用于相位对比和暗场成像的运动伪影校正的制作方法

1.本发明涉及图像处理系统、图像处理方法、计算机可读介质以及计算机程序单元。


背景技术：

2.特别是在医学领域中，暗场成像引起了人们的极大兴趣。暗场成像(“dax”)是x射线成像的一种类型。暗场成像中的对比度与x射线所经历的小角度散射的量有关。
3.a.yaroshenko等人在“pulmonary emphysema diagnosis with a preclinical small-animal x-ray dark-field scatter-contrast scanner”(radiology,vol.269,no 2,november 2013)中报道了用小鼠进行的实验性暗场成像。
4.也已经发现相位对比(“φ”)图像添加了额外的有用洞悉，特别是当对软组织进行成像时。
5.已经注意到，有时dax图像或相位对比φ图像被运动伪影破坏。


技术实现要素：

6.因此，可能需要用于改善暗场或相位对比成像的替代系统或方法。
7.本发明的目的通过独立权利要求的主题来解决，其中，在从属权利要求中并入了其他实施例。应当注意，本发明的以下描述的方面同样适用于图像处理方法、图像处理系统、计算机程序单元以及计算机可读介质。
8.根据本发明的第一方面，提供了一种用于图像处理的系统，包括：
9.输入接口，其用于接收由x射线成像装置针对给定投影方向采集的对象的一系列投影图像，所述成像装置被配置用于相位对比成像和/或暗场成像；
10.相位对比和/或暗场图像生成器，其被配置为应用图像生成算法以基于所述一系列投影图像(π)来计算第一图像；
11.运动伪影检测器，其被配置为检测所述第一图像中的运动伪影；
12.组合器，其被配置为如果检测到运动伪影，则将所述第一图像的至少部分与至少一幅辅助图像的至少部分组合以获得组合图像，所述辅助图像先前通过关于所述一系列投影图像(π)的子集门控地应用所述图像生成算法来计算；以及
13.输出接口，其用于输出所述组合图像。
14.所提出的系统允许解决为什么已经观察到暗场或相位对比图像遭受运动伪影的一个原因。该原因如下。一些图像生成算法(诸如相位恢复算法)使用信号模型。信号模型假设静止物体。如果对象确实移动，则违反静止假设，并且这产生图像伪影。所提出的系统通过在图像生成算法中实施自适应门控来考虑该运动。具体地，一些图像生成算法包括将信号模型拟合到测量的投影图像。拟合操作被公式化为目标函数(诸如代价函数)的优化。具体地，所提出的系统可以被认为是两步方法。由于运动产生与作为一些相位恢复算法的基础的信号建模不一致的数据，因此已经发现优化之后的目标函数通常返回比统计上预期的值大得多的值。在实施例中，在所提出的系统中利用该观察到的事实来减少运动伪影。组合
图像包括来自第一图像和辅助图像(门控的图像)中的特定图像两者的信息，以减少运动伪影。
15.运动检测器的运动检测基于第一图像中的信息和/或基于对附加信息的分析。该附加信息可以包括对由目标函数量度的“失配”是否在统计上可以预期的范围内的分析。在实施例中，可以重新应用模型来计算来自第一图像和投影图像的失配。
16.根据一个实施例，所述系统包括选择器，所述选择器被配置为在选择操作中从基于不同的这样的子集计算的这样的辅助图像的池中选择所述辅助图像。
17.根据一个实施例，所述图像生成算法基于目标函数。图像生成算法调整信号模型的(一个或多个)拟合变量以拟合测量数据(投影图像)。该算法在调整拟合变量时改善目标函数。一些或拟合变量表示要获得的dax或φ图像。
18.根据一个实施例，其中所述选择操作基于得分。
19.根据一个实施例，所述得分包括由所述目标函数返回的值。
20.根据一个实施例，所述运动检测器被配置为基于针对所述第一图像的所述目标函数的值来检测所述运动伪影。
21.根据一个实施例，所述系统包括健全性检查器，所述健全性检查器被配置为基于第二子集来计算一系列透射图像以及与所述组合图像的逐对差异，并且如果发现所述差异值传播通过所述一系列透射图像，则在所述组合图像中的图像位置处保留来自所述第一图像的图像信息。在该实施例中，健全性检查器在组合器的下游操作。
22.然而，还设想了替代实施例，其中健全性检查器在组合器的上游操作。在一个这样的上游实施例中，在所述输入接口处接收的所述一系列投影图像由健全性检查器提供为来自投影图像的原始集合的子集，所述健全性检查器先前从投影图像的所述原始集合计算透射图像，并且所述健全性检查器sc被配置为基于所述透射图像来从投影图像的所述原始集合中排除一幅或多幅图像，其中所排除的一幅或多幅投影图像表示至少一个图像位置处的线性运动。
23.健全性检查器有利于帮助避免在存在暂时的非周期性运动(诸如线性运动)的情况下可能引起的伪影。如果运动是周期性的，则可以不需要健全性检查器。
24.根据另一方面，提供了一种图像处理方法，包括以下步骤：
25.接收由x射线成像装置针对给定投影方向采集的对象的一系列投影图像，所述成像装置被配置用于相位对比成像和/或暗场成像；
26.应用图像生成算法以基于所述一系列投影图像来计算第一图像；
27.检测所述第一图像中的运动伪影；
28.如果检测到运动伪影，则将所述第一图像的至少部分与至少一幅辅助图像的至少部分组合以获得组合图像，所述辅助图像先前通过关于所述一系列投影图像的子集门控地应用所述图像生成算法来计算；以及
29.输出所述组合图像。
30.根据一个实施例，所述方法还包括：
31.i)基于第二子集计算一系列透射图像以及与所述组合图像的逐对差异，并且如果发现所述差异值传播通过所述一系列透射图像，则在所述组合图像中的图像位置处保留来自所述第一图像的图像信息；或者
32.ii)其中，所接收的所述一系列投影图像被提供为来自投影图像的原始集合的子集，通过以下方式获得：
33.从投影图像的所述原始集合计算透射图像，并且基于所述透射图像从投影图像所述原始集合中排除一幅或多幅图像，其中所排除的一幅或多幅投影图像表示至少一个图像位置处的线性运动。
