AIR：用于计算机断层扫描的融合分析与迭代重建方法
医学物理
2013-10-08 v1
摘要
目的：CT 图像重建技术主要有两大类：分析重建 (AR) 方法和迭代重建 (IR) 方法。AR 通过解析公式重建图像，例如 2D 中的滤波反投影 (FBP) 和 3D 中的 Feldkamp-Davis-Kress (FDK) 方法，这些方法在数学上可以是精确的或近似的。另一方面，IR 通常基于 X 射线变换的离散前向模型，并公式化为带有适当图像正则化方法的最小化问题，使得重建图像对应于优化问题的最小化解。本研究旨在探讨融合分析与迭代重建 (AIR) 方法。方法：基于具有 L1 型图像正则化的 IR，AIR 在数据保真项中 formulated 了一个特定于 AR 的预条件子，这导致求解算法的最小改动，即用滤波 X 射线变换替换伴随 X 射线变换。作为 AIR 的概念验证 2D 示例，我们将 FBP 纳入基于张量框架 (TF) 正则化的 IR 中，随后通过分裂 Bregman 方法求解所构建的 AIR 最小化问题，并利用 GPU 加速的 X 射线变换和滤波伴随 X 射线变换。结论：提出了融合分析与迭代重建方法 AIR，并通过概念验证的 2D 示例协同了 FBP 与 TF 正则化 IR，提高了实验数据的图像分辨率和对比度。AIR 的潜在影响在于，当单独的 AR 或 IR 都不足以胜任时，它提供了一个开发各种 AR 增强型 IR 方法的通用框架。
引用
@article{arxiv.1310.1434,
title = {AIR: fused Analytical and Iterative Reconstruction method for computed tomography},
author = {Liu Yang and Yu Gao and Sharon X. Qi and Hao Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.1434},
year = {2013}
}