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多层螺旋CT扫描图像重建算法的研究

20060101

CT常见部位扫描

常见部位CT扫描技术一．头部扫描技术：体位：一般选横断位，病人仰卧在检查床上，头置于头架，下颌内收，使听眦线垂直于台面，两外耳孔与台面等距。扫描基线：一般有三种 1、瑞氏基线，即眶下缘于外耳孔上缘连线。 2、听眉线是眉弓的中点与外耳道的连线与眶线夹角约为30度角，目前多数学者用此线向上1cm左右作扫描基线。 3、听眦线简称OM线是外眦至外耳道的连线。扫描范围:下方应显示颅底各结构,包括额叶及颞叶底部、蝶鞍、脑干、四脑室及小脑下部;上方应达侧脑室体部上方约3cm处,开始以10mm 厚度一次向上扫描8---10层。附注：头颅扫描还需要了解扫描前准备，和特殊病人体位摆法。二．眼部CT扫描技术：体位：固定头部不动，眼球向前凝视，保持眼球固定，不能转动眼球以免造成眼球和眼外肌显示误差。扫描基线:采用听眶线,由于听眶线更接近与视神经的走向,显示视神经及眼外肌较好.扫描范围从眶底到眶顶. 轴位扫描：患者仰卧在检查床上，躯干中线与床面中线一致头的正中矢状面与床的中线一致，下颌稍扬起，使听鼻线与台面垂直。层厚为2---5cm。冠状位扫描：参考副鼻窦冠状位扫描。三．耳、颞骨的CT扫描技术：去掉饰品头部保持不动。体位：患者仰卧在检查床上，正中矢状面与台面中线一致，下颌稍收，两外耳孔与台面等距。轴位扫描：固定头部使两侧岩锥的内部结构能对称的显示在一个平面上。常规采用听眶线垂直台面，一般自外耳道下方向上扫描完整个颞骨岩锥。层厚约1---2mm，重建软组织窗及骨窗。

冠状面扫描:患者仰卧或俯卧头尽力后仰或顶颏位,并使听眶线与台面平行,两外耳孔与台面等距,正中矢状面与台面中线重合,固定头部。扫描基线与听眶线呈70°或105°角，层厚2mm，自外耳道后缘向前扫描至颈内动脉管水平段。四．鼻和副鼻窦CT扫描技术：扫描基线：以听眶线为扫描基线。轴位扫描：病人仰卧在检查床上，身体置于床面中央，头置于扫描架上，头的正中矢状面与台面中线保持一致，下颌稍内收，使听眶线与台面垂直。范围由口咽神经向上扫描完所有鼻窦. 冠状扫描：病人仰卧或俯卧在检查床上，头的正中矢状面与台面中线一致，头呈顶颏位或顶颏位，听眶线与台面平行，并且用棉垫或沙袋固定。扫描层面与听眶线垂直，层厚3---5mm，范围额窦至蝶窦。五．咽喉扫描技术：扫描前准备：检查过程中不能做吞咽动作，不咳嗽平静呼吸使声带处于外展状态。扫描基线：重点观察鼻咽时，扫描平面从颅底至软腭水平；观察口咽时扫描平面从软腭至舌骨、会厌软骨平面；观察喉部时扫描平面从舌骨水平至气管平面。轴位扫描：病人仰卧检查床上身体正中矢状面与台面中线一致，两肩下垂，颈部轻度后仰，固定头和下颌部，听鼻线和台面垂直颈部正中矢状面与台面中心一致，层厚5mm。六．颈部扫描：体位：病人仰卧两肩尽量下垂，头部稍仰、颈部正中矢状面与台面正中线一致，扫描中强调不能做吞咽动作。轴位扫描：甲状腺扫描从主动脉弓上缘平行向上，扫至舌骨下缘；颈部软组织肿块根据病变的具体部位而定扫描范围，层厚多采用5mm。七．胸部扫描技术：扫描前准备：去掉金属物，训练呼吸，吸气后屏气，不能屏气或者

