CT图像重建中滤波函数的优化

CT图像重建的解析类经典算法为滤波反投影(FBP),其中的滤波环节对于重建质量的影响至关重要,通常情况下滤波函数都是将斜坡函数直接加矩形窗,而理想的矩形窗是造成Gibbs现象的根源所在,Gibbs现象使重建图像出现震荡,不够平滑。根据无穷级数求和理论,将函数展开成级数部分和形式后,可以进一步求解出部分和的算术平均值,该函数即是具有更优收敛性的费耶核(Fejes),本文根据这一理论,提出了一种改进的滤波方法,尝试利用费耶核较好的收敛性来克服Gibbs现象。实验结果表明该方法可以获得更加平滑的结果,对于图像质量的改善取得了明显的效果。     

CT断层重建中滤波函数设计的新方法

滤波函数在CT图像重建过程中起着非常重要的作用,直接关系到重建图像质量。为了提高CT重建图像质量,本文从加权平均的思想出发,根据FBP重建算法的理论基础,提出一种设计滤波函数的新思路,并分析了五点加权平均滤波函数性能比较。最后针对Shepp-Logan模型数据和实际的海螺投影数据,设计出一种新的滤波函数并与S-L和R-L滤波函数的重建效果进行了比较。从比较结果可以看出,新设计的滤波函数重建的图像效果在整体性能上最好,在局部地方,其密度分辨率有所提高。本文为滤波函数的设计提出了一种新的想法和思路。     

锥束CT图像重建算法

随着螺旋多层面CT的出现，医用CT正在向着螺旋锥束CT转变，从螺旋锥束数据来重建图像有许多优点，但是这种成像方式在数学上比较复杂，技术实现也有相当的难度。本文介绍这一领域的重要成果，特别是近年文献中的基本思想，文中涉及及各种主要重算法，包括准确重建，近似重建和迭代重建算法，简言之，当数据是完整的，无噪音的，应选择准重建方法，当数据是有噪音的和／或受物体运动干扰，近似重建会有较好的性能，而当数据是不可靠的和被载截断时，迭代方法可以发挥作用，今后主要研究方向是对这些算法进行改进，比较它们的特性，并将其优点结合到一起。     

扇束工业CT重建算法速度优化

扇束工业CT—般采用滤波反投影算法进行CT图像重构,其计算复杂度为0(N^3)^[1]。如果不进行优化,这种算法的计算速度很难达到工业构件检测的要求。在总结了我们对重建速度所做的优化工作基础上,重点分析了—种基于正、叙弦函数性质的优化方棍。分析表巩这种优化力技理论上可以使运算速度提高3倍。计算机模拟显示在实际实现中,这种方法配合其他优化措施,可以使重构速度提高6倍以上。     

稀疏信号恢复理论在CT图像重建中的应用

新的图像重建算法一直是CT成像前沿研究中的热点问题之一,而实际中常常遇到的有限角度重建问题则是其中的难点.Terence Tao和他的同事提出了一种稀疏信号恢复理论,为解决这个问题提出了可能的应用策略.我们在本文中介绍了这个理论并给出了在锥束CT重建中应用的初步结果.这种理论和策略的实现对很多应用情况都有重要的意义,为该领域的发展开辟了新的方向,也必将对该领域的发展产生重大影响.     

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。     

用一种新滤波函数进行CT图像的局部重建

本文阐述了用一种新型滤波函数进行CT图象局部重建的原理,并给出了这种重建的二次误差估计.本文选用一种新的滤波函数,它的旁瓣衰减很快,经证明在可能选取的滤波函数中,它的衰减是最快的.新滤波函数由于空域的迅速衰减性,因此具有良好的局部重建性质.同时保持该滤波函数的其它特性,能够有效地抑制噪声,补偿混迭效应,并缓解Gibbs效应.应用新滤波函数,忽略远离计算点的数据,从而直接用CBP实现图像局部重建.在计算机上对模拟和实测数据进行局部重建的实验结果表明本文建议的图像局部重建算法简便快速,重建图象Gibbs效应减小并与用全部数据的CBP重建图像比较仍具有较高的空间及密度分辨率.     

图像重建模型中基函数的引入

基于理想小区域的图像重建离散化模型以理想小区域代替原来传统意义上的像素格,用理想小区域到射线的距离的函数,来衡量射线穿过理想小区域时投影系数的大小。在此图像重建离散化模型中引入基函数。并将离散图像与基函数卷积得到连续的图像,图像中任一点的值可通过选取合适的基函数得到。本文探讨图像重建中基函数需要满足的条件,并分析讨论几种基函数的实例及其频域特性。     

