感兴趣区域CT图像重建方法及模拟实验

虽然CT技术已经发展得相当成熟,但在大物体成像、高分辨率成像和减少辐射剂量等方面现有的CT成像方法仍然存在较大的困难。事实上,很多工程应用中并不要求对完整的物体进行全局CT成像,只需要获得某些感兴趣区域的物体图像即可,特别是医疗临床诊断中只要能够实现对可疑病灶部位的成像即可。因此,本文研究了针对感兴趣区域的CT图像重建方法,以及X射线束的视野只覆盖感兴趣区域的扫描方法设计,感兴趣区域CT成像研究的关键是如何在投影数据截断情况下实现断层图像的精确、稳定重建;本文介绍了三种投影数据在不同截断方式下的图像重建方法,并设计了相应的数值模拟实验,给出了数值模拟实验结果。最后,对感兴趣区域CT成像技术在工程中应用潜力做了展望。     

基于全局低分辨率CT扫描的合成层析成像技术

合成层析成像可由有限几个投影数据重建三维物体,与传统CT相比,该方法所需的射线剂量少得多.由于投影数据不完备,导致的重建图像伪影是合成层析成像的一个主要问题.本文提出一种对感兴趣区域进行合成层析成像方法,和其他方法相比可以得到更好的重建图像质量.该方法首先对目标进行低分辨率全局扫描,然后对感兴趣区域进行高分辨率局部扫描,最后,利用两次扫描的投影数据集合重建感兴趣区域的图像.数值仿真结果表明,用本方法重建感兴趣区域图像,要明显好于没有使用全局扫描信息的方法.     

胰腺癌放疗图像引导锥束CT运动伪影修正技术研究

基于二维平板探测器技术的锥束CT系统广泛应用于放射治疗前的摆位验证,但在以胰腺癌为代表的腹腔肿瘤放疗应用中会遇到呼吸运动和肠道蠕动导致的严重阴影与条状伪影问题,难以从CT影像中分辨病灶区域。由于胰腺等柔性脏器在呼吸运动作用下会存在非刚性形变,体表运动监测结果和实际脏器运动间存在难以量化的偏差,也难以监测以肠道蠕动为代表的不规则运动,故腹腔锥束CT运动伪影修正问题缺乏有效解决方案。本文基于生物动力学理论和人体生理学常识,提出全新的无需运动监测或体内标记物植入的放疗图像引导锥束CT运动伪影修正方法,设计基于伪影图像特征、融合各类CT图像域处理算法的伪影修正策略。将该策略应用于临床腹腔锥束CT影像处理后所得结果表明锥束CT图像质量有显著改善,典型软组织区域的平均CT数误差从90 HU降到30 HU,肠道空腔边界和周边软组织信息得到部分恢复。本文开发的伪影修正策略无需呼吸门控或增加投影数,避免标记物植入手术,可集成到现有工作流,为胰腺癌放疗图像引导提供肿瘤定位信息。      

基于双域自适应网络的岩矿样工业CT图像金属伪影校正算法研究

岩矿样中包含有大量高密度金属物质,致使其在工业CT图像上产生了金属伪影,严重影响岩矿样参数分析的准确性。为抑制岩矿样CT图像的金属伪影,本文提出一种基于双域自适应网络的岩矿样CT图像金属伪影校正算法（DDA-CNN-MAR）,将含有金属伪影的CT图像分别通过投影域网络和图像域网络进行金属伪影的抑制,自适应融合双域处理结果,实现由含伪影图像到无伪影图像的端到端映射。该算法以残差编解码网络模型（RED-CNN）为基础,易于提取特征并恢复图像细节;双域结构可自适应调整投影域（伪影抑制）和图像域（细节修复）的权重,借以获得最优的校正结果。研究结果表明,较之于RED-CNN-MAR,经过DDA-CNN-MAR方法校正的图像,MSE减小2.570,而PSNR和SSIM则分别提高1.218 dB和0.018,有效提升岩矿样CT成像的图像质量。      

