平滑约束的OSEM代数重建算法

摘要：

有序子集期望最大化(OSEM)迭代算法是近年来发展较快的一种迭代类算法.但该算法在迭代过程中容易产生条纹状伪影、金属伪影或者散射伪影.构造了平滑约束矩阵作为先验信息引入到重建迭代过程,建立了一种平滑约束OSEM(SC-OSEM)迭代重建算法.分别将中值滤波、全变差最小(TVM)方法作为平滑约束条件,通过数值模拟,针对不完备理想投影数据、含金属不完备投影数据、含噪声不完备投影数据三种情况,重建出了与原始模型一致性较好的计算机层析成像技术(CT)图像,比单独OSEM 迭代算法重建质量高,并且发现中值滤波约束重建图像的整体噪声较小,TVM 算法使金属边界更清晰,表明SC-OSEM 迭代重建算法是一种精度高、适应性较强的CT重建算法.

关键词：图像处理、有序子集期望最大化算法、平滑约束、中值滤波算法、全变差最小算法

所属期刊栏目：54

分类号：O434.11;TP391.7(光学)

资助基金：国家自然科学基金11275155

在线出版日期：2018-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：021006.1-021006.8