导读:本文包含了有限角度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:成像系统,有限角度计算机断层成像重建,Mojette变换,离散傅里叶切片定理
有限角度论文文献综述
蒋敏,曲芝萍,孙怡[1]（2019）在《基于Mojette频域最小冗余覆盖的有限角度计算机层析成像重建》一文中研究指出基于Mojette投影变换的空域与频域性质,提出频域最小冗余覆盖的有限角度计算机断层成像(CT)重建算法。其中频域最小冗余覆盖即空域投影采样最少,也就是重建图像的投影数目最少、效率最高。通过研究发现了Mojette投影数据在其频域上的等效关系,将投影压缩在有限角度范围内,实现了有限角度CT图像重建。实验结果表明利用所提方法可得到较好的重建结果。(本文来源于《光学学报》期刊2019年07期）
梁宁宁,李子恒,王林元,蔡爱龙,李磊[2]（2019）在《一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法》一文中研究指出计算机断层成像(Computed Tomography,CT)重建算法作为CT成像技术的核心,该算法的改善不仅能够拓展成像应用领域,还可进一步推动新型成像系统的出现。而有限角度重建问题因其自身高度奇异的病态性,是CT重建算法研究领域长期以来的热点和难点问题。受到生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像修复领域取得显着进展的启发,本文提出一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法,该算法利用GAN网络对抗训练获得可将有限角度投影数据补全的生成网络,生成网络在判别网络的监督下逼近真实的全角度投影图像,而后利用补全后的投影进行FBP重建,获得有限角度重建结果。实际数据实验结果表明本文方法与传统的SART-TV算法和FBP+CNN方法相比,在重建质量上具有一定优势,并初步验证了使用GAN网络投影补全策略进行有限角度重建的可行性。(本文来源于《中国体视学与图像分析》期刊2019年01期）
许凯凯[3]（2018）在《基于叁维图像矩的有限角度多排CT图像重建系统开发》一文中研究指出多排CT(Computerized Tomography,CT)成像系统能够直接获得清晰的叁维人体解剖图像,为临床医生的诊断提供了丰富的人体器官组织信息。但是一次完整的多排CT扫描通常伴随着较高程度的电离辐射。虽然限制多排CT扫描旋转角度范围能够有效减少辐射剂量,但是会造成所获锥形束CT投影数据部分缺失,导致叁维CT重建图像质量明显下降,以至于无法满足临床诊断的需要。因此如何在有限角度锥形束投影数据条件下重建出符合临床诊断要求、高质量的叁维CT图像具有重要的科学意义和临床实用价值。本文旨在开发基于叁维图像矩的有限角度多排CT图像重建系统。该系统开发了基于叁维Legendre正交图像矩的有限角度锥形束CT图像重建算法,并在此基础上构建了基于MFC框架的CT实训系统软件平台。本文的主要工作具体为:(1)介绍课题研究的背景和意义,阐述了CT成像技术的基本原理,详细介绍了CT图像重建以及图像矩理论在国内外的研究现状。(2)提出基于叁维Legendre正交图像矩的有限角度锥形束CT图像重建算法。该算法首先利用Grangeat公式建立叁维Radon数据与锥形束CT投影数据之间的关系,将多排CT投影数据转换为叁维Radon数据。接着利用投影矩变换建立叁维Radon变换与叁维图像矩之间的关系,通过此关系从已知叁维Radon变换数据中估算出未知叁维Radon变换数据,最后直接利用叁维Radon逆变换获得重建图像。(3)构建了基于MFC框架的CT实训系统软件平台。本软件面向医学院师生、医院医生和其他医学影像工作者,提供了高度仿真的CT设备内容和操作教学。该平台实现了操作者职业素质的培养、理论知识的巩固、实践技能的提升以及学习成果的考核。同时,本软件整合了基于叁维Legendre正交图像矩的有限角度多排CT图像重建算法,通过运用该算法来补全缺失锥形束投影数据,从而提高锥形束投影数据不完整情况下叁维CT重建图像的质量。本文的研究实现了有限角度锥形束CT重建图像质量的提高,为叁维图像矩在有限角度锥形束CT图像重建中的应用提供了理论基础与技术支撑。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
