医学图像重建算法概述PPT课件
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医学图像重建PPT课件
一 图像重建概述
不同密度体对射 线的吸收不同
对射线吸收相同的 物体，密度分布不 一定相同
入射线
高密度体
少透射
入射线
低密度体
多透射
入射线
6ห้องสมุดไป่ตู้
222
入射线
6
141
等强度射线穿透不同组织的情况
投影重建时需要一系列投影才能重建图像。
一 图像重建概述
➢ 分类：
➢ 根据被用于图像重建的数据获取方式不同，可以分为透射 断层成像、发射断层成像和反射断层成像。
插值法：
▪ （一）基于图像灰度值的插值方法,如最邻近法、线性插值、样条插值等 ,它是在原始灰度断层图像序列中,补充若干“缺少”的切片,这些插值方 法插值精度不高,产生的新断面通常会出现边缘模糊,由此重建出的三维 真实感图像表面会产生伪像,当断层间距较大时这一点尤其明显. 造成这 种情况的主要原因是这些方法没有考虑到物体几何形状的变化.
二 医学CT三维图像重建
➢ 投影切片定理给出了图像在空间域上对X轴的投影与 在频率域u轴的切片之间的关系。
➢ 如果投影并非是对X轴进行，而是对与空间域的X 轴成 任意的角度θ的方向进行投影，是否频率域上存在与u 轴成相同的θ角度方向上的中心切片与之相等？
➢ 回答是肯定的，二维傅里叶变换的旋转定理。
3) 为了增强三维逼真效果，突出显示不同组织的边界面，可以采样表面 并进行明暗计算。
➢ 根据成像所采用的射线波长不同，可以分为X射线成像、 超声成像、微波成像、激光共焦成像等。
二 医学CT三维图像重建
（1）现实意义
在医疗诊断中,观察病人的一组二维CT 断层图像是医生诊断病情的常 规方式. 现有的医用X 射线CT 装置得到的序列断层图像,虽能反映断层内 的组织信息,但无法直接得到三维空间内组织的形貌(如肺部肿瘤的表面 纹理) 和组织间相互关联的情况,而临床上组织形貌对组织定征(如肿瘤的 恶性或良性判断) 却是十分重要的. 仅靠CT 断层图像信息,要准确地确定 病变体的空间位置、大小、几何形状以及与周围组织之间的空间关系,是 十分困难的.因此迫切需要一种行之有效的工具来完成对人体器官、软组 织和病变体的三维重建和三维显示. CT 三维重建技术就是辅助医生对病 变体和周围组织进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的 准确性和科学性。
《图像重建》PPT课件
问题：能否从投影中恢复原图？ 答复是肯定的。
一条射线沿S方向穿透物体，投影轴与X轴夹角为θ，建立s、t坐标系，（t,s）与(x,y)关系如下式：
x
t
y
s
Pθ(t)
θ
X射线
沿射线积分组成投影 ：
物理上X射线到人体有个衰减过程： u(x,y)为x,y点的衰减 Nin ：入射X射线（光子）强度 Nd ：X射线穿透物体后被检测到的射线强度 u(x,y)：反映了人体各部组织的性质，在空间上的分布就形成了人体 各部组织的图象，所以u(x,y)实质上反映了图象灰度分布f(x,y)
x
y
θHale Waihona Puke uv由付氏变换旋转不变性： 得： S (w) = F(w, ) = F(u,v) （一般的S(w)=F(u,v)的证明） 证：f(t,s)是f(x,y)在t,s坐标上为函数
x
t
y
s
θ
u
ω
v
θ
实现流程： 极坐标 直角坐标
①
将①带入上式，可得到采样点上的值：
k = 0,1…N-1 共N个（即实际投影范围有限）
3、
当w→0时，G(w)~|w|
4. 当ε→0时，G（w）≈|w|
讨论： 取样点N大则τ小；N小则τ大，混迭严重。 因P(T)有限范围，S(W)为无限带宽，混迭必然。 实现方法多种多样，取决于速度与精度，投影个数，K有关。实用为弧面，几何关系更复杂一些。
目前拓展、超声CT、放射性同位素正电子CT、质子CT。 CT其它领域：电子天文学、电子显微镜。
9.3 滤波——逆投影法 极坐标F的付氏反变换：
F(ω,θ)
v
u
θ
v
u
π
一条射线沿S方向穿透物体，投影轴与X轴夹角为θ，建立s、t坐标系，（t,s）与(x,y)关系如下式：
x
t
y
s
Pθ(t)
θ
X射线
沿射线积分组成投影 ：
物理上X射线到人体有个衰减过程： u(x,y)为x,y点的衰减 Nin ：入射X射线（光子）强度 Nd ：X射线穿透物体后被检测到的射线强度 u(x,y)：反映了人体各部组织的性质，在空间上的分布就形成了人体 各部组织的图象，所以u(x,y)实质上反映了图象灰度分布f(x,y)
