ES2472454T3 - Método de radiografía de doble energía que no necesita calibración - Google Patents

Método de radiografía de doble energía que no necesita calibración Download PDF

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Abstract

Método para generar una imagen de hueso y una de tejido blando de un objeto por medio de una técnica de radiografía de doble energía, en el que dichas imágenes de hueso y de tejido blando se calculan con restas de logaritmos ponderadas de imágenes de baja energía y de alta energía - generando una imagen de radiación de alta energía PH de dicho objeto con un primer nivel de energía de una fuente de radiación, - generando una imagen de radiación de baja energía PL de dicho objeto con un segundo nivel de energía de una fuente de radiación más bajo que dicho primer nivel de energía, - calcular una imagen de relación Log(PH)/ Log(PL), - calcular al menos un valor de un parámetro peso wS por medio de valores de píxel de dicha imagen de relación, - generar una imagen de hueso como Phueso >= Exp(Log(PH)-wSLog(PL)), caracterizado por los pasos de - localizar bordes de hueso en dicha imagen de hueso, - calcular al menos un valor de un parámetro peso wB a partir de valores de píxel de pares de píxeles de píxeles adyacentes a un borde de hueso y situados en lados opuestos de dicho borde, - reconstruir una imagen de tejido blando como Pblando >= Exp(Log(PH)-wBLog(PL)).

Description

M�todo de radiografía de doble energía que no necesita calibración.
CAMPO DE LA INVENCIÓN
La presente invención hace referencia a la radiografía de doble energía y, más particularmente, a un método automático que no necesita calibración para una descomposición de material por doble energía en radiografía digital.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
La radiografía de doble energía es una técnica que consiste en tomar dos imágenes radiogr�ficas de un objeto a distinta energía de radiación. Se combinan una imagen de alta energía y una imagen de baja energía para formar imágenes que realzan diferentes composiciones de material en el objeto. En aplicaciones de grabación de imágenes m�dica se reconstruyen, por regla general, imágenes de huesos o tejidos blandos.
Existen distintos tipos de algoritmos para obtener imágenes de descomposición de material en radiografía de doble energía.
Una primera categoría de algoritmos descompone las imágenes de alta y de baja energía en espesores equivalentes de materiales de base. Estos métodos representan el coeficiente de atenuación como una suma ponderada de funciones base no lineales en la que los pesos representan los espesores de material de base. Esta técnica requiere un exhaustivo proceso de calibración, según el cual se miden los valores de p�xel de alta y de baja energía para distintos pares de kVp empleando un fantoma de calibración que contiene una gama de espesores para ambos materiales de base, normalmente aluminio y Lucite.
Una segunda categoría de algoritmos calcula las imágenes de descomposición como una resta de logaritmos ponderada lineal de las imágenes de baja y de alta energía.
En este sencillo enfoque, se supone que se generan imágenes empleando espectros monoenerg�ticos y que el objeto representado se compone de 2 materiales: hueso y tejido blando.
La señal en el p�xel (x,y) en las imágenes de baja y de alta energía se obtiene de la siguiente manera:
PL ~ Exp( -!S,LzS -!B,LzB) PH ~ Exp( -!S,HzS -!B,HzB)
Donde !S,L y !B,L son los coeficientes de atenuación de los tejidos blandos y de los huesos para el espectro de baja energía, !S,H y !B,H son los coeficientes de atenuación de los tejidos blandos y de los huesos para el espectro de alta energía y zS y zB son los espesores de los tejidos blandos y de los huesos en el paciente para la posición de p�xel (x,y).
Calculando la resta de las imágenes convertidas a escala logarítmica con un parámetro peso w, se pueden generar imágenes específicas para cada material.
Log( POUT ) = Log(PH) – w Log(PL)
= -!S,HzS -!B,HzB – w (-!S,LzS -!B,LzB)
= - (!S,H - w !S,L) zS - (!B,H - w !B,L) zB
Si el parámetro peso se define como wS = !S,H / !S,L, se genera una imagen de hueso. Del mismo modo, si el parámetro peso se define como wB = !B,H / !B,L, se genera una imagen de tejido blando.
En la técnica anterior, los parámetros peso son seleccionados y ajustados manualmente por el observador durante el estudio de las imágenes.
En la patente de la técnica anterior WO 02/19909 A1, los parámetros peso se calculan automáticamente de manera iterativa utilizando métricas de cancelación.