苟军年,董海鹰[4]（2018）在《基于Split Bregman算法的有限角度CT图像重建》一文中研究指出对于有限角度投影数据,传统算法重建的CT图像存在伪影严重、噪声明显的现象.基于此,推导建立了CT图像重建的离散化模型,分析了有限角度CT图像重建问题的病态性质,并给出了该问题的L1正则约束求解策略,提出了重建模型的Split Bregman求解算法.仿真实验表明,对于150°有限角度的无噪及有噪投影数据,Split Bregman算法可以获得比传统ART、SART算法更好的主观重建效果,其重建图像的客观评价指标RMSE、AMSE、PSNR和Residuals均优于ART、SART算法重建结果的对应指标.虽然Split Bregman算法重建所需时间较长,但其在有限角度CT图像重建的伪影消除和噪声抑制方面具有一定优势.(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2018年03期）
鲍翠平[5]（2018）在《基于有限角度重建的光学投影断层成像研究》一文中研究指出光学投影断层成像(Optical Projection Tomography,OPT)技术是一种叁维成像手段,其利用光在透明介质中沿直线传播的特点,采集生物样品不同角度的投影图,对这些投影图进行断层重建即可得到样品的叁维图像。随着科学技术的发展,OPT技术正朝着高空间分辨率、活体动态成像等方向发展。针对活体动态成像这一方向,本文提出一种新型样品固定方式并开展基于有限角度扫描的OPT成像研究,主要研究工作有:1.针对传统OPT中样品不能存活或存活时间过短这一问题,提出使用新的样本固定方式来进行OPT成像,将培养皿内的样品麻醉之后,将培养皿固定在OPT系统转台下方进行成像,从而减少对样品的损害,采用该方法更有利于实现OPT活体连续观测。2.针对迭代算法重建图像质量较低的问题,设计了一种像素顶点驱动模型。该投影模型将像素的四个顶点沿着光源方向投影至探测器,根据像素四个顶点投影之后的位置判断该像素投影到哪几个探测器上,然后将投影和探测器重迭的面积作为权值。和距离驱动模型相比,该投影模型具有更高的精度,应用于迭代重建算法中得到的重建结果质量也更好。3.本文采用的重建算法为基于TV极小化的代数重建算法,针对该算法耗时较多的问题,进行了GPU加速。实验结果表明,加速后运行速度提高了约29倍。利用本算法进行仿真实验来探究不同投影角度范围对重建结果质量的影响。实验结果表明,随着投影角度从180度递减至90度,重建图像的整体质量会越来越差,但是第一象限的图像质量基本保持不变。当投影角度大于110度时,中心区域的图像质量也保持较好。第四象限的图像质量会明显受投影角度的影响,随着投影角度的减少图像质量明显下降。4.利用OPT系统采集的真实数据来探究不同投影角度范围对重建结果的影响,确认能满足实际应用的最小投影角度。实验结果表明,如果想要观察实验样品内部非常细节的信息,则投影角度至少应当为140度才能满足要求;如果是观察整个样品的结构形态,则投影角度至少要110度。最后对烟草根进行了有限角度OPT成像,从重建结果中可以明显观察到根毛的密度。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