x
y
θHale Waihona Puke uv由付氏变换旋转不变性： 得： S (w) = F(w, ) = F(u,v) （一般的S(w)=F(u,v)的证明） 证：f(t,s)是f(x,y)在t,s坐标上为函数
x
t
y
s
θ
u
ω
v
θ
实现流程： 极坐标 直角坐标
①
将①带入上式，可得到采样点上的值：
k = 0,1…N-1 共N个（即实际投影范围有限）
3、
当w→0时，G(w)~|w|
4. 当ε→0时，G（w）≈|w|
讨论： 取样点N大则τ小；N小则τ大，混迭严重。 因P(T)有限范围，S(W)为无限带宽，混迭必然。 实现方法多种多样，取决于速度与精度，投影个数，K有关。实用为弧面，几何关系更复杂一些。
目前拓展、超声CT、放射性同位素正电子CT、质子CT。 CT其它领域：电子天文学、电子显微镜。
9.3 滤波——逆投影法 极坐标F的付氏反变换：
F(ω,θ)
v
u
θ
v
u
π
(医学课件)医学图像重建算法概述
2023
医学图像重建算法概述
目 录
• 医学图像重建算法简介 • 医学图像重建算法的分类与特点 • 医学图像重建算法的关键技术 • 医学图像重建算法的实际应用与挑战 • 医学图像重建算法的实验分析与比较
01
医学图像重建算法简介
医学图像重建的定义与目的
定义
医学图像重建是一种将图像从投影数据或测量数据中恢复或 重构的技术，通常在医学成像系统中使用。
医学图像重建算法在药物研发中的实际应用
01
药物效果评估
医学图像重建算法可以对药物效果进行评估，帮助药学家筛选出更加
有效的药物，加速药物研发进程。
02
药物作用机制研究
医学图像重建算法可以帮助药学家研究药物的作用机制，加深对药物
作用原理的认识，为新药研发提供理论支持。
03
药物副作用研究
医学图像重建算法可以对药物的副作用进行研究，帮助药学家发现药
医学图像重建算法的发展趋势与未来方向
发展趋势
未来医学图像重建算法将朝着更加高效、准确、智能化的方向发展，同时将更加 注重跨学科的交叉融合。
未来方向
随着技术的不断发展，医学图像重建算法将在多模态医学图像处理、个性化治疗 、智能辅助诊断等多个方向进行深入研究和发展。
05
医学图像重建算法的实验分析与比较
在傅里叶变换的基础上，加入滤波环节，以减少图像的噪声和伪影。
基于优化方法的图像重建算法
优化算法
利用优化算法，如梯度下降法、牛顿法等，来求解图像重建 问题，这种方法需要设计合适的优化目标和约束条件。
正则化方法
为了解决优化算法易陷入局部最优解的问题，可以引入正则 化项，以得到更加稳定的全局最优解。
基于深度学习的图像重建算法
医学图像重建算法概述
目 录
• 医学图像重建算法简介 • 医学图像重建算法的分类与特点 • 医学图像重建算法的关键技术 • 医学图像重建算法的实际应用与挑战 • 医学图像重建算法的实验分析与比较
01
医学图像重建算法简介
医学图像重建的定义与目的
定义
医学图像重建是一种将图像从投影数据或测量数据中恢复或 重构的技术，通常在医学成像系统中使用。
医学图像重建算法在药物研发中的实际应用
01
药物效果评估
医学图像重建算法可以对药物效果进行评估，帮助药学家筛选出更加
有效的药物，加速药物研发进程。
02
药物作用机制研究
医学图像重建算法可以帮助药学家研究药物的作用机制，加深对药物
作用原理的认识，为新药研发提供理论支持。
03
药物副作用研究
医学图像重建算法可以对药物的副作用进行研究，帮助药学家发现药
医学图像重建算法的发展趋势与未来方向
发展趋势
未来医学图像重建算法将朝着更加高效、准确、智能化的方向发展，同时将更加 注重跨学科的交叉融合。
未来方向
随着技术的不断发展，医学图像重建算法将在多模态医学图像处理、个性化治疗 、智能辅助诊断等多个方向进行深入研究和发展。
05
医学图像重建算法的实验分析与比较
在傅里叶变换的基础上，加入滤波环节，以减少图像的噪声和伪影。
基于优化方法的图像重建算法
优化算法
利用优化算法，如梯度下降法、牛顿法等，来求解图像重建 问题，这种方法需要设计合适的优化目标和约束条件。
正则化方法
为了解决优化算法易陷入局部最优解的问题，可以引入正则 化项，以得到更加稳定的全局最优解。
基于深度学习的图像重建算法
《图像重建》课件
支持向量机方法
利用支持向量机的分类和回归功能，对图像进行特征提取和分类，实现图像的重建和识别。
其他方法
稀疏表示方法
