64层螺旋CT螺距的不同设置在新型冠状病毒感染肺炎中筛查应用探讨

目的:探讨通过64层螺旋CT螺距参数的设置,降低新型冠状病毒肺炎患者筛查的辐射剂量和扫描时间的可行性。方法:前瞻性选择需进行新型冠状病毒肺炎筛查患者,按扫描时间随机分为大螺距组和对照组,每组各16例。大螺距组选择1.375∶1螺距,对照组选择0.984∶1螺距。对肺纹理、支气管、纵膈结构的图像质量;胸主动脉、竖脊肌、双肺肺实质;辐射剂量的客观数据进行评价和分析。结果:32例图像均符合影像诊断要求。伪影、肺纹理评分差异有统计学意义（P<0.05）。两组右肺CT值分别是（-804.62±45.43） HU和（-852.12±28.13） HU、左肺CT值分别是（-808.13±37.74） HU和（-858.77±19.95） HU,均具有统计学意义（P<0.05）。两组的扫描时间分别为（2.14±0.15） s和（3.14±0.28） s,具有统计学意义（P<0.05）。两组记录所得的容积CT剂量指数（CTDIvol）是（7.88±0.89） HU和（11.17±1.08） HU、剂量长度乘积（DLP）是（279.14±36.33） HU和（387.25±47.86） HU均具有统计学意义（是P<0.05）,有效剂量（ED）分别是（3.91±0.51） HU和（5.42±0.67） HU具有统计学意义（P<0.05）。结论:新型冠状病毒肺炎患者CT筛查检查中,使用大螺距扫描,能够减少辐射剂量、显著缩短了扫描时间,在不影响病灶诊断的前提下,降低病人接受到的辐射剂量和放射技师感染的风险,具有实际工作意义,有待进一步推广验证。      

深度学习重建算法在上腹部CT成像中的应用

目的:通过分析比较自适应统计迭代重建（ASIR）算法和深度学习重建（DLIR）算法在上腹部CT成像中的图像质量,探讨DLIR算法在上腹部CT成像中的应用价值。方法:回顾性纳入75例患者上腹部CT平扫图像,利用自适应统计迭代重建算法ASIR（30％、50％、70％、90％）和深度学习重建算法（DL-L、DL-M、DL-H）重建图像,共7组。测量每组图像肝脏、胰腺、竖脊肌的CT值和SD值,并计算信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）,采用单因素方差分析对各指标进行客观评价;同时由两位放射医师对图像质量和噪声评分,采用Friedman M检验进行比较。结果:①七组重建图像的SD值、SNR、肝脏CNR差异有统计学意义。②DL-L与ASIR 50％、DL-M与ASIR 70％、DL-H与ASIR 90％ 间各ROI处CT值、SD值、SNR值、CNR值无差异。③三种深度学习重建算法间随等级升高,SNR值升高,差异有统计学意义;且DL-H 算法的SNR值高于ASIR 30％、ASIR 50％,SD值低于除ASIR 90％ 外的其余5组重建算法。④七组图像主观评分差异有统计学意义,算法DL-H具有最佳的图像质量和最低的噪声,DL-M、ASIR 90％、DL-L、ASIR 70％、ASIR 50％、ASIR 30％ 图像噪声依次增加。结论:深度学习重建算法能够降低上腹部图像噪声,提高图像质量,且随等级升高,图像噪声降低、质量提高、信噪比升高。      

多层CT重建算法对比研究

目前多层CT的重建算法主要有基于FDK的三维滤波反投影算法以及基于多层投影数据重排的二维FBP重建算法。本文对传统的FDK算法、基于投影角度二维/三维加权的CB-FBP算法以及自适应轴向插值AAI-FBP算法的性能进行了对比实验,并对实验数据进行了细致地分析。实验结果表明:在这几种重建算法中,AAI-FBP算法对于多层CT的重建效果最好,这对于后续多层CT重建算法的改进以及临床应用研究提供了可靠的实验依据。     

