CT迭代法重建中系統矩陣的構建方法及其在TV算法中的比較.pdf

1、在醫(yī)學CT中，過大的掃描劑量對被掃描病人是有害的。低劑量掃描的一種有效方法是僅僅掃描稀疏視角下的投影。然而，基于稀疏數據的解析法重建會產生嚴重的條狀偽影，影響診斷。2006年，CS理論被提出，基于此理論設計的優(yōu)化算法可以從稀疏投影重建出高精度圖像。TV算法是一種有效的CS算法，該算法已經被從理論到實踐深入研究，取得了一系列進展。TV算法本質上是迭代法，其成像問題被建模為一個線性方程組。線性方程組的系數矩陣就是系統矩陣，表示如何求取投影。

2、系統矩陣的構建方法就是投影方法。投影方法的選取對TV算法的性能有一定影響。鑒于該問題尚未被深入研究，本文擬聚焦該問題，以期在系統比較各種投影方法的基礎上，揭示投影方法的選取對TV重建的影響。本文主要做了如下研究:
　　(1)設計并實現了4種系統矩陣建模方法:像素驅動，距離驅動，改進的距離驅動以及射線驅動
　　(2)比較了它們的建模速度、建模精度
　　(3)比較了在ASD-POCS算法中，4種建模方法對收斂速度的影響。<

3、br>　　(4)比較了它們在有噪聲的情況下對噪聲的敏感程度。
　　(5)將不匹配理論與ASD-POCS算法相結合，實驗驗證在ASD-POCS算法中不同的不匹配對的表現性能。
　　研究表明:距離驅動的建模速度最快;改進的距離驅動的建模精度最高;射線驅動在ASD-POCS算法中的收斂速度最快;匹配的投影、反投影對總是可以達到收斂但一些不匹配的對可能會導致發(fā)散，特別是在處理含噪的投影數據的時候，不匹配對更易發(fā)散。在所有不匹配對中，