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ct迭代重建算法的加速方法的研究
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CT技师上岗证考试套真题套复习题及答案.doc 69页
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2005年CT技师上岗证考试试题及答案
1、哪项X线检查能满足①可变动患者的体位，采取不同方向观察；②可了解器官的动态变化；③能即可作出初步结论
A.透视 B.摄影 C.造影 D.CT E.MRI
2、不包括在X线检查项目内的是
A.X线透视 B.X线摄影 C.X线造影检查 D.X线特殊造影检查 E.MRI扫描
3、腹部X线摄影能够显示肾轮廓的原因，是与___有关
A.尿 B.空气 C.血液 D.肌肉 E.脂肪
4、直接吸收散射线的设备是
A.铅板 B.滤过板 C.增感屏 D.滤线器 E.滤线栅
5、关于滤线栅栅比的叙述，错误的是
A.是栅条高度与栅条间隔之比 B.是滤线栅的几何特性之一 C.栅比越大消除散射线的作用越好 D.栅比也称曝光倍数 E.高电压摄影应使用大栅比滤线栅
6、滤线栅的栅焦距是
A.间隔物质的顷斜度数 B.从栅面到铅条顷斜会聚点的距离 C.每厘米长度内所含铅条数 D.X线管到栅面选择的距离 E.用线/厘米表示
7、有关滤线栅使用的叙述，错误的是
A.用高栅比栅，患者接受的辐射线大 B.管电压较低的情况下，不宜选用高栅比栅 C.TUBE SIDE—朝向X线管 D.聚焦栅不能反置 E.使用交叉栅时，可顷斜X线球管摄影
8、适用于软X线摄影的部位是
A.胸部 B.鼻窦 C.乳腺 D.腹部 E.髂骨
9、摄影体位的命名原则不包括
A.根据中心线与被照体入射关系命名 B.根据中心线与病灶的入射关系命名 C.根据被照体与胶片的位置关系命名 D.根据被照体与摄影床的位置关系命名 E.根据发明人名字命名
10、身体与摄影床间的位置关系，正确的应称为
A.摄影方向 B.摄影体位 C.摄影位置 D.摄影方位 E.摄影姿势
11、成年男性甲状软骨后方正对
A.第2颈椎 B.第3颈椎 C.第4颈椎 D.第5颈椎 E.第6颈椎
12、膈上肋骨正位摄影，呼吸方式为
A.平静呼吸 B.深呼气后屏气 C.深吸气后屏气 D.平静呼吸下屏气 E.深吸气后深呼气屏气
13、常用于跟骨刺检查的位置是
A.一侧足侧位 B.双侧跟骨侧位 C.足正位 D.足内斜位 E.足外斜位
14、胆系造影的禁忌症不包括
A.肝炎及肝硬化 B.急性胆系感染 C.胆系肿瘤及囊肿 D.严重肝肾功能衰竭 E.严重的甲状腺机能亢进
15、对比剂碘番酸适用于
A.双重造影 B.逆行肾盂造影 C.静脉肾盂造影D.口服胆囊造影 E.静脉胆囊造影
16、口服胆系造影碘番酸的常规剂量应是
A.3g B.4g C.5g D.6g E.7g
17、关于静脉胆系造影摄影体位的叙述，错误的是
A.患者仰卧于摄影台上 B.左侧腹抬高 C.人体冠状面与台面约呈20。 D.右侧腹抬高 E.中心线通过胆囊三角区垂直入射
18、静脉胆系摄影第二、三张照片是在对比剂注射后的
A.5分、10分 B.10分、15分 C.15分、20分 D.20分、40分 E.30分、60分
19、大计量静脉肾盂造影的禁忌症不包括
A.严重的心血管疾患 B.甲状腺机能亢进者 C.腹部有巨大肿块者 D.骨髓瘤合并肾衰竭 E.碘过敏试验阳性者
20、有关静脉肾盂造影的叙述，错误的是
A.腹部不能压迫者可取头低足高位 B.过于肥胖者对比剂要加倍 C.肾下垂患者应加摄立位片 D.造影照片要显示出肾上腺 E.疑异位肾者应使用大规格胶片
21、静脉肾盂造影时疑有肾下垂时应加摄
A.腹部仰卧前后位片 B.腹部仰卧斜位片 C.腹部侧卧侧位片 D.腹部站立前后位片 E.腹部仰卧后前位片
22、一般乳腺矢状面解剖上端、下端分别在
A.上端在第一肋，下端在第七肋水平 B.上端在第二肋，下端在第六肋水平 C.上端在第三肋，下端在第六肋水平 D.上端在第三肋，下端在第五肋水平 E.上端在第四肋，下端在第六肋水平
23、左乳腺时钟7点的位置，相当于哪一象限
A.上外象限 B.上内象限 C.下内象限 D.下外象限 E.内外象限
24、乳腺摄影，“CC”英文缩写代表的体位是
A.侧位 B.夸大位 C.轴位 D.放大位 E.内外侧斜位
25、与体层面厚度无关的因素是
A.照射角 B.层间距 C.管电压 D.球管焦点面积 E.被照体组织密度
26、体层摄影中选择层间距大小的依据是
A.被照体厚度 B.被照体密度 C.被检病灶大小 D.照射角大小 E.体层面深度
27、外伤行脑CT检查时不能发现
A.颅内血肿 B.皮下血肿 C.颅底骨折 D.下颌骨骨折 E.脑挫裂伤
28、亚急性脑外伤行CT增强扫描是为了发现
A.皮下血肿 B.颅底血肿 C.等密度血肿 D.脑出血 E.脑挫裂伤
29、婴幼儿行C
