低劑量CT圖像的小波噪聲抑制研究.pdf

1、X線(xiàn)斷層成像(ComputedTomography，CT)技術(shù)在臨床獲得了廣泛應(yīng)用，但照射劑量偏高限制了其在普通人群篩查如肺癌高危人群檢查中的應(yīng)用，X-CT的輻射劑量主要由系統(tǒng)掃描參數(shù)決定。針對(duì)上述現(xiàn)象，臨床上采用了降低劑量的掃描方案，但低劑量CT圖象中的噪聲使圖象質(zhì)量下降，影響診斷的準(zhǔn)確性，并增加對(duì)圖像進(jìn)行分析處理的難度。為了提高重建圖像的質(zhì)量，本文根據(jù)低劑量CT投影的噪聲特性，提出了投影域基于小波變換的噪聲抑制算法。在對(duì)低劑量CT投

2、影域數(shù)據(jù)進(jìn)行有效濾波后，采用經(jīng)典濾波反投影(FBP)法重建CT圖像，以獲得適用于臨床診斷處理的CT圖像。 論文首先對(duì)低劑量CT影數(shù)據(jù)的噪聲特性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析研究，發(fā)現(xiàn)在一定條件下投影數(shù)據(jù)的噪聲統(tǒng)計(jì)特性，其均值和方差近似非線(xiàn)性高斯分布，且具有非平穩(wěn)特性，并據(jù)此建立了相應(yīng)的噪聲模型?？紤]到投影數(shù)據(jù)的噪聲特性及方向性，論文對(duì)基于圖像噪聲統(tǒng)計(jì)特性的小波去噪算法進(jìn)行了深入研究，通過(guò)分析不同小波基函數(shù)及其去噪特點(diǎn)，提出了基于貝葉斯估計(jì)的小

3、波系數(shù)自適應(yīng)法和基于平穩(wěn)小波的局部自適應(yīng)閾值去噪法兩種方法，對(duì)低劑量CT投影數(shù)據(jù)中的噪聲進(jìn)行濾除。前者結(jié)合貝葉斯估計(jì)方法進(jìn)行小波系數(shù)的局部自適應(yīng)估計(jì)，首先確定小波分解后的低頻及高頻上的小波系數(shù)，然后利用最大似然ML法估計(jì)出各層信號(hào)的方差，由最小均方誤差MMSE自適應(yīng)確定新小波系數(shù)，實(shí)現(xiàn)了圖像信噪分離的目的，提高了信噪比；后者可較好地抑制正交小波閾值處理帶來(lái)的圖像Gibbs振蕩現(xiàn)象，使消噪后的圖像能保持較好的邊緣特征。仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這