的设计与仿真研究CNT-Based源体积CT系统动态对象

文摘

本文的目的是设计和模拟一个新的计算机断层扫描(CT)系统具有高时间分辨率动态对象。我们提出一个源体积CT与x光管和探测器(MCCT)系统安装在一个立方体。碳纳米管(CNT) x射线聚焦斑点分布基于12个立方体的边。x射线聚焦斑点的分布和探测器完全避免了机械运动扫描对象被检查。碳纳米管优良的电子场发射,因为使用“冷”阴极可以制造一个与多个电子发射阴极点,和CNT-based x射线聚焦斑点具有响应时间和可编程的排放。提出无旋转MCCT系统可以获得高扫描速度当使用高帧率探测器。三维(3 d)重建算法与张量framelet-based L0-norm (TF-L0)最小化开发MCCT的仿真研究。仿真实验结果表明MCCT系统的可行性。

1。介绍

计算机断层扫描(CT)是一种重要的无损检测手段已广泛应用于医学、工业、生物学等等(1- - - - - -5]。在医学和生物学领域、动态对象(如小动物和人类的心是受试者最常见的调查。众所周知,心血管疾病是一种严重威胁人类健康。在这个帐户,小动物成像中扮演一个重要的角色在提供一个基本的了解疾病的机制,药物发现,临床评估,等等1]。然而,一只老鼠等小动物的生理运动比人类更快和motion-induced构件不可避免地降低了CT图像(6]。CT和其他成像技术革新了临床诊断。然而,动态CT几乎是困难的,因为要求的高空间分辨率和时间分辨率。扫描动态对象的挑战是缺乏实时检测技术监测的快速变化和缓解motion-induced工件。

减弱motion-induced工件,一个自然的想法是加快扫描过程。因为介绍了CT临床医学,一些研究人员专注于提高时间分辨率使用传统CT系统。先前的研究表明,时间分辨率不应超过50微秒心脏CT (7]。对于单一CT系统,源和探测器安装在龙门同时旋转被检查对象获取完整的预测。旋转速度的限制很难进一步提高时间分辨率,尽管滑环式的技术大大减少了由内扫描延迟扫描时间(8]。

源CT可以用于提高时间分辨率。1979年,第一多个源CT系统动态对象是梅奥诊所的设计(9),包括大量的x射线源和荧光屏幕。这个想法对CT有深远的影响。刘等人。10)提出了3个源和五个源ct机系统和应用half-scan Feldkamp-type重建,可提供2.33和3.18加速因子,分别。Kachelrießet al。11)提出了一个螺旋CT心脏成像x射线源和探测器。一个近似cone-beam算法用于CT重建。时间分辨率是大概的一个因素比这更好,建立单一CT扫描仪。2005年,西门子双源CT系统设计生产高时间分辨率的图像空间分辨率的损失和部分扫描时间12,13]。刘等人。14)提出了一种多源x射线成像系统内部实现一个小动物成像的超快扫描。这个系统显示50毫秒的扫描速度是不可能控制在低剂量。吴et al。15)提出了一种非周期摆动源CT系统动态成像技术在工业应用中。

上面所提到的所有源CT系统采用传统的热阴极x光管时发出电子灯丝被加热到1000摄氏度。有一些限制“热”的传统x光管灯丝。首先,高工作温度和功耗导致传统的x射线源只包含一个热阴极。这种设计使投影数据收购的旋转x射线管/检测器对或标本被检查。第二,热电子发射有一个时间延迟,不利于提高时间分辨率。这些特性使得很难获得高时间分辨率使用传统的x射线源。热阴极x光管相比,基于碳纳米管——(问)x射线管有一些优点,比如结构紧凑、高时间分辨率和可编程的排放。近年来,CNT-based x射线源大大开发(16- - - - - -18]。电阻加热的电压而不是用来控制管电流(18]。由于低功耗和低工作温度的碳纳米管场发射阴极17),多个电子发射点可以集成到一个阴极,从而导致多个x射线聚焦斑点。然后,微型x射线源成为可能(18,19]。提出了一些CT系统调查CNT-based x射线源的可能应用。哈德et al。20.)设计一个紧凑的微光束放射治疗系统使用CNT-based x射线源。很长的焦线固定阳极用于散热,然后可以获得高通量x射线的焦线。冈萨雷斯et al。21,22)提出了一种矩形CT扫描设置关注安全的应用程序,这是一个固定的基于问x射线CT系统管。这CT系统使用线性问x光管构造一个静止的CT设置和CNT-based x射线源包含一系列密集的独立控制的电子发射点。赵et al。23)提出了一种螺旋interlaced-source-detector-array CT,提供超高时间分辨率没有任何机械运动。大约完成预测是通过篡改的。然而,完整的投影数据通常对应于高辐射剂量。曹et al。24)提出了一种固定来源rotating-detector CT架构提高时间分辨率,减少辐射剂量。然而,旋转探测器可能降低时间分辨率。

