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。

具有超松弛因子的OSEM重建算法

创建了一种比 OSEM法更快收敛的、更灵活地适应临床要求的医学图象重建迭代算法 .通过引入超松弛因子 z改进现有的 OSEM图象迭代重建算法 ,在 z=1时 ,回复为通常的 OSEM,在 z>1时 ,合并引入非负约束和总计数归一化约束条件 ,保证迭代快速收敛 .使用计算机模拟数据和 SPECT心肌灌注投影数据对该算法进行验证 ,并同其他图象重建算法的结果进行了比较 ,该算法运算速度比同阶数的 OSEM快 1倍以上 ,且比同样迭代次数的更高阶数的 OSEM运算速度还要快 .该算法具有收敛速度快 ,使用灵活等优点 .

OSEM重建算法中几个关键问题的研究

目的:改进平行孔准直器SPECT系统的成像方法,快速、精确地实现有序子集期望值最大化(OSEM)重建算法。方法:采用理想平行孔和张角效应平行孔准直器两种模型,将准直器的空间响应融入系统传输矩阵,利用改进的射线跟踪算法进行衰减校正。结果:随着准直器张角的增加,Jaszczak模型的重建图像在边界出现明显的亮环;利用考虑准直器空间响应的系统矩阵进行图像重建,能较好的抑制边界伪影。结论:融入准直器空间响应函数的系统矩阵更为精确、贴近真实情况,能较好的抑制边界伪影,提高了重建图像的对比度和信噪比。

基于优化子集顺序的三维OSEM图像重建算法

在有序子集算法中,大的子集个数可以加速算法的收敛,但重建图像的质量也会受到影响.为了加速OSEM算法的收敛速度,提高重建图像的质量,本文提出一种优化子集顺序的方法,该方法不仅考虑了子集间的几何相关性,还能使已选用的子集在几何上尽可能地分布均匀.实验选取3-D Shepp-Logan模型作为测试模型,并且从数量上和质量上对重建图像进行分析,结果表明,所提出的算法不仅收敛速度快,还可以减小因增大子集个数对重建图像质量造成的影响.

具有可变超松弛因子的OSEM在PET重建中的应用

基于最大似然期望法(ML-EM)重建的图像质量好,但因其收敛速度太慢,而难以直接应用于临床.有序子集最大期望法(OSEM)具有较高的重建图像质量和较短的计算时间,超松弛因子(OR)有可灵活调节超松弛因子和加速收敛两种功效.文中将OSEM和OR有机地结合起来用于PET图像重建,形成可变超松弛因子的OSEM重建算法(OR-OSEM).该方法综合了上述两种算法的优点,具有可根据需要灵活改变子集数和超松弛因子的功能.计算机仿真模拟和临床PET投影数据的重建结果表明了该方法的有效性.

OSEM算法在图像重建中子集分类的研究

通过O SEM算法在不同子集下重建图像的仿真研究,分析在相同迭代次数和时间下子集数对重建图像收敛速度的影响,得到对含噪声的投影数据在子集数多时重建图像会随着迭代次数的增加而变差.若采用序列划分子集(即子集数由多到少)重建图像则可避免这种情况.通过对各种子集分类在相同时间内重建图像误差的比较,得到序列划分子集方法能在较少迭代次数和较短时间内得到好的重建图像.

OSEM子集及迭代次数对PET图像质量的影响

目的 :探讨有序子集最大期望重建算法 (OSEM )中子集及迭代次数对PET图像质量的影响。材料和方法 :圆柱模型 (长 18.5cm ,直径 2 1.5cm)内灌注比活度为 1.2 5kBq/ml18F 水溶液形成本底 ,平行内置的 7个不同直径空心小圆柱内灌注18F 水溶液 (比活度 12 5kBq/ml)形成热灶 ,以 2D方式采集数据、OSEM算法重建图像 ,子集水平 3 2、16,迭代次数 1～10。在图像横断面对应外围 7个热灶画与其同大小的ROI及本底ROI ,由此计算CV等参数。结果 :相同条件下 3 2子集重建图像的热灶活度比 16子集更接近真实值。变异系数CV ,在较小热灶及背景区中 3 2子集的大于 16子集 ,较大的热灶中 3 2子集的则小于 16子集。结论 :OSEM重建方式选择 3 2子集 2～ 3次迭代 ,或 16子集 3～ 4次迭代的图像质量较好。

基于时间串流的OSEM图像重建算法研究

利用γ光子探测腔体内部动态流场需要快速的图像重建算法,传统处理方式是先采集所有事件、再进行OSEM等算法处理。本文提出了一种按时间流对响应事件进行子集划分的图像重建(T-OSEM)算法。在连续采样数据的同时,按时间段将采样到的数据划分为子采样数据集,对子集进行OSEM迭代实现图像重建。并将上一帧图像作为迭代输入,利用帧间图像相关性,以加快收敛速度。该算法中数据流的采样与上一帧图像的处理同时进行,并通过多线程并行运算加速图像重建过程。研究了最优子集事件数量及相对应采样时间的关系,以实现在尽可能短的采样时间下达到最优的重建效果。实验表明,当采样时间段达到1 s时,T-OSEM算法仍有很好的粒子跟踪效果,粒子轨迹图像结构相似比为0.92,表明T-OSEM算法对于动态图像重建是一个比较好的解决方案。

