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新型靜態CT成像理論與重建算法研究 版權信息
- ISBN：9787302627371
- 條形碼：9787302627371 ; 978-7-302-62737-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
新型靜態CT成像理論與重建算法研究 本書特色
《新型靜態CT成像理論與重建算法研究》對直線分布式光源新型靜態CT成像技術進行了深入探討，從成像原理、掃描模式、重建理論等多個方面開展研究工作。其中在重建算法和成像優化策略方面進行了創新，為直線分布式光源靜態CT的發展和應用提供了算法基礎和技術支撐。
新型靜態CT成像理論與重建算法研究 內容簡介
直線分布式光源CT是近年來快速發展起來的新型斷層掃描成像方式，它通過多光源高速交替出束實現CT投影數據的采集，避免了CT機架的旋轉，這種新型靜態CT在提高CT掃描成像速度、簡化系統設計等方面有著很大的優勢，有望成為CT研究領域的重大突破。《新型靜態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CT，在成像理論、重建算法，以及成像優化策略等方面展開研究工作。 《新型靜態CT成像理論與重建算法研究》創新地引入了投影幾何加權和物體變形，推導出了直線分布式光源靜態CT的傅里葉切片定理，從而建立了該新型靜態CT投影數據和被掃描物體在頻域空間中的映射關系。 在重建算法方面，《新型靜態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；在成像優化策略方面，提出了截斷投影補全策略；為了實現三維掃描成像，提出了傾斜直線掃描模式，并進一步建立了對應的三維重建算法。 《新型靜態CT成像理論與重建算法研究》對于靜態CT領域的研究者、從業者有著啟發和借鑒意義。
新型靜態CT成像理論與重建算法研究 目錄
第1 章 引言 1
1.1 背景和意義 1
1.2 研究現狀 3
1.2.1 多光源靜態CT 的發展 3
1.2.2 CT 圖像重建算法 4
1.2.3 直線軌跡CT 的發展 . 8
1.2.4 人工神經網絡的發展和在CT 中的應用 10
1.3 研究內容和結構安排 12
第2 章 直線分布式光源靜態CT 的成像理論 16
2.1 CT 成像基礎 16
2.1.1 X 射線與物質的相互作用 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CT 掃描的數學建模 21
2.2.1 成像幾何和參數定義 21
2.2.2 投影獲取與非標準掃描軌跡 24
2.3 直線分布式光源靜態CT 投影的傅里葉性質 31
2.3.1 投影傅里葉性質的重要性 31
2.3.2 直線分布式光源靜態CT 的傅里葉切片定理 32
2.4 實驗驗證與分析 37
2.5 討論與總結 40
第3 章 濾波反投影重建方法 42
3.1 算法推導 42
3.1.1 從直線分布式光源靜態CT 的傅里葉切片定理出發 43
3.1.2 從圓軌道平行束重建公式出發 44
3.2 兩段直線分布式光源靜態CT 掃描模式 46
3.3 冗余數據處理的權重策略 49
3.3.1 冗余數據分析 . 49
3.3.2 冗余數據處理權重 55
3.4 濾波反投影重建方法的三維拓展 58
3.5 實驗驗證與分析 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 73
第4 章 直接傅里葉重建與人工神經網絡應用研究 75
4.1 Linogram 解析重建方法 75
4.1.1 算法推導 75
4.1.2 算法的離散實現與時間復雜度分析 80
4.2 基于人工神經網絡的Linogram 重建框架 83
4.2.1 基于先驗知識的Linogram 重建神經網絡 . 83
4.2.2 Linogram-Net 與圖像域神經網絡的融合 . 88
4.3 實驗驗證與分析 91
4.3.1 Linogram 解析重建方法圖像重建實驗 91
4.3.2 Linogram-Net 網絡結構驗證實驗 94
4.3.3 Linogram-Net 權重參數學習實驗 95
4.3.4 算法性能對比分析 100
4.4 討論與總結 104
第5 章 實際系統性能評估與成像優化策略 106
5.1 實際系統性能評估 106
5.1.1 Catphan@600 仿體CTP404 模塊掃描成像實驗 107
5.1.2 Catphan@600 仿體CTP486 模塊掃描成像實驗 108
5.1.3 Catphan@600 仿體CTP528 模塊掃描成像實驗 111
5.2 截斷投影補全與重建ROI 擴大 112
