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基于投影數(shù)據(jù)全廣義變分最小化的低劑量CT重建

發(fā)布時間:2018-09-08 09:10
【摘要】:目的提出基于投影數(shù)據(jù)全廣義變分最小化的低劑量CT重建方法。方法首先,通過非線性Anscombe變換將滿足Poisson分布的投影數(shù)據(jù)轉化為近似Gaussian分布,然后基于全廣義變分正則化模型對變換后的Gaussian型數(shù)據(jù)進行噪聲去除。最后,對去噪的結果進行Anscombe逆變換后實現(xiàn)傳統(tǒng)的濾波反投影(FBP)CT重建。結果數(shù)值體膜實驗結果表明本文提出的方法可以大大地改進重建圖像的質量。FBP方法重建的Clock和Shepp-Logan體膜圖像的信噪比分別為17.752 dB和19.379 dB,本文方法重建的圖像的信噪比提高到24.0352 dB和23.4181 dB。FBP方法重建方法重建的Clock和Shepp-Logan體膜圖像的均方誤差分別為0.86%和0.58%,本文方法重建的圖像的均方誤差降低到到0.2%和0.23%。結論本文方法可以在投影數(shù)據(jù)不滿足分段常數(shù)假設的前提下去除噪聲和條形偽影,從而提高低劑量CT圖像重建質量。
[Abstract]:Aim to propose a low dose CT reconstruction method based on full generalized variational minimization of projection data. Methods firstly, the projection data satisfying Poisson distribution is transformed into approximate Gaussian distribution by nonlinear Anscombe transform, and then the transformed Gaussian type data is denoised based on the fully generalized variational regularization model. Finally, the Anscombe inverse transform is applied to the denoising result to realize the traditional filtering backprojection (FBP) CT reconstruction. Results the results of numerical volumetric membrane experiments show that the proposed method can greatly improve the quality of reconstructed images. The SNR of Clock and Shepp-Logan films reconstructed by the proposed method is 17.752 dB and 19.379 dB, respectively. The signal-to-noise ratio of the images reconstructed by this method is 17.752 dB and 19.379 dB, respectively. The mean square error of Clock and Shepp-Logan images reconstructed by the method of 24.0352 dB and 23.4181 dB.FBP is 0.86% and 0.58%, respectively. The mean square error of the reconstructed image is reduced to 0.2% and 0.23% respectively. Conclusion the proposed method can remove noise and strip artifacts without satisfying the piecewise constant assumption of projection data, thus improving the reconstruction quality of low-dose CT images.
【作者單位】: 贛南師范大學數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】:國家自然科學基金(11701097,11661007,11661008) 江西省自然科學基金青年基金(2016BAB212055) 江西省教育廳科學技術研究項目(GJJ150994)~~
【分類號】:R814.42;TP391.41

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本文編號:2230084

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