换一批多模型迭代重建算法对CT图像质量影响的模型研究
Effect of Adaptive Statistic Iterative Reconstruction Veo on CT Image Quality: Phantom Study
摘要目的 通过模型研究,客观评价多模型迭代重建算法(ASiR-V)对CT图像质量的影响.材料与方法 在不同条件下,分别扫描20cm水模型和QA模型.以不同迭代权重,对原始数据进行重建.迭代比例选择从ASiR-V 0％即滤波反投影(FBP)到ASiR-V 100％,间隔10％.比较不同迭代水平图像的噪声、密度分辨率及空间分辨率.结果 与FBP图像相比,随着ASiR-V比重增加,图像噪声水平明显下降,密度分辨率明显提高,而空间分辨率略有提高.在120 kV、200 mA扫描条件下,ASiR-V 50％、ASiR-V 100％较FBP分别降低标准差约32％、58％,提高低对比探测能力约12％、21％,提高调制传递函数50约2％、5％.结论 基于模型的ASiR-V不仅可以显著降低噪声、明显提高密度分辨率,而且略提高空间分辨率.随着迭代比例增加,改善效果增加.
更多相关知识
关键词
体层摄影术,X线计算机算法迭代重建图像处理,计算机辅助质量控制Tomography,X-ray computedIterative reconstructionAlgorithmsImage processing,computer-assistedQuality control
分类号
C32R445.3（诊断学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-5185.2016.07.021
发布时间
2016-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览196
- 被引28
- 下载304
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
