内容简介

《CT图像重建算法》是一本专门介绍CT图像重建算法的专著。作者结合从事CT图像重建算法理论研究与工业CT系统研究的成果和思考,对CT图像重建算法的理论和实践问题进行了全面系统介绍。既包括对重建算法基本理论的细致详尽讲解,也包含对目前新型的理论和实际成像中工程问题的热点和难点问题解决情况的介绍与总结。《CT图像重建算法》内容涵盖了CT图像重建的两个分支——解析类重建算法和迭代类重建算法的经典算法和新研究成果,其中解析类重建算法中详细讲解了平行束、扇形束和锥形束图像重建算法的发展历程。在《CT图像重建算法》的后半部分,结合作者的研究成果,以专题章节形式论述了当前CT图像重建实际应用中的热点与难点问题——不完全角度重建、局部重建和大视野重建,以及图像重建加速技术,基本涵盖了目前CT图像重建的主流研究课题,这是《CT图像重建算法》的一大特色和亮点。同时《CT图像重建算法》还给出了国内外新公开发表的重要文献,以供读者参考。

目录

目录
第1章引言1
1.1CT成像技术概述1
1.2投影5
1.3反投影14
1.4本章小结22
第2章平行束图像重建23
2.1基础知识——傅里叶变换23
2.2傅里叶中心切片定理29
2.3平行束重建算法31
2.3.1直接傅里叶重建算法31
2.3.2滤波反投影算法32
2.3.3滤波算子35
2.4反投影滤波重建算法38
2.5本章小结40
第3章扇形束图像重建41
3.1扇形束成像的几何描述41
3.2数据重排算法42
3.3扇形束重建算法45
3.3.1等角度扇形束重建算法45
3.3.2等问距扇形束重建算法47
3.4本章小结50
第4章锥形束图像重建算法51
4.1FDK重建算法51
4.1.1FDK算法的推导51
4.1.2滤波窗函数52
4.1.3FDK算法的离散实现54
4.2Grangeat重建算法56
4.2.1Grangeat算法理论56
4.2.2Grangeat算法的具体实现59
4.3Katsevich重建算法61
4.3.1PI线61
4.3.2Katsevich算法理论63
4.3.3锥束螺旋Katsevich算法实现的几个关键问题66
4.4BPF重建算法70
4.4.1BPF算法理论71
4.4.2BPF算法的显示表达式75
4.4.3投影数据的求导78
4.5本章小结79
第5章迭代重建算法80
5.1解线性方程组80
5.2代数重建算法83
5.2.1ART算法83
5.2.2SART算法86
5.3统计迭代重建算法87
5.3.1最大似然估计理论87
5.3.2ML-EM算法89
5.3.3OSEM算法93
5.4本章小结95
第6章不完全角度重建算法97
6.1不完全角度问题97
6.2正则化框架与稀疏优化理论99
6.2.1正则化框架99
6.2.2稀疏优化理论100
6.3ASD-POCS算法103
6.4基于CS理论的新型重建算法107
6.4.1PICCS算法107
6.4.2RRD算法108
6.4.3ADTVM算法109
6.5本章小结112
第7章局部重建算法113
7.1局部重建问题113
7.1.1PI线的两个端点都在物体支撑外114
7.1.2PI线的一个端点在物体支撑外116
7.1.3PI线的两个端点都在物体支撑内118
7.2基于数据重排的局部重建算法120
7.2.1投影数据重排120
7.2.2T-BPF算法的重建公式122
7.3基于Radon逆变换的局部重建算法126
7.4本章小结130
第8章扩大视野重建算法131
8.1大视野重建问题131
8.2轴向视野扩展131
8.2.1螺旋FDK算法132
8.2.2PI-Method算法134
8.3横向视野扩展136
8.3.1RT扫描方式136
8.3.2基于数据重排的滤波反投影型算法138
8.3.3BPF型重建算法142
8.4双向视野扩展143
8.5本章小结147
第9章图像重建并行加速技术149
9.1并行加速技术概述149
9.2FDK算法并行性分析151
9.2.1FDK算法关键步骤151
9.2.2FDK算法并行性分析153
9.3基于多核CPU的图像重建并行加速技术153
9.3.1OpenMP介绍153
9.3.2基于OpenMP的FDK算法并行加速策略155
9.3.3基于OpenMP的FDK算法加速实验结果156
9.4基于GPU的图像重建并行加速技术158
9.4.1GPU加速FDK算法的关键技术158
9.4.2GPU加速FDK算法的实验结果163
9.5本章小结165
参考文献166
索引175