图像处理的流行的几种方法

一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途一神经网络算法人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类：第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途二小波变换小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方

CT增强扫描部分参数

CT增强扫描部分参数头颅颅脑增强扫描分为平扫后增强（平扫基础上加做的增强扫描）和直接增强扫描（注入对比剂后逐层连续扫描）两种方法。增强后的扫描时间依据病变的性质而定。与血管有关的病变，如脑血管畸形、动脉瘤等，可在注射对比剂50ml时开始扫描；颅内感染、囊肿等，可在注射对比剂60秒后开始扫描；颅内转移瘤、脑膜瘤等，可在注射对比剂6-8分钟后开始扫描。头部增强扫描可用平扫参数，也可只对病变部位进行薄层扫描。鞍区CT增强扫描参数静脉注射对比剂50-70ml，流速2.5-3ml/s，延迟扫描时间20-25秒，病人体位同颅脑轴位，扫描基线可用听眶线；扫描层厚与层间距可用3-5mm，扫描范围从听眶线至鞍区上缘。疑颅内肿瘤侵入鞍区时，需加作常规头部扫描。眼眶怀疑眶内肿瘤、炎症、血管性病变及眶内肿瘤向眶外侵犯时，需作增强扫描。增强扫描可使血管、肌肉和有血供的病变清楚显示，利于对病变的定性。对比剂使用同颅脑增强。延迟扫描时间为50秒。临床怀疑血管性病变者，还可用动静脉双期扫描。对比剂用量60-80ml，流速2.5-3ml/s，延迟扫描时间为动脉期20秒，静脉期50秒，扫描参数同平扫。颌面部颌面部血管病变、肿瘤，以及了解有无转移时，需作增强扫描，增强扫描时，静脉注射对比剂50-60ml，流速2.5-3ml/s，延迟扫描时间20-25秒。扫描范围、层厚及层间距同颌面部平扫。扫描方式可用连续扫描或螺距为1的螺旋扫描。咽喉部咽喉部肿瘤或血管性病变需作增强扫描，对比剂用量50-60ml，静脉注射的流速2.5-3ml/s，延迟扫描时间20-25秒颈部颈部检查一般需作增强扫描，增强扫描可区别颈部淋巴结与丰富的颈部血管，了解病变的侵犯范围，协助对占位性病变的定位和定性。选择层厚3-5mm层间距3-5mm的薄层扫描。对比剂用量60-80ml，静脉注射的流速2.5-3ml/s，延迟扫描时间20-25秒。颈部血管造影 1、扫描体位：仰卧，头后仰，使下颌支与扫描床面垂直。 2、扫描范围：在颈部侧位定位像上，设定从胸腔入口至颅底的扫描区域。 3、扫描方式：单层或多层螺旋。 4、扫描参数：单层螺旋的扫描层厚2-3mm，间隔1-1.5mm；多层螺旋的扫描层厚0.75-1mm，重

