13、螺旋断层扫描重建算法解析

螺旋断层扫描重建算法解析

1. 螺距(pitch)的影响

螺距(pitch)在螺旋断层扫描中是一个关键参数,它对重建切片在 z 方向的分辨率有着重要影响。具体来说:
- 当螺距(pitch) = 1.0 时,连续的螺旋环紧密接触,就像一个被压缩的弹簧。
- 当螺距(pitch) > 1.0 时,连续的螺旋环会出现重叠。

对于固定的束宽(SW),螺距(pitch)值的选择会影响重建切片在 z 方向可能达到的分辨率(RI)。当螺距(pitch)≥ 1.0 时,意味着辐射在 z 轴上的任何一点都只会穿过一次;而当螺距小于 1 时,辐射会多次穿过 z 轴上的同一点。通常情况下,投影操作会将螺距设置为 1.5。

2. 360°线性插值(360° LI)重建算法

360° LI 重建算法利用从螺旋投影系统获得的投影值 (p_h(\beta, \alpha_h)) 来重建患者身体的横截面图像。该算法的主要步骤如下:
1. 从螺旋投影系统转换到扇形束投影系统 :由于螺旋投影系统中患者床的平移运动,在床的任何一个位置都只能测量到一个投影值 (p_h(\beta, \alpha_h))。如果切片位于距离扫描起始点 (z_p) 的平面上,那么该平面上唯一的辐射束对应的投影角度为:
[
\alpha_{h_p} = 2\pi \times \frac{z_p}{k}
]
然而,仅一个投影值不足以完成整个切片的重建过程,因此需要通过线性插值来弥补这一不足。
2. 线性插值 :对于角度 (\alpha_f \in [0, 2

### 螺旋CT重建算法的MATLAB实现 螺旋CT(Computed Tomography)是一种先进的成像技术,能够提供高分辨率的三维图像。为了实现在MATLAB中的螺旋CT重建算法,通常会采用基于投影数据的迭代重建方法或解析法。 #### 解析重建方法:滤波反投影(Filtered Back Projection, FBP) FBP 是最常用的螺旋CT重建算法之一。该方法通过先对投影数据应用Ram-Lak滤波器再执行反向投影来恢复原始断层图像。下面是一个简单的FBP实现例子: ```matlab function img = spiral_ct_fbp(projection_data, angles) % projection_data: 投影矩阵 (角度数 × 探测器单元数) % angles: 扫描过程中探测器的角度位置 % 对每条射线方向上的投影数据做一维傅里叶变换并乘以 Ram-Lak 滤波函数 filtered_proj = abs(fftfilt([ones(size(projection_data, 2),1); zeros(size(projection_data, 2)-2,1)], ... fftshift(ifftshift(projection_data)))); % 反投影过程 [nAngles,nDetectors] = size(filtered_proj); [X,Y] = meshgrid(-floor(nDetectors/2):floor((nDetectors-1)/2),... -floor(nAngles/2):floor((nAngles-1)/2)); theta = reshape(angles(:)',1,[]); R = sqrt(X.^2 + Y.^2); phi = atan2(Y,X) - pi*theta/(max(theta)-min(theta)); %#ok<ATAN2> idx = round(R*cos(phi)+size(filtered_proj,2)/2+0.5) + ... round(R*sin(phi))*size(filtered_proj,2); img = accumarray(idx(:),filtered_proj(:).',[],@sum,[],true); end ``` 此代码片段展示了如何利用MATLAB内置的一维快速傅立叶变换`fftfilt()`以及自定义坐标系下的插值操作完成基本的FBP流程[^1]。 对于更复杂的场景,可能还需要考虑螺旋路径的影响,在实际工程实践中往往借助专门设计好的工具箱或者库来进行更加精确高效的计算处理。
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