基于投影域数据恢复的低剂量CT稀疏角度重建

针对目前CT的X射线电离辐射危害,提出了一种基于低剂量CT投影数据进行稀疏角度重建的方法来降低辐射剂量。本方法首先对低剂量CT的投影数据采用惩罚加权最小二乘(PWLS)方法进行去噪处理,然后对去噪后的投影数据进行稀疏角度的CT图像重建。对Shepp-Logan模体仿真实验及真实实验数据重建结果表明:本文提出的基于低剂量CT的稀疏重建方法可有效地抑制重建图像噪声和条形伪影,实现稀疏角度的低剂量CT图像重建。     

一种工业CT图像的分割算法

由于工业CT图像结构复杂,存在各种伪影,并且灰度分布呈现区域性质等特点,难以准确找出分割阈值,为此提出了一种适用于工业CT图像的分割算法。首先利用最大类间方差法和图像处理方法处理了外层伪影,然后利用聚类迭代的方法处理中心空气,得到感兴趣的区域。实验结果表明,此算法能够对具有先验知识的工业断层图像准确地提取感兴趣的区域。     

基于主成分分析的多能谱CT图像分析方法研究

基于光子计数探测器的能谱CT,可以同时采集多个能谱通道的投影数据,并获得相应能量范围内物质的吸收特征,可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术,可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析,并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响,提高能谱CT图像的彩色表征性能,提出双域滤波与像素值平方相结合的方法,用于含噪声的主成分图像去噪,然后将所选取的主成分图像映射到RGB颜色通道。实验结果表明,无论是在投影域还是图像域进行主成分分析,都可以获取清晰的CT图像,识别出物质的不同成分。相较于在图像域的主成分分析方法,在投影域进行主成分分析能够保留物质的更多细节,获取更清晰的彩色CT图像。      

一种基于TV/L2模型的双极图像细节分解方法

基于TV/L2模型的总变差最小化方法在图像分解过程中受到正则化参数的影响.本文通过分析发现,当不同于经典模型而设置较小的正则化参数时,分解的图像特性发生了重要改变.据此,本文提出了一种新的基于TV/L2模型的双极性图像细节分解方法,该方法在正则化参数较小的情况下将观测图像分解为一个近似图像分量和两个具有正、负不同极性并反映不同信息的细节图像分量.将这种新的图像分解方法应用于印刷电路板CT图像的处理中.实验结果表明,通过综合利用本图像分解方法得到的图像细节信息,可以在有效抑制金属伪影的同时增强PCB图像中的有用信息.     

一种基于TV/L2模型的双极图像细节分解方法

基于TV/L2模型的总变差最小化方法在图像分解过程中受到正则化参数的影响。本文通过分析发现,当不同于经典模型而设置较小的正则化参数时,分解的图像特性发生了重要改变。据此,本文提出了一种新的基于TV/L2模型的双极性图像细节分解方法,该方法在正则化参数较小的情况下将观测图像分解为一个近似图像分量和两个具有正、负不同极性并反映不同信息的细节图像分量。将这种新的图像分解方法应用于印刷电路板CT图像的处理中。实验结果表明,通过综合利用本图像分解方法得到的图像细节信息,可以在有效抑制金属伪影的同时增强PCB图像中的有用信息。     

基于Radon变换的CT图像杯状伪影校正

目的:目前的射束硬化校正算法大多需要能谱、检测器特性等信息。针对硬化校正的复杂性,提出一种基于图像后处理的硬化校正方法。方法:首先将带有杯状伪影的水模体CT图像中水的部分分割出来并对其做Radon变换以获取水的投影信息,以此信息构建带有未知系数的校正模型;然后将校正模型与理想图像对比,当它们之间的差异最小时,确定出校正模型的未知系数。利用确定出来的系数和预校正图像软组织的投影信息组合成的校正模型校正实际CT图像,以此消除实际CT图像中的硬化杯状伪影。结果:通过模拟数据验证表明,该方法能去除医用CT中由于射束硬化而引起的杯状伪影。结论:本文提出的方法在不需要能谱信息及投影数据的情况下就能进行杯状伪影的校正,提高了硬化校正的灵活性。      

