基于参数重建的机载SAR图像目标高精度定位

距离-多普勒(RD)定位模型是应用最为广泛的机载合成孔径雷达(SAR)图像目标定位模型,然而传统方法求解RD定位模型存在需要设置初始值和迭代不稳定的问题,同时定位结果的精度受载机运动参数的精度影响,而机载平台导航系统精度有限,无法满足高精度定位的需求。针对上述问题,该文提出一种基于参数重建的SAR图像目标定位方法,通过图像匹配结合最小二乘法重建机载平台运动参数,以减小精度不足的影响,利用数学解析方法求解RD定位模型,实现SAR图像目标快速稳定的高精度定位。通过实测数据实验可知,该文从算法用时和定位精度两方面验证了所提方法的有效性。

一种时变序列轮廓图像运动参数重建方法

针对现有的基于特征场的运动场估计方法对帧间位移比较大时运动参数建立困难的问题,提出了基于目标轮廓图像序列的运动估计理论和参数重建方法.该方法基于水平集方法理论,通过对二维轮廓线的标识处理,对轮廓线的演化运动序列进行了建模,并通过仿真试验进行了验证.本方法可用于重建瞬态目标及形变目标的运动位移、速度和加速度等运动参数检测研究,尤其可用于膛口火焰、爆炸过程分析等动态图像检测领域.

近场声全息重建参数对隔声测量精度的影响

等效源法近场声全息可以开展建筑构件隔声测量的工作。采用近场声全息测量构件隔声量时,重建参数对声场重建结果影响显著。基于对等效源法近场声全息隔声测量理论的分析,利用传声器阵列测得构件表面的复声压信号,通过声场重建得到构件的隔声量和表面法向声强分布。为进一步探究重建参数对等效源法近场声全息隔声测量精度的影响,通过控制变量法在隔声室开展以传统声压法为对比的建筑构件隔声测量实验。结果表明:当等效源面位置从-2 cm变化至-5 cm时,表面法向声强的重建平均误差值由3.9 dB增大至5.6 dB,隔声量的重建平均误差值由5.2 dB增大至6.9 dB,测量误差随等效源面距离而增大,因此等效源面宜靠近声源面;当全息测量面距离为4、8和16 cm时,表面法向声强的重建平均误差值分别为0.6、1.9和5.5 dB,隔声量的重建平均误差值分别为0.9、1.4和4.6 dB,测量误差随全息测量面距离而增大,因此建议全息测量面距离保持在8 cm之内;当等效源点数目与全息面测点数目一致时,与传统声压法差异仅为0.84 dB,当二者数目不一致时,隔声量和表面法向声强平均误差值均增大至4.6~6.8 dB。通过对重建参数进行优选可以有效提高构件隔声测量精度,对实验室测量建筑构件隔声性能与方法有重要借鉴意义,同时在隔声测量技术的实际运用中有较高的参考价值。

冠状动脉周围脂肪衰减指数与CT图像重建参数的相关性研究

目的 评估冠状动脉周围脂肪衰减指数(fat attenuation index, FAI)与卷积核、迭代重建算法以及层厚等计算机断层扫描(CT)冠状动脉造影重建参数的相关性。方法 前瞻性纳入44例行CT冠状动脉造影的患者,采用以下3种参数组合进行图像重建:(1)迭代重建算法(KARL5)和层厚(0.5 mm)不变,采用4种卷积核(Soft_AA、Soft_BA、Soft_CA、Soft_DA,锐利度由低至高)重建;(2)保持卷积核(Soft_AA)和层厚(0.5 mm)不变,采用滤波反投影(filtered back projection, FBP)和迭代重建算法(KARL5)进行重建;(3)保持卷积核(Soft_AA)和迭代重建算法(KARL5)不变,采用不同层厚(0.5 mm, 1.0 mm)进行重建。经专用分析软件自动提取上述3种参数组合中所有图像的左前降支(left anterior descending artery, LAD)、左回旋支(left circumflex artery, LCX)、右冠状动脉(right coronary artery, RCA)对应的FAI。采用配对t检验、方差分析进行统计分析。结果 对于LAD、LCX和RCA:(1)不同卷积核间的差异均具有统计学意义(P<0.001),且FAI随卷积核锐利度的提高而降低;(2)相比于FBP,KARL5重建图像的FAI显著提高(P<0.001);(3)相比于0.5 mm, 1.0 mm层厚图像的FAI均显著降低(P<0.001)。结论 卷积核、迭代重建算法及图像层厚对各支冠状动脉的FAI均具有显著影响,临床应用FAI进行诊断时应充分考虑CT重建参数的影响。

