有限角度CT图像重建迭代算法研究1

【有限角度CT图像重建迭代算法研究】 CT（Computed Tomography）是通过X射线从不同角度扫描物体，探测器接收衰减后的X射线量，转换为电信号，再经模数转换为数字投影数据。这些数据通过数学方法，如Radon变换，计算得到二维断面的衰减系数分布矩阵，最终转化为图像灰度分布，形成物体的断层图像。CT技术因其高分辨率、特异性、无损等优点，在医学、工业、航空等领域广泛应用。 CT图像重建算法主要分为两类：解析算法和迭代算法。解析算法，如滤波反投影（FBP）和基于FBP的三维FDK算法，基于Radon变换，实现快速重建。FBP算法首先扫描物体，滤波探测数据，然后反投影得到图像，简洁快速，适用于大多数情况。FDK算法则针对锥形束，适合小锥角下的高质量重建，但锥角增大时，图像伪影增加，重建质量下降。 迭代算法，基于离散模型，通过数学迭代运算重建图像，分为代数迭代和统计迭代。代数迭代算法，如ART和SART，通过不断修正估计值来接近真实图像。统计迭代算法，如最大似然期望最大化（ML-EM），能有效处理噪声，重建效果好，但收敛速度较慢。 在医学CT图像重建中，为了降低辐射剂量，常采用有限角度扫描。然而，这会导致投影数据缺失，引发几何失真，影响重建图像质量。降低X线球管电流会增加噪声，降低管电压会减弱X射线穿透力，增大扫描间隔会产生条状伪影，减少扫描范围则造成几何失真。 有限角度CT图像重建迭代算法的研究旨在解决这些问题。通过改进迭代算法，可以提高重建质量，同时减少辐射剂量。这包括优化迭代策略，比如引入先验信息，处理摆位误差和器官运动带来的影响，以及开发新的数学模型和滤波技术，以减少几何失真和噪声。此外，结合机器学习和深度学习的方法，可以提升重建的准确性和速度，从而在降低辐射剂量的同时，保持良好的图像质量，确保临床诊断的准确性。 有限角度CT图像重建迭代算法的研究对于提高CT成像的效率和安全性具有重要意义，是当前CT技术发展的重要方向。通过深入研究和技术创新，有望在降低辐射风险的同时，提供更优质的医学图像，造福患者。