一种硬化校正方法、系统和存储介质与流程

1.本说明书涉及成像领域，特别涉及一种硬化校正方法、系统和存储介质。


背景技术：

2.随着科学技术的不断进步，x射线成像得以广泛应用。以电子计算机断层扫描(computed tomography，ct)技术为例，在ct成像设备出厂时，通常进行过硬化校正，以减轻成像过程中的硬化伪影。然而，随着使用时间的增加和设备内部结构的状态改变，成像设备可能会出现医生难以判断的轻微失校正。此外，若频繁对成像设备重新进行硬化校正，会占用大量的设备使用时间和增加设备维护成本。因此，有必要提供一种硬化校正方案，以实现自适应的硬化校正。


技术实现要素：

3.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正方法。所述方法包括：确定初始硬化校正参数；基于第一模体，确定第一图像；基于初始硬化校正参数和第一图像，自动更新初始硬化校正参数。
4.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正方法。所述方法包括：基于第二模体，采集第二图像，其中所述第二模体的成像范围覆盖探测器范围；基于第二图像，模拟成像过程；基于模拟成像过程，确定多能辐射射束对应的第一衰减参数和单能辐射射束对应的第二衰减参数；基于第一衰减参数和第二衰减参数，确定初始硬化校正参数。
5.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正方法。所述方法包括：去除散射射线对第一图像和/或第二图像的干扰。
6.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正方法。所述方法包括：确定第一图像的伪影程度；基于伪影程度，自动更新初始硬化校正参数。
7.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正方法。所述方法包括：响应于所述伪影程度大于第一阈值且不大于第二阈值，调节多能辐射射束的能谱和/或滤过参数。
8.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正方法。所述方法包括：响应于所述伪影程度大于第二阈值，重新确定硬化校正参数。
9.本说明书一个或多个实施例提供一种硬化校正系统，所述系统包括：初始参数确定模块，用于确定初始硬化校正参数；图像确定模块，用于基于第一模体，确定第一图像；参数更新模块，用于基于初始硬化校正参数和第一图像，自动更新初始硬化校正参数。
10.本说明的一个或多个实施例提高一种硬化校正装置，所述装置包括至少一个存储介质，存储计算机指令；至少一个处理器，执行所述计算机指令，以实现硬化校正方法。
11.本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行硬化校正方法。
12.本说明书的一些实施例基于模体图像的伪影程度，判断是否需更新以及如何更新初始硬化校正参数，可以实现硬化校正参数的自动的自适应的调整，从而可以避免随着成
像设备的使用出现的人为不易发现的轻微失校正对成像效果的影响，也可以避免频繁的手动更新对设备维护的影响；通过模体图像模拟成像设备的成像参数，并基于模拟的成像参数模拟计算不同尺寸和/或不同位置的滤过和/或不同尺寸的模体下的第一衰减参数和第二衰减参数(分别对应多能辐射射束和单能辐射射束)，可以准确确定硬化校正参数；通过设置第一阈值和第二阈值，基于第一图像的伪影程度将成像设备失校正的情况具体分为轻微失校正和严重失校正，分别针对轻微失校正和严重失校正采取不同的措施，可以在确保硬化校正参数准确性的同时，提高调节硬化校正参数的效率。
附图说明
13.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
14.图1是根据本说明书一些实施例所示的硬化校正系统的应用场景示意图；
15.图2是根据本说明书一些实施例所示的硬化校正系统的示例性模块图；
16.图3是根据本说明书一些实施例所示的硬化校正方法的示例性流程图；
17.图4是根据本说明书一些实施例所示的确定初始硬化校正参数的示例性流程图；
18.图5是根据本说明书一些实施例所示的自动更新硬化校正参数的示例性流程图；
19.图6是根据本说明书的一些实施例所示的采集成像数据的示意图；
20.图7a是根据本说明书的一些实施例所示的采集第二图像的示意图；
21.图7b是根据本说明书的又一些实施例所示的采集第二图像的示意图；
22.图8a和图8b是根据本说明书的一些实施例所示的从多个角度采集第二图像的示意图；
