本文關(guān)鍵詞：數(shù)字乳腺三維斷層合成攝影重建算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：乳腺癌在全球范圍內(nèi)都是威脅婦女健康的“頭號殺手”,乳腺癌的篩查和診斷一直面臨嚴(yán)峻的形勢。20世紀(jì)70年代,法國人Cros首次將X線鉬靶用于乳腺疾病的檢查,它以其良好的對比度和較高分辨率開啟了X線攝影早期檢出乳腺癌的新開端。40年來,隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和平板探測器技術(shù)的發(fā)展,乳腺X線攝影經(jīng)歷了膠片系統(tǒng)(Film Mammography,FM)、數(shù)字系統(tǒng)(DigitalMammography,DM)到全景數(shù)字系統(tǒng)(Full Field Digital Mammography, FFDM)等一系列改進(jìn).然而這些傳統(tǒng)的乳腺X線攝影依賴二維的投影圖像,重疊組織投照到一個(gè)二維影像,病理結(jié)構(gòu)相互遮掩,漏診現(xiàn)象、重疊結(jié)構(gòu)類似病灶的假陽性現(xiàn)象難以避免,因此提出一種新的層面成像方式,最大程度上消除重疊組織干擾顯得尤為重要。 1972年Grant首次提出了數(shù)字合成體層成像(Digital Tomosynthesis,DTS)的概念,它以傳統(tǒng)的體層攝影幾何原理為基礎(chǔ),結(jié)合現(xiàn)代數(shù)字圖像處理技術(shù),通過一次采集有限范圍內(nèi)的數(shù)個(gè)不同角度的投影數(shù)據(jù),回顧性的重建物體斷層圖像。與計(jì)算機(jī)斷層成像掃描(Computed Tomography,CT)采集360度范圍內(nèi)投影相比,DTS技術(shù)更適合于人體一些難以環(huán)繞全掃描的特殊部位,如關(guān)節(jié)、口腔、乳腺等的層面成像。 結(jié)合DTS成像技術(shù)以及平板探測器技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)字乳腺三維斷層攝影系統(tǒng)(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)應(yīng)運(yùn)而生。它與傳統(tǒng)的數(shù)字乳腺X線攝影設(shè)備相結(jié)合,利用X線球管做弧形運(yùn)動,探測器一般保持靜止,采集有限角度下的低劑量投影數(shù)據(jù),回顧性的重建與探測器平面平行的乳腺任意深度層面圖像。與傳統(tǒng)乳腺X線攝影得到的二維投影圖像相比,DBT重建的斷層圖像很大程度上消除了重疊組織的干擾,使圖像的“可見度”大大提高,尤其對突出組織邊緣輪廓、檢出微小鈣化等方面頗具優(yōu)勢。 DBT重建圖像的質(zhì)量很大程度上取決于重建算法,目前關(guān)于DBT的重建算法主要包括三種：基于平移-疊加(Shift-And-Add, SAA)的重建算法,基于傅立葉變換的重建算法和基于迭代的重建算法。SAA算法最早應(yīng)用于DBT成像,原理簡單,重建速度快,需要配合不同的濾波函數(shù)抑制重疊組織的干擾；基于傅立葉變換的重建算法為濾波反投影(Filtered Back Projection, FBP)算法,以傅里葉層厚定理為理論基礎(chǔ),優(yōu)點(diǎn)是重建速度快,適合臨床應(yīng)用,缺點(diǎn)是對數(shù)據(jù)的完備性和成像幾何要求較高；基于迭代的重建算法包括統(tǒng)計(jì)迭代和代數(shù)迭代,統(tǒng)計(jì)迭代考慮到投影的統(tǒng)計(jì)特性,代數(shù)迭代求解欠定方程組,兩者都可以引入正則項(xiàng)對重建圖像進(jìn)行再約束,進(jìn)一步優(yōu)化圖像質(zhì)量。 國外研究學(xué)者對DBT重建技術(shù)做出了卓有成效的探索,與國外的深入研究相比,我國對DBT的研究程度目前只停留在一些簡單的介紹,或者國外文獻(xiàn)翻譯階段,因此針對DBT成像技術(shù)尤其是成像算法展開一系列更深入的探索和研究意義重大。 DBT利用有限角度下的低劑量投影重建乳腺層面圖像,既提高了圖像質(zhì)量,又沒有顯著增加乳腺的射線劑量,滿足了公眾對低射線劑量的要求。隨著人們自我健康意識的提高,在CT重建領(lǐng)域,同樣面臨著既降低輻射劑量、又能獲取高質(zhì)量斷層圖像的挑戰(zhàn)。采集稀疏角度投影數(shù)據(jù)是一種有效的降低輻射劑量的方式,如何利用稀疏投影實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)CT重建目前也是各學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)追蹤研究的熱點(diǎn)。 本文在充分研讀和學(xué)習(xí)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,首先介紹了DBT的硬件組成、DBT成像原理以及DBT圖像重建中基礎(chǔ)的SAA算法,ART (Algebra Reconstruction Technique, ART)算法和SART(Simultaneous Algebra Reconstruction Technique, SART)算法。然后實(shí)現(xiàn)了一種改進(jìn)的三維數(shù)字乳腺體模,并仿真得到該體模有限角度的低劑量投影數(shù)據(jù),為后續(xù)重建實(shí)驗(yàn)奠定了初步基礎(chǔ)。同時(shí)將已有的FBP算法及其改進(jìn)算法編程實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證了FBP算法的有效性和可行性。最后針對DBT重建和稀疏角度CT重建現(xiàn)有迭代算法的不足,各自改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)了一種新的重建算法。具體內(nèi)容如下： (1)實(shí)現(xiàn)了一種仿真的三維數(shù)字乳腺體模,并模擬得到該體模有限角度投影數(shù)據(jù)。由于國內(nèi)尚無批準(zhǔn)的DBT系統(tǒng)進(jìn)入臨床應(yīng)用,真實(shí)的投影數(shù)據(jù)難以獲取,因此本文只能基于仿真的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)展開研究。但是由于乳腺不同于頭部結(jié)構(gòu),它有其自身特定的組成特點(diǎn),并且在DBT成像時(shí)需要被壓迫板擠壓成均勻展開的腺體,因此Sheep-Logan體模對DBT重建并不適用。為了解決這一問題,我們仿照Sheep-Logan體模,在Reiser等人的基礎(chǔ)上改進(jìn)了一種三維的數(shù)字乳腺體模。