基于冗余表达的CT图像中金属伪影校正

针对CT图像中存在的金属伪影,提出了一种新的基于冗余表达的校正方法.首先分割出CT图像中的金属区域,将其投影得到金属投影区域;然后从原始投影数据中去除金属投影区域部分的投影数据;最后利用冗余表达的算法恢复金属部分的投影数据,经过滤波反投影后,重建出校正后的图像.校正结果显示,本方法对含有多块金属模体的重建图像的金属伪影有较好的校正效果.     

基于卷积神经网络的能谱CT射束硬化伪影抑制方法

X射线能谱CT探测器可以通过一次扫描,对两个不同的能量区间进行图像重建,由于重建算法基于单色X 射线源的假设,低能量重建图像会存在明显的射束硬化伪影. 为此提出了一种用于校正射束硬化伪影的卷积神经网络结构,使用大规模的体模样本进行训练:利用低能和高能重建图像共同作为网络输入以提取伪影特征,通过最小化输出和无伪影图像之间的均方误差来对低能图像进行校正.在两种不同能谱组合中的测试结果证明了该方法可以在保留物质结构特征的基础上抑制射束硬化伪影,校正后低能图像的峰值信噪比大约提高了20 dB.     

一种射束硬化伪影校正方法

提出了一种医用CT图像射束硬化伪影校正后处理算法。CT扫描机扫描得到的投影数据重建CT图像,对此图像进行分割,得到仅包含高密度物质的图像。分别对原始图像和高密度物质图像进行投影,并对投影数据进行校正。使用校正后的投影数据进行图像重建,得到包含校正信息的校正图像。对原始CT图像,使用校正图像进行CT值校正,得到校正后的CT图像。通过实验,验证了该后处理校正算法的有效性和稳定性。     

CT图像校正算法性能影响研究

在分析简单线性插值的基础上,使用简单线性插值、二次多项式插值和四次多项式对采集来的含有金属伪影的CT图像进行校正并对校正结果从定量和定性两个角度进行比较.实验结果表明,简单线性插值算法运行速度最快,二次多项式插值次之,四次多项式最慢.均方根差(RMSE)方面,原始含有金属伪影的CT图像最大,一次线性插值校正方法次之、二次线性插值校正方法再次之,四次线性插值校正方法最小.     

基于最优投影逼近法的X射线硬化校正

射束硬化是导致CT重建图像下降的物理原因之一.该文分析了射束硬化校正的常用方法,比如线性化方法、基于原始投影正弦图的校正方法,并在此基础上提出了一种适用于非圆形检测对象的最优投影逼近法.该方法将射线穿透距离最短的扫描角度作为最优投影角度,将该角度下的原始投影作为校正标准,并建立硬化校正方程,通过牛顿迭代法解得各个投影角度下的校正值.实验结果表明,采用本文方法进行硬化校正后,由射束硬化引起的杯状伪影得到较好地抑制.该方法具有自适应性,执行效率高,并且可以推广到多材质扫描对象的硬化校正.     

锥束X射线CT投影的蒙特卡罗仿真

提出了一种锥束X射线CT(计算机断层扫描)投影的蒙特卡罗计算方法,对X光子逐次抽样并以随机步长跟踪,将探测器区域内的沉积能量转化为投影信号,使用蒙特卡罗计算工具EGSnrc执行后台批处理计算,得到符合成像物理学的仿真投影.经过合理加速和参数优化,计算量较通用默认设置降低了2个数量级.对生成的锥束投影进行重建,结果显示出预期的射束硬化和散射伪影.该方法易于进行二次开发,贴近真实设备,是锥束X射线CT原型机散射校正的基础.将仿真投影与真实的物理设备测量数据进行比较,平均误差为1.18%.     

基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法

现有的硬化效应校正方法依赖于射线频谱等先验条件,校正过程较为复杂,因此提出一种基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法.对重建后的图像进行区域分割,提取出杯状伪影主要影响的组织区域;然后进行基于像素点的全角度前投影,获得校正基算子;再将校正基算子及其高次方乘积进行线性组合获得校正算子,并将此校正算子应用于原图像从而达到校正的目的.水模、头模和西瓜的校正结果显示,本方法对单物质及近人体的物质重建图像的硬化效应均有较好的校正效果.     

CT模体投影解析计算及其在射束硬化校正中的应用

为了开发出有效的医学诊断X射线CT(计算机断层扫描)射束硬化校正方法,结合X射线源能谱分布以及数学CT模体内各区域的几何形状和材料成分,提出一种宽能谱X射线投影解析计算方法.首先在仅考虑人体组织的前提下将CT值映射为材料成分,然后采用解析方法确定区域边界,最后根据X射线能谱分布计算投影数据.与线积分投影比较,该方法不但能够生成更真实的投影,而且能够为射束硬化校正与CT重建研究提供统一的投影数据.FORBILD头部模体实验结果表明,骨校正的骨区域CT值不一致误差比水校正的小4～5Hu,比单能谱重建的大5～6Hu.     