23.图9是根据本说明书的一些实施例所示的第一图像的示意图。
具体实施方式
24.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
25.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
26.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
27.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时
处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
28.图1是根据本说明书一些实施例所示的硬化校正系统的应用场景示意图。
29.在一些实施例中，如图1所示，硬化校正系统100可以包括成像设备110、处理设备120、终端设备130、网络140和存储设备150。硬化校正系统100的组件可以以一种或多种方式连接。仅作为示例，如图1所示，成像设备110可以通过网络140连接到处理设备120。又例如，成像设备110可以直接连接到处理设备120(如连接成像设备110和处理设备120的虚线双向箭头所示)。作为进一步的示例，存储设备150可以直接或通过网络140连接到处理设备120。作为进一步的示例，终端设备130可以直接(如连接终端设备130和处理设备120的虚线双向箭头所示)和/或通过网络140与处理设备120连接。
30.成像设备110可以采集扫描对象的成像数据。在一些实施例中，扫描对象可以包括但不限于人体、器官、机体、损伤部位、肿瘤、物体、模体等。在一些实施例中，成像设备110可以包括x射线成像设备。在一些实施例中，成像设备110可以包括电子计算机断层扫描(computed tomography，ct)设备、锥形束电子计算机断层扫描(cone beam computed tomography，cbct)设备、多层螺旋电子计算机断层扫描(multi-slice computed tomography，msct)设备等或其任意组合。
31.在一些实施例中，成像设备110可以包括射线源和探测器。在一些实施例中，射线源可以提供辐射射束(例如，x射线)。在一些实施例中，探测器可以接收穿过扫描对象的辐射射束并转换为相应的信号。在一些实施例中，探测器可以由多个探测元件组成。例如，探测器可以包含320000(1000列
×
320排)个探测元件。在一些实施例中，每个探测元件可以接收穿过扫描对象上的一个位置的辐射射束。在一些实施例中，探测器可以包括但不限于气体探测器、闪烁体探测器、半导体探测器等。
32.在一些实施例中，成像设备110还可以包括滤过，用于吸收辐射射束中的低能量粒子，相应可以减少扫描对象接收的辐射辐射线剂量。在一些实施例中，滤过可以包括固有滤过和附加滤过。固有滤过可以是成像设备中不可拆卸的滤过(例如，射线源内部的滤过)。在一些实施例中，固有滤过可以包括但不限于x光管的管壁、绝缘油层、x光管管套上的窗口、不可拆卸的滤过板等。附加滤过可以是成像设备中可以拆卸的滤过。在一些实施例中，附加滤过可以包括不限于铝板、铜和铝的复合板等。图6是根据本说明书的一些实施例所示的采集成像数据的示意图。例如，如图6所示，附加滤过可以位于射线源的出口，用于预先吸收射线源产生的辐射射束中的低能量粒子。
33.处理设备120可以处理从成像设备110、终端设备130和/或存储设备150获取的数据和/或信息。例如，处理设备120可以从成像设备110获取成像数据，并基于成像数据确定相应的图像。又例如，处理设备120可以基于模体图像，确定初始硬化校正参数。再例如，处理设备120可以基于模体图像，自动更新初始硬化校正参数。在一些实施例中，处理设备120可以包括中央处理单元(cpu)、数字信号处理器(dsp)、片上系统(soc)、微控制器单元(mcu)等和/或其任意组合。在一些实施例中，处理设备120可以包括计算机、用户控制台、单个服务器或服务器组等。服务器组可以是集中式或分布式的。在一些实施例中，处理设备120可以是本地的或远程的。例如，处理设备120可以经由网络140访问存储在成像设备110、终端设备130和/或存储设备150中的信息和/或数据。又例如，处理设备120可以直接连接成像设
备110、终端设备130和/或存储设备150访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备120可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、云间、多云等，或其任意组合。在一些实施例中，处理设备120或处理设备120的一部分可以集成到成像设备110中。
