对小动物的解剖结构、生理、病理、药理的研究,对人体科学、诊断、治疗及药学有极大价值。Micro-CT在小动物成像方面发挥着重大作用。现有的Micro-CT采用的是Feldekamp类算法,扫描轨迹为圆,是近似的重建算法,成像的空间分辨率还不是十分满意,而且扫描速度也不能满足对小动物心脏、血管的精确重建要求。本课题拟提出一种新的扫描结构和一种新的快速精确重建算法,研究多个X射线源结合多个基于最小窗结构的检测器构成的多源多螺旋锥形束Micro-CT的精确重建算法,研究高性能(快速、高分辨率)小动物CT成像的理论构架。追求的目标是:在不增加X射线的前提下,投影数据采集速度成倍提高;在静态成像时,重建算法是精确的,在动态成像时,重建结果比现有的精确或近似算法精度更高,且算法是高效的。本研究对小动物成像、动态成像、与小动物功能成像融合等方面,有重要价值.
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
针对弱边缘信息的左心室图像分割算法
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
信息熵-保真度联合度量函数的单幅图像去雾方法
扩散张量成像对多发性硬化脑深部灰质核团纵向定量研究
机电控制无级变速器执行机构动态响应特性仿真研究
基于马鞍线轨迹的多源锥形束心脏CT重建方法研究
三源锥束螺旋CT成像方法研究
基于多源信息融合的蔗田农药精确喷施研究
基于多源信息融合的ADCP流速全剖面精确重构