固定多光束X射线数字乳腺断层摄影重建图像质量研究

来源 :郑州轻工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chenjason886
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乳腺癌是最常见最致命的癌症之一,相关研究证明,乳腺癌的早发现早治疗可以有效的提高病人的存活率。乳腺癌的检查一般使用乳腺X光检查。但是传统的乳腺X光检查提供的是二维图像,导致影像重叠,召回率比较高。随着相关技术的发展,数字乳腺断层合成摄影技术(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)被证实能够通过对有限角度获得的若干幅投影图像对其使用重建算法进行重建提高乳腺癌的检出率,降低召回率。目前已经商用的DBT系统为单个X射线源,通过机械移动进行多角度投影,极易造成运动伪影。采用固定多光束X射线光源分布,通过逐个光源发射X射线完成投影图像的采集,能够消除运动伪影并减少投影图像采集时间。首先,本文针对固定多光束X射线乳腺断层摄影系统中X射线源的分布提出了七种不同的X射线源分布,并在GATE(Geant4 Application for Tomographic Emission)平台上模拟了7种不同几何构型的X射线源配置,每种配置包含25个X射线源。对采集的投影图像采用经典反投影(Back Projection,BP)算法及其两种变体(α-trimmed-BP和PCA-BP)进行图像重建。对其结果进行了空间域和频域的分析与对比,实验结果表明,在X射线源的七种几何构型中,矩形非均匀构型表现最好,它在消除面外伪影和分辨空间细节方面表现出较好的性能。此外,在调制传递函数对三种算法在频域的分析中,α-trimmed-BP也表现出较好的图像质量。其次,本文通过GATE仿真平台进行蒙特卡洛仿真,模拟了固定多光束等角度线性数字乳腺断层合成系统结构从而获得了15幅投影图像。并使用三种迭代类算法对其进行1-20次迭代次数的重建。对三种迭代重建算法,包括同步代数重建算法(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART)、最大似然期望最大化算法(MaximumLikelihood Expectation Maximization,MLEM),有序子集MLEM算法(Ordered-Subset MLEM,OS-MLEM)不同迭代次数重建图像使用失焦伪影扩展函数(Artifact Spread Function,ASF)、调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)以及噪声功率谱函数(Noise Power Spectrum,NPS)进行了评估。综合考虑不同迭代次数重建图像在消除焦外平面伪影、抑制噪声和重建物体在频域的锐度的表现,实验结果表明,当迭代次数大于8时算法效果急剧变差,当迭代次数分别为4、6和3时,SART、MLEM和OS-MLEM的重建图像质量总体最优。
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