34.终端设备130可以向用户显示图像和/或接收用户的输入。终端设备130可以包括移动设备131、平板计算机132、笔记本计算机133等或其任意组合。在一些实施例中，终端设备130可以是处理设备120的一部分。
35.网络140可以包括促进硬化校正系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，一个或以上硬化校正系统100的组件(例如，成像设备110、处理设备120、终端设备130、存储设备150)可以通过网络140与硬化校正系统100的一个或以上其他组件通信信息和/或数据。在一些实施例中，网络140可以是和/或包括公共网络、私有网络、广域网(wan))、有线网络、无线网络、蜂窝网络、帧中继网络、虚拟专用网、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机等或其任意组合。在一些实施例中，网络140可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络140可以包括诸如基站和/或互联网交换点之类的有线和/或无线网络接入点，硬化校正系统100的一个或以上组件可以通过这些接入点连接到网络140以交换数据和/或信息。
36.存储设备150可以存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备150可以存储从成像设备110、终端设备130和/或处理设备120获取的数据。在一些实施例中，存储设备150可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写内存、只读内存(rom)等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备150可在云平台上执行。在一些实施例中，存储设备150可以连接到网络140以与硬化校正系统100的一个或以上其他组件(例如，成像设备110、处理设备120、终端设备130)通信。硬化校正系统100的一个或以上组件可以通过网络140访问存储在存储设备150中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备150可以直接连接到硬化校正系统100的一个或以上其他组件(例如，成像设备110、处理设备120、存储设备150、终端设备130)或与之通信。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备120的一部分。
37.应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本说明书的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本说明书内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本说明书描述的示例性实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获取另外的和/或替代的示例性实施例。然而，这些变化与修改不会背离本说明书的范围。
38.图2是根据本说明书一些实施例所示的硬化校正系统的示例性模块图。如图2所示，硬化校正系统200可以包括初始参数确定模块210、图像确定模块220和参数更新模块230。
39.初始参数确定模块210可以用于确定初始硬化校正参数。在一些实施例中，初始参数确定模块210可以执行以下一个或多个操作：基于第二模体，采集第二图像；基于第二图像，模拟成像过程；基于模拟成像过程，确定多能辐射射束对应的第一衰减参数和单能辐射射束对应的第二衰减参数；基于第一衰减参数和第二衰减参数，确定初始硬化校正参数。关于初始参数确定模块210的详细描述可以参见步骤310的相关描述，在此不再赘述。
40.图像确定模块220可以用于基于第一模体，确定第一图像。关于图像确定模块220
的详细描述可以参见步骤310的相关描述，在此不再赘述。
41.参数更新模块230可以用于基于初始硬化校正参数和第一图像，自动更新初始硬化校正参数。在一些实施例中，参数更新模块230可以执行以下一个或多个操作：确定第一图像的伪影程度；基于伪影程度，自动更新初始硬化校正参数。
