基于变螺距螺旋FDK重建算法的研究

目前广泛应用的锥束螺旋CT主要采用螺旋FDK算法进行图像重建,但为了使算法能更应用于实际,许多学者对标准的螺旋轨迹进行了拓展。本文主要研究了变螺距螺旋扫描轨迹。变螺距螺旋扫描可以提高扫描速度,有更高的时间、空间分辨率。本文详细介绍了变螺距螺旋扫描轨迹,给出了具体的变螺距螺旋扫描轨迹方程。针对图像重建,本文主要从FDK重建算法出发,具体给出了半扫描和全扫描FDK重建公式。仿真结果表明,半扫描FDK重建图像优于全扫描FDK重建,而且半扫描FDK重建的重建时间比全扫描FDK的重建时间更短。

探测器倾斜的锥束FDK修正重建算法

在锥束工业CT系统中,通常要求射线源焦点、物体旋转中心、平板探测器中心三点在一条直线上,与平板探测器垂直。由于机械的定位误差,探测器定位后会出现一定角度的倾斜现象,如果直接利用平板探测器倾斜后采集的投影数据进行重建,重建结果将会出现偏离,产生伪影。针对该问题,利用系统标定的方法测得探测器倾斜角度,利用机械校正对其进行粗调,利用提出的基于探测器倾斜的FDK修正算法进行微调,经过两次校正可以有效抑制由于平板探测器倾斜造成的伪影,通过实验验证了该方法的可行性。

基于FDK反投影权重的锥束重建算法及应用

针对锥束CT锥角增大而产生的锥束伪影问题,比较不同三维重建算法的重建效果。本文采用三维加权重建算法来重建高质量的小麦切片图像。该算法结构简单,易于实现,不需要将原锥形束投影数据重新排列成锥形平行束数据,只需在反投影过程中增加三维加权函数,以减小轴向密度下降,提高FDK重建算法的精度。使用改进Shepp-Logan头模型和小麦数据来评估两个算法的性能,结果表明这种算法在降低轴向失真方面取得了较好的效果,提高了FDK算法的重建质量。

基于小波变换的多分辨率锥束CT图像快速三维重建算法

为了解决FDK重建算法在锥束CT重建中运算量大,耗时较多,以及针对不同的应用环境提供不同分辨率的3维医学图像问题,该文提出一种基于小波变换的多分辨率锥束CT图像快速3维重建算法。首先对采集到的投影图像进行相应尺度的小波变换,得到各尺度小波分解系数,选择相应尺度的小波系数进行FDK重建,可以得到相应低分辨率的3维图像数据,还可根据需要由得到的低分辨率重建数据分别沿着径向取断层图像,进行相应的小波逆变换,进而得到高分辨率的3维图像数据。实验数据表明,该方法不仅能够得到不同分辨率的3维图像数据,而且相较于传统的FDK算法生成分辨率相同、精度相近的高分辨率3维图像数据,重建速度可以提高1倍以上。

线源圆轨道锥束扫描三维CT重建算法

基于点X射线源圆轨道锥束扫描的FDK近似3D-CT重建算法重建速度快,在10°锥角内重建精度高,因此在工程上得到广泛应用。但是,这种算法不能满足线X射线源圆轨道锥束扫描的情况。为此,将上述点源FDK近似原理拓展到线源情况,推导了线源圆轨道锥束扫描3D-CT重建算法。计算机仿真结果证明了该算法的正确性。利用这种算法,对圆轨道锥束大视场扫描3D-CT实验数据进行重建,获得了正确的图像。

基于不规则螺旋扫描CT图像重建算法的研究

锥束螺旋CT可以解决长物体的检测问题,目前广泛应用的锥束螺旋CT主要采用螺旋FDK算法进行图像重建,近年来为了使算法能更应用于实际,许多学者对标准的螺旋轨迹进行了拓展。针对这一情形,本文提出了变螺距不规则螺旋扫描轨迹,变螺距螺旋扫描可根据目标物体形状的变化,随时做出调整以获得最佳的图像重建质量,有更快的扫描速度和更高的时间、空间分辨率。本文首先设计了两种随投影角度自适应变化的变螺距螺旋轨迹函数,然后采用近似FDK重建算法进行重建。仿真结果表明,变螺距螺旋FDK重建算法能够重建出较好的图像质量,本文的研究可以促进实用变螺距螺旋锥束CT的发展。

高斯-拉普拉斯金字塔法重建多分辨率锥束CT三维图像

为解决锥束CT重建不同分辨率三维图像需求,提出一种高斯-拉普拉斯金字塔法重建多分辨率锥束CT三维图像方法.该方法对锥束CT采集到的投影数据进行高斯金字塔分解,将分解后的低频图像集进行FDK重建得到低分辨率三维图像;构造拉普拉斯金字塔获得对应分解图像的残差图像集,均值滤波后与低频图像集融合,对融合数据重建后的三维数据双线性插值进而得到高分辨率三维图像且在重建高分辨率三维图像过程中耗费时间与传统FDK算法相比能够缩短1/2以上.