皖南石台大山富硒区人居放射性环境评价

安徽石台大山地区分布着较为广泛的下寒武统荷塘组石煤层,而石煤出露地区即是富硒区也是放射性水平含量较高区。根据本次调查在下寒武统荷塘组含煤岩系分布区的地方,其天然γ射线水平较高,不适宜人类在此居住。而调查区内的居民村庄大多远离含煤岩系分布区的地方,对当地的居民接收天然γ辐射照射人均年有效剂量估算,该地区居民居住的村庄和学校的人年均天然贯穿辐射有效剂量当量为0.32~0.43 m Sv。因此,可以确定认为该地区居民居住γ射线辐射水平对人居环境影响不大,天然γ射线辐射环境对当地居民健康是安全的。     

基于渐进式网络处理的低剂量Micro-CT成像方法

微米级计算机断层扫描（Micro-CT）的应用领域很广泛,在生物医学、材料科学等都有研究,而且最近几年的发展很迅速。Micro-CT图像常因辐射剂量的限制而出现噪声,所以开发一种合适的算法来抑制Micro-CT图像中噪声变得很重要。Micro-CT图像的噪声水平与扫描样本、扫描参数等参数有关,合适的噪声抑制算法应该在不同噪声水平下都有不错的性能。过去Micro-CT图像的噪声抑制算法主要是迭代重建算法,但迭代重建算法速度比较慢。深度学习方法作为近些年比较热门的图像处理方法,在临床低剂量CT图像处理上相比于传统方法效果更好、处理速度更快,有进一步在低剂量Micro-CT图像处理中应用的潜力。另外,生成对抗网络在保持图像细节上有着比卷积神经网络更好的效果,本文构建普通卷积神经网络与生成对抗网络,用于对比两者的性能差异。限制于放射源的功率,低噪声的Micro-CT数据难以获取,提出一种创新的扫描方式,可有效获取低噪声的Micro-CT数据,并对实验小鼠的进行了扫描。针对低剂量Micro-CT中较高的噪声,结合Micro-CT的成像原理,提出渐进式的低剂量Micro-CT图像处理方法,分别在解析重建前后对小鼠的Micro-CT图像进行两次处理。相比于只在断层图像上处理,渐进式方法对高噪声数据的处理效果更好。从客观指标与主观视觉效果上,分析和对比了渐进式方法与其他深度学习方法或迭代重建算法的差别。定量分析不同噪声水平下的Micro-CT图像的处理效果,分析生成对抗网络在渐进式Micro-CT图像处理中的优势与限制。渐进式Micro-CT图像处理方法生成的图像质量高、生成速度快、鲁棒性高、客观指标高,可以对进一步的高级应用如图像分割、图像三维可视化等提供帮助。      

基于非局部全核变分方法的稀疏角多能CT重建

稀疏角采样与减小X射线源电流可有效降低多能谱CT低辐射剂量,然而会导致投影数据不足且包含较大噪声,重建图像会严重降质。针对这一问题,本文对传统全核变分（TNV）正则化方法进行推广,利用非局部梯度向量构成的雅克比矩阵的低秩特性,提出非局部全核变分（NLTNV）正则化方法。该方法用单个正则项同时建模能谱CT图像的结构相似性、梯度域稀疏性与非局部自相似性3种先验信息,能恢复稀疏角度投影含较大噪声（剂量较低）时图像的结构特征,并且有效缓解了用多正则项建模多能谱CT图像不同先验信息所导致的正则化参数过多问题。此外,基于NLTNV的重建模型为凸优化模型,保证了算法的稳定性与收敛性。实验结果表明,与TNV正则化方法相比,本方法显著提升重建图像的整体质量。      