精彩书摘

  第6章不完全角度重建算法
  利用不完全数据进行图像重建是近年来的一个热门课题。在CT系统中,图像重建算法通常需要完备的投影数据集。然而,在很多实际应用中,由于受数据采集时间或成像系统扫描的几何位置约束,只能在有限角度范围或在较少的投影角度得到数据,这些都属于数据不完全问题。
  近年来提出的压缩感知(compCSSeiscnSing,CS)理论,在信息论、医学成像、遥感成像、无线通信、模式识别等领域受到高度关注。相对于传统的信号重构方法,CS理论有着不同的性质,即只需要通过少量的样本点就能够精确地恢复原来的信号。CS理论的提出为研究不完全角度重建问题提供了新的思路。
  6.1不完全角度问题
  医用CT在提供便捷、精确的诊疗手段的同时,也伴随着一个不可忽视的问题,即射线辐射。随着CT在临床诊断中的广泛应用,这一问题也愈加突出。据报道,接受超过28次CT扫描的患者致癌几率比平均水平高12%,而儿童在接受CT检查时所受的辐射影响会更大。现阶段,降低CT扫描的辐射剂量已经受到医学影像领域的广泛关注和高度重视,也成为了CT成像研究中亟待解决的热点和难点问题。对于不完全角度重建问题的研究,便是解决辐射剂量问题的一种有效手段,因此重建算法研究领域里的很多知名研究团队都将研究方向聚焦到了不完全角度重建算法的研究之上。
  不完全角度问题主要包含两种类型(Tuy,1983;Smith,1985;Andersen,1989):一种是有限角度问题(1imitcd—liewsproblem),一种是稀疏角度问题(fCw—Viewsprob—lcmorSparsc—Viewspr0L)lein)。有限角度问题是指扫描角度范围为小于180’的连续角度范围的问题;而稀疏角度问题指在180‘范围内相邻扫描角度之间存在一定间隔的问题,通常情况下这种扫描角度是等间距的。对稀疏角度重建算法的研究,可以在原有扫描方式上直接减少扫描角度数量,从而有效降低扫描过程总的照射剂量和扫描时间,也有利于在心脏成像等快速成像应用中获得更好的成像效果。对有限角度重建算法的研究,更是对成像系统几何设置的放松,可以直接应用于C型臂CT、直线轨迹CT等新型CT系统,也可以在牙科CT、乳腺CT、扁平状物体成像等实际应用中发挥较大的作用。
  ……

