基于分区域处理的低剂量CT重建算法

摘要：

为解决由于过度的量子噪声使低剂量CT重建图像质量产生退化的问题,提出一种基于分区域处理的联合先验低剂量CT统计迭代重建算法.对重建过程中的图像进行区域划分,对图像进行中值滤波并计算滤波图像的梯度,根据梯度划分出图像的边缘区域和平坦区域,分别利用全变分正则化(TV)和高斯马尔可夫随机场(MRF)正则化对不同的区域进行惩罚,将这两种正则项作为联合先验应用到惩罚加权最小二乘重建算法中,使用超松弛迭代算法(SOR)对目标函数进行求解.仿真结果表明,该算法去噪能力强,能有效保护重建图像的边缘细节信息.

关键词：低剂量计算机断层扫描;区域划分;惩罚加权最小二乘法;马尔可夫随机场;全变分;联合先验

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山西省高等学校科技创新基金项目;临汾市科技计划基金项目;山西省面上青年基金项目

在线出版日期：2022-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：685-691