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《錐束扇束CT優(yōu)質(zhì)重建算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、南方醫(yī)科大學博士學位論文錐束扇束CT優(yōu)質(zhì)重建算法研究姓名：馬建華申請學位級別：博士專業(yè)：生物醫(yī)學工程指導教師：陳武凡20080522中文摘要博士學位論文南方醫(yī)科大學2005級博士學位論文錐束扇束CT優(yōu)質(zhì)重建算法研究專業(yè)：生物醫(yī)學工程學位申請人：馬建華導師及職稱：陳武凡教授摘要計算機體層成像(Computerizedtomography,CT)使得層面成像第一次得到了廣泛的應用，而且取得了突破性的發(fā)展。自上世紀七十年代第一臺商用CT掃描機面世以來，CT成像技術(shù)已經(jīng)經(jīng)歷了三十多年的長足發(fā)展，現(xiàn)在CT已經(jīng)成為放射診斷領(lǐng)域內(nèi)不可缺少的一部分，是
2、一種成熟的、在臨床上普遍認可的檢查方法。目前CT正處于快速的技術(shù)發(fā)展階段，并再次擴展了它的應用領(lǐng)域，如心臟、肺的動態(tài)檢查及CT血管造影。螺旋CT的發(fā)展以及從單層掃描向快速掃描的轉(zhuǎn)變使得CT再次富有吸引力，并使得CT在技術(shù)和臨床前景方面有決定性的發(fā)展。八十年代FDK算法的提出，實現(xiàn)了三維意義上的CT重建。鑒于FDK算法可以基本解決小、中錐角效應對圖像重建的影響，一直是實際應用的主流算法。但隨著面積探測器技術(shù)的發(fā)展以及現(xiàn)代醫(yī)療對成像速度和精度要求的進一步提升，將會使基于該技術(shù)和要求的快速精確三維錐束CT重建算法代表了當前許多研發(fā)部門正在研究
3、和開發(fā)的關(guān)鍵性課題?，F(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)為了減少x射線對正常器官的輻射，希望以最少的x射線劑量獲取最好的圖像重建質(zhì)量，一方面可以通過感興趣區(qū)域重建，即盡量能對病灶區(qū)域集中成像；另一方面可以通過研究低劑量條件下重建圖像中存在的噪聲和診斷結(jié)果之間的關(guān)系，設(shè)計優(yōu)良的CT成像算法。前者的實現(xiàn)要求射束的視場應該盡量小，能罩住感興趣區(qū)同時要求掃描的軌道應該盡可能短；后者要求根據(jù)圖像噪聲與診斷結(jié)果之間的統(tǒng)計關(guān)系建立合適的數(shù)學模型。上述兩方面均是目前臨床上CT應用中急需解決的問題。在影像診斷中高密度的物體，如金屬植入物、外科固定器以及口腔填充物等，往往會在CT
4、成像時造成嚴重的金屬偽影，以致嚴重影響臨床診斷效果。因中文摘要此，高效準確的CT圖像金屬偽影消除算法的研究始終是CT應用研究的熱點問題，在臨床上將直接有助于指導放射治療計劃的制定。因此，為了解決上述的系列問題，我們需要真正意義上的三維重建算法，能夠快速精確地獲取優(yōu)質(zhì)的重建圖像：需要針對感興趣區(qū)精確成像的重建算法和低劑量條件下的重建算法，以期在最小的劑量下獲取最好的圖像重建質(zhì)量；我們還需要高效準確的CT圖像金屬偽影消除算法，輔助臨床診斷。本論文的主要創(chuàng)新點集中表現(xiàn)如下：·提出一種新的基于混合濾波的螺旋錐束CT優(yōu)質(zhì)精確重建算法。新算法采用K
5、atsevich算法框架，巧妙地將現(xiàn)有FDK類型算法和Katsevieh算法的不同優(yōu)點有機地融合，完全回避投影數(shù)據(jù)中關(guān)于探測器坐標變量的直接微分運算，提高了成像質(zhì)量，減少了重建偽影。同時新算法的濾波過程仍是平移不變?yōu)V波且與FDl；：類型重建算法相比數(shù)據(jù)冗余加權(quán)是在濾波過程之后進行，增強了數(shù)值計算的靈活性且沒額外增加計算復雜度?！ぬ岢鲆环N新的螺旋錐束CT精確重建公式。新重建公式利用數(shù)學上嚴格的推導，將Katseivch重建公式中關(guān)于旋轉(zhuǎn)角度的微分運算完全回避，使得成像質(zhì)量得到較大改善，減少了重建偽影。同時新算法仍然基于平移不變?yōu)V波且數(shù)據(jù)冗
6、余加權(quán)在濾波過程之后進行，保持了數(shù)值計算的靈活性?！ぬ岢鲆环N新的基于PI線的扇形束CT超短掃描優(yōu)質(zhì)重建算法，新算法仍采用經(jīng)典的FBP重建算法框架，當且僅當滿足通過感興趣區(qū)域的任一直線均與掃描軌道相交時，就可以有效地進行該區(qū)域的精確重建。新重建公式中回避了投影數(shù)據(jù)的求導運算，將加權(quán)Hilbert濾波轉(zhuǎn)化為Hilbert濾波與Ramp濾波的組合形式。由于實際重建過程中要對離散數(shù)據(jù)進行處理，新算法中導數(shù)的回避將增加數(shù)值計算穩(wěn)定性，提高重建圖像質(zhì)量?！ぬ岢鲆环N新的基于廣義Gibbs先驗的低劑量CT重建算法。新算法首先對投影數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計建模，其后
7、采用Bayesian最大后驗估計方法，將投影數(shù)據(jù)中非局部的先驗信息加諸于該數(shù)據(jù)的恢復中，達到抑制噪聲的效果，最后仍采用經(jīng)典的濾波反投影方法對恢復后的投影數(shù)據(jù)進行解析CT重建。其中非局部先驗我們稱之為廣義Gibbs先驗，其原因在于該先驗具有傳統(tǒng)Gibbs先驗形式的同時，可以通過選擇較大鄰域和自適應的加權(quán)方式充分利用投影數(shù)據(jù)的全局信息進行數(shù)據(jù)恢復。一lI—中文摘要博士學位論文·建立一種新的針對由金屬偽影造成的CT圖像質(zhì)量退化的恢復算法。利用自適應各向異性高斯濾波器對原始CT圖像進行全局濾波，從而有效地濾除原始圖像中的噪聲并對射線狀金屬偽影進
8、行了平滑，其后配合最大互信息量分割算法從圖像中分割出偽影成份，并利用其周圍非偽影部分的像素對偽影類像素進行插值處理得到一個稱之為“偽組織”類的圖像，通過融合“偽組織一圖像的sinogram和原始CT圖像的s
