基于圖像域統(tǒng)計(jì)迭代ct重建算法的研究

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1、？．．，貧丑Ｍｉ分冀學(xué)Ｐ毀１．攀憧代稱Ｓｉ；ＴＳＯ＃臟餘５＃號(hào)＾．＾馨枯．．．；ＮｏｒｔｈＵｉｉｉｖｅｊｒｓｉｔ．ＹＯｆＣＷ巧ａ碩擊學(xué)位論文＇？．：■．．－＇基于圖像域統(tǒng)計(jì)迭代ＣＴ重建算法的硏究碩出願(yuàn)窺生張芳．指導(dǎo)獅＿＿？ＳＳＢ＿ＳＳ＿＿＿＇—＇—．麵Ｈ原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明，獨(dú)；所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論女不包含研成果。對(duì)本文的研究作出重要貢其他個(gè)人或集

2、體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的科獻(xiàn)的個(gè)人和集體。本聲明的法律責(zé)任由本人，均已在文中從明確方式標(biāo)明承擔(dān)。：日期：辦你巧嫂論文作者簽名關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說(shuō)明：本人完全了解中北大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部口送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；③學(xué)校可Ｗ采用影印、縮印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查闊或借閱；④學(xué)?？桑。迊V學(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈(zèng)送和交換學(xué)位論文（保密學(xué)位論文在解密；⑤學(xué)校可故公布學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容后遵守此規(guī)定）。加辟如引每涕若日期：簽名：３／島

3、：起污＾節(jié)日期＿，導(dǎo)師簽名：韋利圖書(shū)分類(lèi)號(hào)TP391密級(jí)非密UDC碩士學(xué)位論文基于圖像域統(tǒng)計(jì)迭代CT重建算法的研究張芳指導(dǎo)教師（姓名、職稱）桂志國(guó)教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別工學(xué)碩士專(zhuān)業(yè)名稱信號(hào)與信息處理論文提交日期2016年5月31日論文答辯日期2016年5月22日學(xué)位授予日期________年______月______日論文評(píng)閱人___________________________________________________________答辯委員會(huì)主席_______________________2016年5月31日中北大學(xué)學(xué)位論文基于圖像域統(tǒng)計(jì)迭代C

4、T重建算法的研究摘要隨著計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷以及治療中的廣泛應(yīng)用，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注射線輻射劑量對(duì)人體的影響。高輻射劑量會(huì)對(duì)人體的健康帶來(lái)一定的傷害，因此低劑量CT近年來(lái)備受關(guān)注。低劑量數(shù)據(jù)可以通過(guò)降低射線的管電壓或管電流得到，此種方法常常會(huì)導(dǎo)致所采集的投影數(shù)據(jù)噪聲偏高，使得密度分辨率被量子噪聲污染，從而重建出來(lái)的圖像發(fā)生嚴(yán)重退化，影響醫(yī)學(xué)的診斷和治療，因此，在降低輻射劑量的同時(shí)重建出高信噪比和高質(zhì)量圖像的研究越來(lái)越受到關(guān)注。許多有關(guān)低劑量CT的重建方法相繼被提出，主要方法可分為以下三種，其一為圖像的后處理，其二為對(duì)投影數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪，由于FBP算

5、法簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)投影域降噪后一般使用FBP進(jìn)行反投影重建，另一種方法為對(duì)重建后的圖像在圖像域直接進(jìn)行降噪處理。在投影域降噪后，即使遺留下很小的點(diǎn)噪聲，映射到圖像域也會(huì)形成條形偽影，因此本文選擇在圖像域直接進(jìn)行降噪。接下來(lái)將本文的主要工作介紹如下：1．闡述了CT成像物理和數(shù)學(xué)原理，介紹了三種經(jīng)典圖像重建算法，最后展現(xiàn)了本文所用的噪聲模型。2.針對(duì)低劑量CT重建的圖像產(chǎn)生嚴(yán)重退化的問(wèn)題，在基于各向異性擴(kuò)散去噪方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行兩種改進(jìn)：由于片相似性在降噪的同時(shí)能較好地保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，算法1運(yùn)用此特點(diǎn)對(duì)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)；算法2考慮了傳統(tǒng)各向異性擴(kuò)散中降

6、噪不充分的缺點(diǎn)，把可以有效的折中熱傳導(dǎo)和PM模型的變指數(shù)，以及代替梯度檢測(cè)邊緣和細(xì)節(jié)的相似度函數(shù)運(yùn)用到傳統(tǒng)各向異性擴(kuò)散中修改擴(kuò)散函數(shù)，從而提高圖像質(zhì)量。3.提出了一種基于小波和四階各向異性擴(kuò)散的低劑量CT重建算法。由于小波變換具有良好的時(shí)頻局部特性，四階偏微分對(duì)噪聲的敏感性高，噪聲越少，降噪效果越好，可避免二階PDE降噪出現(xiàn)的“階梯”效應(yīng)，本文結(jié)合了小波收縮和各向異性擴(kuò)散的優(yōu)點(diǎn)，在每次迭代中，對(duì)MLEM重建算法處理后的圖像進(jìn)行離散平穩(wěn)小波分解，對(duì)小波域的高頻部分進(jìn)行小波收縮，低頻部分使用降噪效果優(yōu)質(zhì)的四階各向異性擴(kuò)散進(jìn)行消噪，從而得到可觀的圖像。中北大學(xué)學(xué)位

7、論文4.針對(duì)最大后驗(yàn)法只能提供有限的局部先驗(yàn)信息從而使重建圖像出現(xiàn)階梯狀邊緣偽影以及過(guò)度平滑等問(wèn)題，提出本文的基于小波和非局部全變差中值先驗(yàn)的重建算法。即先在中值先驗(yàn)MP算法的基礎(chǔ)上，引入降噪性能優(yōu)異的TV方法，對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行修訂，形成基于TV的MP重建算法；接著考慮到小波收縮和非局部的優(yōu)勢(shì)，提出了本文的算法，即在基于TV的MP重建算法的每次迭代中，在小波變換后的小波域再進(jìn)行小波收縮和非局部降噪，提高了圖像質(zhì)量。關(guān)鍵詞：低劑量CT，圖像降噪，統(tǒng)計(jì)迭代重建，各向異性擴(kuò)散，片相似性中北大學(xué)學(xué)位論文TheResearchonStatisticalIterative

8、ReconstructionAlgorithmfor