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1.
总变差（TV）最小算法是一种有效的CT图像重建算法,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建。然而,在某些情况下,TV算法会产生阶梯状伪影。在图像去噪领域,相对TV算法展现了优于TV算法的性能。鉴于此,将相对TV模型引入图像重建,提出相对TV最小优化模型,并在自适应梯度下降-投影到凸集（ASD-POCS）框架下设计对应的求解算法,以进一步提升重建精度。以Shepp-Logan、FORBILD及真实CT图像仿真模体进行重建实验,验证了该算法的正确性并评估了算法的稀疏重建能力和抗噪能力。实验结果表明,相对TV算法可以实现逆犯罪,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建,与TV算法相比,该算法可以取得更高的重建精度。 相似文献
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总变差（TV）最小化模型目前已广泛应用于图像重建领域,其通过最小化一阶图像梯度大小变换的L1范数实现,能在稀疏投影采集下得到精确的重构。然而,TV模型是基于分段平滑的图像的假设提出的,有时会产生阶梯效应。研究发现,高阶总变差（HOTV）模型可以有效压制阶梯效应,提高重建精度。此外,TpV模型使用Lp范数来逼近L0范数,有望进一步提高稀疏重建能力。鉴于此,本文将HOTV模型与TpV模型结合,提出一种新的高阶TpV （HOTpV）重建模型,采用自适应梯度下降-投影到凸集（ASD-POCS）算法进行求解,分别在理想和有噪声条件下对灰度渐变仿真模体以及真实CT图像仿真模体进行稀疏重建实验。实验结果显示,相比于TV、TpV以及HOTV三种重建模型,HOTpV能得到精度最高的图像。 相似文献
3.
针对目前CT的X射线电离辐射危害,提出了一种基于低剂量CT投影数据进行稀疏角度重建的方法来降低辐射剂量。本方法首先对低剂量CT的投影数据采用惩罚加权最小二乘(PWLS)方法进行去噪处理,然后对去噪后的投影数据进行稀疏角度的CT图像重建。对Shepp-Logan模体仿真实验及真实实验数据重建结果表明:本文提出的基于低剂量CT的稀疏重建方法可有效地抑制重建图像噪声和条形伪影,实现稀疏角度的低剂量CT图像重建。 相似文献
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任意扫描轨迹下三维Shepp-Logan体模的投影方法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像重建是将二维投影数据转换为三维体数据的数学过程。分析图像重建算法性能的常用手段是数值仿真,而获取数字体模的投影数据是仿真实验的第一步。Shepp-Logan体模应用最为广泛,本文首先介绍三维Shepp-Logan体模及其改进形式。重点讨论在任意扫描轨迹下三维Shepp-Logan体模的投影方法。并运用该方法模拟了工业CT中常用的圆轨迹与螺旋轨迹成像过程。数值分析结果显示,两种扫描轨迹得到的重建图像均方误差均小于2‰,本文的方法可以达到较高的精度。 相似文献
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由投影重建图像的对称网格迭代算法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对于工业CT检测中常用的代数迭代重建算法提出了改进,利用投影射线之间存在的几何对称结构,提出了图像重建的对称网格迭代算法(简写为SM-IRT).该算法简化了投影系数矩阵的计算,调整了迭代算法逐线校正的迭代顺序.对模拟数据和工业CT实测数据进行了重建图像的数值实验,结果表明:与常规算法比较,本文提出的新算法重建速度快,成像精度高. 相似文献
6.
电子顺磁共振成像（EPRI）是一种先进的氧成像技术。当前EPRI的瓶颈问题是扫描速度过慢,其原因是每个角度下的投影信号需要被重复采集几千次,以压制随机噪声。一种实现快速扫描的方法是减少投影信号的重复采集次数,然而这又使得投影信号信噪比降低,重建出来的图像噪声较大。为有效压制重建图像中的噪声,本文提出一种基于多通道、多尺度、多拼接的（3MNet）图像去噪网络,以实现高精度快速EPRI成像。该网络由3个子网络构成。第1个子网络是基于注意力机制的卷积网络,其输出的特征图像与输入图像拼接以构成后端网络的输入;第2个子网络是3通道卷积网络;第3个子网络是多尺度卷积网络。实验结果表明,本文提出的3MNet网络可以实现EPRI图像的高精度去噪,进而实现快速成像。 相似文献
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稀疏角采样与减小X射线源电流可有效降低多能谱CT低辐射剂量,然而会导致投影数据不足且包含较大噪声,重建图像会严重降质。针对这一问题,本文对传统全核变分（TNV）正则化方法进行推广,利用非局部梯度向量构成的雅克比矩阵的低秩特性,提出非局部全核变分（NLTNV）正则化方法。该方法用单个正则项同时建模能谱CT图像的结构相似性、梯度域稀疏性与非局部自相似性3种先验信息,能恢复稀疏角度投影含较大噪声（剂量较低）时图像的结构特征,并且有效缓解了用多正则项建模多能谱CT图像不同先验信息所导致的正则化参数过多问题。此外,基于NLTNV的重建模型为凸优化模型,保证了算法的稳定性与收敛性。实验结果表明,与TNV正则化方法相比,本方法显著提升重建图像的整体质量。 相似文献
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基于不完备投影数据重建的四种迭代算法比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在发射成像和穿透成像过程中,由于各种原因会造成投影数据不完备,若仍采用传统解析方法重建出的图像会产生伪影,而迭代算法则可以很好地改善图像质量。本文应用不同的迭代算法分别就真实标准线对测试卡的稀疏投影数据和有限角度投影数据进行重建,定量分析比较它们各自的优缺点,为几种迭代算法的工程或临床应用提供重要参考。 相似文献
9.