En Shkumat N et al., “Optimization of image acquisition techniques for dual-energy imaging of the chest”, Medical Physics, AIP, Melville, NY, EE.UU., Vol. 34, N� 10, 20 septiembre 2007, p�gs. 3904-3915, se da a conocer un método que utiliza una imagen de radiografía de alta energía y una de baja energía para calcular mediante una resta una imagen de hueso, as� como una imagen de tejido blando. La imagen de baja energía se pondera con un factor wS en una primera resta para generar una imagen de hueso y con un factor wB en una segunda resta que se emplea para generar una imagen de tejido blando. El factor wS se calcula automáticamente utilizando la relación entre las imágenes de alta y de baja energía. Sin embargo, no se dice cómo se obtiene ws.
Un objeto de la presente invención es proporcionar un método para calcular las imágenes de descomposición (imágenes de hueso y de tejido blando) por medio de una técnica de radiografía de doble energía basada en una resta de logaritmos ponderada de imágenes de baja y de alta energía, en la que los parámetros peso adecuados se calculan automáticamente de una manera no iterativa que no necesita calibración y sin saber nada sobre los ajustes de exposición aplicados.
RESUMEN DE LA INVENCIÓN
Los aspectos anteriormente mencionados se logran mediante un método tal y como se define en la reivindicación 1. En las reivindicaciones dependientes se establecen características específicas para realizaciones preferidas de la invención.
La descomposición en una imagen de tejido blando y una imagen de hueso se calcula según una técnica de resta de logaritmos ponderada, según la cual los pesos se calculan utilizando un análisis del contenido de imagen sin saber nada sobre los ajustes de exposición (kVp, material filtrante), el tamaño del paciente y los coeficientes de atenuación del material.
La descomposición es un método no iterativo en dos pasos. En un primer paso se reconstruye la imagen de hueso, según el cual el parámetro peso se obtiene a partir del histograma de las relaciones entre los valores de p�xel de las imágenes de alta y de baja energía convertidos a escala logarítmica. En un segundo paso, la imagen de hueso se analiza para localizar las estructuras óseas en la imagen. Esta información se usa para calcular el parámetro peso indicado para obtener la imagen de tejido blando a partir de las imágenes de baja y de alta energía.
En general, el método de la presente invención se pone en práctica en forma de producto de programa inform�tico adaptado para llevar a cabo los pasos del método de la presente invención cuando se ejecuta en un medio de procesamiento de señales tal como un ordenador. Habitualmente, el producto de programa inform�tico se encuentra almacenado en un soporte legible por ordenador tal como un DVD. Alternativamente, el producto de programa inform�tico adopta la forma de señal eléctrica y puede transmitirse a un usuario por comunicación electrónica.
Otras ventajas y realizaciones de la presente invención se har�n evidentes en la descripción y los dibujos siguientes.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
La figura 1 muestra una imagen de relación de una imagen de baja energía convertida a escala logarítmica y una imagen de alta energía convertida a escala logarítmica.
La figura 2 muestra el histograma de los valores de p�xel de la imagen de relación de la figura 1.
La figura 3 muestra una imagen de hueso reconstruida.
La figura 4 muestra los bordes identificados en la imagen de hueso reconstruida.
La figura 5 muestra la imagen de tejido blando reconstruida.
DESCRIPCI�N DETALLADA DE LA INVENCIÓN
En la radiografía de doble energía, 2 imágenes son generadas por un sistema de grabación de imagen de rayos x: una imagen de baja energía y una imagen de alta energía.
Un sistema de rayos x de este tipo comprende generalmente una fuente de rayos x y un colimador para generar un haz de rayos x que se dirige hacia el objeto que est� siendo examinado (un paciente, un animal, un maniquí de ensayo, etc.).
A menudo, el sistema de grabación de imagen además comprende un detector de radiación para captar la imagen de radiación del objeto irradiado. Ejemplos de detectores de radiación adecuados son un detector de radiación de estado sólido de panel plano, una pantalla luminiscente fotoestimulable, una película de rayos x convencional, etc.
