基于自适应NLM修正的CT重建算法-论文.pdf

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1、第35卷第4期核电子学与探测技术Vo1．35No．42015年4月NuclearElectronics&DetectionTechnologyApr．2015基于自适应NLM修正的CT重建算法陈梓嘉，齐宏亮，郭静钰，周凌宏(南方医科大学生物医学工程学院医疗仪器研究所，广州510515)摘要：针对稀疏角度CT图像重建问题，J．Huang等人提出了ART—NLM算法。该算法利用NLM对每次ART重建后的图像进行滤波去噪。虽然噪声抑制得到明显改善，但图像结构边缘模糊。论文在ART—NLM基础上改进NLM，通过自适应选取滤波参数及相似块的旋转变换，对待重建图像进行自

2、适应NLM滤波，以达到同时去除噪声和保护边缘的目的。Shepp—Logan体模仿真实验表明，与传统ART—NLM算法相比，新算法提高了重建图像质量，有效平衡了图像去噪和边缘保护。关键词：稀疏角度；CT图像；迭代重建；非局部平均；自适应滤波中图分类号：TP391．1文献标志码：A文章编号：0258-0934(2015)04-0369-04计算机断层成像(CT)是一种广泛应用于正则项可以进一步改善图像质量。其中，全变医学诊断领域的先进影像技术⋯。但是，传统差(rI'v)作为一种有效的正则化方法，利用稀疏的扫描方案使病人接触了过多的照射剂量，可角度下的投影数据即可

3、重建出较为满意的图能潜在地增加癌症的发病率。因此，在保证CT像，而非局部平均(NLM)滤波是一种优于图像重建质量的前提下，尽可能降低剂量已成Tv等经典方法的图像去噪声方法】。2011为目前国内外学者的研究热点。利用稀疏角度年J．Huang等人率先将传统NLM原型引入到下获取的投影数据进行CT图像重建是一种有CT图像迭代重建中，其重建结果优于Tv重效降低辐射剂量的方法。建】。随后，该团队在低剂量CT图像重建中稀疏角度下采集到的投影数据并不满足展开了研究。CT图像精确重建的奈奎斯特采样条件，直接采然而，在CT图像迭代重建过程中，ART—用传统的滤波反投影(FBP

4、)算法，会导致重建NLM算法对重建图像采用固定的滤波参数，其图像包含大量的条形伪影。然而，近些年发展滤波后的图像往往出现边缘模糊的现象。此起来的迭代重建算法，即使在投影数据不完全外，该算法利用待滤波像素点邻域(即相似块)的情况下也能重建出较好的图像。这得益于在与其它像素点邻域的灰度向量之间的欧氏距离迭代重建过程中融入正则化约束，选择合理的来衡量两像素之间的相似性J，并未考虑两个相似块可能结构相同但方向不同这一情况，因而不能较准确反映两个相似块的相似程度。针收稿日期：2015—02—02基金项目：国家自然科学基金(81301940、对以上不足，本项目提出了一种

5、自适应NLM算81428019)，广东战略性新兴产业(2011A081402003)法用于CT图像迭代重建。该算法利用待重建资助。图像中每个像素点的梯度及重建迭代次数，自作者简介：陈梓嘉(1991一)，女，广东揭阳人，在读硕适应确定每个像素点的滤波参数，对代数重建士生，主要从事CT图像重建研究。通信作者：周凌方法(AlgebraicReconstructionTechnique，ART)宏(1965一)，男，教授，Email：smart@smu．edu．cn。重建后的图像进行滤波修正，从而在去噪声的369同时保护图像边缘，并提高迭代收敛效率。同越大，平滑效果

6、越好，但同时图像的边缘结构也时，该算法在不同相似块的相似性比较中引入会被钝化，因此选择合理的h值尤为重要。旋转变换，充分考虑了相似块的结构方向特性。2．2『LM算法在CT成像中的应用仿真实验表明，本文提出的方法相比于传统的鉴于NLM算法在图像去噪声领域的突出ART—NLM算法，具有更优的图像质量。表现，J．Huang等人率先将其应用于稀疏角度CT图像迭代重建J，重建过程采用两相式重建1成像模型策略：首先对稀疏角度下采集到的投影数据采CT成像数学模型可用以下离散线性系统用ART算法进行重建，并对重建后的图像进行表示：非负性约束；再利用NLM算法对上述非负性约P

7、=Ax(1)束后的重建图像进行滤波，改善图像质量。式中：p为投影数据，可表示为P=[P，P：，但该算法仍存在不足：对整幅图像使用一⋯个固定的滤波参数h，难以同时在去噪声和保，Pr，为探测器在不同方向上探测到的边缘两方面达到平衡，而且，随着重建迭代次数投影数据总数；为待重建的图像向量，可表示为=[。，，⋯，，N是重建图像的像素总的增加，应该考虑参数h逐渐减小，从而有效恢复图像细节；另外，在计算两个相似块的相似陛数；A为系统矩阵，大小等于Ⅳ，A为矩阵A时，并未考虑它们可能结构相同但方向不同这中任一元素，它表示第i条射线穿过第_『个像素的长度。一情况，从而不能较准

8、确反映两个相似块的相对式(1)可采用ART、SART