基于低剂量胸部CT原始数据迭代重建增强等级评价不同类型肺小结节的初步分析

目的:探讨低剂量胸部CT(LDCT)原始数据迭代重建(SAFIRE)增强等级与不同类型(实性、部分实性及纯磨玻璃)肺小结节优化显示的对应关系。材料与方法:分析2020年9月至2021年1月行LDCT并符合肺小结节入组标准受试者101例105个肺小结节,依结节性质分为实性结节组(n=27),部分实性结节组(n=37)和纯磨玻璃结节组(n=41)。采用单因素方差分析、卡方检验或Kruskal-Wallis H检验先分析组间一般资料,再以滤波反投影算法(FBP,B50f)为参照,比较SAFIRE I50f和I70f(分别1~5级)各模式下客观图像质量(噪声值、肺小结节CT值、SNR和CNR)和主观图像质量评分。结果:(1)三组在性别、身体质量指数和结节分布无显著差异,纯磨玻璃结节组年龄和结节长径均小于实性和部分实性结节组;(2)SAFIRE I50f 1~5和I70f-5图像噪声值均低于FBP B50f,其中SAFIRE I50f-5噪声值最低,不同模式下肺小结节CT值无显著差异,SAFIRE I50f-5肺小结节SNR和CNR均高于FBP B50f和其他SAFIRE模式;(3)SAFIRE I50f 3~5实性和部分实性肺小结节图像质量主观评分高于FBP B50f和除I70f-5外SAFIRE其他模式,SAFIRE I50f-4纯磨玻璃肺小结节图像质量主观评分高于FBP B50f和除I50f-3、I50f-5外SAFIRE其他模式且组间评分无显著差异。结论:SAFIRE I50f-4在LDCT实性、部分实性和纯磨玻璃肺小结节图像质量客观、主观评价方面均表现良好且均衡,可适用于各类型肺小结节LDCT评价。

木材CT断层成像系统旋转中心校正方法

【目的】构建一套等距扇形X射线束木材CT断层成像系统,提出一种基于正弦图的系统旋转中心校正方法,实现对木材高质量断层成像,为准确获取木材内部结构信息、研究木材结构形态提供技术支持。【方法】首先,分析CT断层成像系统成像原理,验证穿过扫描断层内任意一点的投影地址与旋角度存在一定函数关系,投影地址轨迹在扫描过程中是一条与旋转角度相关的正弦曲线;其次,计算投影地址对称中心与探测器中点的差值,在图像重建过程中,对旋转中心偏移量进行补偿,获得任意一点正确的投影位置;再次,选择直径205 mm、高度400 mm的杉木作为试验对象,分别校正旋转中心偏移量为8、9、10、11、12个探测点,对断层1进行扫描,获得5幅断层图像,并对试验结果进行定量分析;最后,对断层2进行扫描,重建旋转中心校正前后断层图像,并对2幅图像进行评价与分析。【结果】断层1的5幅重建图像均可反映木材内部结构特征,校正数值逐渐接近旋转中心偏移量,峰值信噪比和结构相似度均有所提高,而相对误差均有所减小,图像愈加近似于原始图像,旋转中心校正数值与偏移量相等情况下重建图像效果最好。断层2的2幅重建图像质量差异性较大,校正前图像环形伪影干扰严重,生长轮肉眼难以区分,图像边缘有向周边扩散现象,相近裂纹结构产生假象,而校正后图像无环形伪影干扰,心材生长轮清晰可见,图像边缘无向周边扩散现象,成像质量良好。旋转中心校正后的图像质量远远优于校正前,基于正弦图的系统旋转中心校正方法在木材CT断层成像系统中具有良好的应用效果。【结论】基于正弦图的系统旋转中心校正方法可有效解决木材CT成像系统旋转中心随机偏移问题,抑制环形伪影缺陷,明显提升木材CT断层图像的重建效果。木材CT断层成像系统旋转中心经校正后,重建的木材断层图像可清晰反映裂纹、生长轮、心边材等结构特征,能满足科研、高校、检测检验等机构对木材内部结构的检测与分析要求。

