Novel Fourier-based iterative reconstruction for sparse fan projection using alternating direction total variation minimization

Sparse-view x-ray computed tomography(CT) imaging is an interesting topic in CT field and can efficiently decrease radiation dose. Compared with spatial reconstruction, a Fourier-based algorithm has advantages in reconstruction speed and memory usage. A novel Fourier-based iterative reconstruction technique that utilizes non-uniform fast Fourier transform(NUFFT) is presented in this work along with advanced total variation(TV) regularization for a fan sparse-view CT. The proposition of a selective matrix contributes to improve reconstruction quality. The new method employs the NUFFT and its adjoin to iterate back and forth between the Fourier and image space. The performance of the proposed algorithm is demonstrated through a series of digital simulations and experimental phantom studies. Results of the proposed algorithm are compared with those of existing TV-regularized techniques based on compressed sensing method, as well as basic algebraic reconstruction technique. Compared with the existing TV-regularized techniques, the proposed Fourier-based technique significantly improves convergence rate and reduces memory allocation, respectively.     

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。     

A modified equally sloped algorithm based on the total variation algorithm in computed tomography for insufficient data

Computed tomography (CT) has become an important technique for analyzing the inner structures of material, biological and energy fields. However, there are often challenges in the practical application of CT due to insufficient data. For example, the maximum rotation angle of the sample stage is limited by sample space or image reconstruction from the limited number of views required to reduce the X‐ray dose delivered to the sample. Therefore, it is difficult to acquire CT images with complete data. In this work, an iterative reconstruction algorithm based on the minimization of the image total variation (TV) has been utilized to develop equally sloped tomography (EST), and the reconstruction was carried out from limited‐angle, few‐view and noisy data. A synchrotron CT experiment on hydroxyapatite was also carried out to demonstrate the ability of the TV‐EST algorithm. The results indicated that the new TV‐EST algorithm was capable of achieving high‐quality reconstructions from projections with insufficient data.     

基于稀疏优化的计算机断层成像图像不完全角度重建综述

计算机断层成像(computed tomography,CT)技术在医学和工业无损检测中都具有非常广泛的应用,CT重建算法是其中的核心,而不完全角度重建问题则是实际应用中重建算法研究领域的一个热点和难点问题.近年来,随着稀疏优化理论与算法的飞速发展,基于稀疏优化的重建算法已经在不完全角度重建问题中得到了较广泛的应用,且表现出了良好的精度与速度性能.本文首先对稀疏优化的基本理论结论与常用算法进行了介绍;而后对稀疏优化理论在CT图像不完全角度重建中的应用进行归纳,分类介绍了其主要研究成果及稀疏优化所发挥的作用;最后对基于稀疏优化的不完全角度重建研究进行了展望.     

Convolution reconstruction algorithm for refraction-contrast computed tomography using a Laue-case analyzer for dark-field imaging

We derive a reconstruction algorithm for refraction-contrast computed tomography (CT) using dark-field imaging (DFI) optics, which can extract refraction information by a single shot, from the ray equation in geometrical optics. The proposed algorithm is similar to the convolution reconstruction technique widely used in conventional CT. Thus, this algorithm can be implemented simply while also being fast and stable. To demonstrate its validity, we constructed the imaging system based on DFI optics composed of a transmission Laue-type angular analyzer at the vertical wiggler beamline BL-14C in KEK and performed a preliminary imaging experiment using a physical phantom to successfully obtain the DFI-CT image using the proposed algorithm.     

基于聚焦换能器的超声透射CT技术*

超声透射CT技术能够重建物体横断面的图像,为了重建高质量图像,分别从换能器和图像重建算法两个方面展开研究。分析了弧形线聚焦换能器焦域处聚焦切片尺寸与换能器几何尺寸的关系及其对CT检测的影响。搭建了超声透射CT检测系统,以等角扇形束的扫描方式获取投影数据,并利用滤波反投影和最小二乘正交分解两种算法重建图像,对比发现最小二乘正交分解算法通用性更强,成像质量更佳。实验结果表明,利用聚焦换能器并结合最小二乘正交分解算法对物体进行CT检测,能够取得较好的成像结果,检测分辨力可达毫米量级。     

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     

Genetic algorithms applied to neutron penumbral imaging

Penumbral imaging is a technique for imaging of neutrons or other penetrating radiations. The technique uses the fact that spatial information can be recovered from the shadow or penumbra that an unknown source casts of a simple large circular aperture. The limitation is that the straightforward image reconstruction will introduce some significant distortion for a large field of view because of non-isoplanaticity of the aperture point spread function. In this paper, a genetic algorithm (GA) is proposed for reconstruction of penumbral images and the technique allows distortion-free reconstruction over a large field of view. Furthermore, because in GA the complicateda priori constraints can be easily incorporated by appropriate modification of the cost function, the algorithm is also very tolerant of the noise.     

