基于Lucy-Richardson算法的頭部運(yùn)動模糊CT圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)斷層掃描成像技術(shù)（Computed Tomography，CT）已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)疾病診斷，根據(jù)CT圖像，醫(yī)生可以直觀地了解患者身體內(nèi)部器官及組織結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)變化，從而對患者的病情作出正確的判定。然而，在CT掃描成像過程中，病人的身體運(yùn)動會破壞掃描數(shù)據(jù)的一致性和完整性，進(jìn)而引起CT圖像模糊失真。這類由身體運(yùn)動造成的圖像模糊會降低CT圖像的精確性，從而干擾醫(yī)生對病情的診斷，也嚴(yán)重制約著CT成像技術(shù)的發(fā)展。消除運(yùn)動模糊的影響、獲得清晰的C

2、T圖像對醫(yī)學(xué)疾病診斷以及CT技術(shù)的完善和發(fā)展有著重要的作用。
　　本文在詳細(xì)分析現(xiàn)有的運(yùn)動模糊CT圖像復(fù)原技術(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)運(yùn)動模糊理論提出了一種針對頭部運(yùn)動模糊CT圖像的復(fù)原方法。首先，建立了一種頭部運(yùn)動引起CT圖像產(chǎn)生模糊過程的數(shù)學(xué)模型，并假設(shè)在CT掃描成像期間頭部運(yùn)動為勻速直線運(yùn)動，以此為基礎(chǔ)建立頭部運(yùn)動點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)；然后，利用Lucy-Richardson算法結(jié)合高斯濾波器對頭部運(yùn)動模糊CT圖像進(jìn)行復(fù)原處理，從而消除運(yùn)動模糊

3、的影響，獲得清晰的頭部CT圖像。此外，為了獲得建立頭部運(yùn)動點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)所需的運(yùn)動參數(shù)，本文提出一種基于運(yùn)動偽影特征信息的運(yùn)動參數(shù)計(jì)算方法，即利用Sobel算法對頭部運(yùn)動模糊CT圖像進(jìn)行邊緣檢測，在生成的二值圖像上通過手動標(biāo)記的方式標(biāo)記運(yùn)動偽影的關(guān)鍵點(diǎn)，再根據(jù)最小二乘法原理將關(guān)鍵點(diǎn)擬合為直線，從而計(jì)算出偽影所在直線的斜率以及兩條相鄰偽影的間距，以此為基礎(chǔ)計(jì)算出運(yùn)動角度和運(yùn)動長度。與其它的運(yùn)動參數(shù)計(jì)算方法不同，該方法不需要用其它硬件輔助設(shè)備，