OSEM算法在图像重建中子集分类的研究

通过O SEM算法在不同子集下重建图像的仿真研究,分析在相同迭代次数和时间下子集数对重建图像收敛速度的影响,得到对含噪声的投影数据在子集数多时重建图像会随着迭代次数的增加而变差.若采用序列划分子集(即子集数由多到少)重建图像则可避免这种情况.通过对各种子集分类在相同时间内重建图像误差的比较,得到序列划分子集方法能在较少迭代次数和较短时间内得到好的重建图像.

锥束CT的图像分块OSEM重建算法

在计算机断层成像(CT)中,有序子集最大期望值算法(OSEM)能够在较短的时间内重建出高质量的图像。对含有噪声的投影数据,投影旋转分度子集划分的不同会影响到图像的重建质量和收敛速度。针对三维锥束CT情况,研究了一种基于图像分块的变子集OSEM重建方法,该方法将图像空间分割成等大小的图像块,然后在迭代过程中,对于不同的图像块用变化的子集进行图像重建。计算机仿真实验表明:该方法在锥束CT图像重建中,能够在抑制噪声的同时提高重建图像的收敛速度。

基于优化子集顺序的三维OSEM图像重建算法

在有序子集算法中,大的子集个数可以加速算法的收敛,但重建图像的质量也会受到影响.为了加速OSEM算法的收敛速度,提高重建图像的质量,本文提出一种优化子集顺序的方法,该方法不仅考虑了子集间的几何相关性,还能使已选用的子集在几何上尽可能地分布均匀.实验选取3-D Shepp-Logan模型作为测试模型,并且从数量上和质量上对重建图像进行分析,结果表明,所提出的算法不仅收敛速度快,还可以减小因增大子集个数对重建图像质量造成的影响.

具有可变超松弛因子的OSEM在PET重建中的应用

基于最大似然期望法(ML-EM)重建的图像质量好,但因其收敛速度太慢,而难以直接应用于临床.有序子集最大期望法(OSEM)具有较高的重建图像质量和较短的计算时间,超松弛因子(OR)有可灵活调节超松弛因子和加速收敛两种功效.文中将OSEM和OR有机地结合起来用于PET图像重建,形成可变超松弛因子的OSEM重建算法(OR-OSEM).该方法综合了上述两种算法的优点,具有可根据需要灵活改变子集数和超松弛因子的功能.计算机仿真模拟和临床PET投影数据的重建结果表明了该方法的有效性.

宇宙射线μ子成像重建算法研究

图像重建算法是成像技术中的重要组成部分。介绍了基于多次库仑散射的宇宙射线μ子成像基本原理,系统研究了现有μ子的成像算法,通过对模拟实验成像结果的对比,分析了各种算法的特点,总结了各种算法在成像精度和运算速度上的优点与不足,并在此基础上,对μ子成像算法未来的发展趋势进行了探讨。

高分辨针孔SPECT三维图像重建的实现

采用一种新颖的查找表法来实施有序子集期望值最大化(OSEM)的针孔SPECT图像重建算法,有效地将针孔响应修正包含在查找表中,进而实现高分辨针孔SPECT的三维图像重建。标准Jaszczak模具的成像实验结果表明:该方法不但能显著减少图像重建过程的计算时间和内存占用,且能显著改善重建图像的分辨率。因此,查找表法是能够快速实现针孔SPECT OSEM图像重建算法,并能将针孔响应修正包含在查找表中以获取高分辨断层图像的有效方法。