自适应图像全变差约束的有限角度CT重建算法

针对有限投影角度的CT图像重建问题,提出一种改进的基于自适应图像全变差（Total p Variation, TpV）约束的代数迭代重建算法。改进算法采用两相式重建结构,首先利用代数重建技术（ART）算法重建中间图像并做非负修正,然后利用自适应TpV正则项约束图像稀疏特性,进一步优化重建结果,其中正则项可根据图像区域特性自适应的调整决定平滑强度的参数p,两项交替进行直到满足收敛要求。本文应用经典的Shepp-Logan体模对改进算法进行仿真重建,以重建图像及其局部放大图作为主观分析依据,以profile图和归一化绝对距离值作为客观评估标准,与经典的ART-TV算法进行比较,对比分析重建结果发现:本文算法重建图像不仅与真实体模更接近,重建误差更小,而且能更好地保护图像的边缘特性。     

基于CT的头颅骨三维表面重建

基于头颅骨的计算机断层 (CT)图像 ,研究了一种对头颅骨表面三角化重建的方法。首先通过交互式分割选择出感兴趣区域 (ROI) ,提取出ROI的轮廓点并根据位置关系对轮廓点排序。然后基于局部形态最佳的思想 ,对两相邻断层图像上的轮廓点进行三角化 ,从而得到具有最佳几何形态的三角化表面。最后用实际的CT图像对所提出的算法进行实验 ,验证了此种方法的快速、有效和鲁棒性。     

基于双边滤波迭代修正的CT欠投影ART重建

针对CT欠投影数据进行成像问题,本文提出了一种基于双边滤波迭代修正的代数迭代(ART)重建算法。该算法在每一次迭代过程中,先采用ART算法重建图像并进行非负约束,然后采用双边滤波法对以上约束后的图像进行修正,再进入下一次迭代,直到满足迭代终止条件。为了进一步提高图像重建质量和加快迭代收敛速度,利用改进的双边滤波算法以提高迭代效能。通过对Shepp-Logan体模和真实投影数据进行重建,验证了本文算法的可行性,并与滤波反投影(FBP)算法、ART算法、ART混合高斯滤波(GF-ART)算法相比较。结果表明,本文算法重建出的图像信噪比更高,能够更好的保持图像边缘信息。     

基于卷积神经网络和图像显著性的心脏CT图像分割

目的心脏医学影像中,感兴趣部分的提取与分割是诊断心脏病变部位的关键。由于心脏舒张、收缩以及血液的流动,心脏CT图像易出现弱边界、伪影,传统分割算法易产生过度分割的情况。为此,提出一种基于卷积神经网络和图像显著性的心脏CT图像分割方法。方法采用卷积神经网络对目标区域进行定位,滤除肋骨、肌肉等造影对比不明显部分,截取出感兴趣区域,结合感兴趣区域的对比度计算并提高感兴趣区域的心脏组织的显著值。通过获得的显著值图像截取心脏图像,并与区域生长算法的分割结果进行对比。最后使用泰州人民医院11例患者的影像数据对算法模型进行训练和测试,随机选择9例用于训练,剩余2例用于测试。结果所提算法模型在心底、心中、心尖3个心脏分段的分割正确率分别达到了92.79%、92.79%、94.11%,均优于基于区域生长的分割方法。结论基于卷积神经网络和图像显著性的分割方法能够准确获取心脏的外围轮廓,轮廓边缘更加平滑,完全能够满足CT图像序列的心脏全自动分割任务需求,分割后的图像更有利于医生对患者心脏健康状况和病变部位的观察。     

低剂量CT的加权总变差重建算法

针对稀疏投影角度的CT图像重建问题,结合压缩感知理论,提出基于加权迭代支持检测的分块代数重建算法,以较少的投影角度重建出理想的CT图像。首先,针对传统的代数重建技术计算量大、收敛速度慢的问题,提出分块代数重建算法;其次,传统的最小总变差模型会引起图像过度平滑及纹理细节模糊等问题,对此提出一种最小加权总变差算法,即加权迭代支持检测算法,并建立加权迭代支持检测模型;最后,分块代数重建技术与加权迭代支持检测模型交替迭代,使重建结果趋于收敛。本文采用经典的Shepp-Logan体模及实际的脑部CT切片进行重建,以均方根误差作为重建图像的质量评判标准,并与其他重建算法的重建结果进行对比。在经过一定次数的迭代后,基于本文算法的重建图像更贴近原始图像,而且比其他算法更早收敛。实验结果表明,本文算法在重建质量及收敛速度上都优于其他对比算法。     