34.根据另一方面，提供了一种成像装置，包括：
35.根据前述实施例中的任一项所述的系统；
36.x射线成像装置；以及
37.显示设备。
38.在一个实施例中，所述x射线成像设备是狭缝扫描类型或全视场类型。
39.在一个实施例中，所述x射线成像装置包括干涉仪。
40.根据另一方面，提供了一种计算机程序单元，所述计算机程序单元在由至少一个处理单元运行时适于使所述处理单元执行如上所述的实施例中的任一个所述的方法。
41.根据另一方面，提供了至少一种计算机可读介质，其上存储有所述程序单元。
42.关于投影图像的子集“门控地应用”图像生成算法包括将图像生成算法限制于仅来自所述子集的投影图像。然而，门控地应用图像生成算法还包括应用于所述子集外部的(一幅或多幅)投影图像(因此可以处理所有投影图像)，但是子集中的投影图像相对于子集外部的投影图像被给予更多权重。
[0043]“图像生成算法”特别地包括相位恢复算法或其他图像生成方案，其被配置为从一系列投影图像中提取或隔离暗场图像和/或相位对比图像。可以通过将额外的成像硬件结构包括到x射线成像装置中(诸如在基于光栅的成像(例如，干涉测量)、编码孔径或具有周期性或非周期性子结构的其他至少部分地辐射阻挡结构等中)来促进对一系列投影图像的采集。图像生成算法可以包括优化测量数据(投影图像)与信号模型的拟合。优化是为了改善对根据信号模型的值与测量数据之间的失配进行量度的代价函数。
[0044]
成像的“对象”是有生命的并且包括人类或动物患者或其一部分，或对象是无生命的，诸如安全筛查系统中的物品或行李或非破坏性材料测试中的样本对象。
[0045]“用户”包括操作成像装置和/或系统以对对象进行成像的人(例如，医疗保健专业人员)。
附图说明
[0046]
现在将参考以下未按比例的附图来描述本发明的示例性实施例，其中：
[0047]
图1是被配置用于相位对比或暗场成像的x射线成像装置的示意性框图；
[0048]
图2是运动伪影校正系统的示意图；
[0049]
图3是组合图像信息的组合步骤的效果的图示；并且
[0050]
图4是用于图像处理的方法的流程图。
具体实施方式
[0051]
参考图1，示出了包括计算机化图像处理系统ips和x射线成像装置xi(“成像器”)的图像处理装置ia的示意性框图。x射线成像装置被配置用于暗场x射线(“dax”)成像和/或
相位对比(“φ”)成像。
[0052]
图像处理系统ips可以在一个或多个处理单元pu(诸如一个或多个计算机、服务器等)上运行一个或多个软件模块或例程。ips可以布置在成像器xi的外部和远程，或者ips被集成到成像器xi中或与成像器xi相关联，例如集成到成像器xi的一个或多个处理单元pu(诸如工作站)中。
[0053]
图像处理系统ips可以被实施在分布式架构中，以通过适当的通信网络服务于一组成像器。ips的一些或所有部件可以布置在诸如适当编程的fpga(现场可编程门阵列)的硬件中或者被布置为硬连线ic芯片。
[0054]
广义地，图像处理系统ips包括将由成像器xi采集的投影图像π处理成暗场和/或相位对比图像的图像生成器igen。投影图像π在本文中有时被称为“帧”。图像处理系统ips包括运动校正系统mcs(“运动校正器”)以减少图像中的运动伪影，所述运动伪影特别是由于在投影图像π的采集期间的患者ob运动。由运动校正系统mcs提供的经运动校正的图像然后可以被显示在显示单元mt上，或可以被存储在存储器中以供稍后查看，或可以以其他方式被进一步处理。
[0055]
尽管在图1中设想了成像装置xi经由无线或有线连接将投影图像π直接供应到图像处理系统ips，但是在所有实施例中可能不是这样。例如，投影图像π可以首先被存储在诸如医院信息系统(his)的图片归档系统(pacs)等的存储器中，并且要处理的图像在之后的阶段(例如，在用户请求时)由ips检索并且然后被处理。
[0056]
通常，成像装置xi包括x射线源xr、x辐射敏感探测器d以及被布置在源xr与探测器d之间的成像促进器结构ifs(诸如干涉仪)。x射线源xr生成可由探测器d探测的x射线射束xb。成像促进器结构ifs是如下的设备或一组设备，其允许将x射线射束xb折射和/或射束xb的小角度散射转换成探测器d处的强度调制从而促进将所述调制解析为暗场和/或相位对比图像信号并且如果期望的话则解析为衰减图像信号。
[0057]
在下文中，将主要参考包括干涉仪作为成像促进器结构ifs的干涉成像装置xi，但是这不排除使用其他(特别是非干涉成像促进器结构ifs)的实施例。这样的非干涉成像促进器结构ifs包括例如编码孔径系统。通常，暗场或相位对比可通过成像促进器结构ifs对入射的成像x射线射束赋予周期性波前调制并且通过x射线探测器d测量由要被成像的对象ob引起的所产生的波前的变化来获得。
[0058]
现在更详细地转到成像装置xi，这可以被配置用于2d成像(诸如放射线摄影装置)或用于3d成像(诸如ct扫描仪)。在x射线源xr与探测器d之间，定义了要被成像的对象ob(例如，对象的胸部)在成像期间所位于的成像区域。在成像区域中，布置有作为成像促进器结构ifs的一个实施例的干涉仪。干涉仪包括单个、两个或三个(或更多个)光栅结构。如上所述，干涉仪仅是图像促进器结构ifs的一个实施例，并且我们将在下面主要参考该实施例，其中应理解，本公开的原理不限于干涉测量，而是可以容易地扩展到其他基于光栅或非基于光栅的结构，作为如上所述的图像促进器结构ifs的其他实施例。
[0059]
继续参考图像促进器结构ifs的(非限制性)干涉测量实施例，光栅的周期性、纵横比等为使得它们引起x射线射束的衍射和/或实现刚好足够的相干性，使得可以检测或导出小角度散射。可以使用吸收光栅和相位光栅。在一个实施例中，通过光刻或在硅晶片中切割来形成光栅，以限定沟槽的周期性图案。沟槽之间的间隙可以填充有用于吸收光栅的铅或
金。代替这种光栅，可以使用晶体结构。
[0060]