基于宽体探测器CTP提取4D-CTA最佳重建参数的研究

目的:探讨基于320排640层宽体探测器CT全脑容积灌注数据提取动态四维CT血管成像(4D-CTA)的最佳重建参数。方法:回顾性收集30例行颅脑CT灌注成像(CTP)检查的原始数据,提取动脉峰值相,采用滤波反投影(FBP)和混合迭代重建算法(AIDR 3D)重建层厚/层间距为1/1 mm、0.5/0.5mm、0.5/0.25 mm的薄层图像,分别记为F1、F2、F3、A1、A2、A3组。测量大脑中动脉和及周围脑实质的CT值和噪声(SD),计算信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR)。用最大密度投影(MIP)和实景渲染技术(cVRT)重组血管,2名放射科医生采用5分法评估血管显示的清晰度、锐利度以及图像噪声。采用单因素方差分析、Kruskal-Wallis H检验和组内相关系数(ICC)进行统计学分析。结果:6组客观评价指标中仅CT值差异无统计学意义(P>0.05)。SD以A3组最低,A2组次之,都仅与F1组差异有统计学意义;SNR以A3组最高,A2组次之,A3组与F1组和F2组差异有统计学意义,A2组与F1组差异有统计学意义;CNR以A2组最高,A1组次之,A3组第三(三者差异无统计学意义),都与F1组、F2组、F3组差异有统计学意义。MIP评分和cVRT评分在6组之间差异显著(P<0.05),均是A3组最高,且A3组与A2组之间差异无统计学意义。MIP评分和cVRT评分具有良好的一致性(ICC分别为0.810和0.633)。3种层厚/层间距组合数据量分别为8.74 MB、17.6 MB和35.7 MB。结论:基于320排640层宽体探测器CT全脑容积灌注数据提取4D-CTA图像,重建参数为0.5/0.5 mm或0.5/0.25 mm结合ADIR 3D图像质量最优,综合数据量大小,推荐0.5/0.5 mm联合ADIR 3D的重建组合。

基于主被动层析融合的碳烟火焰多参数场重建

为克服实际工程应用中火焰辐射特性未知导致对火焰温度和辐射特性协同重建的低效率和低精度难题,结合主动激光层析吸收光谱和被动辐射成像技术,提出一种基于主被动层析融合的高温碳烟火焰多物理场协同重建的新方法。结合多谱段下激光层析透射测量信号和火焰自发辐射光场测量信号,根据火焰弥散介质辐射传输机理建立主被动层析的多场协同重建模型,对数值模拟高温碳烟火焰和耶鲁大学实验燃烧火焰的三维辐射物性场、温度场及气固两相燃烧产物组分浓度场的协同重建进行模拟研究,并对多种测量信号的随机误差进行误差传递分析。结果表明:当激光信噪比大于25 dB时,模拟火焰衰减系数场重建的相关系数接近1,重建的温度场与真值吻合较好;当激光信噪比大于30 dB时,实验火焰碳烟颗粒浓度场重建的相关系数接近1,温度场重建相关系数约为0.83;光场信号测量噪声对温度重建精度的影响比激光测量噪声显著,应尽可能保证激光与光场测量系统的标定精度。

基于自监督网络的肝脏磁共振R_(2)^(*)参数图像重建

磁共振等效横向弛豫率(R_(2)^(*))参数量化技术已经被广泛应用于肝脏铁含量的定量测量中.然而铁沉积肝脏R_(2)^(*)参数图像的重建通常会受到噪声的严重影响.随着深度学习的兴起,深度学习网络成为磁共振参数图像重建的重要方法.本文提出了一种模型引导的自监督深度学习网络用于铁沉积肝脏的磁共振R_(2)^(*)参数图像重建.通过利用一种融合噪声校正物理模型和改进的全变分模型的损失函数来引导深度学习网络的自监督训练.网络的训练不需要使用真实的R_(2)^(*)参数图像.同时,相较于传统的参数估计算法,本文提出的方法能够快速准确地重建出铁沉积肝脏R_(2)^(*)参数图像,较好地抑制图像中噪声的影响,校正噪声引起的偏差,同时保持R_(2)^(*)参数图像中的结构细节.