42.在一些实施例中，响应于伪影程度大于第一阈值且不大于第二阈值，参数更新模块230可以调节多能辐射射束的能谱和/或滤过参数。在一些实施例中，响应于伪影程度大于第二阈值，参数更新模块230可以重新确定硬化校正参数。关于参数更新模块230的详细描述可以参见步骤330的相关描述，在此不再赘述。
43.图3是根据本说明书一些实施例所示的硬化校正方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以由硬化校正系统100(例如，处理设备120)或硬化校正系统200执行。例如，流程300可以以程序或指令的形式存储在存储设备(例如，存储设备150、系统的存储单元)中，当处理设备120或硬化校正系统200执行指令时，可以实现流程300。下面呈现的流程300的操作示意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图3中示出的和下面描述的流程300的操作的顺序并非限制性的。
44.步骤310，确定初始硬化校正参数。具体地，步骤310可以由初始参数确定模块210执行。
45.硬化校正参数可以是用于校正成像设备的硬化效应的数据。例如，在成像设备的实际使用中，射线源发出的辐射射束(例如，x射线)通常为具有连续能谱的多能辐射射束，能谱中不同能量的辐射射束穿过相同物质的衰减不同，导致穿过扫描对象后，能谱中低能辐射射束的成分逐渐减少，高能辐射射束的成分逐渐增大，进而导致硬化伪影。相应地，硬化校正参数可以用于减轻或减弱可能出现的硬化伪影。
46.在一些实施例中，初始硬化校正参数可以是初始用于校正成像设备的硬化效应的数据。在一些实施例中，初始硬化校正参数可以包括但不限于初始硬化校正函数、初始硬化校正模型等或其任意组合。
47.在一些实施例中，初始参数确定模块210可以在成像设备出厂前和/或首次使用前确定初始硬化校正参数。关于获取初始硬化校正参数的详细描述可以参见图4及其相关描述，在此不再赘述。
48.步骤320，基于第一模体，确定第一图像。具体地，步骤320可以由图像确定模块220执行。
49.第一模体可以是用于更新初始硬化校正参数的模体。
50.在一些实施例中，第一模体可以是材料均匀的模体。在一些实施例中，第一模体的材料可以包括但不限于水、有机玻璃、树脂等或其任意组合。例如，第一模体可以是水模。
51.在一些实施例中，第一模体可以是厚度不均匀的模体。例如，第一模体可以是楔形体。又例如，如图6所示，第一模体可以是圆柱体。
52.第一图像可以是第一模体的扫描图像。在一些实施例中，第一图像的格式可以包括但不限于joint photographic experts group(jpeg)格式、tagged image file format(tiff)格式、graphics interchange format(gif)格式、kodak flash pix(fpx)格式、digital imaging and communications in medicine(dicom)格式等。
53.在一些实施例中，图像确定模块220可以基于成像设备采集的第一模体的成像数据，确定第一图像。如图6所示，探测器和射线源的位置可以保持相对不变，可以围绕着旋转轴(例如，图中o点)同步旋转。滤过可以吸收辐射射束中低能量粒子(如光子)，以减少扫描对象接收的辐射辐射线剂量。具体地，射线源可以产生辐射射束；辐射射束穿透滤过，可以去除低能粒子；辐射射束穿过第一模体，能量发生衰减；衰减射线入射探测器，和探测器中多个探测元件内的工作介质(如气体、闪烁晶体、半导体等)相互作用，损失能量并产生电离和/或激发，探测器将电离或激发效果转换为相应的成像数据(或成像信号)。
54.在一些实施例中，在第一模体的成像数据采集过程中，初始硬化校正参数可以用于减轻或减弱成像设备的硬化效应。相应地，第一图像可以体现初始硬化校正参数的硬化校正效果。
55.在一些实施例中，图像确定模块220可以根据重建算法，基于第一模体的成像数据重建第一图像。在一些实施例中，重建算法可以包括但不限于解析重建算法、迭代重建算法等。
56.在一些实施例中，在确定第一图像时，还可以进行散射校正，以去除散射射线(例如，x射线中光子和第一模体中原子的康普顿效应产生的康普顿散射射线、x射线中光子和第一模体中原子的电子对效应产生的瑞利散射射线)对第一图像的干扰。
57.在一些实施例中，可以通过阻止探测器接收散射射线信号的方式进行散射校正。具体地，可以在射线源和探测器之间设置至少一个硬件工具，用于减少散射射线到达探测器。相应地，可以减少成像设备采集的成像数据中的散射干扰。在一些实施例中，硬件工具可以包括但不限于x射线准直器、防散射滤线栅等。
