УЛУЧШЕННЫЕ ДАННЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ/СНИЖЕНИЕ ДОЗЫ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
моделируют распределение шума на основе данных изображения путем определения стандартного шумового отклонения для субфрагментов вокселов в данных изображения, причем эти субфрагменты включают в себя выпадающие значения, соответствующие неоднородным зонам, и невыпадающие значения, соответствующие однородным зонам;
генерируют данные изображения при пониженном шуме на основе распределения шума путем подбора различных локальных структурных моделей к данным изображения, выбирают модель из подобранных моделей, которая пригодна для удаления шума из данных изображения при сохранении структуры, представляющей сканируемый объект или субъект в данных изображения, и применяют выбранную модель к данным изображения для удаления шума; и
генерируют улучшенные данные изображения, на основе данных изображения и данных изображения при пониженном шуме, путем объединения данных изображения и данных изображения при пониженном шуме по принципу воксел за вокселом, основываясь на линейном или нелинейном алгоритме смешения и предварительно определенном шумовом критерии качества изображения, причем качество изображения улучшенных данных изображения по существу такое же, что и качество изображения данных изображения при более высокой дозе.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
генерируют улучшенные данные изображения на основе данных изображения при уменьшенной дозе.
3. Способ по п.1 или 2, дополнительно содержащий этап, на котором:
анализируют один или более параметров сбора данных, используемых для сканирования объекта или субъекта и генерации данных изображения, и идентифицируют информацию из одного или более параметров сбора данных.
4. Способ по п.3, дополнительно содержащий этап, на котором:
используют информацию при определении пространственных ядерных весов для удаления шума.
5. Способ по п.4, в котором информация содержит, по меньшей мере, одно из минимального числа пространственных весов и центрального пространственного веса фильтрующего ядра.
6. Способ по п.1 или 2, дополнительно содержащий этап, на котором:
идентифицируют выпадающие значения в данных изображения, основываясь на глобальном алгоритме и стандартном шумовом отклонении.
7. Способ по п.6, в котором глобальный алгоритм включает в себя этапы, на которых:
сегментируют сканируемый объект или субъект по оставшимся данным изображения; и
анализируют сегментированные данные, используя гистограмму локального стандартного отклонения малых зон сканируемого объекта или субъекта, в которых гистограмма представляет распределение локального стандартного отклонения в данных изображения, причем локальное стандартное отклонение на предполагаемых выпадающих значениях определяют, используя гистограмму.
8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором:
обрабатывают невыпадающие значения на основе сглаживающего алгоритма, который применен к данным изображения с локальным стандартным отклонением.
9. Способ по п.1 или 2, в котором предварительно определенный шумовой критерий изображения регулируется пользователем.
10. Способ по п.1 или 2, дополнительно содержащий этап, на котором: улучшают структурные составляющие в данных изображения.
11. Способ по п.1 или 2, в котором улучшенные данные изображения по существу неизменны по отношению к толщине среза сбора данных, приводящем к данным изображения.
12. Способ по п.1 или 2, в котором данные улучшенного изображения и данные изображения при более высокой дозе имеют по существу аналогичные вариации шума.
13. Система, содержащая:
схему (204) моделирования шума, которая генерирует распределение шума для данных изображения путем определения стандартного шумового отклонения для субфрагментов вокселов в данных изображения, причем эти субфрагменты включают в себя выпадающие значения, соответствующие неоднородным зонам, и невыпадающие значения, соответствующие однородным зонам;
схему (206) удаления шума, которая удаляет шум из данных изображения при уменьшенной дозе, основываясь на распределении шума, путем подбора различных локальных структурных моделей к данным изображения, выбора модели из подобранных моделей, которая пригодна для удаления шума из данных изображения, сохраняя при этом структуру, представляющую сканируемый объект или субъект в данных изображения, и применения выбранной модели к данным изображения для удаления шума, генерируя тем самым данные изображения при пониженном шуме; и
генератор (210) улучшенного изображения, который генерирует улучшенные данные изображения на основе данных изображения при уменьшенной дозе и данных изображения при пониженном шуме, подбирая различные виды генерации улучшенного изображения, на основе данных изображения и данных изображения при пониженном шуме, путем объединения данных изображения и данных изображения при пониженном шуме по принципу воксел за вокселом, основываясь на линейном или нелинейном алгоритме смешения и предварительно определенном шумовом критерии качества изображения, причем качество изображения улучшенных данных изображения по существу такое же, что и качество изображения данных изображения при более высокой дозе.
14. Система по п.13, дополнительно содержащая:
схему (208) улучшения структурной составляющей, которая адаптивно увеличивает резкость структурной составляющей в данных изображения, основываясь на локальном лапласиане, локальном уровне шума и параметре, который управляет степенью усиления и адаптивности увеличения резкости.
15. Система по п.13 или 14, дополнительно содержащая:
анализатор (202) параметров сбора данных, который определяет информацию из одного или более параметров сбора данных, которая используется для генерации улучшенных данных изображения, являющихся по существу неизменными по отношению к толщине среза сбора данных, приводящего к данным изображения.