锥束体CT三维迭代重建算法的研究
发布时间:2017-09-16 22:15
本文关键词:锥束体CT三维迭代重建算法的研究
【摘要】:X射线断层成像(Computed Tomography, CT)是利用射线对物质的衰减特性,无损地获取物体内部结构信息的一种技术手段。该技术在医学诊断和工业无损检测中得到了广泛应用。近年来,锥束CT在医学和工业上得到越来越广泛的应用,具有高精度、X射线剂量小、扫描速度快等特点,成为未来CT技术发展趋势之一。随着口腔医学的发展,牙科专用锥束形CT获得了广泛应用。口腔CT可以从不同的角度对组织进行反映,能够发现更细微的病变,对骨组织情况、下颌关节情况进行准确的评价,对于协助医生进行更准确的临床诊断起了重要作用。 图像重建方法是CT技术中较为关键的部分。图像重建有两类基本方法:解析法和迭代法。解析法的优点是计算量小,能够在较短的时间内重建出高质量的图像,但在投影数据不完全或高噪声的情况下,该算法不再适用。而迭代算法对于处理不完备的投影数据方面有一定的优势,可以在较少的投影数据下重建出较好的图像质量,而且对噪声也有一定的抑制。本文研究的迭代算法包括代数迭代重建算法(ART算法)、联合代数迭代算法(SART算法)以及统计迭代算法EM算法。同时还研究了有序子集算法(OSEM算法)。其中ART算法是由一种基于解代数线性方程组的算法,其公式是从最小二乘法推导出。EM算法公式是基于X射线光子的泊松统计分布的最大似然函数推导出来。 最后,分别采用仿真数据和口腔CT成像系统采集到的实际数据从以下三点说明3种迭代算法的不同:(1)在完备投影数据下,三种迭代算法都能够获得较高质量的重建图像;(2)在不完备投影数据下,OS-EM算法重建图像相对于ART算法以及SART算法具有一定的优势。(3)在投影数据含有噪声的情况下,ART算法受噪声影响比较大,OS-EM算法以及SART算法具有一定的抗噪性。
【关键词】:口腔CT 重建算法 迭代重建 不完备投影
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:R814.42;TP391.41
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-22
- 1.1 研究背景10-19
- 1.1.1 CT的出现和发展10-16
- 1.1.2 口腔锥束CT的发展16-18
- 1.1.3 实验室口腔CT成像系统18-19
- 1.2 本论文研究意义19-20
- 1.3 本文的研究内容20-22
- 第2章 CT成像的数学基础及理论发展22-38
- 2.1 X射线物理基础22-27
- 2.1.1 X射线的产生22-23
- 2.1.2 X射线与物质间的相互作用23-27
- 2.2 数学基础27-32
- 2.2.1 傅立叶变换及卷积27-28
- 2.2.2 Radon变换28-30
- 2.2.3 傅立叶中心切片定理30-32
- 2.3 CT重建算法的发展32-34
- 2.3.1 解析重建算法33
- 2.3.2 迭代重建算法33-34
- 2.4 图像质量评价34-37
- 2.5 本章小结37-38
- 第3章 解析重建算法研究38-54
- 3.1 直接反射投影重建算法38-40
- 3.2 二维滤波反投影重建算法40-46
- 3.2.1 平行射束重建算法40-43
- 3.2.2 扇形射束重建算法43-46
- 3.3 FDK重建算法46-53
- 3.3.1 FDK重建的系统几何46-47
- 3.3.2 FDK算法的理论推导47-48
- 3.3.3 FDK算法重建结果及性能分析48-53
- 3.4 本章小结53-54
- 第4章 三维锥束迭代算法研究54-80
- 4.1 解线性方程组54-56
- 4.2 代数迭代重建算法56-60
- 4.2.1 ART重建算法56-58
- 4.2.2 SART重建算法58-60
- 4.3 统计迭代重建算法60-64
- 4.3.1 EM重建算法60-63
- 4.3.2 OS-EM重建算法63-64
- 4.4 系统矩阵的重建过程64-67
- 4.5 影响迭代重建的因素67-71
- 4.5.1 初值的选取67
- 4.5.2 系统矩阵的模型设计67-68
- 4.5.3 松弛系数的选取68-71
- 4.5.4 投影数据的访问方式71
- 4.6 重建结果分析71-79
- 4.6.1 完备投影数据迭代重建算法的对比研究72-74
- 4.6.2 不完备投影数据迭代重建算法的对比研究74-76
- 4.6.3 对于含有噪声的投影数据的重建结果分析76-79
- 4.7 本章小结79-80
- 第5章 总结与展望80-82
- 5.1 总结80
- 5.2 展望80-82
- 参考文献82-86
- 致谢86
【参考文献】
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,本文编号:865740
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