CT图像重建滤波反投影算法中指数滤波器的研究

CT技术的核心是图像重建,而图像重建的决定因素是重建算法,其优劣直接影响对重建结果准确性的判断。CT图像重建算法可以分为迭代法和解析法两大类,其中解析法具有比较严密的数学理论基础,且处理速度快,所以在CT技术领域得到广泛应用。在解析重建算法中,滤波反投影算法拥有较高的运算效率,能获得较好的图像重建质量,而且滤波反投影算法的成本低,易于通过并行实现,便于进一步提高其重建速度,所以该算法为解析法中的主流算法。根据滤波反投影算法的实现原理,其中滤波函数的选取对重建结果、重建速度等方面有着举足轻重的作用。针对滤波函数的选择进行研究,首先在分析常用R-L和S-L滤波函数的基础上,引入指数滤波函数的研究,并借助调整指数参数的取值,分析了该函数在无噪声和有噪声情况下对图像重建的影响。通过实验仿真的方法,验证了指数滤波函数在保证较好的空间分辨率的情况下,保持了良好的图像重建特性。     

基于汉宁窗函数的滤波器的设计

在CT图像重建中,滤波反投影是目前采用最为广泛的算法,滤波器又是滤波反投影的重要组成部分,因此滤波器的设计是滤波反投影算法的关键.滤波器的设计主要是其窗函数的选择,本文基于汉宁窗函数的特点,提出了一种可调节参数的窗函数.通过仿真实验,给投影数据加入噪声,采取不同的参数进行图像重建,考察不同的参数对噪声的抑制作用.实际检...     

扇束工业CT图像重建算法的并行实现

工业CT图像的重建速度是工业CT产品的一个重要指标。使用并行算法是提高重建速度的一个行之有效的方法。提出了基于Beowulf集群系统的滤波反投影算法的并行实现方法;并且提出了基于Intel 奔腾SIMD技术的加速算法。在用4台P4/2.9 G微机构建的集群系统平台上对工业CT采集的4个不同的断层投影数据进行重建实验,实验数据表明使用SIMD技术可以得到4-6倍的加速,使用集群并行技术的算法能够得到1.5-3倍的加速,综合应用这两项技术可以得到8-10倍的加速。     

基于Spark的CT图像FBP重建算法程序并行设计

将常用于CT图像重建的滤波反投影算法程序设计成能够运行在大数据框架Spark中的并行模式,以此来提高计算效率并实现批量图像的重建,缩短图像重建时间。基于分布式计算框架Spark,利用其图像处理工具Thunder,将滤波反投影算法在图像重建过程中设计成并行程序模式,实现图像的片间并行重建。实验结果表明,随着Spark集群规模的不断扩大,在确保重建图像质量的前提下,重建一定数量的CT图像相比单机模式下时间显著缩短,并行滤波反投影算法具有完全加速比,并行效率趋近于1。基于Spark集群实现的滤波反投影算法能够显著提升CT图像重建速度,并实现大量图像并行重建,可扩展其他的CT图像重建算法,对远程医学图像重建平台的建设具有重要参考意义。     

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。     

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。     

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Grengeat公式的锥束CT重建算法研究

基于单圆轨迹的Feldkamp(FDK)重建算法只有在小锥角条件下才能取得较好重建效果。随着锥角增大,图像质量迅速下降。因此在实际应用中受到一定限制。在分析了物体Radon数据与单圆扫描获得的Radon数据间的关系后,结合空间可变滤波反投影重建算法(SV_FBP),提出了一种基于Grengeat公式的叠加算法。该重建算法由两部分重建结果叠加而成,第1部分结果首先采用FDK算法通过对单圆扫描的投影数据进行重建来获得;然后采用外推方法获得缺失的数据,并利用SV_FBP进行重建得到第2部分结果;最后将两部分结果进行叠加。实验结果表明,该算法不仅有效地抑制了FDK算法重建的伪影,而且使锥角的使用范围比FDK算法提高了3~4倍。这种新的叠加重建算法在大长物体的重建中,具有重要的理论和应用价值。     

