不完备投影数据的CT重建算法研究.docx

不完备投影数据的CT重建算法研究 1. 概述 CT（Computed Tomography）重建是医疗影像领域中的重要技术之一，但是CT重建的核心算法需要大量的计算，而如果理论上不完备投影数据作为输入，CT重建算法会面临一些新的挑战。本文将介绍不完备投影数据下的CT重建算法研究情况。 2. 预备知识 2.1 CT重建 CT重建是将X射线通过受检物体后形成的投影数据重建为一组二维或三维的像素值图像的过程。在CT重建中，需要通过投影数据的采集和处理，获取受检物体在不同方向和角度的吸收信息，然后计算图像的像素值，以得到图像数据。 2.2 不完备投影数据 不完备投影数据是指由于各种原因，在CT扫描中无法获得完整的投影数据。由于不完备性，CT重建算法特别在处理边缘、纹理和小结构方面面临更大的挑战。 3. 不完备投影数据的CT重建算法研究 在不完备投影数据下，CT重建的核心问题之一是如何通过缺失数据，重建出完整的图像。为此，研究人员提出了一系列方法。 3.1 基于优化的算法 李德威等人在文献 [1] 中提出的一种基于优化的算法，可以自适应地选择合适的惩罚方法来处理不完备数据。该算法在实验中取得了不错的重建效果。 3.2 基于稀疏表示的算法 基于稀疏表示的算法已被证明在CT重建中取得了成功。Wei等人在文献 [2] 中提出了一种压缩感知（Compressed Sensing）算法，该算法可以有效地处理不完备数据，并可以选择适当的惩罚来重建图像。该算法已被应用于医疗图像领域，并获得了较高的评价。 3.3 基于深度学习的算法 随着深度学习技术的发展，基于深度学习的算法在医疗影像领域得到了广泛的应用。也有研究人员尝试将其应用于不完备投影数据的CT重建。Xu等人在文献 [3] 中提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的CT重建算法，该算法可以有效地处理不完备数据，并取得了不错的重建结果。 4. 总结 不完备投影数据下的CT重建算法是目前医疗影像领域需要解决的问题之一。本文对基于优化、稀疏表示和深度学习的算法进行了介绍和讨论。在未来，需要进一步深入研究和验证这些算法，以获得更好的CT重建效果。 5. 参考文献 [1] 李德威. 基于能量函数模型的不完全投影计算机断层成像重建方法[D]. 武汉大学, 2018. [2] Wei Y, Han X, Yang X, et al.?Compressed sensing CT image reconstruction using Rosetta algorithm and improved smoothed ? 0 norm[J]. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 2018, 8(7): 1370-1379. [3] Xu J, Luo Y,Yang S, et al.?Low-Dose CT Denoising Using a Generative Adversarial Network with Wasserstein Distance and Perceptual Loss[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019, 38(4): 1-1.