结合各向异性扩散滤波Thin Plate先验正电子发射断层图像重建的算法

背景：在正电子发射断层成像中,MAP重建方法通过引入先验分布约束,可以明显提高重建图像的质量,但不合适的先验分布项可能会造成重建图像过度平滑或出现阶梯状边缘伪影。 目的：针对基于传统局部先验信息的MAP方法易于导致重建图像过平滑或产生阶梯状边缘伪影的问题,提出了一种结合各向异性扩散滤波的、基于Thin Plate先验的改进MAP重建算法。 方法：重建算法由两步组成：基于双向扩散系数的PDE各向异性扩散滤波和基于Thin Plate先验的MAP估计。重建图像通过这两步交替迭代得到。文中采用归一化均方根误差和信噪比定量评价重建图像质量。 结果与结论：结合了基于双向扩散系数的PDE各向异性扩散滤波,并将Thin Plate二次二阶先验模型引入到MAP重建算法中,所获得的重建结果图像在抑制噪声、边缘保持方面取得了良好的效果,SNR、RMSE以及视觉评价等方面均有较大程度的改善。     

用于CT和MRI图像的轮廓波变换双水印算法

目的：为解决CT与MRI图像版权侵权与恶意破坏问题,通过结合轮廓波变换与斑点检测技术,提出一种基于轮廓波变换自动选择感兴趣区域（ROI）的双水印算法。方法：该算法通过斑点检测与奇异值分解,选取医学图像轮廓波低频域与诊断最相关的位置作为ROI,在ROI生成零水印图像用于保护图像的完整性,并将ROI生成的零水印与版权水印共同嵌入图像的非感兴趣区域。结果：该双水印算法与其他双水印算法相比,载体医学图像遭受攻击后的不可见性有很大提升,结构相似度达到94%以上。结论：斑点检测轮廓波双水印算法对常规攻击与几何攻击具有较好的鲁棒性,且对于载体医学图像视觉质量有明显提升。     

基于穿越长度权重反投影重建算法的初步研究

目的：直接反投影是一种快速简便的CT图像重建方法,但由于星形伪影会使图像模糊。为有效地改善CT反投影重建图像的质量,提出一种新的基于穿越长度权重的反投影重建算法,为图像重建提供一种新算法;同时穿越长度的计算方法也能为代数重建算法中的投影系数的计算提供一种新方法。方法：采用VC＋＋6．0工具设计模拟软件,对Shepp-Logan模型进行计算机模拟扫描获得投影数据,同时计算各射线穿越各体素的长度．以穿越长度作为权重对获取的数据进行反投影重建图像。结果：开发出一个具有模拟X-CT扫描与重建功能的软件,该软件能直观地显示传统直接反投影和基于穿越长度权重的反投影重建算法得出的图像,并能对得到的图像进行定量评价和定性分析。结论：基于穿越长度的反投影重建算法能有效地减少星状伪影,提高重建图像的质量,且评价指标（归一化均方距离判据d,归一化平均绝对距离判据r,最坏情况距离判据e）都优于传统的插值法;同时开发出的软件具有可扩展性,为其他算法的实现及比较提供一个良好的平台。     

基于深度协作表达的CT图像特征关联定位算法

单层协作表达算法重建CT图像超分辨率效果较差,不能创造CT图像关联特征定位的有利条件,因此,采用深度协作表达算法实现CT图像特征关联定位。该算法逐层迭代更新初始化字典,更新对应每层的最优表达权重系数,将最后表达层全部重建图像块合为高分辨率CT图像。采用距离法计算特征相似性,特征间欧氏距离越小、相似性越大,与选定特征距离最小的特征为关联特征,采用Sobel算子模板构建活动轮廓线套索融合模型,提取CT图像边缘点灰度值与关联特征点灰度值求取灰度势能差异性特征,完成CT图像特征关联定位。研究表明,定位算法用于肺部CT图像诊断时错误率小、定位病灶位置精准,可在医疗诊断中推广使用。     