李慧君,王琳婧,周露,彭莹莹,张书旭[6]（2018）在《自适应图像全变差约束的有限角度CT重建算法》一文中研究指出针对有限投影角度的CT图像重建问题,提出一种改进的基于自适应图像全变差(Total p Variation,TpV)约束的代数迭代重建算法。改进算法采用两相式重建结构,首先利用代数重建技术(ART)算法重建中间图像并做非负修正,然后利用自适应TpV正则项约束图像稀疏特性,进一步优化重建结果,其中正则项可根据图像区域特性自适应的调整决定平滑强度的参数p,两项交替进行直到满足收敛要求。本文应用经典的Shepp-Logan体模对改进算法进行仿真重建,以重建图像及其局部放大图作为主观分析依据,以profile图和归一化绝对距离值作为客观评估标准,与经典的ART-TV算法进行比较,对比分析重建结果发现:本文算法重建图像不仅与真实体模更接近,重建误差更小,而且能更好地保护图像的边缘特性。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2018年04期）
张文昆[7]（2017）在《有限角度CT采样条件分析及稀疏优化重建算法研究》一文中研究指出计算机断层成像(Computed Tomography,CT)技术利用X射线在不同角度下穿过物体的透射信息,通过重建算法计算物体内部衰减特性分布,从而无损、非接触地获取物体内部结构信息。CT技术成为医学诊断、工业无损检测、安全检查等领域的一种重要检查手段。然而,在某些特定应用中,受到重建物体形状、成像系统结构设置、扫描环境限制等因素的影响,扫描角度范围只能限定在小于180度的有限角度范围内,致使重建图像产生严重畸变,导致有限角度(Limited angular problem)问题的产生,该问题是近年来CT成像领域研究的热点和难点之一,对有限角度问题的研究具有重要的理论意义和实用价值。本课题围绕有限角度问题中精确重建采样条件量化、有限角度重建图像伪影抑制、缺失角度投影数据修复叁方面问题展开研究。在对CT成像系统矩阵分析的基础上对有限角度采样条件进行了量化分析,并针对连续角度投影数据缺失造成的图像畸变问题,分别从图像域修正和投影域外推两个方面设计了针对性的解决方法,主要研究成果如下:1.针对有限角度精确重建扫描角度范围和投影采集数量缺少定量刻画的理论结果,提出了一种有限角度精确重建采样条件量化分析方法。本文将总变分(Total Variation,TV)最小化重建模型存在唯一解的充要条件验证转化为线性规划问题的求解,通过对线性规划问题的求解结果来判定不同扫描角度、不同投影采集数量下TV最小化模型的解是否唯一,从而实现对有限角度问题中精确重建采样条件的量化分析。实验结果表明,在确定扫描几何关系下,该方法准确量化了数字体模在不同扫描角度范围下精确重建所需的最小投影数量,并且,通过不断减小扫描角度范围,确定了不同数字体模有限角度精确重建的扫描角度范围下限,为衡量物体重建难度和评估重建算法性能提供了初步的理论基础。2.针对有限角度问题中因连续投影缺失而产生的伪影严重干扰图像真实信息的问题,提出了一种基于图像域分割区域增强的TV最小化重建算法。为增强有限角度重建图像真实信息、抑制伪影干扰,本文设计了迭代重建中同时进行图像分割的策略:采用分割方法获得图像迭代重建过程中的轮廓先验,实现对图像真值和伪影的有效区分,通过融入轮廓先验信息建立了区域增强TV最小化模型,并利用交替方向法对模型进行了高效求解;同时为了抑制分割误差对迭代重建的影响,根据分割前后投影数据一致性准则,本文设计了投影残差分割补偿策略,实现对图像分割结果的修正。实验结果表明,在对航空发动机叶片等内部结构不规则、部分扫描角度难以穿透的工业部件进行CT成像时,该算法能够有效抑制伪影影响,提升扫描物体边缘和内部结构的重建精度,有利于提升CT技术在扫描角度受限条件下对工业部件的成像精度。3.针对有限角度CT重建对投影域的稀疏先验信息刻画不充分的问题,提出了一种基于TV最小化和数据驱动紧框架的双域联合正则化重建算法。本文对投影域的稀疏性质进行研究,在小波变换的基础上,利用数据驱动紧框架模型对投影域稀疏先验信息进行挖掘,该模型能够在迭代重建的同时利用投影数据进行学习,以获取投影域数据更优的稀疏刻画;并结合图像域TV正则化的方法,建立了基于投影-图像联合稀疏优化的重建模型,在外推框架下对投影域缺失数据进行重建恢复。实验结果表明,在对组织结构复杂的医学图像进行有限角度重建时,该方法能较好地恢复缺失投影信息,与传统迭代重建方法相比,重建图像复杂的纹理特征和细节信息被较好地保留下来,该方法的提出能够较好地提升细节信息丰富的物体在有限角度下的重建质量。(本文来源于《解放军信息工程大学》期刊2017-04-16）
