基于圖像域統(tǒng)計迭代CT重建算法的研究.pdf

1、隨著計算機斷層掃描(CT)技術在醫(yī)學診斷以及治療中的廣泛應用，人們越來越關注射線輻射劑量對人體的影響。高輻射劑量會對人體的健康帶來一定的傷害，因此低劑量CT近年來備受關注。低劑量數(shù)據(jù)可以通過降低射線的管電壓或管電流得到，此種方法常常會導致所采集的投影數(shù)據(jù)噪聲偏高，使得密度分辨率被量子噪聲污染，從而重建出來的圖像發(fā)生嚴重退化，影響醫(yī)學的診斷和治療，因此，在降低輻射劑量的同時重建出高信噪比和高質(zhì)量圖像的研究越來越受到關注。許多有關低劑量CT

2、的重建方法相繼被提出，主要方法可分為以下三種，其一為圖像的后處理，其二為對投影數(shù)據(jù)進行降噪，由于FBP算法簡單且易于實現(xiàn)，對投影域降噪后一般使用FBP進行反投影重建，另一種方法為對重建后的圖像在圖像域直接進行降噪處理。在投影域降噪后，即使遺留下很小的點噪聲，映射到圖像域也會形成條形偽影，因此本文選擇在圖像域直接進行降噪。接下來將本文的主要工作介紹如下：
　　1．闡述了CT成像物理和數(shù)學原理，介紹了三種經(jīng)典圖像重建算法，最后展現(xiàn)了本

3、文所用的噪聲模型。
　　2.針對低劑量CT重建的圖像產(chǎn)生嚴重退化的問題，在基于各向異性擴散去噪方法的基礎上進行兩種改進：由于片相似性在降噪的同時能較好地保持圖像的邊緣和細節(jié)信息，算法1運用此特點對擴散函數(shù)進行改進；算法2考慮了傳統(tǒng)各向異性擴散中降噪不充分的缺點，把可以有效的折中熱傳導和PM模型的變指數(shù)，以及代替梯度檢測邊緣和細節(jié)的相似度函數(shù)運用到傳統(tǒng)各向異性擴散中修改擴散函數(shù)，從而提高圖像質(zhì)量。
　　3.提出了一種基于小波和

4、四階各向異性擴散的低劑量CT重建算法。由于小波變換具有良好的時頻局部特性，四階偏微分對噪聲的敏感性高，噪聲越少，降噪效果越好，可避免二階PDE降噪出現(xiàn)的“階梯”效應，本文結(jié)合了小波收縮和各向異性擴散的優(yōu)點，在每次迭代中，對MLEM重建算法處理后的圖像進行離散平穩(wěn)小波分解，對小波域的高頻部分進行小波收縮，低頻部分使用降噪效果優(yōu)質(zhì)的四階各向異性擴散進行消噪，從而得到可觀的圖像。
　　4.針對最大后驗法只能提供有限的局部先驗信息從而使重