【摘要】：自上世紀(jì)70年代初英國工程師G.N.Hounsfield研制成功第一臺CT機以來，X射線計算機斷層成像（Computerized Tomography,CT）技術(shù)在放射領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的作用，已被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床診斷方面。然而CT檢查中射線的輻射問題引起了廣泛關(guān)注。低劑量CT掃描技術(shù)應(yīng)運而生，它不僅極大地降低了對患者的輻射劑量，還進一步擴大CT技術(shù)的應(yīng)用范圍。目前，一種比較實際且廣泛使用的降低輻射劑量的方法是降低射線管電流，但是這種方法使得獲取的投影數(shù)據(jù)被噪聲污染，運用濾波反投影(Filtered BackProjection，F(xiàn)BP)算法重建的圖像中含有明顯的條形偽影和噪聲，影響重建圖像的質(zhì)量。因此，如何在降低CT輻射劑量的同時提高重建圖像的質(zhì)量一直是CT領(lǐng)域的研究熱點，具有重要的科學(xué)研究價值和臨床使用價值。 本文主要針對低劑量投影數(shù)據(jù)中的噪聲問題和重建圖像中出現(xiàn)條形偽影和噪聲展開研究，主要工作如下： 1.針對高斯懲罰加權(quán)最小二乘(GS-PRWLS)算法中的高斯馬爾科夫先驗?zāi)Ｐ偷牟蛔�，基于偏微分中的各向異性擴散模型，設(shè)計了一種具有各向異性平滑效果的高斯馬爾科夫先驗?zāi)Ｐ�。根�?jù)該先驗?zāi)Ｐ秃屯队皵?shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計特性，采用最大后驗（MaximumAPosteriori, MAP）方法得到了一種自適應(yīng)的投影域去噪算法。該算法能夠根據(jù)像素點的噪聲水平及所在區(qū)域的特征自適應(yīng)地調(diào)節(jié)平滑度，避免了GS-PRWLS算法中使用固定參數(shù)的不足。實驗結(jié)果表明了本章所提出的算法優(yōu)于GS-PRWLS算法，在去噪的同時能夠保留更多圖像細(xì)節(jié)特征。 2.針對投影域的噪聲，提出了一種新的基于全變差先驗的投影域去噪算法。新算法采用基于MAP的統(tǒng)計迭代算法的模式，將投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性和全變差先驗信息融入到投影數(shù)據(jù)的恢復(fù)中，達到抑制噪聲和保持邊緣的目的。該全變差先驗?zāi)Ｐ�，是在原全變差的模型的基礎(chǔ)上引入了一個自適應(yīng)的懲罰權(quán)重，該權(quán)重使得提出的算法自動地區(qū)分邊緣和平坦區(qū)域，根據(jù)圖像像素點的結(jié)構(gòu)特征和噪聲水平自適應(yīng)地調(diào)節(jié)平滑度。實驗結(jié)果證明所提出的算法能夠有效地保持邊緣和去除噪聲，重建圖像的質(zhì)量優(yōu)于其他算法。 3.針對低劑量CT圖像中的條形偽影和噪聲，提出了一種基于形態(tài)分量分析(Morphological ComponentAnalysis，MCA)的低劑量CT圖像偽影去除算法。該方法把圖像中偽影的去除作為圖像的分解問題，首先運用一個雙邊濾波器把圖像分解成低頻和高頻部分，然后把基于MCA的圖像分解思想方法運用于圖像的高頻部分。該方法與傳統(tǒng)的基于MCA的圖像分解方法不同，不需要根據(jù)經(jīng)驗選取固定字典，也不需要提前收集樣本圖像，而是根據(jù)偽影的方向性特征和頻率特征，把從高頻圖像中在線學(xué)習(xí)到的字典分成偽影子字典和組織結(jié)構(gòu)子字典�；谙∈璞硎纠碚�，把高頻部分分解成偽影部分和組織部分，從而達到去除條形偽影的目的。最后運用字典學(xué)習(xí)方法進一步去除圖像中殘留的偽影和噪聲。計算機仿真以及診所數(shù)據(jù)的實驗均表明本章所提出的算法不僅能夠有效去除低劑量CT圖像中的條形偽影和噪聲而且還能夠保持圖像中結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【圖文】：

直線的參數(shù)表示示意圖

3.4 模擬的 Sheep-Logan 模體像如圖 3.5(a)所示，其大小采用 3.1.1 節(jié) Li T F 等人所服從非平穩(wěn)的高斯分布，其2exp( / )i i i y 測器接收到的投影數(shù)據(jù)的0。模擬低劑量的投影數(shù)據(jù)采其均值為 0，方差根據(jù)關(guān)系

【參考文獻】

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本文編號：2741098