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基于迭代残差网络的图像域双能CT材料分解方法研究

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基于迭代残差网络的图像域双能CT材料分解方法研究

作者：王冲旭中北大学

学位级别：硕士

双能CT(Dual-energy,DECT)广泛的应用于医学成像、公共安全和工业无损检测等领域,具有重要应用潜力和研究价值。双能CT技术可以利用两种不同的光谱获得额外的诊断信息,不仅可以分解特定材料的图像,还能得到关于被成像物体原子序数和电... 详细信息

双能CT(Dual-energy,DECT)广泛的应用于医学成像、公共安全和工业无损检测等领域,具有重要应用潜力和研究价值。双能CT技术可以利用两种不同的光谱获得额外的诊断信息,不仅可以分解特定材料的图像,还能得到关于被成像物体原子序数和电子密度的分布图。然而若对双能重建图像直接求逆分解易引起噪声放大,使材料组分难以精确识别。基于正则项的统计迭代分解类算法可以有效的抑制噪声和伪影,但是存在参数众多,难以自适应优化;先验信息不充分,无法获得统一框架下的正则项;图像平滑,导致图像细节损失等问题。针对这些问题,本文基于变分正则化模型,引入深度学习技术,将传统迭代分解模型和神经网络结合,对双能CT图像域物质分解方法进行研究。为提高双能CT物质分解的精度,本文首先介绍了经典的正则化理论,并采用变分正则化策略,建立了包含符合数据完整性条件的数据保真项和基于专家学习的正则项的惩罚最小二乘目标函数。然后采用梯度下降法对目标函数求解,将梯度展开式中的正则项部分用堆叠的卷积神经网络替代,设计了一个深度迭代残差网络。其中的残差结构和堆叠的卷积神经网络充分提取不同基材料图像中的先验信息,并将其用于分解中,在噪声抑制和图像细节保存上提供良好的平衡。此外,针对不同基材料图像之间存在的共性和相互依赖性,本文还设计了基于交叉材料迭代残差网络,并设计了包含L损失、边缘损失和均方差损失的混合损失函数进一步提高先验项对基材料图像边缘和组织细节的约束能力。最后,实验结果表明本文方法对医学诊断应用中的双能CT材料分解具有参考价值。

关键词：双能CT 材料分解残差网络正则化

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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

CNN能谱CT材料分解算法与螺旋相衬CT重建研究

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CNN能谱CT材料分解算法与螺旋相衬CT重建研究

作者：陈正扬清华大学

学位级别：硕士

计算机断层成像(CT)是人类在20世纪最重要的医学影像技术突破之一。在CT提出之初就有了能谱CT的设想,即对不同能区的X射线分别成像。光子计数探测器通过设置不同的能量比较阈值,可以对入射X光子按多个能区分别计数采集,具有较高的能量... 详细信息

计算机断层成像(CT)是人类在20世纪最重要的医学影像技术突破之一。在CT提出之初就有了能谱CT的设想,即对不同能区的X射线分别成像。光子计数探测器通过设置不同的能量比较阈值,可以对入射X光子按多个能区分别计数采集,具有较高的能量分辨率,以及很好的抗电子学噪声的能力,是目前能谱CT研究的重要方向,并且在能谱CT多材料分解、相衬CT降噪等方面取得很大进展。能谱CT材料分解包括投影域分解、图像域分解及迭代重建分解,多能谱CT材料分解经常采用图像域分解的方法,这也是本论文的研究重点。图像域材料分解方法利用能谱CT重建得到的各能区图像分解得到各种基材料的分布图像。图像域材料分解的物理模型虽然比较清晰,但是在很多情况下,能谱CT重建图像不可避免的存在各种噪声、硬化、散射、环状伪影等,使得材料分解方程组高度病态,传统算法难以获得较好的分解效果。近年来,关于深度学习的研究取得了令人瞩目的进展,在许多领域均取得了超越传统方法的效果。针对光子计数探测器能区数量多的优势,本文将深度学习引入材料分解中,设计了一种基于卷积神经网络的材料分解法。并且在仿真实验和真实实验中,卷积神经网络材料分解算法的误差要比传统图像域材料分解算法小一至两个数量级。相衬CT成像和传统透射衰减CT成像具有很大的互补性,实验表明:软组织对X射线的相位改变幅度要比振幅改变幅度高三个数量级,因此,软组织相衬成像可以获得更高的图像对比度。使用普通X光机和光栅技术是当前相衬CT成像研究的主流,经过光栅衰减,到达探测器的X光子通量大大减小,天然的适合光子计数探测器;并且,由于光子计数探测器的低噪声特性可以大大提高现有相衬CT图像质量。本论文针对锥束螺旋相衬CT,利用“最近射线”,将一步曝光法提取相位信息推广到三维锥束螺旋CT成像中,实现了这通过一次螺旋CT扫描即可得到三维相衬CT图像,并设计了仿真实验进行了方法验证。

