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文档简介
CT图像重建算法概述,内容目录,图像重建原理及比尔定律图像重建过程及相关概念解析算法-滤波反投影FBP迭代算法-ART&OSEM,CT图像重建原理:相同射线强度,穿过不同物质,衰减不同,利用这一规律区别人体内的不同物质。,骨骼,软组织,空气,初始强度,比尔定律:描述X射线穿过物体时发生衰减的规律,如下:,均匀物质,衰减系数,初始强度,穿透强度,长度L,决定了是什么物质,d,d,d,实际情况:物质并非均匀,组成复杂,因此,我们将物质分成许多小份,即有了体素(像素)的概念,如下d:,根据前面公式,即有:,初始强度,穿透强度,1+2+3+4+5+6+n,11+12+13+1n=,21+22+23+2n=,31+32+33+3n=,41+42+43+4n=,51+52+53+5n=,61+62+63+6n=,被扫描物体,0-10红色,10-50蓝灰色,50-100灰蓝色,100-200浅蓝色,200蓝色,CT值:实际情况,重建图像显示的并非衰减系数,而是用CT值描述,表示如下:,常用:,图像重建过程及相关概念:,CentralPark,投影,图像,反投影,我就是CT,扫描原始数据(即投影),医学图像重建算法之解析法。解析法是以中心切片定理为基础的反投影方法,典型算法如滤波反投影法(FilteredBack-Projection,FBP)。解析法具有容易实现,速度较快,且能重建出高质量的图像的特点,但是对投影数据完备性要求高。,医学图像重建算法,5,4,7,2,解析算法之反投影示例(数据完备),假设,已知:,7,2,5,4,+,+,+,3,6,6,3,=,减去基数9,图像还原,5,4,7,2,解析算法之反投影示例(数据欠缺),假设,已知:,7,2,5,4,+,=,减去基数9,差距较大,迭代重建算法简述,医学图像重建算法之迭代法。迭代法迭代法是利用求解线性方程组来重建图像,实际是从幅假设的初始图像出发,采用逐步逼近的方法,将理论投影值同实际测量投影值进行比较,在某种最优化准则指导下寻找最优解。它能够在投影数据信噪较低条件下,获得高质量图像。,8,9,12,5,X1+X2=5X3+X4=12X2+X4=9X1+X3=8X2+X3=7X1+X4=10,迭代算法简单示例,10,7,X1=3X2=2X3=5X4=7,A)假定一初始图像;B)计算该图像投影;C)同测量投影值对比;D)计算校正系数并更新初始图像值;E)满足停步规则时,迭代中止,否则以新的重建图像作为初始图像从B步开始。,实际操作中迭代重建算法求解过程,典型迭代重建示例,15,35,25,20,25,30,这个图像不知道,知道这些,20,20,20,20,20,20,猜测图像,0.75,1.75,1.25,1.00,1.25,1.50,1次迭代,反投影,20,20,20,20,20,20,0.75,1.75,1.25,1.00,1.25,1.50,15,35,25,20,25,30,知道这些,20,20,猜测图像,0.75,1.75,1次迭代,第一子集,0.75,1.75,这个图像不知道,有序子集迭代方法示例,二次迭代,第一子集,0.8,1.2,25,25,15,35,25,20,25,30,原始图像,不知道,知道这些,0.8,1.2,第二子集,有序子集迭代方法示例,三次迭代,第二子集,1.087,0.926,23,27,15,35,25,20,25,30,知道这些,第三子集,1.087,0.926,这个图像不知道,有序子集迭代方法示例,图像质量评价:低&高对比度分辨力,低对比度分辨力(lowcontrastresolution):又称密度分辨力(densityresolution)是指在低对比情况下,图像中能够区分物体密度的微小差别的能力,用百分数(%)表示。,低剂量肺-毛玻璃结节(普通及高清重建),512,1024,肝脏、肾脏、脾脏多发囊性占位,腹部三期增强,高对比度分辨力(highcontrastresolution)又称空间分辨力(spatialresolution)是指在CT图像
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