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.     

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。     

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.     

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     

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     

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L1范数的微分相位衬度CT稀疏角度重建算法

微分相位衬度成像及其计算层析(CT)技术是近年出现的无损检测新方法。但是,相位衬度CT往往需要对样品进行多次扫描,这必将导致非常长的辐射时间和巨大的辐射剂量。稀疏角度重建在降低辐射剂量方面有着非常明显的优势,因此,研究针对相位衬度CT的稀疏角度重建算法就显得尤为重要。在分析了相位衬度CT的特点之后,将压缩感知理论引入相位衬度CT重建中,并在该理论框架下将L1约束融入代数迭代重建(ART)算法中,提出了一种微分相位衬度CT重建算法。数值模拟和实际实验表明,该方法可以根据少量投影数据给出较好的重建结果。     

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。     

基于自适应准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,提出了一种自适应的图像重建算法。该算法以代数法(ART)迭代重建为基础,在迭代重建过程中引入了两个权重矩阵,其中一个矩阵用来控制重建过程中的高频分量以保持重建结果的边界;另一个矩阵控制重建结果的平坦区域以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中更新这两个矩阵来实现图像的自适应重建。数值模拟结果表明,相对于传统的单准则ART重建算法,该方法具有更好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相3维重建算法

 针对高能闪光照相系统成像信噪比低的特点，提出了3维约束共轭梯度算法，该算法基于3维重建理论来重建方程，利用约束共轭梯度法迭代求图像重建的最优解。数值模拟结果表明：采用3维约束共轭梯度算法能有效改善高能闪光照相重建图像轴线噪声大的问题，是一种具有很高抗噪能力的闪光照相图像重建算法。     

代数重建技术在板壳结构断层重建中的应用

针对板壳结构用锥束射线倾斜扫描时数据缺失等问题,利用代数重建技术(ART)进行了断层重建。计算机模拟结果表明,由ART重建出的切片图像质量远好于先前用滤波反投影(FBP)重建出的切片图像质量。对影响ART算法的各种因素进行了调整,即选取适当的初始图像和收敛因子就可获得最佳的图像质量。     

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.     

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。     

结合透射CT的康普顿背散射图像重建

在康普顿散射成像(CST)技术中可以结合透射成像重建出衰减系数来消除散射重建的非线性,但这样得到的投影矩阵带有误差。而CST重建问题的不适定性对噪声和投影矩阵的误差非常敏感,重建结果会有较大误差。针对此问题,基于压缩感知理论提出了一种新的CST重建算法。新方法将图像重建问题归结为一个图像的全变分(TV)最小化问题,并使用收敛速度较快的基于交替方向法的Split-Bregman方法进行求解。在仿真实验中,通过与代数重建技术(ART)进行比较,在测量数据充足和测量数据不足两种情况下,本文算法都具有更好的重建质量,证明了所提算法在重建精度和抗噪性能方面的优势。     

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.     

高密度差多层球壳双能CT图像重建方法

对含高密度差材料的大尺寸多层球壳构件采用双能CT方法进行无损检测,当采用高能射线扫描时,低Z材料区对射线基本无阻挡,而采用低能射线扫描时又会被高Z材料区截断,因此需要根据双能射线投影特征开展针对性的图像重建方法研究。首先,根据材料结构特征建立仿真模型,分别模拟得到高、低能射线的投影正弦图,然后采用滤波反投影和代数重建法等算法进行图像重建。通过仿真和比较分析,得出先融合投影再重建图像的方法要整体优于先分别重建再融合图像的方法。另外,为保证图像重建质量,在进行扫描射线能量选择时,要考虑提高局部投影质量,更要尽量减少被截断的总投影量。     

Cone-beam local reconstruction based on a Radon inversion transformation

The local reconstruction from truncated projection data is one area of interest in image reconstruction for computed tomography(CT),which creates the possibility for dose reduction.In this paper,a filtered-backprojection(FBP) algorithm based on the Radon inversion transform is presented to deal with the three-dimensional(3D) local reconstruction in the circular geometry.The algorithm achieves the data filtering in two steps.The first step is the derivative of projections,which acts locally on the data and can thus be carried out accurately even in the presence of data truncation.The second step is the nonlocal Hilbert filtering.The numerical simulations and the real data reconstructions have been conducted to validate the new reconstruction algorithm.Compared with the approximate truncation resistant algorithm for computed tomography(ATRACT),not only it has a comparable ability to restrain truncation artifacts,but also its reconstruction efficiency is improved.It is about twice as fast as that of the ATRACT.Therefore,this work provides a simple and efficient approach for the approximate reconstruction from truncated projections in the circular cone-beam CT.