更详细地并且在一个实施例中，吸收光栅结构g2被布置在探测器d与对象ob之间，而另一光栅g1(相位光栅)被布置在对象ob与x射线探测器d之间。在一些实施例中，在x射线源不能生成原生相干辐射的情况下，还存在被布置在x射线源xr处的额外光栅g0。如果x射线源产生非相干辐射(通常是这种情况)，则x射线源处的(吸收)光栅g0(也被称为源光栅)将从x射线源出来的x辐射至少部分地变换为相干辐射射束xb。还设想了相反的几何配置，其中g1被放置在对象ob的上游，即在xr和ob之间。
[0061]
至少部分相干的辐射射束xb传播通过成像区域并与干涉仪ifs和患者ob相互作用。在所述相互作用之后，然后在探测器d的辐射敏感像素元件处以电信号的形式探测辐射。数据采集电路das将电信号数字化为投影(原始)图像数据π，该投影(原始)图像数据π然后由ips用以下更加详细解释的方式进行处理。
[0062]
成像装置xi可以是全视场(fov)类型，其中探测器是平板类型。在全fov成像系统中，探测器d的尺寸和ifs的尺寸对应于期望的fov。替代地，探测器d和成像促进器结构ifs可以小于预期的fov，诸如在如图1所示的狭缝扫描系统中。在这些系统的一些中，探测器包括一系列离散的探测器线。探测器线被安装在扫描臂上，以在不同的槽位置中跨预期的fov进行扫描。
[0063]
如图1所示的狭缝扫描系统比全fov系统更具成本效益，因为它们需要更小的探测器和更小的光栅ifs。光栅ifs安装在探测器上方的扫描臂上，并且跨fov均等地扫描。在替代的狭缝扫描系统中，尽管探测器d具有与期望的fov相同的尺寸，但是光栅更小，并且准直sc用于根据准直在任何一时间仅扫描fov的部分(在“狭缝”中)。在具有非移动平板探测器的全fov系统和狭缝扫描系统中，像素位置与穿过成像区域的假想几何射线之间存在简单的一对一关系以限定成像几何配置。射线从x射线源xr的焦点延伸并且在相应像素位置处与探测器平面相交。几何射线中的每一个对应于像素中的相应的不同的单个像素。在具有较小探测器的一些狭缝扫描系统中不存在这种简单的关系，其中在扫描期间，每个几何射线由不同“狭缝”中的许多不同像素看到。来自不同像素的信号然后由用于任何单个几何射线的合适逻辑一起处理。
[0064]
图像生成器ig输出暗场信号和/或相位对比信号作为分别形成暗场图像和相位对比图像的图像值的相应阵列。这些图像值或像素值分别表示针对相应几何射线的暗场信号的衬度和x辐射在行进通过对象ob时所经历的相位变化。
[0065]
通常，当x辐射与物质相互作用时，其经历衰减和折射两者，并且因此经历相变。另一方面，衰减可以分解成源自光电吸收的衰减和来自散射的衰减。散射贡献又可以分解为康普顿散射和瑞利散射。为了暗场成像的当前目的，感兴趣的是小角度散射，其中“小角度”意味着散射角度如此小以至于散射光子仍然到达与它在没有被散射的情况下将达到的像素相同的像素。
[0066]
暗场贡献能够被建模为可见度v＝v0*e-∫s(z)dz
，其中，ε是患者ob的漫射性质的空间分布，并且沿着x射线射束路径执行积分，并且v0是在对象相互作用的情况下的参考可见度(在校准测量中记录)。然后，记录在暗场图像中的暗场信号为d＝v/v0。
[0067]
传统的放射线摄影系统通常不能将检测到的信号解析为暗场贡献。但是通过使用如图1所示的干涉仪is，或通过使用其他成像促进器结构ifs，可以将这些贡献转换成可以
由图像生成器igen分析以获得相位对比和/或dax图像的条纹的强度图案。
[0068]
现在更详细地转向图像生成器igen，这对在相位步进操作中获得的一系列投影图像进行操作。基于该记录的一系列投影图像，图像生成器igen计算地将一系列投影数据中的检测到的条纹图案解析为三个贡献或信号，即折射贡献(也被称为相位对比信号)、暗场信号分量和剩余衰减分量。
[0069]
由于这三种衬度机制一起作用，igen对检测到的一系列强度的信号处理在三个信号通道(相位对比、暗场和衰减)中进行。
[0070]
在上述类型的成像系统中，如下地实现暗场/相位对比成像的能力：在相位步进操作期间，在探测器d处采集投影数据作为给定固定投影方向的系列。条纹的相位通常步进超过360
°
。相位步进操作通常通过引起x射线射束与图像促进器结构ifs或其部件之间的运动来实现。例如，在一个实施例中，分析器光栅g1(即，被布置在对象与探测器之间的光栅)相对于x射线射束的光轴横向移动(“扫描”)。替代地，也可以通过如图1中移动患者ob或通过移动x射线源等来实现相位步进。这种相位步进运动引起条纹图案的变化，该条纹图案的变化继而可以针对运动的每个步进被记录在对应的系列中。对于每个几何射线，该系列测量形成相关联的相位曲线。相位曲线通常具有正弦形状，并且已经发现，每个相位曲线对感兴趣的量(特别是暗场信号)以及衰减和相位变化进行编码。
[0071]
更详细地，可以分别分析每个像素/几何射线的相位曲线，例如通过拟合到如在的pfeiffer等人的“hard-x-ray dark-field imaging using a grating interferometer”(发表于nature materials 7，第134-137页(2008))中描述的正弦信号模型，以实现图像生成。优选地，在三通道正弦模型中包括至少三个拟合参数。三个拟合参数分别表示三个贡献，相位对比、暗场信号和衰减。正弦模型由图像生成器igen拟合到相位曲线，以便特别地计算dax和/或φ图像以及衰减(也称为“透射”)图像，但这在本文中是较不感兴趣的。可能需要计算明显多余的透射图像以正确地考虑三种衬度效果，因为否则在dax和/或φ通道中导致不正确的贡献。
[0072]
优化程序用于将测量的一系列投影拟合到模型。该程序可以根据代价函数来理解，并且拟合操作可以被公式化为优化问题。还设想了任何合适的优化方案，诸如梯度下降、共轭梯度、newton-raphson、随机梯度、最大似然方法、其他统计技术等。也可以使用非分析方法，诸如神经网络或其他机器学习技术。
[0073]
通常，针对信号模型m的优化问题具有以下结构：
[0074][0075]
