基于投影缺失正弦图的CT图像重建技术研究

"这篇论文研究了基于投影缺失正弦图的CT图像重建技术，通过分析不完全投影重建的图像和正弦图数据分布，利用工件的敏感部位信息补充缺失的投影数据，然后采用滤波反投影算法进行图像重建。实验表明这种方法能提升图像质量，获得良好的重建效果。该研究由骆岩红、李公平、文茜和许楠楠共同完成，分别在西北民族大学和兰州大学从事相关领域的研究。" CT图像重建是医学成像领域中的关键技术，它涉及将物体的投影数据转换为二维或三维的图像。在CT扫描过程中，X射线源围绕物体旋转，收集各个角度的投影数据，这些数据通常以正弦图的形式表示。正弦图能够直观地展示投影数据的空间分布情况，对于理解图像重建质量至关重要。 在本文中，研究人员面对的问题是投影数据的缺失。这可能由于硬件故障、数据丢失或者有意为之（如为了减少辐射剂量）。对于这种不完全的投影数据，传统的重建算法可能无法提供准确的图像。因此，研究者通过分析工件的敏感部位，包括其位置、形状和密度信息，来补充缺失的投影数据。这种方法有助于更精确地恢复物体的原始结构。 滤波反投影算法是一种常用的CT图像重建方法，它结合了傅立叶变换和滤波过程。首先，对补充后的正弦图应用傅立叶变换，然后在频域内进行滤波以去除噪声和伪影。最后，再进行逆傅立叶变换，将处理过的频域数据转换回空间域，从而得到重建的图像。这种方法在处理完整投影数据时表现优秀，但在处理缺失数据时，通过补充策略可以进一步提升重建质量。 论文的实验部分验证了该方法的有效性，结果显示，通过这种方法重建的图像质量得到改善，图像细节更加清晰，减少了重建过程中的噪声和伪影，提高了诊断的准确性。这一成果对CT图像重建技术的发展和临床实践具有积极意义，特别是在数据不完整的情况下，提供了优化图像重建的新途径。 这篇研究论文探讨了如何通过分析正弦图和补充缺失投影数据，利用滤波反投影算法提高CT图像重建的质量。这种方法不仅理论上有价值，而且在实际应用中可能带来显著的改进，尤其是在资源有限或数据受到限制的环境中。