【摘要】：計(jì)算機(jī)斷層成像(Computerized Tomography,簡(jiǎn)稱CT)因其在時(shí)間、空間及其密度分辨率上的卓越表現(xiàn),已廣泛應(yīng)用于臨床診斷和治療。CT在疾病防治與診斷以及延長(zhǎng)人類平均壽命方面取得了巨大成就,是現(xiàn)代影像學(xué)的杰出代表。CT圖像的質(zhì)量與X射線輻射劑量密切相關(guān),劑量越高圖像質(zhì)量越好,然而,過(guò)量的X射線照射又會(huì)誘發(fā)惡性腫瘤、白血病以及其他遺傳性疾病。因此,在保證臨床診斷圖像質(zhì)量的前提下,最大限度地降低X射線輻射劑量已經(jīng)成為現(xiàn)代CT技術(shù)發(fā)展的重要目標(biāo)。目前,除了CT廠商采用的硬件技術(shù)和優(yōu)化的掃描協(xié)議降低劑量外,在不改變現(xiàn)有硬件設(shè)備的情況下,通過(guò)降低管電流、管電壓或者減少掃描角向采樣數(shù)目是實(shí)現(xiàn)低劑量CT掃描最簡(jiǎn)單且最有效的方法。但是,降低管電流會(huì)導(dǎo)致投影數(shù)據(jù)中光子噪聲大幅增加而且電子噪聲的影響也會(huì)更加突出；降低管電壓則會(huì)因X射線的穿透能力下降造成射束硬化效應(yīng)；減少掃描角向采樣數(shù)目使得投影數(shù)據(jù)不滿足香農(nóng)采樣定理而造成重建圖像產(chǎn)生嚴(yán)重的條形偽影。因此,通過(guò)降低管電流、管電壓或者減少掃描角向采樣數(shù)目實(shí)現(xiàn)低劑量CT圖像優(yōu)質(zhì)重建已成為亟待解決的關(guān)鍵性課題。近年來(lái),低劑量CT成像技術(shù)得到了廣泛的研究,主要分為三種策略：策略一是直接對(duì)解析重建的低劑量CT圖像濾波,以減少噪聲和偽影；策略二是根據(jù)投影數(shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計(jì)特性建立投影數(shù)據(jù)恢復(fù)模型,然后使用濾波投影算法對(duì)恢復(fù)的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行重建；策略三是根據(jù)投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布信息,完成低劑量CT圖像的統(tǒng)計(jì)迭代重建。其中,統(tǒng)計(jì)迭代重建通過(guò)精確的測(cè)量方程來(lái)描述CT系統(tǒng),而且易于引入先驗(yàn)信息約束,特別適合低劑量CT圖像優(yōu)質(zhì)重建。統(tǒng)計(jì)迭代重建的目標(biāo)函數(shù)根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)的噪聲特性來(lái)構(gòu)建,通常包含兩項(xiàng),即數(shù)據(jù)保真項(xiàng)和正則化項(xiàng),前者用于描述探測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性,后者用于修正最優(yōu)解的特性。統(tǒng)計(jì)迭代重建在去除噪聲和抑制偽影的同時(shí)可以保持圖像的高對(duì)比度分辨力。然而,由于統(tǒng)計(jì)迭代重建需要反復(fù)進(jìn)行投影與反投影運(yùn)算,統(tǒng)計(jì)迭代重建算法收斂速度慢而且非常耗時(shí)。因此,如何提高統(tǒng)計(jì)迭代算法的收斂速度,使其可以用于臨床診斷是當(dāng)前CT應(yīng)用研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。近年來(lái),基于壓縮感知(Compressed Sensing, CS)的統(tǒng)計(jì)迭代重建方法成為低劑量CT成像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。CS理論表明稀疏信號(hào)可以在遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于奈奎斯特(Nyquist)采樣定理所要求的采樣頻率下實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精確重建。CS重建理論成功的關(guān)鍵在于待重建信號(hào)的稀疏性。盡管信號(hào)不一定稀疏,但是可以對(duì)其進(jìn)行稀疏變換來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的稀疏性。