其中，是至少三通道调制器函数，其描述三种衬度机制如何组合以将入射的(未受干扰的)辐射x调制并变换成测量数据π，并且||.||是合适的相似性量度，例如p-norm、(平方)欧氏距离等。函数f，目标函数(在这种情况下，代价函数)对信号模型s有多好地“解释”(或“拟合”)测量数据π进行量度，并且优化任务是如何最佳地选择模型的参数(t,d,φ)，其中在成本或误差的情况下，相似性量度||.||量化拟合的良好度。优化中的任务是通过调整参数(t,d,φ)来改善代价函数。在这种情况下，参数将在优化中被调整，使得由代价函数f返回的值(“代价”)减小。在信号模型m中可以使用多于三个通道，这取决于希望考虑的衬度机制的数量。在(1)中，f可以是残差(项)的函数。每个残差量化给定投影图像与其在模型s下的预测的相应偏差或成本。
[0076]
更具体地，在一个实施例中，作为(1)的特殊情况，每个像素或几何射线使用以下分析信号模型f＝δ2来优化：
[0077]
δ2(t，d，φ)＝∑iwi(m
i-iit(1 vid cos(φ-αi)))2ꢀꢀꢀ
(2)
[0078]
其中，mi是测量的数据(从π取得)，未受干扰的辐射“x”由ii、vi和αi表示，分别是空白扫描强度、可见性和相位。t、d和φ分别是上述s()的三个衬度调制器，即：该图像点的透射率、暗场和微分相位。wi是任选的统计权重，通常被选择为等于测量数据mi的逆方差或与测量数据mi的逆方差成比例，并且i指示相位步长。从()开始，(2)中的任务是最小化测量数据m上的成本tδ2以特别地找到图像d和φ。(2)的右侧可以被理解为残基的和。
[0079]
上述类型的图像生成算法(1)、(2)有时被称为“相位恢复”，但是出于当前目的，这是误称，因为还存在在拟合操作中共同生成的暗场图像，并且事实上还有如上所述的透射图像。其他基于傅里叶的方法(诸如(上面引用的)pfeiffer等人的方法和相关方法)在本文中也被设想为实施例中的相位恢复算法。
[0080]
上述相位步进操作需要时间，并且当对诸如动物或人类患者的移动对象进行成像时，这可能导致不利的结果。更具体地，在dax和φ成像的相位步进中，需要一定数量的帧用于图像生成，并且每个帧采集花费时间用于曝光、数据读出和光栅到下一位置的移动。这些帧的获取消耗大约一秒的时间间隔。这与心跳的持续时间具有相同的数量级，因此由于心脏运动引起的强度波动干扰dax/φ相位恢复算法的调制条纹图案，并且这可能导致伪影。这些影响可以在如图1所示的时隙扫描系统中观察到，但是预期也会在全fov系统中发生。
[0081]
由较长的采集时间引起的特定问题特别是心脏运动的相关性，因为这导致运动伪影被记录。伪影表现的主要原因之一是患者ob不符合图像生成所基于的模型假设(1)、(2)。在(1)、(2)中，假设静止的成像对象。特别地，在(1)、(2)中，在信号模型中假设透射率t对于所有测量π都是相同的。然而，在存在运动的情况下，对于所有测量π，透射率t不是相同的，但是除了由于相位步进测量而预期的那些强度变化之外，还记录了强度变化。遗憾的是，如果不被考虑，这些额外的强度变化现在被错误地归因于其他两个通道(暗场信号d和微分相位φ)的变化。
[0082]
所提出的运动校正器系统mcs被配置为考虑患者运动，从而减少dax或φ成像中的运动伪影。为了移除或至少减少由患者ob的运动(特别是呼吸或心脏运动)引起的运动伪影，所提出的运动校正器系统mcs被广泛地配置为在相位恢复步骤中自适应地应用心脏和/或呼吸门控。具体地，并且如下面将更全面地描述的，提出了两步法。由于运动产生与模型不一致的数据，因此优化之后的代价函数通常远大于统计预期的代价函数。已经观察到，受运动伪影影响的图像位置通常返回代价函数的较大值。
[0083]
然而，申请人已经发现，这样的门控操作(即，数据的丢弃或向下加权部分)是双刃剑，其不能总是在两个相反的目标(即，低图像伪影和低图像噪声)之间成功地权衡。此外，存在对采集进行门控的有限自由度，因为需要同时确保采集用于图像生成的足够数据，特别是依赖于多个步长i以具有良好定义的步进曲线的相位恢复。
[0084]
更详细地，申请人已经发现，通过简单门控的运动伪影减少不一定在整幅图像中均匀地减少运动伪影。运动伪影减少是相当局部的，并且对于不同的图像区域是不同的。虽然运动伪影在大多数位置大大减少，但伪影减少的量似乎取决于图像中的位置。如果心脏运动在一个位置中产生伪影，但呼吸运动在另一个位置中产生伪影，则可能尤其如此。此
外，甚至存在伪影水平正在增加的图像区域，例如因为相位步进曲线由于门控而被不良采样。此外，已经观察到，由于在一些门控窗口方案中在相位恢复中使用较少的数据点，所以降低的伪影损坏水平是以增加的噪声为代价的。为了解决两个目标，即图像的整个或大多数区域中的噪声减少和运动伪影减少，所提出的运动校正系统mcs被配置为在两个阶段中进行。现在将参考图2的框图详细解释所提出的运动校正器mcs参考的部件。
[0085]
广义地，在输入接口in处接收输入投影图像π。以下面将更全面描述的方式处理输入图像，以产生在输出端口out处输出的经运动伪影校正的暗场和/或相位对比图像。
[0086]
在一个阶段中，基于在所描述的相位步进操作期间获得的一系列投影图像π来执行相位恢复操作。然后处理这一系列投影图像π。具体地，图像生成器igen实施相位恢复算法以产生第一图像，诸如相位对比和/或暗场图像。该图像在本文中将被称为“主图像”。
[0087]
在又一阶段(其可以在上述先前提到的阶段之前或之后发生)中，然后在实施例中由图像生成器igen在先前的准备阶段中或在运动校正系统mcs的操作期间按需执行回顾性门控相位恢复。
[0088]
该门控相位恢复操作包括由采样器sp从投影图像π的原始集合采样相应的不同子集。基于这些子集，图像生成器igen仅对那些不同的子集执行相应的相位恢复操作。在上面的(2)中，在i上的求和因此将仅在与采样投影图像相关联的那些索引的子集上运行。这些操作导致不同的门控相位对比和/或暗场图像，在本文中被称为“辅助”或“门控图像”。因此，每个样本子集导致相应的门控图像。这些门控图像可以存储在存储器存储设备p中。
