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由于X射线CT成像技术具有无痛、密度分辨率高、对病灶定位准确等优点,为临床诊断提供了直观可靠的影像学资料,被广泛应用于临床诊断。但X射线是一种电离辐射,一旦射线剂量超出安全范围,会引起身体损伤,并且有一定概率导致癌症和遗传性疾病。为了减少X射线对人体的伤害,需要降低CT扫描的辐射剂量。但X射线剂量与CT重建图像质量密切相关,剂量的降低必然引起重建图像质量的下降。因此,如何在降低X射线剂量的同时保证CT重建图像的质量成为目前图像处理领域的热点研究课题。本文针对少视角扫描、减小X射线管电流强度、既少视角又减小X射线管电流强度三种降低辐射剂量的方法,分别研究了基于稀疏表示理论的成像方法,提高了低X射线剂量条件下的CT图像质量。所做的主要工作如下:(1)针对少视角扫描造成投影数据欠完备的情况,提出了基于稀疏表示正则化的CT图像迭代重建算法。利用不同部位的清晰CT图像训练得到的离线字典能有效捕捉CT图像的轮廓、纹理、边缘、细节等信息;剪切波具有平移不变性和方向选择性的优点,可以对图像的细节信息给出较优的稀疏表示。因此通过增广拉格朗日方法将CT图像基于离线字典和离散剪切波的稀疏表示作为正则化项,用以缩小解空间,提高成像质量。通过Shepp-Logan仿真实验和人体CT图像共同验证了两种方法少视角扫描情况下能重建出较理想的图像。(2)针对降低X射线管电流强度导致投影数据信噪比降低的情况,研究了基于投影域正弦图的稀疏性的惩罚加权最小二乘算法。由于稀疏变换可以将信号与噪声区分开,使用投影域正弦图基于字典学习和基于离散剪切波的稀疏性作为惩罚项,增加解的稳定性,并可以实现投影数据的去噪。此外,算法考虑了噪声的统计特性,进一步增加了抗噪性能。通过Shepp-Logan仿真模型和人体CT图像进行了去噪效果验证,取得满意的效果。(3)针对同时减少扫描视角和X射线管电流强度导致重建成像质量进一步恶化的情况,研究了基于离线字典的统计迭代重建算法和基于离散剪切波的统计迭代重建算法。加入统计加权系数降低噪声对算法成像质量的影响,并将基于不同部位的清晰CT图像训练得到的离线字典和基于离散剪切波的CT图像稀疏性作为正则化项,改善图像重建问题的不适定性。相比前两种方法,进一步降低了X射线的剂量。通过Shepp-Logan仿真实验和人体CT图像共同验证了两种方法在投影数据欠完备且信噪比较低的情况下仍可获得良好的成像质量。