张　旭

(1.中北大学信息与通信工程学院，山西 太原 030051；2.首都航天机械公司，北京 100076)



基于梯度保真项的低剂量CT统计迭代重建算法

张旭1，2

(1.中北大学信息与通信工程学院，山西 太原 030051；2.首都航天机械公司，北京 100076)

针对低剂量计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)重建图像时容易出现明显条形伪影这一现象，提出一种基于梯度保真项的低剂量CT统计迭代重建算法。该算法克服了原始全变分(Total Variation，TV)模型在抑制条形伪影和噪声的同时引入阶梯效应的缺点，首先把梯度保真约束项和能够区分图像平滑区和细节区的边缘指示函数应用到TV模型中得到基于梯度保真项的自适应全变分模型，然后再把新模型与惩罚加权最小二乘(Penalized Weighted Least Square，PWLS)重建算法相结合，使用交替方向迭代法得到最终的图像。采用Shepp-Logan模型来验证算法的有效性，实验结果表明，该算法不仅可以有效地去除条形伪影，还可以较好地保护图像的边缘和细节信息。

低剂量计算机断层扫描；全变分；惩罚加权最小二乘；梯度保真项；边缘指示函数

计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)技术在医疗和工业等领域有较好的发展，尤其是在临床医学诊断中有广泛的应用。高剂量的CT辐射会伤害人体健康，但在低剂量CT成像情况下，采用传统的滤波反投影(Filtered Back Projection，FBP)解析重建算法，重建图像中会出现明显的条形伪影，不能得到较为满意的图像。因此，通常采用统计迭代重建算法来重建图像，通过在迭代过程中加入先验知识或约束条件作为正则项，可以进一步改善图像质量。……