降低辐射剂量在下肢CTA中的可行性探讨

目的：比较多层螺旋CT（MSCT）不同的螺距（Pitch）与不同的球管旋转速度（s/r）优化搭配在下肢CTA中的图像质量与辐射剂量。资料与方法：前瞻性选择2012年至2013年间临床拟诊为下肢动脉血管病变的患者90例,根据不同的螺距与不同球管旋转速度优化搭配随机分为3组（n=30）,A组：螺距0.516、0.6 s/r;B组：螺距0.984、0.8 s/r;C组：螺距1.375、1 s/r;均采用相同的kV、mAs、注射速率、对比剂量及浓度行对比剂追踪手动触发扫描。扫描结束后记录CT容积剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）、射线有效利用率（Dose）及扫描时间（To-time）。将3组的图像质量、辐射剂量及扫描时间采用方差检验（F）进行统计学分析。结果：3组的平均扫描时间分别为（30.30±0.54）s、（21.30±0.44）s、（19.30±1.48）s,之间的差异具有统计学意义（P〈0.05）,C组的扫描时间最短;DLP分别为（4 002.35±71.56）mGy.cm、（2 106.25±62.14）mGy.cm、（1 534.08±106.50）mGy.cm,3组之间的差异亦具有统计学意义（P〈0.05）;3组的ED分别为68.06 mSv、35.81 mSv、26.08 mSv,B组比A组的每位患者ED降低了47.37%（32.23/68.04）,C组比A组的每位患者ED明显降低了61.67%（41.96/68.04）、C组比B组降低了27.17%（9.73/35.81）,3组之间的差异具有明显统计学意义（P〈0.01）;3组在腹主动脉远端、双侧髂外动脉、腘动脉、胫前动脉处的平均CT值为300.35 Hu、302.49 Hu、307.09 Hu,之间的差异不具有统计学意义（P〉0.05）,重组血管清晰度及显示血管节段数均具有较好一致性;3组的Dose分别为94.94%、95.61%、95.61%。结论：3组的图像质量均达到诊断要求,但螺距1.375、1 s/r搭配可以明显降低患者的辐射剂量,值得临床推广应用。     

基于自动管电流调制技术下不同螺距对颈部CTA辐射剂量及图像质量影响的研究

目的：研究基于自动管电流调制技术下不同螺距对颈部CTA辐射剂量及图像质量的影响。资料与方法：选择上海市金山区亭林医院2022年9月至2023年5月临床进行颈部CTA检查的患者共120例,男性52例,女性68例,年龄在45～86岁,平均年龄66.76岁。根据不同螺距使用随机表法将患者分配到A、B、C三组,A组为0.8螺距共40例、B组为1.0螺距共40例、C组为1.2螺距共40例。采用单因素ANOVA检验,比较3组间的性别、年龄、身高、体重、扫描总时长;3组间的颈动脉分叉处以及同层的颈静脉、胸锁乳突肌的CT值、SD值、SNR、CNR;3组间的图像质量主观评分;设备自动生成的TDLP以及计算得出的ED。采用Kappa检验法,检验两名医师主观评分的一致性。结果：3组间性别、年龄、身高、体重无统计学差异,机器自动生成TDLP以及计算得出的ED无统计学差异;3组间颈动脉分叉处CT值、同层胸锁乳突肌CT值无统计学差异,3组间的颈动脉分叉处SD、SNR、CNR及同层胸锁乳突肌SD值有统计学差异;3组间的同层颈静脉CT值、扫描总时长有统计学差异;3组间的颈动脉评分无统计学差异;3组间的修正评分有统计学...     

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.     

逆散射级数法预测层间多次波的算法改进及其策略

波动方程预测层间多次波有两类算法.一是由Berkhout和Verschuur（1998）提出的基于CFP（共聚焦点）延拓的算法,另一是由Weglein（1997）等人提出的基于逆散射级数法的算法.ISS（逆散射级数）算法具有不依赖速度模型的优点,但是其计算成本很高.本文改进了Weglein提出的1-D预测公式,提高了计算效率.从理论方面,改进算法的计算速度提高了大约12倍.实际结果表明其计算速度更快,提高近80倍左右,主要原因在于后者的空间复杂度小.此外,由于时间-空间域比伪深度-波数域的层间多次波预测有更多的优点,本文推导了1.5-D时间-空间域ISS层间多次波预测算法,该算法有计算速度快、预测噪音小、适应观测系统能力强和不依赖地震子波等优点.在实际应用中,计算成本高是ISS预测层间多次波算法的主要障碍.因此,本文还讨论了预测层间多次波的策略.结合本文提出的改进算法和应用策略,能够在实际地震资料处理中较好地应用ISS预测层间多次波.     

扇束CT探测器偏转的重建图像伪影校正

对于CT扇束扫描,射线源焦点与被测工件旋转中心的连线不垂直于探测器所在直线时,采用标准的滤波反投影重建算法重建出的图像会存在伪影,降低图像质量。本文基于经典滤波反投影重建算法理论,分析了此类伪影形成的原因,给出了利用投影原始数据（正弦图）计算校正算法所必需的几何参数的方法。本方法无需专用模体,不必进行二次扫描,方便、快捷并有效。计算机仿真及实验结果证明本方法的有效性。     