针对X射线双能CT成像的正弦图快速配准方法

双能CT成像技术在医学和安检领域应用广泛,可分为真双能成像和伪双能成像两种类型。针对真双能成像中存在的正弦图空间位置不匹配的问题,提出了一种高低能正弦图快速配准方法。该方法利用相关系数来检测高低能正弦图投影角度方向的相对位移。针对二维相关系数计算量大的问题,采用对正弦图横向左半部分或者右半部分进行横向投影的方法获取一维信号。并设计了一维相关系数的快速计算方法,同时提出了一种快速求相关系数最大值的数值算法来检测一维信号的位移,进而得到高低能正弦图的相对位移,完成正弦图的配准。实际实验结果验证了算法的有效性。

改进Canny算法的CT图像环形伪影校正

为去除计算层析(CT)图像中的环形伪影,提高CT图像的定性分析能力和定量测量精度,提出了一种改进的Can-ny算法用于环形伪影校正。首先采用S-L滤波器对原始投影数据进行滤波,增强伪影信息。接着,设定角度阈值对梯度方向进行限制,排除斜角方向边缘的检测,实现竖直方向边缘点检测。然后,设置梯度阈值和链长度阈值实现伪影边缘点的检测与连接。最后,采用分段B样条拟合法对投影数据进行校正,实现多个连续的环形伪影去除。对含有环带伪影的实际CT图像进行了校正实验。结果表明,校正后CT图像环形伪影去除干净,且细节区域的标准差基本没有变化,均匀区域标准差减小,信噪比增益达2.182dB。该方法既可以校正多个相连的环形伪影,也可以校正单个分散的环形伪影,同时还可较好地保持图像细节和分辨率。

基于投影缺失正弦图的CT图像重建研究

通过对不完全投影重建的图像结果和正弦图对投影空间的数据分布情况进行分析,并根据工件较敏感部位的位置、形状和密度信息,对缺失的投影数据进行适当的补充。在此基础上,利用滤波反投影算法对补充后的正弦图进行图像的重建。经过实验验证,该方法改善了重建图像的质量,得到了较好的重建效果。

基于图像线性融合的低剂量CT成像

提出一种基于图像线性融合的低剂量CT成像策略。首先采用弦图恢复技术对低剂量投影数据进行预处理,然后将处理前后的投影数据分别进行滤波反投影(FBP)重建,最后将两幅重建图像进行线性融合得到合成图像。与低剂量FBP重建图像和弦图恢复后的FBP重建图像相比,合成图像在噪声抑制和分辨率保护之间取得了平衡,在60%时取得较佳兼顾性。

基于模糊数学的低剂量CT投影域降噪算法

因高剂量CT对人体的损害较大,低剂量CT近年来已成为临床医学的一个热点,然而CT剂量的降低引起重建图像质量下降.为了解决低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,本文根据低剂量CT投影的噪声特性,在原惩罚加权最小二乘降噪算法(PWLS)基础上,提出一种改进的基于模糊数学的惩罚加权最小二乘降噪算法.该算法采用统计建模的方法,将模糊数学的理论引入投影域惩罚加权最小二乘降噪算法中,利用隶属度函数改变权值.实验结果表明:改进的投影域惩罚加权最小二乘法降低了重建图像的噪声,同时有效地保护了重建图像的细节与边缘.

基于卷积神经网络的CT弦图学习与身体部位识别

基于医学影像的身体部位识别旨在确定特定医学影像所属的身体部位,是许多医学影像分析任务必不可少的预处理步骤。目前,计算机断层扫描(CT,Computed Tomography)技术是临床中最常用的医学影像技术之一,而基于CT图像的医学影像分析算法(例如,病灶检测、器官分割等)同样需要首先确定CT图像所属身体部位以获取先验知识,从而保证算法的速度及鲁棒性。然而CT图像是由被称为CT弦图(CT Sinogram)的CT原始数据重建得到,而图像重建过程有可能导致信息丢失。因此,相较于CT图像,CT弦图中应该包含更多适用于身体部位识别的有效信息。然而,目前基于CT弦图的身体部位识别研究仍比较少。鉴于此,本研究使用基于卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)的深度学习对CT弦图进行特征学习,并验证其在身体部位识别任务中的可用性。实验采用了一个公开数据集(DeepLesion)和来自著名医学机构的三个临床数据集来验证本研究提出方法的性能。具体而言,本研究通过Radon变换理论对CT图像进行数据仿真得到CT弦图,并以CT弦图作为输入,构造基于CNN的分类器(Sino-Net),从而对五个最常见的身体部位(头部、颈部、胸部、上腹部以及骨盆)进行识别。实验结果表明,使用CT弦图进行身体部位识别可以达到与使用CT图像进行身体部位识别相似的性能,甚至优于基于CT图像识别的结果。