該體模綜合考慮了乳腺的大小,密度分布以及病癥等特點(diǎn),有效的、高質(zhì)量的模擬出了乳腺在DBT掃描時(shí)不可避免的胸壁組織,乳腺的主要成分脂肪組織和腺體組織,以及表征乳腺疾病特征的腫塊和微小鈣化等。對仿真的數(shù)字乳腺體模,利用前向投影算法,模擬有限角度的低劑量投影數(shù)據(jù)。前向投影算法中的幾何結(jié)構(gòu)設(shè)定為DBT的成像方式,即平面探測器保持靜止,X線源繞乳腺上方某一固定支點(diǎn)旋轉(zhuǎn)等間隔采樣,利用X射線穿過體素的像素值疊加計(jì)算有限角度下仿真投影數(shù)據(jù)。 (2)研究了DBT成像中各類重建算法的理論基礎(chǔ),并實(shí)現(xiàn)了一種基于FBP算法及其改進(jìn)算法的DBT成像算法。根據(jù)傅里葉中心切片定理,某一角度下采集到的二維投影的傅里葉變換,就等于該物體三維傅里葉空間該角度下的中心截面,因此DBT成像采集到的有限角度內(nèi)的投影,就對應(yīng)得到待重建乳腺傅里葉空間一個(gè)雙錐形數(shù)據(jù)。由于傅里葉空間數(shù)據(jù)不完備,我們除了需要利用斜坡函數(shù)抑制徑向負(fù)相關(guān)的采樣頻率造成的星狀偽影,以及利用常用的窗函數(shù)修改重建圖像中的噪聲特性外,還需要針對傅里葉空間在縱軸方向的欠采樣特點(diǎn),增加控制層厚的濾波函數(shù),通過調(diào)整傅里葉空間在縱軸方向采樣完整點(diǎn)與信息缺失點(diǎn)的權(quán)重,改善縱軸頻域跳躍性對應(yīng)空域產(chǎn)生的干擾偽影。結(jié)合三種濾波函數(shù),我們利用仿真投影數(shù)據(jù)對FBP算法編程實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,FBP算法能夠重建出物體的斷層圖像,而且通過對斜坡函數(shù)的改進(jìn),可以進(jìn)一步改善圖像對比度。 (3)改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)了一種基于選擇性TpV正則化的DBT迭代算法。DBT代數(shù)迭代中的SART算法,以求解欠定方程組為理論基礎(chǔ),對于DBT欠采樣特點(diǎn),重建結(jié)果不唯一,而且在迭代過程中引起噪聲放大。引入TpV (Total p Variation, TpV)正則項(xiàng)進(jìn)一步約束后,改善了圖像質(zhì)量,但圖像邊緣往往出現(xiàn)過平滑或微小鈣化被模糊。針對已有算法存在的問題,本文提出了一種基于選擇性TpV正則化的重建算法。改進(jìn)算法仍用投影理論計(jì)算值與實(shí)際測量值的誤差作為數(shù)據(jù)保真項(xiàng),改用選擇性TpV作為正則項(xiàng),選擇性TpV根據(jù)圖像每一像素點(diǎn)的梯度信息,自適應(yīng)的選取正則化模型中決定平滑強(qiáng)弱的參數(shù)p,從而對圖像不同區(qū)域進(jìn)行不同尺度的正則化,實(shí)現(xiàn)平滑區(qū)域去噪處理以及邊緣區(qū)域銳化效果。改進(jìn)算法在ASD-POCS (Adaptive Steepest Descent-Projection Onto Convex Sets, ASD-POCS)算法框架下,迭代優(yōu)化由數(shù)據(jù)保真項(xiàng)和正則項(xiàng)構(gòu)成的目標(biāo)函數(shù),首先利用采集到的有限角投影數(shù)據(jù)經(jīng)SART算法進(jìn)行初步重建,從而獲得滿足數(shù)據(jù)一致性的中間圖像,然后做非負(fù)性約束后再利用梯度下降算法對約束后的圖像進(jìn)行選擇性TpV最小化,得到梯度最稀疏的優(yōu)化重建圖像。每一次迭代即包括一次SART算法和梯度下降算法,SART算法和梯度下降算法交替進(jìn)行,直到滿足某一收斂準(zhǔn)則停止迭代。本文利用仿真體模的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行重建,重建圖像驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。結(jié)果表明,本文算法在去除噪聲的同時(shí)保留了圖像的邊緣特性,而且實(shí)現(xiàn)了對乳腺中微小鈣化的清晰顯像,完成了DBT的優(yōu)質(zhì)重建。 (4)改進(jìn)并實(shí)現(xiàn)了一種基于選擇性全變差約束的稀疏角度CT快速迭代重建算法。Sidky等人提出的基于全變差(Total Variation, TV)約束的迭代算法,由于優(yōu)質(zhì)的重建效果,是稀疏角度CT重建中的經(jīng)典算法,許多研究學(xué)者在此基礎(chǔ)上做出了進(jìn)一步改進(jìn)。稀疏角度CT重建與有限角度的DBT重建同屬于非完全投影數(shù)據(jù)重建圖像的問題,鑒于選擇性TpV正則項(xiàng)在改善DBT有限角重建問題時(shí)的有效性,本文改進(jìn)了一種基于選擇性TV約束的稀疏角度CT快速迭代重建算法。該算法改用選擇性TV正則項(xiàng)代替TV約束,將正則化尺度與圖像梯度相關(guān)聯(lián),根據(jù)圖像像素所在的不同梯度區(qū)域,選擇性的調(diào)整正則化模型中決定平滑強(qiáng)弱的參數(shù)p,從而在圖像的不同區(qū)域進(jìn)行不同尺度的正則化,由此實(shí)現(xiàn)局部信息局部調(diào)整。同時(shí)為了改善原算法中ART重建收斂速度慢的問題,本文借鑒迭代閾值收斂算法中的快速收斂技術(shù),利用前兩次迭代重建圖像的線性組合作為下次迭代的初始圖像,進(jìn)一步加快收斂速度。本文利用兩組Sheep-Logan體模的欠采樣投影數(shù)據(jù)進(jìn)行重建,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法對于稀疏角度CT重建,不僅保留了圖像的邊緣特性,而且顯著提高了迭代重建中的收斂速度,對于實(shí)際臨床應(yīng)用具有重要意義。 本文在DBT成像研究和稀疏角度CT重建方面都取得了一些初步成果,但仍然需要采用真實(shí)的臨床數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證。此外,針對FBP算法設(shè)計(jì)更有效的濾波函數(shù)等,都將是我們下一步的重要工作。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字乳腺三維斷層合成攝影 稀疏角度CT FBP算法 迭代算法 選擇性正則項(xiàng) 快速迭代技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R737.9;R730.44
【目錄】：

