本文關(guān)鍵詞： 雙能CT 雙物質(zhì)分解 梯度下降 圖像重建 計(jì)算步長(zhǎng)　出處：《東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基物質(zhì)分解是雙能CT重建的重要步驟,其中雙物質(zhì)分解是常用的分解模型之一,該模型的核心關(guān)鍵是計(jì)算分解系數(shù)投影.為了更快計(jì)算它,提出了基于誤差反饋梯度下降的雙能CT雙物質(zhì)分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的雙能CT雙物質(zhì)分解算法.由于計(jì)算了梯度下降步長(zhǎng),這兩種方法能快速迭代求解基物質(zhì)分解系數(shù)投影.同時(shí)他們有效地解決了雙能CT重建的非線性問(wèn)題.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)查表匹配法相比,這兩種算法穩(wěn)定收斂,計(jì)算速度快,重建精度高,對(duì)臨床應(yīng)用有重要的意義.在重建結(jié)果精度近似的情況下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精確線性搜索步長(zhǎng),因此它的運(yùn)行速度更快.
[Abstract]:The decomposition of base matter is an important step in the reconstruction of dual energy CT, in which the decomposition of double matter is one of the commonly used decomposition models. The key of the model is to calculate the projection of decomposition coefficient. A double energy CT double matter decomposition algorithm based on error feedback gradient descent and a dual energy CT double matter decomposition algorithm based on Armijo-Goldstein gradient descent are proposed. Step length. These two methods can quickly iterate to solve the projection of decomposition coefficient of base matter. At the same time, they can effectively solve the nonlinear problem of dual-energy CT reconstruction. The simulation results show that compared with the traditional lookup table matching method. These two algorithms converge stably, have high calculation speed and high reconstruction accuracy, and are of great significance to clinical application. The algorithm based on Armijo-Goldstein gradient descent uses an imprecise linear search step, so it runs faster.
【作者單位】： 東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372014,61302013) 遼寧省科技廳工業(yè)攻關(guān)及成果產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目(2014305001)
【分類號(hào)】：R814.42;TP391.41
【正文快照】： 計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)(computed tomography,CT)在醫(yī)學(xué)診斷中起著重要的作用,雙能CT是新一代的CT系統(tǒng).傳統(tǒng)CT只利用X射線的衰減信息而忽略了能譜信息,只能得到掃描組織的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)圖像[1-2].而雙能CT充分考慮了X射線的衰減信息和能譜信息,能同時(shí)得到掃描組織的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)圖像和

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