低剂量CT成像的研究现状与展望

低剂量CT扫描能够有效减少患者接受的辐射剂量,但同时会导致成像质量的下降。在降低剂量的同时,获得可用于临床诊断的高质量图像已经成为近年来CT领域研究的重点方向。本文从低剂量CT的成像方式和图像质量改善等方面介绍了国内外低剂量CT技术的发展与应用,包括低剂量CT扫描的实施方式,低剂量CT扫描的数据模型,相关重建算法与图像后处理策略。本文对近年来国内外研究团队在低剂量CT技术的研究上进行了概括,最后对目前该领域的研究工作进行了总结和分析。     

第二代Curvelet变换在低剂量CT图像增强中的应用

低剂量CT图像信噪比低,图像对比度差。对婴幼儿低剂量颅脑CT图像应用第二代Curvelet变换,分别对低频子带进行非线性增强、对高频子带应用自适应域值方法进行去噪后再进行非线性增强,再经Cuverlet反变换后,其结果与小波变换增强及直方图均衡增强的结果进行比较。结果显示第二代Curvelet变换增强图像对比度及信噪比明显提高,图像细节显示清晰,效果良好。     

基于RN-CNN模型的低剂量CT图像去噪方法

低剂量CT在降低辐射剂量、减少对人体伤害的同时CT的成像质量也显著下降。因此提出一种基于ResNet的卷积神经网络(RN-CNN),用来去除低剂量CT中所含的量子噪声。在正常剂量的CT图像上加入泊松噪声模拟低剂量CT图像,将模拟的低剂量CT输入RN-CNN对图像进行特征提取,引入残差网络与尺度不变的空间金字塔池化(S-SPP),避免梯度消失问题并增加网络有效特征;使用扩张卷积增大网络的感受野,保留图像内部数据结构,得到更好的分割效果;将低剂量CT图像和噪声图像分离得到正常剂量CT图。通过实验表明,该算法不仅能有效去除噪声,而且纹理细节也得以保留,与现有的算法相比较,RN-CNN去噪方法在PSNR指标上平均提高1.80,在SSIM指标上平均提高了0.078 3。     

基于形态学的口腔CT图像对比度增强方法研究

针对口腔CT图像软组织部位分辨率低,细节不清晰的问题,提出一种基于数学形态学的图像处理方法,较好地避免了目前常用的直方图均衡、反锐化掩膜以及小波阈值增强等方法在图像处理过程中产生的细节丢失、噪声放大等缺陷。该方法通过对图像进行小波变换预处理,增强表达软组织信息的低频小波系数并重构图像,并解决了增强信息的同时带来的噪声放大问题。同时引入形态学开闭级联滤波器,增强特征信息,进一步去除噪声平滑图像。实验结果证明了该方法的有效性,有助于临床口腔软组织病灶部位的区分和诊断。     

基于广义惩罚加权最小二乘的低剂量CT重建方法

针对低剂量CT成像问题,本文提出了一个基于广义惩罚加权最小二乘的低剂量CT重建方法,并在一定条件下建立了算法的全局收敛性定理.首先对投影数据进行统计建模构建广义加权最小二乘保真项,并且将二次先验信息引入投影数据的恢复过程中,从而达到抑制噪声的目的 ,最后使用经典的滤波反投影算法对恢复后的投影数据进行解析重建.实验结果表...     

基于偏微分方程的低剂量CT投影降噪算法

低剂量CT图像由于采用了较低的X射线放射剂量,大大降低了辐射对人体的危害,但由此带来的问题是投影数据受噪声污染严重,从而导致了重建图像质量的降低。针对上述问题,在基于偏微分方程的基础上,提出一种改进的投影域降噪算法。该算法在各向异性扩散方程的基础上,利用局部熵可以有效地反映图像局部特征的特点,来控制扩散的程度。实验结果表明,新的算法在提高重建图像信噪比的同时更好地保持了图像的细节和边缘信息。     

