基于光子计数器能谱响应优化的能谱CT造影剂K边缘分解方法

受到光子计数探测器(PCD)电荷共享、光子逃逸以及散射等效应的影响，在K边缘附近的入射能谱在探测器下会产生失真，降低了能谱CT的重建和材料分解性能。为此，提出了基于能谱恢复优化的投影域K-edge材料分解算法。该方法由两个步骤组成：首先，对探测器的能量响应函数(Energy Response Function, ERF)进行建模，通过MLEM方法恢复入射能谱；然后，基于恢复的投影数据进行能谱CT的K边缘重建和材料分解，得到造影像和组织像的正确分布。碘造影剂的仿真实验表明，能谱恢复较好地实现了造影剂与组织的图像分离，可以有效地提高K边缘重建图像中碘造影剂信号，提升能谱CT的造影剂分辨能力。     

一种新的多聚焦彩色图像融合方法

彩色空间变换法是图像融合的经典算法之一,本文提出了一种彩色空间变换与小波变换结合的多聚焦图像融合算法,发挥了两种变换算法的优点。算法首先把源图像变换到YIQ空间,对所有图像的各个颜色分量进行小波分解;对小波分解后的高低频分量采取不同的融合规则,构造小波系数;然后以亮度Y分量作为衡量标准,通过一致性检测得到融合系数;最后进行小波逆变换,再进行YIQ反变换得到融合后的图像。对比实验结果表明,此方法的最佳小波分解层数为2层。最佳小波分解层数越少,图像融合的计算量越小。该方法在减少计算量的同时,也提高了融合质量。融合图像平滑自然,具有很好的视觉效果。     

一种脉搏波小波降噪算法

目的采样得到的脉搏波信号信噪比较低，这给后续研究带来了困难，因此消除噪声的干扰是准确进行相关医学测量的关键前提。本文提出一种基于小波变换的脉搏波阈值去噪改进算法。方法依据了高频系数方差在不同尺度下的分布特征，提出了一种自适应确定分解层数方法；针对恒定偏差与不连续问题，提出在阈值邻域范围内线性收缩至零的阚值函数。结论实验结果表明该方法可以快速有效地分离脉搏波信号和噪声，为准确监测脉搏波信号奠定了基础。     

能谱CT图像重建算法研究

能谱CT所获取的是多个能谱(或能段)的X射线穿过被测物体的扫描数据。与传统CT扫描数据相比,这些数据中包含着更多的被测物体信息。基于基材料分解算法,能谱CT可重建被测物体的多个基材料图像,以及由基图像线性组合表示的虚拟单能图像,并由此进行物体成分识别和定量化分析。近年来,能谱CT成像的相关理论、技术、器件和系统都在快速发展,其应用领域也在日益扩大。本文在介绍能谱CT的数据采集模式、基材料分解数学模型的基础上,综述基于基材料分解的能谱CT图像重建算法的分类及各类算法的优缺点和适用性等,并探讨需要进一步研究的相关问题。     

基于压缩感知的双能CT不完备数据重建算法优化研究

本文针对基于压缩感知理论的双能CT不完备数据重建算法,分别提出了提高重建质量和缩短重建用时的优化方案。一方面,可以通过改进迭代过程中步长和角度的选取提高重建质量;另一方面,可以通过采用GPU技术进一步提高重建速度。初步实验结果表明,不同步长和角度的选取将直接影响重建图像质量,使用GPU技术后的重建算法可将完整重建一次的耗时从数十分钟缩短至几秒钟。因此,如能改善这两个优化方向,基于压缩感知理论的双能CT不完备数据重建算法的重建性能将进一步得到提升。     

基于小波变换极大模的多模医学图像融合

多模态医学图像融合由于其对医学临床诊断的意义已引起广泛的关注,基于图像边缘特性的融合方法逐渐成为研究的重点。本文提出了一种基于离散二进小波变换的多尺度边缘检测和图像融合的方法,实现了特征级图像融合。不同于以往的从极大模值点直接重建图像,本文的算法利用极大模值点建立有效的融合规则,然后从融合的小波系数重构信号。融合图像的交互信息和峰值信噪比等检测指标表明此方法优于传统融合算法。     

一种基于小波变换的图像复原方法

本文描述了一个基于小波的图像复原方法,该方法首先将图像和运算用小波表示,得到退化模型的多分辨率稀疏矩阵表示法,使用该法我们得到一个多级正则化图像复原算法,并可有效地进行平滑约束。最后,我们对所提算法进行了验证,取得了较好的结果。     

基于图像自适应融合的超分辨率重建算法

本文提出了一种基于图像块自适应融合的序列图像超分辨率重建算法。算法使用低分辨率序列图像中的互补信息重建生成高分辨率图像。为了保证重建初始估计尽可能接近真实场景,配准后的序列图像按照图像块梯度信息自适应的融合生成高分辨率初始估计图像。算法采用误差反向投影的方法对高分辨率图像迭代校正,生成超分辨率重建最终结果。实验证明,本文提出的超分辨率重建算法能够在增加图像细节信息的同时重建出更加自然真实的高分辨率图像。     