Unos medios de lectura de imágenes forman parte del sistema de grabación de imagen para leer la imagen almacenada en el detector de radiación y para generar una imagen digital. Este medio de lectura de imágenes puede ser parte del propio detector de radiación (por ejemplo, parte del detector de radiación de estado sólido de panel plano) o puede ser independiente del detector (por ejemplo, un digitalizador de imágenes utilizado para detectar luz emitida por una pantalla luminiscente fotoestimulable expuesta al ser ésta estimulada y para convertirla en valores de p�xel digitales, o un escáner de películas).
Adem�s, el medio de lectura de imágenes est� conectado a un medio de procesamiento de señales que, a su vez, est� conectado a una memoria. La memoria almacena las imágenes digitales extraídas por lectura del detector de radiación y almacena un programa inform�tico que es ejecutado por dicho medio de procesamiento de imágenes con el fin de realizar los cálculos de la presente invención que se describen a continuación sobre las imágenes digitales.
Adicionalmente, el medio de procesamiento de señales puede conectarse a un dispositivo de visualización o a una impresora para visualizar o realizar una copia impresa de las imágenes que son generadas por el método de la presente invención.
La técnica de resta de logaritmos permite descomponer las imágenes de alta y de baja energía en imágenes específicas para cada material, por ejemplo, una imagen de hueso y de tejido blando en radiografía de pecho:
POUT = Exp( Log(PH) – w Log(PL) )
= Exp( -!S,HzS -!B,HzB – w (-!S,LzS -!B,LzB) )
= Exp( - (!S,H - w !S,L) zS - (!B,H - w !B,L) zB )
Mediante la elección de los parámetros peso w adecuados, puede reconstruirse una imagen de tejido blando (wB = !B,H / !B,L) y puede reconstruirse una imagen de hueso (wS = !S,H / !S,L).
La presente invención proporciona un método para calcular automáticamente los parámetros peso adecuados de una manera no iterativa que no necesita calibración y sin saber nada sobre los ajustes de exposición.
En el caso de un sistema de doble exposición, preferiblemente las imágenes de baja y de alta energía se ponen en registro espacialmente primeramente para reducir artefactos por desalineamiento debido a movimientos cardiacos, respiratorios, intestinales y del paciente. Se conocen varios algoritmos de registro rígidos y no rígidos. (Por ejemplo, en las solicitudes de patente europea co-pendientes de tramitación 10169607.8 y 11151202.6 se describen extensivamente métodos de registro espacial).
A las imágenes de alta y de baja energía puestas en registro pueden aplic�rseles operaciones de preprocesamiento adicionales para reducir el ruido, eliminar los artefactos de líneas de rejilla antidifusora, etc.
Un parámetro peso indicado para reconstruir la imagen de hueso puede calcularse a partir de la relación entre los valores de p�xel de p�xeles de la imagen de alta energía convertida a escala logarítmica y los valores de p�xel en posiciones de p�xel correspondientes en la imagen de baja energía convertida a escala logarítmica:
Log(PH) / Log(PL) = (-!S,HzS -!B,HzB) / ( -!S,LzS -!B,LzB )
De aquí en adelante, una imagen que comprende para cada p�xel un valor resultante de la operación anterior realizada sobre p�xeles correspondientes en las imágenes de alta y de baja energía convertidas a escala logarítmica ser�
denominada “imagen de relación”.
En la imagen de relación pueden identificarse 3 regiones principalmente (véase la figura 1). Un primer grupo de relaciones (valores de p�xel de la imagen de relación) corresponde a la zona directamente expuesta. Un segundo grupo de relaciones corresponde a p�xeles procedentes únicamente de la atenuación de tejido blando. El último grupo de relaciones corresponde a p�xeles procedentes de una combinación de atenuaciones de tejido blando y de hueso. Esto aparece reflejado también en el histograma de los valores de relación (véase la figura 2).
Para los p�xeles procedentes únicamente de la atenuación de tejido blando, el espesor de hueso zB es 0. Por lo tanto, la relación de valores de p�xel convertidos a escala logarítmica es:
Log(PH) / Log(PL) = -!S,HzS / -!S,LzS = !S,H / !S,L
Este es precisamente el parámetro peso wS desconocido que es necesario para reconstruir la imagen de hueso.
El parámetro peso wS se calcula como el centro del intervalo de clase con la frecuencia máxima. Puesto que estamos interesados en el grupo de relaciones correspondientes únicamente a la atenuación de tejido blando, el cálculo del histograma puede hacerse más selectivo calculando una máscara de p�xeles de interés en la imagen e ignorando las regiones de fondo y las estructuras luminosas, mayormente óseas, en la imagen. Es posible obtener una buena aproximación de una máscara de p�xeles de interés por formación de umbrales.
