基于PCJO的低剂量CT图像质量评价

摘要

现如今，计算机断层成像(Computed Tomography,CT)普遍用于医学诊断当中。然而，CT扫描随之带来的因为辐射而容易使病人遭受患癌风险的问题也愈加凸显，因此低剂量CT(Low-Dose CT，LDCT)应运而生。LDCT通过降低管电流或管电压的方式来降低辐射剂量，从而显著减少辐射致病风险，但同时也会使得重建图像中出现更多的噪声和伪影，降低重建图像的质量。为此，必须要有良好的LDCT重建算法以及相关处理算法来保证重建图像质量，同时更需要有合理准确的质量评价准则来比较与评估相关重建方法的性能。
　　主观评价方法的结果具有准确可靠的优点，然而其本身也存在诸多问题，比如工作时间较长、人力成本较高、实时性不佳和易受外界环境影响等，因此需要有良好的客观评价方法来进行辅助评价，一定程度上可以减少医生负担，降低人力成本。现今主流的客观图像质量评价通常分为两大类，即关于人类视觉系统(Human Visual System，HVS)的评价和关于模型观测器(Model Observer，MO)的评价。这两种客观图像质量评价方法经常和基于任务(Task-based)的评价方式结合在一起，应用于医学领域。
　　为了验证PCJO(Perceptual relevant Channelized Joint Observer)在LDCT领域的适用性，以及探讨其对于医生主观评价辅助评价的效果，提出了基于PCJO的LDCT医学图像质量评价方法。这一评价方法由两大模块构成，即训练模块和测试模块。训练模块主要使用了联合检测和估计理论以及基于HVS多通道分解特性的通道化方法;测试模块引入视觉差异检测(Visual Difference Predictor VDP)模型来得到测试图像块并进行对病灶的检测和定位，具体实验分别基于FBP(Filtered Back Projection)、TV(Total-Variation)和FCR（Feature Constrained Reconstruction）重建算法实验图像集进行，同时将PCJO的客观评价结果和医生的主观评价结果进行比较，从而得出相关结论，即PCJO作为一种拟人化模型观测器，在对于基于LDCT图像集和多病灶检测定位的目标任务的医学图像质量评价中能够有较好的表现，当选择恰当的VDP阈值和通道组合时，PCJO能够达到和主观评价相类似的评价表现。
　　随后改进所使用的FOM，由原先使用的JAFROC1改变为赋予各图像病灶权值的wJAFROC1，用于探索wJAFROC1在基于病灶检测和定位的目标任务的任务表现。使用wJAFROC1对以上三组实验图像集进行质量评价，实验结果表明可以得到和用JAFROC1一致的结果。同时对于使用以上两组不同FOM进行评价的结果中的FOM以及VDP阈值的分析，可以对这三组LDCT重建算法的优劣性进行侧面验证，实验结果显示FCR具有最优的重建质量，TV次之，最后是FBP。

目录

声明

摘要

缩略词中英文对照表

第一章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 课题研究现状

1．2．1 全参考客观评价方法分类

1．2．2 基于任务的评价方法

1．3 论文研究内容和组织架构

第二章 CT重建算法

2．1 解析重建算法

2．1．2 FDK算法

2．2 迭代重建算法

2．2．1 代数迭代重建算法

2．2．3 基于稀疏表示的迭代重建算法

2．3 小结

第三章 基于任务的MO质量评价方法

3．1 目标任务

3．2 基于任务的图像系统模型

3．2．1 信号检测模型

3．3．1 霍特林观测器(Hoteling Observer，HO)

3．3．3 拟人化模型观测器(anthropomorphic MO)

3．4 HVS

3．4．1 HVS的特性

3．4．2 视觉差异模型

3．5 品质因数

3．5．1 传统的FOM

3．5．2 改进的FOM

3．6 小结

第四章 基于PCJO的低剂量CT图像质量评价

4．1．1 训练模块

4．1．2 测试模块

4．2 具体实验内容

4．2．1 实验图像

4．2．2 医生主观实验

4．2．3 PCJO客观实验

4．2．4 实验结论

4．3 小结

第五章 改进FOM的低剂量CT图像质量评价

5．2．1 基于FBP重建图像的评价数据分析

5．2．2 基于TV重建图像的评价数据分析

5．2．3 基于FCR重建图像的评价数据分析

5．2．4 实验结论

5．3 小结

第六章 总结和展望

6．1 主要工作成果

6．2 不足与改进

6．3 工作展望

致谢

参考文献

作者简介