針對(duì)局部掃描過(guò)程中投影數(shù)據(jù)沿探測(cè)器方向截?cái)嗟奶攸c(diǎn),提出一種基于正弦圖數(shù)據(jù)恢復(fù)的扇束CT局部重建算法.算法首先基于截?cái)嗾覉D提取的邊緣信息對(duì)缺失投影數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充,接下來(lái)對(duì)未擴(kuò)充完整的零值區(qū)域利用兩側(cè)已知的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性插值,最后依據(jù)擴(kuò)充完整的投影數(shù)據(jù)經(jīng)濾波反投影重建出局部圖像.仿真和臨床數(shù)據(jù)的重建結(jié)果表明,算法對(duì)直接利用局部截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)重建圖像中呈現(xiàn)的環(huán)形偽影有明顯的抑制作用,且重建圖像邊緣清晰. 

【文章來(lái)源】：中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,41(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

仿真數(shù)據(jù)

對(duì)任意的x1, 依據(jù)式(2)～式(4)依次求解基線(xiàn)y0, 相位θ, 振幅A. 從而獲取圖1(b)中的正弦邊界. 在此基礎(chǔ)上, 將截?cái)嗤队皵?shù)據(jù)上、 下邊界處的投影數(shù)據(jù)原值外推, 得到一次擴(kuò)充的投影數(shù)據(jù), 如圖2(b)所示. 但由于霍夫變換檢測(cè)的局限, 發(fā)現(xiàn)圖2(b)中仍存在箭頭所示的零值區(qū)域. 為此, 算法采用線(xiàn)性插值法進(jìn)行二次投影數(shù)據(jù)修復(fù).1.3 線(xiàn)性插值

圖 3(a) 、 (b)分別是原始體模及其感興趣區(qū)域放大顯示圖. 圖3(c)為未截?cái)嗟耐暾队皵?shù)據(jù)的FBP重建結(jié)果的感興趣區(qū)域, 圖3(d)則為截?cái)鄶?shù)據(jù)的FBP重建結(jié)果圖. 顯然, 圖3(d)邊界處產(chǎn)生了環(huán)狀的高亮截?cái)鄠斡? 且圖像整體模糊, 對(duì)比度下降. 圖3(e)、 圖3(f)分別給出了圖3 (c)與圖3 (b)、圖3 (d)與圖3 (b)的差值圖, 從中也觀(guān)察到截?cái)嗤队爸亟ńY(jié)果邊界處的高亮環(huán)狀偽影及損失的邊緣細(xì)節(jié).圖 4 為常數(shù)延拓、 局部均值延拓、 對(duì)稱(chēng)延拓和本文算法四種算法的CT局部重建結(jié)果對(duì)比圖. 左列為FBP重建結(jié)果, 右列為四種方法重建結(jié)果分別與原圖相應(yīng)的感興趣區(qū)域圖3(b)的差值圖. 可以觀(guān)察到圖4(b)、 (d)、 (f)中矩形框標(biāo)注區(qū)域內(nèi)存在比較明顯的邊界特征, 相比而言, 圖4(h)邊界信息較少. 這說(shuō)明, 本文算法重建圖像與原圖最為相似, 抑制了局部重建圖像中邊界處的環(huán)狀截?cái)鄠斡? 且邊緣細(xì)節(jié)信息損失較少、 對(duì)比度較高.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于小波多分辨率分析的圖像重建算法研究[D]. 羅戎蕾.浙江大學(xué) 2004

碩士論文
[1]局部區(qū)域CT圖像重建算法研究[D]. 王克軍.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[2]CT不完全投影數(shù)據(jù)重建算法研究[D]. 王浩.大連理工大學(xué) 2008



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