结合感知损失与双重对抗网络的低剂量CT图像去噪

低剂量计算机断层扫描（LDCT）成像技术在医学诊断中得到广泛应用,但其斑纹噪声和非平稳条纹伪影复杂,目前多数算法仅依靠推断条件后验概率来实现图像去噪,无法应对LDCT图像噪声复杂、数据量少、先验知识缺乏的问题。提出一种结合感知损失的双重对抗网络去噪算法,以实现LDCT图像复原。该算法包含一个去噪器和一个生成器,分别从图像去噪和噪声生成2个角度来建模干净-噪声图像对的联合分布,通过联合学习使得去噪器和生成器相互指导,从而充分学习数据中的噪声信息和清晰图像信息,且学习到的去噪器可以直接用于LDCT图像修复。考虑到通过感知损失学习语义特征差异可以使去噪结果保留更多的细节和边缘信息,提出一种掩膜自监督方法,针对CT图像域训练一个语义特征提取网络用于计算感知损失。实验结果表明,与BM3D、RED-CNN、WGAN-VGG等主流去噪算法相比,该算法可以有效抑制噪声并去除伪影,最大程度地保留边缘轮廓和纹理细节,产生更符合人眼视觉特性的去噪效果,与当下LDCT图像去噪性能较好的SACNN算法相比,所提算法的PSNR和SSIM指标分别提升1.26 dB和1.8%。     

面向低剂量CT图像质量客观评价的MRF分析

为给低剂量CT （computed tomography）图像提供准确的客观评价指标,对常用的图像客观评价指标进行验证和比较分析。选用LIVE （laboratory for image and video engineering）综合图库对各个图像指标的性能进行验证分析,对不同剂量的体模CT图像进行客观评价。实验结果表明,基于马尔科夫随机场的互信息比其它指标更明显、准确地反映综合图库与低剂量CT图像的质量变化,能够为低剂量CT图像质量评价提供有力参考。     

基于离散剪切波正则化的低剂量CT图像统计重建算法

提出一种低剂量医学CT图像重建方法,能够在少视角投影或低X-射线管电流投影的情况下保证重建图像的质量。减少扫描视角的数量或者降低X-射线管电流强度均可以降低辐射剂量,从而减少X射线对人体伤害,但是前者会造成扫描数据欠完备,后者会使投影数据信噪比指数下降,传统算法不能保证重建图像满足诊断要求。提出一种离散剪切波变换正则化的低剂量CT图像统计迭代重建算法,在数据保真项加入符合数据统计特性的系数加权,以降低噪声对重建结果的影响,并将待建图像在剪切波域可以稀疏表示作为先验信息,利用增广拉格朗日方法将此先验信息作为正则化项加入目标函数,缩小了解空间,使不完备投影数据获得稳定而准确的重建。实验数据表明,重建图像在投影数据远远不满足完备性条件,或投影数据信噪比急剧下降的情况下,本算法能够重建出高质量图像。在辐射剂量降低到滤波反投影FBP算法的10%甚至更低时仍然能够得到清晰保留结构细节的重建图像。     

投影数据恢复导引的非局部平均低剂量CT优质重建

针对低剂量CT成像质量退化问题,将CT投影数据恢复与图像数据恢复巧妙地融合,提出一种投影数据恢复导引的非局部平均(NL-means)低剂量CT重建方法.首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为Gaussian分布,以便于投影数据噪声的滤除;然后对滤波后的投影数据执行Anscombe逆变换和滤波反投影(FBP)CT图像重建;最后将投影数据滤波后的FBP图像作为先验构建非局部权值矩阵,并将该权值矩阵用于低剂量CT图像的非局部平均成像.仿真和临床实验结果表明.该方法在噪声消除和伪影抑制两方面均有上佳表现.     

BM 3D 算法在低剂量CT图像去噪中的应用

Low-dose CT not only reduces the radiation to human body, but also affects the image quality. Aiming at the problem of large noise in low-dose CT images, BM3D algorithm is applied to the denoising process of CT images in this paper. Based on the idea of non-local block matching, the algorithm firstly looks for image similarity blocks through block matching, then stacks the im- age similarity blocks into 3D matrix and performs collaborative filtering processing, and then aggregates the processing results into the original image blocks to restore the image. Compared with the traditional denoising algorithms, BM3D algorithm has great ad- vantages, better visual effect and significantly higher PSNR value.     