小麦籽粒显微CT图像重建与可视化研究

应用Micro-CT数据采集系统采集小麦籽粒的原始投影数据,利用FDK算法进行二维切片图像的重建,分析比较了应用不同滤波器时的二维切片图像的FDK算法重建效果,应用面绘制的方法实现了麦粒立体结构的构建。通过麦粒切片图像清晰地分辨出麦粒与样品管轮廓,面绘制结果全方位地表征麦粒表面形态特征,真实地展现麦粒内部显微结构的变化,为虫态、虫道演变规律的研究以及麦粒三维特征信息的提取提供重要的依据。

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。

可编程图形硬件下的三维图像的并行重建算法

本文在研究过程中,从几何层面上研究了FDK算法特性,并对其进行了几何描述,并据此分析了一种运用可编程图形硬件加速图像构建方式,在该方式运用过程中,充分运用了图形处理器的高精度性特征、可编程性特征以及计算特性,该图形重建方式操作较为便捷,能够降低运用成本,与原有的传统算法相比,操作效率更高。

锥束射线三维大视场工业CT成像方法研究

基于FDK重建算法和圆轨道锥束扫描的三维ICT(industrial computed tomography)因算法的简洁性和工程实现的可行性已成为目前主要的3D-ICT成像技术。由于受探测器长度的限制,该技术的扫描视场小,所以可检构件尺寸受到限制。为解决较大尺寸构件3D-ICT的检测问题,讨论了一种仅需旋转检台偏置的大视场3D-ICT成像方法,推导了基于FDK原理的滤波反投影(filter back-projection,FBP)重建算法。计算机模拟和实验结果证明了该技术的正确性。分析表明,其水平方向的有效扫描视野比基于FDK的圆轨道锥束扫描三维CT提高了80%以上。

基于虚拟探测器的大视场CT成像

CT作为可以检测物体内部信息的一种成像方法在无损检测中发挥重要作用。越来越多的无损检测人员开始使用CT这种方式进行无损探伤和逆向工程的工作。由于有限的探测器大小,普通CT可以扫描的物体尺寸较小,这限制了CT的使用范围。本文分析了传统的大视场重建方法的特点和不足之处,提出了一种新型的锥束大视场CT重建方法。该方法对于CT重建来说提供了更大的视场。理论上,对于被检物体的大小没有限制。

基于双域滤波与距离变换的螺旋CT图像风车伪影校正

X射线螺旋CT成像过程中,z轴方向采样不足会引起风车伪影,使图像质量严重下降,易导致误检漏检。本文提出了一种基于双域滤波与距离变换的方法对螺旋CT重建图像风车伪影进行校正。首先,通过计算机仿真生成CT投影数据并通过FDK重建得到带有风车伪影的螺旋CT图像。然后,利用不同半径大小的双侧滤波核来校正风车伪影并观察校正效果。最后,根据距离变换来调整双侧滤波核半径大小以此来抑制风车伪影,得到校正后螺旋CT图像。本文通过计算机仿真实验验证了所提方法的可行性与有效性,该方法在校正风车伪影的同时能够较好地保留原始螺旋CT图像中细节信息,未来将采用真实螺旋CT数据进行深入验证。

基于球投影的面阵探测器扭转角测量与校正

为了消除基于面阵探测器的锥束X射线计算机断层成像(XCT,X-ray Computed Tomography)检测系统中探测器的安装误差对重建断层图像的影响,使投影坐标系准确建立,并与重建坐标系精确配准,提出了基于椭圆拟合的平板探测器位姿参数的估计方法.并在此基础上,从锥束XCT的近似重建算法FDK(Feldkamp)出发,结合空间坐标变换原理,改进了重建算法中投影地址的计算方式,使之能在存在安装误差的情况下准确计算投影地址,重建出正确的断层图像.该方法简单有效,计算量小,无需对系统硬件进行调整.实验结果表明,利用该方法可以有效地消除由于探测器位姿引起的图像伪影.

基于锥束CT系统标定几何中心的参数误差分析

CT系统在安装过程中,受环境和装置本身的影响往往存在误差。本文针对CT系统所标定的几何中心参数进行精度分析和稳定性分析,利用计算出的系统几何参数误差对投影数据做出相应的调整,将投影数据恢复成理想情况下的投影数据,得出新数据后,应用FDK重建算法设计新模板、建立对应的标定模型。

Composite cone-beam filtered backprojection algorithm based on nutating line

The FDK algorithm is the most popular cone beam algorithm in the medical and industrial imaging field. Due to data insufficiency acquired from a circular trajectory, the images reconstructed by the FDK algorithm suffer from the intensity droping with increasing cone angle. To overcome the drawback,a modified FDK algorithm is presented by convert the 1D ramp filtering direction from along the horizontal lines to along the nutating lines based on the result of Turbell. Unlike Turbell＇s method,there is no need for our algorithm to rebin the cone-beam data into 3D parallel-beam data before reconstructing. Moreover pre-weighting of the projection data is corrected by compensating for the cone angle effect. In addition,another correction term derived from the result of Hu is also induced into our algorithm. The simulation experiments demonstrate that the final algorithm can SUDDress the intensity droD associated with the FDK algorithm.