收藏本站

有限角及低信噪比CT图像重建的优化模型与算法研究

【摘要】:X射线计算机断层扫描(Computed Tomography:CT)是一种从获取的投影数据中重建出物体内部物质衰减系数的技术,由于它可以在不损坏被扫描物体的条件下获得物体的内部结构信息,已被广泛应用于医学,工业无损检测,生物学,考古学等领域,成为现代放射学中不可或缺的成像方法之一。由CT系统获取的完备且无噪的投影数据,用传统的CT重建算法,如滤波反投影法(Filtered Back-Projection:FBP),联合的代数迭代算法(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique:SART)等,可以重建出高质量的图像。然而当CT系统获取的投影数据不完备时,传统的算法重建的图像就会存在一定的伪影。此时,重建问题就是一个不适定的逆问题。当投影数据的信噪比(Signal to Noise Ratio:SNR)较低时,传统的重建算法重建的图像含有较强的噪声或伪影,并且重建的目标图像的细节与结构遭受了一定的模糊与损坏。当前CT技术的快速发展与广泛应用,需要不完备以及低SNR投影数据的CT图像重建算法模型的研究与相关算法的应用,是具有应用与学术价值的。在一些CT应用中(如C型臂CT、牙科CT以及乳房检测等),受扫描环境的限制,CT系统只能采集到有限角度范围内的投影数据。有限角问题是从扫描角度不完备的投影数据中重建待检测目标的图像的问题,由于缺失的投影数据,它是一个不适定的逆问题。此时利用当前流行的算法,如基于全变差(Toal Variation:TV)最小化的重建算法,从有限角投影数据中重建出图像的较强的边缘附近会有滑坡伪影。滑坡伪影是由于投影数据的严重缺失导致,为了减轻这种不适定性,正则化方法提供了一种有效的方法来处理这个问题。近年来,一些研究人员利用_1l正则化处理有限角问题,但这类方法不能有效地抑制滑坡伪影。为了进一步缓解滑坡伪影,本文研究了一种非凸非光滑有限角CT重建模型。此模型一方面考虑了数据一致项,另一方面为了缓解由于投影数据的缺失带来的不适定性,引入了两个正则项:一个是考虑图像本身的_1l范数,另一个则是考虑图像在小波紧框架变换下小波系数的_0l拟范数。在特定条件下,本文分析了求解模型算法的收敛性。数值实验表明,与SART和TV算法比较,本文算法在抑制滑坡伪影和保持细节上更有优势。受经典的图像分割模型(Mumfold-Shah:MS)的启发,Cai等人提出的基于MS演化(MS-like)的图像恢复模型能够恢复图像的同时保护图像的边缘和细节。受此启发,针对有限角重建问题,基于MS-like模型,本文研究了一种图像在小波紧框架变换下的_0l和_2l范数正则化优化模型。经现有研究分析重建图像的滑坡伪影在图像中是全局分布的,它不仅存在于重建图像在小波变换下的高频部分,还存在于低频部分中。而图像在小波紧框架变换下,既有低频的大致面貌图像,又有高频系数图像。通过用_0l拟范数进行处理,将滑坡伪影在小波紧框架变换下的系数变为0。但若对所有的小系数都进行处理,则会损坏一些灰度变化不大的结构。因此,此模型又利用了图像在小波紧框架变换下系数的_2l范数,对其进行修复。数值实验和定量分析表明,同SART和SART+TV算法相比较,本文的算法能够更好地处理滑坡伪影和保护细节。当待重建目标的扫描角度严重受限时,有限角CT重建问题是一个严重且不适定的逆问题。此时,对于一个结构比较复杂的物体,普通正则化方法已不能很好地处理重建结果中的滑坡伪影。为了减轻滑坡伪影,本文结合重建图像与先验图像的结构相似性,提出了一种结合先验图像的迭代重建算法。该方法结合重建图像和先验图像之间的结构相似性,利用先验图像来补偿待重建图像失真的边缘;其次利用待重建图像在小波紧框架变换下的_0l拟范数进行处理滑坡伪影。该方法包括以下四个步骤:第1步是使用SART处理数据保真项;第2步是使用先验图像(Prior Image)诱导下的非局部均值(Non-Local Means:NLM),记为PNLM,来补偿从有限角度的投影数据中直接重建图像而导致的滑坡伪影;第3步是利用迭代硬阈值方法对待重建目标图像在小波紧框架变换下的小波系数进行处理,此步骤记为l_0W;第4步是对第3步处理后的小波系数进行小波紧框架逆变换,得到重建结果。数值实验表明,与TV算法和先验图像约束压缩感知算法(Prior Image Constrained Compressed Sensing:PICCS)比较,本文提出的l_0W-PNLM算法能够更好地抑制滑坡伪影和保护边缘。量化分析表明,与上述的算法相比较,本文研究的方法可以获得最高的峰值信噪比(Peak Signal-to-Nosie Ratio:PSNR)、通用图像质量指标(Universal Image Quality Index:UQI)、结构相似性指标(Structural Similarity Index Measure:SSIM)和更小的均方根误差(Root Mean Square Error:RMSE)。当受到较短的X射线曝光时间,较低的管电压,较快的扫描速度等因素的限制,探测器采集到的投影数据通常是低SNR。在这种情形下,传统的SART不能很好地抑制噪声。用当前流行的TV算法,重建的结果中可能会出现阶梯效应,并且边缘与细节遭受了一定的模糊与损坏。为了避免阶梯效应,本文将高斯核函数(Guassian Kernel Function)与重叠群组稀疏(Overlapping Group Sparsity:OGS),记为GOGS,结合到TV模型中,得到一个新的重建模型GOGS-TV。此模型不仅考虑了图像在梯度变换下的稀疏性,还考虑了图像在梯度变换下局部结构的稀疏性。数值实验表示,相较于传统的SART算法和经典的TV算法,本文算法在抑制噪声和保护边缘上更具优势。

