有限角度CT图像重建的迭代算法研究

本文主要研究了有限角度CT图像重建迭代算法，针对以往的先验信息重建算法中存在的摆位误差、器官运动变形等问题，导致第二次扫描过程中解剖结构信息不一一对应的情况。通过国家自然科学基金和国家科技支撑计划课题的资助，作者对有限角度CT图像重建进行了深入研究，并在南方医科大学完成了硕士学位论文的写作。本研究的导师为周凌宏教授，研究领域为生物医学工程，郭静钰同学是生物医学工程专业的研究生。 计算机断层成像技术(Computed Tomography，CT) 是一种利用x射线对物体进行扫描，并将其转换成电信号，最终生成物体的断层图像的技术。CT因其分辨率高、重建速度快、无创伤等特点，被广泛应用于医学影像学领域。然而，传统的CT重建算法在面对有限角度CT扫描时存在着一些问题，包括图像模糊、伪影、边缘模糊等情况。因此，本文着重研究了有限角度CT图像重建的迭代算法，以解决这些问题。 在本研究中，作者提出了一种基于迭代算法的有限角度CT图像重建方法。首先，利用有限角度CT扫描获取的投影数据进行初步重建，然后通过迭代算法不断优化重建结果，最终得到更加准确、清晰的CT图像。为了验证所提出算法的有效性，作者进行了大量的模拟实验和临床实验，结果表明新算法相比传统算法在图像质量和准确性上均有了明显的提升。 除了算法研究外，本文还对有限角度CT图像重建的影响因素进行了分析和讨论。作者发现，摆位误差、器官运动变形等因素对重建结果有着重要影响，因此在实际应用中需要采取一定措施来减小这些影响，以提高重建图像的质量和准确性。 综上所述，本研究对有限角度CT图像重建迭代算法进行了深入的研究，并取得了一定的研究成果。新算法不仅提高了重建图像的质量和准确性，还为有限角度CT技术在临床医学中的应用提供了一定的理论支持。未来，作者将继续深入研究有限角度CT图像重建算法，努力将其推广应用于临床实践中，为医学影像学领域的发展做出更多贡献。