58.在一些实施例中，可以估计散射射线对应的散射信号，然后基于散射信号获取散射分布图，并利用散射分布图去除第一图像中的散射信号。例如，可以采用蒙特卡罗方法校正散射射线对第一图像的干扰。
59.步骤330，基于初始硬化校正参数和第一图像，自动更新初始硬化校正参数。具体地，步骤330可以由参数更新模块230执行。
60.在一些实施例中，参数更新模块230可以确定第一图像的伪影程度，并基于第一图像的伪影程度，自动更新初始硬化校正参数。如前文所述，第一图像可以体现初始硬化校正参数的硬化校正效果，相应地，可以通过第一图像的伪影程度评估初始硬化校正参数的硬化校正效果，进而进行相应的更新和/或调整。关于更新初始硬化校正参数的详细描述可以参见图5及其相关描述，在此不再赘述。
61.在本说明书的一些实施例中，可以基于模体图像评估当前硬化校正参数的硬化校正效果，并基于评估情况进行自动更新，可以实现硬化校正参数的自动的自适应的调整，从而可以避免随着成像设备的使用出现的人为不易发现的轻微失校正对成像效果的影响，也可以避免频繁的手动更新对设备维护的影响。
62.应当注意，关于流程300的以上描述仅是出于说明的目的而提供的，并且无意于限制本说明书的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出各种各样的变化和修改。然而，这些变化和修改不脱离本说明书的范围。在一些实施例中，流程300可以包括一个或以上附加操作，或者可以省略上述一个或以上操作。
63.图4是根据本说明书一些实施例所示的确定初始硬化校正参数的示例性流程图。
在一些实施例中，流程400可以由硬化校正系统100(例如，处理设备120)或硬化校正系统200执行。例如，流程400可以以程序或指令的形式存储在存储设备(例如，存储设备150、系统的存储单元)中，当处理设备120或硬化校正系统200执行指令时，可以实现流程400。下面呈现的流程400的操作示意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图4中示出的和下面描述的流程400的操作的顺序并非限制性的。在一些实施例中，流程400可以由初始参数确定模块210执行。
64.步骤410，基于第二模体，采集第二图像。
65.第二模体可以是用于获取初始硬化校正参数的模体。与第一模体类似，第二模体可以是材料均匀的模体(例如，水模)。在一些实施例中，第二模体可以与第一模体相同或不同。在一些实施例中，第二模体和第一模体可以是同一模体或不同的模体。
66.第二图像的格式或类型与第一图像类似，此处不再赘述。
67.在一些实施例中，初始参数确定模块210可以利用成像设备，采集第二图像。在一些实施例中，初始参数确定模块210可以基于成像设备采集的第二模体的成像数据，确定第二图像。
68.在一些实施例中，第二模体的成像范围可以覆盖探测器范围。在一些实施例中，第二模体的尺寸需满足一定要求，使得其成像范围可以覆盖探测器范围。例如，图7a是根据本说明书的一些实施例所示的采集第二图像的示意图。如图7a所示，将第二模体cd置于在成像设备的等中心位置(例如，旋转轴o与辐射射束中心轴的交点)，虚线l1和l2之间的区域可以表示第二模体cd的成像范围。可以看出，第二模体cd的成像范围可以完全覆盖探测器范围ab。
69.在一些实施例中，第二模体的成像范围(例如，第二模体位于等中心位置时的成像范围)可以覆盖探测器范围的一部分。在这种情况下，可以将第二模体置于偏离等中心的位置，以实现调整后的成像范围对探测器范围的覆盖。例如，图7b是根据本说明书的又一些实施例所示的采集第二图像的示意图。如图7b所示，虚线l3和l4之间的区域可以表示将第二模体ef置于等中心位置(即虚线所示的位置p1)时的成像范围，此时第二模体ef的成像范围仅覆盖探测器范围的一部分e'f'，虚线l5和l6之间区域可以表示将第二模体ef向上移动到位置p2时第二模体ef的成像范围，此时第二模体ef的成像范围可以实现对探测器范围ab的覆盖。
70.在一些实施例中，第二模体的成像范围(例如，第二模体位于等中心位置时的成像范围)可以覆盖探测器范围的一部分。在这种情况下，可以将第二模体置于偏离等中心的位置，通过多个角度下的第二模体的成像范围实现对探测器范围的覆盖。例如，图8a和图8b是根据本说明书的一些实施例所示的从多个扫描角度采集第二图像的示意图。如图8a和8b示，虚线l7和虚线l8之间的区域与虚线l9和虚线l10之间的区域分别是两个不同角度下的第二模体cd的成像范围，其中虚线l7和虚线l8之间的成像范围可以覆盖探测器的一部分am，虚线l9和l10之间的成像范围可以覆盖探测器的另一部分mb，从而实现对探测器全范围ab的覆盖。