球管焦点选择对多排螺旋CT后颅凹成像图像质量的影响

目的：探讨球管大小焦点的选择对多排螺旋CT后颅凹成像图像质量的影响。材料和方法：采用Light Speed VCT（美国GE公司,探测器64×0.625mm,焦点大小0.6mm×0.7mm和0.9mm×0.9mm）多排螺旋CT,在保证其他扫描参数一致基础上,分别使用球管大、小焦点对20例志愿者后颅凹相同层面进行轴位扫描,所得图像调成相同窗宽、窗位后使用Kodak 8700干式激光打印机打印输出。由两位5年以上工作经验放射科医师分别对后颅凹层面的图像质量评价打分。阅片结果采用SPSS 11.5软件包进行组间Kappa检验及组内x^2检验。结果：两位医师对于后颅凹层面的图像质量评价结果具有一致性（Kappa值=0.57）,使用小焦点扫描颅底图像质量优于大焦点扫描（P〈0.05）。结论：多排螺旋CT使用小焦点扫描可以改善图像质量。     

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。     

低剂量CT心脏成像

采用CT进行心脏成像是CT临床应用中最前沿的进展,心脏扫描中采用较低的螺距使得病人的辐照剂量较高,我们提出一种不同的数据采集和图像重建技术,使病人的辐照剂量减少了50%～89%.该方法的使能技术是64排CT的大容积覆盖范围(40㎜),相对于心脏的平均尺寸是120～140㎜,新的容积CT在3～4步就能够覆盖整个器官.伴随新的数据采集方式,我们也提出了对应的重建算法,克服了不完全投影采样的问题,还进行了广泛的模体和临床实验来阐明所提出方法的有效性.     

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。     

Feldkamp-type-VOI锥束CT重建算法加速的研究

本文具体介绍了一种Feldkamp-type感兴趣区域锥束CT重建方法.首先,我们分析了算法的特点:继而利用锥束扫描模式存在的对称性的反投影优化性质进行算法优化;最后,通过Shepp-Logan数值模拟实验显示优化方法可有效提高图像重建的速度且几乎不影响图像质量.     

序列子集联合代数重建技术

图像重建迭代算法的主要缺点是计算量大,重建速度慢。为减少计算时间,Hudson等提出了有序子集算法,由于该算法在每次迭代时使用固定的子集个数,重建图像的质量主要依赖于迭代步中的子集数。本文提出序列子集联合代数重建技术,在每次迭代后减少使用的子集个数,这样在加速图像收敛的同时恢复重建图像的各种频率元素。实验结果表明序列子集联合代数重建技术可在少数次迭代后提供较高质量的重建图像,且对噪声数据不敏感。     

CT重建中投影矩阵模型研究综述

CT重建算法中,投影矩阵反映探测器上的投影与重建物体的关系,其模型刻画对于重建速度和精度有着重要影响。本文介绍目前投影矩阵研究现状,着重分析投影矩阵系数的计算方法,以及快速计算正投影和反投影的方法,并总结了目前投影矩阵模型的性能和发展。     

X射线断层扫描投影图像背景不一致的校准

在X射线断层扫描(X-ray CT)成像过程中,经常会出现射线源、样品和探测器三者之间的相对移动,导致采集的投影图像(Projection image)以及亮场图像(flat field image)的空间位置配准关系出现偏差。这直接影响了投影图像背景的正常扣除,以及后续的CT图像重建。本文利用互相关方法,求出各投影图像背景与探测器原始采集位置之间的不一致量。然后将投影图像和亮场图像作相应变换,最后扣除背景得到校准后的图像。由于该方法对图像灰度较为敏感,所以在对实际样品校准之前,本文先对该样品投影图像及亮场图像进行了照度归一化。实验结果表明,该方法能够有效校正由射线源、样品和探测器之间相对移动造成的CT投影图像背景不一致,获得较好的CT投影图像和重建切片。      

基于POCS方法指数阈值模型的不规则地震数据重建(英文)

不规则地震数据会对地震多道处理技术的正确运行造成不良影响,降低地震资料的处理质量。本文将广泛用于图形图像重建的凸集投影方法应用到地震数据重建领域,实现规则样不规则道缺失数据的插值重建。对于整道缺失地震数据,将POCS迭代重建过程由时间域转移到频率域实现,避免每次迭代都对时间做正反Fourier变换,节约了计算量。在迭代过程中,阈值参数的选择方式对重建效率有重要影响。本文设计了两种阈值集合模型进行重建试验,试验结果表明:在相同重建效果下,指数型阈值集合模型可以有效减少迭代次数,提高重建效率。此外,分析了POCS重建方法的抗噪性能和抗假频性能。最后,理论模型和实际资料处理效果验证了本文重建方法的正确性和有效性。     

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。      

显微CT的锥束重建技术

显微CT技术一直是Iowa大学CT/显微CT实验室研究的焦点。这篇文章报告了我们在锥束显微CT方面最近取得的一些进展。我们利用Feklkamp类算法了多X光源和检测器偏置条件下的近拟图象重建；解释了Grangeat精确重构框架下的图象伪影。最后重点介绍了最近有关一般分块迭代Landweber格式的收敛性结果；给出了模拟和实验结果，探讨了进—步的研究方向。