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低剂量CT的噪声抑制技术
2012-12-19 16:58   发布范围:公开

    通常情况下,X射线剂量和CT临床图像效果是一对矛盾,采用的管电流等扫描参数越高,图像质量越好,患者受到的辐射剂量越高。随着64层CT技术的广泛应用,如何在降低剂量的同时获得同等质量的图像,已成为影像领域亟待解决的问题。目前,对于低剂量参数条件下的CT重建研究,虽然已经取得了一系列的成果,但仍存在诸多不足和临床应用问题,如基于投影数据统计特征的数据恢复算法,优点是速度快且实现方便,但其恢复效果依赖于投影数据统计特征和噪声分布的准确性,以及所用算法及相关参数的选择。而基于统计迭代算法的CT成像,具有物理模型准确、对噪声不敏感,易于加入先验信息约束的优点,特别适合于低剂量时CT的优质重建,但是迭代算法的时间花费大,且重建图像质量依赖于重建统计模型和相关参数的选择,很大程度上限制了其临床应用。低剂量条件下成像伪影的产生与测量系统的性能密切相关,有效的伪影校正技术也是研究的技术难点之一。

    低剂量成像伪影校正及噪声抑制技术的主要研究内容包括:基于物理模型和系统测量数据,对低剂量条件下噪声及伪影产生的深层原因进行深入研究,构建低剂量CT成像探测数据测量方程;利用低剂量原始数据的一致性条件对散射伪影、射束硬化伪影等进行校正,探索不同X-线源及探测器性能条件下,散射等退化因素的统计模型及伪影校正技术。通过分析低剂量成像过程中不同阶段的数据特性与分布规律,实现相应自适应噪声抑制方法的设计,以期达到与高剂量成像相近的图像质量,使X线剂量降低1倍及以上。具体技术包括:基于蒙特卡洛方法的低剂量CT成像仿真平台的建立;建立探测及噪声(包括检测噪声及电子噪声)模型;散射伪影校正技术;射束硬化伪影校正及金属伪影校正技术;统计特征导引的滤波器设计;低剂量噪声抑制及伪影校正技术的评估。

    图像重建及优化技术的主要研究内容包括:在低剂量成像测量方程对投影数据进行精确建模的基础上,对螺旋、多层、锥束成像原理及模型进行深入分析,结合现代快速优化理论的研究,研发快速准确的图像重算法,提高重建图像质量,获得对低剂量图像特征更细致的描述。具体包括:高速多层螺旋重建技术与三维锥形束成像技术(可变轨迹);基于模型的统计/迭代(又称基于优化)图像重建技术;局部成像技术与部分数据重建技术;基于原始数据校正的低剂量解析重建技术;基于硬件加速的低剂量解析/迭代重建技术;新型CT重建技术等。

    截至目前,课题组在上述两个方面,已经攻克了64层CT低剂量投影数据滤波技术、CT低剂量重建技术等关键技术。

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