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基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究
被引量:
4
1
作者
赵丹
陈平
+1 位作者
韩焱
李毅红
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期968-972,共5页
多谱CT成像是通过不同谱段的CT图像表征检测对象中的不同组分。为了便于在同一视图中显示所有组分的信息,需要研究多谱CT序列的融合方法;但是常用融合方法如加权平均法、小波变换融合法等都是针对图像细节信息的优化,不能表达组分的物...
多谱CT成像是通过不同谱段的CT图像表征检测对象中的不同组分。为了便于在同一视图中显示所有组分的信息,需要研究多谱CT序列的融合方法;但是常用融合方法如加权平均法、小波变换融合法等都是针对图像细节信息的优化,不能表达组分的物理特性,从而导致融合图像的灰度不具有物理表征性,影响CT的定量检测。为此,结合具有物理表征特征的数据约束模型(DCM),开展了基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究。首先通过能谱滤波分离的成像方法获得多个能谱范围内的多能投影数据,采用TV-OSEM算法重建不同能谱段的CT序列;其次,利用传统DCM模型和改进DCM模型分别对多谱CT序列进行融合,传统DCM模型是严格单能的,由于滤波后能谱的非严格单能特性,其融合结果不能表征出对象序列中的全部组分。针对此问题提出了改进DCM模型。改进DCM模型选择了新的体元定义,并且在多谱CT序列融合中引入先验组分作为参照,通过先验物质对融合结果中其他物质进行校准,实现检测对象中各组分位置的准确分布。仿真实验表明,该方法可从物理表征正确性的角度,实现多谱CT序列融合,在满足CT序列中不同组分区分的同时,其融合图像的灰度具有物理可参照性,有利于后续的CT定量检测。
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关键词
多谱
ct
ct序列融合
约束模型
先验组分
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职称材料
题名
基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究
被引量:
4
1
作者
赵丹
陈平
韩焱
李毅红
机构
中北大学电子测试技术国家重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期968-972,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61471325,61571404,61601412),山西省自然科学基金项目(20 15021099)和山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资助。
文摘
多谱CT成像是通过不同谱段的CT图像表征检测对象中的不同组分。为了便于在同一视图中显示所有组分的信息,需要研究多谱CT序列的融合方法;但是常用融合方法如加权平均法、小波变换融合法等都是针对图像细节信息的优化,不能表达组分的物理特性,从而导致融合图像的灰度不具有物理表征性,影响CT的定量检测。为此,结合具有物理表征特征的数据约束模型(DCM),开展了基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究。首先通过能谱滤波分离的成像方法获得多个能谱范围内的多能投影数据,采用TV-OSEM算法重建不同能谱段的CT序列;其次,利用传统DCM模型和改进DCM模型分别对多谱CT序列进行融合,传统DCM模型是严格单能的,由于滤波后能谱的非严格单能特性,其融合结果不能表征出对象序列中的全部组分。针对此问题提出了改进DCM模型。改进DCM模型选择了新的体元定义,并且在多谱CT序列融合中引入先验组分作为参照,通过先验物质对融合结果中其他物质进行校准,实现检测对象中各组分位置的准确分布。仿真实验表明,该方法可从物理表征正确性的角度,实现多谱CT序列融合,在满足CT序列中不同组分区分的同时,其融合图像的灰度具有物理可参照性,有利于后续的CT定量检测。
关键词
多谱
ct
ct序列融合
约束模型
先验组分
Keywords
Multi-spe
ct
rum
ct
ct
sequence fusion
Data-constrained model
Prior component
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究
赵丹
陈平
韩焱
李毅红
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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