具体实施方式

图1示意性地示出了X射线成像系统100，其在该实施例中是计算机断层摄影成像扫描器。X射线成像系统100包括静止的壳体110和可旋转的机架120，可旋转的机架120能够绕目标支撑件130在大约360°的角度范围内旋转，目标支撑件130在该实施例中是支撑台。在该实施例中，要被成像的目标140(其例如是人类患者)位于目标支撑件130的上表面上。目标支撑件130至少能够沿着z轴以平移方式移动，从而将目标140选择性地移动到壳体110中。注意，在一些实施例中，目标支撑件130可以具有6DoF(六个自由度)。X射线成像系统100还包括辐射源150，辐射源150被配置为朝向要被成像的目标140发射X射线辐射射束，并且特别被配置为生成要被引导到检查区域中的辐射射束。该辐射射束与被设置在检查区域中的目标140的感兴趣区域相互作用(参见图2)，其中，当辐射穿过检查区域时，会产生在空间上变化的辐射吸收。

X射线成像系统100还包括X射线探测器160，X射线探测器160被配置为检测已经穿过目标140的X射线，并且特别被配置为探测在辐射已经穿过检查区域之后的经吸收衰减的辐射。在该实施例中，辐射源150和X射线探测器160被安装到机架120并且被布置为彼此相对，使得X射线探测器160连续接收来自辐射源150的X射线。射线探测器160可以包括探测器元件的二维阵列，其中，可以预想到其他实施例。

X射线成像系统100还包括一个或多个计算单元，其中，在该实施例中，将主要描述重建处理单元170。重建处理单元170至少连接到X射线探测器160和/或辐射源150，以控制这些元件并且/或者从这些元件获得数据，特别是从X射线探测器160获得数据。重建处理单元170可以还由若干子系统、功能模块或单元、软件模块或单元等(这里不再进一步详细描述)形成，并且被配置为基于通过X射线探测器160探测到的X射线来重建目标140的图像，并且特别是基于目标140的多幅采集的投影图像来重建目标140的图像。在该实施例中，重建处理单元170包括至少一个处理器171(例如，反投影处理器等)、至少一个存储器172(用于存储图像数据)以及至少一个存储器173(用于存储一个或多个程序单元)。重建处理单元170包括至少一个图像重建算法，在该实施例中，该图像重建算法作为程序单元被存储在存储器173中。在该实施例中，重建处理单元170被配置为使用滤波反投影来重建图像。然而，也能够使用其他重建算法来进行重建。

重建处理单元170还包括人工智能模块——AI模块，为了更好地说明，用附图标记174来表示AI模块。AI模块174包括分类单元，该分类单元被配置为识别图像内的目标，特别是由重建处理单元170重建的图像内的目标。AI模块174的分类单元示例性地包括在人工神经网络中(特别是在卷积神经网络中)实施的机器学习部件，该机器学习部件可以替代地被布置为支持向量机、线性回归算法或其他项目。可以利用合适的训练数据集来预训练分类单元。

X射线成像系统100还包括基于服务器的计算设备180，基于服务器的计算设备180可以是本地的，或者如图1中示例性地指示的那样是云计算系统。基于服务器的计算设备180至少连接到重建处理单元170，其中，这种连接可以通过有线方式或无线方式建立。基于服务器的计算设备180包括用附图标记181共同指定的处理器、存储器等。基于服务器的计算设备180还包括数据库182，数据库182被配置为将异物190、200的识别符(将在下文中对其进行更加详细的描述)与异物190、200的对应的三维概况相关联。异物数据库182包括三维概况、几何数据(例如，形状和/或尺寸数据)、材料数据、密度数据、密度贡献数据、X射线吸收数据、散射曲线等。这些数据可以在X射线成像系统100的侦察扫描或检查扫描期间被预先测量和/或分析，或者可以由异物190、200的制造商和/或供应商提供。在该实施例中，第一异物190位于目标140的外表面与辐射源140之间的目标140的外部。作为示例，第一异物190是电子设备(例如，传感器、相机等)。另外，示例性地，第二异物200位于目标140的内部，并且例如被形成为金属植入物(例如，金属夹、高密度牙齿填充物、人工髋关节等)。注意，第一异物190和第二异物200可能引起伪影，特别是在被成像的感兴趣区域包含它们的高密度区域的情况下。典型地，第二异物190可以在重建图像中表现为金属伪影，如从高密度区域发出的条纹(参见图5)。