基于结构自适应归一化卷积的磁共振图像超分辨率重建

目的 探讨一种针对磁共振图像超分辨率重建的有效算法.方法 根据图像间存在的微小结构差异,应用结构自适应归一化卷积算法,对重复扫描获取的磁共振图像进行超分辨率重建,同时运用其他4种常用超分辨率重建算法进行相同处理,计算峰值信噪比,比较重建效果.结果 结构自适应归一化卷积算法与其他算法相比,能够更好地保留磁共振图像的边缘和细节特征.结论 结构自适应归一化卷积算法结合了局部结构信息,可获得质量较好的高分辨率磁共振图像.     

CT图像肺结节自动检测

肺癌是对人类生命健康危害最大的恶性肿瘤之一。计算机辅助诊断系统对肺部CT图像进行自动分析后,可提示医生可疑肺结节,从而克服医生在诊断中的一些主观因素,为此本文提出了一种基于胸部CT图像的可疑肺结节自动检测算法。首先,根据胸部组织的特殊结构,利用一种新的分割算法提取出肺实质部分;在此基础上提取出灰度与结节相近的感兴趣区域,包括结节、肺血管、支气管;然后,以已标记的结节数据作为样本集,计算结节的面积、灰度均值、灰度方差、圆形度、形状矩、体积、球形度等特征值,利用最近邻法建立分类器判别函数;最后,计算测试集感兴趣区域的上述特征,对其进行判别、分类,并标记出结节。试验结果表明,该算法综合考虑了肺结节特征,具有较高的准确度。     

双源变螺距螺旋计算机断层成像重建算法

计算机断层成像血管造影术(Computed tomography angiography, CTA)是诊断血管疾病的重要手段.我们提出了一种适用于CTA的双源变螺距螺旋计算机断层成像(Computed tomography, CT)重建算法,投影数据由双源双多层螺旋CT进行采集,采集过程中,螺旋CT的螺距不再是固定的常数,而是随着时间不断地改变.变螺距的双源螺旋CT的重建算法与定螺距的双源双多层螺旋CT重建算法不同之处主要在于采用了新的更一般的轴内插公式.双源变螺距螺旋CT能够更有效地跟踪造影剂,获得具有更高时间分辨率的重建图像.仿真结果表明了该算法的正确性与有效性.     

基于感兴趣区约束的并行磁共振成像重建算法

目的：并行磁共振成像利用敏感度编码降低成像所需的梯度编码步数，从而缩短数据扫描时间，本文旨在提出一种磁共振并行成像重建新算法，提高加速因子较大时的图像重建质量。材料与方法：获得精确的空间敏感度分布是提高其图像重建质量的关键之一。但是由于可用于估计的数据较少，敏感度分布中总是存在一定的噪声与伪影干扰，根据理想的敏感度分布应该在成像区域外取值为零这一特点，本文提出带感兴趣区约束的并行成像算法，首先基于区域生长和形态学方法提取出成像物体的外部轮廓构造感兴趣区，然后将该区域外的敏感度置零后引人并行重建算法，以避免成像区域外的伪影与噪声对重建的影响。结果：通过8通道线圈并行采集的体模数据重建实验表明，在加速因子取4时，本文算法可以更有效地抑制重建图像中的噪声及伪影，实现高质量的图像重建。结论：通过在并行成像算法中引人带感兴趣区的约束。可使加速因子较大时并行磁共振成像的图像重建质量获得一定的提升。     

三维医学图像的交互式图形处理器快速重建

目的:开发一种基于图形处理器(GPU)的医学三维图像交互式重建系统,用于临床辅助诊断、手术计划等领域。方法:在GPU重建算法基础上使用了八叉树空间结构和多边形辅助光线投射方法实现进一步的优化,分别用基础算法和优化后的算法对一组CT图像进行重建,验证优化效果。结果:本研究实现的优化算法在真实医学三维图像重建中得到了高质量的重建结果,并且比原有的基于GPU的重建算法快2～3倍。结论:本研究实现的三维重建系统能有效加快重建速度,实现交互式快速重建。     

基于结构自适应归一化卷积的磁共振图像超分辨率重建

目的 探讨一种针对磁共振图像超分辨率重建的有效算法.方法 根据图像间存在的微小结构差异,应用结构自适应归一化卷积算法,对重复扫描获取的磁共振图像进行超分辨率重建,同时运用其他4种常用超分辨率重建算法进行相同处理,计算峰值信噪比,比较重建效果.结果 结构自适应归一化卷积算法与其他算法相比,能够更好地保留磁共振图像的边缘和...     