OSEM重建的设置对于99mTcO_(4)^(-)SPECT/CT定量准确性的影响

目的本研究通过分析有序子集最大期望值(Ordered-Subset Expectation Maximum,OSEM)迭代重建参数和99mTcO_(4)^(-)SPECT/CT定量准确性之间的关系,以优化SPECT图像重建参数设置。方法采用NEMA/IEC图像质量模型,6个热球和本底分别灌注126.54 KBq/mL和7.03 KBq/mL 99mTcO_(4)^(-)(热球-本底比为18:1),通过SPECT进行断层图像采集,并通过Q.Metrix软件对断层图像进行后处理和定量分析。所有断层图像采用OSEM算法进行重建(迭代次数分别为2、10、20、30、40、50、60和70;子集数分别为5、10、15、20和25)。通过计算热球靶区的平均恢复系数(Mean Recovery Coefficients,RCmean)评估不同重建参数设置的SPECT/CT定量准确性。结果所有热球的RCmean随着迭代次数的增加而增加,尤其对于13、17、22 mm热球变化明显,迭代50次后RC_(mean)达到平稳状态,当迭代次数由2增加到10时,RC_(mean)增加的幅度最大。但不同的子集数对于RC_(mean)无明显影响。曲线回归分析热球RC_(mean)值与热球体积之间存在非线性变化,函数关系为对数函数形式,预估曲线模型为y=0.167ln(x)+0.486,R^(2)=0.93(P<0.05)。结论在OSEM迭代次数方面,SPECT/CT图像的定量准确性随着迭代次数的递增而得到明显提升,尤其对于小病灶,当迭代50次时,可达到最大收敛。而子集数对定量准确性无明显影响。RC与热球体积之间存在确定对数函数关系,为不同大小病灶的99mTcO_(4)^(-)SPECT/CT定量参数的校正提供可靠的理论依据。

图像重建算法FBP与OSEM在工业CT应用中的对比研究

滤波反投影法(FBP)与有序子集最大期望值法(OSEM)是图像重建中最为常用的两种方法,本文研究了这两种重建方法在工业CT中的应用,就不同的探测器数目、不同的旋转投影角度取样数、不同的噪声水平,对两种方法的重建效果进行对比与分析,结果表明在某些条件下迭代法OSEM重建图像质量明显好于解析法FBP。

三维锥束OSEM算法中子集序列的研究

有序子集算法的提出提高了迭代算法的图像重建速度,但是三维锥束OSEM算法中的子集个数和子集迭代的顺序都会影响图像重建的收敛速度和质量。文中提出了划分子集序列的方法,该方法通过应用距离加权方案改变子集的迭代顺序,使子集均匀分布,来减小相邻子集的相关性对收敛性的影响,并且采用每次迭代后逐渐减少子集个数,提高图像重建收敛速度的同时,恢复重建图像的各种频率元素。实验结果表明改进后的算法的图像重建收敛性优于未改进子集的三维锥束OSEM算法。

具有加速因子的OSEM重建算法用于X射线荧光CT研究

有序子集最大期望值算法(Ordered Subsets Expectation Maximization,OSEM)具有较高的图像重建质量和较短的计算时间,已经被应用于内源CT(如SPECT、PET、同步辐射X射线荧光CT)的图像重建中。本文提出了一种具有加速因子的OSEM算法应用于X射线荧光CT的图像重建,通过引入加速因子h来调制校正因子的步长加快OSEM算法的收敛速度,研究了不同加速因子和不同子集数的AOSEM算法对重建图像质量的影响。计算机模拟及实验结果表明,在获得同等质量重建图像的同时,具有加速因子的OSEM算法的重建速度是常规OSEM的两倍。

OSEM算法在编码板成像中的应用

为提高γ辐射编码成像中MLEM算法在图像重建时的速度及质量,论文基于核医学ECT图像重建中的OSEM算法思想在图像重建时对编码成像所得投影数据进行分组,并采用精细采样平衡相关法的重建结果作为初值进行迭代。通过实验对该算法进行验证。实验表明:OSEM算法可以有效提高收敛速度,改善重建图像质量。在γ辐射编码成像中采用OSEM算法是有效且可行的。

