数字乳腺层析图像的压缩感知重建与去噪研究

发布时间：2020-11-07 15:22

　　 乳腺X线三维断层摄影术(digital breast tomosynthesis,DBT)利用断层重建技术有效克服了乳腺X射线摄影技术(mammography)在对女性乳房摄影时,可疑病灶与乳腺组织的重叠问题。DBT成像方式为欠采样投影成像方式,图像重建算法直接影响了重建图像的清晰度。因此,重建算法的正确选择对重建图像的分辨率的提高起着关键的作用,同时断层图像中噪声抑制也对重建图像清晰度的提升至关重要。本文研究了 DBT技术的成像原理,建立了基于压缩感知理论的图像重建模型以及结合小波与非局部滤波的全变差算法的去噪模型。具体内容包括:建立了三维数字乳腺体模并提出一种基于压缩感知理论的DBT图像重建算法。建立的体模充分模拟了乳腺腺体内不同密度的组织,主要包括乳腺中的腺体组织与脂肪组织,乳腺肿块与微小钙化点,以及在DBT扫描时不可避免的胸壁组织。提出的DBT图像重建算法以压缩感知理论为基础,首先建立重建模型目标函数,充分利用图像在梯度域的稀疏性,将待求解图像的全变差(Total Variation,TV)作为模型中的正则项,保留了图像的结构信息进而实现图像重建;将投影理论计算值与实际测量值的误差作为模型中的数据保真项,有效权衡重建图像信息完整度,高精度地完成图像重建;其次采用交替方向乘子法(Alternating Direction Methods of Multipliers,ADMM)对重建模型目标函数进行迭代优化,获得较为精确的最优解。该方法利用压缩感知理论减少投影数据量,降低采样时间与X射线辐射剂量,实现了 DBT断层图像重建。提出一种基于小波变换与非局部滤波的全变差模型的去噪算法。该算法利用了图像在小波域中不同尺度下的梯度信息,并以此作为模型的正则项,在有效去除噪声的同时抑制了全变差项引起的阶梯效应和小波变换引起的吉布斯现象;以待求解图像与含噪图像的误差作为数据保真项,保证了去噪后图像的信息完整性;引入分裂Bregman算法对问题进行优化,得到较快的收敛速度,同时对优化后图像进行非局部滤波处理,强化图像细节信息。该方法能有效去除噪声,更充分地保持了图像的结构信息。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R816.4;TP391.41
【部分图文】：

?生器在规定的有限角度内以静止的受压迫乳腺为旋转中心做弧形运动，并以设定??好的投影角度获得投影数据，投影过程如图２－２ａ）所示。图２－２ｂ）显示的是待重建的??断层图像，很显然这种重建方法可以有效地减少重叠组织之间的遮挡，明确定位??可疑病灶的位置。??嘗Ｔ??受压迫乳腺一＾?、?＼?重建断层图像??探测器’?：??ａ）?ｂ）??图２－２?ＤＢＴ成像方式ａ）投影成像方式ｂ）重建断层图像??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?ｓｃａｎｎｉｎｇ?ｆｏｎｎａｔ?ａ）?ｓｃａｎｎｉｎｇ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｂｒｅａｓｔ?ｂ）?ｓｌｉｃｅｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ??ＤＢＴ成像系统的旋转角度范围和扫描间隔较小，以Ｈｏｌｏｇｉｃ公司研发的Ｓｅｌｅｎｉａ??Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ设备为例，该设备以受压迫组织为旋转中心，并以该中心点为０°位置，??Ｘ射线发生器以１°的增量从－７．５°到＋７．５°?（旋转方向为从左向右）的旋转角度??进行投影，整个过程只需在５秒的时间内获得丨５个投影图像［３（）］，相对于较大的角??度范围，较小的角度范围可以减少图像采集时间并提高图像的层内分辨率，同时??也可以减小患者移动的可能性，从而减少伪影和图像模糊。相对于Ｓｅｌｅｎｉａ设备，??西门子的ＭＡＭＭＯＭＡＴ?Ｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ?ＤＢＴ成像系统的旋转角度范围和扫描间隔都相??对较大，它的Ｘ射线发生器以２°的增量从－２５°到＋２５°?（旋转方向为从左向右）??的旋转角度进行投影

