李红艳 万钟林

摘 要：低剂量辐射是CT成像中的研究热点和难点，而不完全角度投影又是低剂量辐射中的一种有效手段。因此对不完全角度投影的重建问题也是一个研究热点。建立在CS理论基础上的TV-EM算法虽然能够克服传统算法的重建精度不高，去噪能力不明显等特点，但也对边缘进行了过度平滑。本文在惩罚正则项中加入中值先验分布，在抑制噪声的同时更能保留边缘信息。加入中值先验，形成新的TV-EM算法，并将其应用于不完全投影下的重建。通过仿真实验，选择合适的惩罚因子，验证了其超强的抗噪能力和稳健的收敛性。

关键词：不完全投影重建;稀疏惩罚;贝叶斯方法

中图分类号：TP391.9  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2021）02-0006-04

1 引言

随着科技的发展，CT在临床诊断中的作用日显重要。而人们对健康的重视程度也越来越高。因此CT在医学诊断中的扫描所产生的射线辐射也受到人们的广泛关注。毕竟，射线辐射对人体健康是有损害的。据报道，接受超过28次CT扫描的患者致癌几率比平均水平高12%，而儿童在接受CT检查时所受的辐射影响会更大。因此，人们都希望接受足够小的辐射，而能得到精确的CT图像辅助诊断。因此，低剂量辐射也成为医学影像中亟待解决的热点和难点。而有限角度和稀疏角度重建就是降低辐射剂量的一种有效手段。

在不完全角度投影数据条件下，无论是有限角度还是稀疏角度，经典FBP算法的重建结果总是不够理想，虽然重建速度快，但是存在伪影，甚至有一部分信息严重缺失，导致重建图像质量不尽如人意[1]。……