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.     

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.     

基于投影空间的CT射束硬化校正方法

针对医用X线CT成像系统的多色能谱X线在成像过程中出现的CT图像硬化伪影,会降低图像质量,干扰诊断等问题,需要对CT硬化伪影进行校正.本文对于单介质水和水骨混合物分别提出了一种基于投影空间优化的多项式拟合校正方法.首先,构建投影校正模型和理想投影模型;然后,将构建的投影校正模型与理想投影模型做对比,差异最小时确定校正系数;最后,把校正系数代入投影校正模型中再重建图像.经仿真实验结果表明,所提出的多项式拟合校正方法能够很好地去除CT硬化伪影,提高图像精度,对CT的精准定量分析具有重大意义.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

基于变分的MODIS 数据条带噪声去除方法

条带噪声是影响MODIS数据影像质量与反演精度的重要因素之一。针对MODIS数据中存在的三类条带噪声,提出了一种去除多类条带噪声的变分方法。该方法针对MODIS数据中条带噪声的类型设计相应的能量项：对于探测器间条带噪声和镜边条带噪声,采用直方图匹配变分项;对于随机噪声条带,采用单向消除项。各能量项通过权重系数组合构成总能量泛函,利用梯度下降流法最小化该泛函并离散数值化求解,从而实现条带噪声的消除。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除MODIS数据的多类条带噪声。     

急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

一种新的基于小波变换的EEG视觉伪信号修正方法

提出了一种在基准EEG信号和视觉信号未知条件下,基于小波阈值去噪的方法来修正EEG信号中出现的视觉伪信号(OA)的新方法。这种方法实现了对原始EEG信号进行平稳小波变换(SW T);对低频系数进行两次阈值去噪;对去噪后的信号进行重构。实验结果表明:这种新方法在基准EEG信号和视觉信号未知条件下能有效去除OA,同时适用于眨眼和眼球运动所产生的伪信号。通过不同方法对采集的信号处理后进行比较,说明该方法的有效性。     

基于黄金分割采样方法的磁共振图像重构

对目前压缩感知理论中几种常用的测量矩阵进行了对比分析研究,针对镜像采样方案中采样直线按360°均匀分布,从而导致测量矩阵与稀疏矩阵之间相干性较高并且图像重构含有较多伪影的问题,提出了采样直线按照360°随机分布的方案.为提高图像重构质量,设计了一个基于黄金分割镜像采样的方案,并通过MATLAB实验仿真验证了该方案的有效性.     

基于小波框架的有限角度CT重建算法

针对有限角度CT重建问题,结合压缩传感相关理论,提出了基于小波框架的有限角度CT迭代重建算法．该算法利用小波框架的冗余性及框架系数稀疏性原理,首先建立了小波框架图像重建模型,通过共轭梯度法求解投影方程,得到重建图像,然后通过分裂Bregman迭代法对重建图像的小波框架系数进行阈值收缩,减小图像L1范数,提高重建精度．实验结果表明在有限的投影数据下该算法重建出的图像内部结构边缘清晰,对比度高,重建误差低,对噪声有一定的抑制作用．     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

一种基于加权多准则的火炮爆炸场中高温火球三维温度场的迭代重建算法

针对爆炸场温度高、温度动态范围大、不可直接测量、温度场重建难以取得较高精度等问题,改进了一种在图像重建中广泛应用的联合代数重建（simultaneous algebraic reconstruction technique,SART）算法,以实现爆炸场中温度场的重建。该改进方法将原算法迭代固定步长改为自适应步长,通过判断相邻像素间是否产生畸变来决定迭代步长的大小,无畸变时迭代步长较大,有畸变时则加入惩罚使迭代步长变小;并在SART算法满足的最小二乘准则中加入均匀性准则,提高重建质量。通过仿真实验讨论了惩罚区域和惩罚系数对重建图像质量的影响,并对比了传统SART算法和在校正项中加入惩罚的SART算法。实验结果表明,由于改进方法在迭代系数中加入了惩罚项,得到的重建图像质量更高。     

基于正弦图分区修复的稀疏角度CT重建算法

针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法.首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像.实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题.     

融合边界条件的电阻抗图像重建仿真研究

结合成像目标的边界结构信息,提出一种新的改善电阻抗图像重建质量的方法.在生物医学电阻抗断层成像中,将传统采用圆形场域的重建模型改进为与人体胸腔边界近似的八边形场域,建立正问题数学模型,求解得到灵敏度系数矩阵,经等位线滤波反投影算法获得感兴趣区域的仿真分布图像.针对成像目标在场域中的不同分布情况,采用面积占空比对两种重建模型下的成像效果进行评价.图像及数据分析结果表明,改进方法重建图像伪影明显减少,面积占空比也更接近真实分布,提高了图像空间分辨率,达到了改善电阻抗重建图像质量的目的.