前言/序言

  计算机断层成像(computedtomography,CT)技术被公认为20世纪后期最伟大的科技成果之一,它不但给医学诊断带来革命性的影响,还成功地应用于工业无损检测、逆向工程和安全检查等领域。随着CT理论和技术的飞速发展,面对曰益旺盛的应用需求,各领域正不断衍生出新的CT系统,如超声CT、荧光CT、中子C丁、SPECT、PET、微波C丁等。虽然它们在技术方法和工程实现上各有千秋,但是有着共同的数学基础和计算基础,即CT的核心理论一一CT图像重建。.
  20世纪80年代,G.T.Herman和国内的庄天戈教授相继出版了关于CT图像重建算法的专著,被视为C丁图像重建的经典著作。但因出版年代较早,重点在于论述C丁图像重建的基础理论,未能包含近二十多年来图像重建领域取得的一系列研究成果。该领域后续出版的相关著作多是以CT成像系统构成、设计以及应用为重点进行介绍,图像重建算法部分比较简略,大多仅仅简要介绍图像重建的基本理论,缺乏系统深入的分析阐述。因此,我国各大学相关专业的高年级本科生或研究生以及从事CT应用开发的科研工作者,都迫切需要一本全面系统论述CT图像重建算法理论的参考书。
  《CT图像重建算法》旨在向读者全面、系统、深入地介绍经典和现代图像重建方法,帮助读者在CT图像重建领域建立比较完整的知识体系,对于图像重建的发展现状和趋势有一个比较清晰的认识。在此基础上对于各种具体应用问题的研究找到可借鉴的思路和途径。
  《CT图像重建算法》内容涵盖了解析类重建算法和迭代类重建算法研究中的经典算法和最新研究成果,其中解析类重建算法中详细讲解了平行束、扇形束和锥形束图像重建算法的发展历程。在《CT图像重建算法》的后半部分,结合作者的研究成果,以专题章节形式论述了当前CT图像重建实际应用中的热点、难点问题——不完全角度重建、局部重建、大视野重建和重建加速技术,基本涵盖了CT图像重建的主流研究课题。同时《CT图像重建算法》还给出了国内外最新公开发表的重要文献,以供读者参考。
  在《CT图像重建算法》撰写过程中,作者融合多年在科研和教学过程中的经验和体会,所述内容注重基础,在强调对基本概念和方法的理解方面花费了较多笔墨,这是《CT图像重建算法》的一大特色。《CT图像重建算法》在对经典算法的阐述中,将数学基础和物理意义相结合,重要部分给出了详细的理论推导,同时力求通俗易懂,利于读者自学。《CT图像重建算法》注重内容的完备性,对重要内容,从多角度进行关联叙述,便于读者的深入理解。
  《CT图像重建算法》分为九章,第l~5章为基础理论部分,第6~9章为专题问题介绍部分。第1章主要介绍CT成像技术的概况并阐述投影和反投影的概念;第2章主要介绍图像重建算法的基础,包括傅里叶重建、中心切片定理、反投影滤波算法等。第3章主要介绍扇形束的数据重排与重建算法。第4章主要介绍锥形束CT图像重建中具有里程碑意义的经典算法:FDK算法、Grangeat算法、:Katsevich算法及BPF算法。第5章主要介绍迭代重建算法中的两大基本类型:代数重建算法和统计重建算法。第6章主要介绍扫描角度不完全时提高重建精度的热点方法。第7章主要介绍对兴趣区重建时各种数据截断隋况下的重建算法。第8章主要介绍对扫描视野进行纵向和横向扩展时的重建算法。第9章介绍重建算法的并行加速技术,着重介绍了基于多核CPU和GPU的加速方法。《CT图像重建算法》内容的布局、编写分工由闫镔教授负责,李磊负责所有内容的汇总和定稿。各章节作者如下:
  第l章引言(闫镔,李磊)
  第2章平行束图像重建(闫镔,李磊)
  第3章扇形束图像重建(闫镔,李磊)
  第4章锥形束图像重建算法(闫镔,李磊)
  第5章迭代重建算法(闫镔,李磊)
  第6章不完全角度重建算法(王林元,张瀚铭)
  第7章局部重建算法(汪先超,韩玉)
  第8章扩大视野重建算法(韩玉,李磊)
  第9章图像重建并行加速技术(张峰,李汉宁)
  《CT图像重建算法》中的许多思想、原理和实例部分来源于前人的著作和研究论文,借此机会,作者向这些对本领域作出贡献的学者们表示感谢。感谢唐孝威院士、包尚联教授、韩中庚教授不辞辛劳审阅了《CT图像重建算法》,给出了富有见解的建议和意见。感谢李建新教授、胡国恩教授在作者从事图像重建研究过程中给予的支持和帮助。课题组的研究生李守鹏、王超、蔡爱龙等先后参与了CT图像重建相关课题的研究工作,为《CT图像重建算法》提供了不少素材,研究生张翔负责《CT图像重建算法》的校对工作,付出了大量时间和精力,在此一并感谢。此外,感谢国家863计划项目(2012AA011603)和国家自然科学基金项目(61372172)对《CT图像重建算法》出版的支持。
  CT图像重建伴随CT技术历经了几十年的发展,研究论文和成果成千上万。尽管作者希望精益求精,但限于作者的见识,不足之处在所难免,望读者不吝赐教,批评指正。
  作者
  2013年3月4日于郑州

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