基于正弦图恢复的CT局部重建算法

针对局部扫描过程中投影数据沿探测器方向截断的特点,提出一种基于正弦图数据恢复的扇束CT局部重建算法.算法首先基于截断正弦图提取的边缘信息对缺失投影数据进行扩充,接下来对未扩充完整的零值区域利用两侧已知的投影数据进行线性插值,最后依据扩充完整的投影数据经滤波反投影重建出局部图像.仿真和临床数据的重建结果表明,算法对直接利用局部截断投影数据重建图像中呈现的环形伪影有明显的抑制作用,且重建图像边缘清晰.

基于统计迭代投影估计的低剂量CT重建方法

本研究在投影域(sinogram space)建立统计模型,采用不同于传统泊松模型的信号相关高斯噪声模型,迭代实现最小化能量函数,得到理想的投影估计值后,再用滤波反投影(FBP)快速实现Radon反变换。模拟实验的结果表明,该方法有效地抑制了噪声并保持了一定的分辨率。

基于加权平均的工业CT旋转中心校正方法

旋转中心的精确定位是重建高质量CT图像的一个重要条件。本文提出一种基于加权平均的旋转中心校正方法,该方法首先将投影正弦图以180°为界限分成两组投影数据,计算出这两组投影数据的互相关系数及其对应的探测器探元坐标,然后使用最大与次最大的互相关系数对探测器探元坐标值进行加权平均得到实际旋转中心坐标。本文所提算法完全基于原始投影数据,无需确定CT测量的几何参数,不用提前对投影数据进行插值运算就可以将旋转中心精确到亚像素级,精度更高,实现简单。

弦图插值结合UNIT网络图像转换的CT金属伪影校正

目的本文提出一种结合弦图域插值和基于非监督图像转换网络(UNIT)的伪影校正模型,提升图像的质量。方法将初步校正的图像与无伪影先验图像视为两个不同图像域内的元素,通过图像转换网络后可得到去除伪影的图像。采用仿真数据进行验证实验。采用PSNR与SSIM作为定量指标评估校正结果。结果在仿真数据的实验中,与对比的去除伪影的方法相比,本文提出的方法获得了更好的效果,本文提出的方案保留了图像更多的组织结构的细节。与ADN算法相比,在金属较小时本文算法的PSNR提高了2.4449,SSIM提高了0.0023,在金属较大时,本文算法的PSNR提高了5.942,SSIM提高了0.0139。在金属有两个时,本文算法PSNR提高8.8388,SSIM提高0.0130。结论本文提出的金属伪影校正的方法,可以有效去除金属伪影,并且提高图像质量,保留更多的组织结构细节。

基于残差图分解与平滑块排列的低剂量CT投影降噪算法

针对低剂量CT(Computed Tomography)图像质量严重退化的问题,将平滑块排列(Smooth Patch Ordering,SPO)算法应用于低剂量CT投影降噪中,并通过残差图分解提取图像结构信息以进一步提高SPO算法的去噪性能.首先对低剂量CT投影进行SPO滤波得到初始的降噪投影,然后通过改进的形态分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)方法将残差图分解为结构部分和噪声部分,并将残差图中提取的结构部分作为补偿投影,与降噪投影相加得到新的降噪投影.最后利用滤波反投影(Filtered-Back Projection,FBP)方法对新的降噪投影进行重建,获得重建的低剂量CT图像.实验结果证明,与其他传统算法相比,所提算法在低剂量CT重建图像的噪声抑制以及边缘、细节和结构等特征的保持方面都有明显的优越性.