关键词：计算机断层扫描材料分解深度学习螺旋相衬CT 光栅干涉仪

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基于图像域的能谱CT材料分解算法研究

基于图像域的能谱CT材料分解算法研究

作者：冯建重庆大学

学位级别：硕士

X射线CT利用X射线穿过物体后造成的衰减差异信息可重构出反映被测物体内部结构的灰度图像。传统XCT存在分辨力低、无法进行材料鉴别与分解等不足。能谱CT技术通过光子计数探测器(PCD)可以一次获取被测物体在多个不同能量段下的投影数据... 详细信息

X射线CT利用X射线穿过物体后造成的衰减差异信息可重构出反映被测物体内部结构的灰度图像。传统XCT存在分辨力低、无法进行材料鉴别与分解等不足。能谱CT技术通过光子计数探测器(PCD)可以一次获取被测物体在多个不同能量段下的投影数据,具有分辨力高、组织对比度高、辐射剂量低和能进行材料鉴别和分解等优点。材料分解是能谱CT重要应用方向,如何提高材料分解精度是目前能谱CT研究热点之一。论文研究了基于图像域的能谱CT材料分解算法,提出一种基于多约束优化的材料分解模型,通过仿真数据和临床小老鼠数据实验进行验证。主要工作如下:(1)研究了利用传统重建算法重建CT图像,用最基本的直接分解法(DI)进行仿真和实际数据的材料分解实验,发现其结果存在分解精度低、噪声大、细节不清晰等问题;(2)为克服DI方法的缺陷,结合正则化理论思想,研究了基于总变分的材料分解模型(TVMD),详细推导了求解过程并进行仿真和临床小老鼠数据的材料分解实验。对比DI,TVMD一定程度上提高了分解图像质量和分解精度,噪声在一定程度被抑制;(3)为进一步提高材料分解精度和图像细节,克服二阶模型的局限性,研究了结合ROF模型(TV)与四阶LLT模型的材料分解模型(ROF-LLTMD),详细推导了求解过程并进行分解实验。结果表明,ROF-LLTMD能得到较高精度的材料分解图像,图像噪声得到较明显抑制,图像更加清晰,但造影剂溶液分解精度仍然较低;(4)为提高造影剂溶液分解精度,提高整体图像质量,提出了基于非局部总变分(NLTV)并结合更多约束的多约束非局部总变分材料分解模型(MCNLTV),介绍了空气像素处理方法,详细推导了该模型的迭代求解过程,利用所提算法进行仿真和临床小老鼠数据实验。结果表明,对比其他几种方法,MCNLTV算法克服了造影剂溶液分解精度较低的缺陷,得到的材料组分图在保持整体质量的同时数值评价更优。

关键词：计算机断层成像能谱CT 图像域材料分解非局部总变分

基于图像域的双能CT材料分解算法及其应用研究

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基于图像域的双能CT材料分解算法及其应用研究

作者：降俊汝重庆大学

学位级别：硕士

双能计算机断层成像技术（DECT）能初步分解和识别材料,在复合材料缺陷检测、安全检查等领域具有重要的研究和应用价值。受图像算法的制约,DECT获得的材料分解图像存在噪声大、伪影严重、分解精度低等问题。本文从图像域分解模型出发,... 详细信息