三维锥束扫描CT成像图像重建新进展

介绍了作者在CT成像理论研究和工程应用实践中关于图像重建、图像处理和理解方面的成果,以及对未来的展望。主要的成果包括四个方面:一是研究三维CT重建常用算法的特点和固有误差,提出改进重建图像质量的新方法;二是从研究算法重建的优化准则出发,实现不同的重建方法;三是从应用任务出发对重建图像的性能进行理论和仿真研究;四是从应用实际问题出发,提出图像处理和理解的有效方案。     

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。     

解析法图像重建中的理想斜变滤波器的进一步研究(英文)

理想斜变滤波器是一种被傅里叶逆变换定义的广义函数。设计理想斜变滤波器的实用数字滤波器是最重要的任务之一。推导了理想斜变滤波器的单位冲激响应的公式。提出了两种实用数字滤波器的设计模式:连续模式和离散模式。分析了3种已经存在的实用滤波器,设计了2种新的实用滤波器。通过一个仿真实验,比较了这5种滤波器。总的来说,以离散模式设计的离散方法优于以连续模式设计的连续方法。对于2种离散方法来说,无限长离散方法优于自适应长度离散方法,它们均可以得到较好的重建质量。对于3种连续方法而言,线性方法是最好的,可以重建出工程可用的CT图像,而常数方法和抛物线方法不能重建出可用的CT图像。     

基于改进重建滤波器的局部CT重建算法

鉴于实际工程应用需求,基于截断投影数据的CT图像局部重建是X射线CT重建的一个重要课题,本文概述了现有的局部重建算法,分析了其优缺点,提出了一种基于改进重建滤波器的局部CT重建算法。通过对滤波函数的改进,使其能量主要集中在中心位置,使旁瓣迅速下降,进而使滤波函数具有局部重建功能。另外改进的滤波函数压制了低频信息,突出了高频信息,具有提高成像空间分辨率的功能,但对图像噪声有所放大,实际实验数据验证了算法的可行性。     

CT图象重建的算法优化和代码优化

卷积反投影是CT图象重建的最重要算法作为一种线性处理,其基本算法并不复杂,但由于CT的数据量庞大,使得图象重建的计算十分耗时.国外CT大都采用基于64位CPU的工作站并配以专门为CT建象设计的阵列处理板,这种昂贵的造价数十万元的计算机系统对一般医院用户来说是很大的经济负担.相反我们一直采用通用PC工作站,不仅降低了成本,而且计算机可以得到迅速的升级.这样,为满足医院临床诊断和治疗对建象速度的需要,我们就必须对该算法进行优化,优化的效果也成为CT软件能否适应市场需要,能否最终产品化的关键.本文总结了针对CT图象重建分别在算法层次和代码层次上所做的优化工作.第一,在算法实现的层次上,(1)在反投影算法中,进行内外循环交换,将最内层循环的计算量最大限度地减少,(2)利用反投影算法的对称性,只计算出部分图象数据并对称得到其它图象数据,(3)根据不同的视野范围自动调整反投影的计算量,(4)充分利用FFT的特点,提高实数线性卷积的效率.(5)数据的行列交换,用于提高CPU对数据的存取速度.第二,在代码编程的层次上,充分利用新一代微机CPU--Pentium III提供的新资源、新指令和相应的代码优化工具软件,重新编写算法关键部分的程序代码,以提高程序的实际执行效率.在东大阿尔派全身CT扫描机CT-C2000上的实际测试表明,通过上述算法优化和代码优化,CT图象重建软件的运行速度提高了8倍以上,己达到了医院实际使用的要求.     

乳腺专用CT中管电压和滤片的优化研究

在乳腺专用CT(DBCT)系统中,图像质量和人体所受辐射剂量是倍受关注的两个重要因素。本文采用蒙特卡罗模拟方法研究球管电压和滤片对图像质量和剂量的影响,并引入与图像分辨率、噪声、辐射剂量相关的剂量效率η,综合评估辐射剂量和图像质量的关系。研究结果表明:选择合理的管电压值能够获得较好的剂量效率,并且通过优化滤片的形状可以在保证图像质量的同时降低人体所受剂量,为乳腺专用CT的临床应用提供重要参考。     

体积CT中的图象重建算法研究综述

体积ＣＴ是继断层ＣＴ发展而来的一种高新技术。它具有获取投影数据的速度快、Ｘ射线利用率高、成象结果空间分辨率各向同性等优点,因而将成为用于医学影象诊断、工业无损检测等领域的更为有效的手段之一。本文对体积ＣＴ技术的发展历史、主要特点、算法分类及未来发展等进行了系统地回顾、分析和展望。     

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。     

图像重建算法FBP与OSEM在工业CT应用中的对比研究

滤波反投影法(FBP)与有序子集最大期望值法(OSEM)是图像重建中最为常用的两种方法,本文研究了这两种重建方法在工业CT中的应用,就不同的探测器数目、不同的旋转投影角度取样数、不同的噪声水平,对两种方法的重建效果进行对比与分析,结果表明在某些条件下迭代法OSEM重建图像质量明显好于解析法FBP。