多层螺旋CT的应用

多层螺旋CT的应用解放军总医院蔡祖龙多层螺旋CT（multislice CT MSCT）是现代技术的结晶，是CT技术领域里的又一重大突破，也代表着当今CT的最高水平和发展方向。MSCT在1998年度RSNA上由部分厂家所推出。此后，其诸多优点和发展前景已经得到国际上的公认。短短两年多时间，MSCT的发展惊人。我国近两年来掀起了一股引进MSCT的热潮。其在临床上已得到了初步应用，取得了一定经验。可以相信MSCT在我国以更快的速度推广。一、MSCT的主要技术特点（一）多排探测器阵列多排探测器阵列是MSCT的核心构件。MSCT中，将单层螺旋CT(Single spiral CT,SS-CT)的单排探测器（900个左右的探测器单位）改进为几排甚至几十排探测器，即MSCT在Z轴方向上有8－34排探测器，其总数达数万个，呈二维排列。按探测器在Z轴上的排列方式主要有两类，即对称性的和非对称性的。前者以GE公司为代表，其探测器是对称等宽的。探测器宽度相当于层厚1.25mm（即探测器准真宽），材料为衡上陶瓷。Toshiba公司的探测器基本上也属等宽型，只是中央部有4排宽度为0.5mm，外周30排为1m m等宽探测器。Marconi和Siemens公司的MSCT探测器属不对称排列。为8排，每排探测器厚度不等，分别为名1、1.5、2.5、和5mm。多排结构的探测器可通过不同的组合来确定扫描部位的层厚，以GE公司的Lightspeed QX/I型为例，如有4排探测器可得到4层1.25mm；如用8排探测器可得到4层1.25mm，用16排可得到4层5mm层的图像，或2层10mm的图像。（二）数据采集系统（digita ascquisition sy stem,DAS） DAS 是CT机中将穿过人体的X线信号转变为供重建图像所需的数字信号的重要部件。传统的C T中经准直器后宽度较窄的扇型X线束经人体后被探测器接受，经DAS 转为数字信号，而MSC T采用可调宽度的锥型线束进行扫描，根据拟采集的层厚来选择锥型线束的宽度，后者则可激发不同数目的探测器，从而实现一次采集可获得多层图像，在探测器与DSA之间设有电子开关回路，开关由球管侧的裂隙同步控制，用来变换体轴方向上探测器的数目，以此来控制扫描层的厚度并进行数据的采集和传输，亦即由各排被激发的探测器所采集的不同信息组合来决定厚度（未被激发的探测器处于关闭状态），每排探测器都有各自的开关控制，并同时控制准直器的宽度来控制扫描层面厚度，因此，SSCT的层厚由X线束准直宽决定，而MSCT的层厚则经上述特殊的DAS由探测器组合数决定，公式为：D（X线束准直宽度）＝N（探测器列数）×D（探测器准直宽），因而MSCT探测器的准直宽为1／N倍的X线束准直宽，例如4列探测器的宽度为1.25，则N为4，d为1.25mm，X线束宽则为5mm。目前的MSCT的数据通道均为4组，故一次扫描360最多可同时采集4层图像数据，产生4幅（层）图像。MSCT扫描层厚的选择和组合有很大的灵活性。层厚可在0.5-10.0mm之间选择。（三）、重建算法目前由优化采样扫描（optimized sampling scan）和滤过内插法（filfer inferpolation）相结合而组成的。 1、优化采样扫描： SCT 一次扫描的范围取决于扫描时间和进床速度，因扫描时床在运动，每次扫描的起点和终点并不在一个平面，如将扫描数据连接重建图像，就会产生运动性伪影和层面错位。所以要对原始

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。一、图像预处理：结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络（ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下图像采集图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等）对采集的图像进行特征分析目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状图像转换图像分割区域形态学处理

的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。二、图像识别：针对预处理图像提取目标特征建立LS SVM分类器得到结果图像识别流程图提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依

