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基于先验知识的X射线CT金属伪影减少算法

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简介：
本研究提出一种利用先验知识减少X射线CT成像中金属伪影的算法。通过分析已有的数据和模式，改进图像重建过程，有效提升了含有金属物体的CT图像的质量。 用于X射线CT的基于先验知识的金属伪影减少算法。

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  • 基于先验知识的X射线CT金属伪影减少算法
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    本研究提出一种利用先验知识减少X射线CT成像中金属伪影的算法。通过分析已有的数据和模式，改进图像重建过程，有效提升了含有金属物体的CT图像的质量。 用于X射线CT的基于先验知识的金属伪影减少算法。
     
  • 采用先验插值法修正CT金属伪影
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    本研究提出了一种利用先验插值法来减少和校正CT扫描中由金属物体引起的伪影问题的方法。通过改进图像重建技术，有效提升了含金属植入物患者CT影像的质量与诊断价值。 应用先验插值校正CT金属伪影的方法可以有效改善图像质量。这种方法通过利用已有的数据进行预测和填充，减少或消除由于金属物体引起的伪影，从而提高诊断的准确性。
     
  • Matlab中的图像卷积操作代码-CNN-MAR：利用卷积神经网络减少X射线CT扫描中的金属伪影
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    本项目通过在MATLAB中实现基于CNN的算法，旨在减少X射线CT成像中的金属伪影。采用图像卷积技术优化数据处理，提高医学影像质量。 这段代码是用Matlab编写的，并已在装有Windows10操作系统、Matlab R2016a、Microsoft Visual C++ 2012 和 GeForce GTX970 GPU 卡的PC上进行了测试。由于该代码使用的是 MatConvNet 工具箱，如果您在测试环境中遇到兼容问题，请参考 MatConvNet 主页中的说明。您可以在 CPU 或 GPU 模式下使用此代码来训练自己的神经网络。我们还提供了经过训练的神经网络、小型训练数据样本和三个示例数据。因此，您可以直接运行 Demo_CNNMAR.m 以获取样本数据的结果。 文件夹结构如下： - `Demo_CNNMAR.m`：应用方法和评估的示例代码 - `cnnmar`：CNN-MAR 功能 - `data`：示例训练数据和金属工件数据 依赖项包括 MatConvNet 工具箱，以及 Practical-cnn-reg-2016a。
     
  • Polyquant CT 重建工具箱：支持多能定量 X 射线 CT 重建，附带演示——涵盖金属伪影...
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    PolyQuant CT是一款先进的X射线CT重建软件，具备卓越的多能量定量分析能力，并配备详尽的金属伪影校正功能与演示。 Polyquant CT 重建工具箱是一个用于从多能X射线计算机断层扫描（CT）测量数据直接进行定量重建的Matlab工具箱。我们希望您觉得它有用，并欢迎任何反馈或问题。 **特性：** - 允许将定量重建为电子密度、质量密度、质子阻止能力和准单能等。 - 在泊松噪声下的迭代统计重建能力。 - 金属伪影补偿和校正功能。 - 设计用于Michigan Image Reconstruction Toolbox的操作员，在运行之前确保工具箱在您的路径中（通过运行其“setup.m”）这些演示。 此外，该工具箱支持2D 和3D 中的非负总变异 (TV) 重整化，并且是基于UNLocBoX进行改编。
     
  • metalart.rar_金属伪影移除_meanshift分割_伪影_伪影插值_金属伪影
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    本资源提供了基于meanshift图像分割技术处理金属伪影的方法及伪影插值方案，旨在有效减少或消除医学影像中的金属伪影问题。 分割插值去除金属伪影的MATLAB程序可以采用meanshift分割结合样条插值的方法来实现。这种方法能够有效地处理图像中的金属伪影问题，提高图像的质量和可用性。
     
  • 关于CT金属伪影消除的论文研究-NL-PF与MIMS算法的应用.pdf
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    本文探讨了NL-PF和MIMS两种算法在减少CT扫描中由金属引起的图像伪影方面的应用效果，通过对比分析提供了优化CT影像质量的新思路。 我们开发了一种针对CT图像因金属伪影导致的质量下降的恢复算法。首先采用非局部前置滤波（Non-Local Pre-filter, NL-PF）对原始CT图像进行全局处理，有效去除噪声并平滑射线状金属伪影。随后结合最大互信息量分割方法（Mutual Information Maximized Segmentation, MIMS），将图像中的伪影成分分离出来，并通过周围非伪影区域的像素值来插补这些伪影类像素，生成所谓的“伪组织”图。最后一步是融合“伪组织”的sinogram和原始CT图像的sinogram以得到校正后的sinogram，并利用滤波反投影重建技术完成金属伪影修正。 实验结果显示该方法能够显著改善含有高密度物体引起的金属伪影问题，从而提升临床诊断与治疗效果。此外，这种方法还能清晰化器官轮廓，避免了因金属伪影造成的放射治疗效率降低的问题。
     