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文档介绍：
e theprojection datathenget reconstruction)is one algorithm oftheextending FDK algorithms.To satisfy the voxel of themifical division and due totheralafion between thedefinedvoxd inrealobjects andothers close toit.Sowe give allimproved technique for P-FDK algorithm,which is a3D_6neighborhood P-FDK algorithm. We collectthedatathrough experiment to validatealgorithm,the result shows that theimproved algorithm isbetter thantraditionalalgorithms inimage quality. Reconstruction filter is allimportant part ofback-projection filtering algorithm.This paperbased on theR-L and S·Lmixed filter,find a new typeofmixed filters.It isformedby the R-L filterand anew filter, the new filterisfound from the definition andproperty oftheideal filter.Simulationverification,the new mixed filterway can improve thequalityofimage reconstruction. This article alsobriefly introduce the standard FDK algorithm andproperties, andmethods ofintroduction puterimplementationprocess,the finaldata collectedthrough theexperiment thenreconstruct that,we have been got more ideal image reconstruction. Keywords:interpolation,filter,pixel,voxel,data collection 原刨性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:一塑擎. 日期: 关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括: ①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名: 塾虽: 日期: 导师签名: 日期: 沁7.乡. 中北大学学位论文 1.1课题研究背景第一章引言本课题来源于国家自然科学基金项目‘‘X射线三维CT成像理论及应用基础研究”。 Computerized Tomography简称为CT,即计算机层析成像技术,是由对物体进行不同角度的扫描投影重建而获得物体截面信息的成像技术。其理论基础源于Radon在1917年发表的《论如何根据函数在流形上的积分来确定函数》一文。在该文中,Radon系统地论证了由线积分值确定被积函数的整套理论方法,为CT技术的形成和发展提供了可靠的理论依据。美国物理学家Cormack在Radon理论基础上做了进一步的研究工作,于 1963年发表文章《用线积分表示一函数的方法及其在放射医学上的应用》,并且完成了仿真与实验研究,这标志着由X射线投影重建图像的解析数学方法的确立。1969年, Hounsfield研制出的第一台CT扫描装置在英国一家医院成功安装。至此,CT技术在医学上的成功应用轰动了全球,其在成像方面无可争辩的优越性引起了世人的瞩目。 CT的独特之处在于:它不需要对物体做实质性的破坏,只需收集物体“侧面”各个方向的***沉光强度(这一过程称之为投影),进而计算出物体的横截面图像,即断层切片图像。当X射线穿过任何物质时,它会与物质的原子相互作用而引起能量衰减。也就是说,物质不同的组成成分对X射线具有不同的吸收系数;反之,通过测量物质对X射线的吸收系数可以判定物质的组成成分。当一束X射线穿过物体时,它所经路径中所有物质对X射线吸收系数的总和都将反映在最后对X射线强度的测量结果中。 CT的成像原理正是建立在这个基础上,通过对穿过物体截面的X射线进行测量和运算, 获取与物体断层空间位置一一对应的吸收系数,从而恢复物体截面的结构信息。 CT成像的核心原理是由投影来重建图像的理论。