【摘 要】
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计算机断层成像系统(Computed Tomography)是临床诊断中的重要辅助工具。近些年出现的锥形束CT(Cone-beam CT,CBCT),凭借其更高的空间分辨率、更短的扫描时间、更高的射线利用率以及更低的放射剂量,逐渐展现出了临床使用的优势。然而由于射束硬化等因素的影响,CBCT在成像过程中伴随着严重的散射伪影及对比度不高等缺陷,这些缺陷限制了CBCT图像的进一步应用。本文首先提出了一
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计算机断层成像系统(Computed Tomography)是临床诊断中的重要辅助工具。近些年出现的锥形束CT(Cone-beam CT,CBCT),凭借其更高的空间分辨率、更短的扫描时间、更高的射线利用率以及更低的放射剂量,逐渐展现出了临床使用的优势。然而由于射束硬化等因素的影响,CBCT在成像过程中伴随着严重的散射伪影及对比度不高等缺陷,这些缺陷限制了CBCT图像的进一步应用。本文首先提出了一种基于深度残差学习的CBCT散射校正方法。相比采用模体数据进行训练,本文使用放射引导治疗系统获取的成组临床CBCT、CT图像构建残差学习数据集,并通过两次图像配准减少残差图像中包含的有效组织结构等信息。进一步,本文通过训练深度神经网络来实现对散射降质模型的隐式建模。实验分析表明,本文的方法足以在保留CBCT细节的同时实现对散射伪影的抑制,并进一步提高后续应用(如基于阈值的CBCT图像分割)的表现。其次,本文从提升空间分辨率的角度对进一步提高CBCT图像质量进行了探索。本文对CBCT胸部图像数据集进行4倍下采样以构建成对的训练数据,用于训练EDSR超分辨率重建模型。利用网络的全卷积特性及重建模型的泛化性能,本文实现了对原始尺寸CBCT图像的4倍分辨率提高。实验结果表明,相比直接插值上采样,重建的CBCT图像在细节纹理辨识度及边缘平滑程度上均有提升。
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