定步长压缩感知锥束CT重建算法

针对锥束CT成像系统中投影数据不完全的图像重建问题,提出了一种定步长压缩感知锥束CT重建算法。首先将锥束CT重建问题归结为投影数据均方误差作为数据保真项、全变分作为正则项的无约束优化问题,分析目标函数的Lipschitz连续性;然后近似计算Lipschitz常数,求出梯度下降步长,利用梯度下降法进行重建;最后对CT投影数据采用联合代数重建算法更新重建图像。在每次迭代过程中调整梯度下降步长,提高重建算法的收敛速度。Shepp-Logan模型的无噪声实验结果表明,该算法的重建图像信噪比分别比联合代数重建算法、自适应最速下降-凸集投影算法、BB梯度投影算法的重建图像信噪比高出13.7728dB、12.8205dB、7.3580dB。仿真试验表明该重建算法提高了收敛速度,同时减少了重建图像的相对误差,极大提高了用少量投影数据重建的图像质量。     

锥束CT的惩罚SART重建算法

联合代数迭代方法（SART）对重建图像空间是无约束的,其迭代到一定次数后,图像空间的噪声会不断增加。为了解决这一问题,针对三维锥束CT情况,研究了一种增加惩罚项的联合代数迭代算法,同时研究了该算法与有序子集结合的方法。计算机仿真试验表明：在锥束CT图像重建中,该方法能够在抑制噪声的同时提高重建图像的收敛速度。     

锥束CT的图像分块OSEM重建算法

在计算机断层成像（CT）中,有序子集最大期望值算法（OSEM）能够在较短的时间内重建出高质量的图像。对含有噪声的投影数据,投影旋转分度子集划分的不同会影响到图像的重建质量和收敛速度。针对三维锥束CT情况,研究了一种基于图像分块的变子集OSEM重建方法,该方法将图像空间分割成等大小的图像块,然后在迭代过程中,对于不同的图像块用变化的子集进行图像重建。计算机仿真实验表明：该方法在锥束CT图像重建中,能够在抑制噪声的同时提高重建图像的收敛速度。     

锥束CT感兴趣区域图像重建研究

针对锥束CT感兴趣区域扫描中存在的截断投影数据图像重建问题,提出用基于迭代的代数重建(ART)算法进行重建。锥束ART算法的缺点是计算量大、重建速度慢。为了提高该算法的重建速度,提出了一种基于多核平台的快速并行图像重建方法。首先将三维重建区域等分为上下两块,相应地,探测器平面也分为上下两部分;然后通过双线性插值计算虚拟探测器投影数据;最后通过多线程技术在多核平台上实现了ART算法的并行重建,在保持较高重建精度的同时取得了约两倍的重建加速比。在此基础上,通过仿真实验对3DShepp-Logan模型不同感兴趣区域进行了重建,实验结果表明,ART算法用于感兴趣区域图像重建是可行的。     

不完全投影数据的ICT图像重建算法

为了解决不完全投影情况下的ICT图像重建质量不高和重建速度较慢的问题，文中介绍了两种以代数重建思想为基础的CT图像重建算法：基于共轭梯度法的快速迭代算法和多约束准则的遗传算法。经过实验验证，这两种算法能够在投影数据不完全的情况下，重建出令人满意的图像。     

非PI线的半覆盖螺旋锥束CT的Katsevich重建

半覆盖螺旋锥束CT可以扩大传统螺旋锥束CT的视场区域,但是每个投影角下的投影数据都是横向截断的。Katsevich算法作为一种精确的重建算法,它可以得到质量较高的重建图像,但是它要求PI线上的数据是非截断的,无法直接应用于半覆盖的螺旋锥束CT。根据半覆盖螺旋锥束CT的特点和Katsevich算法本身的分析,提出了一种非PI线的Katsevich算法。它将求导后的投影数据直接沿探测器的行方向进行滤波,而不是将投影在Tam窗内重排后滤波。反投影时,也不需要根据重建点求相应的PI区间,而是直接根据重建点的z坐标求出的2π区间。实验结果表明,提出的成像方法避开了PI线对重建的影响,得到了待检测区域的完整图像。     

三维锥束CT中几何参数的校正研究

计算机断层成像技术在工业和医学中的应用,三维锥束CT(Computed Tomography)是显微CT和工业CT目前研究的热点.三维锥束CT系统一般采用FDK重建算法,算法要求锥束中心射线垂直于探测器且投影在探测器中心,然而由于系统机械精度的不足难满足要求,从而给重建结果带来伪影.为解决上述问题,提出了一种投影数据的校正方法:在重建前首先根据几何参数对每幅投影数据进行修正,修正完后再进行重建.实验结果证明:改进后能有效地改善几何参数误差引起的图像失真,对三维锥束CT扫描系统的几何校正具有重要意义.     

