代数迭代重建算法在折射衬度CT中的应用

X射线折射衬度CT是一种基于相位衬度的断层成像技术,特别适合对由轻元素组成的生物、医学样品进行成像,可以观察到常规吸收衬度CT无法观察到的软组织内部微细结构,是一种具有巨大发展潜力的新成像方法.迭代重建算法和解析重建算法是计算机断层成像技术中并行发展的两种算法,虽然已经提出了几种X射线折射衬度CT的解析重建算法,可是还未见X射线折射衬度CT迭代重建算法的报道.研究了代数迭代重建算法在X射线折射衬度CT中的应用,比较分析了不同的投影数据排列方式对于折射衬度CT重建图像的影响,并对实验数据进行了图像重建,获得了满意的CT图像.研究结果表明,在相位衬度CT中,迭代重建算法相对于解析重建算法而言,能减少投影次数,降低曝光剂量,减少对生物样品的辐射损伤,在生物样品成像和投影数据不完整的情况下具有明显的优势. 关键词： 衍射增强成像 代数迭代算法 CT重建 同步辐射     

由少量投影数据快速重建图像的迭代算法

针对由少最角度的投影数据重建CT图像的问题,提出了一种改进的基于图像总变差最小的迭代重建算法.该算法采用共轭梯度法求图像总变差最小,并在迭代过程中采用了多分辨迭代技术.用模拟的投影数据和实际扫描数据进行了重建数值实验.实验结果表明该算法不但提高了重建图像质量,也同时显著提高了迭代图像的收敛速度.     

全变分约束迭代滤波反投影CT重建

重建算法是计算机断层成像(CT)技术的核心。在解析法CT重建过程中,结合先验信息和引入优化约束条件较为困难。通过对滤波反投影(FBP)原理及其重建图像与理想CT图像差值关系的分析,构造了以FBP为基础的迭代循环,解决了解析重建过程中先验信息的利用和优化约束条件的引入问题。为抑制迭代FBP产生的图像伪影,将全变分(TV)模型引入重建过程,建立了TV约束迭代滤波反投影CT重建方法。在数值模拟中,针对完善投影数据、稀疏投影数据、含金属投影数据和有限角投影数据等不同情况,重建出了与原始模型高度一致的CT图像,研究表明TV约束迭代滤波反投影方法是一种精度高、适应性较强的CT重建方法。     

基于压缩传感和代数重建法的CT图像重建

代数重建法(ART)是一种重要的CT图像重建方法,适合于不完全投影数据的图像重建,其缺点是重建速度慢。为提高图像重建的质量和速度,利用压缩传感理论提出了一种基于ART的高质量图像重建算法。该算法将CT图像的梯度稀疏性结合到ART图像重建中,在每次迭代中的投影操作结束后用梯度下降法调整全变差,减小图像梯度的l1范数。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于成像差分吸收光谱技术和压缩感知理论的烟囱烟羽断层重建研究

烟羽断层重建质量受两方面条件限制：其中一个限制条件是遥感设备的时间分辨率。以往的研究多使用多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）进行CT重建,受采集数据速度的限制,重建图像的时间分辨率较低。另一个限制条件是,采集到的数据量有限,是典型的不完全角度重建。过去多使用代数迭代重建算法或统计迭代重建算法,重建图像受测量误差的影响比较大,分辨率较低且伪影较多。构造了基于成像差分吸收光谱技术（IDOAS）的光谱数据采集系统,与多轴差分吸收光谱仪构造的系统相比,数据采集的时间分辨率提高了160多倍,基本解决了时间分辨率的问题。提出了一种基于压缩感知理论和低三阶导数模型的烟羽断层重建算法--投影凸函数集低三阶导数法,简称为POCS-LTD。在投影的过程中,使用代数重建算法使重建图像符合投影方程;在全变分迭代的过程中使用了优化算法,将低三阶导数模型的全变分归一化值作为优化算法的迭代方向,前次迭代运算结果与本次投影运算的差值的模作为迭代步长。对重建算法进行了数值模拟,并以重建图像的接近度和一致性相关因子为指标,对重建结果进行了分析。数值模拟表明,算法具有良好的抗误差能力,与传统的低三阶导数法相比,本文提出的算法将重建接近度减小了80%以上。使用烟羽数据采集系统进行了外场实验,用POCS-LTD算法对外场实验的数据进行了烟羽重建,重建图像显示烟羽图像清晰,伪影得到了较好的抑制。介绍的烟羽断层数据采集系统和烟羽断层重建算法,提高了烟羽断层重建图像的时间分辨率,减少了重建图像的伪影,扩大了光谱测量技术的应用范围。     