利用稀疏表示理论，通过稀疏基函数对 图像进行表示和压缩，实现图像的重建 和去噪。
VS
插值方法
利用插值算法对图像进行放大、缩小、旋 转等变换，实现图像的重建和修复。
03
图像重建算法
反投影算法
01
反投影算法是一种简单的图像重建算法，其基本思想
是将投影数据反向投影到图像平面上，以重建图像。
02
该算法简单、易于实现，但重建图像的质量较差，容
易出现模糊、失真等现象。
03
适用于对图像质量要求不高的场合，如初步的医学影
像分析等。
滤波反投影算法
滤波反投影算法是在反投影算法 的基础上，通过在投影数据上应 用滤波器来提高重建图像的质量
角色建模、场景渲染等方面，提高游戏的视觉效果和沉浸感。
THANKS
未来发展方向
深度学习与人工智能
随着深度学习和人工智能技术的不断 发展，未来可以通过更先进的算法和 模型实现更高质量的图像重建。
实时图像重建
将不同模态的数据融合到图像重建中 ，可以提高重建结果的准确性和丰富 性。
数据驱动方法
利用大量数据进行训练和优化，可以 进一步提高图像重建的准确性和效率 。
多模态融合
基于梯度域的方法
全变分方法
利用图像的全变分信息，通过梯度下降法等优化算法，对图像进行去噪、增强、修复等处理。
拉普拉斯金字塔方法
利用拉普拉斯金字塔的多尺度、多方向性等特性，对图像进行分解和重构，实现图像的放大、去噪、增强等功能 。
基于学习的方法
深度学习方法
利用支持向量机的分类和回归功能，对图像进行特征提取和分类，实现图像的重建和识别。
其他方法
稀疏表示方法
利用稀疏表示理论，通过稀疏基函数对 图像进行表示和压缩，实现图像的重建 和去噪。
VS
插值方法
利用插值算法对图像进行放大、缩小、旋 转等变换，实现图像的重建和修复。
03
图像重建算法
反投影算法
01
反投影算法是一种简单的图像重建算法，其基本思想
是将投影数据反向投影到图像平面上，以重建图像。
02
该算法简单、易于实现，但重建图像的质量较差，容
易出现模糊、失真等现象。
03
适用于对图像质量要求不高的场合，如初步的医学影
像分析等。
滤波反投影算法
滤波反投影算法是在反投影算法 的基础上，通过在投影数据上应 用滤波器来提高重建图像的质量
角色建模、场景渲染等方面，提高游戏的视觉效果和沉浸感。
THANKS
未来发展方向
深度学习与人工智能
随着深度学习和人工智能技术的不断 发展，未来可以通过更先进的算法和 模型实现更高质量的图像重建。
实时图像重建
将不同模态的数据融合到图像重建中 ，可以提高重建结果的准确性和丰富 性。
数据驱动方法
利用大量数据进行训练和优化，可以 进一步提高图像重建的准确性和效率 。
多模态融合
基于梯度域的方法
全变分方法
利用图像的全变分信息，通过梯度下降法等优化算法，对图像进行去噪、增强、修复等处理。
拉普拉斯金字塔方法
利用拉普拉斯金字塔的多尺度、多方向性等特性，对图像进行分解和重构，实现图像的放大、去噪、增强等功能 。
基于学习的方法
深度学习方法
CT重建算法ppt课件
I3 I4
30
1917年 Radon提出:由函数线积分求函数本身的问题
g(R,q ) L f (x, y)dL
L : R x cosq y sinq
逆变换：
g(R,q )
f (r,q ) 1
dq
R
dR
2 2 0 p r cos( q )
31
中心切片定理：二维图像一维投影的傅立叶变换等价于该二维图像傅立 叶变换的中心剖面，剖面法线沿投影方向。
设被测人体体层内器官或组织的衰 减系数为f（x，y），X线束扫描时 在某一θ角度上的投影用下式表示 为：
某一θ角度的反投影表示为：
是投影
沿反方向进行反投影所产生的衰减系数；δ-函数是筛选因
子。将上式全部角度反投影值相加，可得到图像重建的衰减系数分布函数fb（x，
y）；
45
46
为了获得真实的密度函数，可以先求出反投影函数的傅立叶变换。在频域中对其加 上权重|w|之后求出其逆傅立叶变换。就是我们所要的密度函数了。 用这样的方法重建图像当然是可行的，但他还是没有避免计算二维傅立叶变换的问 题。两次二维傅立叶变换所花费的时间还是相当长的。
1
➢ CT重建的概念 ➢ 传说中的暴力破解法 ➢ Radon变换 ➢ 傅立叶直接法 ➢ 反投影 ➢ 滤波(卷积)反投影 ➢ 理想与现实有多远?
2
投影及正弦图（Projection & Sinogram)
Projection: CT发出的X射线 在某条路径上抵达检测器后
采集到的衰减值.
Sinogram: 所有 q 角度上的 projection 数据组成的2D图像.
