基于图像旋转的迭代式CT重建算法研究
发布时间：2022-02-14 08:06
计算机断层成像技术（Computed Tomography,CT）是当前应用最为广泛的医学成像技术。当前主流的CT图像重建算法依然是解析法,但是此算法不能有效去除由稀疏投影数据引发的伪影,因而可以高精度稀疏重建的迭代法越来越受到关注。全变分（Total Variation,TV）算法是一种经典的基于压缩感知的迭代重建算法,它可以从稀疏投影中高精度地重建图像。然而,该算法所对应的系统矩阵往往特别大,甚至无法在计算机内存中存储。为了避免系统矩阵的求取,本文提出一种基于图像旋转的TV算法,具体内容如下:（1）实现了经典的包含系统矩阵的自适应最速下降投影到凸集（Adaptive SteepestDescent Projection onto Convex Sets,ASD-POCS）算法,对系统矩阵的求取方法和算法参数对重建的影响做了深入研究。（2）设计了基于图像旋转的ART（Algebraic Reconstruction Technique）实现方法,进而构建了新型的TV算法,重点研究了不同插值算法对重建结果的影响,发现双线性插值算法无论在重建速度还是重建精度上均能取得最佳性能。系统进行了...
【文章来源】：山西大学山西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同插
基于图像旋转的迭代式CT重建算法研究24(a)FBP算法(b)FBP重建结果profile(c)ASD-POCS算法(d)ASD-POCS重建结果profile(e)基于旋转-TV算法(f)基于旋转-TV重建结果profile图3.4不含噪声情况下不同算法重建结果3.4.3含噪声投影数据重建结果在这组实验中，我们在投影数据中加入方差为0.01的高斯白噪声进行实验。图3.5为加入高斯白噪声的实验对照图。05010015020025030000.20.40.60.81trueFBP垂直中心列像素灰度值05010015020025030000.20.40.60.81trueASD-POCS垂直中心列像素灰度值05010015020025030000.20.40.60.81trueRotate-TV垂直中心列像素灰度值
第三章基于图像旋转的TV算法25图3.5噪声投影图(a)ASD-POCS算法(b)ASD-POCS重建结果profile(c)基于旋转-TV算法(d)基于旋转-TV重建结果profile图3.6含噪声情况下不同算法重建结果图3.6我们比较了含噪声情况下不同算法的重建结果以及各自的垂直中心profile图，可以看到在含噪声的情况下，ASD-POCS算法的profile图与实验对照图的重合并不光滑，有些许轻微的噪声点，而本文算法重建结果的profile图则能很好地与实验对照图相重合，且曲线也要比ASD-POCS更加平滑，但是相应的ASD-POCS算法05010015020025030000.20.40.60.81trueASD-POCS垂直中心列像素灰度值5010015020025030000.20.40.60.81trueRotate-TV垂直中心列像素灰度值
【参考文献】：
期刊论文
[1]总变差约束的数据分离最小图像重建模型及其Chambolle-Pock求解算法[J]. 乔志伟. 物理学报. 2018(19)
[2]基于非局部权值先验和GPU加速的3D低剂量CT成像[J]. 张喜乐,田玲玲,黄静,马建华,张华,冯前进,陈武凡. 南方医科大学学报. 2011(12)
[3]基于有序子集的惩罚加权最小二乘低剂量CT优质重建算法研究[J]. 林少春,马建华,陈武凡. 中国组织工程研究与临床康复. 2008(04)
[4]基于网络的并行计算系统模型[J]. 谢晓东,王勇,王忠群. 计算机技术与发展. 2007(08)
[5]一种块迭代的快速代数重建算法(英文)[J]. 王小璞,张朋,李兴东,张兆田. CT理论与应用研究. 2000(S1)
[6]并行ART算法在曙光一号上的设计与实现[J]. 蒋广胜,魏彩屏. 计算机研究与发展. 1996(06)
博士论文
[1]基于GPU的矩阵计算并行加速方法研究[D]. 李丰.哈尔滨工业大学 2018
[2]有限投影数据CT图像迭代重建技术研究[D]. 齐宏亮.南方医科大学 2017
[3]CT不完全投影数据重建算法研究[D]. 郭威.吉林大学 2011
[4]基于CPU+GPU的影像匹配高效能异构并行计算研究[D]. 肖汉.武汉大学 2011
硕士论文
[1]基于非局部总变分法的图像去噪算法研究[D]. 蒋文宇.浙江工业大学 2018