基于加权总差分最小化的中子稀疏投影计算机断层重建方法

为提升高噪声稀疏角度投影条件下中子计算机断层扫描(CT)质量,提出同时迭代重建方法(SIRT)与加权总差分最小化(WTDM)相结合的迭代重建方法(SIRT-WTDM)。在有无噪声情况下比较代数重建算法、联合代数重建算法及同时迭代重建算法的重建图像,证明了SIRT迭代重建具有较高的图像重建精度与较强的抗噪声性能,因此将SIRT作为高噪声中子投影图像CT迭代重建算法的保真项。考虑到对图像梯度稀疏性与连续性的约束,中子CT迭代重建方法的正则化约束项采用WTDM方法。由Shepp-Logan模体与真实冷中子层析扫描数据验证可知,在极端稀疏角度投影条件下,SIRT-WTDM可获得较好的重建效果。     

一种利用小体积偏置探测器的新型锥束X射线CT系统

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. 提出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. 在这种新型扫描方式下, 现有的CT重建算法都不能处理. 因此, 提出了一种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. 最后, 数值模拟实验和真实CT系统实验结果均验证了该系统和重建算法能够获得高质量的CT图像.     

基于三投影方向的层析重建分析

针对传统的层析方法中,投影方向多、系统复杂等特点,提出了基于三个投影方向的层析重建方法.论文选取适用于少投影方向的代数迭代重建算法,采用参量修正方法,能较好的提高重建准确度和抑制椒盐噪音.同时对影响重建图像质量和速度的迭代次数、不同原图像结构对重建图像质量的影响进行了分析,给出了相应分析模拟结果.结果表明,迭代300次后,重建结果基本稳定.同时对于具有轴对称结构物体,三个方向投影数据能够较好地实现三维层析重建.分析结果为后期开展的基于单幅层析全息图的三维层析重建实验研究提供了理论依据.     

基于三投影方向的层析重建分析

针对传统的层析方法中,投影方向多、系统复杂等特点,提出了基于三个投影方向的层析重建方法.论文选取适用于少投影方向的代数迭代重建算法,采用参量修正方法,能较好的提高重建准确度和抑制椒盐噪音.同时对影响重建图像质量和速度的迭代次数、不同原图像结构对重建图像质量的影响进行了分析,给出了相应分析模拟结果.结果表明,迭代300次后,重建结果基本稳定.同时对于具有轴对称结构物体,三个方向投影数据能够较好地实现三维层析重建.分析结果为后期开展的基于单幅层析全息图的三维层析重建实验研究提供了理论依据.     

稀疏张量约束的低剂量CT图像重建

提出了一种稀疏张量约束重建算法,该方法利用非局部相似的先验信息,将CT图像分割成一系列图像块组;采用张量的多维低秩分解方法,将这一先验信息引入低剂量CT重建中,构造目标函数;通过重建图像更新和图像块组张量稀疏编码两个步骤,交替迭代求解目标函数。基于仿真数据和临床数据的实验结果验证了该算法的有效性,实验结果表明:与经典重建算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,能更好地保持重建图像的细节,获得更高质量的图像。     

基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法

针对现有软件实现超分辨算法通常过于复杂、运算开销大、模型复杂度高的问题,本文从成像过程中图像退化的物理原理出发,提出一套基于小递归卷积神经网络的单帧图像超分辨模型.将物理模型的约束融入到模型中,与现有的基于统计学习的图像超分辨算法相比,本文提出的模型的模型复杂度和计算量几乎可以忽略不计,同时内部的参数也有着更加明确的物理意义,并且引入了外部数据辅助对相应的模型参数进行学习.使用运行速度、峰值信噪比的数值方法对结果进行评价,结果表明:本文提出的算法消耗时间只有传统反向投影算法的75%,而精度比反向投影算法提高了0.2dB,比双线性插值提高了1.2dB.本文提出的算法可以取得比迭代反投影算法更快、重建精度更高的超分辨重建效果.     

基于扇束双投影方向的改进迭代层析成像算法

提出一种适用于气体扩散分布重建的改进代数迭代算法.针对投影射线扇束构型及双投影方向,在算法迭代步骤中引入先验矩阵,对迭代结果间隔性地进行中值滤波.以高斯烟羽模型为测试对象,分析迭代次数、松弛因子及不同滤波器使用策略对重建结果的影响,结果表明:迭代次数为500次,松弛因子为2时,均方误差、峰值相对误差基本收敛,并将波峰控制在一定范围内.改进代数迭代算法的均方误差、峰值相对误差重建指标优于传统代数迭代重建算法;同时,改进后算法能够准确定位波峰,完成尾峰重建,具有较强的抗噪性.     