出于上述事实,我们提出一个源体积CT (MCCT)系统与多个CNT-based x射线源(图1为动态对象)来提高时间分辨率。MCCT是最初的概念设计,可以帮助我们了解一些CT系统设计的困难。MCCT也有一些差异相对于其他多源CT系统。

第一个区别MCCT是源和探测器“静止”MCCT是固定的。12 x射线源和6平板探测器构成了立方体的形状与结构紧凑的优点和可移植性。x射线源的旋转被瞬间打开和关闭不同焦斑点。不需要旋转机制/滑环。龙门只是用来支持体配置。综上所述,无旋转MCCT避免机械运动引起的工件。在传统的CT系统,探测器通常的旋转与x射线源同步收集x射线光子。MCCT,“封闭”结构使探测器收集x射线光子从四面八方。此外,MCCT系统是专为小动物或其他潜在的动态对象,因此,测试的目标是相对固定;MCCT可能的系统参数优化的高时间分辨率和高图像质量。

第二个MCCT差异是12 x射线源安装在边缘的“体积”CT系统,可以将多个电子发射点没有限制成像区域发生在其他源CT系统(10,14,15,24]。例如,在多源内部x射线成像系统(14),有(奇数)x射线管/检测器对安装在两个同轴圆轨迹在一个平面上。检测器可能阻止一些x射线对边的x射线源。一个奇数用于避免拥堵的CT设备,这将减少的视野(FOV)。平衡时间分辨率和视场的大小必须认真考虑。

第三个区别在MCCT CNT-based x射线源需要很少的时间让他们反应,电子可编程性、快速切换,迷你大小等等(25),这使我们能够将大约扫描时间和曝光时间。因此,可以极大地提高时间分辨率。我们还可以提高时间分辨率CT系统使用电子束CT (EBCT)的操作模式类似于CNT-based CT系统[26]。然而,EBCT的x射线源的尺寸太大了,集成和视角范围是有限的经营困难的高能电子束。

第四个区别MCCT是完整的投影数据可以被收购,如果电子发射x射线源点密集分布。然而,获得完整的预测可能产生更多的辐射剂量和较低的时间分辨率。在实践中,每个焦斑占据一定空间和一些空间出口之间的两个相邻焦斑点。因此,“稀疏”抽样MCCT可能是一个不错的选择,它可以节省扫描时间和降低潜在的辐射剂量。执行所谓的稀疏采样的轨迹形成的十二个立方体的边缘,而不是圆形或螺旋轨迹。可能的缺点是特殊取样时可能导致一些工件看起来像limited-angle工件电子发射的位置点不均匀,和合理的先验知识必须集成到重建模型限制的解决方案。

一些迭代方法(27- - - - - -34)提出了应对CT与不完全投影数据重建。例如,全变差(电视)最小化可以用来降低工件和噪音。一个小波紧框架可以提供冗余信息的稀疏表示。特别是,张量framelet (TF)优于小波紧框架的高维图像重建的内存需求和计算成本35]。三维图像重建,张量framelet是我们的偏好。提高重建图像的稀疏,L0-norm最小化是用于我们的重建的任务。