水稻种子特异表达OsEm基因5'上游调控区的克隆与序列分析

植物分子农场能以低成本大规模生产重组医药蛋白,种子是重组蛋白最理想的积累场所。为了获得分子医药种子特异表达启动子,以取材方便的地方栽培水稻为材料克隆了种子特异Os Em基因767 bp的5'端调控序列。顺式作用元件分析的结果发现5'端调控序列含有50 bp的核心启动子区域和保守的调控元件TATA box及CAAT box,还含有脱落酸和茉莉酸甲酯等激素响应元件、光反应元件、缺氧特异诱导元件以及种子特异性元件。进一步分析发现本研究克隆的序列内部有15 bp的核苷酸缺失,它与Gen Bank收录的野生型水稻Os Em基因5'端调控序列之间的序列相似性为98.08%。上述结果揭示不同来源的Os Em基因5'端调控序列具有序列多样性,它们能够参与激素、光和逆境胁迫防御等反应,可作为植物分子农场种子特异性启动子。

An advanced fully 3D OSEM reconstruction for positron emission tomography

A fully 3D OSEM reconstruction method for positron emission tomography （PET） based on symmetries and sparse matrix technique is described. Great savings in both storage space and computation time were achieved by exploiting the symmetries of scanner and sparseness of the system matrix. More reduction of storage requirement was obtained by introducing the approximation of system matrix. Iteration-filter was performed to restrict image noise in reconstruction. Performances of simulation data and phantom data got from Micro-PET （Type： Epuls-166） demonstrated that similar image quality was achieved using the approximation of the system matrix.

松弛系数-有序子集-最大似然期望算法在^(60)Co集装箱CT检测中的应用

将松弛系数和迭代间像素值约束引入有序子集-最大似然期望算法中,构造出应用于发射CT中的ROSEM算法引入到透射式工业CT中。不仅加快了图像重建的收敛速度而且改善了重建图像的质量。针对ROSEM、代数迭代算法(ART)和卷积反投影算法(CBP),分别做了模拟实验和实际汽车CT检测以及集装箱CT检测实验,并分析比较了它们在60Co集装箱CT检测中的应用。ROSEM算法无论在重建速度还是重建质量上都优于ART算法,其重建图像质量和CBP算法相当。

可变约束OS-EM图像重建算法仿真研究

有序子集最大期望值方法 (OrderedSubsetsExpectationMaximization ,OS EM )具有较高的重建图像质量和较短的计算时间 ,正逐步应用在正电子发射断层成像仪 (PositionEmissionTomography ,PET)图像重建过程中。本研究提出了一种改进的OS EM图像重建算法可变约束OS EM迭代算法 (VariableConstraintOS EM ,VCOSEM) ,对仿真Phantom模型在不同测量条件以及不同子集划分情况下的研究结果表明 ,该方法具有分辨率高 ,噪声低的优点 ,能够提高重建图像质量。

高分辨针孔SPECT三维图像重建的实现

采用一种新颖的查找表法来实施有序子集期望值最大化(OSEM)的针孔SPECT图像重建算法,有效地将针孔响应修正包含在查找表中,进而实现高分辨针孔SPECT的三维图像重建。标准Jaszczak模具的成像实验结果表明:该方法不但能显著减少图像重建过程的计算时间和内存占用,且能显著改善重建图像的分辨率。因此,查找表法是能够快速实现针孔SPECT OSEM图像重建算法,并能将针孔响应修正包含在查找表中以获取高分辨断层图像的有效方法。

代数迭代图像重建技术在SPECT图像重建中应用的研究

介绍了采用对比的方法研究了SPECT图像重建技术中常规FBP与代数迭代图像重建方法对病灶T/B(靶/本底)比值和图像的噪声指标。模型和临床病例研究的结果表明,采用OSEM图像重建方法T/B提高;图像噪声指数差别不大;OSEM重建技术对于骨骼病灶T/B提高更明显。在注射剂量不变的情况下,OSEM图像重建方法能够提高图像采集速度一倍以上,而不降低图像质量和病灶的T/B比值。研究结果提示我们,可以采用OSEM图像重建技术取代传统的FBP方法,这样能够明显提高SPECT设备的性价比和临床应用价值。

Philips Astonlish图像处理技术在骨断层重建上的优越性

目的:探讨Astonlish算法与滤波反投影法(FBP)和有序最大期望值法(OSEM)三者在骨断层处理中图像效果的比较。方法:随机选取42例骨显像患者的骨断层图像,由1名技师对其分别用FBP、OSEM和Astonlish等3种处理方法进行断层处理,再由3名高年资医师进行双盲阅片,观察运用3种处理方法对断层图像质量的影响。结果:FBP方法处理速度快,但图像上放射状条状伪影明显,分辨率低。OSEM方法图像分辨率高,对小病灶有更好的检出率。Philips Astonlish重建图像改变了放射性的分布,使病灶处的放射性计数增加,病变能够显示得更加清楚。结论:在同一设备上,Astonlish图像重建技术由于改变了图像的放射性分布,选取更好的迭代和子集,所以相对于FBP和OSEM等2种处理技术有更好的提高图像质量和分辨率的能力。