基于数学形态学的牙科CT 图像分割

文章提出一种基于数学形态学的牙科 CT 图像分割方法。采用形态学重建与滤波技术处理图像,从人的口腔图像 中提取出牙齿信息。初步结果表明所提出的方法可灵活用于从口腔图像中分割出需要的牙齿信息。     

CT对比剂智能应用专家系统的研究与开发

CT增强扫描时对比剂给药方案影响对比剂用量以及增强图像强化效果。为了使同类型CT增强检查获得一致性好的高质量图像,本文分析了影响CT增强图像质量的因素,建立了CT增强给药方案专家知识库,基于SSH框架、采用JAVA开发了CT对比剂智能应用专家系统,该系统能与医院已有的HIS系统及RIS对接接收患者信息、就医信息、设备信息等参数,系统的推理机自动匹配输入信息及专家知识,为操作者提供最佳CT增强检查方案。     

基于局部特征分析的LDCT增强算法

针对CT影像灰度动态范围宽、对比度差的问题,提出一种基于局部特征分析的低剂量CT(Low-dose Computed Tomography,LDCT)影像增强算法.算法通过对影像全局和局部统计特征的分析,构造非线性变换函数,实现对活动子块所对应区域的局部动态范围拉伸.选用两组不同采集协议CT影像进行的对比实验表明,算法实现简捷,可有效增强影像中的细部解剖结构,并可较好地抑制LDCT影像中的线性伪影.算法已被用于肺癌计算机辅助诊断系统的预处理过程.     

一种基于低剂量CT图像的肺结节分割方法*

为了减少低剂量胸部CT图像的肺结节分割过程中噪声及灰度分布不均匀等问题的干扰,提出一种新的肺结节分割算法。在活动轮廓模型的基础上,结合模糊隶属度,引入模糊速度函数作为轮廓线演化的限制权重因子,从而可排除分割时噪声等因素的干扰并能提高演化效率。并且针对血管粘连型肺结节,对模糊隶属度进行修正,引入血管特征系数,降低肺实质中大量血管区域的影响。经实验证明该算法可有效提高肺结节的分割精度,对血管粘连型肺结节分割结果更好,并且能明显降低肺结节的误分割率。     

CT扫描工作站仿真系统的设计与实现

介绍CT扫描工作站仿真系统的实现方法。利用计算机仿真、数据库、图像处理和三维重建技术，实现当今主流CT扫描工作站仿真．分析了关键技术并给出了设计结果。     

基于CT的含水合物沉积物电阻率测量系统设计与开发

为满足从微观尺度研究沉积物孔隙中水合物分布对电阻率响应特性影响的需求,设计开发了基于CT的含水合物沉积物电阻率测量系统,包括天然气水合物实验模拟部分、电阻率测量部分和CT扫描部分,实现了水合物原位生成过程中电阻率和CT扫描图像的同时监测。通过开展甲烷水合物生成实验,验证了系统的可用性。实验结果表明：（1）电阻率随通过CT图像计算的水合物饱和度呈指数规律上升;（2）水合物饱和度为17.13%~30.72%时,阿尔奇公式中饱和度指数在1.57至2.48之间。所开发的测量系统为进一步开展不同环境条件下水合物生成分解实验提供了技术保障,为研究水合物微观分布对电阻率的影响以及优化水合物饱和度计算模型提供了数据支撑。     

一种牙种植三维数字化定位导板的生成算法

采用数字图像技术和科学可视化技术,提出一种对外科牙种植的植入位置、深度及方向上具有定位导航作用的手术导板生成算法。针对具有个体差异的颌骨三维结构进行重采样,以拟合样条曲线完成对种植区域勾画,并分割提取目标区域数据进行三维重建,以生成虚拟数字化导板算法,结合可视化工具包VTK在Visual Studio 2005平台下编程,实现了根据颌骨三维结构特征自动生成虚拟导向模板的功能。实验结果表明,与传统的方法相比,牙种植导向模板的制作更加简便、快捷、有效。     

牙颌模型激光三维扫描测量分析系统

介绍了一种牙颌模型激光三维扫描测量分析系统。根据牙颌模型的结构特点设计的专用激光扫描系统用于获取牙颌模型的三维数字化信息 ,计算机对数字化模型进行测量分析 ,为正畸治疗提供了依据