一种针对特定密度检测的快速FBP算法

提出了一种针对特定密度检测的快速FBP算法。首先进行不完全数据投影重建,然后依据对密度的先验知识对初步重建图像进行聚类分割,最后找出感兴趣区域来精确重建。文末对该方法进行了实验,并将实验结果和传统FBP算法、几何参数表法做出主观、客观上的比较评价。结果表明,该算法不但能在很大程度上提高传统FBP算法的速度,而且对于感兴趣区域的重建质量上没有影响。     

扇束CT极坐标反投影重建算法的对称优化

为了提高扇束滤波反投影(FBP)算法重建图像的速度,提出一种极坐标反投影算法的优化快速重建方法。算法利用三角函数对称性对多幅预处理后的投影数据同时进行极坐标反投影运算;在反投影数据坐标转换时运用像素位置参数的对称性,以减少双线性插值的计算量。实验结果表明,在不牺牲重建图像质量前提下,与传统卷积反投影重建算法相比,优化算法的重建速度提高8倍以上。该优化方法也适应于三维锥束重建,并可推广到多层螺旋三维重建。     

扇束等距CT滤波反投影重建算法的研究

我们提出了一种快速的扇束等距CT滤波反投影重建算法.这种新算法是传统标准滤波反投影（FBP）重建算法的加速形式,主要通过减少投影数量然后重建子图象来实现.实验结果表明：对于一幅512x512图像,这种算法可以将重建过程加速40倍以上,并且不会引入明显的图像误差.     

基于Hakopian插值的快速图像重建算法

在2004年工作的基础上,利用Hakopian插值多项式的Chebyshev-Fourier分解形式,提出了一种重建二维图像的快速算法．该算法在重建时间上具有明显优势．此外,与传统的滤波反投影（FBP）方法相比,该算法还可以用于局部图像重建．仿真实验验证了该算法的有效性．     

基于稀疏表示的滤波反投影超声层析成像重建算法

针对传统超声Lamb波难以检测复合材料分层缺陷以及直观描绘缺陷形状的问题,提出一种基于稀疏表示的滤波反投影（FBP）超声层析成像重建算法。首先,提取超声Lamb波在复合材料缺陷板中的走时信号作为投影值,把对投影的一维傅里叶变换等效于对原图像进行的二维的傅里叶变换,与滤波器函数进行卷积运算并沿不同方向投影,从而得到FBP重建图像;然后,构建稀疏超分辨率模型,通过构建低分辨率图像块和高分辨图像块字典进行联合训练,以强化低分辨率和高分辨率块与真实图像块之间的稀疏相似性,并使用低分辨率块和高分辨率块构建完备的字典;最后,将FBP得到的图像代入构建的字典中得到完整的高分辨率图像。实验结果表明,相较于使用线性插值的算法重建的图像,所提算法重建图像的峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）和边缘结构相似度（ESSIM）值分别提高9.22%、2.90%与80.77%;相较于双三次样条插值算法重建的图像,所提算法重建图像的PSNR、SSIM、ESSIM分别提高4.75%、1.52%与16.5%。所提算法能够有效检测复合材料的分层缺陷,提高获得的分层缺陷图像的分辨率,强化图像的边缘细节。     

自适应正则MAP的CT图像重建方法研究

提出了一种基于自适应正则最大后验概率估计（MAP）的计算机断层（CT）图像重建方法,该方法可以自适应地选择正则化参数,并充分利用每一次迭代的重建结果的信息,不断对其进行更新,通过多次迭代得到最终的重建图像。通过对头部模型的一个切片进行仿真实验,验证了该方法的可行性。用实际实验数据,与传统的方法、最大似然期望（ML-EM）算法和滤波反投影（FBP）算法相比较,表明该方法适用性较强,能较好地保持图像的边缘信息,而且图像的信噪比较高。     

基于Mumford-Shah 正则项的PET 图像重建方法

在正电子发射断层（Positron emission tomography,PET）重建算法中,正则项常被用来抑制噪声。现将Mumford-Shah（MS）正则项,构造出一种新的变分结构用以进行PET图像重建。采用了Ambrosio和Tortorelli提出的Г-收敛逼近方法,将MS函式对边界积分转化为一类合适的辅助光滑函数的区域积分。在仿真测试中,将算法与传统滤波反投影（Filtered back projection,FBP）算法、最大似然估计方法（MLEM）和最大后验概率估计方法作比较。通过实验对算法的效率和可行性进行了分析。实验结果表明,本文算法在噪声抑制和边界保留上均有较好的表现。     

投影数据恢复导引的PET图像滤波

为了提高正电子发射断层成像（Positron Emission Tomography,PET）重建图像质量,提出一种投影数据导引的PET图像优质重建方法。新方法利用恢复投影数据的重建图像冗余信息优化非局部均值权重。对投影数据进行恢复,采用传统的滤波反投影（Filtered Back Projection,FBP）法进行PET图像重建,利用非局部均值（Non-local means）的思想计算权值矩阵,利用该权值先验矩阵导引直接重建FBP图像的非局部均值滤波。仿真和临床PET数据实验表明,方法可以在满足临床应用的需求下,有效地改善PET重建图像质量。     

基于DSP的PET图像重建方法

以美国德州仪器公司的高性能数字信号处理器TMS320C6455为核心,在低成本DSP（Digital Signal Processor）平台上优化并实现了一种基于滤波反投影的PET（Positron Emission Tomography）图像重建算法FBP （Filtered Back Projection）。实验结果表明,通过针对性的算法和代码优化,系统能够在40秒内完成512×512分辨率PET图像的重建,并获得满足应用需要的图像清晰度。基于DSP平台的PET图像重建方法在PET医学图像重建及其他医学成像领域具有良好的应用前景。     

有序子集最大似然SPS算法在CT中的应用

研究CT图像技术,就是投影图像重建过程.为了提高X射线CT图像重建的收敛速度和图像质量,将有序子集最大似然可分离的抛物面型替代函数算法(OS-ML-SPS)应用于X射线CT图像重建,通过对Shepp-Logan头部模型的一个切片进行仿真实验,验证了算法的可行性,然后用来重建X射线CT采集的实际投影数据,并与ART算法,FBP算法相比较,重建结果表明,OS-ML-SPS算法的初始收敛速度明显比ART快,其重建的图像质量优于FBP算法.算法为X射线CT图像重建提供了新的研究途径.