低劑量X-射線CT斷層成像的噪聲抑制研究.pdf

1、隨著CT技術的快速革新以及在新的臨床應用領域中的飛速發(fā)展,CT掃描中有關X-射線對患者的輻射問題越來越受到人們的重視。無論是CT設備制造商還是CT技術的科研工作者都為減少CT掃描過程中X-射線的輻射問題付出了巨大的努力。其中一種最為有效且實用的獲取低劑量CT的方法是在較低的發(fā)射電流強度下進行CT掃描。但是在低強度發(fā)射電流情況下產(chǎn)生的過量的噪聲,會使得CT投影圖像產(chǎn)生嚴重的退化。因此有效地濾除低劑量CT圖像中的噪聲,具有重要的實際應用價值

2、。本文主要對低劑量X-射線CT掃描中的噪聲抑制問題進行了系統(tǒng)的研究。主要工作概況如下:
　　 1.對低劑量CT投影圖像的噪聲特性進行了深入研究,發(fā)現(xiàn)在投影圖像的某些區(qū)域中可能會存在一些孤立的噪聲點(本文稱為“孤立點”),這些“孤立點”使得投影數(shù)據(jù)的噪聲為非平穩(wěn)非高斯噪聲,而濾除這些孤立點后的投影數(shù)據(jù)中的噪聲近似服從非平穩(wěn)高斯分布。并且針對“孤立點”噪聲的特性,提出了一種“孤立點”噪聲的檢測與濾波算法。實驗結果表明該算法能夠有效的

3、濾除投影圖像中的“孤立點”噪聲,從而為后繼的非平穩(wěn)高斯噪聲的濾波奠定了基礎。
　　 2.針對低劑量CT投影圖像統(tǒng)計模型(包括先驗概率模型,噪聲模型)中的參數(shù),提出了一種參數(shù)估計算法。該算法利用低劑量CT投影數(shù)據(jù)所特有的噪聲方差是數(shù)據(jù)均值的非線性函數(shù)的特點,采用EM算法自適應地估計先驗圖像模型的平滑參數(shù)以及每一像素上的噪聲方差。算法中引入MCMC的Gibbs采樣技術,將高維Gibbs分布的采樣轉化為對單個像素的一維高斯分布的采樣,

4、很好解決了參數(shù)估計中的計算問題以及算法的快速收斂問題,從而為后繼去噪算法的研究奠定了基礎。
　　 3.通過對低劑量CT投影圖像自身的灰度值分布特點進行研究,發(fā)現(xiàn)投影圖像中像素灰度值越亮的區(qū)域其噪聲越強,反之,像素灰度值越暗的區(qū)域其噪聲越弱。根據(jù)此特點,提出了一種基于分割的低劑量CT圖像自適應統(tǒng)計去噪算法。該算法首先將投影圖像中具有相似灰度值的像素進行聚類,從而將投影圖像分割成具有不同灰度等級的圖像塊,然后對每一分割塊賦予不同的平

5、滑系數(shù),最后采用最大后驗概率估計(MAP)算法進行統(tǒng)計去噪。計算機仿真實驗以及真實投影圖像的實驗均表明了所提算法既能夠有效濾除圖像中的噪聲,同時又能夠很好的保持圖像的細節(jié)信息。
　　 4.提出了一種基于MCMC技術的低劑量CT圖像去噪算法,算法在對投影圖像統(tǒng)計模型中的參數(shù)進行自適應估計的基礎上,通過求解理想圖像的條件期望值并以此期望值作為理想圖像的估計值,從而達到降噪的目的。其中對圖像模型中的參數(shù)在運用EM算法進行估計過程中,引

6、入MCMC技術中的Gibbs采樣,很好解決了參數(shù)估計中的計算問題,并在此基礎上,通過再一次運用MCMC的Gibbs采樣,以獲得理想數(shù)據(jù)的條件期望值。通過與當前最先進的PWLS算法及multi-scale PWLS算法的定性及定量的實驗對比分析驗證了本文所提算法的先進性。
　　 5.針對低劑量CT投影圖像的極低信噪比特性(即,投影數(shù)據(jù)為“不完整數(shù)據(jù)”)以及投影數(shù)據(jù)所特有的空間非平穩(wěn)高斯噪聲特性,提出了一種改進的EM去噪算法,該算法