使用低秩矩阵分解的电影锥束CT重建：算法与原理验证研究
医学物理
2012-04-17 v1
摘要
呼吸相关CBCT，通常称为4DCBCT，提供呼吸相位分辨的CBCT图像。在许多临床应用中，更优选重建真正的4DCBCT，其中第四维是时间，即每个CBCT图像基于相应的瞬时投影重建。我们在本文中提出了一种新算法，用于重建这种真正的时间分辨CBCT，称为电影CBCT，通过有效利用这些电影CBCT图像中的潜在时间相干性，如周期性或重复性。假设矩阵U的每一列代表一个待重建的CBCT图像，总列数与投影数相同，我们算法的核心思想是U的秩远小于投影数，我们可以使用矩阵分解形式U=LR来表示U。矩阵L的列数约束了U的秩，从而隐式地对电影CBCT中所有图像施加时间相干性条件。L中的期望图像属性和呼吸模式的周期性分别通过惩罚L的紧小波框架变换的稀疏性和R的傅里叶变换的稀疏性来实现。使用分裂Bregman方法求解该问题。本文重点介绍这一新算法，并通过NCAT体模的仿真研究展示原理验证。
引用
@article{arxiv.1204.3595,
title = {Cine cone beam CT reconstruction using low-rank matrix factorization: algorithm and a proof-of-princple study},
author = {Jian-Feng Cai and Xun Jia and Hao Gao and Steve B. Jiang and Zuowei Shen and Hongkai Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.3595},
year = {2012}
}
备注
17 pages, 6 figures