不同的重建参数IQ-SPECT与CMR对心功能的研究分析

目的 在心腔大小正常的人群中,探讨多种重建参数下的IQ-SPECT及CMR左心室功能的差异,用不同重建条件下测定的IQ-SPECT的心功能指标和磁共振测得的结果互相比较,进而找出最佳的重建参数。方法 筛选2020年10月至2021年1月,在山西医科大学第一医院核医学科行IQ-SPECT心肌灌注显像,且心腔大小在正常范围内(EDV:60~120m L)的受检者20例,其中女性6例,男性14例。之后追加心脏磁共振(CMR)扫描,于7天内完成。将以上得出的左室舒张末期容积(end diastolic volume,EDV)、收缩末期容积(End systolic volume,ESV)、射血分数(ejection fraction,EF)数据进行统一分析。根据三维有序子集最大期望值法,采用多种不同的重建参数重建IQ-SPECT(子集3迭代10、子集5迭代12、子集5迭代15、子集8迭代12、子集8迭代15、子集8迭代18),由此得到6组不同的数据,并用独立样本T检验法同CMR组的结果进行比较分析。将CMR的EF值视为“金标准”,用Bland-Altman法判断其与以上6组EF值的偏倚情况。结果 IQ-SPECT使用的子集和迭代次数增大时,舒张末期及收缩末期容积会升高,而射血分数呈减低趋势;3子集10迭代时测得的EF值和CMR的结果最趋近,偏倚程度仅2.6%。结论 一定范围内重建参数的增加,会使EDV及ESV升高,EF反之;此次IQ-SPECT最适宜的重建参数为子集3、迭代10。

有限元四边单元网格模型的参数化重建

不同于已有的从CAD模型出发构建体参数化模型的思路,为了进行等几何分析,从二维有限元四边单元网格模型出发,重建该网格模型对应的参数化模型.首先利用现有CAE软件生成有限元四边单元网格模型;然后进行网格预处理提取单元之间的拓扑信息,并依据规则实现网格单元规范合并、子域自适应合并、子域边界生成等操作,生成多个零亏格四边子域;最后利用边界插值算法和内点优化算法实现子域参数化.通过多个实例验证了文中算法的有效性;为有限元网格到体参数化模型的转换提供了技术支持,进而为实现海量的CAE模型参数化及其等几何分析提供了一条便捷的途径.

多层螺旋CT重建参数对头颈部肿瘤MPR图像质量的影响

目的 分析多层螺旋CT(MSCT)重建及重组参数对头颈部肿瘤MPR图像质量的影响 ,以便选择最佳的参数组合。资料与方法 使用GELightspeedUltra 8层螺旋CT扫描机对 6 7例头颈部肿瘤患者进行扫描。分为两部分 ,第一部分 2 8例 ,分别对原始数据进行 1.2 5mm、2 .5mm层厚的轴面重建 ,重叠率均为 5 0 %。图像重组时 ,分别采用层厚 1mm、2mm、3mm和 5mm。第二部分 39例 ,分别采用 0 %、2 5 %、5 0 %和 75 %的重叠率和 1.2 5mm层厚进行轴面重建 ,然后采用 1mm层厚进行图像重组。应用双盲法评价各组图像质量 ,并进行统计学处理。结果 第一部分 ,在软组织、骨质和伪影方面组内差异有极显著性 (P <0 .0 1) ,1.2 5mm层厚轴面重建的各组MPR图像中 ,1mm层厚组对软组织和骨质的显示好于其他各组 (P <0 .0 1)。第二部分 ,在软组织、病变、骨质和伪影方面组内差异有极显著性 (P <0 .0 1) ;在软组织和病变方面 ,5 0 %与 75 %重叠率图像质量最佳 ,两者差异无显著性 (P >0 .0 5 ) ;在骨质方面 75 %重叠率组图像质量高于 5 0 %组 (P <0 .0 5 ) ;在伪影方面 ,5 0 %重叠率组好于 75 %组 (P <0 .0 1)。结论 头颈部肿瘤MSCT图像后处理采用 1.2 5mm层厚、5 0 %重叠率进行轴面重建后 ,用 1mm层厚的MPR图像能很好地显示软组织、病变?

