本文關(guān)鍵詞：稀疏投影角度下的CT迭代圖像重建算法應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《山東大學(xué)》 2015年

稀疏投影角度下的CT迭代圖像重建算法應(yīng)用研究

司凱  

【摘要】：CT (Computerized Tomography)成像技術(shù)是主要用于直觀、準確地顯示物體內(nèi)部構(gòu)造的計算機斷層成像技術(shù),它結(jié)合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、計算機科學(xué)、電子技術(shù)等學(xué)科,至今已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)無損檢測和材料學(xué)等領(lǐng)域,特別是在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域它已成為不可或缺的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)之一。隨著CT設(shè)備的廣泛應(yīng)用,X射線輻射問題也隨之凸顯,于是越來越多的學(xué)者開始關(guān)注如何在低X射線輻射劑量下重建滿足臨床應(yīng)用需求的CT圖像。所以對由低X射線輻射劑量得到的稀疏角度投影數(shù)據(jù)進行CT圖像重建的研究,即在稀疏角度投影數(shù)據(jù)下重建CT圖像,無論在學(xué)術(shù)理論方面還是在臨床應(yīng)用方面都具有重要的意義。現(xiàn)有的CT圖像重建算法主要有解析類重建算法和迭代類重建算法。對于完整的投影數(shù)據(jù),使用解析類重建算法可以快速地得到高質(zhì)量重建圖像；但是對于稀疏角度的投影數(shù)據(jù),解析類重建算法重建的圖像將帶有大量的偽影,嚴重影響被測物體正常組織結(jié)構(gòu)的觀察。然而,使用迭代類重建算法處理稀疏角度投影數(shù)據(jù),則可得到較高質(zhì)量的CT重建圖像,即迭代類重建算法更適合于稀疏角度投影數(shù)據(jù)的CT圖像重建。此外,壓縮感知理論指出,可以使用遠低于奈奎斯特抽樣頻率的抽樣數(shù)據(jù)重構(gòu)出精確的原始信號。以上的迭代類重建算法和壓縮感知理論都為稀疏角度投影數(shù)據(jù)的CT圖像重建方法思路提供了理論基礎(chǔ)。本課題在壓縮感知理論的框架下,提出了一種針對稀疏角度投影數(shù)據(jù)的CT迭代圖像重建算法,記做RR-L1 (Rough Reconstruction with L1-norm optimization)算法。對于稀疏角度投影數(shù)據(jù)的CT圖像重建,即求解不適定性的線性方程組問題,RR-L1算法將其轉(zhuǎn)化為有約束的目標函數(shù)最優(yōu)化問題,并使用迭代類圖像重建思想進行求解。由于RR-L1算法采用全變差目標函數(shù),其圖像平滑效應(yīng)(TV-induced Smoothing)會嚴重降低重建圖像的空間分辨率和對比度,這使得該算法的實際應(yīng)用效果大打折扣。針對此,本課題進一步改造了RR-L1算法的目標函數(shù),并采用模擬退火尋優(yōu)方法來完成最優(yōu)化計算。另外,雙能CT使用兩種不同能量的X射線對被測物體進行掃描,可以重建出物質(zhì)的有效原子序數(shù)和電子密度分布圖像,實現(xiàn)物質(zhì)區(qū)分。雙能CT成像也存在X射線輻射問題,但如何在雙能CT中有效地降低X射線輻射劑量且重建出高質(zhì)量圖像的研究尚不多見,因此本課題結(jié)合RR-L1算法提出了兩種易于實現(xiàn)、物理意義明確的思路,并通過實驗來驗證兩種思路的可行性和有效性。對于常規(guī)CT和雙能CT的稀疏角度投影數(shù)據(jù)圖像重建的問題,本課題做了大量的仿真和真實數(shù)據(jù)實驗。實驗結(jié)果表明,本課題的RR-L1算法可以使用稀疏角度投影數(shù)據(jù)重建出高質(zhì)量的CT圖像。這為常規(guī)CT和雙能CT如何有效降低X射線輻射劑量問題提供了一個有益的解決辦法和技術(shù)思路。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R814.42;TP391.41
【目錄】：

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本文編號：217640