本文的结构如下:在部分2,我们描述的几何结构CT设置和图像重建方法TF-L0详细介绍。然后,在部分仿真结果报告3。最后,我们讨论有关问题,得出的结论是,这部分工作4。

2。材料和方法

几何设计的多源体积CT (MCCT)如图2。MCCT安装12 x射线源和6平板探测器。每个x射线管占有一个立方体的边缘;6探测器构成了6立方体的面孔。焦斑点在一个边缘密封在真空室x射线退出窗口。自然的问题是,x射线管可能创建两个探测器之间差距太大,由于真空室。然后,这些差距成为一个主要的问题的数据完整性和CT重建。正如我们所知,每个焦点对应于x射线退出窗口。因此,设计的主要部分x射线管让位于这些x射线退出窗口最小化数据丢失(图1)。具体来说,设计的主要部分x射线管的舷外MCCT系统,x射线退出窗口只是位于两个探测器之间的连接。因此,缺失数据在虚拟探测器不直观地看到。

目标表支持中心区域的CT。对象的材料表强,衰减系数非常小。当系统实际上是设置,一个探测器被设计成可连接的MCCT其余模块;其他模块安装在一个光学试验台。对象可以加载到可拆卸前的立方扫描仪探测器MCCT连接。如果对象是一个活的小动物,小动物首先是麻醉专业的实验者。然后,麻醉动物会放在一个平底的盒子,它的四肢固定在盒子上。然后,盒子放在表的对象。最后,可拆式探测器将附着在MCCT。在快速CT扫描,我们可以使用一个红外针孔照相机来监测麻醉的动物。 The space for the camera is designed to be located near some X-ray exit window so the camera will not introduce additional projection data loss. Nevertheless, data loss is inevitable. We will simulate these data losses caused by the X-ray exit windows in Section3.1。

如图2,点代表x射线聚焦斑点。有焦斑线性放在每条边提供一个总数12焦斑点。为了方便起见,我们假设焦斑均匀对称地分布在每个x射线管和我们传播焦斑点的位置增加覆盖区域。如图2(一个),焦斑红点所示发出平行x光锥光束。收集的x射线光子将四个反对探测器。在这项工作,预测在稀疏的意见收集减少扫描时间;因此,只有少量的焦斑是必要的。

如图3,两个相邻的夹角投影视图等价和假定 。表示 角范围覆盖的优势。让代表的角度范围不受焦斑点。为简单起见,我们假设 。然后,这个角可以由和焦斑点的数量 。的特殊情况 , 代表三个焦点位置。距离当前焦点立方体的中心 分别可由简单的几何关系计算。每个焦斑的数学表达式可以表示使用上述信息。例如,各自的焦点位置的坐标 是 我们考虑一个对象由一个函数与协调 。然后,投影可以计算如下: 在哪里 x射线方向向量, 探测器单元的坐标, x射线线的长度,表示集成变量。CT重建恢复衰减系数的分布从预测 。动态对象的一个CT扫描可以快速完成,此刻和CT图像重建使用目前可用的预测。

我们必须指出,x光锥束的形状可能不同,不同的观点由于MCCT的关闭和线性分布的焦斑点在特殊的轨迹(图2)。在实际应用中,测量应rebinned CT投影数据重建。在接下来的仿真实验,预测在虚拟探测器用于CT重建。对于每一个焦点,有一个反对虚拟探测器如图4。两个正交的方向在虚拟检测器和焦斑的方向可以构成一个笛卡儿坐标系统。例如在图4,和是两个不同的笛卡尔坐标系统焦斑点呢和 。我们可以看到,之间的距离和不等于之间的距离和 。虚拟探测器的位置不同于虚拟探测器的位置吗 。此外,对象有不同的向量形式和 。MCCT在仿真实验中,焦点的距离到虚拟检测器和虚拟探测器的位置将会导致不同的成像几何图形。例如在 ,基于几何投影可以计算由焦斑的位置决定的和虚拟检测器 。具体来说,有三个步骤来计算投影:(一)确定到焦点的距离虚拟检测器 。(b)获取对象的向量形式在笛卡儿坐标系统 。(c)计算线积分投影的类似于(2)。

