基于GPU实现的数字合成X射线体层成像投影数据的模拟方法

数字合成X射线体层成像技术能利用有限角度下的投影数据重建物体任意断层的图像.在数宁合成X射线体层成像重建算法研究中,模拟投影数据是重要的步骤,本文提出了一种基于GPU光线投射算法的数字合成X射线体层成像投影数据模拟方法.比较传统CPU模拟手段,GPU模拟方法计算速率快,且基于硬件支持的三线性插值能够得到更加接近实际的投...     

锥束CT图像重建算法的快速实现

本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法,通过两种算法改进并结合基于共享内存的OpenMP并行技术和代码优化,实现了锥束CT图像的快速重建.基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明,图像重建速度得到了较大的提高,断层图像重建质量与FDK原型算法相当.     

一种基于数据外插改进的ART迭代算法

本文针对有限角度的投影数据的CT图像重建问题,提出了一种基于数据外插改进的ART算法.该算法的基本思想足运用已知角度的投影数据来补全未知角度的投影数据,再用ART算法进行图像重建.最后用模拟的投影数据进行了重建图像的数值实验.实验结果表明该算法不但提高了重建图像质量,同时也提高了图像达代的收敛速度.     

基于Chambolle-Pock框架的核TV多通道图像重建算法

总变差最小化算法是一种基于压缩感知理论的图像重建算法,能够从稀疏投影或含噪投影数据中高精度地重建图像,已经被广泛应用于计算机断层成像、磁共振成像、电子顺磁共振成像。能谱CT、T1或T2加权的MRI及EPRI均属于多通道成像。逐通道TV算法可以实现较高精度的图像重建,然而忽略了各通道图像之间的相似性。核TV算法是一种考虑了通道间图像相似性的TV类算法,可以实现高精度图像重建。面向多通道图像重建,以CT重建为研究范例,本文提出一种Chambolle-Pock算法框架下的核TV多通道图像重建算法。通过仿真模体和真实CT图像模体的重建实验,验证算法的正确性,分析算法的收敛性,探索算法参数对收敛速率的影响,评估算法的稀疏重建能力及含噪投影重建能力。结果表明,相对于逐通道TV算法,所提算法可以取得更高的重建精度。核TV算法是一种高精度的多通道图像重建算法,可以应用于各种成像模态的多通道重建场合。      

基于模型融合的有限角度CT迭代重建方法

针对有限角度扫描的CT重建,提出一种基于模型融合的CT迭代重建方法。模型来源于患者的早期Dicom图像。对扫描角度有限的投影数据,用统计迭代算法进行初步重建,得到预重建图像;将预重建图像与模型进行融合,得到融合图像;然后再次投影,补全原始投影缺失的部分,根据补全的投影数据重建出中间结果,之后重复投影、融合、重建过程直到满足终止条件。仿真实验表明,该算法能完整重建整个目标,在有效保留原目标特征的同时提高了小角度投影数据重建的质量。     

由投影重建图像的对称网格迭代算法

本文对于工业CT检测中常用的代数迭代重建算法提出了改进,利用投影射线之间存在的几何对称结构,提出了图像重建的对称网格迭代算法(简写为SM-IRT).该算法简化了投影系数矩阵的计算,调整了迭代算法逐线校正的迭代顺序.对模拟数据和工业CT实测数据进行了重建图像的数值实验,结果表明:与常规算法比较,本文提出的新算法重建速度快,成像精度高.     

任意扫描轨迹下三维Shepp-Logan体模的投影方法

图像重建是将二维投影数据转换为三维体数据的数学过程。分析图像重建算法性能的常用手段是数值仿真,而获取数字体模的投影数据是仿真实验的第一步。Shepp-Logan体模应用最为广泛,本文首先介绍三维Shepp-Logan体模及其改进形式。重点讨论在任意扫描轨迹下三维Shepp-Logan体模的投影方法。并运用该方法模拟了工业CT中常用的圆轨迹与螺旋轨迹成像过程。数值分析结果显示,两种扫描轨迹得到的重建图像均方误差均小于2‰,本文的方法可以达到较高的精度。     

一种用于小体积偏置探测器锥束CT系统的反投影滤波重建算法

在传统的CT系统中,系统的硬件成本和计算量都是非常巨大的.本文深入分析了一种利用偏移放置的面阵探测器的锥束CT系统,在这种系统中X射线束仅仅覆盖被扫描物体的一半体积,投影数据在探测器方向上是截断的,探测器尺寸和投影数据量都减少为传统CT系统的一半.在这种扫描方式下,现有的重建方法是首先利用重排算法获得180度范围内的平行束投影数据,然后再利用滤波反投影(FBP)算法重建出物体的三维图像.但是重排算法不可避免地会引入误差,降低重建图像的空间分辨率.本文提出了一种反投影滤波(BPF)形式的直接反投影重建方法,该方法不需要对投影数据重排,直接反投影滤波重建出最终的图像.因此,该算法在数学上更简洁,计算速度更快,能够更多地保留重建图像的高频信息.最后,数值模拟实验结果验证了该系统和重建算法能够获得高质量的CT图像.     