双低剂量方案联合SAFIRE技术在胸痛三联征CTA中的应用

目的:探讨低管电压、低对比剂浓度方案联合正弦图确定迭代重建(SAFIRE)技术在胸痛三联CTA检查中的应用价值。方法:选取80例以胸痛为主要症状行胸痛三联CTA检查的患者,随机分为A、B、C、D组各20例。A组120 kV,对比剂碘浓度370 mg/mL;B组100 kV,对比剂碘浓度370 mg/mL;C组120 kV,对比剂碘浓度300 mg/mL;D组100 kV,对比剂碘浓度300 mg/mL;比较4组的有效辐射剂量、CT值、噪声[包括噪声值(N)、SNR和CNR]及图像质量评分,并进行统计分析。结果:B、D组的有效辐射剂量比A、C组下降约47.6%[(4.3±0.7)mSv vs.(8.2±0.6)mSv],差异有统计学意义(P<0.001);噪声值(N)方面,D组最高,B组次之,A组最低,各组间差异均有统计学意义(均P<0.001);SNR、CNR及图像质量评分方面,B组最高,C组最低,A组略高于D组,各组间差异均有统计学意义(均P<0.05)。B组CT值最高,C组最低。结论:各组扫描方案图像质量最高的为B组,但考虑辐射危害和碘对比剂的肾毒性危害,最理想的为D组方案,即低管电压、低对比剂浓度方案。该方案联合SAFIRE迭代重建技术在胸痛三联CTA检查中,虽然SNR有所下降,但图像仍能满足诊断需求,且同时降低了辐射危害和碘对比剂的肾毒性危害,值得临床推广应用。

一种锥束稀疏角CT图像重建算法

X射线计算机断层成像技术(CT)在现代医学诊断和治疗中扮演着重要角色,能够精确成像人体内部组织结构。锥束CT扫描通常需要较高的辐射剂量和时间,为了降低这些副作用,稀疏角投影成为一种有效的选择。然而,稀疏角投影可能导致重建图像出现伪影和失真问题。为了解决这一问题,本文提出了一种正弦图扩展的方法,借助一个带有短连接的U-Net编解码网络,通过插值对稀疏角投影的正弦图进行扩展,并进行模型训练。本文在自有数据集上进行了充分的训练、测试和验证,发现这种方法在边缘保持和特征恢复方面表现出色。令人鼓舞的是,即使在仅有120个角度投影数据的情况下,通过本文所提出的模型进行训练,最终生成的图像与使用360个角度投影数据进行FDK重建的图像进行比较,在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上都取得了显著的改善。这一研究结果表明,本文提出的网络在锥束稀疏角CT重建领域具有广泛应用前景,可以显著减少CT扫描时间和X射线辐射剂量,特别适用于快速低剂量CT扫描和重建。

低辐射剂量联合SAFIRE迭代算法应用于甲状腺CT增强扫描的可行性分析

目的探究低辐射剂量联合正弦图确定迭代重建技术(SAFIRE)应用于甲状腺CT增强扫描中的可行性。方法选择300例行甲状腺CT检查患者,根据辐射剂量及重建方法的不同将其分为三组:A组(120 kv、180 mA、滤波反投影法重建)、B组(100 kv、100 mA、SAFIRE技术重建)、C组(100 kv、100 mA、滤波反投影法重建)。比较三组甲状腺CT值、信噪比(SNR)、对比信噪比(CNR)、容积剂量指数(CTDIvoll)、有效剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)、成像质量评分及对甲状腺疾病的诊断效能。结果B、C组甲状腺CT值、背景噪声、背景信号均大于A组,差异均有统计学意义(t分别=8.75、10.88、7.02;7.02、16.51、6.78,P均<0.05),CTDIvoll、DLP、ED值均小于A组,差异均有统计学意义(t分别=43.01、98.87、92.18;43.01、96.73、90.21,P均<0.05);B组图像质量评分高于A组和C组,差异均有统计学意义(t分别=6.68、4.31、7.44、4.32,P均<0.05)。三组扫描方法诊断甲状原疾病的灵敏度、特异度及准确度比较,差异均无统计学意义(χ^(2)分别=0.48、1.14、1.46,P均>0.05)。结论在甲状腺检查时,应用低辐射剂量联合SAFIRE技术进行CT增强扫描,可在降低辐射剂量的同时,保证图像质量。

