本文選題：數(shù)字乳腺體層合成 + 乳腺圖像對(duì)比度增強(qiáng)��； 參考：《南方醫(yī)科大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：乳腺癌已成為女性的頭號(hào)癌癥,其防控關(guān)鍵在于普及乳腺篩查。數(shù)字乳腺X射線攝影(Digital Mammography,DM)是乳腺篩查首選的影像檢查手段,其具有空間分辨率高、輻射劑量低等優(yōu)點(diǎn),但無(wú)法解決三維組織堆疊的問(wèn)題。數(shù)字乳腺體層合成(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)是基于DM發(fā)展的新成像技術(shù),通過(guò)射線源進(jìn)行有限角度低劑量曝光,采集有限數(shù)量的投影并進(jìn)行近似三維重建,所得體層圖像能有效解決DM的組織重疊問(wèn)題并提供更豐富的診斷信息。國(guó)內(nèi)DBT系統(tǒng)及成像方法的研究較少,本文針對(duì)乳腺成像特點(diǎn)和體層合成技術(shù)進(jìn)行乳腺2D/3D成像關(guān)鍵技術(shù)研究,主要工作如下:(1)提出并實(shí)現(xiàn)一種基于LP-DUM乳腺圖像多尺度對(duì)比度增強(qiáng)算法。針對(duì)乳腺2D圖像差異小等問(wèn)題,在LP多尺度分解中,利用乳腺局部調(diào)整項(xiàng)和全局約束項(xiàng)構(gòu)建可變權(quán)重并進(jìn)行動(dòng)態(tài)非銳化掩膜增強(qiáng),以實(shí)現(xiàn)局部去噪和邊緣增強(qiáng)。通過(guò)體模和乳腺增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)可得,本文算法結(jié)果對(duì)比度增強(qiáng)效果好且無(wú)明顯噪聲放大,信息熵和細(xì)節(jié)對(duì)比更豐富,較好保留輪廓和邊緣同時(shí)提升圖像觀感。(2)提出并實(shí)現(xiàn)一種基于SATpV的DBT快速迭代重建算法。針對(duì)DBT有限角度低劑量欠采樣問(wèn)題,以SART為基礎(chǔ),提出前向和反向投影的權(quán)重快速計(jì)算方法,并針對(duì)圖形處理單元進(jìn)行并行重建架構(gòu)優(yōu)化,同時(shí)提出選擇性各向異性全變差項(xiàng)(SATpV)進(jìn)行正則化約束,最后利用投影重排策略加快重建收斂速度。通過(guò)仿真體模和樣機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明本算法的重建效果最佳且無(wú)明顯失真,9秒內(nèi)完成五次迭代重建,滿足臨床應(yīng)用時(shí)效需求。(3)提出并實(shí)現(xiàn)一種基于圖像質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的幾何參數(shù)標(biāo)定研究。針對(duì)機(jī)架裝配和抖動(dòng)等誤差導(dǎo)致重建圖像存在幾何偽影此問(wèn)題,利用解析法進(jìn)行初始幾何參數(shù)集求解,再以初始解進(jìn)行圖像重建,對(duì)所得圖像的梯度范數(shù)作圖像質(zhì)量并以此作為最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),最終獲得幾何參數(shù)集最優(yōu)解。通過(guò)仿真和樣機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果顯示本算法所得結(jié)果在CBCT/DBT圖像重建質(zhì)量改善顯著,幾何標(biāo)定精度較高。(4)提出并實(shí)現(xiàn)一種基于全局投影修正的截?cái)鄠斡耙种萍皥D像重建算法。針對(duì)有限尺寸探測(cè)器和大角度掃描造成投影截?cái)喽a(chǎn)生階梯截?cái)鄠斡按藛?wèn)題,在DBT圖像迭代重建中同步計(jì)算相鄰?fù)队敖財(cái)嗖町惾莘e,利用全局投影通過(guò)WBP修正對(duì)應(yīng)容積圖像,并利用鄰域背景基值補(bǔ)償截?cái)嗳莘e的體素,依次進(jìn)行前向和逆向投影更新重建。通過(guò)仿真和真實(shí)體模進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,結(jié)果表明本方法所得圖像無(wú)明顯截?cái)鄠斡按嬖?偽影抑制效果明顯。本文針在圖像增強(qiáng)、圖像重建、幾何校正和截?cái)鄠斡耙种频汝P(guān)鍵技術(shù)均取得初步成果,但由于實(shí)驗(yàn)條件和時(shí)間等限制,相關(guān)研究有待深入探究。
[Abstract]:Breast cancer has become the number one cancer in women, the key to prevention and control lies in universal breast screening. Digital mammography (Digital mammography) is the preferred method for mammary gland screening. It has the advantages of high spatial resolution and low radiation dose, but it can not solve the problem of three-dimensional tissue stacking. Digital Breast Tomosynthesis (DBT) is a new imaging technology based on DM, which uses a limited angle low dose exposure, a limited number of projections and approximately 3D reconstruction. The resulting images can effectively solve the tissue overlap problem of DM and provide more abundant diagnostic information. There are few studies on DBT system and imaging methods in China. This paper studies the key techniques of breast 2D/3D imaging according to the characteristics of mammography and the technology of body layer synthesis. The main work is as follows: 1) A multi-scale contrast enhancement algorithm based on LP-DUM breast image is proposed and implemented. To solve the problem of small difference in 2D mammary gland image, variable weight is constructed by using local adjustment item and global constraint item in LP multiscale decomposition, and dynamic unsharp mask enhancement is carried out to realize local denoising and edge enhancement. Through the experiments of phantom and mammary gland enhancement, the results of this paper show that the contrast enhancement effect is good, no obvious noise is amplified, and the information entropy and detail contrast are more abundant. A fast iterative reconstruction algorithm for DBT based on SATpV is proposed and implemented. Aiming at the problem of DBT limited angle low dose under-sampling, based on SART, a fast weight calculation method based on forward and backward projection is proposed, and the parallel reconstruction architecture is optimized for the graphics processing unit. At the same time, the selective anisotropic total variation term (SATpV) is regularized, and the projection rearrangement strategy is used to speed up the reconstruction convergence. The results show that the reconstruction effect of this algorithm is the best and has no obvious distortion, and five iterations are completed in 9 seconds. A geometric parameter calibration study based on image quality driving is proposed and realized. In order to solve the problem of geometric artifacts caused by the errors of frame assembly and jitter, the initial geometric parameter set is solved by analytic method, and then the initial solution is used to reconstruct the image. The gradient norm of the obtained image is used as the image quality and is used as the optimization objective function to obtain the optimal solution of the geometric parameter set. The results of simulation and prototype data show that the proposed algorithm improves the quality of CBCT/DBT image reconstruction significantly, and the geometric calibration accuracy is high. 4) A truncated artifact suppression and image reconstruction algorithm based on global projection correction is proposed and implemented. In order to solve the problem of truncation artifacts caused by projection truncation caused by finite size detectors and large angle scanning, the differential volume of adjacent projection truncation is calculated synchronously in the iterative reconstruction of DBT images, and the corresponding volume images are corrected by global projection through WBP. The neighborhood background basis is used to compensate the volume of voxels in truncated volume, and then the forward projection and reverse projection are used to reconstruct the voxels in turn. The results show that there is no significant truncation artifact in the images obtained by this method, and the effect of artifact suppression is obvious. The key techniques of image enhancement, image reconstruction, geometric correction and truncation artifact suppression have been achieved in this paper. However, due to the limitations of experimental conditions and time, the relevant research needs to be further explored.
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R737.9;TP391.41

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本文編號(hào)：1875663