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。     

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。     

基于投影矩阵广义逆的CT重建迭代算法

目的在CT检查时,有限角度投影和稀疏矩阵投影能够减少X射线的剂量,然而这会导致投影数据不足,给图像重建带来一定的困难。为了克服这一难题得到较好的重建图像,本文提出一种基于计算投影矩阵广义逆的CT迭代重建算法。方法该算法在计算过程中,将重建图像表示为投影矩阵以及其广义逆的乘积。首先使用一阶迭代计算广义逆矩阵,但是由于投影矩阵和其广义逆矩阵都比较大,在迭代过程中以投影和滤波反投影代替。然后通过不同的算法分别对平行束投影、有限角度投影、稀疏矩阵投影的数据进行重建,并对重建结果的均方差、通用图像质量指标以及图像互信息进行比较。结果本文提出的方法重建出图像的均方差、通用图像质量指标和图像互信息更优,而且重建时间较短。结论该方法能够在没有未知图像先验结构信息和伪影猜想的情况下有效地提高重建图像的质量,而且该算法不需要计算投影过程,重建过程简单易行。     

基于穿越长度权重迭代重建算法的研究

目的:传统的CT迭代算法中为了简化运算,投影系数的计算选择用成像射线路径是否穿过像素内来确定投影系数矩阵中元素的数值,穿过为1,不穿过为0。有些射线只穿过像素的边缘,也被赋值为1,扩大了该射线对相应像素投影值的贡献。为减小图像重建的误差,提高图像重建质量,提出了基于穿越长度权重的迭代重建算法,通过精确建模,选择用成像射线路径在像素内的穿越长度来确定投影系数矩阵中元素的数值。方法:采用MATLAB7.0仿真工具,对Shepp-Logan模型进行计算机仿真扫描,分别以传统投影系数和穿越长度权重计算的投影系数进行ML-EM迭代重建图像。结果:仿真数据表明基于穿越长度权重投影系数的ML-EM迭代重建算法,相比基于传统投影系数的迭代重建算法,可以提高重建图像的质量。结论:基于穿越长度权重的ML-EM迭代重建算法,通过精确建模达到了控制噪声、减小误差、较为准确重建的目的。通过对成像的几何和物理因素进行精确的建模,能有效地控制其中的非随机部分的影响,减小图像重建误差,一方面对迭代重建算法提供一种新的投影系数的计算方法,另一方面进一步提高迭代算法在CT重建中的图像质量。     

带有松弛因子和惩罚项的最小二乘PET图像重建

最小二乘重建算法是经典的PET重建算,该算法虽然能够得到较好的重建图像,但是重建图像有明显的噪声,而且收敛速度慢。本研究从最小二乘目标函数出发,为平滑图像和抑制噪声加入惩罚项,并利用修正的SOR迭代方法求解最优解。同时为加速收敛速度,结合可变有序子集方法,得到带有松弛因子和惩罚项的最小二乘算法。使用Matlab中Sheep-Logan模型进行仿真,通过信噪比、归一化均方误差和相关系数等参数来估计重建图像质量,并与其他算法进行比较以验证所提出算法的有效性。仿真实验证明:在相同的先验情况下,本算法比有序子集惩罚最小二乘(OS-LS)算法更能有效地抑制噪声,图像质量评价参数都优于OS-LS算法;收敛速度也比OS-LS算法快,它需要的迭代次数只是OS-LS算法迭代次数的2/3。     

基于全局方差的感兴趣区域断层CT图像重建算法

感兴趣区域断层CT图像重建在医疗诊断、工业无损检测领域广泛应用,重建精度直接影响医疗诊断结果与工业检测结果,为此提出基于全局方差的感兴趣区域断层CT图像重建算法。利用全局方差的断层CT图像增强算法步骤和流程,增强全局方差与全局均值的图像效果,同时获取区域内像素灰度级方差。在此基础上,导入ART模拟与投影,得到Radon逆变换ART迭代函数,重建增强效果后的感兴趣区域断层CT图像。研究结果表明,基于全局方差的重建算法可有效重建感兴趣区域图像,重建图像的归一化均方误差判距与归一化平均绝对距离判距均低于0.2,是一种可靠的感兴趣区域断层CT图像重建算法。     

多准则图象空间迭代重建

本文研究图象峰值性函数极小化，原始投影数据与重建图象再投影的平方误差极小化所产生的双准则图象重建问题，双准则函数的优化可由其加权和标量化来研究，这是一种多准则正则化方法，新的多准则图象空间迭代重建克服了单准则ＳＩＲＴ算法的迭代收敛慢及重建图象质量差的问题，同时也克服了基于图象峰值性函数极小的ＡＲＴ算法重建图象中存在着胡椒加盐噪声问题，多准则图象空间迭代重建所产生的图象平滑性能好，伪像成份少。而且快     

基于正弦图平移匹配的投影旋转中心校正

投影旋转中心(COR)精准定位是确保计算机断层成像(CT)重建图像质量的关键要素,经典的互相关匹配算法在投影角度为0~180°时难以满足高质量CT成像要求,需进行改进创新。本文根据正弦图上0°与180°投影数据翻转后有对应性的特点提出基于这两行数据平移匹配的COR校正算法,该算法利用OTSU进行阈值分割以减少背景噪声影响,通过L1范数量化COR最小偏移得到准确校正值后进行CT重建。分别采用加入随机梯度噪声和高斯噪声的Sheep-Logan模型和雄性SD大鼠样本的同质肝脏与异质牙齿图像验证新算法的有效性,并将新算法与互相关匹配算法做性能对比。结果表明:新算法运算量少、简便快速且具有良好的抗噪鲁棒性,校正精度高(稀疏采样投影数据在10%~50%时也能很好地校正COR值),CT重建图像质量有显著改进,效果优于互相关算法。     

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。