基于多融合块匹配去噪先验的稀疏测量医学CT重建
图像与视频处理
2025-02-05 v1 医学物理
摘要
医学X射线CT成像面临的一个主要挑战是减少X射线投影数量，以降低辐射剂量并缩短扫描时间，同时不损害图像质量。然而，这些欠定的逆成像问题依赖于表达性先验模型的构建，以约束解空间并保持计算上的可处理性。传统的解析重建方法，如滤波反投影（FBP），在稀疏测量下常常失效，因其依赖于香农-奈奎斯特采样定理而产生伪影。共识均衡是即插即用方法的一种推广，也是基于模型的迭代重建（MBIR）的最新进展，它促进了在无优化框架中使用多个去噪器作为先验模型，以捕获复杂的非线性先验信息。然而，在用于体积图像重建的即插即用方法中进行3D先验建模，由于计算需求高，需要较长的处理时间。本工作提出了一种BM3D多切片融合（BM3D-MSF）先验，它融合多个2D图像去噪器，在即插即用重建方法中充当一个全3D先验模型，而非直接使用3D先验。我们的方法无需训练，因此能够规避与患者训练数据相关的伦理问题，并可随时部署于不同的噪声和测量稀疏度水平。此外，使用BM3D-MSF先验的重建，其图像质量与全3D图像先验相当，但计算复杂度显著降低。我们在临床CT数据上测试了我们的方法，并证明该方法提高了重建图像质量。
引用
@article{arxiv.2502.01832,
title = {Sparse Measurement Medical CT Reconstruction using Multi-Fused Block Matching Denoising Priors},
author = {Maliha Hossain and Yuankai Huo and Xinqiang Yan and Xiao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.01832},
year = {2025}
}