螺旋锥束计算机断层成像倾斜扇束反投影滤波局部重建算法

螺旋锥束计算机断层成像(CT)作为常用的临床诊断工具,如何尽可能地减少其辐射剂量是热点研究领域之一.局部成像利用准直器减小射线直照区域,能够有效降低CT辐射剂量.然而,局部成像会造成投影数据横向截断,产生局部重建问题.现有螺旋反投影滤波(BPF)算法只能实现局部曲面重建,难以实现局部体区域重建.在圆轨迹扇束BPF算法的基础上,通过加权修正和坐标扩展,提出了螺旋锥束CT倾斜扇束反投影滤波(TFB-BPF)重建算法.该算法把重建区域按层划分,对各层构建倾斜的扇形束几何,并使用经过加权修正的TFB-BPF算法逐层进行重建.该算法最大的优势是滤波线(与原始螺旋锥束BPF算法中PI线等价)在二维平面内选择,算法更加简洁高效,并且能够应用于局部体区域的重建.实验结果表明,算法能够有效重建物体局部体区域,并且重建图像质量较好,没有明显的截断伪影.     

基于最小区域的锥束ART算法快速图像重建

针对锥束ART算法重建速度慢的问题,考虑到工业CT重建目标尺寸差异较大的特点,提出了一种基于最小重建区域的快速三维图像重建方法。由不同视角下的锥束投影构建最小区域包络,对最小区域包络进行膨胀处理,以消除重建目标边界附近所出现的伪影,在此基础上,给出了射线穿过最小重建区域的体素索引及权因子的计算。该方法能够根据重建目标的尺寸自适应地确定最小重建区域,从而最大限度地减少了计算量。实验结果表明,该方法不仅大幅度提高了锥束ART算法的重建速度,而且有效地提高了重建质量。     

惯性约束聚变靶三维成像研究

利用计算机层析技术，采用乘代数重建法，编制出三维图像重建程序ＣＴ３Ｄ，通过五个方位对“星光Ⅱ”装置的惯性约束聚变靶进行Ｘ光成像，重建出靶等离子体的三维图像，获得了较好的结果，表明该技术在惯性约束聚变实验中应用的可能性。     

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     

基于能谱CT的材料组分彩色表征研究

基于光子计数探测器的X射线能谱CT,通过增加能谱分辨率实现了CT图像由灰度向彩色的转变,提高了材料识别能力。然而随着能谱通道数量的增加,通道中的噪声也显著增加,降低了材料识别的准确性。为充分利用能谱CT图像的稀疏性以及能谱通道之间图像的相关性,提出一种多约束窄谱CT迭代重建算法,可在降低噪声的同时有效保留图像的边缘及细节部分。进一步利用主成分分析对窄谱CT图像中的能谱信息进行估计,并建立主成分图像与R,G和B颜色分量之间的映射关系,最后获取彩色CT图像。该方法通过材料组分的彩色表征可以有效识别材料,同时降低图像中的背景噪声。仿真实验和实际实验结果验证了多约束窄谱CT迭代重建算法的有效性以及利用主成分分析进行材料组分彩色表征的可行性。     

基于径向基函数神经网络的线性衰减系数的重建算法

层析γ扫描(TGS)技术是非破坏性分析(NDA)中的一项重要技术.在TGS透射测量中,线性衰减系数值的图像重建问题是TGS的难点和核心问题.在文[1]的基础上,提出了将神经网络方法应用于TGS重建线性衰减系数图像的算法.计算机上的仿真模拟结果表明,在一定范围内,径向基函数(RBF)神经网络方法重建的线性衰减系数值与实际值的相对误差小于4%,且具有快速、高精度等优点,表明了此方法的有效性.     

