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基于双TV4正则化的能谱CT投影域材料分解方法研究
1
作者
于鑫丽
孔慧华
张然
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第10期2935-2941,共7页
能谱CT可以利用不同X射线能量下材料衰减特性的差异,区分不同的材料成分。基于投影的材料分解是一种常用的材料分解方法,分为投影域分解和基材料图像重建两个步骤。针对该方法在分解过程中容易受到噪声污染的问题,提出一种基于双正则化...
能谱CT可以利用不同X射线能量下材料衰减特性的差异,区分不同的材料成分。基于投影的材料分解是一种常用的材料分解方法,分为投影域分解和基材料图像重建两个步骤。针对该方法在分解过程中容易受到噪声污染的问题,提出一种基于双正则化的两步分解方法,将四方向总变分(TV4)正则化先验同时引入到材料分解和基图像重建中。TV4在传统总变分(TV)基础上扩展至四个方向梯度,能够更全面地捕捉材料图像中的多方向边缘,联合优化抑制噪声,在低剂量或高噪声数据中更具鲁棒性。实验采用仿真模体与临床前真实小鼠的多个能量通道投影数据进行实验,验证提出算法的有效性。在投影分解步骤,对比分析提出的TV4算法与LS算法、SR-TF算法在分解上的去噪结果。为进一步验证所提方法在材料分解精度上的性能,对比分析不同步骤上的正则化方法与本文提出的双正则化策略获得的基材料图像,并采用均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)指标对分解结果定量分析。实验结果表明,本文提出的算法能够清晰地分解出不同基材料的图像,对应PSNR值是所有方法中最高的且具有最小的RMSE值,说明本算法有效抑制了分解中噪声和伪影的干扰,提高了基材料图像的质量。
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关键词
能谱CT
双TV4正则化
材料分解
投影分解
基图像重建
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职称材料
题名
基于双TV4正则化的能谱CT投影域材料分解方法研究
1
作者
于鑫丽
孔慧华
张然
机构
中北大学数学学院
极限环境光电动态测试技术与仪器全国重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第10期2935-2941,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFE0205800)
国家自然科学基金联合基金项目(U23A20285)
+3 种基金
山西省重点研发项目(202302150401011)
山西省基础研究计划项目(202403021223006)
山西省科技成果转化引导专项(202304021301028)
山西省留学基金项目(2023-129)资助。
文摘
能谱CT可以利用不同X射线能量下材料衰减特性的差异,区分不同的材料成分。基于投影的材料分解是一种常用的材料分解方法,分为投影域分解和基材料图像重建两个步骤。针对该方法在分解过程中容易受到噪声污染的问题,提出一种基于双正则化的两步分解方法,将四方向总变分(TV4)正则化先验同时引入到材料分解和基图像重建中。TV4在传统总变分(TV)基础上扩展至四个方向梯度,能够更全面地捕捉材料图像中的多方向边缘,联合优化抑制噪声,在低剂量或高噪声数据中更具鲁棒性。实验采用仿真模体与临床前真实小鼠的多个能量通道投影数据进行实验,验证提出算法的有效性。在投影分解步骤,对比分析提出的TV4算法与LS算法、SR-TF算法在分解上的去噪结果。为进一步验证所提方法在材料分解精度上的性能,对比分析不同步骤上的正则化方法与本文提出的双正则化策略获得的基材料图像,并采用均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)指标对分解结果定量分析。实验结果表明,本文提出的算法能够清晰地分解出不同基材料的图像,对应PSNR值是所有方法中最高的且具有最小的RMSE值,说明本算法有效抑制了分解中噪声和伪影的干扰,提高了基材料图像的质量。
关键词
能谱CT
双TV4正则化
材料分解
投影分解
基图像重建
Keywords
Spectral CT
Double-TV4 regularization
Material decomposition
Projection decomposition
Base image reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双TV4正则化的能谱CT投影域材料分解方法研究
于鑫丽
孔慧华
张然
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
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职称材料
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