低劑量CT的投影域去噪算法和后處理方法研究.pdf

1、自上世紀70年代初英國工程師G.N.Hounsfield研制成功第一臺CT機以來，X射線計算機斷層成像（Computerized Tomography,CT）技術在放射領域發(fā)揮著不可替代的作用，已被廣泛應用于醫(yī)學臨床診斷方面。然而CT檢查中射線的輻射問題引起了廣泛關注。低劑量 CT掃描技術應運而生，它不僅極大地降低了對患者的輻射劑量，還進一步擴大CT技術的應用范圍。目前，一種比較實際且廣泛使用的降低輻射劑量的方法是降低射線管電流，但是這

2、種方法使得獲取的投影數(shù)據(jù)被噪聲污染，運用濾波反投影(Filtered Back Projection，F(xiàn)BP)算法重建的圖像中含有明顯的條形偽影和噪聲，影響重建圖像的質(zhì)量。因此，如何在降低CT輻射劑量的同時提高重建圖像的質(zhì)量一直是CT領域的研究熱點，具有重要的科學研究價值和臨床使用價值。
　　本文主要針對低劑量投影數(shù)據(jù)中的噪聲問題和重建圖像中出現(xiàn)條形偽影和噪聲展開研究，主要工作如下：
　　1.針對高斯懲罰加權最小二乘(GS-

3、PRWLS)算法中的高斯馬爾科夫先驗模型的不足，基于偏微分中的各向異性擴散模型，設計了一種具有各向異性平滑效果的高斯馬爾科夫先驗模型。根據(jù)該先驗模型和投影數(shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計特性，采用最大后驗（Maximum A Posteriori, MAP）方法得到了一種自適應的投影域去噪算法。該算法能夠根據(jù)像素點的噪聲水平及所在區(qū)域的特征自適應地調(diào)節(jié)平滑度，避免了GS-PRWLS算法中使用固定參數(shù)的不足。實驗結果表明了本章所提出的算法優(yōu)于GS-PRWL

4、S算法，在去噪的同時能夠保留更多圖像細節(jié)特征。
　　2.針對投影域的噪聲，提出了一種新的基于全變差先驗的投影域去噪算法。新算法采用基于MAP的統(tǒng)計迭代算法的模式，將投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性和全變差先驗信息融入到投影數(shù)據(jù)的恢復中，達到抑制噪聲和保持邊緣的目的。該全變差先驗模型，是在原全變差的模型的基礎上引入了一個自適應的懲罰權重，該權重使得提出的算法自動地區(qū)分邊緣和平坦區(qū)域，根據(jù)圖像像素點的結構特征和噪聲水平自適應地調(diào)節(jié)平滑度。實驗結果證

5、明所提出的算法能夠有效地保持邊緣和去除噪聲，重建圖像的質(zhì)量優(yōu)于其他算法。
　　3.針對低劑量CT圖像中的條形偽影和噪聲，提出了一種基于形態(tài)分量分析(Morphological Component Analysis，MCA)的低劑量CT圖像偽影去除算法。該方法把圖像中偽影的去除作為圖像的分解問題，首先運用一個雙邊濾波器把圖像分解成低頻和高頻部分，然后把基于MCA的圖像分解思想方法運用于圖像的高頻部分。該方法與傳統(tǒng)的基于MCA的圖像分