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计算机断层扫描成像技术(CT)凭借其检查无创、成像快速、高分辨率等优点,已成为当今临床疾病检查最普遍的手段之一。然而大量的CT扫描也引发了医学上对X射线辐射的担忧。很多研究表明接受过量的X射线辐射剂量将对正常组织细胞造成损伤,增加遗传性疾病甚至癌症的患病风险。减少扫描中X射线数可以降低辐射剂量,但不足的数据将导致严重的重建伪影。因此,发展低剂量CT扫描,在降低辐射剂量的情况下获得高质量的CT图像是CT研究方向之一。近年来,许多研究利用压缩感知理论来重建图像,然而仅仅利用单一的稀疏先验无法重建精细的结构细节。在临床上,很多疾病的诊断或治疗都需要对患者多次进行CT扫描,例如病灶随访、灌注成像、图像引导的放射治疗等。而多次CT扫描所获得的CT图像,常常具有非常相似的组织结构。充分利用患者自身早先的CT扫描图像,提取具体、准确的重建图像结构信息,对恢复患者自身的低剂量CT图像信息具有重要意义。论文结合压缩感知理论和患者自身先验图像提出了:(1)结合TV正则化和邻域先验图像块拟合的稀疏角度低剂量CT重建算法。算法引入了先验图像块拟合方法,将先验图像拆分成各个图像块并使用邻域内组合来表达当前重建图像结构信息。实验分别使用了Shepp-Logan模型和临床肺部CT扫描图像模拟稀疏角度CT投影验证算法效果,并结合均方根误差、峰值信噪比等图像质量评价指标对重建结果进行分析讨论。实验表明基于自身先验图像信息可以有效地提高稀疏角度CT重建图像质量,保留重建图像整体结构信息,恢复局部细节,抑制图像噪声。(2)结合自身早先CT图像的稀疏角度局部CT扫描与局部重建方法。方法针对单一肺结节随访的临床需求,设计了:一、以早先CT扫描中的肺结节位置为扫描中心,以肺结节大小定义X射线束宽度的局部CT扫描。二、使用患者早先肺部图像作为局部重建先验知识,结合先验邻域图像块拟合算法的局部CT重建。实验使用临床肺部扫描CT图像模拟稀疏角度局部CT扫描,并使用Jaccard相似系数与Dice相似系数评价重建肺结节。实验结果表明局部重建能有效地重现目标区域CT图像,并能保持区域内感兴趣病灶的结构不变,对单一肺结节的重建符合其医学诊断标准。相比传统CT扫描与其他低剂量CT重建算法,局部CT重建能极大减少扫描中的X射线束,实现大幅降低辐射剂量。