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數字乳腺層析圖像的壓縮感知重建與去噪研究

發布時間:2020-11-07 15:22
   乳腺X線三維斷層攝影術(digital breast tomosynthesis,DBT)利用斷層重建技術有效克服了乳腺X射線攝影技術(mammography)在對女性乳房攝影時,可疑病灶與乳腺組織的重疊問題。DBT成像方式為欠采樣投影成像方式,圖像重建算法直接影響了重建圖像的清晰度。因此,重建算法的正確選擇對重建圖像的分辨率的提高起著關鍵的作用,同時斷層圖像中噪聲抑制也對重建圖像清晰度的提升至關重要。本文研究了 DBT技術的成像原理,建立了基于壓縮感知理論的圖像重建模型以及結合小波與非局部濾波的全變差算法的去噪模型。具體內容包括:建立了三維數字乳腺體模并提出一種基于壓縮感知理論的DBT圖像重建算法。建立的體模充分模擬了乳腺腺體內不同密度的組織,主要包括乳腺中的腺體組織與脂肪組織,乳腺腫塊與微小鈣化點,以及在DBT掃描時不可避免的胸壁組織。提出的DBT圖像重建算法以壓縮感知理論為基礎,首先建立重建模型目標函數,充分利用圖像在梯度域的稀疏性,將待求解圖像的全變差(Total Variation,TV)作為模型中的正則項,保留了圖像的結構信息進而實現圖像重建;將投影理論計算值與實際測量值的誤差作為模型中的數據保真項,有效權衡重建圖像信息完整度,高精度地完成圖像重建;其次采用交替方向乘子法(Alternating Direction Methods of Multipliers,ADMM)對重建模型目標函數進行迭代優化,獲得較為精確的最優解。該方法利用壓縮感知理論減少投影數據量,降低采樣時間與X射線輻射劑量,實現了 DBT斷層圖像重建。提出一種基于小波變換與非局部濾波的全變差模型的去噪算法。該算法利用了圖像在小波域中不同尺度下的梯度信息,并以此作為模型的正則項,在有效去除噪聲的同時抑制了全變差項引起的階梯效應和小波變換引起的吉布斯現象;以待求解圖像與含噪圖像的誤差作為數據保真項,保證了去噪后圖像的信息完整性;引入分裂Bregman算法對問題進行優化,得到較快的收斂速度,同時對優化后圖像進行非局部濾波處理,強化圖像細節信息。該方法能有效去除噪聲,更充分地保持了圖像的結構信息。
【學位單位】:北京交通大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:R816.4;TP391.41
【部分圖文】:

斷層圖像,投影成像,斷層圖像,方式


?生器在規定的有限角度內以靜止的受壓迫乳腺為旋轉中心做弧形運動,并以設定??好的投影角度獲得投影數據,投影過程如圖2-2a)所示。圖2-2b)顯示的是待重建的??斷層圖像,很顯然這種重建方法可以有效地減少重疊組織之間的遮擋,明確定位??可疑病灶的位置。??嘗T??受壓迫乳腺一^?、?\?重建斷層圖像??探測器’?:??a)?b)??圖2-2?DBT成像方式a)投影成像方式b)重建斷層圖像??Figure?2-2?The?scanning?fonnat?a)?scanning?of?the?breast?b)?slices?of?the?reconstruction?image??DBT成像系統的旋轉角度范圍和掃描間隔較小,以Hologic公司研發的Selenia??Dimensions設備為例,該設備以受壓迫組織為旋轉中心,并以該中心點為0°位置,??X射線發生器以1°的增量從-7.5°到+7.5°?(旋轉方向為從左向右)的旋轉角度??進行投影,整個過程只需在5秒的時間內獲得丨5個投影圖像[3()],相對于較大的角??度范圍,較小的角度范圍可以減少圖像采集時間并提高圖像的層內分辨率,同時??也可以減小患者移動的可能性,從而減少偽影和圖像模糊。相對于Selenia設備,??西門子的MAMMOMAT?Inspiration?DBT成像系統的旋轉角度范圍和掃描間隔都相??對較大,它的X射線發生器以2°的增量從-25°到+25°?(旋轉方向為從左向右)??的旋轉角度進行投影

衰減系數


度值表示是不精確的,將X射線照射的物體分成若干小塊,將每一小塊都定義一??個密度^并將該密度下的組織的厚度設為A厚度J可以設定為很小的值,此時??可以認為每個小塊的密度是均勻分布的,如圖2-3所示。將式(2-1)可以改為如下形??式:??/?=?/〇?exp(-c/J]?In?(2-2)??/=1?/=1?“?1??1?^??’〇?,」?",?/A?…?從,!?/?=?y〇?exp(-r/^]//)??卜?(f?+?J?(J??U?il??c/???6?/?=?/()cxp(-j//A)??.?,?!??圖2-3衰減系數的定義??Figure?2-3?The?definition?of?attenuation?coefficient??采用上述方法將一個物體離散成為了多個小物體組成的實物,如果取厚度j??的值無限小直至趨于0,此時式(2-2)變成物體長度上的線積分??P?=?_ln?今■?=?fgdx?(2-3)??1?0??對物體積分后的值p即為X射線在投影過程中得到的投影數據,在DBT成像??過程中,通過多次投影得到更多的投影數據,再利用這些

平面圖,數學建模,平面,乳腺


在DBT投影成像過程中,系統矩陣由系統的幾何結構確定,也就是設備的固??定參數,因此對投影方式進行數學建模是求解系統矩陣的最佳方式。以西門子的??MAMMOMAT?Inspiration設備為例建立數學模型。如圖2-4所示,米用6cm厚的??物體來進行DBT投影重建,其中物體中心距離探測器4.7cm,在實際的DBT系統??中,受壓迫乳腺和探測器之間有一層乳腺支撐板,它的作用是為檢測患者提供更??舒適的檢測環境,而且由于支撐板的材質,并不會吸收X射線能量,其中乳腺支??撐板的厚度為1.7cm,X射線發射源距離探測器65.5cm,?0角為X射線發射源偏離??垂直位置的角度,探測器共有2816x3584個采集器,每個采集器的大小為0.85um,??故探測器板子的大小為24cmx30cm左右[3|]。??qqQQQ0?9Qq9?.??麵?k—?65.5cm??乳|鼓擁\?轉中心??\??6cm?3cm?[、受隨乳腺??圖2-4?DBT掃描系統的幾何模型??Figure?2-4?The?geomitry?of?DBT?scanning?system??o?^?)?卜??q?....??.?????.?*??*,.????.??-0——#——?
【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

1 劉江;柳杰;趙穎如;徐文貴;;數字乳腺X線攝影技術的研究進展[J];國際醫學放射學雜志;2016年04期

2 趙星;胡晶晶;王晉君;張朋;;GPU加速實現的錐束CT高精度正投影算法[J];北京理工大學學報;2010年12期

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1 吳書裕;數字乳腺體層合成成像關鍵技術研究[D];南方醫科大學;2017年

2 李志林;圖像壓縮感知重建算法研究[D];北京交通大學;2012年


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1 李欣;基于ADMM的TV最小化稀疏重建算法研究[D];中北大學;2017年

2 王浩文;數字乳腺體層成像控制系統的研發[D];南方醫科大學;2016年

3 李慧君;數字乳腺三維斷層合成攝影重建算法研究[D];南方醫科大學;2014年



本文編號:2874127

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