基于改进全变分的能谱CT重建算法研究

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能谱计算机断层扫描(Spectral CT)在数据采集时能够区分光子能量,并获得多个能量通道下的投影。由于大多数光子计数探测器只能承受有限的计数率,且单个能量通道只包含了总光子数的一小部分,所以多通道投影通常含有较大的噪声。研究人员提出了各种能够抑制能谱CT噪声的算法,其中基于压缩感知的全变分作为最广泛应用于CT图像重建的算法之一,能够较好地保护图像的边缘,但是重建图像中会出现块状伪影或阶梯状伪边缘等问题。针对这些问题,本文主要研究工作如下:(1)提出了基于软阈值滤波的方向全变分(directional total variational,DTV)模型,该算法从多个方向计算图像的TV,并通过软阈值滤波的方法对DTV进行求解,提高了TV算法的有效性。简单模型的仿真实验以及临床小鼠的实际实验验证了算法的有效性。(2)提出了基于先验图像约束压缩感知(prior image constrained compressed sensing,PICCS)的非局部总广义全变分(total generalized variation,TGV)重建算法。该算法结合了可以逼近任意阶函数的TGV,非局部均值算法的思想以及不同能谱通道下重建图像的相关性,将高质量全能谱重建图像作为先验图像指导能谱CT重建。实验结果表明,所提算法在抑制噪声的同时能够有效复原图像细节及边缘信息,且收敛速度较快。
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