其中,全變分(Total Variation, TV)是一種最常用的稀疏變換,利用CT圖像的TV變換具有稀疏特性的先驗(yàn)信息可以實(shí)現(xiàn)圖像的優(yōu)質(zhì)重建。在圖像分段常量的假設(shè)下,基于TV正則化的統(tǒng)計(jì)迭代重建在去除噪聲的同時(shí)可以保持圖像的邊緣和紋理信息。然而,在圖像不滿足分段常量的條件下,TV正則化會(huì)導(dǎo)致階梯效應(yīng)和塊狀偽影,這些偽影對(duì)醫(yī)療診斷非常有害。因此,為了解決上述問(wèn)題,本文針對(duì)如何加快統(tǒng)計(jì)迭代的收斂速度以及去除TV正則化導(dǎo)致的階梯效應(yīng)和塊狀偽影,同時(shí)對(duì)低劑量腦灌注CT圖像恢復(fù)也進(jìn)行了研究。歸納起來(lái),本文主要包括如下幾個(gè)方面的工作：1.由于考慮了CT測(cè)量數(shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計(jì)特性,統(tǒng)計(jì)迭代重建方法在噪聲去除、空間分辨率保持等方面與傳統(tǒng)的解析重建算法相比具有非常大的優(yōu)勢(shì)。然而,由于統(tǒng)計(jì)迭代計(jì)算量非常大而且收斂速度慢,其很難應(yīng)用于臨床檢查。基于變量分離技術(shù),本文提出了一個(gè)快速的自適應(yīng)非單調(diào)交替方向乘子算法應(yīng)用于CT統(tǒng)計(jì)迭代重建,并建立了算法的全局收斂性定理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法與經(jīng)典的非線性共軛梯度算法以及分裂的Bregman算法相比能夠提高重建圖像的質(zhì)量,同時(shí)具有較快的收斂速度大大減少了計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度。2.在圖像分段常量假設(shè)性,TV正則化在去除噪聲的同時(shí)可以保持圖像的邊緣和紋理信息。雖然TV正則化具有非常好的保持邊緣特性,但是它在去除噪聲的過(guò)程中會(huì)導(dǎo)致階梯效應(yīng)和塊狀偽影。針對(duì)這一缺陷,本文提出了一個(gè)基于全廣義變分(Total Generalized Variation, TGV)正則化的稀疏角度CT統(tǒng)計(jì)迭代重建方法。由于TGV利用了高階導(dǎo)數(shù)信息,在圖像不滿足分段常量的假設(shè)下,新方法在有效去除噪聲的同時(shí)又保持了圖像的邊緣和紋理信息而且消除了階梯效應(yīng)。數(shù)值仿真以及物理體模實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新方法可以有效地抑制低劑量CT圖像中的噪聲和偽影,消除TV正則化產(chǎn)生的階梯效應(yīng),同時(shí)保持圖像的空間分辨力。3.建立精確的噪聲模型是CT統(tǒng)計(jì)迭代重建的關(guān)鍵。大量的研究結(jié)果表明,低劑量CT投影數(shù)據(jù)不滿足單純的泊松或者高斯分布,而是介于泊松與高斯分布的復(fù)雜分布,這使得當(dāng)前基于泊松以及高斯噪聲模型的重建算法得到的解多為次優(yōu)解。鑒于此,本文利用α散度來(lái)測(cè)量真實(shí)的投影數(shù)據(jù)和估計(jì)值之間的偏差,提出了一個(gè)a散度全廣義變分最小化的稀疏角度CT圖像優(yōu)質(zhì)重建方法。數(shù)值仿真以及物理體模實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠提高當(dāng)前低劑量CT圖像的重建質(zhì)量,同時(shí)不產(chǎn)生階梯效應(yīng)和偽結(jié)構(gòu)信息。4.考慮到腦灌注CT成像(Brain Perfusion CT, Brain-PCT)過(guò)程中對(duì)同一感興趣層面反復(fù)掃描所得的增強(qiáng)序列圖像之間存在非常豐富的冗余信息,本文提出了一個(gè)基于低秩和稀疏正則化的低劑量Brain-PCT圖像恢復(fù)模型,并應(yīng)用分裂的Bregman算法求解相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。新方法首先利用基于低秩和稀疏正則化的Brain-PCT圖像恢復(fù)模型對(duì)低劑量CT圖像進(jìn)行優(yōu)質(zhì)恢復(fù),然后對(duì)恢復(fù)后的序列圖像用去卷積的方法計(jì)算血液動(dòng)力學(xué)參數(shù)。數(shù)值仿真體模和臨床數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,該方法在效地抑制噪聲的同時(shí)可以很好的保留原來(lái)圖像的邊緣結(jié)構(gòu)信息,從而實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)計(jì)算。
