123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　直線分布式光源CT是近年來(lái)快速發(fā)展起來(lái)的新型斷層掃描成像方式，它通過(guò)多光源高速交替出束實(shí)現(xiàn)CT投影數(shù)據(jù)的采集，避免了CT機(jī)架的旋轉(zhuǎn)，這種新型靜態(tài)CT在提高CT掃描成像速度、簡(jiǎn)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面有著很大的優(yōu)勢(shì)，有望成為CT研究領(lǐng)域的重大突破。《新型靜態(tài)CT成像理論與重建算法研究》圍繞基于直線分布式光源的新型靜態(tài)CT，在成像理論、重建算法，以及成像優(yōu)化策略等方面展開研究工作。《新型靜態(tài)CT成像理論與重建算法研究》創(chuàng)新地引入了投影幾何加權(quán)和物體變形，推導(dǎo)出了直線分布式光源靜態(tài)CT的傅里葉切片定理，從而建立了該新型靜態(tài)CT投影數(shù)據(jù)和被掃描物體在頻域空間中的映射關(guān)系。在重建算法方面，《新型靜態(tài)CT成像理論與重建算法研究》提出了直接濾波反投影重建方法和基于Linogram的直接傅立葉重建方法；在成像優(yōu)化策略方面，提出了截?cái)嗤队把a(bǔ)全策略；為了實(shí)現(xiàn)三維掃描成像，提出了傾斜直線掃描模式，并進(jìn)一步建立了對(duì)應(yīng)的三維重建算法。《新型靜態(tài)CT成像理論與重建算法研究》對(duì)于靜態(tài)CT領(lǐng)域的研究者、從業(yè)者有著啟發(fā)和借鑒意義。

作者簡(jiǎn)介

　　張濤，2012年9月考入清華大學(xué)工程物理系工程物理專業(yè)，2016年7月本科畢業(yè)并獲得工學(xué)學(xué)士學(xué)位；2016年9月免試進(jìn)入清華大學(xué)工程物理系攻讀核科學(xué)與技術(shù)專業(yè)博士，2021年7月博士畢業(yè)獲得工學(xué)博士學(xué)位。博士論文《新型靜態(tài)CT成像理論與重建算法研究》被評(píng)選為清華大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文，并獲得“清華大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)生”榮譽(yù)稱號(hào)。

圖書目錄

第1 章引言 1
1.1 背景和意義 1
1.2 研究現(xiàn)狀 3
1.2.1 多光源靜態(tài)CT 的發(fā)展 3
1.2.2 CT 圖像重建算法 4
1.2.3 直線軌跡CT 的發(fā)展 . 8
1.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和在CT 中的應(yīng)用 10
1.3 研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 12
第2 章直線分布式光源靜態(tài)CT 的成像理論 16
2.1 CT 成像基礎(chǔ) 16
2.1.1 X 射線與物質(zhì)的相互作用 16
2.1.2 掃描投影與圖像重建 18
2.2 直線分布式光源靜態(tài)CT 掃描的數(shù)學(xué)建模 21
2.2.1 成像幾何和參數(shù)定義 21
2.2.2 投影獲取與非標(biāo)準(zhǔn)掃描軌跡 24
2.3 直線分布式光源靜態(tài)CT 投影的傅里葉性質(zhì) 31
2.3.1 投影傅里葉性質(zhì)的重要性 31
2.3.2 直線分布式光源靜態(tài)CT 的傅里葉切片定理 32
2.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析 37
2.5 討論與總結(jié) 40
第3 章濾波反投影重建方法 42
3.1 算法推導(dǎo) 42
3.1.1 從直線分布式光源靜態(tài)CT 的傅里葉切片定理出發(fā) 43
3.1.2 從圓軌道平行束重建公式出發(fā) 44
3.2 兩段直線分布式光源靜態(tài)CT 掃描模式 46
3.3 冗余數(shù)據(jù)處理的權(quán)重策略 49
3.3.1 冗余數(shù)據(jù)分析 . 49
3.3.2 冗余數(shù)據(jù)處理權(quán)重 55
3.4 濾波反投影重建方法的三維拓展 58
3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析 61
3.5.1 仿體圖像重建 . 61
3.5.2 算法性能比較 . 65
3.5.3 三維重建效果 . 70
3.6 討論與總結(jié) 73
第4 章直接傅里葉重建與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究 75
4.1 Linogram 解析重建方法 75
4.1.1 算法推導(dǎo) 75
4.1.2 算法的離散實(shí)現(xiàn)與時(shí)間復(fù)雜度分析 80
4.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Linogram 重建框架 83
4.2.1 基于先驗(yàn)知識(shí)的Linogram 重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) . 83
4.2.2 Linogram-Net 與圖像域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合 . 88
4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析 91
4.3.1 Linogram 解析重建方法圖像重建實(shí)驗(yàn) 91
4.3.2 Linogram-Net 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn) 94
4.3.3 Linogram-Net 權(quán)重參數(shù)學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn) 95
4.3.4 算法性能對(duì)比分析 100
4.4 討論與總結(jié) 104
第5 章實(shí)際系統(tǒng)性能評(píng)估與成像優(yōu)化策略 106
5.1 實(shí)際系統(tǒng)性能評(píng)估 106
5.1.1 Catphan@600 仿體CTP404 模塊掃描成像實(shí)驗(yàn) 107
5.1.2 Catphan@600 仿體CTP486 模塊掃描成像實(shí)驗(yàn) 108
5.1.3 Catphan@600 仿體CTP528 模塊掃描成像實(shí)驗(yàn) 111
5.2 截?cái)嗤队把a(bǔ)全與重建ROI 擴(kuò)大 112
5.2.1 重建ROI 分析 113
5.2.2 截?cái)嗤队把a(bǔ)全策略 116
5.2.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析 117
5.3 傾斜直線掃描模式 122
5.3.1 一種直線分布式光源靜態(tài)CT 掃描的三維實(shí)現(xiàn) 122
5.3.2 傾斜直線掃描軌跡分析 123
5.3.3 傾斜直線掃描的解析重建算法. 123
5.3.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析 128
5.4 討論與總結(jié) 130
第6 章結(jié)論和展望. 132
6.1 工作總結(jié) 132
6.2 后續(xù)工作展望. 133
參考文獻(xiàn) 135
附錄A 模型參數(shù)定義. 150
在學(xué)期間完成的相關(guān)學(xué)術(shù)成果 153
致謝 155