一种改进的离散代数重建算法(DART)

医学CT中的图像往往由几种已知的灰度值组成,利用这些先验知识可降低重建条件提高图像重建质量。因此提出一种基于联立迭代算法(SIRT)的离散代数重建算法(DART),并且通过实验实现了在少数投影数目和小角度范围下的图像重建,并与其他几种传统的重建算法进行了比较,结果显示DART能从更少的投影数据下更精确地重建出图像同时有效地抑制了噪声。     

一种基于压缩传感和SART的图像重建迭代算法

滤波反投影算法已被广泛应用到CT图像重建领域,但由于算法需要大量的投影数据,会延长扫描时间和累积高剂量的辐射。为了降低辐射的剂量,文中提出一种基于压缩传感和联合代数重建方法 (SART)的迭代算法,将图像的梯度稀疏性与SART图像重建相结合,减小梯度图像的l1范数直至算法迭代结束。实验结果表明,文中算法能利用少量的投影数据准确地重建出图像,减少了由于投影数据不充分而造成的条状伪影。