【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】：2015
【分類號(hào)】：R814.42;TP391.41
【圖文】：

感興趣內(nèi)包括毛細(xì)血管和大血管在內(nèi)的血管床容積；ＭＴＴ是指從注射造影劑開(kāi)逡逑始到ＴＤＣ下降至峰值一半時(shí)的時(shí)間，它反映的是腦組織血液循環(huán)的通暢情況。逡逑依據(jù)血流動(dòng)力學(xué)模型，各參數(shù)之間的關(guān)系如圖１．１所示。Ｂｒａｉｎ－ＰＣＴ成像提供了逡逑常規(guī)ＣＴ掃描所沒(méi)有的血流動(dòng)力學(xué)信息，檢查所需時(shí)間短，可用于煩腦疾病急逡逑診中，如煩外頸動(dòng)脈（Ｅｘｔｒａｃｒａｎｉａｌ邋Ｃａｒｏｔｉｄ邋Ａｒｔｅｒｙ）或椎動(dòng)脈閉塞性（Ｖｅｒｔｅｂｒａｌ逡逑Ｂｒａｉｎｓ邋Ｏｃｃｌｕｓｉｖｅ）疾病的功能性檢查，便于早期發(fā)現(xiàn)梗塞或者缺血部位等。然逡逑而，Ｂｒａｉｎ－ＰＣＴ檢查需要對(duì)病患腦部感興趣層面進(jìn)行多次連續(xù)重復(fù)掃描，導(dǎo)致Ｘ逡逑射線福射劑量較常規(guī)ＣＴ極度增加。逡逑總之，自２０世紀(jì)７０年代Ｗ來(lái)，ＣＴ成像技術(shù)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，憑借其逡逑快速、無(wú)創(chuàng)Ｌ義及在時(shí)間、空間、密度分辨率上的卓越表現(xiàn)，ＣＴ檢查己經(jīng)在臨逡逑－４－逡逑

投影角度減少使得投影數(shù)據(jù)不再滿足ＣＴ精確重建所需的采樣條件，傳統(tǒng)逡逑的解析方法（如濾波反投影方法）會(huì)失去效力而導(dǎo)致圖像產(chǎn)生嚴(yán)重的條形偽影逡逑（如圖１．３所示）。目前，稀疏角度情況下的不完全投影數(shù)據(jù)重建問(wèn)題是ＣＴ領(lǐng)逡逑域的一個(gè)研究熱點(diǎn)口３］［３句。逡逑通過(guò)插值或者空間變換迭代等補(bǔ)全投影數(shù)據(jù)，可Ｗ實(shí)現(xiàn)稀疏角度ＣＴ圖像逡逑重建。然而，由于不完全投影數(shù)據(jù)具有非常高的不相關(guān)性，在投影數(shù)據(jù)缺失非逡逑常嚴(yán)重時(shí)候，此類方法并不能得到令人滿意的重建結(jié)果。逡逑近年來(lái)，反縮感知（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ邋Ｓｅｎｓｉｎｇ，邋ＣＳ）理論己經(jīng)廣泛應(yīng)用于稀疏逡逑角度ＣＴ重建問(wèn)題，并取得了非常大的進(jìn)展。從本質(zhì)上講，減少投影角度會(huì)逡逑－８－逡逑

２．３．２中心切片定理逡逑中也切片定理也稱為投影切片定理或傅立葉切片定理，它是ＣＴ成像的理逡逑論基礎(chǔ)。如圖２．４所示，中屯、切片定理可Ｗ表述如下：二維函數(shù)／知，２／）在ｅ角度逡逑下的平行投影的一維傅里葉變換等于函數(shù)／0Ｅ，Ｊ／）的二維傅立葉變換的一個(gè)中也逡逑切片［６１］。由中也切片定理可知，當(dāng)探測(cè)器圍繞物體旋轉(zhuǎn)１８０°就能得到物體完整逡逑的二維傅立葉變換，然后通過(guò)二維傅立葉逆變換就可Ｗ重建出／0ｒ，ｙ）。下面給逡逑出中也切片定理的一個(gè)簡(jiǎn)單證明。逡逑首先，給出一維傅立葉變換的定義：逡逑巧山）＝１＋邋ｐ（ｓ）ｅ＿２邋由＇＾瓜邐口．Ｕ）逡逑Ｊ邋—ＯＣ逡逑－１８－逡逑

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張后金;低劑量雙能CT迭代重建及穩(wěn)健PET蒙特卡洛仿真方法研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2018年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張忻宇;數(shù)字乳腺層析成像投影數(shù)據(jù)優(yōu)化及校正技術(shù)研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2764346