本文關(guān)鍵詞：錐束體CT三維迭代重建算法的研究

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【摘要】：X射線斷層成像(Computed Tomography, CT)是利用射線對物質(zhì)的衰減特性,無損地獲取物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息的一種技術(shù)手段。該技術(shù)在醫(yī)學診斷和工業(yè)無損檢測中得到了廣泛應用。近年來,錐束CT在醫(yī)學和工業(yè)上得到越來越廣泛的應用,具有高精度、X射線劑量小、掃描速度快等特點,成為未來CT技術(shù)發(fā)展趨勢之一。隨著口腔醫(yī)學的發(fā)展,牙科專用錐束形CT獲得了廣泛應用�？谇籆T可以從不同的角度對組織進行反映,能夠發(fā)現(xiàn)更細微的病變,對骨組織情況、下頜關(guān)節(jié)情況進行準確的評價,對于協(xié)助醫(yī)生進行更準確的臨床診斷起了重要作用。 圖像重建方法是CT技術(shù)中較為關(guān)鍵的部分。圖像重建有兩類基本方法：解析法和迭代法。解析法的優(yōu)點是計算量小,能夠在較短的時間內(nèi)重建出高質(zhì)量的圖像,但在投影數(shù)據(jù)不完全或高噪聲的情況下,該算法不再適用。而迭代算法對于處理不完備的投影數(shù)據(jù)方面有一定的優(yōu)勢,可以在較少的投影數(shù)據(jù)下重建出較好的圖像質(zhì)量,而且對噪聲也有一定的抑制。本文研究的迭代算法包括代數(shù)迭代重建算法(ART算法)、聯(lián)合代數(shù)迭代算法(SART算法)以及統(tǒng)計迭代算法EM算法。同時還研究了有序子集算法(OSEM算法)。其中ART算法是由一種基于解代數(shù)線性方程組的算法,其公式是從最小二乘法推導出。EM算法公式是基于X射線光子的泊松統(tǒng)計分布的最大似然函數(shù)推導出來。 最后,分別采用仿真數(shù)據(jù)和口腔CT成像系統(tǒng)采集到的實際數(shù)據(jù)從以下三點說明3種迭代算法的不同：(1)在完備投影數(shù)據(jù)下,三種迭代算法都能夠獲得較高質(zhì)量的重建圖像；(2)在不完備投影數(shù)據(jù)下,OS-EM算法重建圖像相對于ART算法以及SART算法具有一定的優(yōu)勢。(3)在投影數(shù)據(jù)含有噪聲的情況下,ART算法受噪聲影響比較大,OS-EM算法以及SART算法具有一定的抗噪性。
【關(guān)鍵詞】：口腔CT 重建算法 迭代重建 不完備投影
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R814.42;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 研究背景10-19
• 1.1.1 CT的出現(xiàn)和發(fā)展10-16
• 1.1.2 口腔錐束CT的發(fā)展16-18
• 1.1.3 實驗室口腔CT成像系統(tǒng)18-19
• 1.2 本論文研究意義19-20
• 1.3 本文的研究內(nèi)容20-22
• 第2章 CT成像的數(shù)學基礎(chǔ)及理論發(fā)展22-38
• 2.1 X射線物理基礎(chǔ)22-27
• 2.1.1 X射線的產(chǎn)生22-23
• 2.1.2 X射線與物質(zhì)間的相互作用23-27
• 2.2 數(shù)學基礎(chǔ)27-32
• 2.2.1 傅立葉變換及卷積27-28
• 2.2.2 Radon變換28-30
• 2.2.3 傅立葉中心切片定理30-32
• 2.3 CT重建算法的發(fā)展32-34
• 2.3.1 解析重建算法33
• 2.3.2 迭代重建算法33-34
• 2.4 圖像質(zhì)量評價34-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第3章 解析重建算法研究38-54
• 3.1 直接反射投影重建算法38-40
• 3.2 二維濾波反投影重建算法40-46
• 3.2.1 平行射束重建算法40-43
• 3.2.2 扇形射束重建算法43-46
• 3.3 FDK重建算法46-53
• 3.3.1 FDK重建的系統(tǒng)幾何46-47
• 3.3.2 FDK算法的理論推導47-48
• 3.3.3 FDK算法重建結(jié)果及性能分析48-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 三維錐束迭代算法研究54-80
• 4.1 解線性方程組54-56
• 4.2 代數(shù)迭代重建算法56-60
• 4.2.1 ART重建算法56-58
• 4.2.2 SART重建算法58-60
• 4.3 統(tǒng)計迭代重建算法60-64
• 4.3.1 EM重建算法60-63
• 4.3.2 OS-EM重建算法63-64
• 4.4 系統(tǒng)矩陣的重建過程64-67
• 4.5 影響迭代重建的因素67-71
• 4.5.1 初值的選取67
• 4.5.2 系統(tǒng)矩陣的模型設(shè)計67-68
• 4.5.3 松弛系數(shù)的選取68-71
• 4.5.4 投影數(shù)據(jù)的訪問方式71
• 4.6 重建結(jié)果分析71-79
• 4.6.1 完備投影數(shù)據(jù)迭代重建算法的對比研究72-74
• 4.6.2 不完備投影數(shù)據(jù)迭代重建算法的對比研究74-76
• 4.6.3 對于含有噪聲的投影數(shù)據(jù)的重建結(jié)果分析76-79
• 4.7 本章小結(jié)79-80
• 第5章 總結(jié)與展望80-82
• 5.1 總結(jié)80
• 5.2 展望80-82
• 參考文獻82-86
• 致謝86

【參考文獻】

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本文編號：865740