[2]基于GPU与CUDA的SAR回波模拟及成像算法研究[D]. 王江涛.燕山大学 2018
[3]基于CUDA的SAR图像增强算法研究[D]. 朱逸飞.南京理工大学 2018
[4]基于非局部均值和非局部TV的图像去噪方法研究[D]. 梁广顺.天津理工大学 2016
[5]基于GPU的计算机断层成像技术研究[D]. 石本义.华中科技大学 2010
[6]工业CT图像的代数重建方法研究及应用[D]. 张顺利.西北工业大学 2004
本文编号：3624291
【文章来源】：山西大学山西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同插
基于图像旋转的迭代式CT重建算法研究24(a)FBP算法(b)FBP重建结果profile(c)ASD-POCS算法(d)ASD-POCS重建结果profile(e)基于旋转-TV算法(f)基于旋转-TV重建结果profile图3.4不含噪声情况下不同算法重建结果3.4.3含噪声投影数据重建结果在这组实验中，我们在投影数据中加入方差为0.01的高斯白噪声进行实验。图3.5为加入高斯白噪声的实验对照图。05010015020025030000.20.40.60.81trueFBP垂直中心列像素灰度值05010015020025030000.20.40.60.81trueASD-POCS垂直中心列像素灰度值05010015020025030000.20.40.60.81trueRotate-TV垂直中心列像素灰度值
第三章基于图像旋转的TV算法25图3.5噪声投影图(a)ASD-POCS算法(b)ASD-POCS重建结果profile(c)基于旋转-TV算法(d)基于旋转-TV重建结果profile图3.6含噪声情况下不同算法重建结果图3.6我们比较了含噪声情况下不同算法的重建结果以及各自的垂直中心profile图，可以看到在含噪声的情况下，ASD-POCS算法的profile图与实验对照图的重合并不光滑，有些许轻微的噪声点，而本文算法重建结果的profile图则能很好地与实验对照图相重合，且曲线也要比ASD-POCS更加平滑，但是相应的ASD-POCS算法05010015020025030000.20.40.60.81trueASD-POCS垂直中心列像素灰度值5010015020025030000.20.40.60.81trueRotate-TV垂直中心列像素灰度值
【参考文献】：
期刊论文
[1]总变差约束的数据分离最小图像重建模型及其Chambolle-Pock求解算法[J]. 乔志伟. 物理学报. 2018(19)
[2]基于非局部权值先验和GPU加速的3D低剂量CT成像[J]. 张喜乐,田玲玲,黄静,马建华,张华,冯前进,陈武凡. 南方医科大学学报. 2011(12)
[3]基于有序子集的惩罚加权最小二乘低剂量CT优质重建算法研究[J]. 林少春,马建华,陈武凡. 中国组织工程研究与临床康复. 2008(04)
[4]基于网络的并行计算系统模型[J]. 谢晓东,王勇,王忠群. 计算机技术与发展. 2007(08)
[5]一种块迭代的快速代数重建算法(英文)[J]. 王小璞,张朋,李兴东,张兆田. CT理论与应用研究. 2000(S1)
[6]并行ART算法在曙光一号上的设计与实现[J]. 蒋广胜,魏彩屏. 计算机研究与发展. 1996(06)
博士论文
[1]基于GPU的矩阵计算并行加速方法研究[D]. 李丰.哈尔滨工业大学 2018
[2]有限投影数据CT图像迭代重建技术研究[D]. 齐宏亮.南方医科大学 2017
[3]CT不完全投影数据重建算法研究[D]. 郭威.吉林大学 2011
[4]基于CPU+GPU的影像匹配高效能异构并行计算研究[D]. 肖汉.武汉大学 2011
硕士论文
[1]基于非局部总变分法的图像去噪算法研究[D]. 蒋文宇.浙江工业大学 2018
[2]基于GPU与CUDA的SAR回波模拟及成像算法研究[D]. 王江涛.燕山大学 2018
[3]基于CUDA的SAR图像增强算法研究[D]. 朱逸飞.南京理工大学 2018
[4]基于非局部均值和非局部TV的图像去噪方法研究[D]. 梁广顺.天津理工大学 2016
[5]基于GPU的计算机断层成像技术研究[D]. 石本义.华中科技大学 2010
[6]工业CT图像的代数重建方法研究及应用[D]. 张顺利.西北工业大学 2004
本文编号：3624291
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3624291.html
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