锥束CT的分区短扫描FDK重建算法

圆轨道锥束CT(computed tomography)重建中,随着锥角增大,锥角伪影和数据缺失伪影越来越严重,影响FDK算法(由Feldkamp-Davis-Kress名字命名)重建区域的大小和图像质量。本文分析了短扫描FDK算法(short scanFDK,SS-FDK)重建时的数据完整性,提出了根据重建切片高度自适应地将重建切片分成若干区域,对每个区域采用SS-FDK算法进行重建的分区短扫描FDK重建算法。理论分析及试验仿真表明,该方法虽然计算复杂度有所增加,但充分利用了锥束CT投影数据,较大地增大了重建区域,完全重建区域高度达到扫描高度的1-sin2δ倍(δ为射线源半张角),且重建精度和图像质量与FDK算法相当。     

基于FDK反投影权重的锥束DSA重建算法

针对锥束数字减影血管造影成像系统(DSA)锥角增大而导致锥束伪影严重的问题,提出了一种基于FDK的反投影权重锥束DSA重建算法.分析了圆扫描轨迹远端伪影的成因,针对短扫描阴影区域导致的Radon空间数据缺失,提出了一种距离变量的反投影权重函数,并将其作为约束条件引入到FDK算法中,实现扫描轨迹远端区域的数据补偿,扩大图像重建区域.应用该算法对无噪声和有噪声的模拟投影数据,及自行研发的锥束DSA的实际扫描数据分别进行了重建试验.结果表明,文中算法较FDK类算法(Parker-FDK)对大锥角投影数据可明显抑制锥角伪影,其归一化均方距离判据和归一化平均绝对距离判据比Parker-FDK均降低了5％.     

基于同心圆轨道的锥形束CT重建算法

由于基于圆轨道锥形束 CT(com putertom ography)重建算法 (如 FDK算法 )只有在小锥角的条件下才能得到比较好的重建质量 ,因此在实际应用中时受到很多的限制。该文利用外推的思想提出了一种基于同心圆轨道的锥束 CT重建算法。利用不同半径的同心圆轨道对物体重建两次 ,并根据平方反比关系 ,利用两次 FDK算法重建结果的差异估计出真实值和重建值的差异 ,然后利用这个差异来修正重建结果。得益于这个修正 ,该算法可以很好地抑制FDK算法由于锥角变大引起的伪影。仿真模拟结果表明 :该算法对高对比度和低对比度物体锥束重建的锥角使用范围比 FDK提高 1～ 3倍     

圆轨道锥束重建中Radon空间数据缺失

实际工程中广泛采用的圆轨道锥束CT重建算法(FDK类算法)中,只有在小锥角(<±5°)的条件下才能较好地重建。为了克服这一缺点,增大圆轨道可重建的锥角范围,推导了圆轨道锥束重建中R adon空间数据缺失与锥角的关系,并基于这一关系提出了基于不同半径的两个同心圆轨道的“改进型误差减小”(im proved error reduction-based,IERB)算法,利用估算的重建误差改善重建结果。数值仿真实验结果表明,IERB算法在锥角≤±10°时都能获得相当好的重建结果,在锥角更大时也可适用于一定的区域。该算法不适用于数据缺失过多的区域。     

基于转角增量关系的FDK锥束重建改进算法

单圆形轨迹不能满足锥束投影精确重建的充要条件是经典FDK算法出现锥向衰减伪像的根本原因.通过斜平面转角增量关系的分析,推导出同锥角斜平面间转角及其增量的计算关系,进而得出FDK算法是对同锥角斜平面族上有限视角的投影数据进行重建,并且在滤波反投影重建过程中存在转角关系不匹配问题.针对上述两个问题,提出了一种利用转角及其增量关系对FDK算法进行改进的新方法,改进思路也进一步推广到T-FDK算法中.Shepp-Logan模型的仿真实验结果表明在适中或较大锥角情况下,改进算法显著改善了FDK算法所存在的锥向衰减伪像.     

CT投影变换理论及其在圆轨道锥束重建中的应用

为了精确地获得计算机断层成像(CT)图像重建所需的平行束X射线投影,提出了CT投影变换理论,得到了一种精确地由锥束投影计算平行束投影的算法.该算法可以适用于任意形式的扫描轨道.在此基础上,分别提出了针对完整物体和物体感兴趣区域进行CT投影变换的投影数据完备性条件.将CT投影变换方法应用于圆轨道CT图像重建,有效地改善了FDK算法的重建结果,特别是在远离扫描轨道的平面内,改进后的重建图像CT值更加接近真实值.数值模拟实验证明了上述CT投影变换理论和方法的有效性.     

锥束射线倾斜扫描三维层析算法

对于板、壳构件的无损检测,提出一种锥束射线倾斜扫描数字层析方法.采用射线相对于构件长宽表面倾斜入射、构件绕旋转轴回转的扫描方式,以采集的二维数字投影序列重构出该扫描区域的断层图像,给出了锥束射线倾斜扫描二维投影数值模拟算法以及滤波反投影重建算法.该重建算法为FDK算法的推广,在倾斜角90°时,该算法即为FDK算法.实验结果表明,该方法能较好地解决该类结构的层析检测,但由于该重建方法属于不完全投影数据重建,存在着相邻层之间的图像“混迭”现象,使得厚度方向上的分辨力有所降低.     

