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文檔簡介
1、自從上世紀70年代初首次商業(yè)應用以來,X射線計算機斷層(Computed Tomography, CT)成像技術(shù)經(jīng)過四十余年的發(fā)展,已然成為一種重要的現(xiàn)代醫(yī)學成像手段之一。X線CT成像技術(shù)憑借其分辨率高、靈敏度高等優(yōu)點在醫(yī)學臨床診斷中發(fā)揮了不可替代的作用。然而,在為人類健康做出重大貢獻的同時,X線CT卻因相對較高的輻射劑量限制了其自身的進一步發(fā)展。因此,研究適合臨床應用的低劑量CT(Low-dose CT, LDCT)成像技術(shù)顯得具有特
2、別重要的意義。
本文正是基于這一背景,在分析LDCT成像技術(shù)中若干問題的基礎上,重點對影響LDCT成像質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)—成像算法進行了比較深入的研究。文中內(nèi)容主要從LDCT含噪投影數(shù)據(jù)的平滑算法研究及傳統(tǒng)濾波反投影(Filtered Back Projection,F(xiàn)BP)直接重建的LDCT圖像質(zhì)量改善算法研究兩方面展開,主要研究工作如下:
(1)提出了一種基于各向異性加權(quán)先驗模型的LDCT正弦圖最大后驗概率(Maxi
3、mum A Posterior,MAP)平滑算法。基于馬爾科夫隨機場(Markov Random Field, MRF)的二次先驗模型是一種簡單而易于求解的經(jīng)典模型。本文在此基礎上,引入了一個各向異性加權(quán)因子,構(gòu)造出一種各向異性加權(quán)先驗模型,并依據(jù)含噪正弦圖中邊緣與平坦區(qū)域?qū)υ肼曇种频牟煌枨螅瑥睦碚撋蠈Ω飨虍愋约訖?quán)先驗模型的擴散特點進行了詳細推導、分析。新先驗模型能自適應地區(qū)分邊緣與平坦區(qū)域,在擴散過程中依據(jù)不同區(qū)域而改變擴散強度與方
4、向。而后將該模型融入到MAP統(tǒng)計迭代重建算法中,并將其應用到LDCT正弦圖的噪聲抑制中,結(jié)合FBP算法,實現(xiàn)了LDCT重建圖像質(zhì)量的改善。
(2)基于字典學習及稀疏表示理論,提出了一種聯(lián)合正則項模型,并將其與懲罰加權(quán)最小二乘優(yōu)化算法相結(jié)合,形成一種LDCT含噪正弦圖平滑算法。所構(gòu)建的聯(lián)合正則項包含字典學習正則項和二次方正則項,因而兼具邊緣細節(jié)保持特性與噪聲平滑特性,這主要得益于字典學習正則項能很好地刻畫圖像中邊緣、結(jié)構(gòu)細節(jié)等信
5、息,而二次方正則項則能實現(xiàn)良好的噪聲平滑效果。在分析聯(lián)合正則項優(yōu)勢的基礎上,結(jié)合懲罰加權(quán)最小二乘算法建立了算法模型。為了便于對所建立的算法模型進行求解,文中依據(jù)優(yōu)化轉(zhuǎn)換的思想,推導了相應的替代函數(shù),建立了另一種新的算法模型,進而給出了算法的迭代求解公式,將原模型的求解問題簡易化。對噪聲抑制后的投影數(shù)據(jù),采用FBP算法重建得到最終LDCT圖像?;诜抡鏀?shù)據(jù)和實際掃描數(shù)據(jù)對提出的新算法性能進行了驗證。實驗中,通過對幾種典型的LDCT正弦圖平
6、滑算法實驗結(jié)果的視覺效果與SNR值的對比分析,驗證了算法的有效性與優(yōu)越性。
(3)提出了一種小波域內(nèi)的方向性非局部均值LDCT圖像處理算法。算法以FBP從含噪投影數(shù)據(jù)直接重建的LDCT退化圖像為處理對象,是一種重建后處理算法。在分析LDCT圖像噪聲及偽影特點的基礎上,我們將非局部均值濾波思想引入到了LDCT圖像處理中。針對經(jīng)典非局部均值濾波算法中所采用的高斯加權(quán)核函數(shù)各向同性特點的不足,提出了一種改進的距離加權(quán)核函數(shù)—橢圓加權(quán)
7、核函數(shù)。該加權(quán)核函數(shù)具有各向異性的特點,能在邊緣保持與偽影抑制之間取得較好平衡?;跈E圓加權(quán)核函數(shù),構(gòu)建了一種改進的方向性非局部均值濾波算法。算法首先對LDCT質(zhì)量退化圖像進行二維平穩(wěn)小波分解,之后對得到的各高頻分量分別應用改進的方向性非局部均值濾波算法進行偽影抑制。算法對于不同方向的高頻分量采用不同方向的橢圓加權(quán)核函數(shù)與橢圓匹配窗。最后基于處理后的各高頻分量,經(jīng)小波逆變換重建出LDCT圖像。通過實驗詳細分析了參數(shù)對算法性能的影響,并給
8、出了參數(shù)選擇的建議。基于仿真的LDCT圖像與實際掃描的LDCT圖像進行了算法性能的驗證,實驗結(jié)果表明算法在偽影抑制與邊緣保持方面具有較好的平衡效果。
(4)提出了一種小波域內(nèi)的LDCT圖像形態(tài)分量分析后處理算法。形態(tài)分量分析是一種剛剛興起不久的現(xiàn)代圖像處理方法,新算法綜合了這一新興方法和小波變換的優(yōu)勢,具有良好的LDCT圖像偽影去除效果。算法首先對LDCT圖像進行二維平穩(wěn)小波變換,之后基于各高頻分量、采用字典學習方法分別進行字
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