基于平板探测器的锥束CT散射校正方法

针对基于平板探测器的锥束CT系统固然存在的散射伪影,提出在X射线源和被检测物体之间添加一个射束衰减网格装置的散射校正方法。本文首先介绍了射束衰减网格的实验装置,然后推导了基于射束衰减网格的锥束CT散射校正方法,最后通过圆柱样品实验验证了算法的可行性。实验结果表明,研究提出的散射校正方法能有效减少基于平板探测器的锥束CT系统散射伪影,提高了重建切片图像的质量。     

锥束CT散射抑制方法综述

锥束CT严重的散射伪影极大地降低图像质量,成为限制其发展和应用的关键因素。国内外学者对散射抑制或校正方法已做了很多综述性的报道,但是随着锥束CT系统散射抑制研究的进一步推进,出现了一些新的技术。本文分析了X射线散射对CT成像的影响,对常用的散射抑制方法进行归纳总结,梳理散射校正框架,详细介绍基于投影补偿的散射校正技术和常用的散射估计方法,对目前散射校正的问题进行总结,重点讨论了散射校正对噪声的放大作用,为散射抑制的研究和发展提供借鉴作用。      

CL系统扫描长方体构件的投影计算机仿真

x射线投影计算机仿真可以排除实际x射线断层扫描过程中的随机因素,更好地验证扫描方式、图像重建方法等的正确性,为实际系统的实现、完善以及重建算法的改进等提供理论依据。本文基于一种典型的计算机分层成像（CL）系统,针对电子线路板大多为长方体薄板的事实,研究了长方体构件的投影仿真计算方法;设计了仿真芯片模体,对其进行投影计算机仿真;并与系统实验结果对比,得到了较为满意的结果。该方法为后续改进图像重建算法、分析误差来源、校正伪影等研究提供了良好的基础。     

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。      

X-CT金属伪影校正方法综述

X-CT成像系统中,当被检测物体中含有金属等高密度物质时,对投影数据重建后,重建图像中将出现放射状伪影或带状伪影.这些伪影严重影响了图像的质量,给人们的判断带来极大困难.金属伪影的校正已成为CT技术中的研究难点和热点.本文阐述了金属伪影产生的原因,就近些年出现的金属伪影校正方法进行归纳总结,并对金属伪影校正方法研究的前...     

工业CT图像的伪影成因和校正方法综述

X射线CT在工业无损检测、医学、安检等领域发挥着重要的作用.但在实际检测中,CT系统重建的图像存在各种伪影.本文从CT的系统整体设计、X射线管和探测器等角度综述了影响伪影形成的各种因素,并对每种伪影的成因作了归纳;针对这些伪影,跟踪近些年文献中主要的校正方法作了介绍,并对这些校正方法作了比较、讨论和小结.     

可同时抑制多种图像伪影的最优骨校正

X线CT系统球管发射宽能谱X光子,使得重建图像中出现射束硬化伪影,如杯形和条纹伪影;成像对象体内还可能存在金属植入物,使得重建图像中出现金属伪影。多种图像伪影的同时出现,势必严重退化临床诊断精度,有必要深入研究加以抑制。本文利用数据一致性条件构造目标函数;利用非线性最小二乘和交替迭代优化算法求解最优尺度因子;最终得到可同时校正杯形、条纹和金属伪影的最优骨校正方法。计算机仿真实验结果表明,该方法的确能够自适应确定出最优尺度因子,从而同时校正多种图像伪影。      

一种基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法

在分析锥束CT平板探测器校正方法及环形伪影残留原因的基础上,提出一种简便的基于空气扫描的锥束CT环形伪影校正方法。该方法首先在同一锥束CT系统中采用相同参数进行空气扫描和被测物体扫描,然后分别重建出系列切片图像,最后由被测物体切片图像与空气切片图像对应相减实现残留环形伪影的校正,同时起到一定的降噪作用。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

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。      

基于小波变换的锥束CT滤线栅条纹去除方法

采用平板探测器的X射线锥束成像系统中,由于散射会带来图像伪影从而劣化图像质量,通常采用在平板探测器前安装滤线栅来去除散射,但滤线栅会在获取的图像上形成周期性的条状伪影,如何去除条状伪影是X射线锥束成像系统中的一个关键技术问题。本文对已有的滤线栅条纹去除方法进行概述,创新性地提出基于频谱拼接的小波变换方法,既能在损失物体细节信息少的前提下很好地去除滤线栅条纹,又不会引入小波变换谐波。通过实际实验,检验该方法的有效性。     

超声CT理论与方法综述

目的概述超声CT(Computed tomography)理论的发展过程中提出的的一些主要的理论和方法.方法分别对无散射条件下透射型超声CT、反射型超声CT以及衍射断层成像(diffraction tomography)的相关理论的研究目的、基本思想,以及相应的图像重建算法做了简要的概述,同时介绍了反散射(inverse scattering)问题在超声成像中的应用.结论由于超声传播的复杂性,各种超声CT理论都有其自身的成立条件,从而使得CT理论的应用范围有限.     