为不同的焦斑投影运算符是不同的。两种典型的投影图像的3 d Shepp-Logan幻图所示5。模拟预测其他焦斑点可以以类似的方式计算。

CNT-based x射线源由多个电子发射阴极的场致发射阴极点,栅电极,聚焦单元,一个阳极打包在一个真空室。在CT扫描,场致发射阴极栅电压的作用下发射电子。然后,电子集中在阳极上的特定位置的重点单位,导致阳极上的多个焦点位置。电子发射的开关可以控制通过调节门电压。立即打开和关闭不同的焦斑是用来代替x射线源的旋转/检测器对。然后,x光锥束平行MCCT的中部地区。能量的x射线衰减的动态对象也由探测器记录。

因为CNT-based x射线源电子可编程性和响应时间,曝光时间约等于扫描时间为每个投影视图。总扫描时间MCCT可以由数量的投影视图,曝光时间 ,和探测器采集时间 。探测器通常与x射线源收集同步x射线光子。因此,曝光时间约等于收购时间吗 。用适当的光子通量,可以减少曝光时间而不降低图像质量。因此,提出MCCT有潜力提高时间分辨率。

2.1。CT成像系统的离散表示

CT成像模型可以用一个线性近似系统:

在实践中,获得预测离散。因此,表示向量的投影数据。对3 d CT成像,目标函数(x射线衰减系数)是矢量化形式的3 d体积和是投影算符。是找到的图像重建问题从投影数据通过求解线性系统方程。

拟议中的MCCT有着特殊的立方体形状,x射线聚焦斑点的轨迹在多维数据集的边缘。这个新的轨迹与传统的圆形或螺旋轨迹不同。此外,只有少量的焦斑可以集成在一个优势,因为有限的空间在每个x射线管。因此,“稀疏”抽样新轨迹可以用来获得预测。这个抽样近似稀疏的三维空间形成的多维数据集。因此,传统的分析重建算法不适合这个CT重建。由于这些差异,有必要研究迭代重建算法。

2.2。TV-Based重建算法

通常,一个欠定的问题只出现在投影数据稀疏的观点是可用的。因此,先验知识必须用于规范的解决方案 。(电视)最小化总变异的主要想法是,信号可以从一些树苗如果重构的信号是稀疏的梯度域。电视图像的定义是(27]

然后,TV-based算法是用来解决如下的优化问题:

解决方案(5)可以通过另一种最小化方法包括两个阶段:投影凸集的步骤和梯度下降法的步骤。

2.3。L0-Norm Minimization-Based重建算法

对于二维成像,内存的成本是可以接受的多级小波紧框架变换。然而,记忆高维大规模图像重建的成本是巨大的。张量framelet (TF)比小波framelet对内存和计算成本的需求35]。用的TF变换和它的伴随有功能 。在这项工作中,我们使用的分段线性framelet基础。1 d分段线性framelet基函数近似的三个精致面具:

对于给定的图像,旋卷不同细化面具产生不同的频率成分。在[36),L0-norm-based为二维CT图像重建算法重建。L0范数可以更好地描述稀疏和保护图像边缘。我们推广这个算法提出MCCT 3 d CT重建。然后,3 d分段线性framelet基函数用于这项工作可以由1 d基函数的张量积。重建模型可以制定如下: 在哪里和标量参数,表示L0 quasinorm。第一项是提高保真项数据一致性的数据。第二项使重建图像稀疏。这个词 打算减少重建图像的能量,使重建图像平滑。然后,一个辅助变量介绍了用 ,这是通过惩罚等式约束转化为以下问题: 在哪里用于错误的反馈。分裂技术用于处理(8)和迭代如下:

由于巨大的内存成本系统矩阵 ,近点技术可用于解决这一问题有效(37]。然后,数据保真项可以在当前点线性化 : 在哪里是一个参数。替代(10)的第一步(9),然后再用形式表示它的广场,我们有以下:

约,近点发现通过迭代方法类似于联合代数重建技术(SART)。为简单起见,我们也SART调用这个方法。因此,(11)可以写成:

基于上面的推导过程中,迭代重建算法可以描述如下:(一)初始化: (b)SART近点: (c)最小化(12): (d)积极约束: (e)迭代硬阈值(《国际先驱论坛报》)步骤: ;在哪里 (f)更新拉格朗日乘数和初始化下一个循环: ; ;和

增加然后转到步骤(b),迭代的总数 。时停止迭代小于阈值或 。我们称之为迭代算法TF-L0为了方便。

相比原算法(36),有一些差异TF-L0。首先,TF-L0是专为3 d成像在一个特殊的轨迹由十二个边缘体积CT而不是二维成像的一个圆形轨迹。第二,张量变换是利用帧在这个工作来节省内存和计算成本,而小波紧框架变换以前用作稀疏变换。第三,在这个工作中,步骤(c)是解决分析由于成本函数的可微性和财产 ,而迭代法算法被用来处理迭代步骤(c)在最初的算法。

3所示。结果与讨论

并给出了仿真实验的结果证明MCCT概念。下列迭代重建方法执行:迴旋,电视,TF-L0。量化的重建结果,均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)计算如下: 在哪里和分别是重建图像和参考图像,然后呢是总像素的数量。图像质量评估(IQA)指数普遍质量指数(UQI)(接近1,图像质量越高)(38也可以用于质量评价。重建CT图像的熵用于主观评价自真实的参考图像是未知的和参考图像用于以下实验吵了。小熵对应于图像噪声和工件较弱(39]。

第一个关注重点是投影视图的数量,这是一个时间分辨率的重要因素。因此,预测在36岁,60岁,84年从3 d视图Shepp-Logan幻影用于CT重建研究投影视图的数量的影响,分别。我们强调,这个手稿是证明MCCT使用电视和TF-L0方法的可行性。从表1,我们可以看到电视和TF-L0都可以获得高图像质量使用60 - 84投影视图。参考图像是幻影本身。电视的良好的性能和TF-L0可以解释如下。3 d Shepp-Logan幻影在梯度域稀疏,电视的假设相一致的方法。然而电视最小化将对所有图像梯度等于惩罚,这可能会模糊边缘。3 d Shepp-Logan幻影也稀疏后张量framelet变换。从(7),我们可以看到,TF-L0惩罚L0范数的系数 ,这将不是惩罚系数大;因此,可以有效地保留边缘信息。定量图像指标表1这个实验表明,TF-L0表现最好的。从实验结果中,我们可以看到,60投影视图可能是一个不错的选择来平衡图像质量和时间分辨率。根据观察,只有60投影视图是用于检查的性能提出MCCT在接下来的部分。

第二个问题关注噪声抑制的能力。我们添加高斯噪声的60无噪声的预测3 d Shepp-Logan幻影。高斯噪声的平均值为0。标准差为0.1%和0.3%的投影数据的最大值。然后,图像的图像量化指标表中列出2。我们可以看到电视和TF-L0这个实验可以获得更高的图像量化指标。TF-L0还执行最好的。基于实验,我们可以看到,电视和TF-L0有很大的潜力来重建高质量图像稀疏噪声预测。所以,电视和TF-L0 MCCT系统用于图像重建在接下来的部分。

3.1。模拟动态对象为MCCT重建

这个MCCT提出的目的是提高时间分辨率。我们修改了荞麦种子体积数据重建的CT预测从一个圆形获得cone-beam CT机在工业CT无损检测的工程研究中心中国教育部的模拟的动态过程。然后,模拟预测中可以计算成像几何MCCT构成。三个实验是为了验证我们的想法。为便于叙述,这些实验的标识符设置为1,2,3,分别。