[0089]
例如，一个简单的欠采样方案可以包括通过选择所有可用测量数据π的特定部分p(诸如p＝50％)的不同样本来形成不同的子集。还设想了p的其他部分值。然而，如果p太小，则部分p需要与噪声贡献的预期上升平衡。部分p可以是用户可调整的，或系统例如基于检查主图像或投影图像集合的熵评估器自适应地调整部分p。如果全局图像信息是复杂的，则可以要求更高的p值，否则可以降低p。替代地，如下面将进一步解释的，p可以在处理期间作为图像位置的函数而变化。采样可以是随机的，或可以通过其他考虑来引导，诸如合理覆盖剩余样本的完整360
°
相位，使得适当的相位恢复仍然是可能的。合理的可以意味着例如相位样本之间的最大间隙小于90
°
。
[0090]
运动检测器md然后检查主图像以定位被或可能被运动伪影损害的一个或多个图像区域，并且相应地标记那些一个或多个位置，其中相应的标记指示运动破坏，例如:“是”＝1或“否”＝0。该二值0/1标记是“硬”标记的实例。还可以例如通过提供伪影存在的“可能性”来实施“软”或连续标记，所述可能性的范围例如从0到1。
[0091]
在实施例中，运动检测器md可以通过对在相位恢复算法中使用的代价函数进行阈值处理来实施。例如，在实施例中，使用公式(1)中的函数f＝δ2或任何其他函数。也可以使用其他运动检测标准。具体地，如果代价函数被适当地设置为噪声加权的最小二乘代价函数，则预期其值遵循х2分布。指示似然性的х2似然函数可以是从该分布导出的累积概率。替代地，在离散版本中，其中代价函数远离х2分布的期望值超过2个标准偏差的所有图像点可以被标记为“是”＝1。
[0092]
选择器sel针对已经由运动检测器md发现被运动伪影损害的一些或每幅图像像素从存储设备p中选择相应的门控图像。在实施例中，选择器sel针对给定的运动伪影损坏的像素或片块选择在由主图像中的运动检测器识别的相应像素处具有最小代价函数f的门控
图像。替代地或额外地，选择器sel选择在局部(即，在片块中)具有最小标准偏差的门控图像，例如，具有最小伪影损坏水平的门控图像，或其他。通常，商定的量度函数或得分用于对主图像中的每个片块或像素的所选门控图像的优度进行量度。
[0093]
根据得分阈值来对良好度或“最佳”门控图像进行量度。可以存在多于一幅“最佳”门控图像，在此情况下，可以执行随机操作以精确定位单幅门控图像，或可以使用最佳门控图像的平均值。
[0094]
因此，选择操作确定最适合于减少/消除由运动检测器在主图像中发现的运动伪影的最佳门控窗口或最佳门控图像。选择操作逐像素地或逐区域(“片块”)地进行，并且针对主图像(通常是不同的门控图像)中的每个不同像素/区域返回。换言之，由选择器进行的选择操作建立映射，在该映射中，来自存储设备p的相应门控图像与主图像中的每个区域或像素相关联，该相应门控图像最适合于消除或减少主图像中的相应位置处的运动伪影。
[0095]
该选择器映射可以是自适应的，因为基于对主图像中的局部信息的评估来调整部分p。基于该评估，确定p，并且基于该值，然后由采样器sp构建池，选择器然后从采样器sp选择正确的门控图像。换句话说，在某些实施例中，池并不总是包含针对给定主图像的相同门控图像(但是在一些实施例中确实是这种情况)，但是池内容在主图像中随图像位置而变化。评估可以由所提到的熵分析器完成以建立图像信息复杂度，并且然后基于所考虑的图像位置(像素或片块)处的熵来确定部分p。
[0096]
然后，组合器∑将来自主图像的图像信息与来自由选择器sel找到的最佳门控图像的图像信息组合，以消除或者至少减少相应位置处的图像伪影。组合器∑的组合操作通常逐像素地或至少逐区域地进行。
[0097]
从上面可以理解，主图像中未被发现受到运动伪影损害的所有那些像素或区域被维持并且不被改变。然而，已经被运动检测器发现受到运动损害的那些图像像素(x，y)将基于相关联的门控图像而改变。
[0098]
组合器∑的组合操作可以通过由相关联的(并且因此“最佳”)门控图像中的相应位置(x，y)处的图像信息简单地替换主图像中的(x，y)处的运动破坏像素来进行。任选地，可以执行两个像素值(即，来自主图像和相关联的门控图像)的线性组合。在该线性组合中，每个像素/片块的权重可以取决于质量度量，例如该像素/片块处的代价函数的值。
[0099]
更具体地，权重是“滑动的”，其中高权重被给予原始值或门控图像中的像素，这取决于存在运动破坏的程度。例如，如果在主图像中的相应位置处发现高运动破坏，则更多的权重被给予从相关联的门控图像导出的图像值。然而，如果在相应图像位置处发现较少的运动破坏，则减小权重以有利于主图像中的图像值的权重增加。换言之，权重与由运动检测器md在主图像中的给定图像位置处发现的运动破坏的水平成比例。
[0100]
一旦由组合器∑进行的组合操作已经完成，则如此找到的组合图像然后在输出端口out处被输出作为运动伪影减少的图像。这然后可以存储、显示在显示设备上或以其他方式进行处理。
[0101]
运动校正器mcs的上述实施例可以被理解为“硬”门控的实施例。换句话说，当求解(1)、(2)以生成门控图像时，图像生成器igen仅处理由选择器sel选择的所选择的投影图像。
[0102]
在替代实施例中，设想了“软”门控方案，其中当求解(1)、(2)时由图像生成器应用
惩罚性权重以对未选择的投影图像的残差进行相对向下加权，从而将更多权重给予所选择的图像的残差。在(2)中，对于各个阶段步骤i，惩罚性权重被设想为超过且高于(2)中的任选的统计权重wi。
[0103]
