反向直线扫描ct图像重建算法研究

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1、反向直线扫描CT图像重建算法研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名:薛红指导教师:曾理教授专业:运筹学与控制论学科门类:理学重庆大学数学与统计学院二O一六年四月StudyonImageReconstructionAlgorithmsForReverseTranslationBasedTomographyAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofScienceByXueHongSupervisedby

2、Prof.ZengLiSpecialty:OperationsresearchandcontroltheoryCollegeofMathematicsandStatisticsofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要计算机断层成像技术(ComputedTomography,CT)自20世纪70年代以来,已成为医学诊断影像学的关键技术之一。由于现有的医用CT设备价格昂贵且不易移动,大多应用于发达国家或者发展中国家的大型医疗机构,而小型医疗机构却难以具备。因此,基于现有

3、的CT成像方法,研究适用于新型CT技术的成像方法,为开发可移动,结构简单以及低成本的新型CT成像系统做好前期准备具有实际意义。2014年,美国Resselaer理工大学的王革教授和中国重庆大学的刘丰林教授,提出了射线源和探测器反向平行移动的CT扫描方法(简称反向直线扫描CT)。该CT扫描技术没有采用传统CT系统的滑环部件,具有成本低、结构简单、可移动的特点。相较于直线锥束CT扫描(射线源和探测器同步平移的扫描方式),该扫描方法具有更大的扫描角度范围。本文受反向直线扫描CT的启发,研究了反向直线扫描方式下的CT图像重建算法,模拟实验验证了将所研究的算法

4、应用于反向直线扫描CT方案的可行性和有效性。主要研究工作如下:首先,本文研究了扇形束反向直线扫描CT的滤波反投影(FilteredBack-Projection,FBP)重建算法。由于一次反向直线扫描(1T)只能获得180度内的部分投影数据,本文采取相隔90度的2次正交扫描(2T)和360度范围内的3次等间隔扫描(3T)。模拟实验表明,采用3次(3T)反向直线扫描重建图像的质量较2次(2T)反向直线扫描理想,并通过图像剖面灰度直方图验证了3T扫描重建图像的质量与180度圆周扇形束扫描重建图像具有可比性。其次,迭代图像重建算法能够利用较少的投影数据重建

5、出较高质量的图像,已成为当前研究的热点并得到广泛应用。因此本文将基于全变差极小化(TotalVariationMinimization,TVM)的迭代重建算法应用于扇形束反向直线扫描CT图像重建,同时也将该算法应用于反向直线扫描内CT图像重建。模拟实验表明,TVM迭代重建算法能显著改善重建图像的质量。最后,在扇形束反向直线扫描CT图像重建算法的基础上,本文将TVM重建算法及带滑坡修正的TVM(SlideCorrected-TVM,SC-TVM)重建算法应用于锥形束反向直线扫描CT,模拟实验验证了该算法的有效性。关键词:反向直线扫描CT,图像重建算法,

6、滤波反投影,全变差极小化,迭代重建I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTComputedTomography(CT)hasbeenoneofthekeytechnologiesinmedicaldiagnosissincethe1970s.TheexistingmedicalCTequipmentareexpensiveanddifficulttomoveduetotheirCTsystem.Mostofthemhavebeenappliedtothemajormedicalinstitutionsofthedevelopedordevelo

7、pingcountries,however,itishardlyaccessibleforthesmallmedicalinstitutions.Therefore,itissignificantandurgenttodeveloptheimagereconstructionalgorithmsbasedontheextantCT,applicableforthenewCTsystem,whichhassimplestructure,lowcostandhighmobility.In2014,anovelCTscanningmethod,whichi

8、sbasedonthereversetranslationofthetube/detectors(rever

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