CT各部位常规扫描方法

CT各部位常规扫描方法一．常规头部 1患者平躺于扫描床正中，头侧先进，内定位线与水平线交叉点在患者外耳孔上1cm。关定位灯，并用内定位回零键回零。 2同时打开New patient 和Patient Schedute (在左侧显示器的左下角)，在Patient Schedute中找到将要检查的患者，单击Select Patient 。 3选择1.1 Rotine Head 当扫描计划出现后选择Next series→Confirm 当键盘上Move to scan 和Start scan闪亮时分别按下，扫描开始。同时在右侧屏幕选择Exam Rx观察即时的图像。等扫描图像全部出完，如果合适按Exam键退出，如果颅顶不够选择One More，自动向上加扫两层，如果颅底不够选择Next series可向颅底补四层。 4照相：选择图像处理（Image Work）找到刚完成扫描的患者并单击V iewer，再选择格式（Format）中的12分格，分别调整好图像的窗宽、窗位、大小、位置，单击打开照相机（Film composer）,单击F2键，等图像依次照到相机上后（Print）选打印,最后选Brower退出。注意：1）如果选Next series→Confirm后，扫描键不闪动，可能是龙门架角度不正确，在扫描条件中使入正确的角度，或把龙门架角度回零。 2）遇到躁动、意识模糊不能配合的患者，可用螺旋头部扫描，扫描全程只用9S，方法是：在录入患者信息后，点击左侧屏幕人体模型的头部，从中选择Helical Head 其他同常规扫描。二．鼻窦冠状位 1换鼻窦冠状位头托，患者平躺于扫描床正中，头放于冠状托内并尽量后仰，内定位线与水平线交叉点在患者下颌角。关定位灯，并用内定位回零键回零。 2同时打开New patient 和Patient Schedute (在左侧显示器的左下角)，在Patient Schedute中找到将要检查的患者，单击Select Patient 。 3点击左侧屏幕人体模型的鼻窦部，选择2.2 Sinus Prone Tilted Axial 。扫描计划出现后选择Confirm 当键盘上Move to scan和Start scan闪亮时分别按下，扫描开始，此时扫描为定位像。同时在右侧屏幕选择Exam Rx 观察即时的图像。 4 选择左侧屏幕的Next series并在右侧屏幕用计划线定位，扫描范围：垂体窝后缘――额窦。定好位置后进入扫描间，同时按下龙门架上的两个角度键，将角度走到30度。选择Confirm 当键盘上Move to scan和Start scan闪亮时分别按下，扫描开始，等扫描图像全部出完，按Exam键退出。三．鼻窦轴位 1患者平躺于扫描床正中，头侧先进，内定位线与水平线交叉点在患者下颌角。关定位灯，并用内定位回零键回零。 2同时打开New patient 和Patient Schedute (在左侧显示器的左下角)，在Patient Schedute中找到将要检查的患者，单击Select Patient 。 3点击左侧屏幕人体模型的鼻窦部，选择2.1Sinus Supine Helical (螺旋扫描) 4扫描计划出现后选择Confirm 当键盘上Move to scan和Start scan闪亮时分别按下，扫描开始，此时扫描为定位像。同时在右侧屏幕选择Exam Rx 观察即时的图像。 4 选择左侧屏幕的Next series并在右侧屏幕用计划线定位，扫描范围：额窦上缘――上颚。

图片处理的基本方法

《图片处理的基本方法》第1课时 —《利用ACDSee处理图片》教学设计1．教学内容分析上一节内容讲了获取图片的方法，但获取的图片不一定能符合我们的要求，这就需要对图片进行处理。作为《图片的处理》的第1课时，选取了比较简单的图片处理软件ACDSee，ACDSee不仅有浏览图片的功能，还可以对图片进行简单的处理。本节主要让学生了解常见的图片处理软件，掌握利用ACDSee软件对图片进行色彩的调整、裁剪和旋转。 2．学习者分析图片是学生最喜爱和最容易感知理解的信息之一，学生对图片处理的兴趣比较大，在生活中喜欢处理自己的照片，如QQ空间的个性相册，但对图片的处理都是通过模板的形式。学生对感兴趣的东西的学习积极性比较高且乐于探索，而ACDSee是一款比较简单的软件，比较适合学生自主探究。根据学生的年龄和特点，教学内容不易过深，重点是要让学生在学习中体验学习的乐趣。学生对图片的处理有探究的欲望，同时学生具备了一定的自学能力，能够通过互帮互学和自主探究较好地完成学习任务。 3．教学目标（1）知识与技能： ①了解常见的图片处理软件及各个软件的主要功能。 ②了解什么是亮度、对比度和饱和度 ③能利用ACDSee调节图片的色彩 ④能利用ACDSee对图片进行裁剪 ⑤能利用ACDSee对图片进行旋转与翻转（2）过程与方法：在教师的引导下，学生通过自主探究，利用ACDSee软件完成老师布置的处理图片的任务，在完成任务的过程中掌握ACDSee软件处理图片的基本方法。（3）情感态度与价值观：体验图片处理的快乐和成就感。 4．教学重难点重点：利用ACDSee对图片的进行曝光、旋转、裁剪等处理。