利用投影数据重排进行锥形束体积重建的改进算法

针对锥顶轨迹为单圆的锥形束体积重建问题,提出了一种基于平板检测器的T-FDK算法．不同于传统的FDK算法,该算法首先将锥形束投影数据重排为倾斜平行投影数据,然后再经过加权滤波和反投影重建,最后重建出待测物体的三维结构．数据仿真实验结果表明,该算法在保持与传统FDK算法有相同的计算复杂度的同时,重建图像的质量有了明显的提高,可以确保在较大的锥角范围内获得满意的重建图像．因而该算法在医学成像和无损探伤等领域具有重要的实用价值．     

圆轨道XCT图像重建的EM算法研究与实现

X射线CT(XCT)是一门用来获取观测物体断层图像的技术,它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域。但目前常用于CT重建的滤波反投影算法易受噪声和伪影的影响,降低了图像质量,为了抑制图像伪影与噪声,本文应用统计迭代的方法进行XCT重建。我们将最大似然估计(MLE)理论推广到XCT,基于投影数据统计模型,实现了期望最大化(EM)算法在圆轨道XCT中的应用。最后,对计算机模拟数据与X射线扫描实际数据分别进行了实验,实验结果表明该方法有效可行,重建图像清晰准确。     

探测器偏置CBCT系统加权校正重建方法

锥束CT(CBCT)以其灵活的扫描和极低的辐射剂量在医学检查和局部组织成像中得到了广泛应用。为了降低其硬件成本、减少扫描剂量,CBCT可以采用探测器横向偏置的扫描结构,在保证合适的FOV(fieldofview)的同时减小所需的探测器尺寸。但是,这种扫描模式带来了投影数据横向截断问题,直接采用传统滤波反投影方法进行重建会引入较为严重的截断伪影和重建错误。该文针对这一问题进行分析,提出了一种投影数据加权预处理的重建思路和解决方案,在传统的滤波反投影方法中针对数据冗余区域进行加权处理,保证处理后投影数据的平滑连续及反投影系数归一。使用颌部数值模型进行了锥束CT三维投影和重建验证,对不同的探测器偏置截断情况进行了研究。实验结果表明:相对于全尺寸探测器,当探测器横向尺寸减小约30%以下时,该方法可以十分有效地降低探测器偏置导致的投影截断对重建的影响,重建结果与全尺寸探测器接近。该重建方法简单高效,针对部分偏心放置的平板探测器CBCT系统有着较强的实用性。     

基于有序子窗搜索的非局部约束稀疏角度锥束CT重建算法

为了在稀疏角度扫描条件下更好地去除重建图像中的条状伪影和保留细节信息,将非局部先验引入锥束CT重建.基于有序子集投影划分思想,提出了有序子窗搜索算法,用以解决锥束CT迭代重建算法中非局部先验计算量过大的问题.该算法将每一个体素的搜索窗划分为M个不重复的子窗,每次迭代中选取不同子集元素计算非局部先验约束.实验结果表明,通过非局部先验约束,可以获得质量更好的重建图像.而且无论是在主观视觉效果方面,还是在峰值信噪比和结构相似性指标等客观评价指标方面,有序子窗搜索算法和传统非局部算法的重建结果均无明显差别,但前者可以明显降低先验项的时间复杂度.     

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.     

基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能.     

GPU加速实现的锥束CT高精度正投影算法

CT的正投影计算是对CT数据采集过程的模拟,不仅可用于生成投影数据,而且是CT图像迭代重建算法的一个关键组成部分.在CT的锥束扫描方式下,正投影计算量大,计算时间长.为此,提出了一种GPU加速实现的锥束CT正投影算法.该算法通过并行计算各条X射线在探测器上投影,实现了锥束CT正投影的快速计算.由于该算法支持全浮点运算精度计算,且采用三线性插值方式,因此计算精度高.通过对Shepp-Logan模型的正投影计算实验以及与其他正投影算法的比较,验证了作者算法的优点.     

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Hilbert变换的CT圆轨道超短扫描重建算法

为了加快工业CT系统的扫描速度,减小数据量,针对扇形束超短扫描问题,提出了一种带参数的基于Hilbert变换的感兴趣区域重建算法,并且在分析扇形束扫描的数据冗余基础上设计了一种适用于超短扫描的窗函数。利用Shepp-Logan头模型通过计算机模拟实验,给出了该算法和标准卷积反投影算法、F.Noo和H.Kudo算法的对比结果。实验结果表明,该方法能够准确地实现物体感兴趣区重建,并在噪声抑制能力上优于其他3种算法,因此在工业CT中具有重要的工程意义。     

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.     

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%.     

基于滤波反投影的超短锥束CT扫描算法

分析了现有的一些超短扫描算法,提出一种基于滤波反投影(FBP)方法的超短扫描算法和实现这种算法的圆周分段联合的扫描方式.用该算法对感兴趣区域实施超短扫描所获取的数据可以进行精确的体积重建,并且对噪声不敏感.所提出的圆周分段联合的锥束投影扫描是一种把圆周轨道的半扫描和超短扫描进行合并的组合扫描方式,这种方式有助于提高病灶区域的空间分辨率和密度分辨率,并可降低病人所受X射线照射的剂量.     

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。