Otra realización consiste en variar espacialmente el parámetro peso wS en vez de usar 1 parámetro peso global en la resta de logaritmos.
La relación de atenuación de tejido blando puede variar ligeramente a lo largo de la imagen debido al efecto tal�n, la variación del espesor de tejido y la dispersi�n.
Mediante la división de la imagen de relación en regiones o azulejos y el cálculo del parámetro peso wS por región o azulejo (de la manera descrita anteriormente), puede calcularse por interpolación para cada p�xel en la imagen el parámetro peso wS más óptimo localmente.
Tal y como se muestra en la figura 3, el resultado del cálculo de Phueso = Exp(Log(PH)-wSLog(PL)) es una imagen de hueso reconstruida.
Para reconstruir la imagen de tejido blando, hay que calcular el parámetro peso wB que representa la relación de los coeficientes de atenuación de los huesos.
El parámetro peso wB para la reconstrucción de la imagen de tejido blando puede calcularse utilizando la información en la imagen de hueso reconstruida.
Los bordes de hueso en la imagen de hueso reconstruida corresponden a regiones de imagen en las que el gradiente local promedio a través del borde de hueso debería ser cero en la imagen de tejido blando reconstruida.
Los bordes de hueso se pueden localizar, por ejemplo, aplicando un filtro de borde a la imagen de hueso reconstruida, por ejemplo, el filtro Sobel (véase la figura 4). También son aplicables métodos alternativos para localizar los bordes tales como el ajuste del modelo.
Para conservar sólo un subconjunto de p�xeles de borde relevantes, puede definirse un rango selectivo para los valores de solidez de borde. Los p�xeles de borde con un bajo valor de solidez de borde pueden considerarse bordes ruidosos irrelevantes e ignorarse. Los p�xeles de borde con un valor elevado de solidez de borde pueden ignorarse ya que pueden ser bordes de implantes o artefactos de desalineamento.
Para cada p�xel de borde de hueso se requiere que no haya diferencia de p�xel a través de la posición de borde de hueso en la imagen de tejido blando reconstruida.
Para cada p�xel de borde de hueso se calculan 2 posiciones de p�xel adyacentes al borde de hueso y situadas en lados opuestos de un borde, por ejemplo, se calculan pares de valores de p�xel en posiciones de p�xel opuestas que son perpendiculares a la dirección del borde de hueso.
Puesto que los valores de p�xel de estos 2 p�xeles deberían ser iguales en la imagen de hueso reconstruida:
Log(PH,1) – wB Log(PL,1) = Log(PH,2) – wB Log(PL,2) o wB Log(PL,1) – wB Log(PL,2) = Log(PH,1) – Log(PH,2) o wB = (Log(PH,1) – Log(PH,2)) / (Log(PL,1) – Log(PL,2))
El parámetro peso wB se calcula como la mediana de las relaciones de las diferencias de p�xel a lo largo de los p�xeles de borde de hueso en la imagen de alta energía convertida a escala logarítmica y las diferencias de p�xel en la imagen de baja energía convertida a escala logarítmica.
Pueden preverse valores alternativos tales como el valor promedio o un percentil predefinido, etc.
En otra realización, el parámetro peso wB puede variarse espacialmente de manera similar al cálculo de wS. Esto permite tener en cuenta ligeras variaciones del parámetro peso wB debido al efecto tal�n, la variación del espesor de hueso y la dispersi�n. La máscara de borde de hueso puede dividirse en regiones o azulejos, y el parámetro peso wB se calcula entonces por región o azulejo. Para cada p�xel en la imagen, el parámetro peso wB más óptimo localmente puede calcularse por interpolación.
Tal como se muestra en la figura 5, el resultado del cálculo de Pblando = Exp(Log(PH)-wBLog(PL)) es una imagen de tejido blando reconstruida.
Pueden aplicarse operaciones de postprocesamiento a las imágenes de hueso y de tejido blando reconstruidas para reducir el ruido, para aplicar correcciones de dispersi�n y para convertir los valores de p�xel en valores indicados para la reproducción o la visualización, por ejemplo, utilizando métodos de procesamiento de imágenes multiescala, ya que existe un procesamiento de gradación multiescala (tal y como se describe en el documento EP 1 341 125) y un procesamiento de mejora del contraste multiescala (tal y como se describe en el documento EP 1 347 413).

