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由于计算机断层扫描能够很好地呈现出人体内部软组织构成器官的影像,故而在临床医学方向上得到普遍应用,简称为CT技术。随着科学技术的快速发展,研究者们以二维CT为依据提出了基于平板探测器(FPD)的三维锥束CT,简称为CBCT。由于采用了锥束放射源和大面积FPD来采集物体各角度的投影数据,CBCT大大提高了 X射线的使用效率,同时扫描速度和CT重建图像的空间分辨率也有了相应的提升。目前由于CBCT的优越性,其在现代医学和工业领域应用日益广泛。然而由于FPD的不断发展,其探测元的数量逐渐增多,锥束CT经过一次旋转扫描得到的扫描数据越来越大,重建速度也相应的减慢,实时性较差。例如影像引导放射治疗期间,放射治疗系统应为医生及时提供目标影像以达到追踪肿瘤的目的,进而提高放射治疗的效果,并减轻对正常组织的损伤。因此,基于此类需求,如何进一步提高重建速度成为锥束CT三维重建算法探究的热点。FDK算法是锥束解析重建算法里最为经典的算法。由于其基于圆轨迹扫描,具有结构简单、易于实现、可快速重建等特点,在放射源锥角较小时可重建出质量较好的CT图像,因而该算法是当今CBCT系统中应用的主流算法。然而FDK算法在锥束CT重建中依然存在计算量大,重建耗时长等问题,难以满足实际应用中日益提高的实时性需求。此外,医生在临床诊断时针对不同的应用环境,对CT图像的分辨率需求也不尽相同。为解决以上问题,本文介绍一种基于小波变换的锥束CT快速三维重建算法。首先对采集到的投影图像进行相应尺度的小波变换,得到各尺度小波分解系数,选择相应尺度的小波系数进行FDK重建,可获取相应低分辨率的三维图像数据,还可根据需要由得到的低分辨率重建数据分别沿着径向取断层图像,进行相应的小波逆变换和Lanczos-3插值运算,进而获得高分辨率的三维图像数据。本文算法可以分为以下两方面:(1)医生在临床诊断时对CT图像的分辨率大小有不同的需求。当FPD的分辨率很大而医生对CT图像分辨率要求并不高的情况下,可先对投影图像进行降维处理而后进行FDK重建。本文采用高斯金字塔分解和小波变换两种图像降维的方法,并阐述了其与FDK算法结合重建低分辨率CT图像的流程。(2)针对不同分辨率CT图像与实时性的需求,本文算法能够在低分辨率CT图像重建的基础上,进行小波逆变换和Lanczos-3滤波器插值运算来获取高分辨率CT图像。仿真结果表明,本文算法不仅能够得到不同分辨率的三维图像数据,而且相较于传统的FDK算法生成分辨率相同、质量相近的三维图像数据,重建速度可以提高一倍以上。