CT偏置扫描重建：Sigmoid指数型加权函数的应用

"该文提出了一种用于CT偏置扫描重建的指数型加权函数，旨在解决传统FBP重建算法中加权函数形式复杂和抑噪性能不足的问题。通过使用Sigmoid指数型加权函数，文章展示了其在频域响应上的优势，尤其是在高频部分的噪声抑制上优于Parker和Wang两种常见的加权函数。文中进行了无噪声和有噪声条件下的扇形束和锥形束几何的仿真实验，并结合主客观评价方法分析了重建图像的质量。实验结果显示，在有噪声条件下，提出的加权函数能够提供更平滑的图像、更锐利的边缘以及更高的对比度，同时在F-范数、MSE和CNR等评估指标上有显著提升，表现出更好的抑噪性能和简洁性。" 在计算机层析成像(CT)领域，偏置扫描是一种常见的数据采集方式，但其重建过程中往往受到噪声的影响，导致重建图像质量下降。传统的滤波反投影(FBP)重建算法中的加权函数设计对于图像质量至关重要，尤其是对于噪声抑制。本研究提出了一种新的Sigmoid指数型加权函数，该函数形式简洁且具有良好的连续性和光滑性。通过Fourier变换分析，可以得出这种加权函数在频域内的响应特性，特别是在高频部分，其噪声抑制效果优于传统的Parker和Wang加权函数。 实验部分，研究人员分别在无噪声和有噪声环境中，利用扇形束和锥形束两种不同的几何设置进行了CT偏置扫描的仿真实验。在理想无噪声情况下，三种加权函数的重建图像差异不明显，但在有噪声的情况下，所提出的Sigmoid指数型加权函数显示出显著的优势，能够有效减少噪声的影响，保持图像的整体平滑性，同时增强边缘细节和对比度。 为了量化评估，研究者运用了多种图像质量指标，如F-范数（衡量图像的结构相似性）、均方差(MSE，反映图像的平均误差）和对比度噪声比(CNR，衡量图像对比度和噪声的相对大小)。这些指标的改善进一步证实了新函数在抑噪性能上的优越性。相比于Parker和Wang函数，不仅在形式上更为简洁，而且在实际应用中能够提供更高质量的重建图像，这对于临床诊断和科学研究具有重要意义。 这项工作为CT偏置扫描重建提供了一种新的加权函数解决方案，优化了图像重建过程中的噪声抑制，有助于提升CT图像的质量，对于CT成像技术的发展和应用有着积极的推动作用。