基于正弦图的投影旋转中心校正方法

CT转台受仪器精度等影响会导致投影旋转中心偏移,这将严重影响重建图像的质量。因此,在CT重建前,投影旋转中心的精确校正是必不可少的。根据radon变换推导了平行束扫描模型投影旋转中心的计算公式,确定了正弦图中0°和180°的样本投影地址均值的一半就是投影旋转中心的地址。根据上述方法,将sino图中0°和180°对应的数据各复制N次得到图像矩阵A,同时采用"Chan-Vese"对其进行二值化分割,得到0°和180°样本投影地址并计算投影旋转中心,最后以此为中心对sino图在水平方向上裁剪进行校正。通过仿真和真实实验,表明该方法能够高精度地校正投影旋转中心,有效地提高重建图像质量。

一种新的TR层析扫描投影重排算法

TR层析扫描可对超出射束范围的大尺寸构件进行检测,在工业CT领域有着重要的应用。目前使用的一种重建方法是在忽略扇角的影响下,将TR扫描正弦图直接重排成标准平行束正弦图,然后使用平行束的重建方法进行重建,这样导致重建图像存在一定误差。提出一种新的重排算法,通过坐标转换和插值计算,得到平行束正弦图中的各采样点在TR扫描正弦图中对应的映射点坐标及灰度信息,进而得到完整的平行束正弦图。通过仿真和试验,发现应用新算法得到的正弦图和重建图像均消除了边缘不光滑和伪影现象。新的重排算法能够消除现有重排算法的误差,使得TR扫描方法在扇束角较大时也能实现正确CT重建。

多视角投影重建算法综述

本文主要论述了多视角投影重建的主要方法和思路。多视角问题是不完全投影数据重建的一个特例,也就是投影角度数远小于正常投影角度数的重建问题,比如正常投影数的十分之一或者二十分之一,所以也被称作稀松投影或者少量投影重建问题。由于问题的相似性,一些多视角投影重建的方法和思路来源于有限角度投影重建问题。多视角投影重建断层图像的算法主要有两种思路:一是基于投影数据恢复的方法,如通过插值、空间变换迭代等方法补全投影数据,另一种是通过在迭代过程对重建的图像加以限制,如先验条件、TV约束等。

双源CT低电压迭代重建联合分次注射法低辐射泌尿系造影的可行性研究

目的评估双源CT（DSCT）低电压迭代重建联合分次注射法（SBI）行CT泌尿系造影（CTU）的辐射剂量、图像质量和影像诊断准确率。方法连续80例临床初诊为泌尿道疾病而准备行CTU检查的患者依据随机数字表法分为对照组和试验组两组。对照组40例采用常规注射，常规电压（120kV），滤波反投影法（filtered back—project，FBP）重建，试验组40例采用分次注射法，低电压扫描（80kV），正弦迭代重建（sinogram affirmed iterative reconstruction，SAFIRE），评估两组的有效剂量E、图像质量及影像诊断准确率。结果共77例患者顺利完成检查和图像评估，其中对照组39例，试验组38例。试验组的平均有效剂量E为（3．93±0．85）mSv，低于对照组的（26．68±4．07）rosy（t=-33．78，P〈0．05）。两组图像质量主观评分分别为（4．49±0．79）分和（4．39±1．53）分，差异无统计学意义（P〉0．05）。试验组的信噪比（SNR）为127．3±15．9，明显高于对照组的109．6±13．2，差异有统计学意义（t=4．49，P〈0．05），但对比噪声比（CNR）分别为100．84±12．92和108．96±14．42，差异无统计学意义（P〉0．05）。两组最终诊断准确率分别为84．62％和81．58％，差异无统计学意义（P〉0．05）。结论双源CT低电压扫描迭代重建联合分次注射法CTU检查可大幅度降低辐射剂量，但图像质量主观评分、CNR值和影像诊断准确率未受明显影响。