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基于投影域生成模型的稀疏角CT重建研究

基于投影域生成模型的稀疏角CT重建研究

作者：管兵南昌大学

学位级别：硕士

计算机断层扫描(Computed tomography,CT)检查中的X射线会对患者造成辐射伤害,但可以通过减少投影角度的方式显著降低检查过程受到的总的辐射剂量。直接减少投影角度通常会导致重建的图像出现严重的混叠伪影,为了解决减少投影角度造成... 详细信息

计算机断层扫描(Computed tomography,CT)检查中的X射线会对患者造成辐射伤害,但可以通过减少投影角度的方式显著降低检查过程受到的总的辐射剂量。直接减少投影角度通常会导致重建的图像出现严重的混叠伪影,为了解决减少投影角度造成的成像伪影,学者们提出了各种不同的重建方法,其中有基于深度学习的重建方法。以往使用深度学习方法进行稀疏角度CT重建需要稀疏角度/全角度CT图像对以监督学习的方式训练网络。当投影角度数量发生变化时,为了保持重建质量,基于有监督的深度学习重建方法需要使用对应的新的投影角度/全角度CT图像对重新训练网络。为了缓解这一限制,本文提出了一种完全无监督的基于投影域分数匹配的生成模型用于稀疏角度CT重建任务。通过应用通道复制策略,在训练和重建过程中,对样本注入不相关噪声,提升了训练分数估计的准确性和重建性能。最后本文在多个相关CT数据集上对所提出的方法进行定性和定量比较评价,其实验结果表明,本方法取得了与有监督方法相当或更好的性能。本研究的主要工作如下:(1)设计一个基于投影域高维张量的分数匹配生成模型。在训练过程中,通过通道复制策略,将原始投影数据经通道变换映射为高维张量以提高基于分数匹配生成模型对分数估计的准确性,之后利用多尺度噪声对所构建的高维数据进行扰动以估计其概率分布密度的梯度。在投影生成阶段,通过逆随机微分方程求解器和数据一致性约束进行保真项和先验项的交替更新,以确保最优解。(2)提出了通道复制策略用于构建高维投影域张量,提高了分数匹配的准确性,并且在稀疏角CT重建应用中取得了良好表现,同时也缓解了生成模型在处理复杂数据分布数据时表示能力不足的问题。

关键词：稀疏角度CT 投影域生成模型基于分数的扩散模型

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工程图投影域逻辑关联关系模型研究

科学技术与工程 2013年第27期21卷 8183-8187页

作者：成彬樊锡鹏王蕊张树生西安建筑科技大学理学院西安710055 西安建筑科技大学机电学院西安710055 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室西安710072

以投影视图模型理论为基础,通过对矢量工程图图元信息的智能化处理,依据各投影视图蕴涵的内在关联机理及工程图表达产品设计信息的规律,提出了投影域的概念并对其进行技术获取。根据工程图的投影规律和表达规则,研究了投影域间的逻辑关... 详细信息

以投影视图模型理论为基础,通过对矢量工程图图元信息的智能化处理,依据各投影视图蕴涵的内在关联机理及工程图表达产品设计信息的规律,提出了投影域的概念并对其进行技术获取。根据工程图的投影规律和表达规则,研究了投影域间的逻辑关联关系。以投影域之间的逻辑关联关系为基础,给出了逻辑关系的判别算子;并研究了投影域逻辑关系获取算法。通过对投影域关联关系的获取,以投影域逻辑关联关系模型为基础,达到对工程图的检索评价。

关键词：工程图矢量图投影域关系模型逻辑关联

基于教师-学生网络的低剂量投影域PET图像重建方法研究

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基于教师-学生网络的低剂量投影域PET图像重建方法研究

作者：冯秋鹏浙江大学

学位级别：硕士

正电子发射断层成像技术（Positron Emission Tomography,PET）是核医学领域最领先的无创体外成像技术。它通过往人体内注射放射性示踪剂药物,实现对人体体内器官和组织新陈代谢的成像。在传统的PET成像中,为了获得较好的成像效果,获取... 详细信息

正电子发射断层成像技术（Positron Emission Tomography,PET）是核医学领域最领先的无创体外成像技术。它通过往人体内注射放射性示踪剂药物,实现对人体体内器官和组织新陈代谢的成像。在传统的PET成像中,为了获得较好的成像效果,获取数据时通常需要较高的光子计数率。而高的光子计数率,往往意味着扫描时间的增加或是放射性示踪剂剂量的增加。能否在低计数下,获得高质量图像成为挑战。针对低剂量PET图像的重建问题,之前的研究工作大多集中在投影域的预处理,图像域的后处理以及对重建算法添加先验的约束项等。但这些解决方案都未能充分利用投影域与图像域两个域空间之间的关系进行相互监督,从而导致最终的重建质量不高。本文利用教师-学生深度学习网络,将投影域去噪与PET图像重建任务联系起来,实现了从低剂量投影域数据直接进行PET图像重建的端到端模型。对于投影域的去噪算法,考虑到投影域数据的特殊性,本文提出空间注意力机制的投影域双边金字塔卷积去噪算法。而在图像重建过程,本文通过教师-学生网络将投影域去噪与图像域重建相联系,实现了两个模块的相互监督,相互促进。最后,本文利用仿真数据和临床病人数据对提出的算法进行验证,均取得了较为理想的结果。希望本文的工作可以为低剂量PET图像重建提供新的解决思路。

