CT scan by use of a beam-filter placed between the x-ray source and the patient allows a single-scan low-dose dual-energy imaging with a minimal hardware modification to the existing CT systems. We have earlier demonstrated the feasibility of such imaging method with a multi-slit beam-filter reciprocating along the direction perpendicular to the CT rotation axis in a cone-beam CT system. However, such method would face mechanical challenges when the beam-filter is supposed to cooperate with a fast-rotating gantry in a diagnostic CT system. In this work, we propose a new scanning method and associated image reconstruction algorithm that can overcome these challenges. We propose to slide a beam-filter that has multi-slit structure with its slits being at a slanted angle with the CT gantry rotation axis during a scan. A streaky pattern would show up in the sinogram domain as a result. Using a notch filter in the Fourier domain of the sinogram, we removed the streaks and reconstructed an image by use of the filtered-backprojection algorithm. The remaining image artifacts were suppressed by applying l$_0$ norm based smoothing. Using this image as a prior, we have reconstructed low- and high-energy CT images in the iterative reconstruction framework. An image-based material decomposition then followed. Beam-filter parameter optimization was conducted based on sampling density map. We conducted a simulation study to test its feasibility using the XCAT phantom and also an experimental study using the Catphan phantom, a head phantom, an iodine-solution phantom, and a monkey in anesthesia, and showed its successful performance in image reconstruction and in material decomposition.
현존하는 CT 시스템의 X-선 소스와 환자 사이에 빔 필터를 설치하면 하드웨어의 적은 수정으로 단일 스캔 저선량 이중에너지 이미징이 가능하다. 선행연구에서 콘 빔 CT에서 회전축과 직교하는 방향으로 왕복 운동하는 다슬릿 빔필터를 이용한 이미징 기술의 가능성을 보였다. 하지만, 이 방법을 진단용 CT 시스템의 빠르게 회전하는 갠트리에 적용하면 하드웨어적 어려움이 따른다. 본 논문에서는 위 문제를 해결할 수 있는 새로운 스캐닝 방법과 이와 연계된 영상재구성 알고리즘을 제안한다. 스캐닝 하는 동안 CT 갠트리 회전축과 비스듬한 슬릿 형태의 다중 슬릿 구조를 가지고 이동하는 빔필터를 제안한다. 그 결과로 사이노그램에 줄무늬 패턴이 나타난다. 사이노그램의 주파수 영역에서 노치필터를 사용하여 줄무늬를 제거하고 여과중첩 알고리즘을 이용해 영상재구성한다. 잔존하는 아티팩트는 l$_0$ norm 기반의 스무딩을 기법을 이용해 저감한다. 이 영상을 사전정보로 활용한 반복적 재구성 알고리즘을 이용해 저에너지와 고에너지 영상을 재구성한다. 그 다음, 이미지 기반 물질분별을 수행한다. 샘플링 밀도를 통해 빔필터 파라미터를 최적화를 수행했다. 제안하는 방법의 실현가능성을 보이기 위해 XCAT 팬텀을 이용한 시뮬레이션과 Catphan 팬텀, 머리 팬텀, 요오드 용액 팬텀, 마취한 원숭이로 실험을 수행하였고, 영상재구성 및 물질분별에서 성공적인 결과를 보였다.
