有限角度CT重建方法

计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)技术已经被广泛应用于医学诊断、工业无损探伤以及安全检查等领域。然而在实际应用中,很多情况下并不能采集到完全角度下的投影数据,例如成像系统设计的限制等。利用有限角度下的投影数据进行图像重建被称为X射线成像有限角度重建。本文介绍了两种有限角度CT迭代重建方法,并对其重建结果进行了比较和评价。

基于局部约束仿射子空间编码的时空特征聚合卷积网络模型

双流卷积网络能够在视频中建模表观和运动信息,是行为识别中一种重要的基础网络模型.然而,这种模型只能学习单帧的空间信息和少数几帧的时间信息,无法有效地建模整段视频中的长时信息.为此,本文提出一种基于局部约束仿射子空间编码的时空特征聚合卷积网络.该网络的核心是局部约束仿射子空间编码层,能够嵌入到双流卷积网络中用于聚合覆盖整段视频的空间和时间特征,从而获得视频的全局时空表达.局部约束仿射子空间编码层由权重系数计算和仿射子空间编码组成,其中的参数可与卷积网络中的其他参数进行联合优化从而进行端到端的学习.同时,本文研究了在代价函数中施加软正交约束、无穷范数约束和谱范数约束三种方法,以保证仿射子空间基的正交性.在常用的UCF101、HMDB51和Something-V1数据集上,本文的方法比经典的双流卷积网络识别准确率分别提升1.7%、8.7%和4.3%,同时达到或优于当前最先进的方法.

基于L_1范数的微分相位衬度CT稀疏角度重建算法

微分相位衬度成像及其计算层析(CT)技术是近年出现的无损检测新方法。但是,相位衬度CT往往需要对样品进行多次扫描,这必将导致非常长的辐射时间和巨大的辐射剂量。稀疏角度重建在降低辐射剂量方面有着非常明显的优势,因此,研究针对相位衬度CT的稀疏角度重建算法就显得尤为重要。在分析了相位衬度CT的特点之后,将压缩感知理论引入相位衬度CT重建中,并在该理论框架下将L1约束融入代数迭代重建(ART)算法中,提出了一种微分相位衬度CT重建算法。数值模拟和实际实验表明,该方法可以根据少量投影数据给出较好的重建结果。