基于全变分与交替保边扩散平滑的稀疏角度CT重建算法

通过全变分(TV)正则化重建CT图像,虽然在一定程度上可以有效地提高图像重建质量,但在图像边缘存在过度平滑的现象。因此,本文基于TV算法,结合保边延拓和平滑算法(AEDS)的保边性能,提出一种用于稀疏图像重建的双约束迭代CT重建算法。通过使用TV算法和AEDS算法,对重建图像进行稀疏正则化,以更好地抑制噪声,达到边缘保护的效果。经实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,保留了图像更多细节及边缘结构,提高了重建图像质量。     

高能数据缺失下的双能CT重建算法实验研究

随着全球恐怖主义事件数量的逐年递增,公共安全问题越来越受到各国的重视,对安检系统的需求也越来越高。具有高精度物质识别特性的双能CT检测系统一直被认为是防范恐怖事件发生的最有效工具之一。但目前最典型的伪双能CT成像系统是由高低能量不同的两层全采样探测器单元组成。大量探测器单元的使用大大提升了系统成本,阻碍了大规模商用。2013年,我们提出了一种基于压缩感知理论的双能CT不完备数据重建算法,该算法仅利用少数高能探测器缺失数据即可实现图像质量相当的重建过程,模拟实验初步验证了算法的有效性。本文进一步使用在双能CT物品机上采集的真实数据验证算法的有效性。实验结果表明,在确保双能CT重建图像质量的前提下,使用基于压缩感知理论的双能CT不完备数据重建算法可以将双能CT探测器成本降低25％。     

改进的自适应阈值小波图像抑噪算法

深入分析VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的原理,本文提出了一种改进的自适应阈值图像抑噪算法。该算法根据噪声在不同的小波分解尺度下呈现出不同的特性,估计每层的噪声方差,从而确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行抑噪。实验结果表明,与传统的均值滤波、中值滤波、VisuShrink阈值法、自适应多阈值法、NormalShrink法、自适应阈值小波去噪法相比较,改进算法所得图像的视觉效果和峰值信噪比均得到改善。     

旋转数字减影血管造影与磁共振血管造影在动脉瘤诊断中的应用对比

目的:探析旋转数字减影血管造影（rotational digital subtraction angiography,R-DSA）与磁共振血管造影（magnetic resonance angiography,MRA）在动脉瘤诊断中的应用。方法:临床收集我院2010年至2015年收治的可疑颅内动脉瘤待查患者110例,所有患者均进行R-DSA与MRA检查,所有患者均签署知情同意书。诊断结果以介入或手术结果为“金标准”,比较MRA、R-DSA检查方法用于不同直径颅内动脉瘤的诊断率和准确度。结果:本组110例患者病灶情况均为单发,3D R-DSA、3D MRA两种检查方法的诊断符合率差异对比无统计学意义（P>0.05）;3D R-DSA法检测动脉瘤瘤体颈宽、纵径等指标显著高于3D MRA,差异有统计学意义（P<0.05）;3D MRA、3D R-DSA检测瘤颈>2.8 mm组动脉瘤差异有统计学意义（P<0.05）,检测瘤颈≤2.8 mm组动脉瘤与总体检出结果之间差异显著（P<0.05）。结论:颅内动脉瘤应用MRA检查具有快速、无创、准确率高等优越性,对颅内动脉瘤的诊断具有重要的应用价值。     

基于光线投射的锥束CT正投影算法研究

计算机断层成像（computed tomography,CT）作为一种现代成像技术已经被广泛应用于医学诊断、工业无损检测等领域。在研究CT重建算法的过程中,正投影模拟数据是必不可少的一部分。本文提出一种基于光线投射算法的圆轨迹锥束扫描模式下的正投影算法,并结合CUDA（compute unified device architecture,统一计算设备架构）技术,实现了GPU（graphics processing unit,图形处理器）加速正投影计算。通过与传统的正投影算法相比,本文算法在投影图像质量上有一定的提高,并具有更高的计算效率。     

满三维图像重建的卷积反投影算法

本文用构造δ序列的方法,给出了一种n维Radon变换反演的卷积反投影算法,证明了该算法在图像的连续点收敛于原图像,当n=2时,就是广泛用于图像重建的卷积反投影算法,由此也给出了卷积反投影方法收敛性的另一种推导。当n=3时,是新的满三维重建的卷积反投影算法,由于三维反演公式具有局部性,该算法对研究三维局部重建有启示。并基于三维情形,利用模拟数据进行了数值仿真,说明该算法是一种有效的三维图像重建算法。     

