改善低剂量CT三维重建图像质量算法研究

Diagnosis using 3D reconstructed images is an important method for reducing CT repeat examinations. In order to lower patient dose and improve clinical diagnostic accuracy, this project studies the algorithms for improving 3D reconstructed images of low-dose CT. The research scheme can be described as follows: At first , we design a two-dimensional fast shearlet transform algorithm suitable for separate X-ray quantum noise from high-frequency features; Second , the multiple low dose CT images are transformed synchronously into shearlet transform domain by using the algorithm designed; Third, a criterion will be setted up for distinguishing high-frequency diagnostic features and noise coefficients; Fourth, a noise estimation method and a threshold shrinkage function are designed; Fifth, we propose a appropriate denoising enhancement algorithm and interpolation algorithm based on adaptive processing to the transformed coefficients, and then solve the problems of the resolution down and X-ray quantum noise for low dose CT image sequence by effective integrating enhancement algorithm and interpolation algorithm; Finally, the research goal is achieved by improving the display quality of 3D reconstructed images. This project is not only expected provide a new image processing method for the clinical application of low dose CT technology, but also lay the necessary foundation for medical image processing based on the shearlet transform.

利用三维重建图像诊断是减少CT重复检查的重要手段。本项目针对近年CT检查所致公众剂量负担过高的现状，研究基于低剂量CT扫描数据的三维重建图像的质量改善算法，以期以最小的代价和剂量获得最佳的诊断效果。拟首先设计一种适合分离X线量子噪声和高频诊断特征的二维快速剪切波变换算法，进而应用该算法将多幅低剂量CT图像并行转化到剪切波变换域；其次建立区分表示高频诊断特征与噪声系数的判别准则、设计噪声估计方法和阈值处理方案，并基于对剪切波变换系数的自适应处理提出合适的滤波增强算法和层间插值算法，通过二者的有效结合解决因低剂量扫描导致的CT图像序列的分辨率下降和X-线量子噪声问题；最后通过改善三维重建图像的显示质量达成提高临床诊断精度的研究目标。本项目不仅有望为低剂量CT技术的临床应用提供新的图像后处理方法，而且可为基于剪切波变换的医学图像处理奠定必要的基础。

该项目针对近年CT检查所致公众剂量负担过高现状，研究基于低剂量CT扫描数据的三维重建图像的质量改善算法。已经利用多尺度分析理论，在充分比较小波变换和剪切波变换基础上，设计并实现了适合分离X线量子噪声和高频诊断特征的二维快速剪切波变换算法，并应用于图像去噪、图像增强、图像压缩等各个方面，相比以前已有的方法取得了更好的结果。该项目已经提出了层间匹配插值算法，提出了基于自适应噪声方差估计的去除泊松噪声算法，提出了改善低剂量CT三维重建图像显示质量的算法，提出了基于GPU的改进光线投射算法，并将这些方法综合应用于改善低剂量CT图像和低剂量钼靶图像的质量，取得了较好的质量改善效果，达成了预期研究目标。同时，该项目也提出了一系列图像中的高速目标检测算法，提出了基于低剂量CT图像的肺结节分割方法，提出了一种基于低剂量CT图像序列的三维肺实质分割方法，为低剂量CT图像的临床应用奠定了良好基础。本项目研究成果理论上丰富了剪切波变换算法及应用领域，临床应用上可望为安全影像诊断提供图像后处理新方法。