基于波叠加法的近场声全息重建参数选取研究

基于波叠加法近场声全息的基本原理,分析了使用波叠加法进行声场重建时结果不准确的原因。研究了重建距离、重建频率、等效源的数目、等效源的半径及信噪比等参数变化对重建精度的影响。研究结果表明,与空间傅里叶变换法的平面近场声全息相比,波叠加法近场声全息拓展了重建距离的适用范围;波叠加法近场声全息对5kHz以下声源的重建效果较好;等效源半径最好选为辐射体半径的0.8倍以下。

重建参数对平面近场声全息重建精度影响研究

针对近场声全息重建结果不准确性问题,基于平面近场声全息的基本原理,分析了使用k-空间抽样格林函数逆向重构过程中产生重建误差的原因,并研究了重建距离、重建频率和采样点数等重建参数的变化对声压重建精度的影响.研究结果表明:重建精度随着重建距离的增加而降低;随着重建频率的增加,重建精度逐渐降低;在全息面大小不变时,采样点数越多,重建精度越高;在采样间隔不变时,重建精度随采样点数的增加而增大.

三维CT重建几何参数的非线性最小二乘估计

重建几何参数的精度是3D-CT(Three Dimensional Computed Tomogra-phy)重建中严格控制的指标,在实际的X射线扫描成像中,这些参数无法直接测量得到,从而难以保证其精度.介绍了利用非线性最小二乘估计Feldkamp三维重建几何参数的方法,根据空间质点质心的投影位置与其投影的质心位置重合的原理,通过计算空间质点(实验中采用近似质点的目标体)投影质心坐标,求解非线性方程组估计重建几何参数的最优解.计算机模拟结果表明,在参数向量初始值接近于真值的情况下,估计所得参数值有较好的精度和重复性.利用此方法估计所得实际扫描系统的几何参数值进行三维重建,也得到了很好的重建结果.

IQ-单光子发射计算机断层扫描门控静息心肌灌注图像不同重建参数对测定左心室功能的影响

目的:将IQ-单光子发射计算机断层扫描(SPECT)静息门控心肌灌注显像在不同重建参数条件下所测的EF值,与超声心动和心脏磁共振显像所测值进行分析比较,以探讨重建条件对结果的影响,并筛选IQ-SPECT的最佳重建参数。方法:对在3个月内行心脏磁共振显像、超声心动检查和IQ-SPECT静息门控心肌灌注显像的25例患者进行回顾性分析。采用四种不同的重建参数,将所测EF值与心脏磁共振显像和超声心动法所测值分别进行分析比较检验。以心脏磁共振显像所得EF值为基准,采用Bland-Altman法比较不同方法和心脏磁共振显像所测EF值之间的偏倚程度。结果:心脏磁共振显像和心肌灌注显像所测的EF值要远小于超声心动所测值。随着迭代次数和子集的增加,IQ-SPECT所测得的ESV值逐渐增大,导致EF值逐渐变小。当重建参数为15子集、5次迭代时,所测的ESV、EDV和EF值与心脏磁共振显像所测值最为接近,其中EF值与心脏磁共振显像所测值的偏倚仅为2%。结论:不同方法所得的EF值存在差异,临床医师应根据经验进行修正。15子集、5次迭代为本研究所得的IQ-SPECT最佳重建参数。

重建参数对于基于CZT半导体探测器SPECT/CT系统锝绝对定量准确性的影响

目的基于数字化碲-锌-镉(Cadmium-Zinc-Telluride,CZT)半导体探测器的单光子发射计算机断层扫描(Single Photon Emission Computed Tomography,SPECT)/CT系统具有良好的空间分辨率和能量分辨率等优点,但不同的重建参数对CZT SPECT/CT定量的影响还需要进一步验证,本研究旨在评估重建参数(迭代次数、迭代子集、后滤波和图像校正方法)对CZT SPECT/CT锝定量准确性的影响。方法采用锝液将体模填充为32∶1靶本(Target to Background,T/B)比。测量平均摄取值,以评估不同采集和重建参数下的恢复系数(Recovery Coefficients,RCs)的变化。图像质量采用美国电气制造商协会NU 2-2012标准进行评估。结果迭代次数与RCs之间存在显著的相关性(1~35次,r=0.58~0.92;35~90次,r=0.97~0.99),高斯滤波器的半高宽值与RCs之间也存在显著相关性(r=-0.87~-1.00,P<0.05)。回归分析中,1~35次迭代的β值高于35~90次迭代的β值(0.63~1.60 vs.0.02~0.15)。在所有T/B比值中,衰减校正(Attenuation Correction,AC)+散射校正(Scatter Correction,SC)+分辨率恢复校正(Resolution Recovery Correction,RR)组合计算的RCs精度更高(67.80%~106.70%)(P<0.001)。同时,AC+SC+RR组合的图像视觉质量和对比度最好(AC+SC+RR vs.AC+RR;AC+SC+RR vs.AC+SC,P<0.0.001)。结论迭代次数对于绝对定量有很大的影响,较小的病灶需要更大的迭代次数来提高定量准确性,其影响主要集中在35次迭代范围内;子集数对于绝对定量的影响较小,RCs在20个子集后已无明显变化;高斯滤波器的FWHM值对于绝对定量的影响最大,RCs随着FWHM值的增加而显著降低且无平台期可供选择。图像校正方法对于绝对定量也有较大的影响。其中,AC+SC+RR组合下的绝对定量更接近于真实值且图像质量相对较好。CZTSPECT/CT显示了良好的定量准确度,且35次迭代、20个子集、AC+SC+RR校正组合和不进行滤波是较好的重建参数。