关键词：低剂量 PET图像重建投影域深度学习

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基于模糊数学的低剂量CT投影域降噪算法

测试技术学报 2011年第6期25卷 477-482页

作者：高志凌刘祎桂志国中北大学电子测试技术国家重点实验室山西太原030051

因高剂量CT对人体的损害较大,低剂量CT近年来已成为临床医学的一个热点,然而CT剂量的降低引起重建图像质量下降.为了解决低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,本文根据低剂量CT投影的噪声特性,在原惩罚加权最小二乘降噪算法(PWLS)基础... 详细信息

因高剂量CT对人体的损害较大,低剂量CT近年来已成为临床医学的一个热点,然而CT剂量的降低引起重建图像质量下降.为了解决低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,本文根据低剂量CT投影的噪声特性,在原惩罚加权最小二乘降噪算法(PWLS)基础上,提出一种改进的基于模糊数学的惩罚加权最小二乘降噪算法.该算法采用统计建模的方法,将模糊数学的理论引入投影域惩罚加权最小二乘降噪算法中,利用隶属度函数改变权值.实验结果表明:改进的投影域惩罚加权最小二乘法降低了重建图像的噪声,同时有效地保护了重建图像的细节与边缘.

关键词：低剂量CT 投影域惩罚加权最小二乘法去噪隶属度函数

基于双域迭代残差网络的双能CT图像材料分解研究

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现代电子技术 2024年第9期47卷 78-81页

作者：智东晓陈平中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室山西太原030051

针对在图像域将深度学习与迭代重建算法结合的深度迭代残差网络分解得到的材料图像受到噪声和伪影的影响,提出将迭代残差网络扩展到双域,即基于双域迭代残差网络的双能CT图像材料分解方法。该方法集成了两个并行交互的子网络CNN,同时在... 详细信息

针对在图像域将深度学习与迭代重建算法结合的深度迭代残差网络分解得到的材料图像受到噪声和伪影的影响,提出将迭代残差网络扩展到双域,即基于双域迭代残差网络的双能CT图像材料分解方法。该方法集成了两个并行交互的子网络CNN,同时在图像域和投影域进行材料分解操作,通过CNN直接向该网络提供投影数据,在不同域之间进行信息传递和融合,使用CNN丰富双域模型的数据保真度。实验结果表明,双域迭代残差网络相比于只在图像域进行材料分解能够更好地抑制噪声和伪影,提高图像质量和分解精度,做到细节保护。

关键词：双能CT 图像域投影域双域迭代残差网络材料分解噪声抑制

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人工智能在医学CT图像重建中的研究进展

太原理工大学学报 2023年第1期54卷 1-16页

作者：李青李润睿强彦成煜斌王涛太原理工大学信息与计算机学院太原030024

计算机断层扫描成像(CT)是临床医学中广泛使用的一种医学图像,它可以清晰地可视化人体内部精细结构细节。在临床操作中,为防止患者暴露在高辐射X射线束下引起组织受损,通常最小化X射线以获得CT图像,但会导致成像质量严重下降。为解决上... 详细信息

计算机断层扫描成像(CT)是临床医学中广泛使用的一种医学图像,它可以清晰地可视化人体内部精细结构细节。在临床操作中,为防止患者暴露在高辐射X射线束下引起组织受损,通常最小化X射线以获得CT图像,但会导致成像质量严重下降。为解决上述矛盾,如何重建出符合临床需求的CT图像是国内外研究者广泛关注的、具有挑战性的难点问题。随着人工智能领域深度学习技术的蓬勃发展,在大数据驱动下,利用深度学习技术来提升CT重建质量成为当前研究热点。本文分析了CT图像重建机理;总结了现有重建模型并梳理了重建方法的优劣势,根据深度学习方法的成像过程,将现有方法分为4大类,并依次介绍4类方法的基本思想,总结了重建方法优缺点;归纳了目前公开的公共数据集以及增加训练样本方法,并对损失函数的多样性进行对比分析;讨论了该新兴领域目前仍然存在的问题,展望了后续研究中需要解决的关键问题,以便于相关研究人员了解CT重建领域的研究现状,促进该领域的长足发展。