因为原来的对象是静态的,两个球体的大小变化顺利插入对象来模拟运动。其他三个静态球也插入对象。最初的和修改的图像如图6。假设所有重建图像由256×256×256像素点体素的大小为0.078×0.078×0.078毫米³。表示小球体的半径和更大的半径范围 。超快扫描可以收集一致的投影数据,因为动态对象被认为是“静态”。小变化的领域是用来模拟对象的运动。在实验1中,均匀地变化从0.5515×0.5515毫米²0.7839×0.7839毫米²,而均匀地变化从0.7839×0.7839毫米²0.5515×0.5515毫米²。然后,我们获得60个不同的数据集生成投影数据。在实验2中,模拟小变化均匀地变化从0.5515×0.5515毫米²0.6777×0.6777毫米²和变化从0.7839×0.7839毫米²0.6777×0.6777毫米²。我们还获得60个不同的数据集生成投影数据。投影数据60投影视图也相互不一致但不一致的程度小于实验1。在实验3中,静态扫描修改荞麦种子是15帧的变化修改荞麦种子在实验1。然后,一致的投影数据进行CT重建。

在实验1中,60投影视图是用于检查MCCT提出的性能。每个投影视图对应一个数据集。我们的目标是重建CT图像开始时即时的CT扫描。图像是初始图像的引用。下面的定量分析是使用这个引用执行图像噪声。图像重建使用迴旋(我),(2)电视,(iii) TF-L0。重建图像如图7,选择两个roi清楚地表明迴旋的重建质量,电视,TF-L0。定量指标RMSE、PSNR和UQI表3显示电视和TF-L0方法的有效性。因为真正的参考图像是未知的,这里使用的参考图像受到噪声、主观评价指标“熵”也是计算进行比较。TF-L0熵越小图像显示,TF-L0可以获得CT图像噪声较弱或工件。两个领域和没有准确重建所有重建方法,因为数据不一致。

MCCT提出的主要目的是提高时间分辨率。但是不能从改进结果在实验1中由于运动。显示图像质量的改善,修改后的荞麦种子较小的变化和静态修改荞麦种子模拟实验2和实验3,分别。目的是表明,结合电视和TF-L0 MCCT重建方法可以获得良好的图像质量。只有用这种方法,我们可以得出结论,MCCT可以平衡图像质量和时间分辨率。实验2和实验3、图像重建,(我)迴旋,(ii)电视,(iii) TF-L0。重建图像数据所示8和9,分别。PSNR, RMSE UQI,“熵”这些结果也列在表的索引3。从这些结果,我们可以看到,电视相比TF-L0的效果不明显;但较小的图像的熵TF-L0显示TF-L0可以重建CT图像用更少的工件。两个领域和与更高的重建精度实验在实验2和3比1。

从量化图像指标表3,我们可以看到,电视执行比TF-L0 RMSE而言,PSNR, UQI;TF-L0执行比电视的熵。自真正的参考图像是未知的和参考图像是嘈杂的,量化的图像指标RMSE PSNR和UQI只能大致描述了图像质量。图像的数字7- - - - - -9,我们可以看到电视和TF-L0都可以重建高质量的图像。电视和TF-L0比较时,我们发现他们可以获得相似的图像质量,但他们显示不同的功效而言,减少了工件。电视的方法,它往往会产生与CT图像分段常数性质。电视的方法可能产生一些块状的工件(数据7 (b),8 (b)和9 (b))因为荞麦种子没有分段常数性质。TF-L0方法,由于分段线性framelet基础上,其中包括高阶导数,在这个实验中,使用图像重建TF-L0方法是免费的从块状工件。此外,L0-norm最小化的系数不会惩罚系数大;因此,可以有效地保留边缘信息(第二行图像数据7- - - - - -9)。

直观地看到重建精度,从这些简单的数据分析三个实验显示执行的运动图像质量的影响。一般来说,motion-induced构件将模糊图像边缘。因此,这两个的边缘重建的准确性球体可以用来评估运动的影响。因为在每个即时可用的参考图像,可以计算平均半径误差,然后绘制在图10实验1、2和3。从结果中,我们可以看到,数据不一致程度越小,获得重建的精度就越高。这个结论似乎是显而易见的,但在实践中很难获得一致的数据。这就是为什么我们建议MCCT系统。基于这些实验结果,我们可以得出结论,结合发达TF-L0方法或其他潜在的重建算法,如电视,MCCT有可能平衡图像质量和时间分辨率。