52
简单反投影
滤波过程 滤波反投影
53
1)对某一角度下的投影函数作一维傅里叶变换;
30
1917年 Radon提出:由函数线积分求函数本身的问题
g(R,q ) L f (x, y)dL
L : R x cosq y sinq
逆变换：
g(R,q )
f (r,q ) 1
dq
R
dR
2 2 0 p r cos( q )
31
中心切片定理：二维图像一维投影的傅立叶变换等价于该二维图像傅立 叶变换的中心剖面，剖面法线沿投影方向。
设被测人体体层内器官或组织的衰 减系数为f（x，y），X线束扫描时 在某一θ角度上的投影用下式表示 为：
某一θ角度的反投影表示为：
是投影
沿反方向进行反投影所产生的衰减系数；δ-函数是筛选因
子。将上式全部角度反投影值相加，可得到图像重建的衰减系数分布函数fb（x，
y）；
45
46
为了获得真实的密度函数，可以先求出反投影函数的傅立叶变换。在频域中对其加 上权重|w|之后求出其逆傅立叶变换。就是我们所要的密度函数了。 用这样的方法重建图像当然是可行的，但他还是没有避免计算二维傅立叶变换的问 题。两次二维傅立叶变换所花费的时间还是相当长的。
1
➢ CT重建的概念 ➢ 传说中的暴力破解法 ➢ Radon变换 ➢ 傅立叶直接法 ➢ 反投影 ➢ 滤波(卷积)反投影 ➢ 理想与现实有多远?
2
投影及正弦图（Projection & Sinogram)
Projection: CT发出的X射线 在某条路径上抵达检测器后
采集到的衰减值.
Sinogram: 所有 q 角度上的 projection 数据组成的2D图像.
52
简单反投影
滤波过程 滤波反投影
53
1)对某一角度下的投影函数作一维傅里叶变换;
《图像重建》课件
主观评价方法
通过人工观察和主观评价，判 断图像重建效果的好坏。
评价指标的选择和权 衡
考虑评价指标的优缺点，选择 适合特定场景的评价方法。
未来展望
1
图像重建的发展趋势
随着人工智能和深度学习的发展，图像重建技术将更加智能化和高效。
2
可能面临的问题和挑战
大规模图像数据处理和隐私保护等问题可能成为图像重建发展的挑战。
3
图像重建的趋势和前景
图像重建将在医疗、安全监控、虚拟现实等领域发挥越来越重要的作用。
结束语பைடு நூலகம்
总结回顾
通过本课件的学习，我们了解了 图像重建的概念、方法和应用。
展望未来
图像重建将成为科技发展和应用 的重要领域，有着广阔的前景。
Q&A环节
如果你有任何问题，欢迎提问。
图像重建基础
数字信号处理基础
了解数字信号处理的基本概 念和原理，为图像重建打下 基础。
数学模型和算法
研究图像重建所涉及的数学 模型和算法，掌握实现图像 重建的技术。
图像插值和采样
理解图像插值和采样的原理， 能够应用于实际的图像重建 任务。
图像重建评价
定量评价方法
使用数学统计方法和评价指标 来度量图像重建的质量和准确 度。
图像重建
图像重建是一项重要的技术，它可以通过算法和处理方法，将损坏或失真的 图像恢复到原始的清晰和准确。本课件将介绍图像重建的概念、方法和应用。
应用场景
1 医学图像重建
应用于医疗领域，通过图 像重建技术可以帮助医生 进行更准确的诊断。
2 视频超分辨率重建
可以提升低分辨率视频的 显示质量，提供更清晰的 观看体验。
3 微小目标检测
医学图像处理三维重建 ppt课件
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
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医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
• 正确读取DICOM图像后，通过选择合适的
窗宽、窗位，将窗宽范围内的值通过线性 或非线性变换转换为小于256的值，将CT图 像转换为256色BMP图像。
医学图像处理三维重建
• 图像增强就是根据某种应用的需要，人为
地突出输入图像中的某些信息，从而抑制 或消除另一些信息的处理过程。使输入图 像具有更好的图像质量，有利于分析及识 别。
• 在提取边界时，首先采用逐行扫描图片的办法，
通过比较相邻点的像素值，找到图片边界上的一 个点，作为切片边界的起点。然后从边界起点开 始，逐点判断与之相邻的八个点，如果某点为图 片的边界点则记录下，并开始下一步判断，直到 获得所有的边界点。
医学图像处理三维重建
• 重建数据的采集 • 边界轮廓曲线表面绘制 • 设置图像的颜色及阴影效果 • 设置图像光照效果 • 设置图像的显示效果
缘检测的要求比较高；
• 而体重建直接基于体数据进行显示，避免了
重建过程中所造成的伪像痕迹，但运算量较 大。
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
• 为了有利于从图像中准确地提取出有用的
信息，需要对原始图像进行预处理，以突 出有效的图像信息，消除或减少噪声的干 扰。
• 图像格式的转换与读写 • 图像增强
医学图像重建算法概述-PPT
反投影 20
20 20
20
