【摘 要】
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双能谱CT作为一种新型CT成像技术,能够在成像的过程中充分利用X光线的能谱特性,进一步展示样品的细节信息.相比于传统CT技术,双能谱CT可以实现样品在特定X光线能量下成像和特
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双能谱CT作为一种新型CT成像技术,能够在成像的过程中充分利用X光线的能谱特性,进一步展示样品的细节信息.相比于传统CT技术,双能谱CT可以实现样品在特定X光线能量下成像和特定基物质成像.在物质组成成分和浓度测定,硬化伪影去除以及特征成像等方面有着传统CT无法比拟的技术优势.然而,由于双能谱CT重建问题的非线性以及分解模型的病态致使双能谱CT对数据噪声非常敏感,这严重影响重建图像的质量.因此,设计一种能够有效抑制数据噪声的双能谱CT重建方法具有重要意义.本文在分片常数的假设和双能谱CT物质分解模型的基础上,提出了一种基于分割的双能谱CT正则化重建方法.该方法充分利用双能谱CT重建的基图像之间具有边界共享的先验信息,将图像分割方法融入到整个重建的过程中,同时在分割过程采用全变分(TV)最小化作为正则项,用于抑制采样数据的噪声以及模型简化带来的不利影响.在求解算法方面,本文设计一种交替迭代算法框架求解所提出的重建模型.该算法在更新中需要交替迭代基图像重建和基图像分割,基图像重建采用扩展代数迭代算法(E-ART)更新,基图像分割采用本原对偶算法进行求解.最后,本文通过模拟实验有力地验证了所提出的重建方法在抑制数据噪声以及去除图像伪影方面的有效性.
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