基于減影融合的X射線多譜CT成像方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-05-10 02:43
多譜CT成像利用射線的能譜特性與物質(zhì)衰系數(shù)之間的關(guān)系,解決投影多譜性與單能假設(shè)的重建算法不一致問題,可有效抑制CT重建圖像中的硬化偽影,提高圖像對(duì)比度,F(xiàn)有多譜CT成像主要通過多能重建算法或光子計(jì)數(shù)探測(cè)器實(shí)現(xiàn)。多能重建算法一般都需要以材料衰減特性或X射線能譜為先驗(yàn),算法模型復(fù)雜,應(yīng)用性不強(qiáng)。光子計(jì)數(shù)探測(cè)器雖能實(shí)現(xiàn)單能成像,但該探測(cè)器目前仍具有一定的局限性。對(duì)此,本文基于不同能譜下投影序列之間關(guān)系展開研究,提出了基于減影融合的X射線多譜CT成像方法。論文首先在研究固定電壓CT成像的基礎(chǔ)上,分析不同能譜分布下多能投影之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩個(gè)不同能譜對(duì)應(yīng)的公共能量段的多能投影之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性,在此基礎(chǔ)上,研究了多個(gè)能譜對(duì)應(yīng)的公共能量段下多能投影之間的關(guān)系,建立了遞變能量多能投影序列的減影融合模型,旨在去除多個(gè)多能投影公共能量段投影信息,獲取近似窄能譜的投影信息。針對(duì)減影融合后投影光子數(shù)目少、常規(guī)算法重建噪聲大的問題,通過分析重建結(jié)果,發(fā)現(xiàn)減影融合得到的窄譜重建問題類似于低劑量CT重建問題,結(jié)合壓縮感知理論,以圖像梯度域的稀疏性作為先驗(yàn),研究了基于全變分最小化的統(tǒng)計(jì)迭代算法(EM-TV)進(jìn)行重...
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1.緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)
1.2.1 多譜CT成像國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 多能CT重建算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作與結(jié)構(gòu)安排
2.多譜X射線CT成像基本理論
2.1 X射線能譜
2.2 X射線的衰減規(guī)律
2.2.1 單色X射線的衰減規(guī)律
2.2.2 多色X射線的衰減規(guī)律
2.3 X射線CT成像原理及算法
2.3.1 X射線CT成像原理
2.3.2 解析重建算法
2.3.3 迭代重建算法
2.4 掃描參數(shù)設(shè)置對(duì)CT成像質(zhì)量的影響
2.5 本章小結(jié)
3.基于減影融合的多譜CT成像方法
3.1 不同能譜投影序列之間的關(guān)系分析
3.2 減影融合多譜CT成像算法
3.2.1 減影融合算法模型的理論推導(dǎo)
3.2.2 減影融合系數(shù)的選取方法
3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.3.1 實(shí)驗(yàn)材料的選取
3.3.2 能譜個(gè)數(shù)選取討論
3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.4 實(shí)際實(shí)驗(yàn)
3.4.1 實(shí)驗(yàn)投影采集參數(shù)設(shè)置的討論分析
3.4.2 實(shí)際掃描參數(shù)
3.4.3 重建結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
4.基于字典學(xué)習(xí)的多譜CT成像算法改進(jìn)
4.1 問題分析
4.2 基于壓縮感知的CT重建原理
4.3 基于字典學(xué)習(xí)和TV最小化的EM統(tǒng)計(jì)迭代模型
4.3.1 EM-TV統(tǒng)計(jì)算法模型
4.3.2 EMTV算法流程
4.3.3 字典學(xué)習(xí)與稀疏表示
4.3.4 EM-TV-DL算法
4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析
4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)
4.4.2 實(shí)際實(shí)驗(yàn)一
4.4.3 實(shí)際實(shí)驗(yàn)二
4.5 本章小結(jié)
5.總結(jié)與展望
5.1 論文工作總結(jié)
5.2 存在的問題及以后的工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝
本文編號(hào):3812869
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1.緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)
1.2.1 多譜CT成像國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 多能CT重建算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作與結(jié)構(gòu)安排
2.多譜X射線CT成像基本理論
2.1 X射線能譜
2.2 X射線的衰減規(guī)律
2.2.1 單色X射線的衰減規(guī)律
2.2.2 多色X射線的衰減規(guī)律
2.3 X射線CT成像原理及算法
2.3.1 X射線CT成像原理
2.3.2 解析重建算法
2.3.3 迭代重建算法
2.4 掃描參數(shù)設(shè)置對(duì)CT成像質(zhì)量的影響
2.5 本章小結(jié)
3.基于減影融合的多譜CT成像方法
3.1 不同能譜投影序列之間的關(guān)系分析
3.2 減影融合多譜CT成像算法
3.2.1 減影融合算法模型的理論推導(dǎo)
3.2.2 減影融合系數(shù)的選取方法
3.3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.3.1 實(shí)驗(yàn)材料的選取
3.3.2 能譜個(gè)數(shù)選取討論
3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
3.4 實(shí)際實(shí)驗(yàn)
3.4.1 實(shí)驗(yàn)投影采集參數(shù)設(shè)置的討論分析
3.4.2 實(shí)際掃描參數(shù)
3.4.3 重建結(jié)果及分析
3.5 本章小結(jié)
4.基于字典學(xué)習(xí)的多譜CT成像算法改進(jìn)
4.1 問題分析
4.2 基于壓縮感知的CT重建原理
4.3 基于字典學(xué)習(xí)和TV最小化的EM統(tǒng)計(jì)迭代模型
4.3.1 EM-TV統(tǒng)計(jì)算法模型
4.3.2 EMTV算法流程
4.3.3 字典學(xué)習(xí)與稀疏表示
4.3.4 EM-TV-DL算法
4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析
4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)
4.4.2 實(shí)際實(shí)驗(yàn)一
4.4.3 實(shí)際實(shí)驗(yàn)二
4.5 本章小結(jié)
5.總結(jié)與展望
5.1 論文工作總結(jié)
5.2 存在的問題及以后的工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝
本文編號(hào):3812869
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