迭代重建算法在CT中的应用.pdf.pdf

足诊断的要求】。因此,该方法对于辐射的剂量要求较高, 图像质量对于剂量的依赖进一步降低。
在很多情况下,已经被高级的重建算法所取代。
迭代重建算法处何法的临床;
迭代重建算法是另外一类重建算法。它的整个处理过
程分为若干次迭代,每一次迭代都会将采集的数据与计算目前,迭代重建算法的应用主要还是针对临床多层螺
机仿真的投影数据进行比较。通过比较两组图像的不同, 旋,其发展也主要是由生产厂家来推动的。截止到
并结合已知的信息,逐次对待处理的图像进行改善。这年底,家主要的生产商推出的迭代重建算法见表相
种已知的信息,不但可以起到平滑图像的作用。还保留了同名称以最新版本为准。
不同结构的对比信息。因此,可以在高对比度下提高空间表生产商迭代重建算法一览
分辨率,在低对比度下降低噪声。
虽然,迭代重建算法有很多种不同的实现方式,但收
敛速度算法找到最优解的速度还是制约着其在临床上
的应用。比如,海量图像重建要求的计算机等硬件或软件
的功能以及速度,都会对迭代重建算法的临床应用产生影
响。为了减少运算量,节省运算时间,研究人员提出了统
计迭代法这种模型是基于噪声的统计特性,有针对
性地以降低噪声为目的。这种算法虽然速度快,可以降低由于的复杂性和对图像的质量以及剂量的多方面
噪声,但是对噪声的抑制是各向同性的,即对图像的任何要求,现在的迭代重建算法基本都属于模型法甚至是兼顾
位置的噪声处理都是一样的。这就使得经过处理的图像看多种模型的方法。以上几种算法,是最早的商用迭代
上去与传统方法得到的差别较大⋯】。而且,该方法对算法。不过该算法与一样。都是基于统计迭代算法,
剂量敏感,当剂量很低时,图像质量会变差,这也限制了因此其缺点也很明显,即为了得到较好的图像质量,要以
其在临床上的进一步应用。牺牲剂量为代价。换句话说,就是当剂量较低时,这两
模型法是另外一大类迭代算法的总称。严格来讲,统种算法会有较大的成像误差,或者引起图像质量急剧降低,
计迭代法也属于模型法。但是,由于该方法在文献里经常或者带来较大的伪影而影响诊断。算法是一种结合了
出现,逐渐地被归为另外一类。在模型法中,根据不同的解剖模型与噪声模型的算法,解剖模型提供先验信息以提高
假设和简化方法的不同,又大致分为几何模型法、物理模算法收敛速度,噪声模型则主要用于提高图像质量但
型法、先验知识建模法等方法几何模型法是为了进是,该算法由于先验知识来自于解剖模型,当出现与已有
一步提高重建数据精度而提出的。在常见方法中大多是将模型数据库不匹配或特异性较大的患者时,对图像质量不
放射源假没为一个无限小的点,而探测器也是假设为一个但不会有提升反而会降低。有研究已经证明在常规剂量
点,因此对应某个体素,只有~条射线穿过。但是,实际扫描下,具有与相类似的图像改善能力。
情况并非如此,射线源并不是点源,探测器也并不是只接是公司得到认证的最新一代模型类算法。虽然相
受一条射线。该模型就是基于射线源与探测器都有一定大关文献不多,但是该算法具有比和更好的图形
小,通过某一体素射线也并非一个,这更加符合实际情况。质量。该算法从研发到上市经历了一两年的时问,不过
物理模型法则是考虑了射线对不同物质,不同密度的物体至今仍然无法广泛应用于临床。因为