识别混凝土板内部缺陷的人工神经网络算法

以一维有缺陷混凝土板为研究对象，分别采用Leverberg-Marcluardt和径向基神经网络算法，对缺陷的深度与厚度进行识别，从而实现对混凝土板内部缺陷的三维重构，称为红外CT模拟．两类神经网络算法的识别结果表明：Leverberg-Marcluardt神经网络较径向基神经网络具有更好的收敛精度与计算效率．     

工业CT重建图像中边缘梯度效应引起的高频伪影

为研究伪影对大型工件内部密度锐变区域高对比度微小缺陷检测的影响,从一个简单的轴对称断层模型出发,计算了边缘梯度效应引起的通过物体内部不同材料交界面处的射束的投影偏差。并研究采样相位的影响,探讨了由此偏差引起的重建图像中的高频伪影的表现形式。计算结果表明,高频伪影具有相当的强度,且具有与缺陷相似的表现形式,从而影响工业CT的检测能力。结合点扩散过程,高频伪影强度的计算为评估工业CT边缘处的缺陷检测能力提供了理论依据。     

层析成像的模糊-神经网络重建方法

考虑投影数据不足时，射线层析成像的离散重建算法难以取得较好效果的情况，利用模糊理论建立了表示物体衰减系数的连续函数，用神经网络学习算法确定该连续函数中的待定参数．提出了一种适于投影数据或投影方向不够时的CT图像重建算法．计算机仿真结果显示了该方法在投影数据严重缺少时的良好效果。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

100例小儿惊厥头颅CT分析

目的 :探讨头颅CT扫描对小儿惊厥病因的诊断价值。方法 :对100例惊厥小儿头颅CT扫描进行回顾分析。结果 :头颅CT正常者54例 ,异常者46例 ,异常率46%。其中颅内感染性疾病27例 ,新生儿缺氧缺血性病变11例 ,颅内占位病变3例 ,脑发育畸形2例 ,脑萎缩2例,脑积水1例。结论 :颅内感染性疾病是惊厥患儿最常见的病因 ,CT检查对小儿惊厥病因诊断有重要价值     

CT图象三维重建过程中一种改进的边缘提取法

采用将最佳阈值搜寻范围限定在一定的灰度阈值范围内来保证类间方差的单峰，再利用类间方差测度准则，求取图象的灰度阈值，梯度阈值，利用这两个阈值将ＣＴ图象中各器官的边缘提取出来，作为三维重建的轮廓输入。结果表明，这种方法有较好的实时性和适应性。     

16排螺旋CT三维重建技术在鼻骨骨折诊断中的应用

目的探讨16排螺旋三维重建技术对鼻骨骨折诊断的应用价值。方法对47例鼻外伤病例采用16排螺旋CT行常规横断位非螺旋薄层扫描后,再行多平面重建(MPR)、最大密度投影(MIP)及容积重建(VR),观察鼻骨损伤细节,同时与二维图像进行对比。结果 MPR、MIP、及VR技术可以清晰地显示鼻骨骨折细节,并能明确的鉴别横断位所显示的非骨折性透亮线影。结论 16排螺旋CT结合MPR、MIP及VR等后处理技术在鼻骨骨折中具有重要的诊断价值,能有效的减少过诊、漏诊。     

超声CT法无损测温

本文研究了测温用的超声ＣＴ算法，分析了测量精度和时间，运用两种迭代法讨论了声波受到人体内骨骼、空气阻碍时，投影数据缺损情况下的超声ＣＴ重建算法。文中还进一步研究了超声衍射ＣＴ；在卷积－反传播法的基础上，提出一种新的投影数据缺损时超声衍射ＣＴ算法，并给出了计算机仿真的结果。     

基于Geant4的多相流CT系统优化设计

针对多相流CT系统,利用基于蒙特卡洛方法的高能粒子输运仿真软件工具包Geant4分析,构建了多相流CT系统5源、7源和9源仿真模型.分析多相流CT系统的数学模型,并利用LBP、FBP以及ART算法进行了图像重建.基于散射光子比和重建图像质量等优化指标分析,进行了多相流CT成像系统的优化设计.实验表明,优化设计后的CT系统使层流、环流和泡状流的散射光子比分别降低到5.32%、5.33%和5.29%,有效抑制了光子散射,明显改善了再构图像质量.     

基于Snake模型的病变CT肺部图像分割

传统的肺实质分割算法大多基于阈值法、区域增长、边缘提取以及形态学等方法,这对健康肺部CT图像可以得到比较理想的分割结果,但临床上所面临的CT图像大多具有各种病变,严重时会导致肺实质大面积缺失或呈区域性离散块状,这使得传统的肺实质分割算法效果不理想.为此,提出一种以生理解剖学知识为基础并基于Snake模型的肺实质分割算法.通过多组CT图像实验表明,无论肺内有无病变,该算法对CT肺部图像分割效果理想,而且速度快、完全自动.