非精确交替方向总变分最小化重建算法

CT (computed tomography)系统实际应用当中, 经常会出现扫描数据不满足数据完备性条件的情况. 针对不完全角度重建问题的研究, 是目前迭代型算法研究中的一个热点. 一系列基于带有约束的总变分最小化的重建算法近年来在不完全角度重建中取得了较好的效果, 这其中基于交替方向法 (alternating direction method, ADM) 的重建算法表现出更好的性能. 然而, ADM方法在求解过程中对矩阵求逆的处理效率不高, 导致极大的计算开销. 本文针对该问题, 使用非精确ADM方法, 利用线性近似的方式替换掉计算开销较大的项, 使得矩阵求逆问题可以通过快速傅里叶变换加速实现. 实验结果表明, 本文提出的非精确交替方向总变分最小化重建算法与精确ADM重建算法相比, 没有明显的精度损失, 计算时间缩减30%左右. 关键词： 不完全角度重建 总变分最小化 非精确交替方向法     

图像超分辨率研究的最新进展

图像超分辨率是指从一序列低分辨率观测图像中重建高分辨率图像。图像超分辨率充分利用了各帧图像间相似而又不同的信息。该技术可以广泛应用于遥感、医学成像和高清晰度电视等多个领域。回顾了经典超分辨率算法,介绍了目前超分辨率算法及其扩展研究方向的一些最新进展,指出了图像超分辨率有待进一步研究的几个可能的方向。     

改进的大锥角锥束CT圆轨迹反投影滤波算法北大核心CSCD

锥束CT圆轨迹反投影滤波(BPF)算法能够有效处理数据截断问题,在感兴趣区域成像研究中具有重要的地位。但是当锥角增大时,重建图像的顶端和底端会出现严重的伪影,从而影响图像质量。为解决该问题,从扇束圆轨迹BPF算法出发,重新推导了锥束圆轨迹BPF算法,通过对锥束伪影成因分析,提出了一种基于锥角大小和轴向距离大小的权重函数,修正了重建过程中差分反投影图像求解部分,达到抑制伪影的目的。实验结果表明,改进的大锥角锥束CT圆轨迹BPF算法能够在锥角增大时有效地抑制锥角效应,提高重建图像质量。     

Tomographic reconstruction using prior with adaptively binary neighborhood

Bayesian approaches can be used to improve ill-posed image reconstruction by regularizing the inverse solution using spacial or temporal neighborhood information. This paper proposes a prior with adaptively binary neighborhood (ABN prior) for statistical tomographic reconstruction. With binary weight map adapted to local image features, the proposed prior can lead to improved reconstruction by including relevant pixels belonging to similar structures and excluding those not. A two-step algorithm is also put forward for tomographic reconstruction using the proposed prior. Experiments using both simulated and clinical computerized tomography (CT) data are performed to validate the reconstructions with the proposed ABN prior.     

X射线光场成像技术研究

X射线三维成像技术是目前国内外X射线成像研究领域的一个研究热点.但针对一些特殊成像目标,传统X射线计算层析(CT)成像模式易出现投影信息缺失等问题,影响CT重建的图像质量,使得CT成像的应用受到一定的限制.本文主要研究了基于光场成像理论的X射线三维立体成像技术.首先从同步辐射光源模型出发,对X射线光场成像进行建模;然后,基于光场成像数字重聚焦理论,对成像目标场在深度方向上进行切片重建.结果表明:该方法可以实现对成像目标任一视角下任一深度的内部切片重建,但是由于光学聚焦过程中的离焦现象,会引入较为严重的背景噪声.当对其原始数据进行滤波后,再进行X射线光场重聚焦,可以有效消除重建伪影,提高图像的重建质量.本研究既有算法理论意义,又可应用于工业、医疗等较复杂目标的快速检测,具有较大的应用价值.     

浓度场测量的差分吸收光谱CT技术

提出了一种新的用于浓度场测量的差分吸收光谱CT技术。利用差分吸收原理进行浓度场多方位积分测量,采用少数投影最大熵重建算法进行层析图像重建。数值模拟结果表明,在0°～180°视场范围内,在4个不同的投影视角方向获取投影数据的条件下,能有效地重建出待测场分布。该技术具有较高的重建精度和良好的抗噪声性能。