CT的基本概念和术语精编版

CT的基本概念和术语 2.2.1体素与像素（Voxel and Pixel）体素是体积单位。在CT扫描中，根据断层设置的厚度、矩阵的大小，能被CT扫描的最小体积单位。体素作为体积单位，它有三要素，即长、宽、高。通常CT中体素的长和宽都为1mm，高度或深度则根据层厚可分别为10、5、3、2、1mm等。像素又称像元，是构成CT图像最小的单位。它与体素相对应，体素的大小在CT图像上的表现，即为像素。 2.2.2采集矩阵与显示矩阵（Scaning and Displaying Matrix）矩阵是像素以二维方式排列的阵列，它与重建后图像的质量有关。在相同大小的采样野中，矩阵越大像素也就越多，重建后图像质量越高。目前常用的采集矩阵大小基本为：512′512，另外还有256′256和1024′1024。CT图像重建后用于显示的矩阵称为显示矩阵，通常为保证图像显示的质量，显示矩阵往往是等于或大于采集矩阵。通常采集矩阵为512′512的CT，显示矩阵常为1024′1024。 2.2.3原始数据（Raw Data）原始数据是CT扫描后由探测器接收到的信号，经模数转换后传送给计算机，其间已转换成数字信号经预处理后，尚未重建成横断面图像的这部分数据被称为原始数据。 2.2.4重建与重组(Reconstruction and Reformation) 原始扫描数据经计算机采用特定的算法处理，最后得到能用于诊断的一幅横断面图像，该处理方法或过程被称为重建或图像的重建。重组是不涉及原始数据处理的一种图像处理方法。如多平面图像重组、三维图像处理等。在以往英文文献中，有关图像的重建的概念也有些混淆，三维图像处理有时也采用重建(reconstruction)一词，实际上，目前CT的三维图像处理基本都是在横断面图像的基础上，重新组合或构筑形成三维影像。由于重组是使用已形成的横断面图像，因此重组图像的质量与已形成的横断面图像有密切的关系，尤其是层厚的大小和数目。一般，扫描的层厚越薄、图像的数目越多，重组的效果就越好。 2.2.5算法、重建函数核与滤波函数(Algorithm, Kernel) 算法是针对特定输入和输出的一组规则。算法的主要特征是不能有任何模糊的含义，所以算法规则描述的步骤必须是简单、易操作并且概念明确，而且能够由机器实施。另外，算法只能执行限定数量的步骤。重建函数核或称重建滤波器、滤波函数。CT的扫描通常需包含一些必要的参数，有的参数可由操作人员选择，有的则不能。重建函数核是一项重要的内容，它是一种算法函数，并决定和影响了图像的分辨力、噪声等等。·在CT临床检查中，可供CT图像处理选择的滤波函数一般可有高分辨力、标准和软组织三种模式，有的CT机除这三种模式外，还外加超高分辨力和精细模式等。·高分辨力模式实际上是一种强化边缘、轮廓的函数，它能提高分辨力，但同时图像的噪声也相应增加。软组织模式是一种平滑、柔和的函数，采用软组织模式处理后，图像的对比度下降，噪声减少，密度分辨力提高。而标准模式则是没有任何强化和柔和作用的一种运算处理方法。