X射线双能计算机层析成像投影分解的优化迭代方法

双能计算机层析成像(CT)投影分解是双能CT预处理重建算法的关键步骤,在采用迭代算法求解双能投影积分方程组时,迭代初值的选择对迭代的收敛性影响很大。为了解决双能投影积分方程组迭代求解的初值选择问题,提出一种优化迭代算法。该算法在计算双能基材料投影查找表以及进行系统标定时,依据高低能投影数据的数值范围,设置一定的步长,按照高低能投影值的大小依次求解对应的基材料投影,并以上次的收敛结果作为下次迭代的初值。结果表明,该优化迭代算法有效改善了迭代的收敛性,提高了双能CT系统标定的效率,验证了算法的有效性。     

X射线双能CT投影分解优化迭代方法

双能CT投影分解是双能CT预处理重建算法的关键步骤。采用迭代算法求解双能积分方程组时,迭代初值的选择对迭代的收敛性影响很大。基于此本文提出了一种优化迭代算法,在计算双能基材料投影查找表、进行系统标定时,依据高低能投影数据的数值范围,设定一定的步长,按照高低能投影值的大小顺序依次求解对应的基材料投影,且上次的收敛结果作为下一次迭代的初值,可以有效提高迭代的收敛性,实际的实验结果验证了优化迭代算法的有效性。     

CT不完全投影数据重建算法综述

本文主要针对计算机断层成像(computed tomography,CT)不完全投影数据重建中探测器全覆盖稀疏角度重建和探测器部分覆盖截断数据重建问题,综述了其在研究方法上国内外的进展.在探测器对被检测物体可以完全覆盖的情况下,针对稀疏均匀采样和视角受限采样,探讨了离散模型迭代重建算法和压缩感知采样重建算法.在探测器对被检测物体不能完全覆盖的情况下,探讨了锥束螺旋BPF重建算法、加型迭代重建算法和锥束FDK改进算法.论文可以为CT重建领域的研究工作者提供全面的方法梳理和总结,并指出了当前研究的重点和未来研究的方向.     

一种圆轨迹锥束CT中截断投影数据的高效重建算法

本文基于数据重排方法, 提出了T-BPF (Tent-BPF)算法, 该算法先将锥束投影数据重排成平行投影数据, 然后使用一种推导的BPF型算法重建重排后的平行投影数据. T-BPF算法将原BPF算法反投影中变化的角度积分限变成固定的, 反投影中各层循环之间没有了相关性, 这意味着T-BPF算法较原BPF算法具有更好的可并行性. 实验结果显示: 使用GPU对256³的Shepp-Logan体模的图像重建进行并行加速, T-BPF算法在保证重建质量的前提下, 加速比达到了1036, 较原BPF算法有很大提升. T-BPF算法为截断投影数据的3D图像快速重建提供了方法. 关键词： X射线光学 CT 图像重建 GPU     

光学医学应用

基于高斯机(GM)提出了一种新的少数投影CT图像重建算法。首先将图像重建问题转化为最大嫡准则下的优化问题,然后构造相应的GM模型,并采用双曲调度进行模拟退火,网络的稳定解就是重建问题的优化解。数值模拟结果表明,与联合代数重建技术(SART)相比,从投影角间距为450的4个不同的投影视角方向获取投影数据时,该算法具有较高的重建精     

基于乘性正则化的有限角度CT重建算法

计算机层析(CT)扫描过程中,为了加快速度,同时减少X射线对人体的伤害,在有限角度下采样少量的投影数据进行不完全数据重建就显得非常重要。基于总变分最小化的图像迭代重建算法,能够较好地应用于有限角度CT重建,然而,其最小化函数的权值参数必须通过大量的实验观察比较才能被确定。即便这样,得到的参数往往也不是最优的。为此,引入了一种基于乘性正则化的迭代重建算法,将总变分函数作为最小化函数的一个因子,在具有总变分方法优点的同时,能够在迭代过程中自适应地调整正则化参数。仿真实验验证了该算法的有效性。     

迭代卷积重建三维折射率场的计算机模拟

介绍了迭代卷积重建算法的教值过程，用ＴｕｒｂｏＣ．２．０开发了该算法的实用软件．通过计算机模拟运算，考查了其重建精度、重建误差与投影方向数和迭代次数的关系．结果表明，该软件对１８０°范围内均匀投影采样，投影数为６，迭代次数为８～１０次，仍具有较好的重建精度．     

相对平行直线扫描CT滤波反投影图像重建

射线源和探测器作相对平行直线运动的计算机层析成像扫描系统(OPLCT)结构简单,成本低,易于实现便携或可移动的应用需求。该扫描方式的前期研究采用顺序子集-同时迭代重建算法,该算法存在图像重建时间长、不能实现快速成像等问题。从傅里叶积分定理出发,推导OPLCT滤波反投影(OPLFBP)图像重建算法。构建的一次直线扫描(1T)图像重建模型属于有限角问题,OPLFBP算法不能完全重建出目标图像;进一步提出多次线性扫描并构建了两次垂直(2T)和三次圆周均匀分布(3T)的CT直线扫描模型。1T、2T和3T模型下的仿真结果表明OPLFBP算法正确可行,且2T、3T扫描与相似参数下圆周扇束扫描滤波反投影算法得到的重建图像相近。