自适应步长非局部全变分约束迭代图像重建算法

针对计算机断层成像（CT）系统中,全变分（TV）迭代约束模型易于产生阶梯效应以及不能很好地保存图像中精细结构的问题,提出一种自适应步长的非局部全变分（NLTV）约束迭代重建算法。考虑到NLTV模型能较好保存和恢复图像细节以及纹理的特点,首先将CT模型当成在满足投影数据的保真项的解集中寻找满足特定正则项即NLTV最小化的解约束优化模型;然后,使用代数重建（ART）算法和分离布雷格曼（SB）来确保重建结果满足数据保真项和正则化项的约束;最后,以自适应最速下降-投影到凸集（ASD-POCS）算法作为基础迭代框架来重建图像。实验结果表明,在不含噪声的稀疏重建条件下,提出的算法使用30个角度的投影数据已经可以重建出理想的结果。在含噪稀疏数据重建实验中,该算法在30次迭代时已得到接近最终收敛的结果,且均方根误差（RMSE）是ASD-POCS算法的2.5倍。该重建算法能在稀疏投影数据下重建出精确的结果图像,同时改善了TV迭代模型的细节重建能力,且对噪声有一定的抑制作用。     

锥束CT检测成像仿真系统的研究与实现

设计并实现一个用于CT专业教学和科研的锥束CT检测成像仿真系统.该仿真系统能够模拟对CT设备的控制,生成正投影数据,重建被测物体,并能对重建结果进行三维显示.该系统包括如下关键技术:按真实比例对CT设备建模,实现了锥束CT工作过程的可视化;用场景图方法组织CT场景,简化了场景图形的管理方式;采用GPU加速CT正投影、图像重建和体绘制算法,在一定程度上解决了锥束CT大数据量快速计算问题.实验结果表明,该系统具有较快的运行速度,可满足用户交互操作的需要.     

三维锥束重建中滤波器的设计

设计了几种用于CT三维锥束图像重建的滤波器,并将其对图像质量的影响进行了分析。CT是一种先进的成像技术,现已被应用于多个领域。CT图像重建算法多采用滤波反投影法,滤波是此方法的核心部分。本文介绍了三维锥束近似重建的基本原理,分析并设计了几种用于CT锥束图像重建的滤波器,并且通过投影数据的图像重建结果分析了不同滤波函数对断层图像重建质量的影响。实验结果证明：所设计的几种滤波器能较好的满足实际图像重建的要求。     

一种基于POCS约束的图像代数重建算法

不完全投影数据的代数重建问题一直是CT应用中的热点问题.通过对相互垂直角度投影图像之间的关系分析,文中提出一种改进的代数重建(ART)算法.该算法采用记录射线穿过网格编号和射线与网格相交长度的方法计算投影系数矩阵,并在反投影过程中对不完全投影数据采用凸集投影约束的方法进行重建.实验表明该算法与ART算法相比,图像重建的速度与图像重建的质量都得到较大提高.     

基于最小圆柱区域的锥束CT快速图像重建

传统锥束CT通常选取立方体或其内切圆柱作为图像重建的区域,因此考虑到工业CT重建目标尺寸差异较大的特点,提出了一种基于最小圆柱区域的快速三维图像重建方法。首先由不同视角下的锥束投影数据通过直线扫描转换算法构建重建目标的最小区域包络图;然后通过区域填充方法来进一步确定最小区域包络;在此基础上,采用中点圆算法得到最小圆柱区域的半径。该方法能够根据重建目标的尺寸自适应地确定最小圆柱重建区域,从而减少了不必要的计算。实验结果表明,该方法有效地提高了ART算法的重建速度,同时取得了较好的重建质量。     