• 摘要3-8
• ABSTRACT8-17
• 第一章 緒論17-21
• 1.1 引言17-18
• 1.2 本文的主要工作18-21
• 第二章 DBT成像的理論基礎(chǔ)和實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備21-27
• 2.1 DBT硬件組成21
• 2.2 DBT成像原理21-22
• 2.3 仿真乳腺體模及DBT投影數(shù)據(jù)22-27
• 第三章 DBT成像的重建算法27-44
• 3.1 基于SAA的重建算法27-32
• 3.2 基于傅里葉變換的重建算法32-42
• 3.3 基于迭代的重建算法42-44
• 第四章 基于選擇性TpV正則化的DBT重建技術(shù)44-54
• 4.1 引言44
• 4.2 基于TpV正則項(xiàng)約束的DBT迭代算法44-45
• 4.3 基于選擇性TpV正則項(xiàng)約束的DBT迭代算法45-53
• 4.4 小結(jié)53-54
• 第五章 基于選擇性全變差約束的稀疏角度CT快速迭代重建技術(shù)54-66
• 5.1 引言54-55
• 5.2 TV算法55-56
• 5.3 本文算法56-65
• 5.4 小結(jié)65-66
• 第六章 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 工作總結(jié)66-67
• 6.2 存在問題及后續(xù)展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間完成的論文及取得的成果73-74
• 致謝74-76

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 李弋;葉兆祥;;數(shù)字乳腺斷層攝影診斷乳腺癌現(xiàn)狀[J];國際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志;2010年02期

2 齊宏亮;周凌宏;徐圓;洪虹;盧文婷;甄鑫;;基于雙邊濾波迭代修正的CT欠投影ART重建[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2013年02期

3 葉兆祥;李弋;;數(shù)字乳腺斷層攝影應(yīng)用現(xiàn)狀及展望[J];中國醫(yī)療器械信息;2010年10期

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)字乳腺三維斷層合成攝影重建算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：328940