自从1917年J.Radon提出著名的Radon变换,该理论就成为CT重建技术的重要基础。目前,重建图像的主要方法分为两类:解析法和迭代法。解析法中有两类典型的重建方法:基于反投影的滤波(或卷积)方法和不含反投影步骤的傅立叶(Fourier)重建方法。解析法的优点是计算量小, 重建速度快,对完全投影数据能获得很好的重建质量,因此目前实用的CT系统中广泛中北大学学位论文采用解析法。迭代法是将图像重建问题转化为求解重建图像各像素的值和投影之间关系的代数方程组,其最大的缺点是重建速度很慢。迭代法能和特定的成像设备及数据采集物理过程的特性相结合,并能利用某些先验知识,尤其适合于不能获得完全投影数据场合的图像重建。反投影的滤波方法是本论文研究的重点内容。通常射线束的几何结构可以是平行束(二维)、扇形束(--维)和锥形束(三维)。平行束采集投影数据,由于工程实现起来有一定困难,目前常采用扇束和锥束扫描。相对于其他几何结构,锥束扫描拥有以下优点,一次扫描就能对物体进行三维重建而且可以保证在各个方向获得同样的分辨率, 数据采集时间短,射线利用效率高等。因此,它必将成为下一代CT的主流,尽管它还有些不足,比如锥束算法在数学推导上比较复杂,而且需要更多的时间处理;工程实现上也有困难(目前缺乏廉价的大尺寸平板探测器)等等。但是这些问题随着近年来计算机硬件技术和现代电子技术的飞速发展,已经逐步得到了解决【l】在反投影滤波重建图像方法中,插值函数和滤波函数的选择是两个重点,他们的好坏,直接影响着重建图像的质量和速度。因此,本篇论文对这两点进行了一定的探讨和研究,提出了一
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迭代法求ct成像的旋转中心是什么
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1. 一般来说，迭代法的收敛结果与初值有一定关系，但这里因为函数 x=a^（1/2） 是单调的，所以这里迭代法的收敛性与初值无关。2. 这里的初值决定了迭代次数，即初值与求值的速度有关。3. lz感兴趣的话，可以看一些“数值分析”“计算方法”有关的书籍。
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定步长压缩感知锥束CT重建算法
　　摘 要： 中国论文网 /8/view-4880929.htm　　针对锥束CT成像系统中投影数据不完全的图像重建问题，提出了一种定步长压缩感知锥束CT重建算法。首先将锥束CT重建问题归结为投影数据均方误差作为数据保真项、全变分作为正则项的无约束优化问题，分析目标函数的Lipschitz连续性；然后近似计算Lipschitz常数，求出梯度下降步长，利用梯度下降法进行重建；最后对CT投影数据采用联合代数重建算法更新重建图像。在每次迭代过程中调整梯度下降步长，提高重建算法的收敛速度。Shepp-Logan模型的无噪声实验结果表明，该算法的重建图像信噪比分别比联合代数重建算法、自适应最速下降-凸集投影算法、BB梯度投影算法的重建图像信噪比高出13.7728dB、12.8205dB、7.3580dB。仿真试验表明该重建算法提高了收敛速度，同时减少了重建图像的相对误差，极大提高了用少量投影数据重建的图像质量。 　　关键词：压缩感知；定步长；锥束CT；图像重建 　　中图分类号： TP301.6 　　文献标志码：A 　　Compressing-sensing cone-beam CT reconstruction algorithm of fixed step-size 　　Abstract： 　　To solve the problem of image reconstruction of incomplete projection data from cone-beam CT， a fast cone-beam CT reconstruction algorithm was proposed. In this work， the cone-beam CT reconstruction problem was reduced to an unconstrained optimization problem of minimizing an objective function which included a squared error term combined with a sparseness-inducing regularization term. The Lipschitz continuity of the objective function was analyzed and the Lipschitz constant was estimated based on its definition. The gradient descent step-size was calculated by the Lipschitz constant