双能计算机断层成像技术（DECT）能初步分解和识别材料,在复合材料缺陷检测、安全检查等领域具有重要的研究和应用价值。受图像算法的制约,DECT获得的材料分解图像存在噪声大、伪影严重、分解精度低等问题。本文从图像域分解模型出发,结合字典学习、全变分和相对全变分理论,构建材料分解模型,通过实验验证其可行性、有效性和实用性。本文主要研究工作如下:（1）研究了双能CT理论,包括成像模型、两类衰减系数分解模型和三类材料分解算法,并介绍了本文实验用的微焦CT系统,为本文的研究奠定了理论基础。（2）直接求逆分解会放大图像噪声,降低分解精度,本文从图像域分解模型出发,结合正则化思想,研究了基于字典学习的双能CT双材料分解算法（DLMD）。仿真实验表明,该算法能在一定程度上降低噪声,提高基图像质量。（3）为进一步降低基图像的噪声、提高分解精度,克服DLMD的局限性,研究了基于字典学习（DL）和全变分（TV）的双能CT双材料分解算法。利用DL刻画图像的特性和相关性,结合TV在降噪方面的优势,构建了DL-TV分解模型。数值仿真实验和实际实验均验证了DL-TV的有效性,表明了此方法能进一步降低图像噪声、保护图像边界、丰富图像细节,有效提高了双材料分解精度。（4）为解决双能CT分解种类少、以及多材料分解噪声大、精度低等问题,研究了基于字典学习和相对全变分（RTV）的双能CT多材料分解算法。DECT分解多材料属于不适定问题,易降低分解精度和放大噪声。RTV对不同大小的图像梯度给予不同的惩罚,能保护图像结构和抑制噪声,因此结合DL与RTV,构建了DL-RTV分解模型,同时引入同一位置基材料像素和为1的约束项提高材料分解精度。数值仿真实验和第一组实验均表明DL-RTV在降噪、保护图像边缘、丰富图像细节和提高材料分解精度方面更具优势,实现了双能CT较准确地分解三种材料,为进一步扩展双能CT的应用奠定了理论基础。第二组探索性实验表明当分解四种及以上材料时,DL-RTV的优势不明显,还需继续优化。本文从双能CT图像域的材料分解理论出发,以提高材料分解精度和增加分解材料的种类为目标,以DL、TV和RTV理论为基础,构建了DLMD、DL-TV双材料分解模型和DL-RTV多材料分解模型,通过数值仿真实验和实验验证了上述算法的有效性,为双能CT材料分解的实际应用奠定了基础。

关键词：计算机断层成像双能CT 材料分解字典学习全变分

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包装材料的分解

上海包装 1990年第4期 29-32页

作者：恭章

包装的主要功能是保护产品,使产品完好无损地到达消费者手中。包装的这种功能一旦完成,它就变成了废物,甚至是四下乱扔的垃圾。无论采取什么方法,使用后的包装总是要被处理掉。如果包装材料分解简单,很容易还原到自然环境中去。

关键词：包装材料材料分解废物处理

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双能量锥束CT成像

双能量锥束CT成像

作者：姜潇中国科学技术大学

学位级别：硕士

锥束 CT(Cone-beam Computed Tomography,CBCT)和双能 CT(Dual-energy Computed Tomography,DECT)是两种临床中广泛使用的CT扫描技术。CBCT可为多种临床图像引导任务和专用成像任务提供实时的,灵活的断层扫描。DECT可以对被扫描物体的... 详细信息

