鑒于我國各臨床機(jī)構(gòu)早期投入使用的CT設(shè)備已進(jìn)入老化和故障期,提出了一種能應(yīng)對(duì)探測(cè)器故障的CT圖像重建的容錯(cuò)算法。該算法針對(duì)探測(cè)器故障導(dǎo)致的實(shí)測(cè)投影數(shù)據(jù)異常以及圖像中進(jìn)一步出現(xiàn)的環(huán)狀偽影的去除問題進(jìn)行了研究,提出對(duì)投影數(shù)據(jù)異常值具備容錯(cuò)機(jī)制的L1范數(shù)差,并利用凸優(yōu)化領(lǐng)域的近端分裂理論構(gòu)建出行處理型迭代算法。此外,通過向L1范數(shù)疊加全變分（TV）懲罰項(xiàng),使新算法在去除環(huán)狀偽影方面更具魯棒性。數(shù)字模型和實(shí)際臨床CT圖像的重建實(shí)驗(yàn)表明:傳統(tǒng)的L2范數(shù)重建受嚴(yán)重偽影影響,而L1范數(shù)和L1-TV范數(shù)能實(shí)現(xiàn)圖像的完美重建。 

【文章來源】：天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,30(01)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

CT設(shè)備獲取人體斷面圖像的掃描過程

即探測(cè)器故障情況下，測(cè)得的投影數(shù)據(jù)值遠(yuǎn)小于探測(cè)器正常工作條件下的測(cè)得值。重建圖像中環(huán)狀偽影的產(chǎn)生機(jī)理闡述如下：在圖像重建的反投影這一關(guān)鍵步驟中，受損害的投影數(shù)據(jù)使得該通路上的各像素由于得不到有效恢復(fù)而取值大幅減小。此外，根據(jù)重建規(guī)則，反投影運(yùn)算會(huì)在各角度方向依次進(jìn)行，進(jìn)而使得無法恢復(fù)正常取值的像素在某一路徑進(jìn)行重合。180°的反投影運(yùn)算使得該路徑逐漸演變?yōu)榘雸A形結(jié)構(gòu)，而且重合次數(shù)足夠多的像素取值偏大，重合次數(shù)少的像素取值偏小。該半圓形結(jié)構(gòu)即對(duì)應(yīng)重建圖像中由相鄰的亮區(qū)和暗區(qū)所組成的環(huán)狀偽影。完整、1個(gè)和2個(gè)探測(cè)器故障的投影數(shù)據(jù)與相應(yīng)濾波反投影算法（filtered back-projection,FBP）的重建圖像如圖2所示。探測(cè)器無故障和隨機(jī)性出現(xiàn)1個(gè)和2個(gè)探測(cè)器故障時(shí)，由一般商業(yè)CT搭載的FBP算法重建了經(jīng)典Shepp-Logan模型。由圖2可知，完好投影數(shù)據(jù)可重建出理想圖像，探測(cè)器故障可引起投影數(shù)據(jù)的某一列數(shù)據(jù)異常，進(jìn)而導(dǎo)致重建圖像中的環(huán)狀偽影。偽影出現(xiàn)個(gè)數(shù)與出現(xiàn)故障探測(cè)器個(gè)數(shù)一致。

本文進(jìn)一步設(shè)計(jì)了條件嚴(yán)苛的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，即假定探測(cè)器的故障個(gè)數(shù)為9個(gè)。各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中的參數(shù)取值不變。9個(gè)探測(cè)器故障條件下各算法的無噪聲影響和有噪聲影響的重建結(jié)果如圖4所示。圖4(a）、（c）、（e）為在無噪聲影響下用各種范數(shù)進(jìn)行圖像重建的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。由結(jié)果圖像可知，嚴(yán)重的環(huán)狀偽影分布于整幅L2范數(shù)的重建圖像，并且在環(huán)狀偽影的起點(diǎn)和終點(diǎn)處存在顯著的直線型偽影。圖像的某些細(xì)節(jié)信息被偽影覆蓋，并且高灰度值的環(huán)狀偽影降低了圖像原有信息的對(duì)比度。在L1范數(shù)的重建圖像中，高灰度值的環(huán)狀偽影被有效去除，并且在環(huán)狀偽影的起點(diǎn)和終點(diǎn)處的直線型偽影也被完全去除。圖像的細(xì)節(jié)信息得到了較好的保存。然而，在L1的結(jié)果圖像中，仍有暗黑色環(huán)狀偽影瘢痕殘留。L1-TV算法得到了最佳實(shí)驗(yàn)效果，偽影被完全去除，圖像細(xì)節(jié)保存完好，并且各組織結(jié)構(gòu)均勻一致。鑒于CT圖像采集過程中會(huì)受到電子噪聲的影響，為了使該實(shí)驗(yàn)更接近實(shí)際運(yùn)行機(jī)制，在投影數(shù)據(jù)中加入了均值為0、方差值為6.0的高斯噪聲和發(fā)射光子數(shù)為5.0×105條件下的泊松噪聲。各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中其余參數(shù)取值不變，為控制統(tǒng)計(jì)噪聲將循環(huán)次數(shù)k設(shè)定為200。圖4(b）、（d）、（f）為在2種噪聲影響下用各種范數(shù)進(jìn)行圖像重建的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在L2范數(shù)的重建圖像中充滿了亮暗并存的環(huán)狀偽影以及統(tǒng)計(jì)噪聲，環(huán)狀偽影與物體邊緣交界處可見部分組織結(jié)構(gòu)變形。L1范數(shù)重建充分去除了環(huán)狀偽影的明亮區(qū)域和部分統(tǒng)計(jì)噪聲。L2范數(shù)重建中的部分組織結(jié)構(gòu)變形得以恢復(fù)。L1-TV算法有效去除了環(huán)狀偽影和統(tǒng)計(jì)噪聲，然而由于為達(dá)到去除統(tǒng)計(jì)噪聲目的而進(jìn)行的過度平滑使得圖像微小細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)有所消失。圖4 9個(gè)探測(cè)器故障條件下各算法的無噪聲影響和有噪聲影響的重建結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3548130