X射线CT图像重建中几个关键问题的研究

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计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)是一种无损地获取被检测物体内部信息的检测方法,因其分辨率高,无损、三维可视化等优点已被广泛应用于医疗、航空、生物、工业无损检测等诸多领域,尤其广泛应用于生物医学领域。CT成像的核心技术是图像重建系统,所以重建模型和算法的设计是高性能CT设备研发的关键。工程中常存在对大尺寸物体的扫描重建,以及对有限扫描角度内获得的投影数据的重建,这时传统的重建算法不能精确重建出物体,为了弥补传统重建算法在大尺寸物体重建与有限角重建中的不足,本文研究了多源CT成像算法以及基于深度学习的有限角CT成像算法,具体的研究内容如下:第一,对于大尺寸物体的扫描检测,由一个射线源和一组线阵探测器组成的传统CT扫描模式难以将物体完全覆盖,采集不到完整的投影数据,得到的投影数据是截断的。而多源CT,由多组射线源和多组线阵探测器组成,能够突破传统CT时间分辨率的局限,不仅对动态物体(例如心脏)的成像,而且对大尺寸物体的成像都具有独特的技术优势。在本文中,我们设计具有两个不同扫描半径的三源圆轨迹扫描模式,并且基于该扫描模式和获得的三组截断的投影数据推导出全扫描和短扫描的理论上的精确重建算法。本文提出的算法是基于滤波反投影(Filtering-Back-Projection,FBP)算法的思想,不需要数据重排,重建精度高,速度快,适合用并行算法对其加速。数值仿真结果验证了该算法的正确性和有效性。第二,目前商业工业CT设备中仍使用经典的FBP重建算法,该算法要求采集的投影数据是完备的,但是在实际的扫描过程中,受X射线辐射剂量、被扫描物体的大小和形状以及扫描环境等因素的限制,只能在有限的角度内对物体进行扫描,因此得到的投影数据是不完备的。当获得的投影数据不满足Tuy-Smith完备性条件时,采用FBP算法重建得到的图像会存在严重的滑坡伪影。近年来各种深度学习算法如卷积神经网络在图像认知领域表现非凡,能对图像进行很好的特征提取。基于深度学习算法思想,在本文提出一种基于Resnet和Deconvolution相结合的有限角CT图像重建算法。Resnet对输入的图像进行特征提取,Deconvolution对提取出的特征进行恢复。训练得到的网络能够将一个带有伪影的图像转换成一个高质量的图像。数值实验表明该方法能有效减少滑坡伪影并且能够有效保留图像的结构特征。
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