1.25 1.00 1.50 1.25
有序子集迭代方法示例
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
25 20 30
25
猜测图像
第一子集
1次迭代
10 10
20 0.75
7.5
7.5
0.75
10 10
20 1.75
17.5 17.5
1.75
有序子集迭代方法示例
典型迭代重建示例
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
猜测图像
10 10 10 10
25 20 30
25
20 0.75 20 1.75 1次 迭代
9.375 14.0625 21.875 32.8125
20 0.75 20 1.75
20 20 20
20
1.25 1.00 1.50 1.25
比尔定律：描述X射线穿过物体时发生衰减的规律，如下：
I0
均匀物质，衰减系数μ
Id
初始强度
长度L
穿透强度
Id I 0L
决定了是什Байду номын сангаас物质
Id I 0L
实际情况：物质并非均匀，组成复杂，因此，我们将物质分 成许多小份，即有了体素（像素）的概念，如下d：
I0
初始强度
u1 u2 u u4 3
ddd
un
In
45 1 456 2 101 23 4
5
22 67 2 334 1 43 111 12 45 45 88 1 445 3.3 34 134
23 4 23 1
2 345 2.3 111
(医学课件)医学图像重建算法概述
基于卷积神经网络的医学图像重建算法是最常用的深度学习 算法之一。
CNN算法通过一系列卷积、池化和全连接层等基本组件，对 输入医学图像进行特征提取、降噪和细节强化等操作，最终 实现高质量的重建。
基于生成对抗网络（GAN）的图像重建算法
GAN是一种竞争性的深度学习模型，通过 训练两个神经网络进行对抗竞争，生成高质 量的医学图像。
03
基于深度学习的医学图像重建算法
深度学习在医学图像重建的应用
深度学习技术应用于医学图像重建，旨在提高图像质量，降低噪声干扰，简化图 像处理流程，提高诊断准确性和效率。
深度学习技术可以通过学习大规模标注的医学图像数据，提取特征并建立从原Βιβλιοθήκη 图像到高质量重建图像的映射关系。
基于卷积神经网络的图像重建算法
医学影像的处理是指对得到的医学影像进行进一步的处理， 包括去噪、增强、分割等操作，以满足临床医生的需求。
医学影像的三维重建
医学影像的三维重建是指将得到的医学影像数据进行三维 重建，得到更为真实、立体的医学图像。
医学影像的三维重建常用的算法包括体素渲染、表面渲染 、体素重建等算法，这些算法可以有效地提高图像的可视 化和直观性。
MRI图像重建
MRI图像重建是将得到的医学影像数据进行处理，得到更为清晰、准确的MRI图 像。
MRI图像重建常用的算法包括傅里叶变换、空间编码、压制噪声等算法，这些算 法可以有效地提高图像的质量和准确性。
医学影像的质量评估与处理
医学影像的质量评估是指对得到的医学影像进行质量评估， 包括分辨率、对比度、噪声等指标。
基于深度学习的特征提取算法
基于深度学习的特征提取算法通过训练深度神经网络从大 量医学图像中自动学习图像特征，具有强大的特征表达能 力和鲁棒性。
CNN算法通过一系列卷积、池化和全连接层等基本组件，对 输入医学图像进行特征提取、降噪和细节强化等操作，最终 实现高质量的重建。
基于生成对抗网络（GAN）的图像重建算法
GAN是一种竞争性的深度学习模型，通过 训练两个神经网络进行对抗竞争，生成高质 量的医学图像。
03
基于深度学习的医学图像重建算法
深度学习在医学图像重建的应用
深度学习技术应用于医学图像重建，旨在提高图像质量，降低噪声干扰，简化图 像处理流程，提高诊断准确性和效率。
深度学习技术可以通过学习大规模标注的医学图像数据，提取特征并建立从原Βιβλιοθήκη 图像到高质量重建图像的映射关系。
基于卷积神经网络的图像重建算法
医学影像的处理是指对得到的医学影像进行进一步的处理， 包括去噪、增强、分割等操作，以满足临床医生的需求。
医学影像的三维重建
医学影像的三维重建是指将得到的医学影像数据进行三维 重建，得到更为真实、立体的医学图像。
医学影像的三维重建常用的算法包括体素渲染、表面渲染 、体素重建等算法，这些算法可以有效地提高图像的可视 化和直观性。
MRI图像重建
MRI图像重建是将得到的医学影像数据进行处理，得到更为清晰、准确的MRI图 像。
MRI图像重建常用的算法包括傅里叶变换、空间编码、压制噪声等算法，这些算 法可以有效地提高图像的质量和准确性。
医学影像的质量评估与处理
医学影像的质量评估是指对得到的医学影像进行质量评估， 包括分辨率、对比度、噪声等指标。
基于深度学习的特征提取算法
基于深度学习的特征提取算法通过训练深度神经网络从大 量医学图像中自动学习图像特征，具有强大的特征表达能 力和鲁棒性。
图像重建的应用(医学PPT课件)
这种破坏性方法。