又换言之，在软门控中，在(1)、(2)的优化中更多的考虑(特别是全部)投影图像π。然而，与涉及选定的投影图像的残差项相比，涉及未选定的投影图像的残差项(至少)是相对向下加权的。相对向下加权包括将较高权重应用于选定投影图像的残差和/或将较低权重应用于未选定投影图像的残差。总之，在软门控中，排除的(未选择的)投影图像仍然被考虑用于相位恢复(1)、(2)，但是其对目标函数f的贡献被减小。因此，与主图像的(非门控)图像生成相比，基于上述软门控或硬门控方案的图像生成器的操作模式在本文中可以统称为图像生成算法的门控应用，其中更多(特别是所有)投影图像在优化(1)、(2)中被同等地考虑。
[0104]
任选地，系统mcs还可以包括健全性检查器sc。这是因为已经发现采样操作或选择器sel的选择操作有时可能引入不期望的混叠效果，这可能导致在组合图像中移除真实图像结构。由于选择器sel或采样器sp选择子集本身，混叠效果可能导致主图像中的真实结构被消除。仅针对可能存在争议的图像位置(即，针对由运动检测器md标记的图像位置)执行健全性检查。
[0105]
健全性检查器sc与组合器∑相互作用。健全性检查器sc本身从测量的数据集π执行选择操作，但是该选择基于如下的子集，所述子集为由选择器选择的那些集合的集合补充。针对主图像中的每个标记图像位置单独执行该补充选择，并且以下内容被理解为适用于主图像中的每个(或一些)这样的标记图像位置。
[0106]
更详细地并且如上面所解释的，已经通过投影图像的特定子选择获得了由选择器选择用于组合的每个门控图像。然后，健全性检查器针对该选择考虑未被选择的投影图像的子集，即(集合)补充。根据互补投影图像的该子集，计算对应的一系列透射图像。这可以例如通过使用基于傅里叶的方法来完成，其中由图像促进器结构ifs(诸如干涉仪(g1，g2))印记的衍射图案从互补子集中的投影图像π中消除。替代地，基于所计算的相位对比图像(条纹图案的相位)和暗场图像(条纹图案的幅度)从步进曲线的图像中减去条纹图案。
[0107]
然后在每个透射图像和通过组合器获得的建议的组合图像之间形成逐对差异图像。逐对差异操作可以导致在差异图像中形成特定峰值。然后执行跟踪操作以跟踪那些峰值。如果发现峰值传播通过一系列差异图像，则这然后被用来指示组合图像中的在所考虑的位置处的相应图像值是虚假的，并且在这种情况下，来自主图像的原始图像值然后被保留在所考虑的标记图像位置处。换句话说，如果建议的组合图像被拒绝，则替换值由组合器返回。
[0108]
然而，如果没有发现这样的传播，则这指示由组合器产生的图像值是现实的并且表示真实的图像结构并且允许组合图像中的建议图像值保留。换句话说，基于传播评估的健全性检查器拒绝或保留组合图像中的图像值，并且如果被拒绝，则维持来自主图像的原始图像信息。
[0109]
另外地或替代地，在相应的图像位置处包括显著的指示符值，以向观看者指示该位置不能被信任，因为这可能或可能不被运动伪影损坏。显著的指示符值可以被选择为与其邻域中的值显著不同的指示符值，诸如在放射线摄影上常用的灰度值渲染调色板的情况
下的“1”或“0”。
[0110]
图3是关于这种混叠效果可以如何产生的图解性图示。假设在玩具示例中，视场由如图3所示的五个像素组成，并且在相位步进操作中获得的步进曲线由如图3中图解性地示出的从顶部到底部的5个帧(第一f-第五f)组成。在第一帧和第二帧期间，存在在第二像素中从左侧捕获的小的对象st。在最后三个帧期间，对象st以线性非周期性运动向右移动一个像素。如果如在图2的系统(或下面的图5的方法)中那样使用具有采样的代价函数的残差的局部(单独地针对每个像素)最小化来执行处理，则可以看出，所得到的图像ri将由5个空白像素组成。
[0111]
如果认为对象st是可能与诊断成像相关的小的结构，则这种“混叠”效果可能是不期望的。特别地，如果在图像中捕获线性运动，则代价函数残差的局部最小化对于诊断准确性可能是有问题的。
[0112]
健全性检查器sc实施基于传输信息分析所接收的投影图像的相似性的方法。以这种方式，可以确定在相位步进序列中是否存在真实的吸收特征st、以及对于运动开始的该帧并且对于该像素，是否存在线性运动(传播)。健全性检查器sc的上述实施例相对于组合器∑的输出充当后处理器。
[0113]
替代地，健全性检查器sc可以在组合器∑的上游用作预处理器。在该实施例中，透射率信息可以用于在形成投影图像的子集时约束采样器sp操作，dax/φ图像可从该投影图像的子集生成以供组合器σ使用。特别地，在图3中的示例中，对于从左侧开始的第二像素，仅前两个帧(第一f、第二f)将被允许被考虑用于运动伪影减少。下面将更详细地解释该实施例。
[0114]
虽然已经发现所提出的系统mcs在涉及振荡或周期性运动时产生令人满意的结果，但是在成像对象ob中存在非周期或非振荡运动的情况下，系统mcs可能失效并产生错误的图像。特别地，在后一种情况下，建议使用健全性检查器sc，而如果在仅可能发生周期运动(诸如心脏运动或呼吸运动)的情况下使用系统mcs，则可能不需要健全性检查器sc。健全性检查器sc可以由用户关闭和打开。
[0115]
现在更详细地解释具体地作为预处理器的健全性检查器sc的操作，包括另外的实施例。
[0116]
这可以通过如由例如han wen等人在“fourier x-ray scattering radiography yields bone structural information”(radiology 251.3(2009),第910-918页)中所描述的傅里叶分解或例如基于如由组合器计算的相位对比(调制的相位)和暗场(调制的幅度)来减去叠加于图像的调制来实现。第三种可能性将是使用连续投影图像π的所有子集(例如，如果π包含10幅图像，则使用具有帧号1、2、3的图像)来计算透射图像。
[0117]
在使用与han wen等人描述的方法类似的方法的情况下，将相对高频的莫尔条纹图案引入到探测器上可以是有利的。因此，应当根据步进曲线的每幅图像计算透射图像。
[0118]
还设想了其他实施例，其中健全性检查器不充当后处理器，即在组合图像上，但是在预阶段中充当滤波器，以确保仅某些投影子集被允许被处理成门控图像并被准许进入池。在检查器sc的一些这样的预阶段实施例中，可以将透射图像彼此进行比较——例如，通过将图像彼此相减，并且基于特定阈值，确定是否存在运动以及在何处存在运动。然后，确定π中不受运动影响的那些帧号。另外，一些或所有图像系列π的相邻像素的比较将揭示关
