介入成像中的技术与应用:2D X射线摄影/荧光透视和3D锥束CT
1. 新兴重建方法:基于优化的图像重建(OBIR)
在临床CT的3D图像重建中,滤波反投影(FBP)一直是主流方法,但它存在局限性。探测器测量中的噪声和偏差会导致3D图像重建出现噪声、伪影和分辨率损失。为克服这些问题,近几十年来发展了基于迭代优化的图像重建(OBIR)方法,也称为基于模型的图像重建(MBIR)。到2011年,这些方法在临床诊断多排CT系统中普遍可用,常作为FBP的替代方法,尤其适用于低剂量成像协议。
1.1 OBIR方法原理
OBIR方法通过迭代逼近μ(x,y,z),即离散体积参数化μ[i,j,k]。从某个初始化开始(如零图像或FBP图像),根据特定目标函数和优化/更新方案改进估计。目标函数通常调用成像系统的正向模型,将当前图像估计与投影数据测量进行比较,优化目标是最小化测量值与图像估计的正向投影之间的差异,公式如下:
μ = argmin∥y,F(μ)∥ (26.12)
正向模型可以很简单,如针对特定系统几何的图像体积正向投影(如Siddon方法),也可以更复杂,以更好地考虑系统几何的离散参数化和成像系统的物理特性。这些方法通常不要求特定的源 - 探测器轨道,适用于源 - 探测器轨迹任意复杂的情况。
1.2 OBIR方法分类
- 代数重建技术(ART) :通过对当前估计应用校正来迭代估计μ,校正由投影(由系统矩阵投影几何A表示)和反投影(由AT表示)与测量线积分之间的残差误差确定,公式为:
ˆμ(m+1) = ˆμ(m+1) + AT[l −Aμ] (26.13)
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