and the reconstructed image was updated by gradient method. Finally simultaneous algebraic reconstruction technique was used to reconstruct image from limited-angle projections and to meet the constraint of the projection data. An adaptive step-size technique was accommodated as so to accelerate the convergence of proposed algorithm. Simulation with noiseless Shepp-Logan shows： In comparison with simultaneous algebraic reconstruction technique， adaptive steepest descent-projection onto convex sets algorithm and gradient-projection Barzilari-Borwein algorithm， the proposed algorithm has higher SNR （Signal-to-Noise Ratio） by 13.7728dB， 12.8205dB， and 7.3580dB respectively. The algorithm has better performance in convergence speed and reconstruction accuracy， and can greatly improve the quality of images reconstructed from few projection data. 　　Key words： 　　compressed sensing； fixed stepsize； cone-beam CT； image reconstruction 　　0 引言 　　计算机断层成像（Computed Tomography， CT）是通过无损方式获取物体内部结构信息的一种医学影像技术。在数据采集的速度、重建图像分辨率以及剂量利用率等方面，锥束CT优于二维平行束和扇束CT，是CT成像领域内一个活跃的研究方向。传统的滤波反投影算法，如FDK（Feldkamp-Davis-Kress）类算法[1]，会产生严重的锥束伪影。目前锥束CT重建问题的具体重建算法主要是基于级数展开的迭代法。其中联合代数重建算法（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique， SART）[2]将图像重建问题转化为线性方程组的求解问题， 当投影数据不完全时， 把丢失的数据看作缺少若干方程，在某种程度上忽略了投影数据不全的问题， 适合于锥束CT重建问题。
　　近年来，Donoho、Candes及Tao等[3-4]提出了一种新的信息获取指导理论——压缩感知（Compressed Sensing， CS）理论。该理论指出，信号在某个变换域是稀疏的，仅需对信号少量采样，并通过求解优化问题精确恢复原信号。CS理论在信息论[5]、图像处理[6]、光学成像[7]、雷达成像[8]等领域受到高度关注。针对锥束CT重建问题，很多学者提出了各种压缩感知算法，其中梯度投影类算法[9-11]利用全变分最小化的先验知识进行精确重建，取得了良好的效果。 　　梯度投影类算法以负梯度方向为下降方向，不同算法的步长选择策略不同。自适应最速下降-凸集投影算法（Adaptive Steepest Descent-Projection Onto Convex Sets， ASD-POCS）[9]交替使用最速下降法和凸集投影法进行迭代计算，迭代步长与重建图像凸集投影的变化量成正比。然而最速下降法往往随着问题条件数的增大而变得非常缓慢，搜索方向沿着“之”字形曲折地逼近极值点，效率低下；BB梯度投影算法 （Gradient-Projection Barzilari-Borwein， GPBB）[10]利用前两次计算结果来计算迭代步长，计算复杂度低，收敛速度较快，但非单调收敛，需要非单调线性搜索过程保证算法全局收敛。 　　本文针对梯度投影类算法收敛速度较慢的问题，提出一种快速压缩感知锥束CT重建算法。该算法将锥束CT重建问题归结为投影数据均方误差作为数据保真项、全变分作为正则项的无约束优化问题，基于凸函数的连续性求出迭代步长，加快算法的收敛速度。采用Shepp-Logan无噪声投影数据、有噪声投影数据对新算法进行实验，并将其与SART算法、ASD-POCS算法和GPBB算法进行比较。实验结果验证了本文算法的重建效果和收敛速度明显优于上述三种算法。 　　1 锥束CT成像系统 　　锥束CT成像系统模型可以近似表示为如下的离散线性系统： 　　通过上式看出，可以通过设置一个较小的δ保证全局收敛性。