CT图像重建

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2009—2010学年第一学期）课程名称：医学成像系统与放射治疗装置开课实验室： 3208 2008 年 12 月24 日一、实验目的与意义医学成像技术是生物医学工程专业的一门重要的专业课程,课程主要涉及X 光仪器，CT 仪器，MRI 仪器和核医学仪器的工作原理及成像方法。其中CT 算法的出现又为后来数字化医学成像技术的发展提供了基础。该门课程为生物医学工程专业的专业基础课。 CT 技术是医学成像系统中的一种重要手段。它通过特定的算法，利用计算机的高速运算功能，可以在短时间内快速呈现人体断层图像。让学生练习CT 图像的重建有助于学生理解CT 算法的内容，熟悉数字图像重建的过程。同时也能培养学生的团队精神和解决实际问题的能力。二、实验算法原理 1、MATLAB 处理数字图像的基本函数； 2、X-CT 三维图像重建的基本算法。 CT 图象重建有四种基本的算法:矩阵法,迭代法,傅立叶算法,反投影算法.我们采用的方法为卷积反投影. 卷积反投影有:平行光束投影的卷积反投影算法, 等角扇形光来投影的重建算法. 1）.平行光束投影的卷积反投影算法从投影重建三维物体的图像，就是重建一个个横断面。这样三堆图像的重建就归结为二维图象的重建。二维图像的重建问题可以从数学上描述如下。假定),(y x g 表示一个二维的未知函数，通过),(y x g 的直线称为光钱(见图2．1)。沿光线),(y x g 的积分称作光线积分。沿相同方向的一组光线积分，就构成一个投影。图2．1中垂直于直线' CC (与X 轴夹角为 )的光线所形成。

多层螺旋CT图像后处理操作规范

多层螺旋CT图像后处理操作规范一、颅脑非外伤者：只拍头窗，以Axi图像为主，范围自穹窿至乳突下缘，定位线平行于听眦线，必要时做Cor或Sag重建，以病变为中心，并插入定位像，Cor定位线垂直于听眦线。图像数4×6，1张。外伤者：拍头窗及骨窗，重建方法相同，上半幅为头窗，下半幅为骨窗，骨窗必要时锐化处理图像数6×8，1张。 VR图像：体位为：前后位、后前位、左右侧位、头侧位、足侧位（除去下颌骨和颈椎）、其它特殊体位。图像数2×3=6或3×3=9幅，1张。二、颅底：骨窗 1. Axi：自筛板至乳突尖，定位线平行于听眶线拍片数：6×7=42幅，1张注意： 1.疑有脑脊液鼻漏 1）Cor：自额窦前壁至鞍背，定位线垂直于鼻道 2.疑有脑脊液耳漏 1）Axi：包括颞骨，定位线平行于听眶线三、眼眶眼眶外伤以骨窗为主，其它以软组织窗为主。 Axi图像：自眶上缘至下缘，定位线平行于视神经管，图像数20 Cor图像：以病变为中心重建，定位线垂直于听眦线，图像数20 Sag图像，必要时，以病变为中心重建图像数：6×7=42、6×8=48，1张 VR图像：前后位、左前斜位、右前斜位、其它特殊体位。拍片数：2×2、2×3，1张当疑有眶内占位性病变时，要分别以Axi、Cor、Sag或斜面重建，以显示病变与眼球、视神经和眼肌等结构的毗邻关系，并做必要的测量。四、鼻骨以骨窗为主，软组织异常者加拍软组织窗 Axi图像：自鼻根点至鼻棘点，定位线垂直于鼻背，骨窗必要时锐化处理，常规图像数40幅 Cor/Sag/CPR重建：以病变为中心，常规2幅图像数40+2=6×7，1张五、副鼻窦骨窗 1．Cor图像重建范围：自额窦前壁至鞍背，定位线垂直于鼻道，图像数5×6=30幅六、中耳乳突骨窗 1.Axi：自岩锥上缘至乳突尖，定位线平行于听眶线（图像数20）

数字图像处理简答题及答案..