透射模型： 建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收 的基础之上， 透射模型经常用在射线、电子射 线及光线和热辐射的情况下，这些都遵从一定 的吸收法则。
发射模型： 发射也可用来确定物体的位置，并且这种方法 已经广泛用于正电子检测，它是通过在相反的 方向分解散射的两束伽码射线来实现的。这两 束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。
n
0
显然：
1
2
n
1 d
ln 0 n
即：
n i 1
i
1 ln 0
d
n
一般情况探测器只能测到 n ，而不能测
到 1 ,2 ,n
，因此，不能直
接记录各个体素的衰减系数。但是，我们可以
用数学方法求解衰减系数。
假如某断层有2X2个体素，相应的衰减系数
为 11, 12, 21, 22 ，
Hale Waihona Puke 图 6—2 计算机断层成像示意图
X射线经过物体时会发生衰减，不同的物质 衰减是不一样的。得到物体的图像最直接的方 法是沿Y轴经衰减直接在胶片上成像。这与X 光透视是一样的，这样会造成图像的混叠。
CT是把物体在Y轴方向划分成小的薄片，薄片 的厚度是一个重要的参数，一般为1、2、3、4、 5、8、10mm。每个薄片再划分为小的单元，即 体素。
对于人体来说，大部分软组织是水，但仍有足 够的差异，不同的组织以产生不同的衰减系数， 这样就可以给出一幅解剖的横截面图像，该图 像包括一些定量信息。
衰减系数的单位 H——（豪斯费尔德） (Hounsfield)
一个豪斯费尔德等于水的衰减系数的0.1%，标度 上选择 H（水）=0
H
(组织) (水) (水)
透射模型： 建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收 的基础之上， 透射模型经常用在射线、电子射 线及光线和热辐射的情况下，这些都遵从一定 的吸收法则。
发射模型： 发射也可用来确定物体的位置，并且这种方法 已经广泛用于正电子检测，它是通过在相反的 方向分解散射的两束伽码射线来实现的。这两 束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。
n
0
显然：
1
2
n
1 d
ln 0 n
即：
n i 1
i
1 ln 0
d
n
一般情况探测器只能测到 n ，而不能测
到 1 ,2 ,n
，因此，不能直
接记录各个体素的衰减系数。但是，我们可以
用数学方法求解衰减系数。
假如某断层有2X2个体素，相应的衰减系数
为 11, 12, 21, 22 ，
Hale Waihona Puke 图 6—2 计算机断层成像示意图
X射线经过物体时会发生衰减，不同的物质 衰减是不一样的。得到物体的图像最直接的方 法是沿Y轴经衰减直接在胶片上成像。这与X 光透视是一样的，这样会造成图像的混叠。
CT是把物体在Y轴方向划分成小的薄片，薄片 的厚度是一个重要的参数，一般为1、2、3、4、 5、8、10mm。每个薄片再划分为小的单元，即 体素。
对于人体来说，大部分软组织是水，但仍有足 够的差异，不同的组织以产生不同的衰减系数， 这样就可以给出一幅解剖的横截面图像，该图 像包括一些定量信息。
衰减系数的单位 H——（豪斯费尔德） (Hounsfield)
一个豪斯费尔德等于水的衰减系数的0.1%，标度 上选择 H（水）=0
H
(组织) (水) (水)
《医学图像重建》课件
重建算法与图像质量评估
迭代和分析方法
我们将介绍图像重建中常用的迭代和分析算法，以 及它们在不同场景中的适用性。
分辨率、噪声、对比度和伪影
我们将讨论图像质量评估的重要指标，包括图像的 分辨率、噪声水平、对比度和伪影情况。
图像后处理与临床应用
1
滤波、分割和配准
图像后处理技术可以进一步优化重建图像的质量和清晰度，有助于医生更准确地 诊断疾病和制定治疗方案。
2
诊断和治疗规划
重建图像在临床实践中发挥着重要作用，为医生提供决策支持，帮助他们更好地 理解患者的病情和需求。
医学图像重建的高级技术
压缩感知
压缩感知是一种新兴的图像重建技术，通过利用图 像的稀疏性，可以以更少的数据获得高质量的图像 重建结果。
深度学习
深度学习是一种基于人工神经网络的图像重建方法， 它可以通过大规模的训练数据来提高图像重建的准 确性和鲁棒性。未来来自展方向 - 个性化和实时 重建
未来的医学图像重建将趋向于个性化和实时化，为患者提供更精确、高效的 诊断和治疗方案。
总结 - 医学图像重建的潜力
医学图像重建是一门充满潜力的学科，它为我们揭示了人体内部的奥秘，改 变了临床实践的方式和效果。
《医学图像重建》PPT课 件
医学图像重建是一门重要的学科，可以揭示人体内部的细节结构，有助于疾 病的诊断和治疗规划。本课程将介绍图像重建的基本原理和技术，以及其在 临床实践中的应用和未来发展方向。
引言 - 医学图像重建的重要性
通过医学图像重建，我们能够实时获取高质量的影像数据，从而揭示人体内部的结构和组织。这对于疾病的早 期诊断和治疗规划至关重要。
图像重建的基本原理
1
滤波和反投影
图像重建的基本原理包括滤波和反投影技术，通过这些方法可以从投影数据中还 原出高质量的图像。
