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基于投影矩阵广义逆的CT重建迭代算法
目的 在CT检查时,有限角度投影和稀疏矩阵投影能够减少X射线的剂量,然而这会导致投影数据不足,给图像重建带来一定的困难.为了克服这一难题得到较好的重建图像,本文提出一种基于计算投影矩阵广义逆的CT迭代重建算法. 方法 该算法在计算过程中,将重建图像表示为投影矩阵以及其广义逆的乘积.首先使用一阶迭代计算广义逆矩阵,但是由于投影矩阵和其广义逆矩阵都比较大,在迭代过程中以投影和滤波反投影代替.然后通过不同的算法分别对平行束投影、有限角度投影、稀疏矩阵投影的数据进行重建,并对重建结果的均方差、通用图像质量指标以及图像互信息进行比较. 结果 本文提出的方法重建出图像的均方差、通用图像质量指标和图像互信息更优,而且重建时间较短. 结论 该方法能够在没有未知图像先验结构信息和伪影猜想的情况下有效地提高重建图像的质量,而且该算法不需要计算投影过程,重建过程简单易行.
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自适应图像全变差约束的有限角度CT重建算法
针对有限投影角度的CT图像重建问题,提出一种改进的基于自适应图像全变差(Total p Variation,TpV)约束的代数迭代重建算法.改进算法采用两相式重建结构,首先利用代数重建技术(ART)算法重建中间图像并做非负修正,然后利用自适应TpV正则项约束图像稀疏特性,进一步优化重建结果,其中正则项可根据图像区域特性自适应的调整决定平滑强度的参数p,两项交替进行直到满足收敛要求.本文应用经典的Shepp-Logan体模对改进算法进行仿真重建,以重建图像及其局部放大图作为主观分析依据,以profile图和归一化绝对距离值作为客观评估标准,与经典的ART-TV算法进行比较,对比分析重建结果发现:本文算法重建图像不仅与真实体模更接近,重建误差更小,而且能更好地保护图像的边缘特性.
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一种基于数据外插改进的ART迭代算法
本文针对有限角度的投影数据的CT图像重建问题,提出了一种基于数据外插改进的ART算法.该算法的基本思想足运用已知角度的投影数据来补全未知角度的投影数据,再用ART算法进行图像重建.后用模拟的投影数据进行了重建图像的数值实验.实验结果表明该算法不但提高了重建图像质量,同时也提高了图像达代的收敛速度.
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有限角度CT图像重建算法综述
本文主要介绍了处理有限角度CT图像重建的思路和方法.有限角度CT图像重建属于不完全数据重建范畴,由于不满足数据完备性条件,因此不能精确重建.其处理方法大致可以分为两类:基于变换的迭代-解析重建算法和基于级数展开的迭代-代数/统计重建算法.同时,有限角度重建等价于病态矩阵求逆问题,适当的约束条件、先验知识以及正则化因子对提高重建图像质量非常重要.
