基于减影融合的X射线多谱CT成像方法研究

发布时间：2023-05-10 02:43

　　多谱CT成像利用射线的能谱特性与物质衰系数之间的关系,解决投影多谱性与单能假设的重建算法不一致问题,可有效抑制CT重建图像中的硬化伪影,提高图像对比度。现有多谱CT成像主要通过多能重建算法或光子计数探测器实现。多能重建算法一般都需要以材料衰减特性或X射线能谱为先验,算法模型复杂,应用性不强。光子计数探测器虽能实现单能成像,但该探测器目前仍具有一定的局限性。对此,本文基于不同能谱下投影序列之间关系展开研究,提出了基于减影融合的X射线多谱CT成像方法。论文首先在研究固定电压CT成像的基础上,分析不同能谱分布下多能投影之间的关系,发现两个不同能谱对应的公共能量段的多能投影之间具有很强的相关性,在此基础上,研究了多个能谱对应的公共能量段下多能投影之间的关系,建立了递变能量多能投影序列的减影融合模型,旨在去除多个多能投影公共能量段投影信息,获取近似窄能谱的投影信息。针对减影融合后投影光子数目少、常规算法重建噪声大的问题,通过分析重建结果,发现减影融合得到的窄谱重建问题类似于低剂量CT重建问题,结合压缩感知理论,以图像梯度域的稀疏性作为先验,研究了基于全变分最小化的统计迭代算法(EM-TV)进行重...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1.绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状及趋势
        1.2.1 多谱CT成像国内外研究现状
        1.2.2 多能CT重建算法国内外研究现状
    1.3 论文主要工作与结构安排
2.多谱X射线CT成像基本理论
    2.1 X射线能谱
    2.2 X射线的衰减规律
        2.2.1 单色X射线的衰减规律
        2.2.2 多色X射线的衰减规律
    2.3 X射线CT成像原理及算法
        2.3.1 X射线CT成像原理
        2.3.2 解析重建算法
        2.3.3 迭代重建算法
    2.4 扫描参数设置对CT成像质量的影响
    2.5 本章小结
3.基于减影融合的多谱CT成像方法
    3.1 不同能谱投影序列之间的关系分析
    3.2 减影融合多谱CT成像算法
        3.2.1 减影融合算法模型的理论推导
        3.2.2 减影融合系数的选取方法
    3.3 仿真实验
        3.3.1 实验材料的选取
        3.3.2 能谱个数选取讨论
        3.3.3 实验结果及分析
    3.4 实际实验
        3.4.1 实验投影采集参数设置的讨论分析
        3.4.2 实际扫描参数
        3.4.3 重建结果及分析
    3.5 本章小结
4.基于字典学习的多谱CT成像算法改进
    4.1 问题分析
    4.2 基于压缩感知的CT重建原理
    4.3 基于字典学习和TV最小化的EM统计迭代模型
        4.3.1 EM-TV统计算法模型
        4.3.2 EMTV算法流程
        4.3.3 字典学习与稀疏表示
        4.3.4 EM-TV-DL算法
    4.4 实验验证及分析
        4.4.1 仿真实验
        4.4.2 实际实验一
        4.4.3 实际实验二
    4.5 本章小结
5.总结与展望
    5.1 论文工作总结
    5.2 存在的问题及以后的工作展望
参考文献
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢



本文编号：3812869