基于全变分最小化和快速一阶方法的低剂量CT有序子集图像重建*

摘要：

低剂量计算机断层成像(computed tomography, CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势。本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题。通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中。为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,采用Split Bregman交替方向法求解上述优化问题,利用投影到凸集合的方法加快迭代的收敛速率。实验结果表明,在同样的迭代次数下,本文提出的方法与基于有序子集的一阶方法相比较,相对重建误差的下降速度更快。

关键词：全变分、投影到凸集合、交替方向法、有序子集

分类号：TP3;O17

资助基金：国家自然科学基金61372014,61201053,61302013;高等学校博士学科点专项科研基金20110042110036;东北大学基础研究计划批准号:N110619001资助的课题.@@@@Project supported by the National Natural Science Foundation of ChinaGrant .61372014,61201053,61302013;the Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of ChinaGrant 20110042110036;the Fundamental Research Project of Northeastern University, ChinaGrant 110619001

在线出版日期：2014-08-05（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

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