Claims (10)

  1. REIVINDICACIONES
    1. Método para generar una imagen de hueso y una de tejido blando de un objeto por medio de una técnica de radiografía de doble energía, en el que dichas imágenes de hueso y de tejido blando se calculan con restas de logaritmos ponderadas de imágenes de baja energía y de alta energía
    -
    generando una imagen de radiación de alta energía PH de dicho objeto con un primer nivel de energía de una fuente de radiación,
    -
    generando una imagen de radiación de baja energía PL de dicho objeto con un segundo nivel de energía de una fuente de radiación más bajo que dicho primer nivel de energía,
    -
    calcular una imagen de relación Log(PH)/ Log(PL),
    -
    calcular al menos un valor de un parámetro peso wS por medio de valores de p�xel de dicha imagen de relación,
    -
    generar una imagen de hueso como Phueso = Exp(Log(PH)-wSLog(PL)), caracterizado por los pasos de
    -
    localizar bordes de hueso en dicha imagen de hueso,
    -
    calcular al menos un valor de un parámetro peso wB a partir de valores de p�xel de pares de p�xeles de p�xeles adyacentes a un borde de hueso y situados en lados opuestos de dicho borde,
    -
    reconstruir una imagen de tejido blando como Pblando = Exp(Log(PH)-wBLog(PL)).
  2. 2. Método según la reivindicación 1, en el que dicho parámetro peso wS se determina
    -
    calculando el histograma de valores de p�xel de dicha imagen de relación,
    -
    calculando wS como el centro del intervalo de clase con la frecuencia máxima de dicho histograma.
  3. 3.
    M�todo según la reivindicación 1, en el que dichos bordes de hueso se localizan sometiendo dicha imagen de hueso a una operación de filtrado de bordes.
  4. 4.
    M�todo según la reivindicación 1, en el que dicho parámetro peso wB se calcula como un valor promedio, un valor de mediana o un percentil predeterminado de las relaciones de diferencias de valores de p�xel de dichos pares de p�xeles en la imagen de alta energía convertida a escala logarítmica Log(PH) y en la imagen de baja energía convertida a escala logarítmica Log(PL).
  5. 5.
    M�todo según la reivindicación 1, en el que dichas imágenes de baja y de alta energía se ponen en registro espacialmente antes del paso de calcular una imagen de relación.
  6. 6.
    M�todo según la reivindicación 1, en el que dichas imágenes de baja y de alta energía se preprocesan antes del paso de calcular una imagen de relación.
  7. 7.
    M�todo según la reivindicación 2, en el que se calcula una máscara de p�xeles de interés, comprendiendo dicha máscara p�xeles de dicha imagen de relación con excepción de p�xeles de regiones de fondo y estructuras luminosas y en el que para el cálculo de dicho histograma sólo se tienen en cuenta p�xeles de máscara.
  8. 8.
    M�todo según la reivindicación 1, en el que dicha imagen de relación se divide en azulejos y en el que se calcula un parámetro peso wS y/o un parámetro peso wB para cada uno de dichos azulejos y en el que para cada p�xel se calcula un parámetro peso óptimo por interpolación entre los valores calculados de dichos parámetros peso.
  9. 9.
    Producto de programa inform�tico adaptado para llevar a cabo los siguientes pasos cuando se ejecute en un ordenador sobre una imagen de radiación de alta energía PH de un objeto obtenida irradiando dicho objeto con un primer nivel de energía de una fuente de radiación y sobre una imagen de radiación de baja energía PL de dicho objeto obtenida irradiando dicho objeto con un segundo nivel de radiación de una fuente de radiación más bajo que dicho primer nivel de radiación,
    -
    calcular una imagen de relación Log(PH)/Log(PL),
    -
    calcular al menos un valor de un parámetro peso ws por medio de valores de p�xel de dicha imagen de relación,
    -
    generar una imagen de hueso como Phueso = Exp(Log(PH)-wsLog(PL)),
    -
    localizar bordes de hueso en dicha imagen de hueso,
    -
    calcular al menos un valor de un parámetro peso wB a partir de valores de p�xel de pares de p�xeles de p�xeles adyacentes a un borde de hueso y situados en lados opuestos de dicho borde,
    -
    reconstruir una imagen de tejido blando como Pblando = Exp(Log(PH)-wBLog(PL)).
