發(fā)布時(shí)間：2021-11-12 23:11

　　計(jì)算機(jī)斷層成像（Computed Tomography,CT）技術(shù)己成為當(dāng)今社會(huì)一種最偉大的的成像技術(shù)之一,已經(jīng)深深影響著人類(lèi)的生活。X射線CT的作用是掃描物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息獲取投影數(shù)據(jù)進(jìn)行重建過(guò)程。在過(guò)去幾十年中,關(guān)于這一技術(shù)得到了蓬勃發(fā)展,目前應(yīng)用最廣泛的算法是濾波反投影算法（Filtered Back Projection,FBP）,在投影數(shù)據(jù)是完備的情況下,該方法可以重建出高質(zhì)量的圖像。X射線CT圖像要想獲得清晰的成像效果,掃描角度范圍要超過(guò)180°,但在放射應(yīng)用中常常受到許多制約,只能在有限的旋轉(zhuǎn)角度范圍內(nèi)（小于180°）對(duì)成像物體進(jìn)行掃描,此時(shí)獲得的投影數(shù)據(jù)是不完備的。比如:由于要在（1）在工業(yè)領(lǐng)域,現(xiàn)場(chǎng)檢查受到管道環(huán)境的限制,X射線源只能在有限的旋轉(zhuǎn)角度范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn),此時(shí)獲得的投影數(shù)據(jù)是不完備的。（2）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,當(dāng)使用牙科CT掃描對(duì)象時(shí),由于要受到掃描目標(biāo)的對(duì)象幾何結(jié)構(gòu)影響,也只能在有限的旋轉(zhuǎn)角度范圍內(nèi)掃描數(shù)據(jù);當(dāng)使用CT對(duì)胸腔和乳腺成像并進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷時(shí),情況也類(lèi)似。（3）在某些特殊應(yīng)用中,為了節(jié)省掃描時(shí)間和減少輻射劑量,在有限的旋轉(zhuǎn)角度內(nèi)采集投影數(shù)據(jù)也是一種不錯(cuò)的措施。... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

X射線下倫琴夫人的手骨和戒指

南京郵電大學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文緒論2（3）在地質(zhì)領(lǐng)域，CT技術(shù)早已造福于地球資源勘探、地質(zhì)構(gòu)造分析、考古等領(lǐng)域。雖然CT在不同的領(lǐng)域都擁有著不同的應(yīng)用，但它們具有共同的數(shù)學(xué)和計(jì)算基礎(chǔ)：CT重建的核心理論。本文中研究對(duì)象主要是面向醫(yī)學(xué)CT圖像，因此接下來(lái)使用的數(shù)據(jù)都是醫(yī)學(xué)CT影像。下面簡(jiǎn)單介紹一下有限角CT圖像和完備投影CT圖像的對(duì)比。圖1.2左圖為90°投影CT圖像，右圖為完備投影CT圖像從圖1.2可以看到，雖然90°投影CT影像重建影像減少了患者所受到的X射線劑量，在一定程度上了減少了輻射，但是90°投影CT影像同時(shí)表現(xiàn)出很多滑坡偽影，許多細(xì)節(jié)已經(jīng)消失，完全觀察不到病灶所在的位置，在醫(yī)療診斷中非常不利于醫(yī)生的診斷，右圖是完備的投影CT圖像，視覺(jué)上很清晰。本文的研究課題就是將類(lèi)似于左圖有限角CT圖像重建為右邊清晰大圖，因此有限角度CT圖像的重建具有極其重大的作用。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀近些年來(lái)，研究者們陸續(xù)針對(duì)有限角CT圖像重建提出了許多有建設(shè)性的方法。接下來(lái)闡述一些比較經(jīng)典的方法。正交函數(shù)方法[2]的主要內(nèi)容為:首先，它使用一組特定的正交基來(lái)擴(kuò)展投影數(shù)據(jù)或傅立葉變換后的數(shù)據(jù)，并依據(jù)已知掃描范圍的投影數(shù)據(jù)估計(jì)擴(kuò)展系數(shù)。從原理來(lái)說(shuō)下，正交函數(shù)法能夠恢復(fù)出大部分缺失的投影數(shù)據(jù)，但是該方法也有一個(gè)缺陷：重建過(guò)程中對(duì)噪聲比較敏感，一旦被重建圖像中有許多細(xì)微的噪聲，重建效果就會(huì)變得很差。Jüirgen[3]等人通過(guò)對(duì)平行光束掃描方法進(jìn)行了局部分析，闡述了在有限角度CT圖像重建出現(xiàn)滑坡偽影，導(dǎo)致一部分目標(biāo)信息無(wú)法被重建的原因。之后他又提出了一種改進(jìn)的FBP算法來(lái)消除重建過(guò)程中出現(xiàn)的額外奇點(diǎn)。但如果重建圖像中奇點(diǎn)數(shù)量過(guò)多，而改進(jìn)的算法僅僅能過(guò)濾一定數(shù)量的奇點(diǎn)，因此重建效果并不能令