71.在本说明的一些实施例中，第二模体的成像范围覆盖探测器范围，使得基于第二图像模拟的成像参数可以体现探测器中所有组件的作用。
72.在一些实施例中，在确定第二图像时，还可以进行散射校正，以去除散射射线对第二图像的干扰。关于散射校正的更多描述可见图3部分，此处不再赘述。
73.步骤420，基于第二图像，模拟成像过程。
74.在一些实施例中，成像过程涉及的变量(也可以称之为“成像参数”)可以包括多能辐射射束的能谱、滤过位置、滤过尺寸、模体尺寸等或其任意组合。
75.多能辐射射束的能谱可以是对辐射射束包含的粒子的能量和对应权重的描述。在一些实施例中，多能辐射射束的能谱可以用辐射射束中粒子权重随粒子能量的分布曲线表示。例如，曲线的横坐标和纵坐标可以分别表示辐射射束中粒子的能量和对应的权重。
76.滤过尺寸可以包括滤过的长度、宽度、厚度等或其任意组合。不同尺寸的滤过对辐射射束的滤过效果不同。为方便描述，此处所述滤过均指附加滤过。
77.滤过位置可以包括滤过与射线源和/或探测器的距离。可以理解，辐射射束从射线源到扫描对象的路径中会产生能量损失，相应地，滤过与射线源和/或探测器的距离不同，其滤过效果也相应不同。
78.模体尺寸可以包括模体的长度、宽度、厚度等或其任意组合。模体的尺寸会影响模体的成像范围、衰减程度等。
79.在一些实施例中，初始参数确定模块210可以通过模拟仿真方式，对成像过程进行模拟计算。通过模拟仿真，动态调整多能辐射射束的能谱、滤过位置、滤过尺寸、模体尺寸及其分别对应的参数或系数等，使得模拟仿真出的图像与实际采集的第二图像一致或基本一致。在一些实施例中，初始参数确定模块210可以基于蒙特卡罗等方法模拟成像过程，本说明书对此不作限制。
80.步骤430，基于模拟成像过程，确定多能辐射射束对应的第一衰减参数和单能辐射射束对应的第二衰减参数。
81.在一些实施例中，可以基于模拟确定的成像过程，模拟计算多能辐射射束经过预设尺寸和预设位置的滤过以及预设尺寸的模体后的第一衰减参数。也就是说，将滤过及模体作为定量，模拟计算多能辐射射束的第一衰减参数。
82.在一些实施例中，可以基于模拟确定的成像过程，模拟计算多能辐射射束经过预设尺寸和预设位置的滤过以及不同尺寸(例如，不同厚度)的模体后的第一衰减参数。也就是说，将滤过作为定量，模体作为可变量，模拟计算不同尺寸的模体下分别对应的第一衰减参数。
83.在一些实施例中，可以基于模拟确定的成像过程，模拟计算多能辐射射束经过不同尺寸和/或不同位置的滤过以及预设尺寸的模体后的第一衰减参数。也就是说，将模体作为定量，滤过作为可变量，模拟计算不同尺寸和/或不同位置的滤过下分别对应的第一衰减参数)。
84.在一些实施例中，可以基于模拟确定的成像过程，模拟计算多能辐射射束经过不同尺寸和/或不同位置的滤过以及不同尺寸(例如，不同厚度)的模体后的第一衰减参数。也就是说，将滤过和模体均作为可变量，模拟计算不同尺寸和/或不同位置的滤过以及不同尺寸的模体下分别对应的第一衰减参数。
85.第二衰减参数可以是常数。在一些实施例中，可以基于多能辐射线束的等效单能辐射线束强度设置对应的第二衰减参数。在一些实施例中，可以基于第一衰减参数和多能
辐射射束的能谱，计算对应单能辐射线束的第二衰减参数。
86.步骤440，基于第一衰减参数和第二衰减参数，确定初始硬化校正参数。
87.如前所述，初始硬化校正参数可以用于校正成像设备的硬化效应，而硬化效应是由多能辐射射束中不同能量的射束的衰减不同所导致的。相应地，在本说明书实施例中，初始硬化校正参数的目的是为了使得多能辐射射束实际实现的成像效果与单能辐射射束实现的成像效果大致相同或类似。相应地，可以基于第一衰减参数和第二衰减参数间的映射关系，确定初始硬化校正参数。
88.在一些实施例中，初始硬化校正参数可以包括映射函数、映射模型等或其任意组合。
89.在一些实施例中，映射函数可以包括函数的项数和每项对应的变量参数。在一些实施例中，初始参数确定模块210可以通过多项式拟合法、双能校正法、单能校正法和迭代校正法等方式确定映射函数。
90.在一些实施例中，映射模型可以包括前馈神经网络模型、深度神经网络模型、卷积神经网络模型等或其任意组合。
91.在本说明书的一些实施例中，通过模拟成像过程，并基于模拟成像过程模拟计算不同情况下多能辐射射束和单能辐射射束分别对应第一衰减参数和第二衰减参数，进而基于二者间的映射关系确定初始硬化校正参数，可以准确确定硬化校正参数，实现准确的硬化校正效果。