  10. 10. Soporte legible por ordenador que comprende código de programa ejecutable por ordenador adaptado para llevar a cabo los pasos de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8.
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Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574288B (zh) * 2013-10-22 2017-07-21 辽宁开普医疗系统有限公司 一种自适应的滤线栅伪影抑制方法及其装置
EP3034000A1 (en) 2014-12-16 2016-06-22 Agfa Healthcare Motion correction method in dual energy radiography
US10631806B2 (en) * 2015-02-19 2020-04-28 Canon Medical Systems Corporation X-ray diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method
US10136868B2 (en) 2015-09-03 2018-11-27 General Electric Company Fast dual energy for general radiography
JP6676337B2 (ja) * 2015-10-30 2020-04-08 キヤノン株式会社 放射線撮像システム、放射線画像の情報処理装置、放射線画像の情報処理方法、及び、そのプログラム
CN105869163B (zh) * 2016-03-26 2018-12-11 南方医科大学 基于双能减影中骨像和软组织像的梯度相关性检测运动伪影区域的方法
EP3254623B1 (en) * 2016-06-09 2020-09-16 Agfa Nv Method and system for correcting geometric misalignment during image reconstruction in chest tomosynthesis
US11000701B2 (en) * 2017-08-01 2021-05-11 Varex Imaging Corporation Dual-layer detector for soft tissue motion tracking
EP3806747B1 (en) * 2018-06-15 2024-07-03 Dalhousie University Methods and apparatus for dual energy x-ray imaging
EP3899866A1 (en) * 2018-12-18 2021-10-27 Agfa Nv Method of decomposing a radiographic image into sub-images of different types
CN110448320A (zh) * 2019-08-01 2019-11-15 新里程医用加速器(无锡)有限公司 用于cbct系统的球管组件及双能三维体积图像的重建方法
GB2589643B (en) * 2019-12-06 2022-05-04 Ibex Innovations Ltd Material-based x-ray image enhancement
CN114463259B (zh) * 2021-12-23 2025-04-29 深圳蓝影医学科技股份有限公司 一种双能减影参数的计算方法、装置、设备及存储介质
JP2024042609A (ja) * 2022-09-15 2024-03-28 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置、その作動方法、及び放射線画像処理プログラム
JP2024046543A (ja) * 2022-09-22 2024-04-03 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
JP2024048121A (ja) * 2022-09-27 2024-04-08 キヤノン株式会社 情報処理装置、放射線撮影システム、情報処理方法及びプログラム
JP2025045866A (ja) * 2023-09-20 2025-04-02 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置、方法およびプログラム
CN118750019A (zh) * 2024-07-12 2024-10-11 南京开德医疗科技有限公司 一种基于骨硬化模型的双能校正方法及系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5148455A (en) * 1986-07-14 1992-09-15 Hologic, Inc. Bone densitometer
EP1016960A4 (en) 1998-05-14 2002-04-03 Sega Enterprises Kk PROCESSOR, METHOD AND SYSTEM FOR INFORMATION PROCESSING AND INFORMATION RECORDING MEDIUM
EP1115120A3 (en) 2000-01-07 2003-09-10 Lucent Technologies Inc. Method and apparatus for temperature compensation of read-only memory
US6683934B1 (en) * 2000-06-05 2004-01-27 General Electric Company Dual energy x-ray imaging system and method for radiography and mammography
US6343111B1 (en) 2000-09-07 2002-01-29 General Electric Company Dual energy decomposition using automatically determined cancellation parameters
EP1341125A3 (en) 2002-02-22 2005-03-16 Agfa-Gevaert Multiscale gradation processing method
EP1347413A1 (en) 2002-02-22 2003-09-24 Agfa-Gevaert Method for enhancing the contrast of an image.
DE102004063995A1 (de) * 2004-10-25 2006-08-17 Siemens Ag Tomographiegerät und Verfahren für ein Tomographiegerät zur Erzeugung von Mehrfachenergie-Bildern
US8019044B2 (en) * 2008-02-15 2011-09-13 Shkumat Nick A Image acquisition for dual energy imaging
CN101455573B (zh) * 2009-01-08 2011-02-02 深圳市安健科技有限公司 实现一次曝光双能减影的方法、双能过滤板和成像设备

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