李洁,张翰铭,王林元,李磊,张文昆[8]（2016）在《基于深度卷积神经网络的有限角度伪影抑制方法》一文中研究指出研究目的:计算机断层成像(computed tomography,CT)技术是一种广泛应用于工业中的无损检测技术。由于受到X射线照射剂量、成像系统扫描几何关系等约束因素的影响,往往只能得到有限角度的扫描数据,进而导致重建过程出现伪影。迭代类重建算法易于引入先验,可以在一定程度抑制伪影,是目前处理有限角度问题的主流方法。但迭代类方法对计算消耗大、耗时长,在实际系统中应用受限。本文旨在研究一种便捷高效的解析重建伪影抑制方法,以提升有限角度扫描下重建图像的质量。方法:滤波反投影(filtered back projection,FBP)算法是目前应用最广泛的重建方法,该算法要求完整的投影数据集,在有限角度扫描条件下,重建图像会存在非常严重的条状伪影。然而,在固定的扫描条件下,FBP图像中的有限角度伪影实际上存在特定的方向性特征,因此,提取并抑制这些特征是一种可行的策略。近年来,深度学习提供了一种通过挖掘数据深层特征,并利用其特征构建神经反馈网络来进行图像处理的手段,该方法在大数据条件下可以得到很好的求解结果。本文提出了一种新的有限角度问题伪影抑制方法,在有限角度下FBP重建的低质量图像和完整数据集下重建的真实图像之间建立一个一一对应的非线性映射,通过深度学习的方法,挖掘有限角度下特定伪影存在的深层特征和真实图像相应特征之间的关联性,进而利用FBP图像预测真实图像的信息。结果:应用本文提出的新方法对150度有限角度扫描下的CT数据进行FBP重建并运用卷积神经网络对重建后的图像进行预测。在神经网络的训练中,共使用了3024张相同扫描设置下的CT图像进行学习。在实验验证中,原始FBP图像中存在的有限角度伪影得到了明显抑制,同时其原有的真实信息依旧可以得到较好的保留。通过PSNR和UQI对图像质量进行定量分析,其结果也有明显的增益。实验结果表明,本文方法能够较好的抑制FBP图像中因缺失角度造成的伪影,提高和改善重建图像的质量。结论:本文提出了一种全新的有限角度问题解决思路,该方法作为一种重建后处理操作,思路简单,实现方便。虽然网络训练耗时较长,但求解得到的卷积网络在实际应用中却耗时极短,易于与现有的图像重建方法相结合,为进一步提升重建图像质量提供了高效快捷的途径,具有较高的实用价值。(本文来源于《2016年全国射线数字成像与CT新技术研讨会论文集》期刊2016-09-20）
郭立倩[9]（2016）在《CT系统标定与有限角度CT重建方法的研究》一文中研究指出计算机断层成像(Computed Tomography, CT)技术的出现使得在不破坏被扫描物体内部结构的前提下,对物体的结构信息检测成为可能。伴随着医学诊疗和工业探伤领域的快速发展,CT技术的应用越来越多,同时也意味着对CT设备的精密度要求也越来越高。当实际的CT成像系统不满足理想成像关系时,即系统中的射线源、探测器或旋转台中任意一个装置存在几何偏差,都会导致重建过程中投影地址的计算出现错误,严重影响断层图像的重建质量,因此对CT成像系统的几何参数进行标定至关重要。本文借鉴摄像机针孔成像模型,提出了一种锥束和螺旋束CT成像系统的几何标定方法,设计了带有对称重复纹理的标定模板。首先将探测器的角度偏差转化为系统外参数的旋转矩阵,利用各个像素在探测器无偏角时标定模板的投影图像与探测器有偏角时标定模板的投影图像之间的对应关系,将探测器的角度偏差求解转化为一定约束下标定模板投影图像的秩最小化问题。完成探测器的角度偏差求解后,再结合标定模板的几何成像关系对CT成像系统的其它几何参数(射线源到旋转轴的距离、射线源到探测器的距离、中心射线的投影坐标、升降轴与旋转轴之间的角度偏差)进行求解。该方法利用标定模板投影图像的全局特征,具有较高的准确性,本文进行了实际实验。