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相似文献
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1.
目的 在CT扇束重建中,源到中心的距离有时需要变化,在这种条件下推导出来的重建公式一般都含有源到中心距离的导数,这不利于公式的实际应用。资料WANG Ge等人在《A Derivative—Free Noncircular Fan—Beam Reconstruction Formula》中提出了—个不含源到中心距离的重建公式,并证明在满足三个假设的条件下该公式是—个准确重建公式。但在这个结论的推导过程中存在漏洞,导致这个结论是不成立的。结果 本文指出了这个推导漏洞,对结果重新作了讨论,并且用计算机进行了模拟。结论 得到了很好的效果。  相似文献   

2.
论锥束CT扫描Grangeat-型 Katsevich-型的算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
锥束图象重建算法正在快速发展,并用于重要的生物医学和工业应用中。在本文中,主要讨论有效的精确的、可能用于动态研究的算法,特别是近年发展起来的Grangeat类和Katsevich类的算法。这一选择是基于CT和显微CT的定量的和功能的应用需求。2002年,Lee和Wang提出了圆周和螺旋情形Grangeat类的半扫描锥束算法,解决了短物体重建问题。原理是利用在Grangeat类重建公式中的Radon空间信息,在阴影区域进行适当的数据插值,从而抑制Feldkamp类重建算法的亮度,减低伪影。在圆形和螺旋半扫描情形,首先我们确定位于不同采样冗余区域之间的边界。然后我们导出相应的加权函数以用于特征点的计算。就亮度减低伪影而论,Grangeat类半扫描重建算法优于Feldkamp类半扫描重建算法。2001年Katsevich推导了第一个理论上精确的螺旋锥束滤波反投影型重建公式。其局限性是探测器窗口较大和待重建物体的半径较小。2002年Katsevich改进了他的第一个公式。新的公式对病人的尺寸没有多少限制,而且相对旧公式假设了较小的探测器阵列。最近,Katsevich将他的方法推广到一般的扫描轨迹,证明了早期的两个公式是他的一般结果的特例。针对长物体的动态体成像,我们极其需要改进现有的Grangeat类和Katsevich类的算法。  相似文献   

3.
扇束CT分为等角射线型和等距射线型两种结构。由于探测器单元排列方式不同,两者在数据采集和重建时都存在一些区别,从而导致重建图像质量有一定差异。方法:本文对两种扇束CT的结构及对应的滤波反投影重建算法做了简单介绍并比较其中存在的差异。使用Shepp-Logan模型及自建模型分别对两种扇束CT进行投影采集及重建图像的模拟,并对重建图像的质量进行比较。结论:在相同几何参数条件下,等角型CT重建图像的质量会略优于等距型CT。  相似文献   

4.
CT图像重建的扫描模式有平行束、扇束、锥束等,在扇束扫描模式下的图像重建算法大多基于图像的正方形网格剖分。本文建立了扇束扫描模式下新的图像重建离散化模型,并给出了基于新模型的代数迭代校正格式和重建算法。对新的模型下迭代算法几何意义进行了讨论,基于新模型的代数迭代重建算法有助于提高成像质量,启发新的图像重建算法。  相似文献   

5.
扇束图像重建中OSEM算法及子集划分的研究   总被引:5,自引:2,他引:3  
目的:将一种快速迭代图像重建方法OSEM用于仿真Phantom模型的扇束投影数据的重建中,验证其重建参数的有效取值范围,分析比较不同子集选取对扇束OSEM重建的图像质量以及收敛速度的影响。方法:本研究采用事先计算特定几何扇束扫描的概率矩阵和最大间距划分投影子集的方法,选取图像大小为128*128。通过对模拟的Phantom扇束投影数据的重建,结果:OSEM重建效果好于传统滤波反投影(FBP)重建的结果,尤其是在有噪声情况下,在一定范围内重建质量与迭代次数和子集划分个数成正比,而计算时间仅仅与迭代次数正比。结论:恰当地选取子集个数,扇束OSEM重建可用较少迭代次数和较短的计算时间获取好的重建图像。  相似文献   

6.
[栏 目] 文 章 题 目 作 者 期-页码 [CT理论] 正电子断层扫描仪与PET图像重建概述 刘 力 吴晓锋 印 胤 (1-47) 基于正交投影和广义投影(POCS)算法的研究进展 姜 明 张兆田等 (1-51) CT系统的能谱估计及射束硬化校正算法 叶侠娟 张 朋 (2-10) 对一种非圆轨迹扫描下扇束重建公式的讨论 黄朝志 路宏年 杨 民 等 (2-16) 再论扇形束非圆轨迹扫描的补充说明 王 革 (2-39) 论锥束CT扫描Grangeat-型 Katsevich-型的算法 王 革 等 (3-45) 扇束图像重建中OSEM…  相似文献   

