基于张量紧框架的高螺距与低采样四维螺旋CT迭代重建算法

摘要

目的:四维CT在针对胸腔和腹腔肿瘤的放射治疗中被广泛应用.相比电影模式(cine mode),螺旋模式(helical mode)具有更高的时间分辨率.然而,四维螺旋CT往往需要低螺距(～0.1),而不是常规成像中所使用的标准螺距(～1.0).这是由于基于解析算法的图像重建过程需要较小的螺距去满足重建每一个时间切片所要求的数据充分性条件.相比之下,迭代算法则更为灵活,可以同时重建所有的时间切片,这使得图像在时间上的连续性和相似性有可能被用来解决高螺距和低采样条件下的四维螺旋CT问题.本工作的研究目的是验证在低剂量条件下快速成像的可能性.rn 方法:解决高螺距和低采样条件下的四维CT重建成像的关键是如何利用时间切片在时间方向上的连续性先验进行所有时间切片的同时重建.我们的方法利用了在时空上具有稀疏性质的张量紧框架变换(Tensor Framelet),可被认为是总变差变换的多层次和高阶推广.此外,运用GPU可以将分裂Bregman迭代方法中的X射线投影及反投影过程进行快速并行计算,这可以使我们快速而有效地重建图像.rn 结果:通过对四维仿真数据的研究我们可以看出,针对多种不同大小的螺距(0,1,0,5和1.0)及低采样(每圈300个投影而不是一般情况下2 000个投影),运用结合三维(或四维)张量紧框架的三维(或四维)迭代重建算法,我们可以得到极为清晰的重建图像.rn 结论:本文提出的基于张量紧框架的迭代重建算法有助于快速低剂量的高螺距和低采样四维螺旋CT成像.