一种加速ASD-POCS算法

为进一步提高ASD-POCS算法的图像重建速度,对ART部分的收敛因子进行改进,提高该算法的收敛速度,同时将改进的算法在GPU上进行加速以减少算法的迭代时间,并对Shepp-Logan模型进行重建,实验表明:在数据量相同且保证成像质量的前提下,基于GPU加速的改进ASD-POCS算法较基于CPU的ASD-POCS算法运行速度提高了近2倍,达到了加速的目的。     

基于ADMM的多GPU快速DBT迭代精准重建

为实现高效率的DBT精准重建,本文提出了基于ADMM优化算法的多GPU快速DBT迭代重建算法。本方法选取全变差作为正则化项,应用ADMM法求解目标函数,并采用多GPU加速策略对算法进行加速。实验表明,与传统的带有正则化约束的凸集投影(POCS)迭代重建模式相比,本方法在图像噪声平滑、特征边缘保留和计算效率提高等方面均取得了上佳效果。     

基于半扇束扫描的CT图像迭代重建算法

为解决探测器尺寸受限导致的CT图像重建区域面积受限以及X射线辐射剂量较大问题,提出一种半扇束扫描模式下的CT图像迭代重建算法。该算法将探测器水平偏置,稀疏角度下采集物体投影数据,利用ART-TV迭代算法对投影数据进行重建,达到预设迭代次数后,输出重建图像。实验结果表明:半扫描可扩大重建面积,降低探测器成本;利用迭代重建算法,降低剂量的同时重建优质CT图像。     

基于全变差和块秩的稀疏角度重建算法

针对少量角度的投影数据重建CT图像问题,将图像的全变差和块秩作为正则项,提出一种稀疏角度重建模型,并采用Bregman迭代算法重建图像。用模拟的投影数据进行了重建数据实验,实验结果表明本算法明显的提高了重建图像的精度和信噪比。同时还研究了基础图像块的大小对重建图像质量的影响。     

基于约束的MLEM图像重建算法

在编码孔γ相机的二维辐射图像重建中,最大似然期望最大化法(maximum likelihood expectation maximization,MLEM)相较传统线性算法能更好地抑制噪声,恢复出高质量的图像,但其缺点是收敛速度慢,且在投影数据有较高统计涨落或含有较大噪声时,迭代次数过高会导致重建图像中噪声急剧增加,图像质量转而变差。本文基于直接解调法思想对MLEM算法进行优化,在MLEM迭代重建过程中加入先验物理约束条件,并将交叉相关法重建结果作为迭代初值。仿真结果表明,添加约束后的MLEM迭代收敛速度得到加快,重建图像的收敛性显著改善。MLEM算法中添加合理约束条件是提高其重建图像质量的一种有效方法。     

OSEM算法在编码板成像中的应用

为提高γ辐射编码成像中MLEM算法在图像重建时的速度及质量,论文基于核医学ECT图像重建中的OSEM算法思想在图像重建时对编码成像所得投影数据进行分组,并采用精细采样平衡相关法的重建结果作为初值进行迭代。通过实验对该算法进行验证。实验表明:OSEM算法可以有效提高收敛速度,改善重建图像质量。在γ辐射编码成像中采用OSEM算法是有效且可行的。     

迭代算法用于投影数据不完备时重建断层图像的研究

在工业CT的检测过程中，由于各种原因而可能造成投影数据的不完备，这样利用传统解析方法重建出的图像会有严重失真。应用迭代算法则可以使重建图像质量有很大改善。应用基于最大似然估计的梯度法和凸函数法对不完备投影数据进行重建。     

平板X射线源重叠投影的线性迭代重建

为解决平板X射线源多个射线源同时照射时产生的投影重叠问题带来的图像重建困难,本研究提出了一种基于平板X射线源重叠投影的CT图像重建方法。该方法引入线性修正因子修正投影重叠带来的非线性,然后使用联合代数重建算法(SART)实现CT图像的重建。实验表明,该方法可以实现平板X射线源重叠投影直接重建CT图像,但是随着平板X射线源阵列数增大,重建图像质量下降。     

基于电子束扫描阵列微焦点射线源的倒置结构Micro-CT成像研究

倒置几何结构CT成像系统理论上具有扫描视场大、图像信噪比好、锥束伪影小等优点,但其多焦点、稀疏角的扫描模式亦会带来投影数据截断、稀疏和局部数据冗余等问题。本文利用电子束扫描阵列微焦点射线源和高分辨率小面积探测器等构建了一种新型高分辨率、大视场的倒置几何结构Micro CT实验系统(IG Micro CT)。针对该系统多焦点、稀疏角扫描模式下的投影数据截断和稀疏等特点,提出一种图像先验约束的全变分正则化SART迭代CT图像重建算法。首先通过仿真实验对图像重建算法进行了验证,并对阵列微焦点数量、旋转扫描分度数量等扫描参数进行优化,最后在IG Micro CT实验系统上获得了高分辨的Micro CT测试图像。实验结果表明,本文提出的算法适用于IG Micro CT系统,解决了投影数据截断、稀疏采样和局部数据冗余带来的条状等伪影问题,并验证了IG Micro CT这种新型成像方式的可行性。     