5.2.1 重建ROI 分析 113
5.2.2 截斷投影補全策略 116
5.2.3 實驗驗證與分析 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CT 掃描的三維實現 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 實驗驗證與分析 128
5.4 討論與總結 130
第6 章 結論和展望. 132
6.1 工作總結 132
6.2 后續工作展望. 133
參考文獻 135
附錄A 模型參數定義. 150
在學期間完成的相關學術成果 153
致謝 155
1.1 背景和意義 1
1.2 研究現狀 3
1.2.1 多光源靜態CT 的發展 3
1.2.2 CT 圖像重建算法 4
1.2.3 直線軌跡CT 的發展 . 8
1.2.4 人工神經網絡的發展和在CT 中的應用 10
1.3 研究內容和結構安排 12
第2 章 直線分布式光源靜態CT 的成像理論 16
2.1 CT 成像基礎 16
2.1.1 X 射線與物質的相互作用 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CT 掃描的數學建模 21
2.2.1 成像幾何和參數定義 21
2.2.2 投影獲取與非標準掃描軌跡 24
2.3 直線分布式光源靜態CT 投影的傅里葉性質 31
2.3.1 投影傅里葉性質的重要性 31
2.3.2 直線分布式光源靜態CT 的傅里葉切片定理 32
2.4 實驗驗證與分析 37
2.5 討論與總結 40
第3 章 濾波反投影重建方法 42
3.1 算法推導 42
3.1.1 從直線分布式光源靜態CT 的傅里葉切片定理出發 43
3.1.2 從圓軌道平行束重建公式出發 44
3.2 兩段直線分布式光源靜態CT 掃描模式 46
3.3 冗余數據處理的權重策略 49
3.3.1 冗余數據分析 . 49
3.3.2 冗余數據處理權重 55
3.4 濾波反投影重建方法的三維拓展 58
3.5 實驗驗證與分析 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 73
第4 章 直接傅里葉重建與人工神經網絡應用研究 75
4.1 Linogram 解析重建方法 75
4.1.1 算法推導 75
4.1.2 算法的離散實現與時間復雜度分析 80
4.2 基于人工神經網絡的Linogram 重建框架 83
4.2.1 基于先驗知識的Linogram 重建神經網絡 . 83
4.2.2 Linogram-Net 與圖像域神經網絡的融合 . 88
4.3 實驗驗證與分析 91
4.3.1 Linogram 解析重建方法圖像重建實驗 91
4.3.2 Linogram-Net 網絡結構驗證實驗 94
4.3.3 Linogram-Net 權重參數學習實驗 95
4.3.4 算法性能對比分析 100
4.4 討論與總結 104
第5 章 實際系統性能評估與成像優化策略 106
5.1 實際系統性能評估 106
5.1.1 Catphan@600 仿體CTP404 模塊掃描成像實驗 107
5.1.2 Catphan@600 仿體CTP486 模塊掃描成像實驗 108
5.1.3 Catphan@600 仿體CTP528 模塊掃描成像實驗 111
5.2 截斷投影補全與重建ROI 擴大 112
5.2.1 重建ROI 分析 113
5.2.2 截斷投影補全策略 116
5.2.3 實驗驗證與分析 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CT 掃描的三維實現 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 實驗驗證與分析 128
5.4 討論與總結 130
第6 章 結論和展望. 132
6.1 工作總結 132
6.2 后續工作展望. 133
參考文獻 135
附錄A 模型參數定義. 150
在學期間完成的相關學術成果 153
致謝 155
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新型靜態CT成像理論與重建算法研究 作者簡介
張濤，2012年9月考入清華大學工程物理系工程物理專業，2016年7月本科畢業并獲得工學學士學位；2016年9月免試進入清華大學工程物理系攻讀核科學與技術專業博士，2021年7月博士畢業獲得工學博士學位。博士論文《新型靜態CT成像理論與重建算法研究》被評選為清華大學優秀博士學位論文，并獲得“清華大學優秀博士畢業生”榮譽稱號。
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