基于单成分被测物体的射束硬化校正算法

经典的CT重建算法基于X射线源为单色源的假设,而实际上由于工业CT机或医用CT机的X射线是多色的,通常只能得到多色投影数据。若直接用多色投影数据来重建图像,就会出现射束硬化伪迹,这种硬化伪迹如果不校正就会影响医学诊断和工业检测的结果。本文通过对计算机断层成像中射束硬化产生的原因分析,给出了基于单成分被测物体的射束硬化校正算法,并对算法进行了数值模拟。     

基于投影的CT图像金属伪影非线性权重校正

为抑制计算机层析造影(CT)系统重建图像中出现的金属伪影,提高图像的质量,采用一种基于金属投影非线性权重衰减的方法进行校正。对原始的投影直接重建,在得到的图像中利用阈值分离出金属区域,并重新对该金属区域进行投影,便得到原始的投影中金属投影的区间。只对该金属投影进行合适的非线性衰减。再用传统的滤波反投影方法重建图像。数值模拟表明,该方法不但能基本消除由射线硬化和射线剧烈衰减而引起的金属伪影,而且能保留金属信息,同时能增强金属区域不同部分之间的对比度,使得重建图像的质量得到很大的提高。该算法计算复杂度较小,实现简单,具有较高的实用价值。     

SPECT影像呼吸运动参数辨识与伪影校正的体模研究

为了提出一种单光子发射断层扫描成像(SPECT)影像呼吸运动参数估计和伪影校正方案,该文通过对伪影图像的方向微分和自相关分析分别辨识出体模的运动方向和幅度,根据匀速运动和正弦振动拟合的系统点扩散函数,运用Wiener滤波和Richardson-Lucy盲反卷积(RL)算法校正伪影。结果表明:5个典型运动方向和幅度辨识的结果均与实际值接近,RL算法校正伪影经过5次迭代后图像质量总体优于维纳滤波。通过图像后处理估计运动参数,运用迭代反卷积可以有效的校正图像伪影,可能成为一种更方便实用SPECT/PET(正电子发射断层扫描成像)图像呼吸伪影解决方案。     

基于改进非局部先验的Bayesian低剂量CT投影平滑算法

针对低剂量CT(LDCT)图像质量退化的问题,提出了一种改进的非局部先验模型,并将基于该模型的Bayesian统计算法应用于LDCT投影降噪中.首先将方向性测度引入到传统的非局部先验模型中,构建一种改进的先验模型;同时结合基于加权欧氏距离的距离测度,提高权重系数计算的准确性;然后运用基于该先验模型的Bayesian统计算法对LDCT投影进行平滑降噪;最后依据降噪后投影,利用滤波反投影(FBP)方法进行重建,得到改善的LDCT图像.实验结果表明,与典型的传统LDCT重建算法相比,该算法在抑制噪声、去除伪影的同时,较好地保留了重建图像细节信息.     

基于阈值的平板探测器增益校正方法

为了更好地提高平板探测器在齿科CT中采集图像的质量,去除由于探测器制造缺陷等因素而导致的CT重建切片中的条状和环状伪影,提出了一种基于阈值的平板探测器增益校正方法.利用采集的相同放射条件下的空气数据,通过归一化方法计算得到增益系数矩阵.考虑到物体对射线的衰减性,先通过阈值区分出图像的不同部分,然后根据增益系数矩阵和阈值判断结果,对图像的每个像素逐一进行校正.实验结果表明:在校正后的图像中,由于探测器制造缺陷等因素所引起的重建切片中的大量条纹以及环状伪影被有效地清除,且未出现新引入的条纹,重建切片的图像质量得到明显改善.     

基于阈值的平板探测器增益校正方法

为了更好地提高平板探测器在齿科CT中采集图像的质量,去除由于探测器制造缺陷等因素而导致的CT重建切片中的条状和环状伪影,提出了一种基于阈值的平板探测器增益校正方法.利用采集的相同放射条件下的空气数据,通过归一化方法计算得到增益系数矩阵.考虑到物体对射线的衰减性,先通过阈值区分出图像的不同部分,然后根据增益系数矩阵和阈值判断结果,对图像的每个像素逐一进行校正.实验结果表明:在校正后的图像中,由于探测器制造缺陷等因素所引起的重建切片中的大量条纹以及环状伪影被有效地清除,且未出现新引入的条纹,重建切片的图像质量得到明显改善.     

