基于穿越长度权重反投影重建算法的初步研究

目的:直接反投影是一种快速简便的CT图像重建方法,但由于星形伪影会使图像模糊。为有效地改善CT反投影重建图像的质量,提出一种新的基于穿越长度权重的反投影重建算法,为图像重建提供一种新算法;同时穿越长度的计算方法也能为代数重建算法中的投影系数的计算提供一种新方法。方法:采用VC++6.0工具设计模拟软件,对Shepp-Logan模型进行计算机模拟扫描获得投影数据,同时计算各射线穿越各体素的长度,以穿越长度作为权重对获取的数据进行反投影重建图像。结果:开发出一个具有模拟X-CT扫描与重建功能的软件,该软件能直观地显示传统直接反投影和基于穿越长度权重的反投影重建算法得出的图像,并能对得到的图像进行定量评价和定性分析。结论:基于穿越长度的反投影重建算法能有效地减少星状伪影,提高重建图像的质量,且评价指标(归一化均方距离判据d,归一化平均绝对距离判据r,最坏情况距离判据e)都优于传统的插值法;同时开发出的软件具有可扩展性,为其他算法的实现及比较提供一个良好的平台。

基于穿越长度权重迭代重建算法的研究

目的:传统的CT迭代算法中为了简化运算,投影系数的计算选择用成像射线路径是否穿过像素内来确定投影系数矩阵中元素的数值,穿过为1,不穿过为0。有些射线只穿过像素的边缘,也被赋值为1,扩大了该射线对相应像素投影值的贡献。为减小图像重建的误差,提高图像重建质量,提出了基于穿越长度权重的迭代重建算法,通过精确建模,选择用成像射线路径在像素内的穿越长度来确定投影系数矩阵中元素的数值。方法:采用MATLAB7.0仿真工具,对Shepp-Logan模型进行计算机仿真扫描,分别以传统投影系数和穿越长度权重计算的投影系数进行ML-EM迭代重建图像。结果:仿真数据表明基于穿越长度权重投影系数的ML-EM迭代重建算法,相比基于传统投影系数的迭代重建算法,可以提高重建图像的质量。结论:基于穿越长度权重的ML-EM迭代重建算法,通过精确建模达到了控制噪声、减小误差、较为准确重建的目的。通过对成像的几何和物理因素进行精确的建模,能有效地控制其中的非随机部分的影响,减小图像重建误差,一方面对迭代重建算法提供一种新的投影系数的计算方法,另一方面进一步提高迭代算法在CT重建中的图像质量。