随着CT成像设备的更新和许多改进重建算法的提出,CT技术取得了快速发展。工业CT中的扫描对象多种多样,在检测被扫描物体的一些实际应用中,出于对X射线辐射能量水平、检测目标的几何结构、探测器大小、现场检测空间等情况的考虑,采集的投影数据往往不全,因此有限角度CT的高质量重建就显得尤为重要。2006年,压缩感知理论被提出,该理论指出：自然信号能够用远低于奈奎斯特采样率的数据进行精确恢复。随着该理论的出现,许多学者致力于将压缩感知理论与有限角度CT重建相结合,本文在现有基于压缩感知理论研究有限角度CT重建算法的基础上,提出基于加权异向Tv与小波正则化项的有限角度CT重建算法,并利用增广拉格朗日乘子法进行求解,该算法充分考虑了待重建图像的边缘方向信息和被检测物体在小波域的稀疏性,对于图像边缘与细节的恢复具有较好的效果,并具有一定的抑制噪声干扰能力。模拟数据实验和真实数据实验证明了本文算法的鲁棒性与有效性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-06-06）
郭静钰[10]（2016）在《有限角度CT图像重建迭代算法研究》一文中研究指出计算机断层成像技术(Computed Tomography, CT)是利用X射线,从不同角度对物体进行扫描,探测器接收到物体衰减后的X射线量,将其转换成电信号,经过模数转换传输给计算机,得到数字化的投影数据,然后通过数学方法计算得到二维断层面的衰减系数分布矩阵,最后将此分布矩阵转换为图像灰度分布,重建出物体的断层图像。目前,CT因其分辨率高、特异性强、无损等优势广泛应用于临床医学、工业检测、航空、生物等诸多领域,被认为是20世纪后期最伟大的发明之一。CT卓越的性能在临床医学的诊断中尤为突出,普遍应用于中枢神经系统、胸部、血管等部位疾病的诊断中。CT图像重建算法主要分为两类。第一类是解析算法,数学基础源于Radon变换,具有极强的理论性和较高的重建速度。典型的解析重建算法包括二维的滤波反投影重建算法(Filtered Back Projection, FBP)和基于FBP算法扩展的叁维FDK算法。FBP算法的基本思想是,首先扫描被测物体,然后对探测器测得的数据进行滤波,最后对处理后的数据做反投影得到重建图像。该算法原理简单易实现,且重建速度快,因此在CT图像重建技术中应用广泛。FDK算法是对二维FBP算法的简单扩展,是为锥形束的圆形轨道而设计的叁维断层成像算法。FDK算法具有稳定性好、方便、实用性强等特点,在锥角较小的情况下,能够取得较好的重建图像,且不会产生明显的伪影,但是当锥角变大时,图像伪影明显增加,重建质量严重退化。第二类为迭代算法,建立在离散模型上,通过对预设的初始图像进行数学迭代运算之后重建图像的过程。迭代法又可以分成代数迭代算法和统计迭代算法。代数迭代算法以代数重建算法(Algebraic Reconstruction Technique, ART),联合代数重建算法(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique, SART)为代表,基本思想为：首先将待重建图像离散化,并给定一个初始值；然后根据重建模型和初始值计算出投影矩阵；最后与探测器测得的真实投影数据进行比较,对当前估计值进行修正,如此反复的进行上述步骤,逐渐逼近真实图像的过程。统计迭代算法的基础是X射线穿过被测物体后,探测器接收到的光子近似服从泊松分布,根据分布函数建立统计重建模型,求解得到重建图像。代表算法为最大似然期望最大算法(Maximum Likelihood-Expectation Maximization, ML-EM),该算法能够克服投影数据中噪声的干扰,重建出质量较好的图像,但收敛速度慢。在医学CT图像重建中,为了获得精确的重建图像,往往需要采集完整的投影数据,但是随着CT在临床诊断中的广泛应用,CT扫描时辐射剂量问题引起了广泛关注。CT机是基于X射线成像的,而X射线作为一种不可见光,具有波粒二象性,是一种间接电离辐射。