度值表示是不精确的，将Ｘ射线照射的物体分成若干小块，将每一小块都定义一??个密度＾并将该密度下的组织的厚度设为Ａ厚度Ｊ可以设定为很小的值，此时??可以认为每个小块的密度是均匀分布的，如图２－３所示。将式（２－１）可以改为如下形??式：??／?＝?／〇?ｅｘｐ（－ｃ／Ｊ］?Ｉｎ?（２－２）??／＝１?／＝１?“?１??１?＾??’〇?，」?＂，?／Ａ?…?从，！?／?＝?ｙ〇?ｅｘｐ（－ｒ／＾］／／）??卜?（ｆ?＋?Ｊ?（Ｊ?？Ｕ?ｉｌ??ｃ／???６?／?＝?／（）ｃｘｐ（－ｊ／／Ａ）??．?，?！??图２－３衰减系数的定义??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?Ｔｈｅ?ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ?ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ??采用上述方法将一个物体离散成为了多个小物体组成的实物，如果取厚度ｊ??的值无限小直至趋于０，此时式（２－２）变成物体长度上的线积分??Ｐ?＝?＿ｌｎ?今■?＝?ｆｇｄｘ?（２－３）??１?０??对物体积分后的值ｐ即为Ｘ射线在投影过程中得到的投影数据，在ＤＢＴ成像??过程中，通过多次投影得到更多的投影数据，再利用这些

在ＤＢＴ投影成像过程中，系统矩阵由系统的几何结构确定，也就是设备的固??定参数，因此对投影方式进行数学建模是求解系统矩阵的最佳方式。以西门子的??ＭＡＭＭＯＭＡＴ?Ｉｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ设备为例建立数学模型。如图２－４所示，米用６ｃｍ厚的??物体来进行ＤＢＴ投影重建，其中物体中心距离探测器４．７ｃｍ，在实际的ＤＢＴ系统??中，受压迫乳腺和探测器之间有一层乳腺支撑板，它的作用是为检测患者提供更??舒适的检测环境，而且由于支撑板的材质，并不会吸收Ｘ射线能量，其中乳腺支??撑板的厚度为１．７ｃｍ，Ｘ射线发射源距离探测器６５．５ｃｍ，?０角为Ｘ射线发射源偏离??垂直位置的角度，探测器共有２８１６ｘ３５８４个采集器，每个采集器的大小为０．８５ｕｍ，??故探测器板子的大小为２４ｃｍｘ３０ｃｍ左右［３｜］。??ｑｑＱＱＱ０？９Ｑｑ９?．??麵?ｋ—?６５．５ｃｍ??乳｜鼓擁＼?转中心??＼??６ｃｍ?３ｃｍ?［、受随乳腺??图２－４?ＤＢＴ扫描系统的几何模型??Ｆｉｇｕｒｅ?２－４?Ｔｈｅ?ｇｅｏｍｉｔｒｙ?ｏｆ?ＤＢＴ?ｓｃａｎｎｉｎｇ?ｓｙｓｔｅｍ??ｏ?＾?）?卜??ｑ?．．．．??．？?？?？．?＊？?＊，．?？?？．??－０——＃——?
【参考文献】

相关期刊论文 前5条

1 刘江;柳杰;赵颖如;徐文贵;;数字乳腺X线摄影技术的研究进展[J];国际医学放射学杂志;2016年04期

2 赵星;胡晶晶;王晋君;张朋;;GPU加速实现的锥束CT高精度正投影算法[J];北京理工大学学报;2010年12期

3 李弋;叶兆祥;;数字乳腺断层摄影诊断乳腺癌现状[J];国际医学放射学杂志;2010年02期

4 方红;章权兵;韦穗;;改进的后退型最优正交匹配追踪图像重建方法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2008年08期

5 张春梅;尹忠科;肖明霞;;基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解[J];科学通报;2006年06期

相关博士学位论文 前2条

1 吴书裕;数字乳腺体层合成成像关键技术研究[D];南方医科大学;2017年

2 李志林;图像压缩感知重建算法研究[D];北京交通大学;2012年

相关硕士学位论文 前3条

1 李欣;基于ADMM的TV最小化稀疏重建算法研究[D];中北大学;2017年

2 王浩文;数字乳腺体层成像控制系统的研发[D];南方医科大学;2016年

3 李慧君;数字乳腺三维断层合成摄影重建算法研究[D];南方医科大学;2014年

本文编号：2874127