【摘 要】
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计算机断层成像（Computed Tomography,CT）是一种通过X射线扫描待成像物体并采集投影数据实现内部结构成像的技术。由于X射线对人体健康的危害大,近年来,学者们研究利用传统CT重建方法基于稀疏角度X光重建CT,进而降低X射线使用剂量,但是在两个角度的重建中无法生成可理解的断层图像。而基于深度学习的图像重建方法对X光在二维空间的变化提取能力有限,且不同角度的重建结果不一致。本文通过分析
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计算机断层成像（Computed Tomography,CT）是一种通过X射线扫描待成像物体并采集投影数据实现内部结构成像的技术。由于X射线对人体健康的危害大,近年来,学者们研究利用传统CT重建方法基于稀疏角度X光重建CT,进而降低X射线使用剂量,但是在两个角度的重建中无法生成可理解的断层图像。而基于深度学习的图像重建方法对X光在二维空间的变化提取能力有限,且不同角度的重建结果不一致。本文通过分析X光和CT成像特点,研究基于稀疏角度X光的三维重建方法,本文研究的关键问题以及主要工作包括:（1）针对不同角度的X光在三维空间的映射不一致问题,借鉴自然图像多角度三维重建领域的自适应融合模块,在训练阶段,运用该模块缩小不同角度X光在三维空间映射的距离,该模块一方面缩小了两个映射的距离,实现解的稳定性,另一方面缩小了两个解与真实样本的距离,提高了解的准确性,在推理阶段,该模块能够评价重建结果并打分,以该分数作为不同角度初始重建结果的权重,实现自适应的融合多角度重建结果,将两个初始重建结果各自重建质量更佳的部分有机结合,进一步提高重建质量;（2）针对二维输入的微小变化在三维空间引起的变化有限的问题,实现基于潜变量的生成对抗三维重建网络,在训练阶段,该网络引入随机潜变量和条件向量,潜变量作为生成器输入,条件向量经过全连接网络映射网络对多级三维特征进行缩放和平移,辅助生成对抗网络的训练方式,提高重建质量,在推理阶段,正交角度X光作为二维监督参与自监督迭代推理通过反向传播更新潜变量和条件向量,将二维X光的波动在迭代推理时传递给输入,进而通过前向传播在三维空间引起对应的波动。本文实现的基于稀疏角度X光的三维重建方法基于小型的X光机即可实现初步的三维重建工作,相较于CT机,X光机体积小、出片快、X射线剂量低,具有应用环境灵活多变的优点,能够在手术室等大型CT机无法进入的场景实现三维重建。
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