非局部平均迭代修正的稀疏角度CT凸集投影重建

鉴于非局部平均(nonlocal means.NL-means)滤波后的图像质量大幅提升,本文提出一种非局部平均迭代修正的稀疏角度CT凸集投影(projection onto convex set,POCS)重建方法.新方法采用两相式重建策略:首先对CT稀疏投影数据采用POCS算法进行重建,以获得满足数据一致性及非负性约束的重建图像;随后由POCS重建图像导引非局部平均对其进行优化修正,以消除图像中的高频噪声,保持图像边缘,减少条形伪影,达到提升图像质量的目的.两相交替进行,直至满足某一终止准则.仿真实验表明,本文提出的非局部平均迭代修正稀疏角度CTPOCS重建算法,可有效抑制重建图像噪声和条形伪影,大幅提高重建图像质量.     

基于多尺度小波残差网络的稀疏角度CT图像恢复

目的 稀疏角度CT具有加速数据采集和减少辐射剂量的优点。然而,由于采集信息的减少,使用传统滤波反投影算法（FBP）进行重建得到的图像中伴有严重的条形伪影和噪声。针对这一问题,本文提出基于多尺度小波残差网络（MWResNet）对稀疏角度CT图像进行恢复。方法 本网络中将小波网络与残差块相结合,用以增强网络对图像特征的提取能力和加快网络训练效率。实验中使用真实的螺旋几何CT图像数据“Low-dose CT Grand Challenge”数据集训练网络。通过观察图像表征和计算定量参数的方法对结果进行评估,并与其他现有网络进行比较,包括图像恢复迭代残差卷积网络（IRLNet）,残差编码解码卷积神经网络（REDCNN）和FBP卷积神经网络（FBPConvNet）。结果 实验结果表明,本文提出的多尺度小波残差网络优于其余对比方法。结论 本文提出的MWResNet网络能够在保持稀疏角度CT图像边缘细节信息的同时有效抑制噪声和伪影。     

基于圆扫描轨迹的锥形束CT重建与环形伪影消除

FDK算法由于其数学表达简单,实现简单、快速,是目前基于圆扫描轨迹的锥形束CT（Cone-beam CT,CBCT）重建的主流算法。但CBCT采集系统固有的机械误差和在大锥角的情况下,重建图像会引入各种伪影。本文利用体模投影图像、老鼠投影数据和VARIAN23EX医用直线加速器采集的真实人体投影数据对FDK算法进行了验证,并提出了一种快速精确消除重建后图像环形伪影的方法,该方法能精确的定位出环形伪影,并不受环形伪影宽度大小的约束,能最大限度的保全原有图像信息。     

基于噪声水平估计的低剂量螺旋CT投影数据恢复

目的 构建任意低剂量水平下螺旋CT投影数据恢复模型。方法 首先,利用噪声估计模块估计任意低剂量水平的投影数据噪声方差图;然后利用估计出的噪声方差图指导投影数据进行恢复,即投影数据恢复模块;最后,采用滤波反投影算法进行图像重建。其中,噪声估计和投影数据恢复模块采用三维小波残差密集群网络结构,并利用非对称损失和全变分正则化进行约束。为验证方法的有效性,利用不同恢复模型分别对1/10、1/15常规剂量CT图像进行恢复,并与现有CT图像恢复网络IRLNet、REDCNN、MWResNet进行对比实验。 结果 在定量指标对比方面,本文提出的螺旋CT投影数据恢复方法相比于其他图像域恢复方法,结构相似性提升5.79%~17.46%（P<0.05）;临床影像医师图像质量评分结果显示,评分比其他方法高7.19%~17.38%（P<0.05）。结论 本文提出的投影数据恢复模型能够有效抑制不同低剂量水平投影数据中的噪声和伪影,重建得到组织结构完整、高分辨率的CT图像。     

螺旋CT图像锥形伪影的模拟与实验

目的研究螺旋CT插值算法引起的锥形伪影的特征。方法根据插值算法和反投影重建基本原理建立重建图像的数学模型,阐明锥形伪影与扫描参数和被扫描物属性的函数关系;采用自制体模在SiemensPlus4扫描仪上进行实验验证。结果理论分析发现,伪影占图像的比重与扫描仪机架旋转1周的进床距离和锥形体模半锥角的正切值成正比,与重建位置的体模半径成反比。体模实验结果与理论分析相符。结论插值算法引起的锥形伪影与扫描参数和被扫描物属性存在确定关系。     