基于深度学习的低剂量CT成像算法研究进展

计算机断层扫描成像(CT)技术具有成像速度快分辨率高的优点,广泛应用于医学临床诊断中.然而,提高剂量辐射会引发人体组织器官受损,降低剂量又会造成成像质量严重下降.为解决上述矛盾,在确保成像质量满足临床诊断需求的条件下,研究如何最大程度地降低X射线辐射对人体造成的伤害,己成为低剂量CT成像技术的研究热点.近年来,在人工智...     

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...     

工业X-CT散射校正技术综述

在工业X-CT成像系统中,散射现象对重建图像的质量有重要的影响,一直是CT研究的热点之一.随着工业X-CT系统的最新发展,锥束CT也逐渐被广泛应用,由于成像质量要求高,散射成二维分布,及新型平板探测器的应用,对散射校正带来更大的挑战.在传统的散射校正方法基础上,近几年出现了众多新的校正方法.本文首先分析了散射干扰的形成原理,介绍了散射评估方法,同时又对目前主要的几种校正方法进行了归纳总结,并对散射校正研究的发展趋势进行了展望.     

基于迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究

双能计算机断层成像技术(DECT)由于其材料分解能力,在高级成像应用中发挥着重要作用.图像域分解直接对CT图像进行线性矩阵反演,但分解后的材料图像会受到噪声和伪影的严重影响.虽然各种正则化方法被提出来解决这个问题,但它们仍然面临着两个挑战:繁琐的参数调整和过度平滑导致的图像细节损失.为此,本文提出一种基于迭代残差网络的...     

Velocity model estimation for depth imaging: Comparison of three tomography methods on a 2D real data set

The estimation of velocity models is still crucial in seismic reflection imaging as it controls the quality of the depth‐migrated image, which is the basis of geological interpretation. Among the numerous existing methods for velocity determination, tomographic methods are very attractive for their efficiency and ability to retrieve heterogeneities of the medium. We present three tomographic methods in order to estimate heterogeneous velocity models from 2D prestack PP reflection data: a traveltime tomography in the time‐migrated domain, a traveltime and slope tomography in the non‐migrated time domain, and a slope tomography in the depth‐migrated domain. The first method (traveltime tomography in the time domain) is based on continuous picked events, whereas the two slope tomographic methods, one in the time domain and the other in the depth domain, are based on locally coherent events, with no assumptions about reflector geometry or the unknown velocity field. The purpose of this paper is not to describe in detail the theoretical basis and implementation of the methods, but to apply and compare their output using the same marine real data set. Based on the estimated velocity models, the migrated images and the common‐image gathers from the three processing routes, the relative strengths and weaknesses of the methods are discussed. Finally, similarities are indicated and potential alternative approaches are proposed.     

基于波场传播方向的波动方程偏移有效去噪方法(英文)

本文研究分析了双程波波动方程偏移成像中广泛存在的三种主要噪声,特别是针对过去研究中没能很好解决的存在于高速盐丘悬垂边界附近的射线状噪声,提出了基于优化成像条件的有效去噪方法。射线状噪声主要来自于震源一侧波场的下行透射波分量和接收阵列一侧波场的上行散射波互相关成像。这一部分能量具有较强的互相关性,但并不携带真实的反射面信息。它广泛存在叠前偏移成像中,与信号在强度上同量级。多数情况下偏移成像中的相关噪声由方向性传播的波场能量产生。利用波场梯度得到的波场传播角度,可以分离出噪声对应的波场能量,并在成像条件中减去。采用这一方法可以有效地去除多种噪声,包括直达波噪声、散射波噪声和射线状噪声。该去噪方法不依赖波场外推算子,在需要时可以方便地运用到几乎所有的波动方程偏移中去。并且该去噪方法针对噪声的物理根源,对信号的损害很小。对去噪后的偏移成像结果额外地进行波数域滤波处理,可以进一步提高叠加图像的质量。这一去噪方法在超广角单程波偏移成像中取得良好效果,我们同时期待其在其他双程波波动方程偏移特别是逆时偏移(RTM)中的成功运用。     

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。      

基于深度能量模型的低剂量CT重建

降低计算机断层扫描（CT）的剂量对于降低临床应用中的辐射风险至关重要,深度学习的快速发展和广泛应用为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。与大多数受益于手动设计的先验函数或有监督学习方案的现有先验驱动算法不同,本文使用基于深度能量模型来学习正常剂量CT的先验知识,然后在迭代重建阶段,将数据一致性作为条件项集成到低剂量CT的迭代生成模型中,通过郎之万动力学迭代更新训练的先验,实现低剂量CT重建。实验比较,证明所提方法的降噪和细节保留能力优良。