医学图像的处理及三维重建 PPT课件
伦琴发现X射线
医学图像的分类
根据成像设备是对组织结构成像还是对组 织功能成像，将医学图像分成两类，即医 学结构图像和医学功能图像。 医学结构图像：X线图像、CT图像、MRI 图像、B超图像等 医学功能图像：PET图像，SPECT图像、 功能磁共振图像（fMRI）等
CT成像设备
CT图像
MRI成像设备
PET图像
医学图像处理的研究内容
医学图像处理的主要研究内容有：图像 增强、图像复原、图像分割、图像重建、 图像的配准与融合等。
三维重建（3D reconstruction）
三维重建的定义 ●三维重建的研究意义 ●三维重建的方法 ●颅脑的三维重建
三维重建的定义
医学图像三维重建是研究由各种医学成像 设备获取的二维图像断层序列构建组织或 器官的三维几何模型，并在计算机屏幕上
表面曲面表示法经典的算法： 立方块法(Cuberille)， 移动立方体法(Marching Cubes)， 剖分立方体法(Dividing Cubes)等
面绘制示例
面绘制步骤
重建数据的采集 边界轮廓曲线表面绘制 设置图像的颜色及阴影效果 设置图像光照效果 设置图像的显示效果
面绘制显示
医学图像的处理及 三维重建
Processing of medical images and 3D reconstruction
பைடு நூலகம்
医学图像处理
（Processing of medical images ）
医学影像技术的发展
● 医学图像处理的目的
● 医学图像处理的研究内 容
精品资料
• 你怎么称呼老师？
面绘制的方法
边界轮廓线表示法：首先通过分割对二维断 层图像提取轮廓线，然后把各层对应的轮廓 线拼接在一起表示感兴趣物体的表面边界。
《医学图像重建》课件
04
医学图像重建面临的挑战 与解决方案
数据获取与处理
数据来源多样性
医学图像数据来源广泛，包括CT、MRI、X光等设备产生的图像，每种设备产生的图像 特点不同，需要针对不同设备进行数据预处理和格式转换。
数据质量不均
由于设备性能、操作人员技能等因素，医学图像数据的质量存在差异，需要进行数据清 洗和增强，以提高重建精度。
05
医学图像重建的未来展望
人工智能与医学图像重建的结合
人工智能技术，如深度学习，已被广 泛应用于医学图像重建中，通过训练 深度学习模型，可以从原始医学图像 中提取特征并进行重建。
人工智能与医学图像重建的结合将进 一步提高重建精度和效率，为医生提 供更准确、更直观的医学影像信息， 有助于疾病的诊断和治疗。
VS
详细描述
基于深度学习的方法是一种新兴的图像重 建技术，通过利用深度学习算法对图像进 行自动学习和特征提取，从而得到重建的 图像。常见的深度学习算法包括卷积神经 网络（CNN）、生成对抗网络（GAN） 等。该方法在处理复杂的图像重建问题时 具有较高的准确性和鲁棒性。
03
医学图像重建的应用
医学影像诊断
多模态医学图像重建
多模态医学图像重建是指将不同模态 的医学图像进行融合，以获得更全面 、更准确的重建结果。
随着医学影像技术的发展，多模态医 学图像重建将成为未来研究的热点， 为医生提供更丰富的疾病信息，提高 诊断的准确性和可靠性。
医学图像重建在临床实践中的应用前景
医学图像重建技术在临床实践中具有广泛的应用前景，如放射影像、核磁共振、 超声成像等。
降低医疗成本
通过减少重复检查和缩短诊断时间，医学图像重建可以降低医疗成 本，减轻患者经济负担。
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23
4 23 1
2 345 2.3 111
0
1 90 23 33 2 456 2
23 11 89 11 11 5
1 678
145 21 7
0
3 12 0
3
12 444 56 9
4
4 45 12
2019/11/9
优质
0-10 红色 10-50 蓝灰色 50-100 灰蓝色 100-200 浅蓝色
>200 蓝色
I0
初始强度
u1 u2 u3 u4
ddd
un
In
穿透强度
根据前面公式，即有：
μ1+μ2+μ3+ μ4+μ5+μ6 …+μn
In I 0L
2019/11/9
优质
5
μ11 μ12 μ13 μ14 … μ21 μ22 μ23 μ24 …
μ31 μ32 μ33 μ34 … …………
被扫描物体
2019/11/9
2019/11/8
优质
11
解析算法之——反投影示例（数据完备）
96
6
12 0
32 40
假设，已知：
3 4
2 0
5 4
减去基数9
18 15
72
3
图像还原
21 9
6
=
7 7
+ 2
5
2
4
5 4
+ 5
3
4
6
6 0
+
3 4
2 3
7
2 2019/11/9
优质
12
3
解析算法之——反投影示例（数据欠缺）
假设，已知：
7
CT值：实际情况，重建图像显示的并非衰减系数，而是用
CT值描述，表示如下：
CT(HU ) μ 物 - μ 水 1000
μ水
常用：
2019/11/9
人体组织 骨密质 钙质 脑白质 脑灰质
HU 1000
60 36 24
