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基于神经辐射场的稀疏角度CT重建

基于神经辐射场的稀疏角度CT重建

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作者：赵冬杰重庆理工大学

学位级别：硕士

计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)作为医学影像学领域的前沿科技手段,通过利用X射线穿透物体并在多个角度进行探测,测量X射线在人体内部的吸收情况,从而获取人体组织的断层影像,对于诊断各类疾病具有重要意义。然而,频繁的C... 详细信息

计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)作为医学影像学领域的前沿科技手段,通过利用X射线穿透物体并在多个角度进行探测,测量X射线在人体内部的吸收情况,从而获取人体组织的断层影像,对于诊断各类疾病具有重要意义。然而,频繁的CT扫描所导致的高水平辐射暴露可能增加患者罹患癌症的风险。因此,减少CT成像过程中的辐射暴露已成为当前亟待解决的问题。目前,降低CT辐射剂量的方法多种多样。其中,稀疏角度CT技术作为一种新颖的技术路径,致力于在确保图像质量的同时,通过减少X射线扫描所需的投影数据量,进而有效地降低对患者的辐射剂量。然而,由于稀疏角度下投影数据的不完备性,传统重建算法的重建结果常出现严重的条状伪影及噪声。深度学习技术的不断发展,为提升CT重建质量提供了新的思路。但是,现有的深度学习算法通常依赖大量数据,在医学领域较难提供。针对以上问题,本文的主要工作内容如下:(1)针对CT领域数据获取困难、构建全面数据集极具挑战,以及训练神经辐射场耗时过长等问题,本文提出了一种基于神经辐射场和三平面表示的稀疏角度CT重建算法。该算法以神经辐射场为框架,仅需利用自身的投影数据即可完成实验。具体而言,算法首先对X射线源围绕物体旋转并发射的射线进行均匀采样。接着,利用三平面表示对采样点进行位置编码,以有效提取特征。随后,通过MLP网络预测衰减系数。根据衰减系数,使用体渲染技术合成CT投影。最终通过体素网格将图像重建,实现了在较少投影数据(20个投影)条件下的较快速度CT重建。在公开的临床数据集上验证了本文提出的算法的有效性。实验结果表明,在较少的投影数据条件下,该算法能够显著降低伪影和噪声,是一种可行且有效的方法。(2)针对重建图像中噪声较多、缺失细节等问题,本文提出一种基于自注意力的新合成投影改进算法,通过不同大小窗口的非重叠块对原始三平面表示执行自注意力卷积,从而生成多频段的三平面表示,以便更全面地提取采样点的特征。其次,算法利用新合成的投影视角与原始投影视角共同作为输入,对投影视角进行扩充,以增强重建过程中的信息丰富度。此外,算法在网络中加入了去模糊模块,通过优化采样,使新合成的投影在输入后更加清晰,进而提升重建结果的质量。实验结果表明,该算法能够进一步抑制重建图像中的伪影和去除噪声,同时能够较好的保留图像的细节。

关键词： CT重建神经辐射场三平面表示自注意力新合成投影

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