在上面的实验中,投影数据用于CT重建。实际上,投影数据丢失是不可避免的,因为造成的缺口x光管或x射线退出窗口。不失一般性,我们假设上的差距导致three-pixel-wide数据丢失虚拟探测器。考虑到60焦点位置的情况下,我们分析类型的投影数据丢失和把他们分为三个类型,如图11。线性插值恢复丢失的数据。图像重建理想的预测和插值预测图所示12。从图像重建的迴旋,我们可以看到,数据丢失可能会导致一些stripe-like工件图像中心的不同(图12 (g))。也就是说,图像的中心部分失去了由于数据丢失的更多信息。电视和TF-L0,这些工件有效地移除。从图像数据的差异12 (g),12 (h),12(我),我们可以看到TF-L0可以减少最远的图像质量的退化引起的数据丢失。为了客观地评价图像质量的退化,我们定义了图像质量的变化速率(CR)如下: 可以取代IQA RMSE, PSNR和UQI。代表图像的图像度量重建理想的预测,代表了图像插值预测度量图像的重建。然后,CR RMSE, PSNR和UQI列在表中4。此外,我们选择两个地区R1和R2(图中指出12(一个))来显示数据丢失对图像质量的影响。该地区R1位于图像的中心,而该地区R2位于下部的形象。从表4为每个重建法,我们可以看到,地区的CR R1是最大的一个,这表明中心地区R1投影数据丢失的影响。R1和R2的完整图像,我们可以得出结论,TF-L0可以获得最小的CR;也就是说,迴旋和电视相比,TF-L0更健壮的投影数据丢失。一般来说,基于梯度域的稀疏或张framelet变换域,电视和TF-L0可以减少数据损失图像质量的影响。总之,TF-L0执行最佳的处理投影数据丢失。

3.2。模拟动态对象重建MCCT利用蜜蜂的数据集

为了模拟实际情况更现实,一种节肢动物的动物蜜蜂数据集是用来模拟动态过程。类似地,两个领域被插入到蜜蜂数据集。一个球体变大;变得越来越小(图13)。

在动态过程中,60个不同的数据集用于生成预测。重建CT图像如图14使用不一致的预测。这两个领域没有重建所有重建方法准确,因为数据不一致。然后,15个数据集在这个动态过程作为一个静态对象获得一致的预测用于CT重建。最后的CT图像如图15。进一步抑制噪声的重建图像,双边滤波重建图像上执行所有的在这一节中。从目视检查,CT图像品质通过电视和TF-L0相似。UQI RMSE, PSNR,“熵”的结果如表所示5动态和静态的重建。从这些结果,我们可以看到,电视和TF-L0可以获得较高的图像质量。从表5之间的区别,我们可以看到电视和TF-L0也小。这些结果表明,电视和TF-L0有可能获得良好的图像质量使用较弱的预测数据不一致。这个结论似乎是显而易见的,但困难的是如何获得一致的预测。这就是为什么我们建议这MCCT系统。

在这个实验中,蜜蜂标本具有复杂的结构。图像的重建图像显示不同的结果部分3.1。从量化图像指标表5,我们可以看到电视和TF-L0可以重现类似的图像品质。然而,从重建图像(数字14和15)我们可以看到电视和TF-L0显示不同功效的图像平滑和边缘保护。对于电视方法,它往往高度平滑图像重建(下面的图像数据14 (c)和15 (c)自从电视最小化惩罚所有图像梯度一视同仁。因此,边缘可能会过于平滑。TF-L0也可以通过间接惩罚系数获得平滑的图像 。这间接操作对图像平滑可以减少大部分的工件,但是一些残余的工件可能依然存在。我们可以看到,有一些剩余工件(下面的图像数据14 (d)和15 (d)由TF-L0)图像重建,但在特写镜头显示的边缘更接近,在参考图像。