锥束 CT(Cone-beam Computed Tomography,CBCT)和双能 CT(Dual-energy Computed Tomography,DECT)是两种临床中广泛使用的CT扫描技术。CBCT可为多种临床图像引导任务和专用成像任务提供实时的,灵活的断层扫描。DECT可以对被扫描物体的物质成分进行精确测定,并为临床诊断和图像引导提供更丰富的定量化信息。近年来,双能锥束CT(Dual-energy Cone-beam CT,DECBCT)研究获得了广泛关注。研究人员尝试将双能扫描技术引入到CBCT中,从而结合两种CT扫描的优势,实现灵活的定量化CBCT扫描。目前DECBCT成像主要面临下列挑战:1.在不增加辐射剂量和扫描时间的情况下,获取双能锥束扫描数据。***严重的光子散射会显著降低材料分解的准确性。3.由于较低的扫描管电流和探测器光子探测效率,CBCT图像噪声水平较高。这使得材料分解过程中的噪声放大现象在DECBCT中由为严重。为了解决上述问题,实现高精度的DECBCT成像,本文针对性地提出了两种DECBCT成像方法。第一种是基于旋转滤波器的单扫描DECBCT成像。该方法在现有CBCT平台的球管前安装可转动滤波片,通过将滤波片旋转,球管出光和探测器采集进行同步,从而在探测器上交替获得高低能投影。针对该种数据获取方式,我们对重建图条形伪影和图像域分解噪声传播进行分析,并进一步提出利用联合双边滤波同时压制重建图伪影和分解图噪声解析算法。结果显示,所提出算法成功抑制投影数据降采样带来的条形伪影,实现了低于5HU的平均CT值误差和低于1.2%的电子密度误差,同时将分解图噪声降低到原先的20%以下。由于使用了解析重建的框架,所提出算法也避免了重建过程中的分辨率损失和纹理信息丢失。第二种是基于残差W形网络(Residual W-shape Network,ResWnet)的双能锥束CT成像。该工作提出了一种新型的投影域网络ResWnet,该网络包含了三个模块,分别用于散射校正、材料分解和分解降噪。其中散射矫正和分解降噪模块利用卷积神经网络执行相同域间转换,材料分解模块模仿传统的多项式逼近算法,利用多项式网络完成从衰减系数投影到材料分解投影的域间转换。为了获取训练所需数据集,我们建立了一个CBCT投影数据生成框架,可基于诊断CT图模拟真实的CBCT投影。模拟实验结果显示,对于双能重建图,ResWnet将图像的均方根误差降低到原先的85%以下,并同时将双能图的噪声分别压低了 27.67%和44.57%。对于双材料分解,ResWnet可将分解图均方根误差分别降低60.06%和71.53%,并将分解图噪声抑制到了原始投影分解结果的30%以下。结果初步验证了利用神经网络进行DECBCT投影域散射校正和投影域低噪声分解的可行性。

关键词：双能锥束CT 双能CT重建材料分解深度学习

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基于正则项的能谱CT投影分解方法研究

单片机与嵌入式系统应用 2023年第12期23卷 44-48页

作者：李佳欣孔慧华齐子文邸云霞中北大学数学学院太原030051 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室

能谱CT通过探索不同X射线能量下衰减特性的差异,具有定量分析材料的能力。然而,利用光子计数探测器获得的多个投影数据在进行材料分解的过程中,会受到噪声放大的影响。本文在特定材料正则项的基础上,加入张量分解的正则项,用于降低噪声... 详细信息

能谱CT通过探索不同X射线能量下衰减特性的差异,具有定量分析材料的能力。然而,利用光子计数探测器获得的多个投影数据在进行材料分解的过程中,会受到噪声放大的影响。本文在特定材料正则项的基础上,加入张量分解的正则项,用于降低噪声,提高分解效果。实验结果表明,本文提出的算法可以清楚地分解出不同材料的投影图,利用重建算法对材料投影图进行层析重建后,材料图像的边缘结构比较清晰,并且抑制了分解过程中的噪声,提高了图像质量。

关键词：能谱CT 正则项材料分解投影分解

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基于玻纤映射的螺栓连接强度及损伤分析

玻璃钢／复合材料 2018年第8期 12-18页

作者：聂昕磨承杰姚威熊东箭湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

探讨了车身结构中注塑成型玻纤增强复合材料(GFRP)螺栓连接强度及其损伤失效的主要类型。开展了PA6GF30材料的相关力学性能测试,基于Multicontinuum(MTC)理论进行材料分解与材料参数拟合,获得了有限元仿真分析的相关材料参数。拉伸样条... 详细信息

探讨了车身结构中注塑成型玻纤增强复合材料(GFRP)螺栓连接强度及其损伤失效的主要类型。开展了PA6GF30材料的相关力学性能测试,基于Multicontinuum(MTC)理论进行材料分解与材料参数拟合,获得了有限元仿真分析的相关材料参数。拉伸样条的仿真与实验结果表明:基于材料分解、玻纤映射、材料参数拟合的仿真分析方法能有效解决注塑件模流分析与结构分析的延续性与准确性问题,同时提高了仿真分析的效率。基于玻纤材料的准确映射信息,着重研究了玻纤增强复合材料间螺栓的连接强度与损伤失效模式,并综合分析了端径比、宽径比及厚径比对螺栓连接强度及材料损伤失效的影响。结果表明:连接失效的主要模式为拉伸失效与挤压失效,且对连接性能影响较大的因素依次为宽径比、厚径比、端径比;随着宽径比、端径比的增大,螺栓的连接强度均有所增强,但当比值分别大于4和2.5后连接强度不再增加,主要表现为挤压失效;增大厚径比能显著提高螺栓的连接强度。

关键词： GFRP 损伤分析材料分解玻纤映射