三维光声断层成像中迭代图像重建的研究
偏微分方程分析
2015-06-05 v3 医学物理
摘要
光声断层成像（OAT，亦称 photoacoustic tomography）的迭代图像重建算法，由于能够纳入成像物理、仪器响应和测量噪声的精确模型，相比解析算法具有提升图像质量的能力。然而，迄今为止，关于采用高级迭代图像重建算法来提升三维（3D）OAT 图像质量的尝试鲜有报道。在本工作中，我们实现并研究了两种用于 3D OAT 小动物成像仪的迭代图像重建方法：即采用二次平滑惩罚的惩罚最小二乘（PLS）方法和采用全变差范数惩罚的 PLS 方法。这些重建算法采用了超声换能器脉冲响应的精确模型。我们利用实验数据集将迭代重建算法的性能与 3D 滤波反投影（FBP）算法进行了比较。通过使用图像质量的定量测度，我们证明迭代重建算法能够比 FBP 算法更有效地减轻图像伪影并保持空间分辨率。这些特征表明，使用高级图像重建算法能够提升 3D OAT 的有效性，同时减少生物医学应用所需的数据量。
引用
@article{arxiv.1207.1028,
title = {Investigation of iterative image reconstruction in three-dimensional optoacoustic tomography},
author = {Kun wang and Richard Su and Alexander A. Oraevsky and Mark A. Anastasio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.1028},
year = {2015}
}