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《醫(yī)藥學(xué)醫(yī)學(xué)畢業(yè)論文 核醫(yī)學(xué)圖像重建快速迭代算法osem》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、湖南師范大學(xué)本科畢業(yè)論文考籍號：XXXXXXXXX姓名：XXX專業(yè)：醫(yī)藥學(xué)醫(yī)學(xué)論文題目：核醫(yī)學(xué)圖像重建快速迭代算法OSEM指導(dǎo)老師：XXX二〇一一年十二月十日一、引言核醫(yī)學(xué)影像設(shè)備如單光子斷層掃描儀(SinglePositronEmissionComputeTomography，SPECT)、正電子發(fā)射斷層掃描儀(PositronEmissionTomo-graphy，PET)融合了當(dāng)今最高層次的核醫(yī)學(xué)技術(shù)，是目前醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的極為先進(jìn)的大型醫(yī)療診斷成像設(shè)備，在腫瘤學(xué)、心血管疾病學(xué)和神經(jīng)系統(tǒng)疾病學(xué)研究中，以及新醫(yī)藥學(xué)開發(fā)
2、研究等領(lǐng)域中已經(jīng)顯示出它卓越的性能。隨著核醫(yī)學(xué)斷層影像設(shè)備的廣泛應(yīng)用和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像重建方法作為該類設(shè)備中的一個關(guān)鍵技術(shù)，其研究工作越來越受到人們的重視。本文概述了傳統(tǒng)的圖像重建方法，并詳細(xì)介紹了一種具有較高圖像質(zhì)量和較短計算時間的重建算法—有序子集最大期望值方法(Ord-eredSubsetsExpectationMaximization，OSEM)在核醫(yī)學(xué)影像設(shè)備中的應(yīng)用。二、傳統(tǒng)的圖像重建方法在核醫(yī)學(xué)影像設(shè)備中，需要根據(jù)物體某一層面在不同探測器上檢測到的投影值來重建該斷層圖像層面，即二維圖像重建。傳統(tǒng)
3、的圖像重建方法主要分為解析法和迭代法。解析法是以中心切片定理(CentralSliceTheorem)為理論基礎(chǔ)的求逆過程。常用的一種解析法稱為濾波反投影法(FilteredBack-Projection，F(xiàn)BP)。FBP法首先在頻率空間對投影數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，再將濾波后的投影數(shù)據(jù)反投影得到重建斷層圖像。濾波器選為斜坡函數(shù)和某一窗函數(shù)的乘積，窗函數(shù)用于控制噪聲，其形狀權(quán)衡著統(tǒng)計噪聲和空間分辨。常用的窗函數(shù)有Hanning窗，Hamming窗，Butterworth窗以及Shepp-Logan窗。解析法的優(yōu)點是速度快，可用于
4、臨床實時斷層重建。但當(dāng)測量噪聲較大或采樣不充分時，這類算法的成像效果不甚理想，尤其是在核醫(yī)學(xué)斷層圖像重建中對小尺寸源的成像效果差(即所謂偏體積效應(yīng))。在濾波中如果對高頻信號不做抑制，截止頻率高，此時空間分辨最好，但所重建的圖像不平滑，易產(chǎn)生振蕩和高頻偽影;反之，采用較低截止頻率，過多壓抑高頻成分的低通窗函數(shù)會造成重建圖像的模糊，故在變換法中低噪聲和高分辨對濾波器的要求是矛盾的，需折衷選擇。且難以在重建中引入各種校正和約束，如衰減校正等。迭代法是從一個假設(shè)的初始圖像出發(fā)，采用迭代的方法，將理論投影值同實測投影值進(jìn)行比較，
5、在某種最優(yōu)化準(zhǔn)則指導(dǎo)下尋找最優(yōu)解。迭代求解方法的基本過程是:(1)假定一初始圖像f(0);(2)計算該圖像投影d;(3)同測量投影值d對比;(4)計算校正系數(shù)并更新f值;(5)滿足停步規(guī)則時，迭代中止;(6)由新的f作為f(0)從(2)重新開始。該方法最大優(yōu)點之一是可以根據(jù)具體成像條件引入與空間幾何有關(guān)的或與測量值大小有關(guān)的約束和條件因子，如可進(jìn)行對空間分辨不均勻性的校正、散射衰減校正、物體幾何形狀約束、平滑性約束等控制迭代的操作。其中實現(xiàn)對比的方法有多種，施加校正系數(shù)的方法也有多種。在某些場合下，比如在相對欠采樣、低
6、計數(shù)的核醫(yī)學(xué)成像中可發(fā)揮其高分辨的優(yōu)勢。但是迭代法收斂速度慢，運算時間長，運算量大，而且重建圖像會隨著迭代次數(shù)的增加而趨于“老化”甚至發(fā)散，出現(xiàn)高頻偽影，這些缺點極大地限制了它在臨床中的應(yīng)用。三、OSEM迭代算法為了加快收斂速度，減少運算時間，提高圖像質(zhì)量，人們提出了很多快速算法，其中有序子集最大期望值法是很有應(yīng)用前景的一種快速迭代重建算法，它是在最大似然期望法(MaximumLike-lihoodExpectationmaximization，MLEM)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。MLEM方法旨在尋找與測量的投影數(shù)據(jù)具有最大
7、似然性(ML)的估計解，其迭代過程是由最大期望值算法(EM)來實現(xiàn)的。由于是以統(tǒng)計規(guī)律為基礎(chǔ)，MLEM重建法具有很好的抗噪聲能力，是目前公認(rèn)為最優(yōu)秀的迭代重建算法之一，尤其是在處理統(tǒng)計性差的數(shù)據(jù)時，更能顯示出它相對于解析法的優(yōu)越性，但是這種方法仍然存在迭代法的運算量大、運算時間長等缺點。MLEM方法在每一次迭代過程中，使用所有的投影數(shù)據(jù)對重建圖像每一個象素點的值進(jìn)行校正，重建圖像只被替換一次。OSEM方法在每一次迭代過程中將投影數(shù)據(jù)分成N個子集，每一個子集對重建圖像各象素點值校正以后，重建圖像便被更新一次，所有的子集運
8、算一遍，稱為一次迭代過程，它所需要的運算時間與FBP重建的時間基本相等。在ML-EM方法一次迭代過程中，重建圖像被更新一次，而在OSEM方法中重建圖像被更新N次，所以O(shè)SEM方法具有加快收斂的作用。OSEM算法中子集的選取和劃分有很多種，在SPECT中投影數(shù)據(jù)可以根據(jù)每個采樣角度實時地進(jìn)行劃分和重建，在PET中由于各個探測器上測得