参考图2，其示意性地示出了X射线成像系统100的另外的实施例，其中穿过壳体110而没有遮挡，位于目标140的外部的第一异物190还示例性地包括随同第一异物190一起提供的计算机可读识别符191。注意，为了更好地说明，仅放大了计算机可读识别符191的大小。计算机可读识别符191可以被提供为电子设备或非电子设备(例如，条形码、QR码、NFC标签、RFID标签等)，或者可以包括加速度计、磁性传感器等，并且如图2中示意性地指示的那样还可以被配置为由检测单元210读出。取决于识别符191的设计，检测单元210可以被提供为条形码或QR码扫描仪、NFC模块、无线电模块、相机等。注意，检测单元210可以被布置在壳体110的外部或内部。在该实施例中，检测单元210连接到重建处理单元170。注意，检测单元210也可以直接连接到基于服务器的计算设备180。相同的或另外的检测单元210可以被配置为基于EM跟踪、基于雷达的三角测量、基于光的三角测量、基于超声的三角测量等来检测异物190。

进一步参考图2，在该实施例中，X射线成像系统100还包括增材制造设备220，增材制造设备220被配置为(例如通过3D打印技术)形成通过X射线成像系统100进行成像的异物190、200的物理模型。举例来说，增材制造设备220的一侧连接到重建处理单元170，而另一侧连接到基于服务器的计算设备180。增材制造设备220被配置为基于由重建处理单元170重建的异物图像来生成异物190、200的3D模型。异物190、200的这样的3D模型可以通过X射线成像系统100来进行成像并且可以被提供给基于服务器的计算设备180。

图3示出了用于根据所采集的投影数据(特别是所采集的投影图像)来生成目标140(参见图1或图2)的校正图像I的X射线成像系统100的示例性操作的示意性框图。优选地，投影图像包括投影数据，其对应于每个图像元素的(即，每个像素或体素的)至少360°的角度照明范围。然而，也预想到重建缩小的投影数据集，该缩小的投影数据集提供例如与每个图像元素的至少180°的角度照明范围相对应的投影数据。X射线探测器160将在检测到已经穿过目标140和异物190、200的X射线时所采集的投影图像提供给重建处理单元170，其中，辐射源150发射X射线。基于所采集的投影图像，重建处理单元170(例如通过使用分类单元或者通常通过特征提取和/或识别算法等)确定异物190、200的存在。在确定异物存在时，重建处理单元170还通过使用AI模块174的分类单元来确定异物190、200的识别符，该识别符可以揭示异物190、200的形状、材料性质、密度等。基于独特识别符，重建处理单元170通过从异物数据库182下载基于服务器的计算设备180来获得与独特识别符相匹配的异物190、200的三维概况。基于特别包括几何数据(例如，形状、尺寸等)、材料数据(例如，密度、密度分布、材料性质等)的三维概况以及所采集的投影图像的至少一个子集，重建处理单元170例如通过位置确定模块来确定被成像的异物190、200的位置和/或取向。为此，重建处理单元170使用所采集的投影图像的少许正交图像、由重建处理单元170基于所采集的投影图像所重建的低分辨率三维图像等。至少基于被成像的异物190、200的位置和/或取向，重建单元170通过在最终的图像重建期间或之后从重建图像中减去伪影来至少减小异物190、200对重建图像质量的影响。在图3中用附图标记I表示目标140的重建和校正图像，在该重建和校正图像中，减少了由异物190、200引起的伪影或者从中基本上去除了这种伪影。

