为获取低剂量CT图像的优质重建,本文提出一种基于投影数据非单调性全变分恢复的低剂量CT重建方法.新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,其后对变换后的Gaussian型数据进行非单调性全变...为获取低剂量CT图像的优质重建,本文提出一种基于投影数据非单调性全变分恢复的低剂量CT重建方法.新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,其后对变换后的Gaussian型数据进行非单调性全变分最小化算法(Nonmonotone Total Variation Minimization,NTVM)滤波,最后对Anscombe逆变换数据实现传统的滤波反投影(Filtered Back Projection,FBP)CT重建.仿真和临床低剂量CT重建实验表明,本文方法在噪声清除、伪影抑制和缩短重建时间等方面均有上佳表现.展开更多
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.50375126)陕西省教育厅资助科研课题(the research Project of Department of Education of Shannxi Province+1 种基金China under Grant No.05JK312)咸阳师范学院专项科研基金(No.06XSYK211)
文摘为获取低剂量CT图像的优质重建,本文提出一种基于投影数据非单调性全变分恢复的低剂量CT重建方法.新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,其后对变换后的Gaussian型数据进行非单调性全变分最小化算法(Nonmonotone Total Variation Minimization,NTVM)滤波,最后对Anscombe逆变换数据实现传统的滤波反投影(Filtered Back Projection,FBP)CT重建.仿真和临床低剂量CT重建实验表明,本文方法在噪声清除、伪影抑制和缩短重建时间等方面均有上佳表现.
