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自动化学报 2013年第9期39卷 1570-1575页

作者：康慧高红霞胡跃明郭琪伟华南理工大学自动化科学与工程学院广州510641 华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心广州510641

针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步:1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问... 详细信息

针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步:1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问题;2)采用TV约束对1)中得到的重建图像进行修正.算法对TV约束条件下采用l1作正则项的重建模型分开求解,降低了算法的复杂度,加快了收敛速度.算法在稀疏投影数据下可以快速重建CT图像且质量较好.本文采用经典的Shepp-Logan图像进行仿真实验并对实际得到的电路板投影数据进行重建,结果表明该算法可满足重建质量要求且重建速度有较大提升.

关键词： CT重建稀疏投影数据 Bregman迭代算法 l1正则化 TV约束

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基于三维对抗性生成网络的低剂量锥形束CT图像重建系统

基于三维对抗性生成网络的低剂量锥形束CT图像重建系统

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作者：叶佳豪南京邮电大学

学位级别：硕士

锥形束计算机断层扫描（Cone-beam Computed Tomography,CBCT）是一种直接获得三维医学图像的成像技术。但是过高的电离辐射剂量会增加人体患癌的风险。虽然减少锥形束CT投影数据数量能够有效降低患者所受的电离辐射,但会导致重建出的... 详细信息

锥形束计算机断层扫描（Cone-beam Computed Tomography,CBCT）是一种直接获得三维医学图像的成像技术。但是过高的电离辐射剂量会增加人体患癌的风险。虽然减少锥形束CT投影数据数量能够有效降低患者所受的电离辐射,但会导致重建出的锥形束CT图像质量大幅下降。因此,如何在低剂量CT（Low-Dose CT,LDCT）的情况下重建出符合临床诊断需要、高质量的锥形束CT图像具有重要研究价值。为了提高有限角度锥形束CT的重建图像质量,本文提出了基于三维对抗性生成网络的有限角度锥形束CT重建算法。本章算法可分为三个阶段,数据预处理、训练阶段和CT重建阶段。在数据预处理阶段,有限角度的CBCT三维投影数据切割为低维度的三维投影数据矩阵块,作为训练阶段的输入数据。在训练阶段,生成网络目的是生成真实的缺失投影数据,而判别网络是分辨出投影数据的真假。在有限角度锥形束CT图像重建阶段,新的有限角度CBCT投影数据经过数据预处理切割为低维度的三维投影数据矩阵块,将其作为训练好的三维生成网络的输入数据。训练好的生成网络能够估计出缺失的投影数据部分,然后将补全的多个三维投影数据矩阵块按顺序堆叠,得到补全的CBCT投影数据。最后利用补全的投影数据即可重建出锥形束CT图像。实验结果表明,当扫描角度方向上缺失投影数据时该方法有效提高重建CT图像质量。其次,为了提高稀疏投影数据的锥形束CT图像重建质量,本文提出了基于三维对抗性生成网络的稀疏采样锥形束CT重建算法。本章算法可分为三个阶段,数据预处理、训练阶段和CT重建阶段。在数据预处理阶段,通过将稀疏采样CBCT三维投影数据处理为低维度的三维稀疏投影数据。在训练阶段,将处理后的三维稀疏投影数据作为输入来训练生成网络。在CT重建阶段,将新的数据预处理之后的三维稀疏投影数据输入到训练好的生成网络来估计稀疏投影数据的缺失部分。最后,将生成网络估计出的投影数据与CBCT稀疏投影数据相结合得到补全完整的CBCT三维投影数据,并通过FDK（Feldkamp Davis Kress）算法重建出稀疏采样下的锥形束CT图像。实验结果表明,在扫描角度方向上进行稀疏采样时该方法仍能有效提高重建CT图像质量。

关键词：锥形束CT 对抗性生成网络有限角度投影数据稀疏投影数据

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基于同胚映射的CT稀疏数据重建方法研究

基于同胚映射的CT稀疏数据重建方法研究

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作者：罗悦中北大学

学位级别：硕士

在计算机断层成像医疗检测领域,降低患者X射线剂量的摄入十分重要。均匀视场、随机视场、均匀探测器、随机探测器的稀疏采样扫描方式可有效降低辐射剂量,通过对四种稀疏采样策略进行对比分析,结果表明编码孔径的随机探测器采样策略的重... 详细信息

在计算机断层成像医疗检测领域,降低患者X射线剂量的摄入十分重要。均匀视场、随机视场、均匀探测器、随机探测器的稀疏采样扫描方式可有效降低辐射剂量,通过对四种稀疏采样策略进行对比分析,结果表明编码孔径的随机探测器采样策略的重建效果最佳。针对编码孔径扫描得到的稀疏投影数据难以获取的问题,本文提出了一种编码孔径扫描的仿真方法,实现了编码孔径欠采样扫描下稀疏投影数据的获取。针对CT稀疏投影数据高质量重建问题,本文基于同胚映射非线性降维思想,在Tensorflow框架下提出投影域到图像域非线性映射的CT图像重建的卷积神经网络DNM-CNN,将编码孔径仿真扫描下得到的稀疏投影数据作为网络输入,经预处理后的Mayo Clinic CT图像数据集作为网络输出真值对网络进行训练,使得网络学习到低维稀疏投影数据到高质量图像数据之间的非线性映射关系,从而实现稀疏投影数据的CT图像重建。为了评估本文卷积网络DNM-CNN的CT图像重建性能,本文对肺部和腹部不同切片组织进行实验,利用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）对重建后的图像进行定量分析。仿真结果表明:本文建立的重建网络与现有CT稀疏数据重建方法相比,本方法重建得到的CT图像在保持原有图像结构的基础上,明显地抑制了噪声和伪影,达到了预期效果,具有一定的工程应用价值。

关键词：编码孔径稀疏投影数据同胚映射神经网络 CT图像重建

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