数字乳腺三维断层合成摄影重建算法研究

发布时间：2017-04-26 18:02

  本文关键词：数字乳腺三维断层合成摄影重建算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：乳腺癌在全球范围内都是威胁妇女健康的“头号杀手”,乳腺癌的筛查和诊断一直面临严峻的形势。20世纪70年代,法国人Cros首次将X线钼靶用于乳腺疾病的检查,它以其良好的对比度和较高分辨率开启了X线摄影早期检出乳腺癌的新开端。40年来,随着计算机科学和平板探测器技术的发展,乳腺X线摄影经历了胶片系统(Film Mammography,FM)、数字系统(DigitalMammography,DM)到全景数字系统(Full Field Digital Mammography, FFDM)等一系列改进.然而这些传统的乳腺X线摄影依赖二维的投影图像,重叠组织投照到一个二维影像,病理结构相互遮掩,漏诊现象、重叠结构类似病灶的假阳性现象难以避免,因此提出一种新的层面成像方式,最大程度上消除重叠组织干扰显得尤为重要。 1972年Grant首次提出了数字合成体层成像(Digital Tomosynthesis,DTS)的概念,它以传统的体层摄影几何原理为基础,结合现代数字图像处理技术,通过一次采集有限范围内的数个不同角度的投影数据,回顾性的重建物体断层图像。与计算机断层成像扫描(Computed Tomography,CT)采集360度范围内投影相比,DTS技术更适合于人体一些难以环绕全扫描的特殊部位,如关节、口腔、乳腺等的层面成像。 结合DTS成像技术以及平板探测器技术的不断发展,数字乳腺三维断层摄影系统(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)应运而生。它与传统的数字乳腺X线摄影设备相结合,利用X线球管做弧形运动,探测器一般保持静止,采集有限角度下的低剂量投影数据,回顾性的重建与探测器平面平行的乳腺任意深度层面图像。与传统乳腺X线摄影得到的二维投影图像相比,DBT重建的断层图像很大程度上消除了重叠组织的干扰,使图像的“可见度”大大提高,尤其对突出组织边缘轮廓、检出微小钙化等方面颇具优势。 DBT重建图像的质量很大程度上取决于重建算法,目前关于DBT的重建算法主要包括三种：基于平移-叠加(Shift-And-Add, SAA)的重建算法,基于傅立叶变换的重建算法和基于迭代的重建算法。SAA算法最早应用于DBT成像,原理简单,重建速度快,需要配合不同的滤波函数抑制重叠组织的干扰；基于傅立叶变换的重建算法为滤波反投影(Filtered Back Projection, FBP)算法,以傅里叶层厚定理为理论基础,优点是重建速度快,适合临床应用,缺点是对数据的完备性和成像几何要求较高；基于迭代的重建算法包括统计迭代和代数迭代,统计迭代考虑到投影的统计特性,代数迭代求解欠定方程组,两者都可以引入正则项对重建图像进行再约束,进一步优化图像质量。 国外研究学者对DBT重建技术做出了卓有成效的探索,与国外的深入研究相比,我国对DBT的研究程度目前只停留在一些简单的介绍,或者国外文献翻译阶段,因此针对DBT成像技术尤其是成像算法展开一系列更深入的探索和研究意义重大。 DBT利用有限角度下的低剂量投影重建乳腺层面图像,既提高了图像质量,又没有显著增加乳腺的射线剂量,满足了公众对低射线剂量的要求。随着人们自我健康意识的提高,在CT重建领域,同样面临着既降低辐射剂量、又能获取高质量断层图像的挑战。采集稀疏角度投影数据是一种有效的降低辐射剂量的方式,如何利用稀疏投影实现优质CT重建目前也是各学术团队追踪研究的热点。 本文在充分研读和学习文献的基础上,首先介绍了DBT的硬件组成、DBT成像原理以及DBT图像重建中基础的SAA算法,ART (Algebra Reconstruction Technique, ART)算法和SART(Simultaneous Algebra Reconstruction Technique, SART)算法。然后实现了一种改进的三维数字乳腺体模,并仿真得到该体模有限角度的低剂量投影数据,为后续重建实验奠定了初步基础。同时将已有的FBP算法及其改进算法编程实现,验证了FBP算法的有效性和可行性。最后针对DBT重建和稀疏角度CT重建现有迭代算法的不足,各自改进并实现了一种新的重建算法。具体内容如下： (1)实现了一种仿真的三维数字乳腺体模,并模拟得到该体模有限角度投影数据。由于国内尚无批准的DBT系统进入临床应用,真实的投影数据难以获取,因此本文只能基于仿真的实验数据展开研究。但是由于乳腺不同于头部结构,它有其自身特定的组成特点,并且在DBT成像时需要被压迫板挤压成均匀展开的腺体,因此Sheep-Logan体模对DBT重建并不适用。