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低剂量X-CT图像质量改善的后处理方法研究

 
【摘要】:目前,X射线计算机断层(X-ray Computed Tomography,X-CT)成像技术作为一种临床上普遍使用的医学检查和诊断方法,其扫描过程中的X射线辐射以及对病人产生的危害越来越受到人们的重视。低剂量X-CT扫描方法可以有效降低辐射危害,其中降低射线管电流以其简单可行的优势在临床中最为常用。然而,由于光子数量减少和射束硬化等问题,经过传统滤波反投影(Filtered Back Projection,FBP)算法重建后的图像中出现大量的条形伪影和斑点噪声。重建图像质量下降会直接影响医生临床诊断的可信度。因此,如何确保在低剂量X-CT扫描的条件下获得高质量的重建图像成为X-CT技术能否真正服务于医生和病人的关键所在。为了改善低剂量X-CT重建图像的质量,本文从稀疏表示理论、形态分量分析和低秩矩阵近似三个方面展开研究,并结合图像和噪声的特点,提出了三种用于改善低剂量X-CT图像质量的后处理方法。具体内容如下:(1)提出了一种基于分组自适应原子尺寸字典(Grouped Dictionaries with Adaptive Atom Sizes,GDwAAS)的稀疏表示图像去噪方法。在GDwAAS算法中,首先利用图像中的像素相似度和几何结构相似度构造一个新的特征检测器,其中,像素相似度通过图像块的像素值来表征,几何结构相似度通过旋转核回归(Steering Kernel Regression,SKR)系数来表征。然后根据提出的新的特征检测器,将所有的图像块分为多个组,每个组各自作为训练样本集学习得到多个分组字典,使得每个组中具有相似特性的图像块都能在该组所对应的学习字典上稀疏地表示。为了进一步提高学习字典的自适应性,上一步中得到的图像块组被分为三种不同的种类,包括平坦图像块组,结构图像块组和纹理图像块组,然后根据图像块组的类别和图像的噪声水平自适应地选择该图像块组的学习字典中的原子尺寸。实验结果表明,与其他相关去噪算法相比,GDwAAS算法具有较好的表现,尤其在较大噪声水平下对于平坦区域噪声的去除和对微小细节和边沿的保护更为明显。(2)提出了一种基于形态分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)和非局部均值(Non-Local Means,NLM)的低剂量X-CT图像两步去噪算法。第一步,利用构造的区分字典,对图像进行基于MCA的图像分离,达到去除条形伪影的目的。其中,去除伪影能否成功的关键是区分字典的构造。本算法提出使用预处理后的图像来进行字典学习,然后使用梯度测量指标对字典进一步修正,分别得到伪影字典和结构字典。第二步,使用NLM算法进一步去除残差图像中的斑点噪声。采用仿真数据和临床人体数据进行实验,结果表明本章所提算法不仅能够有效地去除条形伪影和斑点噪声,而且能够很好地保持结构和细节信息。(3)提出了一种基于区分加权的核范数最小化(Discriminative Weighted Nuclear Norm Minimization,D-WNNM)的低剂量X-CT图像去噪方法。在D-WNNM方法中,图像的局部熵被用于区分条形伪影和组织结构并自适应地调节WNNM算法中的权重系数。通过这步处理,条形伪影和组织结构被区分地分别进行处理,实现在有效抑制伪影的同时对结构和细节进行保护。另外,为了进一步提高算法的去噪效果,在块分组阶段,使用了预处理后的图像作为参考来提高块匹配的准确性;在算法的最后一步,使用了全变分(Total Variation,TV)的办法来进一步去除图像中的残留伪影。实验部分通过分别对模拟骨盆数据,真实的胸腔体模数据和临床人体数据进行处理,对D-WNNM算法的有效性进行验证。对比结果表明,D-WNNM算法不仅能够有效地去除条形伪影和噪声,而且能够很好地保持结构和细节。特别地,相比于原始的WNNM算法,D-WNNM算法在迭代次数上大大地降低了(仅需两次)。
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R814;TP391.41

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1 贾丽娜;低剂量X-CT图像质量改善的后处理方法研究[D];中北大学;2019年
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