@@@@64排螺旋CT后处理技术对回盲部病变的诊断价值

目的:分析回盲部良恶性病变64排螺旋CT成像特点及其后处理技术的诊断价值。方法:搜集手术病理证实的回盲部病变53例,所有病例均行CT平扫+增强扫描,分析回盲部良恶性病变的成像特点,比较原始轴位图像与后处理图像的诊断效果。结果:原始轴位图像联合MPR/CPR定位定性诊断准确性均高于原始轴位图像,并且差异具有统计学意义（P=0.03;P=0.04）。MPR、CPR能清晰完整地显示回盲部病变的内外结构与邻近器官的关系,提高对回盲部病变的诊断准确性。结论:64排螺旋CT可准确、直观地显示回盲部病变,原始轴位图像结合MPR/CPR图像可以提高对回盲部病变的诊断准确率。      

多排螺旋CT冠状动脉成像研究进展

随着多排螺旋CT设备的不断进步,使用多排螺旋CT行冠状动脉CT血管造影(CCTA)诊断冠状动脉粥样硬化性心脏病(CAD)已广泛应用于临床实践工作中。由于影像技术的进步使CCTA检查的准确度大大提高,这项检查已经成为一种筛查诊断CAD的可靠的无创的检查方法。同时CCTA检查在预测CAD的疾病进程和心血管事件方面具有重要作用。尽管CCTA检查的作用已被学术界广泛肯定,但它有一个重要的缺陷就是检查的有效辐射剂量较大,这将增大辐射诱导性恶性肿瘤的发病风险。为了最大限度地降低CCTA检查的辐射风险,多种在满足影像诊断的前提下降低CCTA检查有效辐射剂量的方法已经出现。本文将回顾多排螺旋CT的技术进展和目前减少CCTA检查辐射剂量的主要方法,对CCTA检查在CAD中的诊断、预后价值评估和CCTA检查的未来发展方向等几个方面进行讨论。      

SPECT/CT的最新应用进展

SPECT/CT是继PET/CT之后迅速推出的新型分子影像设备。它利用单光子核素,并借助CT的功能,同时能提供脏器、组织精细的形态解剖和功能代谢信息,为疾病的定位和定性诊断提供客观依据。与PET、PET/CT相比更具有普及、推广和广泛开展临床应用的实用价值,是一种新的分子影像技术。     

螺旋CT三维重建在腰椎创伤性骨折中的应用价值

目的:探讨螺旋CT三维成像在腰椎创伤性骨折诊断中的价值.方法:选取腰椎创伤性骨折患者76例,经CT轴位平扫(2DCT)后进行三维重建(3-DCT)即表面遮盖(SSD)及多平面重建(MPR),将其图像资料进行比较.结果:3-DCT能立体、直观显示腰椎创伤性骨折的部位、类型、三柱结构、椎管狭窄及脊髓受压等情况.结论:3-DCT作为2DCT的重要补充,对腰椎创伤性骨折临床治疗方案的选择及预后判断有指导意义;SSD及MPR既有良好形态学又有密度层次的图像,可协助三维显示椎间盘碎裂、突出和膨出的范围.     

图像ROI选择及其应用研究

在辐射成像应用中,DR及CT检测会产生大量的图像数据,对这些图像数据的处理涉及图像处理技术的方方面面。这些处理技术包括重建、可视化、图像增强、图像压缩和图像缺陷分析等。通常人们需要对图像中的特定区域（ROI）进行处理,并对图像上的ROI进行选择。ROI的确定,编辑是辐射成像图像处理的常用功能。本文介绍常用各种ROI,实现了这些ROI的勾画、编辑、选择等功能,并介绍了ROI与孔隙度计算及缺陷识别等应用的结合。     

基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展

随着CT（computed tomography）技术在临床中的大量应用,其辐射伤害问题也越来越受到人们的关注。与此同时,高性能低剂量的成像也已经成为近年来CT研究领域中的重要研究方向。随着学习型算法的提出及广泛应用,为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。在影像大数据环境下,基于特征学习方法的低剂量CT成像有着更广阔的发展空间。本文将从稀疏表示和深度学习两个方面,介绍一些国内外应用于改善CT成像质量的相关技术,包括CT成像技术的发展趋势,特征学习相关算法的研究现状,提高低剂量CT扫描成像质量的相关方案等。本文对近年来在低剂量CT成像及特种学习算法等领域的研究成果进行了介绍,并进行相关总结和分析。