锥束XCT重建算法的实现

计算机断层成像（CT）是一门用来获取观测目标断层图像的技术，它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域。与CT系统其他部分比，重建算法是其核心，本文实现了锥束CT重建的三种算法：FDK算法、Katsevich算法和EM算法，并对这三种算法进行了比较研究。     

最小交叉熵图像重建算法

CT技术通过扫描和图像重建算法,获取被检物场断层图像.由于具有非侵入性、可视化等特点,该技术在工业领域获得广泛应用.为了提高CT系统重建图像的分辨率,提出一种信息扩充策略,并以此为基础采用两种最小交叉熵算法--MAP和SMART,对多相流CT系统进行图像重建.与传统ART算法相比,最小交叉熵算法有效提高了重建图像的分辨率,减少重构图像伪影.仿真和实验结果表明,基于信息扩充的SMART算法不仅改进了重建图像质量,而且提高了实时性.     

MIT中反投影矩阵的计算与数据处理方法

反投影算法是磁感应断层成像技术(MIT)中一种有效的图像重建算法.该算法中反投影矩阵的计算与检测数据的处理是提高重建图像质量的关键.依据磁感应断层像原理,提出了一种有效的MIT反投影矩阵计算方法和检测数据的处理方法.在所建立的仿真模型和实际模型基础上,分别运用该方法进行了图像重建实验与分析.实验结果表明,该方法应用在反投影算法中可以实现MIT图像重建.重建图像能准确反映成像区域内部电导率变化,具有较高分辨率,扰动目标定位准确,形状信息清晰可见.进而验证了该方法的可靠性和有效性.     

基于Feldkamp算法的SPECT锥形投影重建

单光子发射计算机断层成像（SPECT）是核医学的一种重要技术,其目前在临床上有广泛的应用。Feldkamp算法是CT锥形投影重建中使用较为广泛的一种近似重建算法。该算法具有以下四个好处：允许非完全的扫描轨迹、允许局部探测覆盖、计算效率高、较少的图像噪声和振铃效应。同时Feldkamp算法易于移植,所以本文选用这种算法,将其应用于锥形投影SPECT图像重建中。     

基于少量声波飞行时间数据的温度场重建

为依据少量声波飞行时间数据较高精度地重建温度场,提出了一种基于径向基函数和奇异值分解的声学CT温度场重建新算法.采用新算法对单峰和双峰温度场模型进行了仿真数据重建,重建结果表明,与高斯函数正则化重建算法、代数重建算法相比,新算法的重建精度有明显改善.采用新算法对实验室内的均匀温度场和加热温度场进行了实测数据重建,重建结果与被测温度场一致,且均匀温度场的重建均方根百分误差仅为0.31%.由于新算法重建速度快、重建精度高、抗干扰能力较强,可望用于复杂温度场的在线重建.     

一种用于磁感应断层成像的图像重建算法

磁感应断层成像技术(magnetic induction tomography,MIT)是一种非接触、无损害的以人体电导率分布为成像目标的阻抗成像技术.本文提出一种用于MIT技术的图像重建算法--修正的Newton-Raphson(NR)算法.首先,推导并求解MIT的正问题和逆问题.其次.通过对比仿真计算和实际测量的结果证明基于有限元的MIT正问题求解方法的有效性.然后,对测量区域内的电导率扰动成功地进行了仿真图像重建.结果证明,本文提出的修正的NR算法是一种有效的MIT网像重建算法.它的实现为下一步物理模型以及生物体上的MIT成像实验打下了良好基础.     

工业CT断层图像缺陷检测的可视化方法研究

针对工业CT断层图像缺陷检测中的传统二维图像处理方法,提出了将三维可视化技术应用于二维灰度图像缺陷检测领域的算法流程.应用该算法流程,系统能够充分利用CT断层灰度图像信息,获得清晰的三维视觉效果,从而显著增强了系统检测缺陷的能力.在大型工业CT图像重建与检查分系统中采用该算法流程取得了较为理想的效果.     

基于椭球包围盒的锥束CT三维加权重建算法

提高锥束CT大锥角圆轨道扫描下的重建图像质量一直是CT成像技术的重要研究方向。分析了圆轨道扫描下Radon空间的Z向数据缺失特点和FDK算法的灰度下降规律,提出了一种基于椭球包围盒的锥束CT三维加权重建算法。该算法无需重排,只需利用投影数据获取重建物体的最小包围盒,并根据其内接椭球的大小和空间位置自动生成三维加权函数,在反投影阶段加入该加权函数即可实现。该算法不会引入其他伪影,计算量增加很小,并且在中心层与FDK算法等价。仿真扫描实验表明,该算法显著提高了FDK算法的准确性,减小了锥角伪影。     

基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建算法研究

颅脑磁感应断层成像技术(BMIT)是一种非接触、无创的新兴颅脑医学成像技术,图像重建算法是提高重建图像质量的关键。依据BMIT反投影算法和迭代算法,设计出一套基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建方法。首先根据滤波反投影重建算法原理,给出初始电导率分布,其次基于电导率变化敏感性加权计算滤波反投影矩阵,最后利用一步牛顿迭代构成滤波反投影迭代重建算法,通过设置理想条件数G来修正Hessian矩阵,改善重建过程的病态程度,并对待重建数据进行标准化位置校正处理。实验结果表明,该算法成像速度快,重建出的图像具有较高分辨率,能够准确反映成像区域内仿真病变的大小及位置信息,且轮廓清晰,为颅脑磁感应断层成像技术应用于临床监护奠定了基础。     

基于反投影的MIT动态图像重建方法研究

磁感应断层成像(magnetic induction tomography,MIT)是一种无创、非接触的新型医学成像技术,图像重建算法是实现MIT快速、精确成像的关键.提出一种改进的反投影图像重建算法,首先根据成像区域的磁场分布,由磁力线确定反投影路径,降低了直线反投影用于磁场成像的定位误差;其次根据MIT电磁关系推导,构建了边界检测数据的修正模型,据此对边界相位差数据进行修正处理,进一步提高了重建图像定位准确性;最后分别对成像区域内扰动目标电导率大小变化及位置变化2种情况,构建了序列重建图像,对该图像序列联合分析获取纵向阻抗变化信息,反映了成像体随时间变化的动态信息.实验结果表明该算法具有重建速度快、定位准确的特性,能够准确反映成像区域内部电导率变化,结合序列图像联合分析实现MIT动态成像.