图4示出了用于根据所采集的投影数据(特别是所采集的投影图像)来生成目标140(参见图1或图2)的校正图像I的X射线成像系统100的另一示例性操作的示意性框图。为了避免重复，下面将主要描述与根据图3的操作的区别。除了对异物190、200(或其识别符)的检测以外，还使用由另外的检测单元210获得的数据来检测和/或识别异物190、200。这些额外的数据可以基于对计算机可读识别符(如上述条形码、QR码、NFC标签、RFID标签等)的读出。除了基于图像数据(包括目标140和异物190、200的图像)来确定异物190、200的位置和/或取向以外，另外的检测单元210(优选处于另一配置(未示出))还用于基于EM跟踪、雷达三角测量或光三角测量或超声三角测量等来采集6DoF位置和/或取向。除了这些差异以外，重建处理单元170再次如上所述生成目标140的重建和校正图像I。

注意，参考图3和图4描述的示例性操作也可以彼此组合。

图5示意性地示出了在使用重建处理单元170进行的重建过程和/或校正过程期间要被成像的目标140在若干点处的图像。如图5的左侧所示，X射线探测器160提供所采集的图像，仅为了更好地说明，将所采集的投影图像表示为已经重建的图像。如所指示的，所采集的投影图像包括由异物190、200引起的伪影192、202。由于由异物200表示的金属植入物具有高密度，因此伪影202是条纹伪影。如上所述，基于所采集的投影图像，重建处理单元170例如通过使用分类单元或者通常通过特征提取和/或识别算法等来确定异物190、200的存在。在确定异物存在时，重建处理单元170还通过使用AI模块174的分类单元来确定异物190、200的识别符，该识别符可以揭示异物190、200的形状、材料性质、密度等。基于独特识别符，重建处理单元170通过从异物数据库182下载基于服务器的计算设备180来获得与独特识别符相匹配的异物190、200的三维概况。基于该三维概况，重建处理单元170例如通过位置确定模块来确定被成像的异物190、200的位置和/或取向。至少基于被成像的异物190、200的位置和/或取向，重建单元170通过在最终的图像重建期间或之后从重建图像中减去伪影来至少减小异物190、200对重建图像质量的影响。结果，获得了目标140(也参见图1或图2)的重建和校正图像I，在该重建和校正图像I中，减少了由异物190、200引起的伪影或者从中基本上去除了这种伪影。

图6示出了通过X射线成像系统100对目标进行成像的方法的流程图。在步骤S1中，确定位于目标140中或者位于目标140的表面与X射线辐射源150和/或X射线探测器160之间的异物190、200的存在。在步骤S2中，从基于服务器的异物数据库182获得所确定的异物190、200的三维概况。在步骤S3中，通过以下操作来重建目标140的图像I：从X射线探测器160采集目标140的多幅投影图像，并且至少基于所获得的异物190、200的三维概况来减小目标140的图像中的能够由异物引起的伪影192、202对图像质量的影响。

在任选步骤S4(未示出)中，至少从X射线成像系统的在第一辐射剂量水平上的第一扫描和在与第一辐射剂量水平不同的第二辐射剂量水平上的第二扫描获得三维概况。剂量水平可以包括不同的强度和/或不同的电磁谱。

在任选步骤S5(未示出)中，在重建图像I之前确定异物190、200的基于光子计数分箱的散射概况。

在任选步骤S6(未示出)中，在重建图像I之前确定异物190、200的相衬信息。

在任选步骤S6(未示出)中，在被提供有第一辐射剂量的侦察扫描期间确定异物190、200的存在，并且通过被提供有比第一辐射剂量更高的第二辐射剂量的检查扫描来采集目标的图像。

在任选步骤S7(未示出)中，通过以下操作来至少部分获得三维概况：增材制造所确定的异物190、200的模型，并且借助于X射线成像系统100对该模型进行扫描。

应当注意，本发明的实施例是参考不同主题来描述的。特别地，一些实施例是参考方法型权利要求来描述的，而其他实施例是参考装置型权利要求来描述的。然而，除非另有说明，否则本领域技术人员将从以上和以下的描述中推断出，除了属于一种类型的主题的特征的任意组合以外，涉及不同主题的特征之间的任意组合也被认为在本申请中得到公开。

所有的特征都能够被组合来提供多于特征的简单加合的协同效应。

虽然已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是图示性或示例性的，而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例。

本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求，在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的其他变型。

在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。虽然某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。