但是，过小的δ导致步长αk很小，收敛缓慢。另一方面，过大的δ可能无法保证全局收敛。因此在每次迭代中对δ进行合理的估计。 　　从式（3）可以看出，δ的取值范围为（0，2），当δ=1时取得最大值。然而，在实际处理中，δ∈（1，2）往往会取得较好的效果。 　　本文将δ0=1.5作为初值，在迭代过程中自适应调整。 　　其中γ为调节因子，一般取为γ=0.95。前若干次迭代使用较小δ，保证全局收敛性；随着Lk趋于稳定，使用较大的δ，提高收敛速度。 　　2.3 FS-POCS算法流程 　　综上所述，FS-POCS算法流程如下所示： 　　1） 初始化： 　　3 实验与结果 　　本文锥束CT重建算法基于CPU+GPU异构平台进行计算。所采用的平台：Tesla C块核心频率，1.15GHz的CUDA核心，3GB内存。CPU是时钟频率为1.14GHz的Intel双核，40GB内存，64位Windows操作系统。开发环境为：Visual Studio 2008， CUDA 4.0 runtime API。 　　3.1 无噪声投影重建 　　实验选择Shepp-Logan模型模拟生成圆形扫描轨迹的扇形束投影数据。其中，X射线源与重建中心、探测器中心的距离分别为400mm和600mm，探测器数为512，单元尺寸为0.78mm，重建图像大小为256×256，单元尺寸为0.78mm×0.78mm。扫描间隔为12°，共30个采样点。分别使用SART算法、ASD-POCS算法、GPBB算法和FS-POCS算法进行锥束CT短扫描图像重建。图1给出了分别使用四种算法的重建结果，窗口显示范围为[0， 0.5]。 　　图2和图3分别给出了四种算法在无噪声情况下重建结果的相对误差曲线和信噪比曲线。结果表明，FS-POCS算法的相对误差小于SART算法、ASD-POCS算法、GPBB算法的相对误差；重建结果信噪比分别比SART算法、ASD-POCS算法、GPBB算法重建结果的信噪比高出18.2243dB、16.9361dB、5.3944dB。说明FS-POCS算法能够更精确地重建原始图像。 　　无噪声情况下SART算法、ASD-POCS算法、GPBB算法和FS-POCS算法运行200次迭代的时间如表1所示。 　　从表1中可以看出，ASD-POCS算法运行时间最长，GPBB算法其次，SART算法运行时间最短。在迭代重建过程中，投影和反投影过程占用全部重建时间的98%以上。GPBB算法非单调收敛，需要非单调线性搜索过程，而这往往需要很多次凸集投影计算；ASD-POCS算法在逐步逼近负梯度方向最优值过程中进行多次投影和反投影计算。与SART算法相比，FS-POCS算法在每次迭代过程中只增加一次目标函数求导过程，时间没有明显增加。 　　3.2 有噪声投影重建 　　为了检测该算法的抗噪能力，在投影数据中加入0.1%的高斯随机噪声。图4是加入噪声后，分别使用四种算法的重建结果。仿真参数同无噪声投影情况下相同，切片图像窗口显示范围为[ 　　4 结语 　　本文将定步长计算与凸集投影相结合，提出了一种定步长压缩感知锥束CT图像重建算法，结论如下： 　　1） 提出了基于凸函数连续性的锥束CT图像重建算法。 　　2） FS-POCS算法有效提高图像重建质量。在无噪声试验结果表明，在30个采样角度下，文中算法重建图像的信噪比值比SART算法、ASD-POCS算法、GPBB算法重建结果分别高出18.2243dB、16.9361dB、5.3944dB；在加入0.1%的高斯随机噪声实验结果表明，本文提出的PCBB算法的重建结果信噪比分别比SART算法、ASD-POCS算法、GPBB算法重建结果的信噪比高出13.7728dB、12.8205dB、7.3580dB。
　　3） FS-POCS算法能减少图像重建时间，提高计算效率。算法在每步计算中估计Lipschtiz常数，无需额外的复杂计算过程，每次迭代过程中FS-POCS算法只涉及到单次投影和反投影计算，从而大大减少了图像重建时间。 　　参考文献： 　　[1] LI L， XING Y， CHEN Z， et al. A Curve-filtered FDK （C-FDK） reconstruction algorithm for circular cone-beam CT[J]. Journal of X-Ray Science and Technology， 2011， 19（3）： 355-371. 　　[2] SONG B， PARK J， SONG W. A novel， fast， variable step size gradient method for solving Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique （SART） type reconstructions： an example application to CBCT[J]. Medical Physics， 2011， 38（6）： 3444. 　　