针对计算机断层成像稀疏重建过程中产生条状伪影的问题,本文提出一种基于对抗式残差密集深度神经网络的CT图像高精度稀疏重建方法.设计一种耦合残差连接、密集连接、注意力机制和对抗机制的UNet网络,以含条状伪影图像和高精度图像作为训练样本,通过大规模训练数据,对该网络进行训练,使其具有压制条状伪影的能力.首先,利用滤波反投影... 相似文献
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基于光子计数探测器的能谱CT,可以同时采集多个能谱通道的投影数据,并获得相应能量范围内物质的吸收特征,可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术,可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析,并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响,提高能谱CT图像的彩色表征性能,提出双域滤波与像素值平方相结合的方法,用于含噪声的主成分图像去噪,然后将所选取的主成分图像映射到RGB颜色通道。实验结果表明,无论是在投影域还是图像域进行主成分分析,都可以获取清晰的CT图像,识别出物质的不同成分。相较于在图像域的主成分分析方法,在投影域进行主成分分析能够保留物质的更多细节,获取更清晰的彩色CT图像。 相似文献
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在投影角度个数不变的情况下,降低每个角度下的射线剂量,是一种有效的低剂量CT实现方式,然而,这会使得重建图像的噪声较大。当前,以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习图像去噪方法已经成为低剂量CT图像去噪的经典方法。受Transformer在计算机视觉任务中展现的良好性能的启发,本文提出一种CNN和Transformer耦合的网络（CTC）,以进一步提高CT图像去噪的性能。CTC网络综合运用CNN的局部信息关联能力和Transformer的全局信息捕捉能力,构建8个由CNN部件和一种改进的Transformer部件构成的核心网络块,并基于残差连接机制和信息复用机制将之互联。与现有4种去噪网络比较,CTC网络去噪能力更强,可以实现高精度低剂量CT图像重建。 相似文献
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Jiang Hsieh John Londt Melissa Vass Xiangyang Tang Jay Li Darin Okerlund 《CT理论与应用研究》2007,16(2):52-59,65
采用CT进行心脏成像是CT临床应用中最前沿的进展,心脏扫描中采用较低的螺距使得病人的辐照剂量较高,我们提出一种不同的数据采集和图像重建技术,使病人的辐照剂量减少了50%～89%.该方法的使能技术是64排CT的大容积覆盖范围(40㎜),相对于心脏的平均尺寸是120～140㎜,新的容积CT在3～4步就能够覆盖整个器官.伴随新的数据采集方式,我们也提出了对应的重建算法,克服了不完全投影采样的问题,还进行了广泛的模体和临床实验来阐明所提出方法的有效性. 相似文献
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鉴于实际工程应用需求,基于截断投影数据的CT图像局部重建是X射线CT重建的一个重要课题,本文概述了现有的局部重建算法,分析了其优缺点,提出了一种基于改进重建滤波器的局部CT重建算法。通过对滤波函数的改进,使其能量主要集中在中心位置,使旁瓣迅速下降,进而使滤波函数具有局部重建功能。另外改进的滤波函数压制了低频信息,突出了高频信息,具有提高成像空间分辨率的功能,但对图像噪声有所放大,实际实验数据验证了算法的可行性。 相似文献
15.
乔志伟 《CT理论与应用研究》2014,(4):561-568
在计算机断层成像（CT）、磁共振成像（MRI）及电子顺磁共振成像（EPRI）中,反投影滤波（BPF）算法是一种重要的解析式重建算法。BPF算法的一个重要步骤是有限希尔伯特变换。该变换可以从一个有限紧支集信号的有限支撑上的反希尔伯特变换恢复该信号。两种简单而实用的实现方法被提出,以分别服务CT和MRI或EPRI,用三种典型的信号验证这两种实现方法。一个抛物线函数被用在数值实验中验证边界稳定性。实验结果表明：这两种方法用比有限紧支集信号的支撑间隔稍大的合适的间隔,可以得到足够精确的结果;不包含定积分的实现方法不稳定,即对间隔的选取敏感,而包含定积分的实现方法是稳定的,且只要求间隔稍稍大于待求有限紧支集信号的支撑间隔,即可实现精确变换。包含定积分的实现方法适合于CT重建;不包含定积分的实现方法适合于MRI和EPRI. 相似文献