主题Ⅰ:基于凹面源及"线阵多边形+直线"探测器的直接体积CT研究;三维锥形束重建(3D Cone-beam Reconstruction)是近年来国际医学成像领域内的热点研究课题之一,是指利用物体在锥形束射线场内的一定的投影序列来重构原物体.锥形束重建具有如下优点:1)更快速的容积扫描;2)各向同性的重建结果;3)可减少病人的辐射剂量.为了减少重建过程中X线散射影响的降低成本,本文讨论了当射线源为凹面、检测器为"线阵多边形+直线"分布时的3D精确重建,从X线特性、算法原理、参数计算、实验结果等各方面进行了讨论.这种直接体积成像新技术不仅可以用于临床诊断、介入治疗、图像引导的计算机辅助手术,而且特别适用于小动物(Micro-animal)的直接体积成像,这在新药、新型治疗方法的跟踪研究中具有重要的现实意义.其次,文中还提出一种新的基于OSEM(Ordered Subsets Expectation Maximization)算法的螺旋CT(Computed Tomography)重建方法,这种方法利用了被重建物体的一些先验信息:即首先采用标准的OSEM算法对物体的第一层进行重建,然后将此重建结果作为OSEM的初始输入应用到第二层的重建中,以此类推,整个重建过程可以迭代完成.主题Ⅱ:基于MRA的人体血管提取及三维可视化;心脑血管疾病是人类健康的主要威胁之一,如何能够早期发现和治疗,对于心脑血管疾病的康复具有重要的意义.目前临床上的一些诊断方法主要是对血管进行增强,如MRA(Magnetic Resonance Angiography,MRA)和DSA(Digital Subtraction Angiography,DSA)等.其中MRA具有病人无创伤、无射线辐射危害、可以直接得到三维数据等优点,但其缺点是分辨率比较低.本项目主要针对临床获取的MRA图像,提取出血管的图像并对其进行三维可视化,从而可以在计算机上对血管网络进行多角度观察及分析处理.主题Ⅲ:基于CT图像的肺部疾病分割及肺轮廓的恢复;肺分割是X-CT(X-ray CT)应用中的一个重要内容,例如对于肺部病变、肺容积的分析计算等.在这类应用中,通常需要解决两类问题:一是对肺部病变的分割,另外是对整个肺部轮廓的勾勒.在一般的情况下,当病变部位未破坏肺边缘时,本文给出一种实用的肺分割方法.具体步骤为:1)整个肺轮廓的提取;2)病变区域的提取;3)定量分析.对于前两步,采用的方法是基于灰度信息的分割(grey-level based segmentation),第三步定量分析可以通过前两部的结果来计算.而对于另一类特殊情况,即当肺边缘被病变破坏时,通常的方法就难以勾勒出肺边界的本来形状.对此本文提出了一种解决办法.