CT参数标定与成像优化：方法、实例与性能分析

CT系统参数标定及成像研究主要探讨了在平行线束CT成像技术中进行参数校准和图像重建的方法。这项研究的核心内容包括以下几个关键部分： 1. **平行线束CT成像原理**：该技术基于X射线穿透被检测物体后在探测器上形成投影，通过逆运算（图像反演或重建算法）重构物体内部的断层图像。这种方法的优势在于可以提供高分辨率的横截面图像，但同时也存在像空间信息丢失和噪声等问题。 2. **参数标定**： - **旋转中心**：通过MATLAB计算得出旋转中心坐标(-9.2734,5.5363)，这对于确定扫描路径至关重要。 - **探测器间距**：通过模板宽度与有效射线数量的比例计算出平均探测器单元格间的距离0.2773 mm，这影响了图像的分辨率和精度。 - **图像旋转分析**：利用MATLAB模拟180°旋转，发现前90°旋转次数为87次，后期为93次，这是图像处理中的一个重要步骤。 3. **图像处理与噪声去除**：利用MATLAB的迭代法生成模拟图像，并通过去噪程序优化，得到清晰的图像，如图5-2所示。图像分析中还包括吸收率分布的比重分析。 4. **吸收率计算**：通过Excel软件处理数据，利用问题一和二的数据，确定了10个位置的吸收率，例如0、0.4970等，这些数值对于理解材料特性或病理状态很有价值。 5. **矩阵与拟合**：通过将原始数据转化为矩阵形式，建立了N个线性方程，利用MATLAB进行数据拟合，从而得到了每个位置的吸收率，如0.4967、1.4569等。 6. **线性规划与灵敏度分析**：研究了原始数据变化对最优解稳定性的影响。通过线性规划模型，自变量为旋转中心，因变量为探测器接收信息，计算得到两条曲线的相似度，精度达到0.7%，这有助于评估系统的稳健性和性能。 总结来说，这篇论文详细介绍了CT系统参数标定过程中的关键技术，包括图像采集、参数校准、图像处理和数据分析，以及如何利用MATLAB工具进行数学建模和优化，以提升成像质量和诊断准确性。通过以上步骤，研究人员能够更好地理解和控制CT成像系统的性能，为实际应用提供理论支持。