为了解决这一问题,我们仿照Sheep-Logan体模,在Reiser等人的基础上改进了一种三维的数字乳腺体模。该体模综合考虑了乳腺的大小,密度分布以及病症等特点,有效的、高质量的模拟出了乳腺在DBT扫描时不可避免的胸壁组织,乳腺的主要成分脂肪组织和腺体组织,以及表征乳腺疾病特征的肿块和微小钙化等。对仿真的数字乳腺体模,利用前向投影算法,模拟有限角度的低剂量投影数据。前向投影算法中的几何结构设定为DBT的成像方式,即平面探测器保持静止,X线源绕乳腺上方某一固定支点旋转等间隔采样,利用X射线穿过体素的像素值叠加计算有限角度下仿真投影数据。 (2)研究了DBT成像中各类重建算法的理论基础,并实现了一种基于FBP算法及其改进算法的DBT成像算法。根据傅里叶中心切片定理,某一角度下采集到的二维投影的傅里叶变换,就等于该物体三维傅里叶空间该角度下的中心截面,因此DBT成像采集到的有限角度内的投影,就对应得到待重建乳腺傅里叶空间一个双锥形数据。由于傅里叶空间数据不完备,我们除了需要利用斜坡函数抑制径向负相关的采样频率造成的星状伪影,以及利用常用的窗函数修改重建图像中的噪声特性外,还需要针对傅里叶空间在纵轴方向的欠采样特点,增加控制层厚的滤波函数,通过调整傅里叶空间在纵轴方向采样完整点与信息缺失点的权重,改善纵轴频域跳跃性对应空域产生的干扰伪影。结合三种滤波函数,我们利用仿真投影数据对FBP算法编程实现,实验结果表明,FBP算法能够重建出物体的断层图像,而且通过对斜坡函数的改进,可以进一步改善图像对比度。 (3)改进并实现了一种基于选择性TpV正则化的DBT迭代算法。DBT代数迭代中的SART算法,以求解欠定方程组为理论基础,对于DBT欠采样特点,重建结果不唯一,而且在迭代过程中引起噪声放大。引入TpV (Total p Variation, TpV)正则项进一步约束后,改善了图像质量,但图像边缘往往出现过平滑或微小钙化被模糊。针对已有算法存在的问题,本文提出了一种基于选择性TpV正则化的重建算法。改进算法仍用投影理论计算值与实际测量值的误差作为数据保真项,改用选择性TpV作为正则项,选择性TpV根据图像每一像素点的梯度信息,自适应的选取正则化模型中决定平滑强弱的参数p,从而对图像不同区域进行不同尺度的正则化,实现平滑区域去噪处理以及边缘区域锐化效果。改进算法在ASD-POCS (Adaptive Steepest Descent-Projection Onto Convex Sets, ASD-POCS)算法框架下,迭代优化由数据保真项和正则项构成的目标函数,首先利用采集到的有限角投影数据经SART算法进行初步重建,从而获得满足数据一致性的中间图像,然后做非负性约束后再利用梯度下降算法对约束后的图像进行选择性TpV最小化,得到梯度最稀疏的优化重建图像。每一次迭代即包括一次SART算法和梯度下降算法,SART算法和梯度下降算法交替进行,直到满足某一收敛准则停止迭代。本文利用仿真体模的投影数据进行重建,重建图像验证了改进算法的优越性。结果表明,本文算法在去除噪声的同时保留了图像的边缘特性,而且实现了对乳腺中微小钙化的清晰显像,完成了DBT的优质重建。 (4)改进并实现了一种基于选择性全变差约束的稀疏角度CT快速迭代重建算法。Sidky等人提出的基于全变差(Total Variation, TV)约束的迭代算法,由于优质的重建效果,是稀疏角度CT重建中的经典算法,许多研究学者在此基础上做出了进一步改进。稀疏角度CT重建与有限角度的DBT重建同属于非完全投影数据重建图像的问题,鉴于选择性TpV正则项在改善DBT有限角重建问题时的有效性,本文改进了一种基于选择性TV约束的稀疏角度CT快速迭代重建算法。该算法改用选择性TV正则项代替TV约束,将正则化尺度与图像梯度相关联,根据图像像素所在的不同梯度区域,选择性的调整正则化模型中决定平滑强弱的参数p,从而在图像的不同区域进行不同尺度的正则化,由此实现局部信息局部调整。同时为了改善原算法中ART重建收敛速度慢的问题,本文借鉴迭代阈值收敛算法中的快速收敛技术,利用前两次迭代重建图像的线性组合作为下次迭代的初始图像,进一步加快收敛速度。本文利用两组Sheep-Logan体模的欠采样投影数据进行重建,实验结果表明,本文算法对于稀疏角度CT重建,不仅保留了图像的边缘特性,而且显著提高了迭代重建中的收敛速度,对于实际临床应用具有重要意义。 本文在DBT成像研究和稀疏角度CT重建方面都取得了一些初步成果,但仍然需要采用真实的临床数据对算法进行进一步的验证。此外,针对FBP算法设计更有效的滤波函数等,都将是我们下一步的重要工作。
【关键词】：数字乳腺三维断层合成摄影 稀疏角度CT FBP算法 迭代算法 选择性正则项 快速迭代技术
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R737.9;R730.44
【目录】：