基于AutoCAD的参数化重建的研究

介绍了基于ＡｕｔｏＣＡＤ平台，利用辅助线作图法技术开发参数化系统的一些技术要点，该项技术已在浙江大学蓉杭模具所与上海电机厂合作项目———大中型电机冷冲模ＣＡＤ系统中得以应用，效果良好。

基于不同重建算法的PET重建参数优化研究

目的:应用PET/CT模型评估不同重建算法条件下PET重建参数优化方案。方法:参照国际电工协会(IEC)标准中PET/CT测试模型的要求,采用聚甲基丙烯酸甲酯材料制作模型,内部配有直径大小不一的圆柱体用于模拟病灶。向小圆柱体和模型分别注入不同浓度的18F-FDG溶液,模拟放射性药物在人体内的分布情况。采用不同的重建算法及重建参数对PET/CT原始图像进行重建,通过对比分析不同重建条件下图像的放射性计数、对比度、背景变化率和信噪比进行图像质量评估。结果:当重建算法相同时,16子集3次迭代的条件下具有最为均衡的图像质量。相比于有序子集期望值最大化(OSEM)算法组,True-X组的背景变化率较低,并具有更高的对比度百分数和信噪比,差异具有统计学意义(均P<0.05)。结论:自制PET/CT模型可以作为临床工作中重建参数优化以及图像质量控制的有效研究工具。PET/CT重建参数可优先选用16子集3次迭代和True-X高清重建算法。

基于工程图的参数化三维重建技术研究

提出了一种基于工程图的参数化三维实体的构造方法.针对DXF格式的工程图文件完成了几何数据的读取、视图的划分和数据的重组;以基本体素为单位,对工程图实现对应图元的匹配和参数的提取;根据基本体素的虚、实性,采用一种基于三角面片的集合运算来构造完整的实体.在VC++和OpenGL环境下实现了三维重建系统的开发,证明了该方法的有效性.

基于点云的圆角矩形构件重建的分步优化方法

针对基于点云的圆角矩形构件的BIM建模问题,提出了一种分步优化的参数化重建方法。首先将圆角矩形梁、柱构件进行PCA分析降维为二维问题,在平面内分别提取圆角构件的直线和圆角曲线边界点云,先顾及直线边界的正交和平行关系采用约束最小二乘法优化得到直线边界参数,然后将圆角边界点云经坐标变换后得到完整的圆角边界,再利用直接最小二乘方法拟合圆角参数,最后根据估计参数生成IFC标准的三维模型构件。结果表明:分步优化方法建模和解算简洁,能满足构件的几何一致性条件,且重建精度高。

近场声全息隔声测量技术重建参数的选取

近场声全息技术在装配式建筑及构件隔声的现场测量中具有广泛应用前景,为了降低全息测量的复杂度和提高声场重建的准确度,文中首先以点声源为例,采用数值仿真和实验验证的方法,对隔声测量精度随参数的变化规律开展了研究;然后,探讨了参数的优选范围;最后,通过实例来验证文中选取的重建参数对隔声测量的有效性。结果表明:仿真值与实验值基本一致,隔声测量精度随重建距离和采样间距的增加而逐渐降低,随全息面孔径边长的增加而逐渐升高;重建距离和采样间距的取值不宜超出最高频率对应的半波长,全息面孔径边长的取值宜为构件尺寸的1.5倍,此条件下精度提升幅度最大;通过对重建参数的优选,不仅能降低隔声测量的复杂度、提高测量效率,而且可以得到较好的隔声测量精度,提升了近场声全息隔声测量技术的工程实用性。