下载App查看全文

(如何获取全文? 欢迎:、、)

支持CAJ、PDF文件格式


【相似文献】
中国期刊全文数据库 前19条
1 伍乐生;谢世煊;;低照度三维船舶图像的重建方法研究[J];舰船科学技术;2018年08期
2 陈多芳;;医学图像重建课程的实验教学研究[J];时代教育;2014年17期
3 廖传平;;X线电子计算机体层摄影的基本结构和原理及临床应用[J];蚌埠医药;1987年01期
4 彭克欧;;X线断层光学模拟重建的进展(一)[J];医疗器械;1987年04期
5 曹少平;顾宏清;印春光;;代数迭代图像重建技术在SPECT图像重建中应用的研究[J];中国医疗器械杂志;2010年01期
6 左广霞;张全虎;贾小龙;刘杰;隋洪志;周志波;;层析γ扫描发射图像重建实验研究[J];核电子学与探测技术;2012年11期
7 范风云,张丙芳,陆军,魏文胜,石梅,南克俊;图像重建联合立体定向放射治疗肺癌36例[J];第四军医大学学报;2004年24期
8 王石嵩,郭文臣,郭洪生;东芝TCT-600HQCT机图像重建系统故障1例[J];中国医学影像技术;2002年07期
9 汪元美,吕维雪;多准则图像重建的神经网络实现[J];通信学报;1992年05期
10 刘鹏翔;季凯帆;邓辉;梅盈;柳翠寅;卫守林;戴伟;王锋;;一种全共享低交换并行高分辨太阳图像重建方法[J];科学通报;2018年02期
11 吴新杰;李红玉;梁南南;;卷积神经网络在ECT图像重建上的应用[J];辽宁大学学报(自然科学版);2018年01期
12 朱俊林;;基于约束最小二乘法的CT图像重建[J];临床医学研究与实践;2018年29期
13 谭毅;;不同采样率对光声图像重建的影响[J];应用激光;2016年01期
14 田跃忠;;东芝Aquilion 64层螺旋CT机图像重建故障维修[J];医疗装备;2010年04期
15 王振军,王珺琛,曹英杰;东芝Asteion/VR螺旋CT图像重建的原理及故障维修[J];医疗设备信息;2004年11期
16 黄性芳;;基于梯度旋转的局部分块图像重建[J];江苏第二师范学院学报;2017年12期
17 赵志升;张晓;梁俊花;叶永飞;;融入背景差分连续重构的心脏医学图像重建[J];科技通报;2015年08期
18 王时庆,吴新淮;Siemens Somatom Plus 4 Expert CT机图像重建故障分析与检修[J];医疗卫生装备;2001年03期
19 霍启正;;Kalman滤波在ECT图像重建中的应用[J];电子技术与软件工程;2019年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张挺;朱双华;;一种基于多点地质统计法的图像重建方法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
2 张德斌;王石;马天予;刘亚强;姚树林;;基于Origin Ensembles原理的PET系统新型图像重建方法[A];中国医学装备协会第二十六届学术与技术交流年会论文汇编[C];2017年
3 张唯;;正在开发的三维旋转血管造影图像重建工作站及在神经介入方面的应用(摘要)[A];中华医学会医学工程学分会第一次医学影像设备应用技术研讨会论文集[C];1999年
4 张宇;唐志列;吴泳波;谢家兴;代芬;赵文锋;;多种光声图像重建方法研究[A];中国光学学会2011年学术大会摘要集[C];2011年
5 李灿;张雄伟;刘家金;;PET图像重建方法的比较研究[A];中华医学会第九次全国核医学学术会议论文摘要汇编[C];2011年
6 魏龙;;正电子成像技术现状及发展[A];第十届全国正电子湮没谱学会议论文集[C];2009年
7 张海南;汤日杰;蔡霜;;基于16层CT的4D图像重建及其肺癌放疗中的应用[A];2009中华医学会影像技术分会第十七次全国学术大会论文集[C];2009年
8 张海南;汤日杰;张书旭;蔡霜;彭俊琴;张爱芳;;4维CT图像重建及其肺癌调强放疗中的应用[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年
9 李琳;单保慈;魏龙;刘力;;Micro-PET数据重组与图像重建[A];第九届全国正电子谱学会议论文集[C];2005年