多层螺旋CT图像伪影的探讨

目的对多层螺旋CT图像伪影的成因及其影响因素进行分析。方法收集CT图像伪影的病例，并把它们分别整理归类；采用螺旋扫描方式，对CT质控模体进行扫描，分别改变层厚、螺距、重建间隔和模体位置，对阶梯状伪影进行分析。结果阶梯状伪影的大小与重建间隔和模体位置有关，不仅随层厚的增加而增大，也随螺距的增大而增大。结论CT伪影种类繁多，选择正确的扫描方法和参数，对于避免伪影的产生十分重要。     

多层螺旋CT图像伪影的探讨

目的对多层螺旋CT图像伪影的成因及其影响因素进行分析。方法收集CT图像伪影的病例，并把它们分别整理归类；采用螺旋扫描方式，对CT质控模体进行扫描，分别改变层厚、螺距、重建间隔和模体位置，对阶梯状伪影进行分析。结果阶梯状伪影的大小与重建间隔和模体位置有关，不仅随层厚的增加而增大，也随螺距的增大而增大。结论CT伪影种类繁多，选择正确的扫描方法和参数，对于避免伪影的产生十分重要。     

低剂量CT图像恢复的研究进展

目的:探讨了低剂量CT图像恢复的研究进展.方法:从低剂量CT研究的价值与面临问题、图像去噪算法、投影数据解析重建和迭代重建四个角度,阐述了低剂量技术的优缺点和图像恢复算法的发展趋势.结果:最新图像恢复算法的不断涌现,有效去除了低剂量CT投影数据噪声,提高了图像质量,确保了诊断的准确性.结论:尽管每种算法均有自身局限性,但仍然为低剂量CT成像技术降低了患者辐射剂量,并为更深广的诊断需求提供了可能.     

基于运动补偿的压缩感知4D-CBCT优质重建

受硬件限制,4D-CBCT成像中单个呼吸相位对应投影数目过少,而相应的常规解析算法重建图像中充斥着大量噪声和伪 影。为解决此问题,鉴于当前呼吸相位图像可以通过其它呼吸相位图像运动补偿获取,本文中我们提出一种利用多相位投影数 据重建4D-CBCT的策略。本文中我们构建了包含基于多相位投影数据的保真项和基于压缩感知理论的全变分正则化的代价 函数。对于投影数据保真项的设计,不再局限于当前相位投影数据,而是利用多个相位投影数据通过变形的成像模型联合构 建。对于复杂代价函数的优化,我们利用GPBL（Gradient-Projection-Barzilai-Linesearch, GPBL）算法来实现。物理体模及临床 数据实验结果表明,相对于解析算法及代数迭代全变分约束算法,新方法在噪声和伪影的抑制方面有上佳表现,引入不同相位 图像间的关联信息并未引入新的伪影和运动模糊。     

低剂量CT图像恢复的研究进展

目的:探讨了低剂量CT图像恢复的研究进展。方法:从低剂量CT研究的价值与面临问题、图像去噪算法、投影数据解析重建和迭代重建四个角度,阐述了低剂量技术的优缺点和图像恢复算法的发展趋势。结果:最新图像恢复算法的不断涌现,有效去除了低剂量CT投影数据噪声,提高了图像质量,确保了诊断的准确性。结论:尽管每种算法均有自身局限性,但仍然为低剂量CT成像技术降低了患者辐射剂量,并为更深广的诊断需求提供了可能。     

低剂量脑灌注CT图像恢复方法:基于先验图像约束扩散张量

目的 为减少脑灌注CT检查的辐射剂量,本文提出了一种基于先验图像约束扩散张量的低剂量脑灌注CT图像恢复方法。方法 脑灌注CT图像之间存在丰富的结构冗余信息,高质量的先验图像可以作为结构互补信息引入到低剂量脑灌注CT图像恢复过程中,抑制低剂量脑灌注CT图像中的噪声和伪影。首先,分别计算出先验图像和低剂量脑灌注CT图像的扩散张量,然后构造先验图像约束的扩散张量,并利用新构建的扩散张量对低剂量脑灌注CT图像进行滤波。结果 在数值体膜实验中,本文方法得到的CBF参数图像的SSIM值与FBP算法相比提高了63%。在临床实验中,本文方法得到的CBF参数图像的SSIM值 与FBP算法相比提高了45%。结论 数值体膜和临床数据实验结果表明本文方法在抑制低剂量脑灌注CT图像噪声和伪影的同时可以保持图像的结构细节特征,并且可以获取准确的脑血流动力学参数图像。     