当使用CT机扫描物体时,采集的投影数据越多意味着病人接收的电离辐射越大,而高剂量的x射线会损伤人体的免疫系统、血液系统、染色体结构等,增加新陈代谢异常、患白血病、癌症等疾病的几率,尤其对儿童的伤害更大。因此,在保证图像质量的前提下如何减少X射线的辐射剂量成为众多学者研究和讨论的热点。减少X线辐射剂量的方法主要有调节X线球管的参数、增大扫描间隔、减少扫描范围等。其中降低X线球管的电流,会造成投影数据噪声增大,导致重建图像中噪声明显,严重影响图像密度分辨率,影响医生诊断,而降低管电压会导致X射线的穿透力下降,图像噪声严重；在全角度采集投影数据时增大扫描间隔,可以有效的降低x射线剂量,但是重建图像中存在明显的条状伪影；减少扫描范围,即有限角度采集投影,虽然可以降低X射线辐射剂量,但是有限角度采集会导致投影数据的缺失,使重建图像中几何失真比较明显,导致重建图像质量退化。虽然有限角度扫描图像质量也存在一些问题,但在降低X线剂量、减少扫描时间等方面仍具有优势,所以如何克服有限角度重建图像质量下降问题是研究人员努力的方向。有限角度CT图像重建是一种欠投影扫描的成像方法,在欠采样的情况下如何重建出优质的图像是众多学者关注的问题。解析算法对投影数据的完备性要求较高,且在重建过程中无法加入有效约束条件,所以在有限角度下重建出的图像局部含有大量伪影。迭代算法因其对投影数据的完备性要求较低,易与先验约束信息结合等特点而广泛应用于有限角度下CT图像重建。Donoho提出的压缩感知理论证明医学图像本身或者其梯度变换后的图像是近似稀疏的,可以通过全变差(Total Variation, TV)最小化模型求解得到重建图像,有效提高图像质量。但是利用该方法重建图像时需要大量的迭代次数才能重建出较好的图像,且收敛速度慢。因此,本文研究的是如何利用有限角度采集的投影数据重建出优质CT图像。针对这个问题,主要对迭代重建算法、压缩感知理论、先验图像信息、初始图像特征进行研究,并取得了一些研究成果。本文首先介绍了CT的发展现状,以及有限角度CT图像重建算法的研究进展。其次分别介绍了CT的硬件设施,CT成像算法原理,解析重建算法中扇形束扫描下的FBP算法和锥形束扫描下的FDK算法,以及迭代重建算法中的代数迭代算法(ART)、联合迭代重建算法(SART)和最大似然期望最大算法(ML-EM),并对这些算法进行了仿真实现。实验结果表明,在有限角度扫描情况下得到的投影数据进行重建图像时,迭代算法比解析算法表现出明显的优势,但迭代算法重建的图像中仍存在许多问题。为了解决这些问题,本文提出并实现了两种有限角度CT迭代重建算法。第一,利用ART-TV算法对有限角度采集的投影数据进行重建时,其迭代次数需要上千次,重建耗时。针对这个问题,改进并实现了一种基于先验图像约束的有限角度CT图像重建算法,其中先验图像指从前期病人获得的高质量CT图像。但在以往的先验信息重建算法中,由于摆位误差、器官运动变形等原因,难以保证第二次扫描过程中所有的解剖结构信息与先验图像中的位置一一对应。这样,当使用现有的先验图像约束的有限角度迭代方法重建图像时就会失效,或者利用图像配准的方法对先验图像和待重建图像进行预处理,而这种方法非常耗时。通过对先验图像结构的研究,从先验图像中提取各种均匀组织的平均值作为先验信息,并将其引入到目标函数中,建立新的有限角度CT重建模型,约束待重建图像。该模型结合TV最小化和先验图像信息,能够同时利用图像的梯度信息和先验图像灰度信息。通过对Shepp-Logan数字体模进行仿真实验,并与FBP、ART、ART-TV算法进行对比评价。实验结果表明,该算法重建所得图像信噪比更高,平均误差更小,重建图像的伪影和变形程度大幅度减少。第二,现有基于先验信息的迭代重建方法对初始图像的选取并没有做深入研究,只是简单利用零图像或者FBP重建图像作为初始图像进行迭代重建,目前少有文献报道关于如何选取和优化先验信息进行快速优质的图像重建。初始图像的粗略选取,导致需要大量的迭代次数和较长的时间才能获得较为满意的图像质量,从而限制了现有重建方法的实际应用。分析发现,一类重建图像中物体外轮廓及外轮廓内部附近的组织结构和类别近似关于对称轴对称。