[3] DONOHO D L. Compressed sensing[J]. IEEE Transactions on Information Theory， 2006， 52（4）： . 　　[4] CANDES E J， ROMBERG J K， TAO T. Stable signal recovery from incomplete and inaccurate measurements[J]. Communications on Pure and Applied Mathematics， 2006， 59（8）： . 　　[5] LAUZIER P T， TANG J， CHEN G-H. Prior image constrained compressed sensing： Implementation and performance evaluation[J]. Medical Physics， 2012， 39（1）： 66. 　　[6] HAGER W W， PHAN D T， ZHANG H. Gradient-based methods for sparse recovery[J]. SIAM Journal on Imaging Sciences， 2011， 4（1）： 146-165. 　　[7] CHEN T， LI Z， WANG J， et al. Imaging system of single pixel camera based on compressed sensing[J]. Optics and Precision Engineering， 2012， 20（11）： .（陈涛，李正炜，王建立，等. 应用压缩传感理论的单像素相机成像系统[J]. 光学精密工程， 2012， 20（11）： .） 　　[8] VOLZ R， CLOSE S. Inverse filtering of radar signals using compressed sensing with application to meteors[J]. Radio Science， 2012， 47（6）： RS0N05. 　　[9] SIDKY E Y， PAN X. Image reconstruction in circular cone-beam computed tomography by constrained， total-variation minimization[J]. Physics in Medicine and Biology， 2008， 53（17）： 4777. 　　[10] PARK J C， SONG B， KIM J S， et al. Fast compressed sensing-based CBCT reconstruction using Barzilai-Borwein formulation for application to on-line IGRT[J]. Medical Physics， 2012， 39（3）： 1207. 　　[11] ZHANG Y， WANG Y， LI W， et al. Reconstruction of photoacoustic image based on total varition[J]. Optics and Precision Engineering， 2012， 20（1）： 204-212.（张砚， 汪源源， 李伟，等. 基于全变分法重建光声图像[J]. 光学精密工程， 2012， 20（1）： 204-212.） 　　[12] JENSEN T L， JORGENSEN J H， HANSEN P C， et al. Implementation of an optimal first-order method for strongly convex total variation regularization[J]. BIT Numerical Mathematics， 2012， 52（2）： 329-356. 　　[13] SHI Z-J，SHEN J. Step-size estimation for unconstrained optimization methods[J]. Computational & Applied Mathematics， 2005， 24（3）： 399-416. 　　[14] DAHL J， HANSEN P C， JENSEN S H， et al. Algorithms and software for total variation image reconstruction via first-order methods[J]. Numerical Algorithms， 2010， 53（1）： 67-92.
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