高分辨顯微CT圖像的低劑量噪聲抑制和超分辨率重建算法研究.pdf

1、高分辨顯微CT是采用X射線成像原理進行高分辨三維成像的一種新型設(shè)備，具有非破壞性、非介入式和高分辨率的優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于小動物活體成像、骨微結(jié)構(gòu)研究、藥物開發(fā)和古生物研究等諸多領(lǐng)域。為了實現(xiàn)系統(tǒng)的高分辨，該系統(tǒng)采用了基于微焦斑X射線源和X線耦合可見光系統(tǒng)探測器組合的基本結(jié)構(gòu)。由于X線源的低功率和探測器光路的低轉(zhuǎn)換效率，容易導(dǎo)致光子數(shù)不足，從而使得投影數(shù)據(jù)信噪比降低，影響重建圖像的質(zhì)量;提高輻射劑量的方法雖然可以改善成像質(zhì)量，但過多照射劑

2、量會引起生物體細(xì)胞、組織和器官的病變，因此如何對圖像中的低劑量噪聲進行有效抑制成為顯微CT的一個技術(shù)難題。同時，受限于設(shè)備的物理條件和實際應(yīng)用需求，現(xiàn)有的X線光路系統(tǒng)不能完全滿足探測系統(tǒng)高分辨的要求，使得利用數(shù)字方法進行超分辨圖像重建變得非常必要。本項目為了滿足高分辨顯微CT系統(tǒng)的應(yīng)用需求，重點開展了這兩方面的研究工作。
　　對圖像的低劑量噪聲抑制問題，本文工作主要集中在投影數(shù)據(jù)的噪聲特性和圖像重建去噪算法等方面的研究上。首先使用

3、統(tǒng)計學(xué)方法分析了低劑量投影數(shù)據(jù)的噪聲模型，然后針對現(xiàn)有的用于去除低劑量噪聲的經(jīng)典懲罰加權(quán)最小二乘(PWLS)法進行了分析和改進，并提出一種具有保邊性能的PWLS算法，該方法使得去噪后的圖像在平滑程度和邊緣保持性上獲得了平衡。通過實際顯微CT數(shù)據(jù)的實驗測試，對比經(jīng)典的PWLS算法，本文算法的結(jié)果在圖像信噪比和均方誤差等評價指標(biāo)上均有比較明顯的提高，且本文算法結(jié)果的圖像邊緣更加清晰。
　　上述算法的重建過程中涉及的投影和反投影計算最為

4、耗時，應(yīng)用于三維錐束重建的執(zhí)行效率很低。本文根據(jù)PWLS算法的特點設(shè)計了基于CUDA的并行優(yōu)化算法，針對投影和反投影過程中主循環(huán)參數(shù)的不同，分別設(shè)計了基于射線追蹤和基于體素追蹤的并行計算方法。具體來說，在投影計算并行過程中將重建數(shù)據(jù)綁定到三維紋理，并利用紋理拾取加速對重建數(shù)據(jù)進行濾波采樣;在反投影的并行計算過程中，由指定的體素坐標(biāo)確定射線穿過它后在探測器平面的投影坐標(biāo)，并使用二維紋理綁定投影數(shù)據(jù)的差值修正值，加速了插值運算。實驗結(jié)果表明

5、，提出的并行優(yōu)化算法能夠獲得與CPU端幾乎同樣的圖像質(zhì)量，且執(zhí)行效率約提高了12倍。
　　就如何提高顯微CT的圖像空間分辨率，本文提出了一種基于字典學(xué)習(xí)的超分辨率圖像重建方法。該方法首先將重建圖像進行了網(wǎng)格細(xì)化，并使用面積權(quán)重實現(xiàn)對投影過程的精確重建;其次針對圖像重建網(wǎng)格細(xì)化后未知數(shù)的大量增加，帶來的欠定方程組求解問題，引入了字典學(xué)習(xí)的方法，即采用K-SVD算法對高質(zhì)量的圖像進行學(xué)習(xí)，從中獲得字典，并以該字典為基礎(chǔ)，將稀疏項約束引