改进Canny的核磁共振图像伪影校正算法

核磁共振图像伪影校正是当前图像处理领域的研究重点,为了有效消除核磁共振图像中的伪影,提高医学图像质量,该文提出一种基于改进Canny的核磁共振图像伪影校正算法。首先对当前核磁共振图像伪影校正的研究现状进行分析、指出存在的不足,然后采用Canny算法对伪影边缘进行检测和识别,并采用双边滤波代替高斯滤波消除核磁共振图像中的噪声、增强核磁共振图像中的伪影信息,采用Otsu法选定图像分割的最优阈值,最后采用B样条法校正异常投影数据,并采用仿真实验对算法性能进行分析。结果证明,该文算法有效抑制了核磁共振图像中的伪影,视觉效果和客观结果均要优于其它伪影校正算法,更加有利于核磁共振图像的后续处理。     

基于对抗式多任务学习的医学CT图像金属伪影去除方法

人体中的金属植入物会导致X射线计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像中存在金属伪影,使图像质量大幅降低,目前已有许多利用深度学习(Deep Learning,DL)的方法一次针对一帧CT图像来去除金属伪影(Metal Artifact Reduction,MAR),但患者经CT扫描后得到的大量连续CT切片图像会使计算成本和时间成本十分高昂.为了能同时处理连续的CT伪影图像,提出一种基于对抗式多任务学习的连续CT图像MAR方法(Adversarial Multi-Task Learning MAR,AMTL-MAR),可以充分利用连续CT图像的空间相关性和解剖组织相似性,并行地处理多张连续的伪影图像.利用共享编码器提取连续伪影图像的共享特征,同时使用多个解码器重建相应的无伪影图像,整个任务的目标函数由各个平权的MAR子任务的损失函数线性组合而成,可以提高整个任务的图像重建质量.实验结果表明,该方法可以并行地去除连续图像中的金属伪影,准确恢复原始图像的组织结构.与现有方法相比,提出的方法处理连续伪影图像的效率更高,处理一组伪影图像耗时小于0.02 s,有效提升了MAR方法实时处理伪影图像的速度.     

基于乘型ART算法的快速图像重建技术研究

为了利用迭代算法快速实现不完全投影数据下的图像重建,介绍了乘型ART(A lgebraic Reconstruction Techniques)迭代算法的快速实现,利用投影矩阵是一个极大的超稀疏矩阵的性质,对迭代矩阵计算方法进行简化,并对其存储结构和检索方法进行优化设计,使迭速度得到了大大提高.在不完全投影的情况下,该迭代算法具有一定的优势.同时针对迭代模型不足导致的重建伪影提出了校正方法,取得了理想的效果.     

CT图像的运动伪影校正

为了消除因患者晃动造成的运动伪影及相关误差，提高CT图像的精度，提出了通过A型或U型圆柱管校正器对CT图像的扫描过程进行监测，并通过对图形的反向缩放、平移、旋转和偏移变换，对原始图像的伪影进行校正．研究表明，提出的校正器校正法能够有效地提高CT图像的可靠性和精确性，不仅能消除或减少运动伪影，还能对CT扫描过程中的其他误差及图像处理中的误差加以校正，从而为CT图像的三维重建和定制化植入体的精确制造奠定了基础．     

基于多色系统参数的CT硬化校正算法

为提高工业CT中的图像质量,提出了一种校正X射线多色性产生的硬化现象的方法。该方法利用多色系统参数,将多色投影数据通过多项式运算转化为单色投影数据。定义了多色系统参数,证明了该参数在中能量段(0.3～5.0MeV),中低原子序数物质条件下,近似与被扫描物体无关的性质,并给出了获得该参数的方法。用该方法对模拟截面进行了硬化校正数字模拟实验。校正结果和真实值符合的很好。与现有的硬化校正方法相比,该方法不需进行迭代,不需要准确的先验知识,校正速度快和应用灵活是其主要优势。     

基于相机模型的锥束CT重建误差校正

该文对存在几何误差的锥束计算机层析成像(CT)的图像重建校正方法进行了研究。该文将锥束CT系统看做针孔相机,因此相机的成像模型可以用来修正三维体素与二维投影之间的映射关系。将该映射关系带入到重建算法中,就可以对存在误差的锥束CT进行有效的重建,提高重建图像的质量。计算机视觉中的相机标定技术被用来构建成像模型。该技术的可靠性保证了本文方法的精度和鲁棒性。仿真和实际系统实验表明:本方法可以在图像重建过程中对锥束CT中的几何误差进行有效的校正。