数字图像处理简答题及答案简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解？ 3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？ 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么？ 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？ 31、DCT变换编码的主要思想是什么？ 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码？简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码？简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码？请举例说明。 37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高？ 38、连续图像和数字图像如何相互转换？

CT 图像处理流程

CT 图像处理流程一、图像导入 1．点击初始界面中的Image Processing，进入CT图像处理界面（图1）。点击File／Import Image或快捷键，将CD资料（Consistent）输入到Carto Workstation。图1 二、图像处理 1．数据输入：打开导入的文件，选择“Default”栏（图2），点击“OK”，开始图像处理（图3）。图2 图3

2．色素填充：目的：2D图像转变为3D图像鼠标右键点击图像处理工作区左下角的心脏模型（），选择SUP位，然后鼠标左键点击左侧工具箱中的。用鼠标左健轻微旋转心脏模型（），使处理的图像出现如下状态（图4）。图4 图5 在红色区域点击鼠标右键，在显示的对话框中去除Show Lable。点击Slice Tool中的，一直按住鼠标左健在处理的图像中左右（增加／减少）、上下（增加／减少）拖拉，分别增加／减少亮度和对比度，使纵隔窗显示最佳。用鼠标左键点击图4左上角的，按住不放，左右拖拉，使左房显露最佳位置（二维左房横断面最大，并能清晰区分各个解剖结构）。鼠标右键点击图像，在显示的对话框中选择Show Lable，然后应用图像填充工具（图5 , 鼠标箭头在Provisional中的两颜色之间时，鼠标显示为‖，左健按住不放，左右拖拉即可填充，此为粗填。点击Low中的上下箭头，可以减少／增加填充值，此为微填）填充左房，使被红色填充的左房与黑白时左房大小一致，红色区域边缘光滑、清晰，无过多或过少填充为最佳。在图像中点击鼠标左键，则计算机将根据程序，把所有红色填充的区域，由2D图像转变成3D 图像。 3．做标记

基于小波和插值的超分辨率图像重建算法

基于小波和插值的超分辨率图像重建算法 clear all; close all; I1=imread('D:\matlabtu\car1.bmp'); h=ones(4,4)/16; I2=imfilter(I1,h); %通过四邻域方法得到低分辨率的图像 figure(1); imshow(I1),title('原始图像'); figure(2); imshow(I2),title('低分辨率的图像'); %用双线性插值方法获得插值图像Y1 [Y1,map]=imresize(I2,2,'bilinear'); %用最近邻域插值得到邻域插值图像Y2 [Y2,map]=imresize(I2,2); [c,s]=wavedec2(Y1,2,'haar'); sizey1=size(Y1); %从小波分解的结构[c，s]中提取Y1第一层的尺度系数和小波系数Xa1=appcoef2(c,s,'haar',1); Xh1=detcoef2('h',c,s,1); Xv1=detcoef2('v',c,s,1); Xd1=detcoef2('d',c,s,1); ded1=[Xa1,Xh1,Xv1,Xd1]; nbcol=size(map,1); [c,s]=wavedec2(Y1,2,'haar'); sizey2=size(Y2); %从小波分解的结构[c，s]中提取Y2第一层的尺度系数和小波系数Xa2=appcoef2(c,s,'haar',1); Xh2=detcoef2('h',c,s,1); Xv2=detcoef2('v',c,s,1); Xd2 =detcoef2('d',c,s,1); ded1=[Xa2,Xh2,Xv2,Xd2]; nbcol=size(map,1); Y=idwt2(Xa2,Xh1,Xv1,Xd1,'haar'); nbcol=size(map,1); figure(3); imshow(uint8(Y)),title('获得的超分辨率图像'); % err = Y - I2; % err = err(:); % PSNRdb = 20 * log10(256/sqrt(mean(err .^2)));

数字图像处理的基本方法

一、图像的预处理技术图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。（一）图像增强与去噪图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。（1）频域滤波使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器：高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。

