基于联合代数重建技术的介观荧光分子层析成像

针对介观荧光分子层析成像重建问题,提出了一种基于联合代数重建技术的介观荧光分子层析成像重建方法。首先应用主成分分析算法对敏感矩阵进行双重降维操作,以消除敏感矩阵中的冗余信息;其次为保持重建结果与目标数据的一致性,对降维后的矩阵进行零填充;最后应用荧光光强测量数据和填充后的敏感矩阵,经带有总变差正则化项的联合代数重建技术重建组织中荧光探针的三维分布。为了评估所提方法的性能,设计了计算机数值仿体实验和血管树实验。实验结果表明,文中所提方法既提高了算法的重建精度和抗噪声性能又缩短了重建时间。因此,文中所提方法适用于介观荧光分子层析成像重建研究。

一种自适应的CT图像联合代数重建算法

联合代数重建技术作为一种经典的断层图像重建算法,存在着收敛速度慢、边缘模糊、振铃效应等问题.迭代过程中与步长相关的松弛算子是影响算法性能的重要因素,而重建图像的边缘区域与其他区域无需使用相同的松弛算子,由此提出一种基于模糊熵的自适应联合代数重建算法.在进行初步的联合代数重建之后,把重建图像作为先验信息采用模糊熵的方法对其进行边缘检测,根据边缘一致性原则构造单调递增函数,以此作为定义迭代步长的松弛算子,进而可根据重建图像各部分的区域特征自适应地选取迭代步长进行接下来的联合代数迭代.仿真与实际测试实验表明,使用本改进算法进行计算机断层图像重建不仅可以较好地解决边缘模糊问题,还可以很好地抑制振铃效应.

基于改进群稀疏正则化的稀疏角度图像重建

计算机断层扫描(Computer Tomography,CT)是临床医学中广泛使用的医学图像,可以清楚地显示人体的精细结构细节,为医生诊断疾病提供很大帮助。通过最近的研究表明,基于群稀疏正则化的联合代数重建技术(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART)重建在稀疏角度采样背景下可以获得较好的性能。然而,群稀疏正则化在去掉伪影的同时,可能将边缘或细节过度平滑,使得对比度降低,无法获得符合人类视觉效果的高分辨率图像。因此,该文提出了一种基于改进群稀疏正则化的稀疏角度图像重建方法。首先对稀疏角度下的Shepp-Logan模型进行SART重建,再利用群稀疏正则化去除图像伪影,最后利用滚动引导滤波(Rolling Guided Filtering,RGF)进行对比度提升,再次作为SART的输入进行迭代。实验结果表明,该方法在视觉上以及PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio),MSE(Mean Squared Error)和FSIM(Feature Similarity)上均优于其他算法,并且在迭代初始阶段就具有较好的收敛性能。

基于联合代数重建的电容层析成像图像重建

针对电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography,ECT)中图像重建算法的非线性和病态性问题,将基于代数重建技术(Algebraic Reconstruction Technique,ART)的联合代数重建技术(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART)应用于ECT图像重建。模拟基于16电极ECT系统进行油/气两相流测量,针对SART算法进行了仿真及实验测试,并与ART算法比较,结果表明:SART算法重建速度更快,且重建图像的边缘信息保真度更高。

基于CUDA的GPU加速代数迭代重建算法

CT迭代重建算法多用于投影数据不完备的情况,但迭代重建算法在普通计算机上的计算非常耗时,主要源于需要反复地进行投影与反投影计算。为此,文章提出了一种基于NVIDIA统一计算设备架构(CUDA)的联合代数重建加速方法。采用基于射线驱动和基于体素驱动的方法分别加速投影与反投影过程。试验结果显示,在不影响重建图像质量的基础上,重建时间大大减少,具有工程应用价值。

CT图像SART重建技术的CUDA并行实现

在计算机断层扫描(CT)图像重建领域,当投影数据不完备或者含有噪声时,相对于滤波反投影(FBP)算法,联合代数重建方法(SART)能重建出质量更高、更符合临床诊断要求的图像。但SART方法非常耗时,而算法的并行实现是解决这一问题的有效途径之一。提出一种基于nVIDIA通用设备计算架构(CUDA)实现的SART并行运算方法。实验结果表明,该方法在不牺牲重建图像质量的基础上,重建时间大为缩减,更有利于临床应用。

基于星地链路的垂直降雨场反演方法

在分析星地链路几何结构及传播模型的基础上,研究基于联合代数重建技术的星地链路反演二维垂直降雨场的方法.利用实测降雨资料构建3类降雨场,并搭建3条17 GHz垂直极化星地链路进行数值仿真.实验结果表明:单星地链路无法实现二维垂直降雨场的重构,反演场与真实场的相关系数分别为0.556,0.504和0.364;基于双星地链路的反演结果和真实场的相关系数均高于0.98,平均偏差分别为0.122, 0.159和0.537 mm/h,欧式距离均低于0.9 mm/h,熵的相对误差均小于1.6%,基本实现了二维垂直降雨场的反演;三星地链路的应用进一步提升了反演精度,相关系数接近于1,能够精准重构降雨场.实验结果验证了基于星地链路的垂直降雨场反演方法的可行性、准确性和有效性.星地链路的架设和维护简单,探测降雨范围广,易于在高原、山区、海岛等传统地面观测资料缺失的地区使用,可以作为已有降水测量手段的补充.

有限角度CT中使用改进的SART算法消除截断投影伪影

有限角度CT(Computed Tomography)是一项应用广泛的医学影像成像技术,DBT(Digital Breast Tomography)是有限角度CT在乳腺成像上的应用,在早期乳腺癌检测上应用广泛.在有限角度CT采样过程中,由于探测器面板的尺寸有限,当X光光源位于一些大的投影角度时,探测器面板不能接收所有穿过被测物体的X射线,导致投影数据出现截断.在使用存在截断的PV(Projection Views)进行重建时,由于截断部位的体素不参与PV的更新,使体素的更新次数出现差异,产生截断投影伪影(Truncated Projection Artifacts,TPA).使用优化的SART(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique)算法,通过对每次更新的更新值进行扩散,降低重建过程中体素更新次数的不均衡对重建图像的影响,从而减少TPA的产生.使用模拟数据、仿体和选定患者的病例验证了该算法的可行性,证明优化的SART算法可以去除截断投影伪影,恢复被伪影遮挡的物体并改善有限角度CT的图像质量,这有利于放射科医生对患者的有限角度CT图像作出更好的判断.

光学医学应用

基于高斯机(GM)提出了一种新的少数投影CT图像重建算法。首先将图像重建问题转化为最大嫡准则下的优化问题,然后构造相应的GM模型,并采用双曲调度进行模拟退火,网络的稳定解就是重建问题的优化解。数值模拟结果表明,与联合代数重建技术(SART)相比,从投影角间距为450的4个不同的投影视角方向获取投影数据时。