基于相对TV最小的CT图像重建算法

总变差（TV）最小算法是一种有效的CT图像重建算法,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建。然而,在某些情况下,TV算法会产生阶梯状伪影。在图像去噪领域,相对TV算法展现了优于TV算法的性能。鉴于此,将相对TV模型引入图像重建,提出相对TV最小优化模型,并在自适应梯度下降-投影到凸集（ASD-POCS）框架下设计对应的求解算法,以进一步提升重建精度。以Shepp-Logan、FORBILD及真实CT图像仿真模体进行重建实验,验证了该算法的正确性并评估了算法的稀疏重建能力和抗噪能力。实验结果表明,相对TV算法可以实现逆犯罪,可以对稀疏或含噪投影数据进行高精度重建,与TV算法相比,该算法可以取得更高的重建精度。      

关于不充分投影数据下的二维扇形束CT重建(英文)

在医学和其他的很多CT应用中,一个重要问题是如何从不充分的投影数据中重建出断层图像。近年来由于新兴的压缩传感理论,Total Variation最小化方法在求解这一问题中重新获得了重视。本文将该方法推广成一类更一般的不充分投影CT重建算法。这一类重建算法同样基于压缩传感理论,但是更加灵活,能适用于不同的应用背景。针对该类算法中的一个特例进行的理论分析和算法仿真展现了该算法的应用潜力。     

任意扫描轨迹的CT成像方法研究

在工业CT成像应用中,由于复杂结构件形状、结构、组分等特征的限制,使得射线能量与有效厚度不匹配,常规的扫描方式易使投影数据缺失,投影数据完备性较差。为此,本文通过改变轨迹来弥补投影数据缺失,推导任意轨迹的成像模式。首先,在任意轨迹的基础上进行投影几何关系建模,结合空间几何知识完成投影矩阵的刻画;其次,基于迭代重建算法对轨迹的无约束化,进行任意轨迹成像模式下的迭代重建;最后通过小锥角、大锥角以及厚度差异比较大的构件成像仿真实验,验证算法的正确性和可行性。对于厚度差异比较大的工件,该方法相对于传统的圆轨迹扫描,投影数据更完备,CT重建质量高。     

基于新的非局部先验模型的Bayesian低剂量CT重建算法

为了改善低剂量CT重建图像质量,在传统非局部先验的基础上,提出了一种基于投影对称性的改进非局部先验模型。基于该先验模型构造了一种贝叶斯（Bayesian）重建算法,并将其应用到低剂量CT投影数据降噪中,通过滤波反投影算法重建出图像。仿真实验结果表明,本文所提出的算法较基于传统先验模型的重建算法,能在去除噪声与保持边缘之间取得较好的平衡。     

体CT锥束精确图像重建Katsevich算法的理论研究

本文主要介绍了关于新型的锥束CT重建算法——Katsevich算法。首先描述了如何引入Katsevich重建公式,同时介绍了Tam-Dannielson窗口和PI线的一系列与其他重建算法不同的重建方式,指出反投影过程与Feldkamp重建算法的反投影过程是一样的。我们可以利用这个重建算法有效地进行锥束螺旋CT重建,并得到效果理想的图像。我们也可以设计相应的并行算法,便于分析这些算法的复杂度,如：分析算法时间并且采用并行算法加快运行速度。这个方法也可以被用来改进成为其他重建公式（例如Zou和Pan的BPF型反转公式）。     

工业CT机成像专用软件的研制

结合国产工业CT机的研制,我们开发了工业CT机成像专用软件。该软件包括：投影数据分析和处理、重建算法、CT值数据分析、图像处理、仿真等模块。     

由相叠低分辨投影数据重建高分辨图像

本文提出了由平行的相叠低分辨投影数据重建高分辨图像的两个新算法，即虚拟探测器法和直接重建法，并给出和分析了数值模拟结果。     

利用混合法构建三维数字岩心(英文)

在弹性波有三维数字岩心描述了岩石的微观孔隙结构。X射线CT扫描是获取三维数字岩心最准确和直接的方法,但实验成本高。本文结合沉积过程模拟和模拟退火算法,提出了重建三维数字岩心的混合法,基于岩石二维图像重建三维数字岩心。利用岩石颗粒沉积算法构建初始数字岩心,作为模拟退火算法的初始状态。运用模拟退火算法调整岩石颗粒和孔隙的相对位置,使三维数字岩心与岩心二维图像具有相似的自相关函数,从而建立三维数字岩心。与传统模拟退火算法相比,该方法计算时间明显减小。运用局部孔隙度理论定量比较了重建数字岩心和岩心X射线微CT图像,两种数字岩心具有相似的均质性和孔隙连通性。利用有限元方法和格子玻尔兹曼方法分别模拟了重建三维数字岩心的地层因素和渗透率,数值模拟结果与实验结果相符。相比传统模拟退火算法,混合法重建数字岩心的传导特性更接近真实岩心的传导特性。     

基于对抗式残差密集深度神经网络的CT稀疏重建

针对计算机断层成像稀疏重建过程中产生条状伪影的问题,本文提出一种基于对抗式残差密集深度神经网络的CT图像高精度稀疏重建方法.设计一种耦合残差连接、密集连接、注意力机制和对抗机制的UNet网络,以含条状伪影图像和高精度图像作为训练样本,通过大规模训练数据,对该网络进行训练,使其具有压制条状伪影的能力.首先,利用滤波反投影...     

一种基于投影变换的旋转型CL重建算法

相对于传统计算机断层成像(CT),计算机层析成像(CL)对于扁平状物体的检测具有独特的优势。旋转型CL不严格满足滤波反投影(FBP)算法的条件,针对这一问题本文提出了一种基于投影变换的旋转型CL FBP重建算法。首先介绍了旋转型CL的扫描结构;然后阐述了该结构下投影的生成方法及基于投影变换的投影数据重构方法;最后利用重构后投影数据进行滤波反投影,并通过仿真重建实验验证了算法的有效性。      

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。