于运动是线性还是振荡的附加信息。
[0119]
被允许被处理成门控图像以供选择器sel选择的图像系列π的图像的预选择可以基于健全性检查器的以下逻辑来执行：如果吸收水平在帧之间显著变化，即，如果吸收特征sf存在于像素中的一个或几个帧中并且然后消失或出现在不同的像素中，那么应当选择来自描绘该特征的步进曲线的图像。换言之，本文在实施例中提出的是仅允许那些帧被处理成表示吸收结构的门控图像(并且然后被准许进入池中)，并且不是仅仅局部地最小化代价函数，因为这不一定保证特征将被保留在所得到的图像ri中。
[0120]“吸收特征”的定义将因情况而异，并且在实施例中建议对对相邻像素使用阈值处理。更详细地，并且在一个实施例中，如果吸收相对于相邻像素的偏差超过某个阈值th，例如th＝10％，那么这可以用来指示吸收特征st存在于所考虑的像素位置处。
[0121]
如果针对不记录线性移动的合适帧的上述滤波导致msc中的“正常”处理流程的不足数量的(例如，1或2个)剩余，建议直接使用来自从叠加条纹调制的相减导出的π的单个透射图像的信号，并且在主图像(暗场或相位对比)中的相应位置处放置标记以清楚地向用户指示存在运动伪影。在使用灰度值调色板的情况下，可以通过例如用诸如“1”或“0”的非真实值替换图像值来设置标记。
[0122]
现在参考图4，这示出了可以作为图2的运动校正器mcs的操作的基础的所提出的图像处理方法的流程图。然而，应当理解，下面描述的方法步骤本身构成教导，并且不一定绑定到图1或图2中所示的特定架构。
[0123]
广义地，所提出的用于运动伪影校正的新图像处理方法(特别是针对dax或φ图像)包括步骤s410，其中，接收投影数据π作为输入数据。输入数据可能是运动破坏的。回顾性门控用于形成门控图像，并且这些中的一些然后可以用于“修复”计算的dax或φ图像中的运动破坏的局部表现。
[0124]
更具体地，在步骤s410处接收的输入数据包括针对给定投影方向的一系列投影图像。放射线摄影是本文中主要设想的。通过x射线成像装置在给定投影方向上采集对象pat的一系列投影图像。x射线成像装置被理解为被配置用于相位和/或暗场成像。在实施例中，这包括使图像促进器结构ifs被布置在x射线源与成像装置的探测器d之间。图像促进结构ifs(诸如(一个或多个)光栅)与从其穿过并穿过患者的辐射相互作用，并且将辐射调制为可以通过图像处理操作分析的强度图案。该图像处理操作可以包括相位恢复操作，以特别地提取相位对比图像信号和/或暗场图像信号。
[0125]
在步骤s420中，如此应用相位恢复操作以根据针对给定投影方向的一系列投影图像来计算第一图像，在本文中被称为主图像。对于该操作，优选地使用整个系列的投影图像。相位恢复操作可以基于改善目标函数。在实施例中，目标函数是代价函数，并且相位恢复涉及最小化代价函数的计算。最小化可以包括调整拟合变量，以便使代价函数返回减小的值。替代地，相位恢复也可以根据最大化效用函数来公式化。
[0126]
如此获得的主图像是相位对比或暗场图像，然而，由于患者可能已经在投影图像采集期间移动，因此预期该相位对比或暗场图像受到由于投影图像中的运动破坏而引起的运动伪影的损害。投影图像可以包括由心脏活动或呼吸活动等引起或赋予的运动伪影。运动可以是周期性的或非周期性的。
[0127]
在步骤s430中，基于运动检测算法在第一图像中检测运动伪影。运动伪影检测
s430优选地在本地(即每个图像位置)进行。在下文中，“图像位置”意味着指示像素位置或诸如像素周围的片块、邻域或区域。
[0128]
如上所述，在实施例中，步骤s420中的相位恢复算法基于目标函数的优化，并且针对给定图像位置(诸如像素或体素)的目标函数的值被阈值处理以判断是否存在图像运动。
[0129]
替代地，运动检测算法分析图像内信息或考虑针对相应图像位置的投影图像的短的序列以建立运动破坏。
[0130]
在步骤s450中，如果在步骤s430中检测到运动伪影，那么对于所考虑的图像位置，将第一图像的一部分与辅助图像的一部分组合以获得组合图像。
[0131]
先前已经通过将图像生成算法应用于在步骤s410处接收的一系列投影图像π的子集来预先计算辅助图像。
[0132]
更详细地并且在实施例中，存在执行选择操作的选择步骤s440形式的门控操作。在选择操作s440中，从辅助图像的池中为所考虑的图像位置选择辅助图像。选择s440基于得分或量度。得分可以表示存在于与主图像中的所考虑位置相对应的图像位置(在辅助图像中)处的运动破坏量。根据一个实施例，图像位置(作为片块获取)中的标准偏差是得分，并且选择s440在对应的图像位置处具有最小标准偏差或小于阈值的标准偏差的辅助图像。在其他实施例中，代价函数值本身被用作得分，并且选择s440返回最小代价或至少小于阈值的成本的辅助图像。还设想了选择得分的其他实施例。池中的辅助图像优选地根据在采样步骤s425中从一些或所有原始投影图像π采样的不同的这样的子集来预先计算。辅助或门控图像通过相位恢复算法(优选地是在步骤s420中使用的相位恢复算法)来计算，但是这次限于投影图像的每个子集。此外，不是在排除其他投影图像的情况下选择投影图像的一些子集，而是也可以允许所有投影，但是然后关于其对代价函数的贡献将其他投影(未选择的投影)至少相对地向下加权，如上面在图2处于关于“硬”和“软”门控所提到的。替代地，使用不同的相位恢复算法来获得门图像。门控图像的计算可以由与在计算主图像时用于步骤s420的计算实体(机器或模块)相同的计算实体来执行。替代地，可以使用运行相同或不同的相位恢复算法的不同实体。门控图像的池可能已经在别处计算并存储在存储设备p中，并且稍后由选择步骤s440访问。
[0133]