7.
潘晓川教授的反投影滤波(BPF)新型重建算法介绍   总被引:1,自引:2,他引:1  
计算机断面成像(CT)的精确重建方法一直是现代CT成像领域中一个活跃的研究方向。近几年,关于平行束、扇束、锥束CT精确重建的研究取得了一系列重要的突破和创新成果。本文主要介绍了美国芝加哥大学潘晓川教授为首的课题组提出的一类基于反投影卷积(BackprojectionFiltration:BPF)的CT精确重建算法。BPF算法最重要的贡献在于它成功地解决了从沿探测器方向截断的投影数据进行CT精确重建的问题;因此,通过BPF算法能够设计出针对目标的感兴趣区域成像策略,减少成像扫描、重建时间,辐照剂量和散射光子。  相似文献   

8.
根据平行束和扇束CT中的主要重建机制与原理,阐述了两种算法在计算机上的实现方法和特点.传统扇束CT通常采用的是基于一周360°的全扫描方式,为了加快扫描速度,提高重建效率,在分析了扇束和平行束在几何上的关联性后,介绍一种不完全角度的扫描方式--短扫描,以及应用于该种扫描方式下的数据重排技术,并完成了算法的实现.通过实验结果我们发现改进后的算法在速度上得到显著提高.  相似文献   

9.
扇束卷积反投影法的程序优化   总被引:6,自引:2,他引:6  
本文给出在扇束卷积反投影法中为提高运算速度,减少加权反投影运算量的一种程序优化方法和实验结果,并分别给出被测物体正反时针旋转时加权反投影的两种公式。  相似文献   

10.
本文主要介绍了关于新型的锥束CT重建算法——Katsevich算法。首先描述了如何引入Katsevich重建公式,同时介绍了Tam-Dannielson窗口和PI线的一系列与其他重建算法不同的重建方式,指出反投影过程与Feldkamp重建算法的反投影过程是一样的。我们可以利用这个重建算法有效地进行锥束螺旋CT重建,并得到效果理想的图像。我们也可以设计相应的并行算法,便于分析这些算法的复杂度,如:分析算法时间并且采用并行算法加快运行速度。这个方法也可以被用来改进成为其他重建公式(例如Zou和Pan的BPF型反转公式)。  相似文献   

11.
扇束滤波反投影(Fan-beam Filtered Back Projection- FFBP)算法理论公式中,投影成像平面位于旋转中心;而实际CT扫描系统中,投影成像平面与旋转中心都存在一定距离.考虑到实际投影成像平面位置,本文推导了它的FFBP算法(即IFFBP-Improved Fan-beam Filtered Back Projection算法),比较了此两种情况下(即忽略成像平面与旋转中心距离)FFBP、IFFBP算法重建质量.计算机模拟和实验结果证明了IFFBP算法的正确性.  相似文献   

12.
本文提出重建扇形束(fan-beam)图像的一簇新的混合算法。这簇新方法使得重建扇形束图像既不产生偏差,又可改进扇形束图像中的噪声性质。同时,通过理论分析和计算机数字模拟,证明此新方法不仅运算速度快欲常用方法,并且具有比常用的扇形束渺滤波反投影的算法更为优越的数学和统计特性。  相似文献   

13.
显微CT的锥束重建技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
显微CT技术一直是Iowa大学CT/显微CT实验室研究的焦点。这篇文章报告了我们在锥束显微CT方面最近取得的一些进展。我们利用Feklkamp类算法了多X光源和检测器偏置条件下的近拟图象重建;解释了Grangeat精确重构框架下的图象伪影。最后重点介绍了最近有关一般分块迭代Landweber格式的收敛性结果;给出了模拟和实验结果,探讨了进—步的研究方向。  相似文献   

14.
本文给出了局部断层图像重建精确计算定理的简单证明。局部断层图像重建是一类仅需较少的扫面数据的断层成像技术,可以有效降低扫面物体的辐射剂量,提高图像重建速度。文献[6]针对局部断层成像的概念提出了一种扇形束的一般扫描轨道的局部断层的精确图像重建方法。本文为文献[6]的定理提供了一个简捷的证明。  相似文献   

15.
CTA作为一种新的非损伤血管成像技术是诊断血管疾病的重要技术之一。只有当造影剂达到适当的浓度时,触发主扫描才能获得高质量的血管图像。目前最常用的造影剂监控方法是基于图像重建的监控方法,本文将提出一种基于扇形束投影重排的血管造影剂监控方法。这种方法直接对扇形束投影重排后获取监控截面内造影剂的变化量,从而可以监测造影剂的出现与否。相比于基于图像重建的方法,本文提出的方法不需要进行图像重建,因此具有更好的实时监控性和更低的监控成本,具有一定的现实意义。  相似文献   

16.
从反应谱求功率谱的精确方法及其应用   总被引:6,自引:2,他引:4  
本文对由反应谱求功率谱的近似公式的误差进行了讨论,从而说明了精确求解地震动功率谱的必要性,并从构造函数的特征出发,提出了一类符合要求的构造函数族,同时对其参数的取值加以讨论。最后给出了一个算例,展示了从反应谱求功率谱的精确方法与近似方法在数值上的差别,以及对人造地震动的影响。  相似文献   

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