CT断层图像重建算法研究

CT断层图像重建算法研究专业：通信工程姓名：刘明帅指导教师：骆岩红摘要 CT技术是一种融合了射线光电子学、信息学、微电子学等学科的新兴技术，因为其先进的无损检测技术，所以被广泛地应用于医学、航天、生物等多个领域。随着科技的进步，图像重建技术开始应用于X射线中，这是数字图像处理的一个重大进步。如何能重建出高质量的图像，取决于所采用的重建算法。从图像重建的角度来看，主要分为解析法与迭代法。解析法是利用解析、变换重建公式来构建重建图像。它具有容易实现,速度较快,且能重建出高质量的图像的特点,但是对投影数据完备性要求高。迭代法是利用求解线性方程组来重建图像，它能够在投影数据信噪较低条件下，获得高质量图像。本文将从原理、应用、与优缺点的角度来分析两种算法，重点对解析法中的滤波反投影算法从平行束与扇束投影方式进行研究，最后通过Visual C++与MATLAB软件相结合的方式对图像重建，并分析各参数对重建图像的影响。关键字：CT技术图像重建算法滤波反投影算法 Abstract CT technology is a emerging technology that blend of the Ray optoelectronics, microelectronics and informatics subject. Because of its advanced nondestructive testing technology, it is widely used in medical, aerospace, biological and other fields. With the progress of science and technology, Image reconstruction technology

第四讲-医学图像重建算法

一、断层成像的基本原理 1.1 断层成像这样我们用数学方法解决了一个断层成像问题。一般来说，断层成像都是用数学计算的手段解决的。怪不得有CT (Computed Tomography 计算机断层成像，直译为：计算出的断层成像) 这个词。通常为说话简捷起见，“计算出的”这几个字就略去不说了。矩阵每一行的和，每一列的和的概念可以推广为一个图像的射线和，线积分，和投影数据。从物体的投影数据来得到物体的内部断层成像的过程就称之为图像重建。 1.2 投影 ●为了体会出投影 (也就是射线和，线积分) 的概念，我们在这里给出几个例子。 ●第一个例子：所考虑的物体是二维x-y平面中的一个均匀圆盘。圆盘的圆心在坐标原点。圆盘的线密度函数是个常数ρ (图1.4)。 ●物体的投影值(即线积分值) 就是弦长 t 乘以线密度ρ。 ●其数学表达式为： ●在这个特例中，投影值 p(s) 对于所有的角度θ来说都是一样的。这个角度θ是探测器相对于物体的旋转角度。图 1.4 跨圆盘的线积分等于弦长乘以线密度图 1.5 物体的投影在不同的探测角度是不同的图1.7 投影值实际上是像素值的加权和。权函数是“线”在像素内的线段长度。 1.3 图像重建 ●我们来探索重建一个点源的步骤及策略。 ●这些步骤和策略可以推而广之，来解决一般的图像重建问题。 ●我们首先在二维 x-y 坐标系中随便放一个点源。点源的位置不一定要在坐标系的原点 (图1.8)。我们设想有一个探测器绕着坐标系的原点旋转。旋转角为θ。这个探测器可以是架照相机。探测器测到的投影数据为 p(s,θ)，这里s是探测器上的一维坐标。图 1.8 点源物体投影数据的采集计算投影数据 ●计算投影数据 p(s,θ)，我们可以画出一条条垂直于探 ●测器的直线。然后沿着这些直线对物体求线积分。 ●对于点源物体，投影数据 p(s,θ) 可以简单地得到： ●这只需在 x-y 平面上过该点源向探测器作一条垂线。 ●这条垂线与探测器的交点位置 s 有一个高度为 1 的脉冲。 ●若垂线不经过点源，线积分的值p(s,θ) 则为零。算出投影数据p(s, θ) 后，我们就可以着手重建图像了。重建图像策略：先投影在重建我们的策略与寻找大树位置的策略相似：沿着照片上的大树画垂线，每张照片给出一组垂线，再寻找这些垂线的交点。点源图像重建的任务包含两个方面：