一种基于局部能量的图像融合方法

本文提出了一种基于局部能量的自适应图像融合方法。首先对原始图像进行小波分解,得到低频和高频子图像。然后分别计算高频子图像的局部能量,再根据不同图像的相应局部能量,计算局部能量熵,并根据值局部能量熵构造融合系数,从而实现图像融合。最后通过小波反变换,得到完整的融合。实验结果表明该方法有较好的融合效果。     

一种基于立体像对稠密匹配的三维重建方法

为了提高三维重建的性能,提出了一种新的基于立体像对稠密匹配的三维重建方法。该方法首先采用SIFT算法提取立体像对的特征点,并通过特征点的相似性判定进行特征匹配,然后从中选取种子点,并对种子点进行区域传播稠密匹配,再用对称对极点距离法消除误匹配得到精确匹配点对,然后利用摄像机矩阵计算出对应点的空间三维坐标,最后通过三角剖分和纹理渲染重建出三维模型。真实图像实验结果表明,这种重建方法显著优化了现有的基于稠密匹配算法的三维重建,且其效率和精度远远优于传统的基于稀疏匹配的重建方法。     

Automated Parameter Selection for Accelerated MRI Reconstruction via Low-Rank Modeling of Local k-Space Neighborhoods

PurposeImage quality in accelerated MRI rests on careful selection of various reconstruction parameters. A common yet tedious and error-prone practice is to hand-tune each parameter to attain visually appealing reconstructions. Here, we propose a parameter tuning strategy to automate hybrid parallel imaging (PI) – compressed sensing (CS) reconstructions via low-rank modeling of local k-space neighborhoods (LORAKS) supplemented with sparsity regularization in wavelet and total variation (TV) domains.MethodsFor low-rank regularization, we leverage a soft-thresholding operation based on singular values for matrix rank selection in LORAKS. For sparsity regularization, we employ Stein's unbiased risk estimate criterion to select the wavelet regularization parameter and local standard deviation of reconstructions to select the TV regularization parameter. Comprehensive demonstrations are presented on a numerical brain phantom and in vivo brain and knee acquisitions. Quantitative assessments are performed via PSNR, SSIM and NMSE metrics.ResultsThe proposed hybrid PI-CS method improves reconstruction quality compared to PI-only techniques, and it achieves on par image quality to reconstructions with brute-force optimization of reconstruction parameters. These results are prominent across several different datasets and the range of examined acceleration rates.ConclusionA data-driven parameter tuning strategy to automate hybrid PI-CS reconstructions is presented. The proposed method achieves reliable reconstructions of accelerated multi-coil MRI datasets without the need for exhaustive hand-tuning of reconstruction parameters.     

Combining stereotactic angiography and 3D time-of-flight magnetic resonance angiography in treatment planning for arteriovenous malformation radiosurgery

Purpose: This study was initiated to evaluate the advantages of using three-dimensional time-of-flight magnetic resonance angiography (3D TOF MRA), as an adjuvant to conventional stereotactic angiography, in obtaining three-dimensional information about an arteriovenous malformation (AVM) nidus and in optimizing radiosurgical treatment plans.

Methods and Materials: Following angiography, contrast-enhanced MRI and MRA studies were obtained in 22 consecutive patients undergoing Gamma Knife radiosurgery for AVM. A treatment plan was designed, based on the angiograms and modified as necessary, using the information provided by MRA. The quantitative analysis involved calculation of the ratio of the treated volume to the MRA nidus volume (the tissue volume ratio [TVR]) for the initial and final treatment plans.

Results: In 12 cases (55%), the initial treatment plans were modified after including the MRA information in the treatment planning process. The mean TVR for the angiogram-based plans was 1.63 (range 1.17–2.17). The mean coverage of the MRA nidus by the angiogram-based plans was 93% (range 73–99%). The mean MRA nidus volume was 2.4 cc (range 0.6–5.3 cc). The MRA-based modifications resulted in increased conformity with the mean TVR of 1.46 (range 1.20–1.74). These modifications were caused by MRA revealing irregular nidi and/or vascular components superimposed on the angiographic projections of the nidi. In a number of cases, the information from MRA was essential in defining the nidus when the projections of the angiographic outlines showed different superior and/or inferior extent of the nidus. In two cases, MRA revealed irregular nidi, correlating well with the angiograms and showed that the angiographically acceptable plans undertreated 27% of the MRA nidus in one case and 18% of the nidus in the other case. In the remaining 10 cases (45%), both MRI and MRA failed to detect the nidus due to surgical clip artifacts and the presence of embolizing glue.

Conclusions: The 3D TOF MRA provided information on irregular AVM shape, which was not visualized by angiography alone, and it was superior to MRI for defining the AVM nidus. However, when imaging artifacts obscured the AVM nidus on MRI and MRA, angiography permitted detection of AVM. Utilizing MRA as a complementary imaging modality to angiography increased accuracy of the AVM radiosurgery and allowed for optimal dose planning.