投影旋转间隔对CT重建图像的影响

目的探讨CT扇形束扫描的投影旋转间隔对成像时间、成像质量以及图像重建计算齄的影响。方法采用Matlab软件编程,实现对仿真模型的投影数据取得、图像反投影重建,外将此方法用于实际颅脑的CT图像进行投影和反投影重建验证。结果本文通过对模型图像重建研究,得到了投影及重建过程中投影旋转间隔对成像时间、成像质量以及图像重建计算量的影响因素。结论在扇形束投影CT的成像过程中,投影旋转间隔在〈2°的范围内会对成像时间、成像质苗以及计算量产生较小影响。     

Micro CT投影图像噪声的去除

目的:研究Micro CT投影图像噪声的去除,提高Micro CT系统重建图像的质量.方法:分析了Micro CT投影图像的噪声形成因素．提出了Micro CT投影图像校正的方法,分别针对随机噪声、暗场、光场、响应不一致和瑕疵像元进行了校正.结果:通过比较研究提出了一种简单实用的实际响应不一致校正,该方法结合了光场、暗电流、增益不一致校正,只一次循环就解决了3种校正,大大提高了算法效率,并通过实验证明了该校正方案的有效性.结论:该方法可有效去除MicroCT投影图像的噪声.提高Micro CT系统重建图像的质量,为后续三维重建等工作奠定良好的基础.     

X-CT图像数据采集的方向性

探讨X射线源在不同的角度范围内形成的投影对CT-图像重建时的影响,即投影数据采集的方向性.阐述重建一个X-CT图像要根据不同的CT结构,进行具体分析,根据图像重建的需要,决定数据采集的范围.     

基于自适应衰减滤波的CT图像去金属伪影混合算法

提出了一种CT去金属伪影的自适应衰减滤波混合算法。它先对金属区域投影数据进行自适应衰减和滤波,通过滤波反投影（FBP）重建图像,再利用原始投影数据对金属区域进行最大期望值（EM）重建,最后根据迭代重建的结果,对衰减和滤波后重建的图像中的金属区域进行补偿。仿真结果表明,该算法能有效去除条状伪影,完整地呈现金属物体的结构,并能保证金属物体周围的组织不失真。算法的计算复杂度较小,而且对包含多个金属物体的CT图像效果也较好。     

适于小动物研究的微型CT系统的研制

设计并实现了一套基于现有数字X射线成像系统的微型CT系统,提出了一种简单有效的旋转轴定位的方法,系统测试表明该方法可以实现旋转轴与图像中心的精确对准.通过对二维投影图进行重建,获得了样品高空间分辨率的三维图像,实验结果表明该系统可以用于小动物的研究.     

非局部平均低剂量CT的构建方法探究

低剂量CT的成像质量会发生明显的退化,而通过将CT扫描的图像数据与投影数据恢复进行有效的融合,可以对非局部低剂量CT进行有效的重建。首先通过数据的转化,有效的滤除投影数据的噪声,然后将滤过后的数据再次进行转化和滤过之后,进行投影图像的重建,最后再通过投影数据滤过后的图像进行矩阵的构建,并将矩阵用于CT图像的成像,该种构建方法可以有效的消除图像的噪声和抑制图像的伪影。     

COSEM图像重建方法的技术特点和应用

SPECT、正电子符合线路和PET图像质量受图像采集方法、射线在体内衰减以及图像重建方法等因素的影响。在假设图像采集方法和射线在体内衰减因素不变的情况下,由二维投影数据重建三维图像,由于重建方法不同会明显影响图像质量。COSEM和滤波投影（FBP）及代数迭代重建方法比较,能明显改进SPECT、正电子符合线路及PET图像的质量,特别是正电子符合线路和PET图像的质量。     

X-CT图数据采集的方向性

探讨X射线源在不同的角度范围内形成的投影对CT一图像重建时的影响，即投影数据采集的方向性。阐述重建一个X—CT图像要根据不同的CT结构，进行具体分析，根据图像重建的需要，决定数据采集的范围。     

基于FHT和MSBP的CT图像滤波反投影重建方法设计

滤波反投影算法（FBP）是商用CT系统中广泛使用的图像重建方法。在CT图像重建应用的场合，投影数据和目标函数都属于实数空间范畴。基于Fourier变换的重建方法涉及大量复数运算，是其在计算上的一个固有特点。与Fourier变换相比，Hartley变换以其实值变换的特点，在实数域能够替代Fourier变换，进行信号和图像的处理。MSBP方法是基于重建图像像素和投影射线之间在不同的投影方位上所存在的几何关系而提出的。将快速Hartley变换（FHT）算法和MSBP方法应用于CT图像的滤波反投影重建方法中，在保持精度不变的前提下，减少了所需的存储空间和计算量。     

颅内电极定位中的Zernike矩快速算法研究

目的减少颅内电极定位中多模图像Zernike矩的配准耗时,提升其配准精度。方法用几何中心法和Hough变换法对人脑CT和MRI图像进行几何参数和配准区域的计算,并根据人脑结构特点建立模型对算法有效性进行测试。本文分别应用骨架算法、颅骨提取法、腐蚀联合大津阈值法、边缘增强法、边缘增强联合腐蚀法、Bottom hat法、Sobel边缘提取法对人脑CT和MRI图像进行预处理。结果对于模型图像,Hough变换法和几何中心法测得的质心与实际质心坐标分别相差±1个像素和±5个像素,主轴误差范围均<3%。对于CT和MRI图像,几何中心法的计算结果更优,其质心点和主轴的计算误差范围分别可控制在周围5邻域内和±6%内。结论几何中心法和Hough变换法均能够很好地计算出模型图像几何参数和配准区域。对于CT和MRI图像,几何中心法的计算效果较好,Hough变换法的计算效果有待提升。