关键词：人工智能计算机断层扫描图像重建深度学习投影域图像域双域网络

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基于能谱CT的材料分解方法研究

基于能谱CT的材料分解方法研究

作者：邸云霞中北大学

学位级别：硕士

随着光子计数探测技术的快速发展,X射线多能谱计算机断层成像(Computed Tomography,CT)成像技术已经成为CT成像领域的研究热点。基于光子计数探测器的能谱CT系统可以在一次扫描中同时获得多个能量通道的投影数据,在材料分解、组织表征... 详细信息

随着光子计数探测技术的快速发展,X射线多能谱计算机断层成像(Computed Tomography,CT)成像技术已经成为CT成像领域的研究热点。基于光子计数探测器的能谱CT系统可以在一次扫描中同时获得多个能量通道的投影数据,在材料分解、组织表征等应用中具有巨大的潜力。本文基于光子计数探测器的能谱CT系统,对材料分解算法进行研究。主要的研究工作如下:(1)基于主成分分析对多能谱CT图像进行分析。利用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)对能谱CT投影域和图像域数据进行分析,同时,提出双域滤波与像素值平方相结合的方法,用于去除主成分图像中的背景噪声,并对图像域主成分图像与投影域主成分重建图像做了系统比较,然后对所选取的主成分图像进行彩色融合,得到投影域与图像域物质的彩色表征图像。实验结果表明,相较于在图像域进行PCA,在投影域进行PCA的图像细节更加明显,对物质识别也更准确。(2)提出了基于特定材料正则项与广义全变分相结合(Specific Regularization and Total Generalized Variation,SRTGV)的投影域材料分解算法。该算法并行分解多种材料,对每种材料采用特定的正则项,可以提高每种材料的分解精度,加入广义全变分(Total Generalized Variation,TGV)正则项,不仅可以减少噪声对材料分解的影响,还可以保护图像的边缘。实验结果表明,相较于最小二乘算法(Least Squares,LS)和基于特定材料正则项(Specific Regularization,SR)的分解方法,本文所提出的材料分解方法分解精度更高,且图像更清晰。

关键词：能谱CT 材料分解投影域主成分分析广义全变分

基于主成分分析的多能谱CT图像分析方法研究

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CT理论与应用研究（中英文） 2022年第6期31卷 749-760页

作者：邸云霞孔慧华牛晓伟中北大学数学学院太原030051 信息探测与处理山西省重点实验室太原030051

基于光子计数探测器的能谱CT,可以同时采集多个能谱通道的投影数据,并获得相应能量范围内物质的吸收特征,可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术,可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图... 详细信息

基于光子计数探测器的能谱CT,可以同时采集多个能谱通道的投影数据,并获得相应能量范围内物质的吸收特征,可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术,可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析,并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响,提高能谱CT图像的彩色表征性能,提出双域滤波与像素值平方相结合的方法,用于含噪声的主成分图像去噪,然后将所选取的主成分图像映射到RGB颜色通道。实验结果表明,无论是在投影域还是图像域进行主成分分析,都可以获取清晰的CT图像,识别出物质的不同成分。相较于在图像域的主成分分析方法,在投影域进行主成分分析能够保留物质的更多细节,获取更清晰的彩色CT图像。

关键词：能谱CT 主成分分析物质识别投影域图像域

基于统计特性的小波噪声抑制在低剂量CT中的应用

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中国图象图形学报 2008年第5期13卷 876-881页

作者：王东明卢虹冰张军英刘欣第四军医大学计算机应用教研室西安710032 西安电子科技大学计算机系西安710072

较高的照射剂量限制了X线断层成像(computed tomography,CT)技术在筛查及体检中的应用,目前临床常采用降低剂量的解决方案,但CT图像质量亦有明显下降。为提高低剂量CT的重建质量,提出了一种基于投影数据统计特性的小波去噪算法。通过分... 详细信息

较高的照射剂量限制了X线断层成像(computed tomography,CT)技术在筛查及体检中的应用,目前临床常采用降低剂量的解决方案,但CT图像质量亦有明显下降。为提高低剂量CT的重建质量,提出了一种基于投影数据统计特性的小波去噪算法。通过分析低剂量投影数据的噪声特性,发现在投影域其噪声均值和方差接近非线性高斯分布,根据非平稳噪声在平稳小波域中的性质,结合贝叶斯估计方法对小波系数进行基于最小均方误差的自适应滤波,实现了图像信噪分离的目的。滤波完成后,采用常规滤波反投影(FBP)法重建CT图像。较传统算法,该方法具有较高的信噪比,实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,且较好地保留图像细节。

关键词： X线断层成像投影域图像去噪小波变换贝叶斯估计