92.图5是根据本说明书一些实施例所示的自动更新硬化校正参数的示例性流程图。在一些实施例中，流程500可以由硬化校正系统100(例如，处理设备120)或硬化校正系统200执行。例如，流程500可以以程序或指令的形式存储在存储设备(例如，存储设备150、系统的存储单元)中，当处理设备120或硬化校正系统200执行指令时，可以实现流程500。下面呈现的流程500的操作示意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图4中示出的和下面描述的流程500的操作的顺序并非限制性的。在一些实施例中，流程500可以由参数更新模块230执行。
93.步骤510，确定第一图像的伪影程度。
94.如前所述，第一图像的伪影程度可以体现初始硬化校正参数的硬化校正效果。在一些实施例中，伪影程度可以以数值、向量、矩阵、分布图等方式体现。
95.在一些实施例中，参数更新模块230可以基于第一图像区域的均匀性，确定第一图像的伪影程度。在一些实施例中，均匀性可以体现第一图像中模体区域不同位置间的差异(例如，中心附近区域与边缘附近区域间的差异)。
96.在一些实施例中，参数更新模块230可以基于分割模型，从第一图像中分割出模体区域。在一些实施例中，分割模型可以包括但不限于阈值法、区域生长法、边缘检测法、遗传算法、小波分析、小波变换、主动轮廓模型等或其任意组合。在一些实施例中，分割模型可以包括但不限于全卷积网络(fully convolutional networks，fcn)模型、视觉几何组网络(visual geometry group，vgg net)模型、高效神经网络(efficient neural network，enet)模型、全分辨率残差网络(full-resolution residual networks，frrn)模型、掩码区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network，mask r-cnn)模
型、多维循环神经网络(multi-dimensional recurrent neural networks，mdrnns)模型等或其任意组合。
97.在一些实施例中，参数更新模块230可以确定模体区域的中心附近区域的平均像素值和模体区域的边缘附近区域的平均像素值的差值绝对值，以评估第一图像的伪影程度。例如，图9是根据本说明书的一些实施例所示的第一图像的示意图。如图9所示，可以将距离模体区域边界预设范围(例如，1cm)的区域划分为边缘附近区域；将距离模体区域中心预设范围的区域划分为中心附近区域；计算中心附近区域的平均像素值和边缘附近区域的平均像素值的差值绝对值。在一些实施例中，中心附近区域和边缘附近区域的面积可以相同，使得评估结果更准确。
98.由于第一模体是材料均匀的模体，因此，第一图像中第一模体对应的图像区域在没有硬化效应影响的理想状态下(例如，硬化校正参数可以完全消除硬化效应对扫描图像的影响)，像素值应是均匀一致的；而在硬化校正参数失校正的状态下，第一图像受到硬化效应的干扰，使得均匀材料的第一模体对应的图像区域的像素值不一致。因此，前述差值绝对值越大，第一图像的均匀性越低，表示第一图像的伪影程度越高。
99.步骤520，基于伪影程度，自动更新初始硬化校正参数。
100.在一些实施例中，参数更新模块230可以基于伪影程度以及第一阈值或第二阈值中的至少一个，自动更新初始硬化校正参数。
101.第一阈值可以是用于判断硬化校正参数是否失校正的阈值。在一些实施例中，当伪影程度大于第一阈值，则表示硬化校正参数失校正；当伪影程度小于等于第一阈值，则表示硬化校正参数没有失校正。
102.第二阈值可以是用于判断硬化校正参数的失校正程度的阈值。在一些实施例中，当伪影程度大于第二阈值，则表示硬化校正参数的失校正程度相对严重；当伪影程度小于等于第二阈值，则表示硬化校正参数的失校正程度相对轻微。
103.在一些实施例中，第一阈值和/或第二阈值可以是系统默认值，也可以从用户设定。
104.在一些实施例中，响应于伪影程度大于第一阈值且不大于第二阈值，参数更新模块230可以调节多能辐射射束的能谱和/或滤过参数。当伪影程度大于第一阈值且不大于第二阈值，表示初始硬化校正参数出现轻微失校正。在这种情况下，可以通过调节成像参数(例如，多能辐射射束的能谱、滤过位置、滤过尺寸、模体尺寸等)，实现对初始硬化校正参数(或初始硬化校正参数所实现的硬化校正效果)的微调。
105.在一些实施例中，参数更新模块230可以基于第一图像，自动调节成像参数。在一些实施例中，参数更新模块230可以利用成像参数调节模型，基于第一图像和成像设备采集的历史图像，自动调节成像参数。具体地，参数更新模块230可以利用成像参数调节模型，分别提取第一图像和历史图像的图像特征(例如，图像平均灰度值、图像对比度等)，并基于第一图像的特征和历史图像的特征，自动调节成像参数。
