發(fā)布時間：2020-12-28 04:54

　　X射線計算層析成像（Computed Tomography,CT）技術(shù)是當(dāng)今醫(yī)療診斷領(lǐng)域中最重要的檢測手段之一,全球接受CT檢查的人數(shù)逐年增加。CT成像過程中的X射線輻射已成為現(xiàn)代人接受輻射的最主要來源之一,接受過量的輻射會導(dǎo)致人體組織發(fā)生癌變的幾率增加,因此減少CT成像過程中的輻射劑量已經(jīng)成為全球共識。壓縮感知（Compressed Sensing,CS）技術(shù)是近年來最熱門的信號處理新方式之一,當(dāng)采樣值的數(shù)量低于奈奎斯特采樣定理所要求的采樣數(shù)量時,CS仍然可以精確重構(gòu)目標(biāo)信號。將CS技術(shù)引入CT重構(gòu)過程,有助于減少CT投影X射線數(shù)量,大幅度降低輻射劑量,對于人類健康具有重要意義。本文研究的稀疏CT重構(gòu)方法可以在保證CT重構(gòu)圖像質(zhì)量的前提下,利用CS技術(shù)減少CT投影X射線數(shù)量,從而降低輻射劑量。本文的研究內(nèi)容主要包括:1.通過分析傅里葉變換前后兩空間中信息的對應(yīng)關(guān)系,對傅里葉空間里兩種不同抽樣模型具有不同重構(gòu)結(jié)果的現(xiàn)象進(jìn)行了理論分析,在此基礎(chǔ)上,提出了根據(jù)稀疏基底中系數(shù)分布特征設(shè)計抽樣模型的理論,從而最大化稀疏基底中的信息利用率。2.將投影方向先驗信息與圖像稀疏性先驗信息融合,提出了多... 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：135 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 降低管電流、優(yōu)化管電壓
        1.3.2 內(nèi)部CT成像法
        1.3.3 減少投影射線數(shù)量
    1.4 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 創(chuàng)新點
    1.5 本章小結(jié)
第二章 CT重構(gòu)方法
    2.1 CT成像理論
        2.1.1 CT成像物理模型
        2.1.2 CT成像計算模型
        2.1.3 CT重構(gòu)方法的理論解答
        2.1.4 CT成像中的光子統(tǒng)計學(xué)
        2.1.5 五種典型CT掃描模式
    2.2 CT重構(gòu)方法
        2.2.1 Radon變換
        2.2.2 CT重構(gòu)方法之一：變換法
        2.2.3 CT重構(gòu)方法之二：級數(shù)展開法
        2.2.4 變換法與級數(shù)展開法比較
    2.3 本章小結(jié)
第三章 壓縮感知理論及其應(yīng)用
    3.1 CS基本原理
        3.1.1 有限保距性質(zhì)（RIP）
        3.1.2 一種CS的理想應(yīng)用
        3.1.3 原理小結(jié)
    3.2 CS重構(gòu)方法
        3.2.1 追蹤算法
        3.2.2 凸松弛算法
        3.2.3 方法小結(jié)
    3.3 CS應(yīng)用實例
        3.3.1 單像素相機
        3.3.2 CS成像芯片
        3.3.3 快速MRI
    3.4 稀疏基底對抽樣模型的影響
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多方向各向異性全變差范數(shù)的稀疏CT重構(gòu)
    4.1 方法和算法
        4.1.1 回顧ART+ATV方法
        4.1.2 多方向各向異性全變差范數(shù)
        4.1.3 正則項最小化方法
        4.1.4 ART + MDATV算法框架
    4.2 實驗結(jié)果分析
        4.2.1 數(shù)值模擬實驗
        4.2.2 真實數(shù)據(jù)實驗
        4.2.3 討論總結(jié)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 稀疏CT重構(gòu)中迭代去噪方法的分析
    5.1 含噪問題的模型
    5.2 含噪模型的重構(gòu)方法
        5.2.1 凸集投影方法
        5.2.2 范數(shù)噪聲約束模型的解法
        5.2.3 ∞ 范數(shù)噪聲約束模型的解法
    5.3 數(shù)值模擬實驗及結(jié)果分析
        5.3.1 實驗設(shè)定
        5.3.2 實驗結(jié)果及分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究工作總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
附錄 希爾伯特變換的卷積核函數(shù)近似表達(dá)
致謝



本文編號：2943159