可以按需对辅助图像的池进行采样s425和计算s430，或可以预先计算并保持在存储设备中以用于相同主图像的其他图像位置。可以在步骤s420之前或之后计算辅助图像。门控图像的池可以在给定主图像的部分或全部操作中保持恒定吞吐量，因此选择从相同池发生。替代地，由于根据例如当前处理的主图像的给定图像位置重新采样的自适应采样步骤，池的组成在该方法的执行期间改变。
[0134]
在步骤s460中，组合主图像和辅助图像。该组合是局部的，并且优选地仅针对在步骤s430中发现运动破坏的主图像的那些图像位置来执行。组合可以包括用相关联的辅助(门控)图像中的对应位置处的(一个或多个)图像值替换该位置处的(一个或多个)图像值。替代地，形成线性或非线性组合，并且这用于替换主图像中的在所考虑的图像位置处的值。
[0135]
所提出的方法还可以包括可选步骤s470，其中执行健全性检查。
[0136]
健全性检查可以包括基于投影图像的不同子集来计算对应的系列或透射图像。可以对在步骤s430中发现运动破坏的主图像的那些图像位置中的一些或每个图像位置执行健全性检查。
[0137]
健全性检查器步骤s470包括在一系列透射图像和在步骤s460获得的组合图像之间形成逐对差异图像。然后分析如此获得的一系列差异图像，以找到某些差值或峰值是否传播通过一系列差异图像。图像结构跟踪方案可以用于此。如果可以建立这样的传播，则组合图像中的在所考虑的图像位置处的图像值由原始第一图像中的相应图像位置处的原始值替换。换句话说，拒绝组合步骤中的建议图像值。然而，如果不能建立这样的传播，则确认并维持在组合步骤中计算的所考虑的图像位置处的图像值。
[0138]
步骤s470处的健全性检查操作允许避免真实图像结构被由选择或采样操作引起的混叠效果消除，所述选择或采样操作构成已经在组合步骤s470中使用的相应辅助图像的基础。健全性检查步骤优选地在存在预期在原始测量数据π的采集期间已经发生的非周期性运动或非振荡运动时使用。在后续步骤处，然后在下一步骤中输出可能经过健全性检查的组合图像作为运动伪影减少的图像。
[0139]
代替在组合器步骤s460之后应用健全性检查步骤s470作为后处理步骤，本文还设想在组合器步骤s460上游应用预处理健全性检查步骤。在该实施例中，在步骤s400中将投影图像转换为透射图像，例如通过傅里叶方法和减法来消除条纹图案。执行运动分析，例如跟踪。在步骤s405处排除在一幅或多个图像位置处表示线性运动的帧，从而减少投影图像的原始集合。然后如上所述的那样从步骤s430开始处理该减少的投影图像集合π'。
[0140]
在步骤s480处，输出组合图像(任选地进行健全性检查)以用于存储、可视化或任何其他处理。
[0141]
图像处理系统ips的部件(特别是msc)可以被实施为单个软件套件中的软件模块或例程，并且在通用计算单元pu(诸如与成像器im相关联的工作站或与一组成像器相关联的服务器计算机)上运行。替代地，图像处理系统ips的部件可以被布置在分布式架构中并且被连接在合适的通信网络中。
[0142]
一些或所有部件可以布置在诸如适当编程的fpga(现场可编程门阵列)的硬件中或被布置为硬连线ic芯片。
[0143]
本文公开的一个或多个特征可以被配置或实施为/具有在计算机可读介质内编码的电路和/或其组合。电路可以包括分立和/或集成的电路、专用集成电路(asic)、片上系统(soc)及其组合、机器、计算机系统、处理器和存储器、计算机程序。
[0144]
在本发明的另一示例性实施例中，提供了一种计算机程序或计算机程序单元，其特征在于，其适于在适当的系统上运行根据前述实施例之一所述的方法的方法步骤。
[0145]
因此，计算机程序单元可以被存储在计算机单元中，该计算机程序单元也可以是本发明的实施例的部分。该计算单元可以适于执行或引起对上述方法的步骤的执行。此外，该计算单元可以适于操作上述装置的部件。该计算单元能够适于自动操作和/或运行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。因此，可以装备数据处理器来执行本发明的方法。
[0146]
本发明的该示例性实施例覆盖从一开始就使用本发明的计算机程序以及借助于将现有程序更新转换为使用本发明的程序的计算机程序二者。
[0147]
另外，计算机程序单元可以能够提供所有必要步骤以完成如上所述的方法的示例性实施例的流程。
[0148]
根据本发明的另外的示例性实施例，提出了一种计算机可读介质，例如，cd-rom，
其中，该计算机可读介质具有被存储于所述计算机可读介质上的计算机程序单元，所述计算机程序单元由前面的章节所描述。
[0149]
计算机程序可以被存储和/或分布在合适的介质(特别是但不必一定是非瞬态介质)上，例如，与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如，经由互联网或其他有线或无线的电信系统分布。
[0150]
然而，计算机程序也可以存在于网络(如万维网)上，并且能够从这样的网络被下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示例性实施例，提供了用于使计算机程序单元可用于下载的介质，所述计算机程序单元被布置为执行根据本发明的先前描述的实施例中的一个实施例的方法。
[0151]
必须注意，本发明的实施例是参考不同主题来描述的。尤其地，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，本领域技术人员将从以上和以下的描述中推断出，除属于一种类型的主题的特征的任意组合之外，涉及不同主题的特征之间的任意组合也被认为在本技术中得到公开。然而，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果。
[0152]
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。
[0153]
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。