10 王得水;常宇;高斌;轩艳娇;马鑫蕊;张娅;;基于CT图像重建的心室模型及有限元法分析[A];第十届全国生物力学学术会议暨第十二届全国生物流变学学术会议论文摘要汇编[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张伶俐;有限角及低信噪比CT图像重建的优化模型与算法研究[D];重庆大学;2018年
2 李丹;基于l_0范数约束的稀疏优化算法及其在图像重建中的应用[D];哈尔滨工业大学;2018年
3 刘明明;基于单张图像的室内场景建模技术研究[D];南京大学;2019年
4 EBTESAM MOHAMEED ALHARBI;基于暗原色优先的图像去雾算法研究[D];华南理工大学;2018年
5 张宇;医学层析图像重建和生物组织光传输的研究[D];天津大学;2004年
6 孙雪楠;数值逼近在CT图像重建中的应用[D];吉林大学;2005年
7 田毅;基于状态空间理论的ECT图像重建[D];浙江大学;2006年
8 王静;面向复杂产品的工业CT图像重建与分析技术[D];西北工业大学;2004年
9 袁泽寰;跨图像视觉语义的挖掘研究[D];南京大学;2017年
10 贾梦宇;近场光子输运理论及薄层光学层析非线性图像重建研究[D];天津大学;2017年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘杰;深度学习在定量磁化率图像重建中的应用[D];华东师范大学;2019年
2 焦兴洋;基于鸽视顶盖LFP信号的图像重建软件系统设计与实现[D];郑州大学;2019年
3 马思汉;CT图像重建方法及造影剂研究[D];兰州大学;2019年
4 张鹏程;基于块稀疏的电阻抗成像方法研究[D];天津工业大学;2019年
5 谢丰;RGB-D图像协同显著目标计算方法研究[D];安徽大学;2019年
6 宣经纬;基于GPU并行计算的太阳自适应光学图像斑点重建技术实现[D];中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所);2019年
7 孟杞凤;基于磁感应断层成像技术的CFRP缺陷评价方法研究[D];南昌航空大学;2019年
8 苗立;离心机粒子分布检测的无线阻抗层析成像系统开发及实验验证[D];西安理工大学;2019年
9 张馨;ERT传感器优化及图像重建[D];沈阳工业大学;2019年
10 王刚;基于Linux的嵌入式ECT系统研究[D];沈阳工业大学;2019年
中国重要报纸全文数据库 前3条
1 赵熙熙;[N];中国科学报;2012年
2 沈小平;[N];医药经济报;2001年
3 本报记者 吴苡婷;[N];上海科技报;2016年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978


{bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育app}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育}| {bcksports}| {bck官网}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育}| {bckbet}| {bcksports}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bck体育}| {bckbet}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bcksports}| {bck官网}| {bck}| {bck体育官网}| {bcksports}| {bck体育下载}| {bck体育app}| {bckbet}|
{uc8}| {uc8体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐城}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8老虎机}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {uc8彩票}| {uc8}| {uc体育}| {UC体育}| {UC8娱乐城}| {uc8}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {uc8}| {uc体育}| {uc8体育}| {UC体育}| {uc8官网}| {uc8老虎机}| {UC8娱乐}| {UC8娱乐城}|