数据冗余信息引导的低剂量心肌灌注CT成像方法

目的心提出一种数据冗余信息引导的低剂量心肌灌注CT成像方法。方法考虑到心肌灌注CT图像帧内含有丰富的结 构冗余性,且帧间具有高度的相似性,本文提出基于非局部均值滤波（NLM）和全变分（TV）混合框架的惩罚加权最小二乘 （PWLS）图像重建模型,简称为PWLS-aviNLM-TV。该模型利用了帧间结构相似性和帧内数据冗余性,能有效消除重建图像中 的噪声和伪影,提高灌注序列图像帧内空间分辨率与帧间时间分辨率。结果PWLS-aviNLM-TV相比PWLS-TV和PWLSaviNLM 能更好地去除心肌灌注图像中的噪声和伪影,同时较好保持图像边缘和细节信息,进而有效区分缺血心肌与正常心 肌。结论数据冗余信息引导的重建算法可有效改善低剂量心肌灌注CT成像质量,更好地为临床影像诊断服务。     

基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建

目的 提出基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建方法.方法 首先,通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,然后基于全广义变分正则化模型对变换后的Gaussian型数据进行噪声去除.最后,对去噪的结果进行Anscombe逆变换后实现传统的滤波反投影(FBP)CT重建.结果 数值体膜实验结果表明本文提出的方法可以大大地改进重建图像的质量.FBP方法重建的Clock和Shepp-Logan体膜图像的信噪比分别为17.752 dB和19.379 dB,本文方法重建的图像的信噪比提高到24.0352 dB和23.4181 dB.FBP方法重建方法重建的Clock和Shepp-Logan体膜图像的均方误差分别为0.86%和0.58%,本文方法重建的图像的均方误差降低到到0.2%和0.23%.结论 本文方法可以在投影数据不满足分段常数假设的前提下去除噪声和条形伪影,从而提高低剂量CT图像重建质量.     

一种新的基于纠正正弦图探测值的PET图像Bayesian重建算法

目的 提出一种新的耦合反馈(CF)修改观测值的迭代模型以进一步改进正电子发射成像(PET)的Bayesian重建.方法 在PET重建的迭代过程中,此种负反馈迭代算法利用最近的一次重建图像来更新有噪声的探测到的发射正弦图数据.对此重建图像的相关操作包括线性滤波、维纳滤波和对重建图像的投影.研究中使用的正弦图数据来自模拟体模数据.结果 实验及对于重建图像的视觉和量化比较表明,所提出的新的重建算法要优于传统的Bayesian重建,能够进一步提高PET图像的质量.结论 文中提出的修改观测值的CF迭代模型能够在一定程度上改善原始测量数据,能够应用于PET图像重建或其他原始数据噪声较大的重建问题.     

基于三维运动轨迹的高分辨显微CT环状伪影去除方法

环状伪影主要源于高分辨显微CT圆轨迹重建,严重的环状伪影会影响重建图像的后续处理及量化分析。为了避免环状伪影引起的图像退化,本文提出了一种基于三维运动轨迹的高分辨显微CT采集与重建的方法。该方法以高分辨显微CT现有结构为基础,利用旋转台和三维平移台形成待测对象的三维空间运动。首先,基于Insight Segmentationand Registration Toolkit平台,模体数据进行配准获取位移矩阵。随后按照设定的三维运动轨迹获得单圈投影数据,最后使用位移矩阵参数进行FDK重建去除环状伪影。本文对含有环状伪影的仿真数据以及实际数据进行了实验,结果表明,该环状伪影去除方法具有去除效果明显、不改变图像分辨率、重建速度快的特点,且适用于各种锥束CT成像系统。     

低管电压联合迭代重建技术在脑血管CT成像中的应用

目的：探讨脑血管CT成像中管电压联合迭代重建与图像质量及剂量间的关系,以确定最优管电压和迭代重建的参数。方法：利用ATOM 701-D型成年男性仿真人头颅模型,配置碘水混合造影剂自制脑血管。采用320排容积CT以80、100、120 k V管电压分别联合自适应迭代降剂量技术（AIDR 3D）迭代重建4个等级（off、mild、standard、strong）共12种方案,按管电流等其他参数不变进行颅脑单圈扫描,记录辐射剂量。获得横断面血管CT值及噪声、血管周边脑组织CT值及噪声、信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。采用单因素方差分析比较不同管电压扫描及不同迭代算法水平重建对图像质量的影响。结果：管电压100k V时较120 k V时容积CT剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）及有效剂量E分别降低39.29%、39.52%和39.42%;管电压80 k V时较120 k V时CTDIvol、DLP及E分别降低66.88%、67.02%和67.31%。管电压一定,不同迭代水平重建时：血管噪声、血管周边脑组织噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义（均P〈0.05）;血管CT值及血管周边脑组织CT值差异均无统计学意义（均P〉0.05）。迭代重建水平一定,不同管电压扫描时：血管CT值、血管噪声差异均有统计学意义（均P〈0.05）;血管周边脑组织CT值、SNR、CNR差异均无统计学意义（均P〉0.05）;血管周边脑组织噪声在AIDR 3D off和mild水平时差异有统计学意义（P〈0.05）,在standard和strong水平时差异无统计学意义（P〉0.05）。结论：100 k V管电压扫描联合standard或strong水平的迭代重建算法会获得较高质量的脑血管成像。     

