低剂量协议采集的原始投影数据基于SL0的正则化函数模型重建高质量的图像

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当前,随着CT断层扫描在医学诊断中的应用没人广泛,CT成像中的低剂量成像问题图片可能引起了亲们没人来越多的关注。少量的临床实践表明超过正常范围的CT辐射剂量与人体新陈代谢异常乃至癌症等疾病的诱发密切相关。

然而,在目前的CT设备中,采用低剂量扫描协议分类整理到的影像会导致 重建图像噪声和伪影严重,影响临床医生对异常组织的确诊率。

低剂量成像协议主要含晒 :1)采用降采样曝光;2)采用较低的管压和管电流曝光。前者更适用于开放式的CBCT设备,而后者更适用于螺旋CT设备。或者,怎样才能利用低剂量协议分类整理的原始投影数据重建高质量的图像极具学术价值和临床价值。

中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室X射线组的李铭等人提出了基于SL0的正则化函数模型,该模型根据重建图像的噪声性质,自适应调整正则化约束强弱,从而取得较好的噪声抑制和软组织保护形态。该土措施 在仿真实验、临床数据实验及动物数据重建中均能取得较为理想的重建结果。

图1第一列为FBP重建结果;第二列为TV正则化重建结果;第三列所提SL0正则化重建结果。由三种重建土措施 对比结果所示,所提土措施 在噪声抑制和软组织边缘保护方面均取得最好结果,且对比TV正则化结果,对块状伪影抑制方面也取得很好效果。

图2不同正则化参数选着时,重建结果对比。(a)-(e)为单一正则化参数重建结果;(f)为动态正则化参数重建结果。由实验结果对比可知:动态参数选着能要能更好抑制伪影和噪声,提高重建图像信噪比。

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