基于壓縮感知的CT重建算法研究.pdf

1、CT成像技術是一種能準確、直觀地展示物體內部組織結構信息的技術。近年來，多排螺旋CT技術飛速發(fā)展，標志著CT又進入了快速的技術發(fā)展階段。在遇到障礙物的阻擋或者縮短掃描時間時將產(chǎn)生不完全投影數(shù)據(jù)。如何在不完全投影數(shù)據(jù)的情況下重建滿足臨床需求的CT圖像具有非常重要的意義。
　　對于不滿足數(shù)據(jù)完備性條件的不完全投影數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的濾波反投影類重建方法不能重建出滿足臨床要求的CT圖像，圖像出現(xiàn)混疊偽影或是圖像不完整。因此，必須尋求新的圖像重建

2、方法解決不完全投影數(shù)據(jù)圖像重建問題。與濾波反投影類方法相比，另一類CT圖像重建方法——迭代類圖像重建算法，具有所需投影數(shù)較少，即使信噪比低的情況下也能重建出質量好的圖像的突出優(yōu)點，非常適合不完全投影數(shù)據(jù)圖像重建的情況。因此，采用迭代類圖像重建方法是更好的解決路線。
　　壓縮感知理論證明了稀疏信號可以由遠不滿足奈奎斯特定理的采樣數(shù)據(jù)精確重建，為解決不完全投影數(shù)據(jù)CT重建問題提供了很好的思路。本文基于壓縮感知理論，提出并實現(xiàn)了一種適用

3、于不完全投影數(shù)據(jù)的CT迭代圖像重建方法——DLEM算法。該方法利用字典學習圖像去噪和統(tǒng)計迭代重建相結合的策略，同時引進圖像的統(tǒng)計特性和稀疏性，使重建結果更加精確。而且DLEM算法還充分利用先驗圖像信息來提升重建圖像的CNR(contrast-to-no ise ratio)并加快算法運行速度。
　　針對不完全投影數(shù)據(jù)重建問題，本文進行了大量仿真實驗研究。仿真實驗結果表明，在不完全投影的情況下，DLEM算法重建出的圖像不僅沒有濾波反