前言:
而今我们对“tval3算法”大致比较关注,你们都想要了解一些“tval3算法”的相关文章。那么小编也在网摘上收集了一些对于“tval3算法””的相关知识,希望看官们能喜欢,我们一起来学习一下吧!计算机断层成像(Computed Tomography, CT)是当前使用频率最高的医学影像设备之一,它能够快速获取病人的高分辨率解剖结构,为病灶识别与诊断提供有力依据。与传统多排螺旋CT相比,锥束CT(Cone Beam CT, CBCT)因采用集成化程度更高的平板探测器,整机体积小、移动灵活,非常适于专科(如重症监护、神经外科、介入科)应用,近年来发展迅速。
锥束CT通过在旋转圆周上多次X射线脉冲曝光,利用多个角度上的投影数据重建三维图像。由于X射线具有电离辐射特性,过多的辐射剂量会诱发细胞、组织损伤甚至癌变。根据业内辐射防护原则(ALARA),在满足临床成像需求的情况下,应当尽可能地降低辐射曝光的剂量。减少投影次数(即稀疏投影)是一个有效降低剂量的方法,但会引起欠采样问题,给图像重建带来极大困难。解析重建算法(以滤波反投影算法FDK为代表)以傅里叶变换理论为基础,对投影域的完备性要求较高,优点是重建速度快,但在欠采样情况下,重建图像会遭受严重的混叠伪影。迭代重建算法以最优化理论为基础,在欠采样情况下仍能获得较好的重建图像质量,但存在计算负担过重、重建时间过长的问题。
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所高欣、朱叶晨、刘仰川等人提出了一种新的锥束CT快速迭代重建算法3DA-TVAL3(3D accelerated total variation minimization by augmented Lagrangian and alternating direction algorithm)。该算法将图像的全变差(Total Variation, TV)范数作为正则项来构建目标函数,并利用增广拉格朗日法和交替方向法进行求解;同时,利用投影矩阵的稀疏特性和标量点乘的思想,借助GPU对迭代过程中最为耗时的正反投影部分进行加速。
实验结果表明:与解析重建算法FDK相比,提出的算法在投影数较少的情况下,仍能获得较好的重建图像质量(见图1);与两种现有的基于TV正则化的迭代重建算法(ASD-POCS,EM-TV)相比,所提算法收敛速度提高6倍以上,且表现出更强的图像去噪和边缘保持能力(见图2)。此外,采用GPU加速手段使得上述迭代算法的重建时间大为减少(见表1)。
相关研究结果发表在Journal of X-Ray Science and Technology。
图1. 解析算法与3DA-TVAL3算法的重建结果。(a)Sheep-Logan体模的原图像;(b-e)360,180,90,60个投影角情况下,解析算法FDK的重建结果;(f-i)360,180,90,60个投影角情况下,3DA-TVAL3算法的重建结果。
图2. 经典迭代算法与3DA-TVAL3算法的重建结果。(a)Sheep-Logan体模的原图像;(b)ASD-POCS算法的重建结果;(c)EM-TV算法的重建结果;(d)3DA-TVAL3算法的重建结果。
表格1. 相同归一化均方误差条件(NMSE值固定)下,3DA-TVAL3算法,ASD-POCS算法和EM-TV算法的迭代次数与迭代时间对比。
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