南京郵電大學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第二章相關(guān)背景知識(shí)介紹4第二章相關(guān)背景知識(shí)介紹2.1深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)了解眾多周知，近些年來(lái)人工智能（ArtificialIntelligence）來(lái)發(fā)展地如火如荼，其實(shí)AI這個(gè)概念最早在1956年在美國(guó)召開(kāi)Dartmouth會(huì)議上就提出了，到目前也有將近65年的歷史了。因?yàn)楫?dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)發(fā)展比較滯后，相對(duì)來(lái)說(shuō)計(jì)算能力也要匱乏很多。與當(dāng)前動(dòng)則需要訓(xùn)練成千上萬(wàn)參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)相比，當(dāng)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)要大很多，所以在當(dāng)時(shí)來(lái)看還是以理論發(fā)展為主。深度學(xué)習(xí)屬于人工智能的一個(gè)分支，根據(jù)人類(lèi)大腦的模型而提出，人類(lèi)的大腦有140億個(gè)神經(jīng)元，這些神經(jīng)元有序的連接在一起，根據(jù)神經(jīng)末梢的突觸來(lái)傳遞信息給下一個(gè)神經(jīng)元，從而進(jìn)行處理一系列動(dòng)作，對(duì)外界環(huán)境做出相應(yīng)的變化。對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，分清一種物體的類(lèi)別是一件很簡(jiǎn)單的事情，但是對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)卻是一件很困難的事情，因?yàn)闄C(jī)器不能向人類(lèi)一樣向外界學(xué)習(xí)知識(shí)。到了上世紀(jì)80~90年代，科學(xué)家們根據(jù)生物的視覺(jué)感知（visualperception）[13]機(jī)制提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）[14]這一概念，CNN具有深度結(jié)構(gòu)，卷積層與卷積層之間由卷積核連接。這種理念類(lèi)似于人類(lèi)大腦中的突觸。一個(gè)完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層、卷積層、池化層、激勵(lì)函數(shù)層、全接連層和輸出層組成。其中卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，卷積層中的卷積核具有局部連接和權(quán)值共享兩大特性，局部連接的意思是卷積核只與上一層的局部參數(shù)進(jìn)行連接，權(quán)值共享表示的是每一個(gè)卷積核中的的權(quán)值對(duì)都是固定的。這兩個(gè)特性大大減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)量。圖2.1表示一個(gè)經(jīng)典的卷積過(guò)程。圖2.1卷積過(guò)程示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)梯度下降算法[J]. 王功鵬,段萌,牛常勇.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(02)
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[3]比較兩種低劑量CT迭代重建法與常規(guī)劑量濾波反投影重建法的圖像質(zhì)量[J]. 楊晶,高艷,李坤成,杜祥穎,李巖.  中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù). 2014(01)
[4]正交函數(shù)法的基本原理及其在藥物分析中的應(yīng)用[J]. 吳玉田.  國(guó)外醫(yī)學(xué).藥學(xué)分冊(cè). 1981(04)



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