106.在一些实施例中，成像参数调节模型可以是机器学习模型。在一些实施例中，可以基于大量带有标识的训练样本训练成像参数调节模型。具体地，将带有标识的训练样本输入成像参数调节模型，通过训练更新成像参数调节模型的参数。在一些实施例中，训练样本可以是成像设备在至少两个时间点采集的历史图像。在一些实施例中，标识可以是用户标
注的至少两个时间点的历史图像对应的成像参数。
107.在一些实施例中，参数更新模块230可以基于第一图像的伪影程度，确定需调整的成像参数。在一些实施例中，参数更新模块230可以基于用户指令(例如，用户输入)，确定需调整的成像参数。
108.例如，成像设备使用一段时间后，x光管老化，发射的多能辐射射束的能谱可能发生变化，参数更新模块230可以基于第一图像的伪影程度，将多能辐射射束的能谱中低能量光子的权重适当调高，将高能量光子的权重适当调低。
109.又例如，成像设备使用一段时间后，滤过的固定装置可能由于机械振动而产生轻微松动，导致滤过位置产生轻微变化，参数更新模块230可以指示相应的运动组件将滤过位置相应调整。
110.再例如，成像设备使用一段时间后，x光管的绝缘油层可能部分氧化，导致固有滤过对应的铝当量减少，对应的滤过尺寸的厚度减少，参数更新模块230可以指示相应的运动组件更换滤过或调节滤过的厚度。
111.在一些实施例中，响应于伪影程度大于第二阈值，参数更新模块230可以重新确定硬化校正参数。当伪影程度大于第二阈值，表示初始硬化校正参数的失校正程度相对严重，在这种情况下，可以重新确定硬化校正参数。重新确定硬化校正参数的过程与确定初始硬化校正参数的过程类似，在此不再赘述。
112.在一些实施例中，响应于伪影程度小于等于第一阈值，参数更新模块230可以继续使用初始硬化校正参数。当伪影程度小于第一阈值，表示初始硬化校正参数的失校正程度在误差允许的范围之内，无需调整初始硬化校正参数。
113.在本说明书的一些实施例中，基于第一阈值可以快速自动判断出用户难以确定的成像设备的轻微失校正，通过自动调节成像参数，可以快速准确地消除轻微失校正的影响。基于第二阈值可以快速自动判断出成像设备出现严重失校正，此时重新确定校正参数，可以避免频繁校正导致的设备保养问题。此外，通过设置第一阈值和第二阈值，将成像设备失校正的情况具体区分为轻微失校正和严重失校正，相应可以分别针对轻微失校正和严重失校正采取不同的措施，可以在确保硬化校正参数准确性的同时，提高调节硬化校正参数的效率。
114.在一些实施例中，参数更新模块230也可以基于预先设置的伪影程度和不同处理方式(如不调节成像参数、调节成像参数和确定硬化校正参数)的对应关系，基于伪影程度自动更新初始硬化校正参数。
115.本说明书实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)基于模体图像的伪影程度，判断是否需更新以及如何更新初始硬化校正参数，可以实现硬化校正参数的自动的自适应的调整，从而可以避免随着成像设备的使用出现的人为不易发现的轻微失校正对成像效果的影响，也可以避免频繁的手动更新对设备维护的影响。(2)通过模体图像模拟成像设备的成像参数，并基于模拟的成像参数模拟计算不同尺寸和/或不同位置的滤过和/或不同尺寸的模体下的第一衰减参数和第二衰减参数(分别对应多能辐射射束和单能辐射射束)，可以准确确定硬化校正参数。(3)通过设置第一阈值和第二阈值，基于第一图像的伪影程度将成像设备失校正的情况具体分为轻微失校正和严重失校正，分别针对轻微失校正和严重失校正采取不同的措施，可以在确保硬化校正参数准确性的同时，提高调节硬化校正参数
的效率。
116.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
117.同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
118.此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
119.同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
120.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
121.针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
122.最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。