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CT图像重建是CT技术的关键所在,其要求就是如何通过投影数据尽量去除伪影和噪声,从而获得较为清晰的表征被检测部位的CT图像。目前的医学CT重建算法主要分为解析法和迭代法两大类。解析法是从CT的成像过程出发,以Radon变换和中心切片定理作为数学基础,然后利用数学理论推导获得原始图像的表达式,这类方法是CT成像的基础,也是最早用于CT重建的基础理论。其优点在于算法理论清楚,计算速度较快,但缺点在于精度不高,受噪声影响较大。迭代法是CT重建的另一类重点方法,其主要思路是从一个初始的图像估计出发,利用迭代优化策略,不断更新目标图像,使其按照一定的原则接近目标值。在迭代过程中,为了进行快速的求解并且使解更加精确,往往在求解过程中引入一些优化约束条件和先验约束信息,以缩小解空间,尽可能地提高求解的速度和精度。特别是由于CT在临床诊断中的广泛应用,CT辐射剂量问题越来越受到人们的关注。近来关注的CT图像的重建,不仅针对方法进行研究,也在重点关注各种方法在不同部位检测中的优劣,从而在图像重建中更好地针对检测部位来选择合适的重建方法。