• 摘要3-8
• ABSTRACT8-17
• 第一章 绪论17-21
• 1.1 引言17-18
• 1.2 本文的主要工作18-21
• 第二章 DBT成像的理论基础和实验准备21-27
• 2.1 DBT硬件组成21
• 2.2 DBT成像原理21-22
• 2.3 仿真乳腺体模及DBT投影数据22-27
• 第三章 DBT成像的重建算法27-44
• 3.1 基于SAA的重建算法27-32
• 3.2 基于傅里叶变换的重建算法32-42
• 3.3 基于迭代的重建算法42-44
• 第四章 基于选择性TpV正则化的DBT重建技术44-54
• 4.1 引言44
• 4.2 基于TpV正则项约束的DBT迭代算法44-45
• 4.3 基于选择性TpV正则项约束的DBT迭代算法45-53
• 4.4 小结53-54
• 第五章 基于选择性全变差约束的稀疏角度CT快速迭代重建技术54-66
• 5.1 引言54-55
• 5.2 TV算法55-56
• 5.3 本文算法56-65
• 5.4 小结65-66
• 第六章 总结与展望66-68
• 6.1 工作总结66-67
• 6.2 存在问题及后续展望67-68
• 参考文献68-73
• 攻读硕士学位期间完成的论文及取得的成果73-74
• 致谢74-76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 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

2 齐宏亮;周凌宏;徐圆;洪虹;卢文婷;甄鑫;;基于双边滤波迭代修正的CT欠投影ART重建[J];生物医学工程学杂志;2013年02期

3 叶兆祥;李弋;;数字乳腺断层摄影应用现状及展望[J];中国医疗器械信息;2010年10期

  本文关键词：数字乳腺三维断层合成摄影重建算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：328940