基于此,本文提出一种基于优质初始图像的有限角度CT图像迭代重建算法。该算法首先利用滤波反投影方法对采集的有限角度投影数据进行图像重建,其次根据重建图像的轮廓对称性确定对称轴,接着利用对称轴一侧无伪影的数据镜像填补另一侧含有大量伪影的数据,最后将处理后的图像作为迭代重建方法的初始图像进行重建。文中应用经典的联合凸集投影(Projection on Convex Sets, POCS)的TV最小化算法作为迭代重建算法,对初始化图像进行传统代数重建之后,做全变差最小化求解得到重建图像。本研究在有限角度采集投影时,分别进行了Shepp-Logan体模的模拟实验和实际头模实验。结果表明,在有限角度下采用该方法处理后的图像作为迭代重建的初始图像,可以明显提高迭代重建收敛效率,有效去除重建图像的畸变伪影,图像边缘信息很好地保留下来,使迭代算法实际应用于临床成为可能。CT成像技术作为一门涉及数学、物理学、医学、计算机学等领域的学科,有诸多影响其成像质量的因素,如重建算法的选取、物理模型的建立、硬件设施的支持等。本文所做的工作只是有限角度下CT成像中的一个小分支,虽然取得了一些初步的研究成果,但在未来的工作中仍需深入研究,改善现有方法存在的问题。(本文来源于《南方医科大学》期刊2016-06-01）
有限角度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
计算机断层成像(Computed Tomography,CT)重建算法作为CT成像技术的核心,该算法的改善不仅能够拓展成像应用领域,还可进一步推动新型成像系统的出现。而有限角度重建问题因其自身高度奇异的病态性,是CT重建算法研究领域长期以来的热点和难点问题。受到生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像修复领域取得显着进展的启发,本文提出一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法,该算法利用GAN网络对抗训练获得可将有限角度投影数据补全的生成网络,生成网络在判别网络的监督下逼近真实的全角度投影图像,而后利用补全后的投影进行FBP重建,获得有限角度重建结果。实际数据实验结果表明本文方法与传统的SART-TV算法和FBP+CNN方法相比,在重建质量上具有一定优势,并初步验证了使用GAN网络投影补全策略进行有限角度重建的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有限角度论文参考文献
[1].蒋敏,曲芝萍,孙怡.基于Mojette频域最小冗余覆盖的有限角度计算机层析成像重建[J].光学学报.2019
[2].梁宁宁,李子恒,王林元,蔡爱龙,李磊.一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法[J].中国体视学与图像分析.2019
[3].许凯凯.基于叁维图像矩的有限角度多排CT图像重建系统开发[D].南京邮电大学.2018
[4].苟军年,董海鹰.基于SplitBregman算法的有限角度CT图像重建[J].兰州交通大学学报.2018
[5].鲍翠平.基于有限角度重建的光学投影断层成像研究[D].西安电子科技大学.2018
[6].李慧君,王琳婧,周露,彭莹莹,张书旭.自适应图像全变差约束的有限角度CT重建算法[J].中国医学物理学杂志.2018
[7].张文昆.有限角度CT采样条件分析及稀疏优化重建算法研究[D].解放军信息工程大学.2017
[8].李洁,张翰铭,王林元,李磊,张文昆.基于深度卷积神经网络的有限角度伪影抑制方法[C].2016年全国射线数字成像与CT新技术研讨会论文集.2016
[9].郭立倩.CT系统标定与有限角度CT重建方法的研究[D].大连理工大学.2016
[10].郭静钰.有限角度CT图像重建迭代算法研究[D].南方医科大学.2016
标签：成像系统; 有限角度计算机断层成像重建; Mojette变换; 离散傅里叶切片定理;