探测器分块排列的CT系统及其图像重建

为解决CT系统中扫描视野受限及低剂量成像问题,提出一种探测器分块排列的CT系统及其稀疏角度CT图像迭代重建方法。探测器分块排列可扩大CT图像物体扫描视野,稀疏角度采集投影数据能有效降低辐射剂量,同时采用ART-TV迭代算法重建CT图像。仿真实验表明:该方法可有效扩大CT系统扫描视野,在稀疏角度获取投影数据采集方式下,利用ART-TV迭代重建算法可重建优质CT图像,实现降低辐射剂量的目的。     

基于SART算法的CL硬化伪影校正方法研究

X射线薄板层析成像(CL)系统是一种针对板状构件的新型断层成像系统,该系统中存在射束硬化现象。本工作研究了一种基于SART算法的硬化伪影校正算法（SART-BHC算法）,通过对该算法的研究及对CL系统矩阵的计算,使该方法能应用于CL中。通过模拟与实验相结合的方式,利用蒙特卡罗方法获得CL投影的模拟数据,在实际CL中获得实验数据,然后利用SART-BHC与FPB算法对两种数据分别重建。结果表明,SART-BHC算法可应用于CL中,不需要任何先验知识,能很好地校正硬化伪影,并对层间混叠有抑制作用。     

联合代数重建算法中基于像素的投影计算方法

联合代数重建法是CT重建的一种重要方法,算法中投影计算时间占重建时间的一半以上。提出一种可以在联合代数重建方法中快速计算投影系数矩阵并优化内存的方法。该方法从每个像素出发直接定位到相交射线,随后利用该结果完成投影系数的计算．并可利用射线、像素的相关性优化计算。     

融合压缩感知—Landweber法图像重建

为提高Landweber算法的收敛速度,将压缩感知理论引入到Landweber算法中,理论上证明了该算法的可行性并用改进的距离驱动进行系统矩阵的建模。实验结果证明:融合算法进行图像重建时,算法的收敛速度及采样时间均优于Landweber算法。并用GPU对重建算法进行加速,大幅度提高了算法的执行速度。     

基于融合压缩感知的Landweber算法研究

为提高Landweber算法的收敛速度,将压缩感知理论引入Landweber算法中,理论上证明了该算法的可行性并用改进的距离驱动进行系统矩阵的建模。实验结果证明:融合算法进行图像重建时,算法的收敛速度及采样时间均优于Landweber算法。并用GPU对重建算法进行加速,大幅度提高了算法的执行速度。     

基于平板探测器投影数据预处理的三维CT重构算法研究

大面积非晶硅平板探测器(flat panel detector-FPD)在工业透射射线成像领域得到越来越多的应用。基于FPD的圆轨道FDK型三维计算机层析成像技术(Computed Tomography,3D-CT)检测速度快,但成像质量不及2D-CT。为发挥3D-CT速度优势,抑制噪声同时提高图像重建的质量。以由平板探测器得到的二维投影数据为研究对象,提出了一种对投影数据分别进行高频和低频两次滤波的投影预处理方法,然后将分别重建的图像叠加最终得到高质量的重建图像。由算法的仿真实验结果表明,重建图像质量得到明显改善,系统噪声得到抑制。     

基于CUDA的大型γ辐照装置通用并行排源算法

本文利用CUDA执行模型实现了植物模拟生长算法的完全并行化,结合标准排源质量评价数学模型,得到了一种高效率的并行排源算法,对应的代码能运行在GPU上。在此基础上,利用若干不同规模的排源算例对新版本算法进行了测试。测试结果表明,在保持已有版本算法优点的基础上,新算法的计算效率相对CPU版本提升了500倍以上,相对CPU+GPU混合版本,也提升了30倍以上。对111 PBq以下装置,新算法的计算时间小于10 min。利用单GTX275 GPU,新算法的计算性能上限为167 PBq左右,时间不超过25 min,利用多GPU还可提高计算能力。综上所述,基于GPU的新版本算法可满足目前国内任意规模γ辐照装置的高质量排源需要,具有高度的竞争力。     

Derivative-Hilbert-Backprojection based image reconstruction from truncated projections in helical cone-beam CT

In helical cone-beam computed tomography(CT), Feldkamp-Davis-Kress(FDK) based image reconstruction algorithms are by far the most popular. However, artifacts are commonly met in the presence of lateral projection truncation. The reason is that the ramp filter is global. To restrain the truncation artifacts, an approximate reconstruction formula is proposed based on the Derivative-Hilbert-Backprojection(DHB) framework. In the method, the first order derivative filter is followed by the Hilbert transform. Since the filtered projection values are almost zero by the first order derivative filter, the following Hilbert transform has little influence on the projection values, even though the projections are laterally truncated. The proposed method has two main advantages. First, it has comparable computational efficiency and image quality as well as the conventional helical FDK algorithm for non-truncated projections. The second advantage is that images can be reconstructed with acceptable quality and much lower computational cost in comparison to the Laplace operator based algorithm in cases with truncated projections. To point out the advantages of our method, simulations on the computer and real data experiments on our laboratory industrial cone-beam CT are conducted. The simulated and experimental results demonstrate that the method is feasible for image reconstruction in the case of projection truncation.     

基于GPU的快速能谱图生成方法

针对使用CPU统计加速器能谱图的过程中,消耗时间过长的问题,给出了一种完全由GPU实现粒子能量统计、最大值bin的查找、绘制能谱图的方法,可以降低CPU的负担,发挥GPU的效率,解决了CPU和GPU之间数据传输的瓶颈问题。实验结果表明,与只使用CPU和只使用GPU进行数据统计而不进行结果显示的2种方案相比,在处理大量粒子数据时,可以获得80倍以上的加速比。