一种基于先验图像的锥束CT 金属伪影校正算法

为了有效抑制锥束CT(CBCT)重建中金属植入物引入的伪影,提出一种基于先验 图像的金属伪影校正算法。首先对含金属伪影的重建图像进行双边滤波、金属阈值分割、组织 聚类等预处理,获得金属图像和不含金属信息的先验图像;再对二者正向投影,获得金属投影 区域和先验投影数据;而后利用先验投影数据及金属边界邻域的投影数据对金属投影区域插值, 获得修复的投影数据;最后利用FDK 算法对修复的投影数据重建,并将其与金属图像融合,获 得最终的校正图像。为了验证该算法的性能,利用三维Shepp-Logan 头部模型数据和临床头部 CT 数据开展金属伪影校正实验,结果表明：与常用的线性插值算法和图像修补算法相比,该算 法的校正图像均方根误差最小、峰值信噪比最大。这说明该算法在有效保留图像边缘信息的同 时,可有效地抑制金属伪影。     

基于Bregman迭代的CT图像重建算法

针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步: 1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问题;2) 采用TV约束对1)中得到的重建图像进行修正.算法对TV约束条件下采用l1作正则项的重建模型分开求解,降低了算法的复杂度,加快了收敛速度.算法在稀疏投影数据下可以快速重建CT图像且质量较好.本文采用经典的Shepp-Logan图像进行仿真实验并对实际得到的电路板投影数据进行重建,结果表明该算法可满足重建质量要求且重建速度有较大提升.     

螺旋锥束CT重建Katsevich算法的一种改进方法

螺旋锥束Katsevich重建算法在重建过程中需要对投影数据求导,但投影数据本身是离散的,不能求导,因此考虑利用插值多项式函数的导数作为所求导数的近似值。为了验证此方法的有效性,采用实际采集的鱼的数据进行重建,并用平均梯度来衡量图像的清晰程度。实验结果表明,该方法能使图像更清晰,从而提高图像质量。     

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.     

基于自适应核回归和代数重建法的低剂量CT图像重建

针对稀疏角度投影数据CT图像重建问题,TV-ART算法将图像的梯度稀疏先验知识引入代数重建法（ART）中,对分段平滑的图像具有较好的重建效果。但是,该算法在边界重建时会产生阶梯效应,影响重建质量。因此,本文提出自适应核回归函数结合代数重建法的重建算法（LAKR-ART）,不仅在边界重建时不会产生阶梯效应,而且对细节纹理重建具有更好的重建效果。最后对shepp-logan标准CT图像和实际CT头颅图像进行仿真实验,并与ART、TV-ART算法进行比较,实验结果表明本文算法有效。      

基于CUDA的图形处理器加速锥束CT重建算法的研究

锥束CT图像重建数据量巨大、运算复杂度高,重建时间长,难以满足实际应用的需求。研究基于CUDA的图形处理器加速锥束CT重建算法的方案,通过有效的并行策略来提高滤波和反投影过程的时间,并利用常数存储器和纹理存储器来提高数据访存效率。实验证明在保证重建质量的情况下,重建速度可以提高82倍。     

GPU加速的圆弧轨迹Katsevich锥束CT重建算法

通过改进GPU的渲染到纹理策略加速锥束反投影计算,提高了圆弧轨迹Katsevich锥束CT重建算法的执行效率.在CPU中完成投影数据的滤波处理,并将其重排为四通道浮点纹理载人GPU内存;绑定2个浮点输出纹理到帧缓冲对象的不同绑定点,用于将渲染结果输出到纹理,并同时完成反投影数据的累加计算;将矩形网格编码为四叉树结构用于加速物体切片的绘制.实验结果表明,文中算法在较大锥角时仍能重建出高质量图像,并获得接近于实时的重建速度.     

基于不规则螺旋扫描CT图像重建算法的研究

锥束螺旋CT可以解决长物体的检测问题,目前广泛应用的锥柬螺旋CT主要采用螺旋FDK算法进行图像重建,近年采为了使算法能更应用于买际,许多学者对标准的螺旋轨迹进行了拓展。针对这一情形,本文提出了变螺距不规则螺旋扫描轨迹,变螺距螺旋扫描可根据目标物体形状的变化,随时做出调整以获得最佳的图像重建质量,有更快的扫描速度和更高的时间、空间分辨率。本文首先设计了两种随投影角度自适应变化的变螺距螺旋轨迹函数,然后采用近似FDK重建算法进行重建。仿真结果表明,变螺距螺旋FDK重建算法能够重建出较好的图像质量,本文的研究可以促进实用变螺距螺旋锥束CT的发展。