低剂量自适应CT重建

发布时间：2017-09-21 22:28

  本文关键词：低剂量自适应CT重建

  更多相关文章： CT 重建 自适应 无参考图像 低剂量

【摘要】：计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)是现代临床医疗影像学诊断的常用手段。它的工作原理是:根据人体不同组织器官对X射线的穿透性不同这个特点,用探测器接收穿透人体的X射线并传送至终端,经过重建得到人体内部横截面或者三维图像,从而诊断相应的疾病。与其它诊断手段如核磁、PET等相比,它有着高分辨率,扫描周期短等特点,多用于骨骼、脏器、颅脑和肺部等部位的检测。图像重建是CT的核心部分,重建图像质量的好坏关系到医生的诊断结果。为了得到更加准确的结果,人们往往选择加大X射线照射剂量来提高图像的分辨率。但是,X射线的照射对于人体来说是有伤害的,其放射性会造成一定量正常细胞的死亡,还会提高细胞癌变的可能性。因此,CT技术正在朝着低剂量高质量的方向发展,在不影响医生诊断的前提下尽可能减少人的伤害。在临床上,通常使用降低管电流的方法来降低剂量。但是管电流的降低会造成CT图像出现伪影,这种带有伪影的重建图像有可能造成医生的误诊,因此提高重建图像的质量是一大难点。另一方面,如何定量地控制每次CT的剂量也是一个难点,现在医院中对于剂量的把握通常凭借医生本人的经验判断,为了确保图像的清晰度,往往会比真实需要的剂量值高一些,而且不同的医生会有不同的判断,主观色彩较强,很难形成标准。本文先对现有的重建算法进行改进,将TV与ART算法更好地结合在一起,提高了稀疏角度下重建图像的质量。然后融入自适应原理,提出自适应的低剂量CT重建算法:从少量的投影角度开始,逐渐增加投影角度,并且不断地判断其重建图像是否符合我们的诊断标准,直到符合标准为止。这样,我们就可以达到在不影响诊断质量的前提下使用最少的投影角度,从而减少放射剂量。换句话来讲,就是在投影角度从少到多的不断增加过程中,系统自动地对重建图像进行质量评价,达到要求时即停止投影角度的增加。为了验证该算法的可行性,使用了模型进行实验,实验结果表明该算法可以达到减少辐射剂量的目标。
【关键词】：CT 重建 自适应 无参考图像 低剂量
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R814;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 CT的发展与应用10-12
• 1.2 课题的研究背景及意义12-14
• 1.3 国内外研究现状14-15
• 1.3.1 低剂量CT的临床应用14-15
• 1.3.2 低剂量CT的算法改进15
• 1.4 本文研究内容及论文结构15-17
• 第2章 CT成像与重建原理17-30
• 2.1 CT的硬件系统17-18
• 2.2 CT的投影原理18-19
• 2.3 CT的重建19-24
• 2.3.1 坐标旋转20
• 2.3.2 RADON变换20-22
• 2.3.3 中心切片定理22
• 2.3.4 解析重建算法22-23
• 2.3.5 迭代重建算法23-24
• 2.4 ART重建算法24-27
• 2.5 TV算法27-30
• 第3章 自适应原理30-36
• 3.1 反馈原理30-31
• 3.2 自适应原理与应用31-34
• 3.2.1 自适应滤波31-33
• 3.2.2 自适应阈值33-34
• 3.3 自适应的CT重建34-36
• 第4章 图像质量评价36-46
• 4.1 全参考算法36-37
• 4.2 半参考算法37-38
• 4.3 无参考算法38-46
• 4.3.1 图像熵39-40
• 4.3.2 能量梯度函数40-41
• 4.3.3 目标区域的均匀度41-45
• 4.3.4 图像二次投影与真实投影的差值45-46
• 第5章 低剂量自适应CT重建46-68
• 5.1 改进的ART-TV算法46-49
• 5.2 低剂量自适应CT重建49-67
• 5.2.1 头部模型模拟实验51-57
• 5.2.2 乳房模型模拟实验57-62
• 5.2.3 带噪声的头部模型模拟实验62-67
• 5.3 结果总结67-68
• 结论68-70
• 参考文献70-74
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单74-75
• 致谢75

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1 赵冰洁;低剂量自适应CT重建[D];北京理工大学;2016年

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