开发和验证用于光子计数检测器CTCT的噪声插入算法

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 光子计数探测器CT (PCD-CT) 是一个光子计数探测器.
• 计算成像技术的成像

背景情况:

• 传统的能量整合检测仪CT (EID-CT) 使用噪声插入来模拟低剂量扫描以进行协议优化和训练深度学习模型.
• 光子计数检测器CT (PCD-CT) 也需要类似的方法,但对原始计数数据的访问往往受到限制,阻碍了现有算法的应用.
• 为PCD-CT开发一个绕过原始数据需求的投影域噪声插入方法至关重要.

研究的目的:

• 创建和确认一个投影域噪声插入算法,专门用于PCD-CT.
• 算法必须在不需要从扫描仪直接访问原始计数数据的情况下运行.

主要方法:

• 调整了现有的EID-CT噪声模型用于PCD-CT,利用从空气扫描的日志规范化信号图中得出的噪声等效光子数 (NEPN).
• 研究了在各种mA设置下对NEPN线性产生脉冲堆积效应.
• 通过比较模拟和测量低剂量图像 (半剂量和四分之一剂量) 的噪声功率光谱 (NPS) 和噪声水平,使用水和肺幻象验证了算法.
• 评估了光谱相关性,并对临床患者病例进行了定性评估.

主要成果:

• 模拟的低剂量图像显示NPS的形状和振幅与测量图像相似,在能量值和剂量水平上有很小的百分比差异.
• 模拟和测量低剂量肺幻影图像中的噪声水平显示了与低根平均平方误差相似的结果.
• 在112mA之前,NEPN测量仍然是线性的;在更高的mA时,脉冲堆积会扭曲测量.
• 模拟的光谱相关性与测量数据保持一致.

结论:

• 成功开发并验证了用于PCD-CT的投影域噪声插入算法.
• 该算法从没有原始数据的现有扫描中合成低剂量图像.
• 这种方法对于优化扫描协议和生成用于PCD-CT深度学习应用程序的训练数据是有价值的.