医疗CT运动伪像研究

【摘要】： 医疗CT中的运动伪像是指在扫描和重建图像过程中由于病人有意的或无意的运动而产生的图像模糊不清或者边界不清楚。为了提高生物医学图像的可读性,使得医疗工作者可以对人体的解剖结构以及病灶部位进行更精确有效的观察和诊断。评估和消减运动伪像的影响,成了现代诊断医学越来越重视的一个领域。 对于目前大量使用的基于滤波反投影算法的第三代医疗CT,本文针对受检体的平移和旋转对重建图像质量的影响进行了探索和研究,给出了评估具体影响的方法。这样,医疗工作者可以根据手中掌握的组织器官发生位移的经验值,对重建图像中的运动伪像进行甄别,得以提高诊断和治疗的准确度。 由于在第三代医疗CT中使用最普遍的滤波反投影算法对运动伪像不能有效地抑制,研究者们一直在不断探索更加理想的图像重建算法,想借此开发出具有更准确成像能力的新一代CT。本文针对这一需求,提出了基于HLCC和小波的局部重建算法,该算法对投影数据先进行基于HLCC的插值,然后再通过小波重建出感兴趣的区域。该算法减少了图像的扫描时间,抑制了运动伪像的生成。 本文具体工作归纳如下: (1)本文提出的运动伪像评估方法,是在基于滤波反投影算法的医疗CT系统中,如何分析平移和旋转运动对重建图像的高对比度分辨率和低对比度分辨率准确度的影响的算法。该算法设定两个相邻的理想点,通过分析平移和旋转运动对其点扩展函数的影响而推导出图像高对比度分辨率受到的影响。对于低对比度分辨率所受的影响,根据CT图像重建的积分公式对分析噪声的引入及传播进行分析,同样给出推导过程和结论。在系统模拟实验中,我们选取了几种常见的场景对结果进行验证。 (2)针对消减运动伪像的探索一直是开发新一代医疗CT系统的研究者们非常重视的领域。本文提出了一种基于HLCC和小波的局部重建算法,该算法先使用HLCC对投影数据进行外插值,再使用小波对其进行局部重建。该算法在抑制运动伪像方面大大优于传统的滤波反投影算法,并且我们通过实验证明,该算法在图像质量方面尤其是图像边缘质量方面也要优于那些未经插值处理的基于小波的局部重建算法。