低剂量X线CT重建若干问题研究

发布时间：2021-04-02 16:53

　　自从上世纪70年代初首次商业应用以来,X射线计算机断层（Computed Tomography, CT）成像技术经过四十余年的发展,已然成为一种重要的现代医学成像手段之一。x线CT成像技术凭借其分辨率高、灵敏度高等优点在医学临床诊断中发挥了不可替代的作用。然而,在为人类健康做出重大贡献的同时,x线CT却因相对较高的辐射剂量限制了其自身的进一步发展。因此,研究适合临床应用的低剂量CT（Low-dose CT, LDCT）成像技术显得具有特别重要的意义。本文正是基于这一背景,在分析LDCT成像技术中若干问题的基础上,重点对影响LDCT成像质量的关键环节—成像算法进行了比较深入的研究。文中内容主要从LDCT含噪投影数据的平滑算法研究及传统滤波反投影（Filtered Back Projection, FBP）直接重建的LDCT图像质量改善算法研究两方面展开,主要研究工作如下：（1）提出了一种基于各向异性加权先验模型的LDCT正弦图最大后验概率（Maximum A Posterior, MAP）平滑算法。基于马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）的二次先验模型是一种... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：111 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状及趋势分析
        1.2.1 降低射线剂量的措施
        1.2.2 LDCT重建算法的研究及发展趋势分析
        1.2.3 低剂量扫描过程的计算机模拟研究
    1.3 LDCT成像的基本原理及特点
        1.3.1 LDCT重建的基本原理
        1.3.2 LDCT成像特点及统计迭代算法框架
    1.4 论文主要研究内容及结构安排
        1.4.1 主要研究内容
        1.4.2 论文结构安排
    参考文献
第二章 基于各向异性加权先验的LDCT正弦图MAP平滑算法
    2.1 MAP优化估计及MRF
        2.1.1 MAP优化估计
        2.1.2 MRF
    2.2 各向异性PDE扩散噪声平滑方法
    2.3 基于各向异性加权先验模型MAP正弦图平滑方法
        2.3.1 LDCT投影MAP降噪算法模型
        2.3.2 各向异性加权先验模型
        2.3.3 基于各向异性加权先验模型MAP正弦图平滑方法
    2.4 实验结果及分析
        2.4.1 数字骨盆模型仿真实验
        2.4.2 临床骨盆数据实验
        2.4.3 分辨率—噪声曲线
    2.5 本章小结
    参考文献
第三章 基于字典学习的LDCT正弦图平滑算法
    3.1 字典学习相关工作
        3.1.1 字典学习
        3.1.2 字典学习理论在图像处理中的应用
    3.2 基于字典学习的LDCT正弦图平滑模型
    3.3 模型求解
        3.3.1 替代函数推导
        3.3.2 模型求解
        3.3.3 算法步骤
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 实验平台环境及数据来源
        3.4.2 算法关键参数研究
        3.4.3 与其他算法比较研究
    3.5 本章小结
    参考文献
第四章 LDCT图像的非局部均值后处理算法
    4.1 相关工作
    4.2 非局部均值滤波算法
        4.2.1 基本原理
        4.2.2 算法关键参数
    4.3 基于方向匹配窗的小波域NLM算法
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 算法总结
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 实验环境、数据来源及评价指标
        4.4.2 实验结果与分析
    4.5 本章小结
    参考文献
第五章 LDCT图像的形态分量分析后处理算法
    5.1 MCA基本原理
    5.2 LDCT图像的MCA处理算法
    5.3 实验结果与分析
        5.3.1 实验数据
        5.3.2 参数设置
        5.3.3 实验结果与分析
    5.4 本章小结
    参考文献
第六章 总结与展望
    6.1 全文工作总结
    6.2 未来工作展望
致谢
攻读博士学位期间参与和主持的科研项目
攻读博士学位期间编写的教材
攻读博士学位期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于全变分最小化和快速一阶方法的低剂量CT有序子集图像重建[J]. 毛宝林,陈晓朝,孝大宇,范晟昱,滕月阳,康雁.  物理学报. 2014(13)
[2]基于在线字典学习的医学图像特征提取与融合[J]. 吴双,邱天爽,高珊.  中国生物医学工程学报. 2014(03)
[3]基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法[J]. 陈向民,于德介,李蓉.  振动与冲击. 2014(05)
[4]结合图像信息熵和特征点的图像配准方法[J]. 吴泽鹏,郭玲玲,朱明超,贾宏光,宣明.  红外与激光工程. 2013(10)
[5]基于字典学习的低剂量X-ray CT图像去噪[J]. 朱永成,陈阳,罗立民,Toumoulin Christine.  东南大学学报(自然科学版). 2012(05)
[6]降低CT辐射剂量研究新进展[J]. 高翠翠,柳澄.  医学影像学杂志. 2012(04)
[7]医学图像的自适应非局部均值去噪算法[J]. 张权,桂志国,刘祎,马杰.  计算机工程. 2012(07)
[8]形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用[J]. 李海山,吴国忱,印兴耀.  吉林大学学报(地球科学版). 2012(02)
[9]一种基于优化参数的非局部均值滤波算法[J]. 张权,罗立民,桂志国,马杰.  计算机应用与软件. 2012(03)
[10]基于自适应字典选择的MCA图像修复方法[J]. 张涛,洪文学.  光学技术. 2010(05)

博士论文
[1]低剂量X-射线CT断层成像的噪声抑制研究[D]. 张元科.西安电子科技大学 2011



本文编号：3115614