优质
人体组织 脂肪 水 血液
凝固的血
HU -100
0 16 56-70
8
图像重建过程及相关概念：
又称密度分辨力（density resolution）是指在低对比情况下，图像中 能够区分物体密度的微小差别的能力，用百分数（%）表示。。
CT图像重建算法概述
2019/11/9
内容目录
1. 图像重建原理及比尔定律 2. 图像重建过程及相关概念 3. 解析算法-滤波反投影FBP 4. 迭代算法-ART&OSEM
2019/11/9
优质
2
CT图像重建原理：相同射线强度，穿过不同物质，衰减不同，利
用这一规律区别人体内的不同物质。
I0
初
始 强
优质
μ11+μ12+μ13+…+μ1n=… μ21+μ22+μ23+…+μ2n=… μ31+μ32+μ33+…+μ3n=… μ41+μ42+μ43+…+μ4n=… μ51+μ52+μ53+…+μ5n=… μ61+μ62+μ63+…+μ6n=… ……
6
45
1 456 2 101 23 4
5
22 67 2 334 1 43 111 12 45 45 88 1 445 3.3 34 134
3 4
2 0
5 4
72
7 7
+ 2
5
2
4
5 4
差距较大
3 -2 2 -3
减去基数9
5
=
12 7
4
11 6
7 2019/11/9
2
优质
13
2019/11/9
优质
14
迭代重建算法简述
医学图像重建算法之——迭代法。
迭代法迭代法是利用求解线性方程组来重建图像，实际是从—幅假设的初 始图像出发，采用逐步逼近的方法，将理论投影值同实际测量投影值进行 比较，在某种最优化准则指导下寻找最优解。它能够在投影数据信噪较低 条件下，获得高质量图像。
7.5
7.5
17.5 17.5
优质
0.75 1.75
19
有序子集迭代方法示例
原始图像，不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
第一子集
7.5 7.5 17.5 17.5
25 20 30
25
二次迭代
第二子集
6
9
14
21
25 25
0.8 1.2
0.8 1.2
2019/11/9
优质
20
有序子集迭代方法示例
2019/11/8
优质
15
迭代算法简单示例
X1
X2
X3
X4
8
9
2019/11/9
7 5 12 10
优质
X1+X2=5 X3+X4=12 X2+X4=9 X1+X3=8 X2+X3=7 X1+X4=10
X1=3 X2=2 X3=5 X4=7
16
实际操作中迭代重建算法求解过程
A）假定一初始图像； B）计算该图像投影； C ) 同测量投影值对比； D )计算校正系数并更新初始图像值； E ) 满足停步规则时，迭代中止，否则以新的重建图像作为初始图 像从B步开始。
2019/11/9
20 1.50
20 1.25
反投影 20
20 20
1.25 1.00 1.50
优质
20
1.25
18
有序子集迭代方法示例
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
25 20 30
25
猜测图像
10 10 10 10
2019/11/9
20 0.75 20 1.75
1次迭代
第一子集
2019/11/8
优质
17
典型迭代重建示例
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
猜测图像
10 10 10 10
25 20 30
25
20 0.75 20 1.75 1次 迭代
9.375 14.0625 21.875 32.8125
20 0.75 20 1.75
20 20 1.25 1.00
I0
度
I0
骨骼 软组织 空气
10%I 0 50%I 0 100%I 0
2019/11/9
优质
3
比尔定律：描述X射线穿过物体时发生衰减的规律，如下：
I0
均匀物质，衰减系数μ
Id
初始强度
长度L
穿透强度
Id I 0L
2019/11/9
决定了是什么物质
优质
Id I 0L
4
实际情况：物质并非均匀，组成复杂，因此，我们将物质分 成许多小份，即有了体素（像素）的概念，如下d：
这个图像不知道
5 10 15 20
15 35 知道这些
第二子集
6
9
14 21
25 20 30
25
三次迭代
第三子集
5.55 9.783 15.218 19.446
23 1.087
2019/11/9
27 0.926 优质 1.087
0.926 21
图像质量评价：低&高对比度分辨力
低对比度分辨力 （low contrast resolution） ：
图像
反投影
Central Park
我就是CT
2019/11/9
优质
投影
9
2019/11/9
扫描原始数据（即投影）
优质
10
医学图像重建算法
医学图像重建算法之——解析法。
解析法是以中心切片定理为基础的反投影方法，典型算法如滤波反投影法 (Filtered Back-Projection，FBP)。解析法具有容易实现,速度较快,且能 重建出高质量的图像的特点,但是对投影数据完备性要求高。