提高內(nèi)耳CT圖像清晰度的盲目復(fù)原算法研究.pdf

1、目的：為了更好地區(qū)分內(nèi)耳精細(xì)的解剖結(jié)構(gòu)，借助于數(shù)字圖像處理的方法對內(nèi)耳CT圖像進(jìn)行后處理使其進(jìn)一步改善圖像細(xì)節(jié)的顯示能力，提高圖像的清晰度，為人工耳蝸植入的術(shù)前病例選擇和術(shù)后植入電極的評估提供更加清晰的CT內(nèi)耳圖像。 材料與方法：CT內(nèi)耳檢查的患者32位，患者包括重度耳聾患者3例，中耳炎患者11例，外耳道閉鎖1例，正常17例，平均年齡24歲（年齡7～36歲）。采用螺旋CT顳骨容積掃描，每例患者約有圖像140～200幅。掃描后圖像

2、進(jìn)行直接放大或進(jìn)行靶重建，從病例中選取包括耳蝸斷面及臨近層面的CT圖像共90幅組成實驗樣本。采用德國西門子公司SOMATOM Sensation Cardiac 16層螺旋CT和SOMATOM Sensation Cardiac 64掃描機(jī)進(jìn)行顳骨容積掃描，掃描基線為聽眶上線，標(biāo)稱層厚為0.6mm，床進(jìn)0.8mm，螺距0.75mm，用120kV、400mAs條件曝光。取興趣區(qū)（region of interest，ROI）進(jìn)行靶重建，重

3、建算法分別用U70、B40兩種，重建層厚為0.6，Increment為0.3mm，F(xiàn)OV采用為70mm×70mm和100mm×100mm兩種，圖像矩陣為512×512。 用豚鼠耳蝸組織學(xué)切片作體模，用顯微鏡CCD照相機(jī)采集系統(tǒng)采集放大40倍的切片圖像。對清晰圖像進(jìn)行加噪濾波處理，模擬CT成像系統(tǒng)圖像退化模型。通過對退化圖像的復(fù)原效果獲得迭代次數(shù)n作為期望最大化（expectation maximization，EM）迭代算法的迭

4、代次數(shù)，然后在，n確定的前提下利用邊緣噪聲比（edge-to-noise ratio，ENR）最大化原則得到此種情況下的標(biāo)準(zhǔn)偏差σ，即點擴(kuò)散函數(shù)（point spread function，PSF）Gaussian模糊的σ。獲得確定的PSF后，應(yīng)用EM迭代算法對內(nèi)耳的CT圖像進(jìn)行復(fù)原處理就可得到對原始清晰圖像的估計。比較用本方法處理前后的內(nèi)耳CT圖像可知處理后的CT圖像的清晰度得到了進(jìn)一步提高，對內(nèi)耳細(xì)節(jié)的顯示更為有利。 結(jié)果：

5、找出了EM迭代算法的迭代次數(shù)n值、各個圖像處理的最佳σ值。使用對應(yīng)的n值和σ值處理CT圖像獲得對原始圖像的清晰估計。用SPSS 12.0統(tǒng)計學(xué)分析軟件進(jìn)行配對資料t檢驗，得到內(nèi)耳橫斷位圖像t＝-2.447，Sig（2-tailed）＝0.027<0.05；局部直接放大圖像t＝-3.389,Sig（2-tailed）＝0.004.<0.01；B40靶重建后圖像進(jìn)行復(fù)原處理的圖像t＝-39.915，Sig（2-tailed）＝0.000＜0