,图像质量更好。表2中总结了回顾性和前瞻性门控方式下的各种4D CT重建方法的特点。回顾性门控方法在扫描时间和采集数据量等方面优于前瞻性门控扫描方式。本文提出的回顾性门PICCS-4D CT重建方法,在快速扫描的同时,获得了高质量的4D重建结果,弥补了传统回顾性门控方法的不足,优于其他所有的方法。

表1 MSE和PSNR计算结果

图9 ROI区域

3 结论

本文提出了一种新的门控技术与PICCS相结合的4D显微CT扫描及重建方法,该方法利用了回顾性呼吸和心电门控技术,通过显微CT的连续变速多圈扫描, 将呼吸相位提取后的重建图像作为先验,分别PICCS重建各心电相位下的数据。能够得到高信噪比无条状伪影的高质量4D CT图像。在快速扫描的同时,弥补了传统回顾性门控技术重建质量不足的缺陷。在扫描时间和重建质量上均优于传统的门控技术重建方法,为活体显微4D CT成像提供了有效方法。

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表2 不同的扫描及重建方式对比

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本文编辑 聂孝楠

Prior Image Constraint Reconstruction Method in 4D Micro-CT

SHEN Tao1, SUN Yi1, WU Hua-zhen1, CHEN Gong2, LUO Shou-hua1

1.School of Biological Sciences & Medical Engineering, Southeast University, Nanjing Jiangsu 210000, China; 2.Department of Medical Engineering Section, Affiliated Hospital of Nanjing University of TCM, Nanjing Jiangsu 210029, China

Abstract:4D micro-CT imaging is a novelty and eff i cient method in disease surveillance and provides a living dynamic imaging information. Traditional cardio-respiratory gating strategies and micro-CT reconstruction methods have the disadvantages of long scanning time, high radiation dose, and motion artifact in reconstruction image. In order to solve those problems of traditional methods, this paper proposes a new 4D CT scanning and reconstruction method based on the gating technique and the prior image constraint compressed sensing (PICCS) reconstruction algorithm. This method utilizes the retrospective gating technique which demands continuous scanning of multiple rotations, the reconstruction result of respiratory phase sorted projections is set as the prior image in the PICCS reconstruction. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively obtain 4D reconstruction images with no streaking artifacts. 4D micro-CT imaging using PICCS provides image quality superior to FDK and OSART algorithms in both MSE and Peak Signal to noise ratio (PSNR) calculations. This method can provide fast acquisition and better images over existing methods.

Key words:4D CT; small animal imaging; cardiac imaging; gating technique; prior image

[中图分类号]TP391.41

[文献标识码]A

doi:10.3969/j.issn.1674-1633.2017.05.014

[文章编号]1674-1633(2017)05-0054-06

收稿日期:2017-03-01

修回日期:2017-03-22

基金项目:国家自然科学基金面上项目“基于场发射电子源的快速X射线成像技术的研究”(61571124)。

通讯作者:罗守华,副教授,研究方向 为图像处理技术研究,锥形束重建技术研究及产业化。

通讯作者邮箱:luoshouhua@seu.edu.cn