4所示。结论

拟议中的MCCT具有多维数据集结构CNT-based x光管。CNT-based x射线源的结构紧凑,因为多个可以集成到一个阴极电子发射点。x射线源的小型化可以设计MCCT系统一些优势。简而言之,这个立方体形状避免x射线和探测器之间的冲突没有限制视场的大小。机械旋转代替通过选择不同的x射线聚焦斑点。大约稀疏采样、小响应时间,电子可编程性CNT-based x射线聚焦斑点提高时间分辨率。此外,MCCT系统只适用于一些小的动态对象;系统参数可以优化平衡时间分辨率和图像质量。MCCT是最初的概念设计,帮助我们理解系统设计的困难。

首先,可能的缺点是,十二边缘特别抽样时可能导致一些工件看起来像limited-angle工件电子发射的位置点不均匀。处理这个问题,我们可以更均匀传播这些电子发射点。CNT-based x光管主要包括两个部分:电子枪安装真空室的场致发射阴极和电子封装的枪。第二个问题是,差距(图1两个探测器之间)可能是一个大问题在数据完整性和重建,因为真空室可能大。因此,一些投影数据丢失。处理这一问题,设计了x射线退出窗口位于虚拟多维数据集的边缘减少占用的空间尽可能多。灵感来自[23),失踪的投影数据可以通过线性插值补偿在某种程度上。第三,由于光子探测器收集来自不同固定MCCT焦斑点,没有antiscatter网格在探测器。焦斑也激活序列,所以没有cross-scatter。然而,向前散射仍然很难重建一个精确的图像。类似的工作21),前向散射可以测量散射校正和处理的方法。第四,基于追求的心脏CT扫描仪7),系统成本可能是另一个问题。目前多个x射线源和探测器使MCCT系统昂贵。随着CT技术的发展,一些当前的问题可能会得到解决。

从实验部分3.1和3.2,我们可以看到电视和TF-L0可以获得相似的高质量图像。当电视和TF-L0相比,我们可以看到,电视和TF-L0显示不同功效而言,减少了工件,图像平滑和边缘保护。这些不同的功效来自不同的先验假设CT图像。对于电视方法,它假定CT图像梯度域稀疏。电视最小化将在所有图像梯度等于惩罚。所以电视方法往往会产生一个平滑的图像分段常数性质,进而会磨平你的棱角或介绍一些块状的工件。TF-L0方法,它假设CT图像可以稀疏framelet所代表的基础功能。然后,L0最小化framelet变换的系数可以丢弃一些小型系数通常来自噪声或工件。TF-L0不会惩罚系数大;因此,边缘可以保留不过这种间接的方式来调整图像虽然有些剩余工件可能依然存在。 These results have proven the feasibility of the MCCT. Reconstruction results show that 60 focal spots may be a good choice to balance the image quality and the temporal resolution. In practice, the number of the projection views can be further optimized. The MCCT system is proposed for dynamic objects. Therefore, a series of reconstructed images can be acquired by successive scanning and reconstruction. With the development of 4D image reconstruction methods, fewer projection views may be needed for each frame of the dynamic object, which is propitious to improve temporal resolution. We will develop this reconstruction method for the MCCT in the follow-up work. The long-term goal of this research is to estimate the radiation dose from the MCCT scan protocol and build a real MCCT system. As we know, rabbit and mouse models mimicking human physiology and pathology are popular in biomedical research. Thus, estimating the radiation dose is significant for some small animals. These results will enable us to further improve the MCCT system.

总之,我们建议MCCT系统并验证其可行性;三种重建方法是用来证明其可行性。仿真结果表明,该MCCT有潜力提高时间分辨率。基于结论和x射线源和探测器技术的进步,提出MCCT预计将有潜在的实用价值。

数据可用性

数据用于支持本研究的发现是由工业ct无损检测工程研究中心中国教育部的许可下,所以不能免费提供。请求访问这些数据应该重庆Zhence科技有限公司(http://www.meansee.com/)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢卫浴有价值的建议和菱张郭Yumeng仔细检查的手稿。作者还想承认的支持中国的国家自然科学基金(61771003和61771003),中国国家仪器计划(2013 yq030629),和中国博士后科学基金会(2018 m633338)。

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