基于 GPU 加速技术的 C 形臂 Cone Beam CT 三维 图像快速重建方法

平板探测器技术的发展使得锥形束计算机断层扫描技术(Cone Beam Computerized Tomography,CBCT)成为一种重要的成像技术,有着十分广泛的应用.基于C形臂的CBCT,除了具有CBCT的技术优势外,还特别适合在影像引导介入手术中应用.然而,如何在满足手术实时性要求的同时获得高分辨率高质量的三维断层图像,仍是个十分具有挑战性的课题.文章提出一种基于GPU加速技术的C形臂CBCT三维图像快速重建方法:在算法层面应用GPU并行加速技术对重建算法进行优化,在系统层面通过设计分布式系统和延迟隐藏机制,大大提升了由二维投影图像重建三维体数据的效率.在保持重建精度的前提下,优化后的GPU加速的FDK算法极大地提升了重建过程的计算效率.延迟隐藏机制进一步提升了系统的运行效率.在使用90帧投影时,系统效率提升了26%,重建延迟加速了2.1倍;当使用120帧投影时,系统效率提升39%,重建延迟加速达到3.3倍.     

PET图像的DSP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,在低成本数字信号处理器(Digital signal processor,DSP)平台上优化并实现了一种基于滤波反投影的正电子发射断层扫描(Positron emission tomography,PET)图像重建算法滤波反投影(Filtered back projection,FBP).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 s内完成512像素×512像素分辨率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.     

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。     

下颌骨CT序列图象的三维重建

在对医学图象三维重建的研究现状和已有的重建方法进行分析的基础上，从牙科医生进行牙种植手术的实际情况出发，提出了一种简单，实用的三维图象重建算法－影像配准叠加法，该方法的基本思路是：首先对二维CT数字图象进行影像纠正，内插和配准，以确定每个像素的三维坐标值，再按其空间位置关系给每个像素点设置适当的透明度，然后进行影像配准叠加，以便在二维屏幕上显示出具有立体感的真三维图象来，实验结果表明，该方法定位精度高，重建图象失真度小，既能作定性观察，又能作定量测量，并且测量数据精度较高。     

脊柱外科三维重建系统设计

阐述了利用CT断层扫描影像切片数据,从二维图像中提取三维信息,并采用OpenGL开发工具进行三维重建,结合VC 的功能界面设计,实现了具有医学诊断指导意义的脊柱外科三维重建系统.     

基于投影缺失正弦图的CT图像重建研究

通过对不完全投影重建的图像结果和正弦图对投影空间的数据分布情况进行分析,并根据工件较敏感部位的位置、形状和密度信息,对缺失的投影数据进行适当的补充。在此基础上,利用滤波反投影算法对补充后的正弦图进行图像的重建。经过实验验证,该方法改善了重建图像的质量,得到了较好的重建效果。     

工业CT窄角扇束卷积反投影图像重建

高能X射线工业CT机的图像重建属窄角扇束扫描方式下的图像重建。文中提出并讨论了基于卷积反投影图像重建算法的窄角扇束扫描方式下的图像重建，并针对窄角扇束扫描方式下的两种不同步距的同步平移方式，给出不同的卷积反投影图像重建算法，对高能X射线工业CT机的图像重建有指导作用。     

基于WebGL技术的三维煤场重建系统

基于二维图像实现三维重建一直是三维可视化中一个重要的研究内容。现有的实现方法基本上都是基于C/S架构或借助第三方插件实现,对于系统的稳定性和实用性带来较大的影响。针对这一不足之处,设计了一套B/S架构二维图像重建三维场景的系统应用于煤场三维可视化,并实现移动端、电脑端无插件浏览。后端程序利用python脚本对图像进行处理操作,前端通过JavaScript获取数据和渲染模型。实验表明,本文设计的三维煤场系统具有较好的实用性。     

建筑物三维场景重建方法

针对建筑物模型的规则性问题,基于一幅或多幅非标定图像,对建筑物结构进行多视角三维场景重建,得到360°观测模型。区别于传统三维重建方法,该方法无需先标定摄像机参数与逐点配准、不依赖深度数据和高分辨率图像。实验结果表明该方法解决了单张图像方向性感知视野受限的问题,在系统复杂度和速度上优于传统方法。