基于深度学习的重建算法在健康志愿者肝脏低剂量薄层CT检查中的应用研究

  目的  比较基于深度学习（deep learning, DL）的重建算法、滤波反投影（filtered back projection filtering, FBP）重建算法和迭代重建（iterative reconstruction, IR）算法,探讨DL重建算法在健康志愿者肝脏低剂量薄层CT检查中临床应用的可行性。  方法  采用联影160层CT对直径180 mm的标准水模进行扫描,比较DL、FBP和IR算法的噪声功率谱。前瞻性纳入健康志愿者100例,其中常规剂量组（normal dose, ND）50例、低剂量组（low dose, LD）50例。ND组采用IR算法;LD组分别采用DL、FBP和IR算法。使用单因素方差分析比较ND-IR、LD-FBP、LD-IR和LD-DL 4组的肝CT值、肝噪声、肝信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）、对比噪声比（contrast noise ratio, CNR）和质量因数（figure of merit, FOM）。采用Kruskal-Wallis检验比较4组图像的解剖结构主观评分。  结果  DL噪声功率谱平均峰值最低,形态与中等迭代等级IR算法相似。ND-IR、LD-FBP、LD-IR和LD-DL的肝CT值差异无统计学意义,LD-DL的噪声低于LD-FBP、LD-IR和ND-IR（P<0.05）,LD-DL的SNR、CNR和FOM均高于LD-FBP、LD-IR和ND-IR（P<0.05）。LD-DL解剖结构的主观评分均与ND-IR无明显差异（P>0.05）,且均高于LD-FBP和LD-IR（P<0.05）。LD组相对于ND组减少约50.2%辐射剂量。  结论  噪声形态与临床常用的中等迭代等级IR相近的DL算法降噪能力高于IR,与FBP相比噪声形态较平滑但降噪能力大幅提高,在健康志愿者肝脏低剂量薄层CT检查中可获得肝脏常规剂量厚层CT的图像质量。     

640层 CT 冠状动脉造影 AIDR3D 重建算法的图像质量及辐射剂量评价

目的：评价640层 CT 冠状动脉造影（CTCA）三维自适应迭代剂量降低（AIDR3D）重建算法的图像质量及辐射剂量。方法连续性84例患者接受640层 CT 自动曝光扫描冠状动脉造影检查,在图像后处理工作站分别采用 AIDR3D、滤波反投影（FBP）算法对扫描的原始图像数据进行重建。2位不知道临床信息及重建算法并且富有经验的影像科医生独立测量、计算2种重建算法 CTCA 的图像噪声、信噪比和对比噪声比,4等级法定性评价 CTCA 的图像质量。根据 CT 机扫描输出的剂量长度乘积计算辐射剂量。统计分析比较2种重建算法 CTCA 的定量及定性图像质量。结果AIDR3D 重建算法 CTCA 的图像噪声为（27．20±4．40）HU,较 FBP（60．00±12．40）HU 减少了46．10％,信噪比21．10±5．10较 FBP 11．40±2．80提高了84．70％,对比噪声比24．70±5．10较 FBP 13．50±3．20提高了82．20％,二者比较均差异有统计学意义（P ＜0．05）。AIDR3D 重建算法冠状动脉近部、中部、远部的图像质量定性评价分数分别为（3．90±0．30）、（3．70±0．50）、（3．60±0．60）分,均高于 FBP[分别为（2．60±0．60）、（2．30±0．60）、（2．10±0．70）分],二者比较均差异有统计学意义（P ＜0．05）。AIDR3D、FBP 重建算法可以用于诊断的冠状动脉总段数分别为1216段（96．50％）、504段（40．00％）,二者比较差异有统计学意义（P ＜0．05）。平均有效辐射剂量为（2．10±1．00）mSv。结论640层 CTCA AIDR3D 重建算法不仅较常规的 FBP 重建算法的图像噪声显著减少,定量及定性图像质量均明显提高,而且有效辐射剂量低。