  • Matlab反投影代码-DNN_XRay：利用深度神经网络估算X射线CT的衰减系数
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    Matlab反投影代码-DNN_XRay项目运用深度神经网络技术，旨在优化和加速从X射线CT数据中估计物质衰减系数的过程。该方法结合了传统的反投影算法与现代机器学习模型的优势，以提高图像重建的速度和准确性。 该代码包是用于X射线CT的神经网络的一种新颖应用。在X射线CT中，目标是从传输数据中找到图像空间中的线性衰减系数。解决此问题的传统方法包括单发算法和迭代算法。 - 单发算法：考虑到源-探测器的几何结构是“定义明确”的，并且忽略了数据的随机性和噪声成分，我们可以通过诸如滤波反投影（FBP）之类的单发算法来找到图像中的线性衰减系数。 - 迭代算法：假设一个模型（如泊松或加权高斯模型），并迭代地解决问题。 在这两种方法中，系统矩阵H用于定义和使用数据空间与图像空间之间的连接，并且是已知的。然而，在我们的研究中，我们探讨了一个新的问题：对于给定固定几何体的情况下，如果有大量的图像数据对可用，是否可以学习到这种高度非线性的逆关系？如果我们能够做到这一点，那么在速度/图像质量方面能否超越现有的最先进方法？ 为了实现这一目标，我们首先使用MATLAB的radon变换生成了模拟数据，并假设控制比尔定律的真实像的前向投影估计遵循Poisson分布。随后，在没有提供任何有关系统信息的情况下训练神经网络，其中输入为数据（如X射线CT扫描的数据），输出则是图像空间中的衰减系数。 对于这种模拟情况，我们希望这种方法能够提高速度和图像质量，并且在实际应用中超越现有的技术方法。
     
  • 基于径向中值滤波的CT环形伪影去除算法
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    本研究提出了一种新的CT图像处理方法——径向中值滤波算法，专门用于有效消除CT扫描中的环形伪影，提升医学影像质量。 在医学成像领域内，计算机断层扫描（CT）技术被广泛使用以生成人体内部的三维图像。然而，由于硬件问题、数据采集不准确或重建算法缺陷的影响，CT图像中常常会出现环形伪影。这些伪影会降低图像质量，并可能干扰医生对疾病的诊断。 “CT_Ring_artifacts_removal”项目旨在解决这一挑战，它采用了一种带有径向中值滤波的算法来消除这些伪影。首先我们需要理解什么是环形伪影：在CT扫描过程中，当X射线探测器单元响应不均匀或数据采集出现偏差时，在图像上会出现环状亮度异常的现象。这种现象会降低图像清晰度，并可能使医生难以准确识别病灶。 接下来我们探讨径向中值滤波器的工作原理。该方法通过选取每个像素的邻域内沿径线方向的一系列像素值并求取这些值的中位数作为新的像素值，从而有效去除环形伪影等异常噪声，并保持图像边缘信息不受影响。在MATLAB环境中实现这一算法时，首先需要加载CT图像数据并进行预处理（如归一化和灰度调整）。然后应用径向中值滤波器，在定义好自适应的滤波核大小与步长后对每个像素执行操作，并通过循环结构完成整个图像的过滤过程。最后将经过处理后的图像显示出来，以便于比较原始图象并评估伪影去除效果。 项目可能涉及以下步骤： 1. 使用`imread`函数读取CT图像。 2. 进行必要的预处理（如归一化和灰度调整）。 3. 定义径向中值滤波器的自定义函数。 4. 通过循环结构将该算法应用于整个图像，并进行索引操作以完成每个像素的操作过程。 5. 使用`imshow`函数展示原始与过滤后的CT图像。 此外，可以对代码和参数进行多次调整优化，确保最佳伪影去除效果。同时结合其他去噪技术（如双边滤波或非局部均值滤波）进一步提升图像质量。“CT_Ring_artifacts_removal”项目提供了一种实用的MATLAB实现方案，利用径向中值滤波有效地清除CT图像中的环形伪影，从而提高了医学诊断的质量和准确性。通过灵活调整代码参数以适应不同设备与数据的特点，“CT_Ring_artifacts_removal”对医学成像领域内的研究具有重要参考价值。
     
  • X-CT投影的重建方法
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    本研究探讨了X-CT投影数据的高效准确重建技术，包括算法优化与图像质量提升策略，旨在推动医学影像分析和诊断领域的进步。 清华大学研究生医学成像系统课程的期末大作业。
     
  • CT值计算代码及MATLAB-X射线模拟器: 简易版
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    本项目提供了一套简易版的CT值计算代码与基于MATLAB的X射线成像模拟工具，适用于教学和初步研究。 CT值的计算代码使用MATLAB编写了一个简单的X射线模拟器来创建一个或多个由STL文件定义的对象的X射线图像。该模拟器通过利用来自点源的X射线以及矩形探测器生成结果，随后在3D图中可视化，并将产生的X光图像写入位图文件。 这个项目最初是为了工作申请的技术评估而编写，大约花费了一周时间完成。X射线衰减是根据比尔-兰伯特定律建模的，其中I0和I分别是初始和经过材料后的X射线强度，x表示穿过物质路径长度，A代表材料的吸收系数。 在最终生成的结果图像中，像素值对应于1-(I/I0)，其取值范围为0到1。项目开始时需克隆仓库，并将该仓库的根文件夹添加至MATLAB的工作目录中。所有必需的功能和库都已包含在内，在运行模拟器的过程中会自动加入路径。 基本使用方法如下： ``` image=xraySimulator(inputStlFilename.stl,attenuation,outputImageFilename.bmp); ``` 其中，衰减参数代表了X射线的吸收系数（单位：cm^-1）。可以调用getDefaultParameter来设置默认模拟器参数，包括对象到源的距离、物体与探测器之间的距离、探测器尺寸和分辨率等。