基于选择性全变差约束的稀疏角度CT快速迭代重建算法

针对利用稀疏角度投影数据实现优质CT图像重建的问题,提出了一种改进的基于选择性图像全变差(TV)约束的快速迭代重建算法。该算法采用两相式重建策略,首先利用代数重建算法(ART)重建中间图像并进行非负性约束,然后采用选择性TV最小化对上述图像进行优化修正,两步交替进行直到满足某一收敛准则。为了进一步提升算法效能,该算法在迭代过程中应用快速收敛技术加快算法收敛。应用该算法对仿真的Sheep-Logan体模进行重建,实验结果表明,该算法不仅提高了图像的重建质量,保护了图像的边缘信息,而且显著加快了迭代重建的收敛速度。     

扇形束CT超短扫描优质重建算法研究

本研究提出一种基于π线的扇形束CT超短扫描优质重建算法，新算法仍采用经典的FBP重建算法框架，当且仅当满足通过感兴趣区域的任一直线均与扫描轨道相交时，就可以有效地进行该区域的精确重建。新重建公式中回避了投影数据的求导运算，将加权Hilbert滤波转化为Hilbert滤波与Ramp滤波的组合形式。由于实际重建过程中要对离散数据进行处理，新算法中导数的回避将增加数值计算稳定性，提高重建图像质量。为验证新算法理论分析的有效性，通过与经典的超短扫描重建算法作对比实验，结果印证了新算法可完成超短扫描优质重建，在数值计算稳定性与重建图像质量提高两方面均有尚佳表现。     

螺旋CT在盆腔静脉曲张诊断中的应用

目的探讨多层螺旋CT在盆腔静脉曲张诊断中的临床应用价值。方法15例患者均经CT平扫及CT增强扫描,所有CT增强扫描图像经薄层重建后传输至图像后处理工作站进行三维图像重建。结果检出盆底异常静脉血管丛15例,卵巢静脉扩张7例,官旁静脉丛提前显影1例,子宫体积增大15例,盆腔静脉造影剂清除缓慢7例,盆腔底部少量积液3例。结论螺旋CT对盆腔静脉曲张显示效果直观、诊断明确。螺旋CT及CT血管成像技术在盆腔静脉曲张临床诊断中有较高的应用价值。     

基于分水岭算法的交互式三维分割方法

背景：在临床中准确对人体组织进行三维分割能提高临床诊断的准确性,但传统的分水岭算法存在过度分割问题,难以实现人体组织的三维分割。 目的：为准确三维分割人体组织,减少图像中伪极小值点对图像分割的影响,提出了一种基于控制标记符分水岭的交互式三维分割方法。 方法：提取CT序列图像的内部和外部标记符,以此修正梯度图像并进行分割;在此基础上,根据序列图像上下层的相似性,利用人机交互进行组织结构的三维分割。首先在第一张序列图像上手工选取感兴趣区域上的一个点,借助同一组织在连续CT序列图像上面积的重叠关系即可从三维序列图上提取出感兴趣区域。 结果与结论：基于控制标记符的分水岭算法解决了直接应用梯度图像进行分割的过度分割问题,便于进一步分割图像。利用基于分水岭算法的交互式三维分割方法得到的三维分割结果经过三维可视化后可清晰、准确地反映组织的三维特征。     

CT图像常见伪影分析和处理

CT目前已广泛应用于临床医疗,CT图像工作流程大致分为扫描、采集、重建运算及图像显示,这些流程正常与否直接影响正确图像的产生,不准确、不真实的影像,不能真实反映断层影像,会导致医生无法诊断或误诊,甚至导致医疗事故.