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CT图像重建算法(第二版)

作者：闫镔

出版社：科学出版社出版时间：2014-04-01

开本： B5 页数： 234

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CT图像重建算法(第二版) 版权信息

ISBN：9787030760388
条形码：9787030760388 ; 978-7-03-076038-8
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
医学
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CT图像重建算法(第二版) 内容简介

本书是一本专门介绍CT图像重建算法的专著。作者结合从事CT图像重建算法理论研究与工业CT成像系统研究的科研成果和思考，对CT图像重建算法的理论到实践问题进行了全面系统地介绍。本书内容涵盖了CT图像重建的两个分支——解析类重建算法和迭代类重建算法的经典算法及近期新研究成果，其中解析类重建算法中详细讲解了平行束、扇形束和锥形束图像重建算法的发展历程。在本书的后半部分，结合作者的研究成果，以专题章节形式论述了当前CT图像重建实际应用中的热点、难点问题——不接近角度重建、局部重建和大视野重建，以及图像重建加速技术，基本涵盖了目前CT图像重建的主流研究课题，这是本书的一大特色和亮点。着眼于新的成像技术的不断发展，本书第二版中新增加了能谱重建算法和深度学习重建技术，为读者开展相关方向的研究提供了初步指引。同时本书还提供国内外近期新公开发表的重要文献，以供读者参考

CT图像重建算法(第二版) 目录

目录第1章引言11.1 CT成像技术概述11.2 投影51.3 反投影141.4 本章小结22第2章平行束图像重建232.1 基础知识——傅里叶变换232.2 傅里叶中心切片定理292.3 平行束重建算法312.3.1 直接傅里叶重建算法312.3.2 滤波反投影算法312.3.3 滤波算子352.4 反投影滤波重建算法392.5 本章小结40第3章扇形束图像重建413.1 扇形束成像的几何描述413.2 数据重排算法423.3 扇形束重建算法453.3.1 等角度扇形束重建算法453.3.2 等间距扇形束重建算法483.4 本章小结51第4章锥形束图像重建算法524.1 FDK重建算法524.1.1 FDK重建算法的推导524.1.2 滤波窗函数534.1.3 FDK重建算法的离散实现564.2 Grangeat重建算法574.2.1 Grangeat重建算法理论584.2.2 Grangeat重建算法的具体实现604.3 Katsevich重建算法624.3.1 PI线634.3.2 Katsevich重建算法理论654.3.3 锥束螺旋Katsevich重建算法实现的几个关键问题694.4 BPF重建算法734.4.1 BPF重建算法理论744.4.2 BPF重建算法的显示表达式784.4.3 投影数据的求导814.5 本章小结82第5章迭代重建算法835.1 解线性方程组835.2 代数迭代重建算法865.2.1 ART算法865.2.2 SART算法895.3 统计迭代重建算法905.3.1 *大似然估计理论915.3.2 ML-EM算法935.3.3 OS-EM算法965.4 本章小结99第6章不完全角度重建算法1006.1 不完全角度问题1006.2 基于稀疏优化的重建算法1026.2.1 TV*小化模型与重建算法1036.2.2 其他正则化模型与重建算法1066.3 结合投影域的重建算法1086.4 奇异性刻画与采样条件分析1106.4.1 有限角度问题的奇异性1106.4.2 采样条件分析1126.4.3 融入支集补先验的TV*小化重建算法1166.4.4 多分辨率融合重建1166.5 本章小结117第7章局部重建算法1197.1 局部重建问题1197.1.1 PI线的两个端点都在物体支撑外1207.1.2 PI线的一个端点在物体支撑外1237.1.3 PI线的两个端点都在物体支撑内1257.2 基于数据重排的局部重建算法1277.2.1 投影数据重排1277.2.2 T-BPF算法的重建公式1297.3 基于Radon逆变换的局部重建算法1337.4 本章小结136第8章扩大视野重建算法1388.1 大视野重建问题1388.2 轴向视野扩展1388.2.1 螺旋FDK重建算法1398.2.2 PI-Method重建算法1418.3 横向视野扩展1438.3.1 RT扫描方式1438.3.2 基于数据重排的滤波反投影型算法1468.3.3 BPF型重建算法1508.4 双向视野扩展1518.5 本章小结156第9章图像重建并行加速技术1579.1 并行加速技术概述1579.2 FDK重建算法的并行性1599.2.1 FDK重建算法关键步骤1599.2.2 FDK重建算法并行性分析1619.3 基于多核CPU的图像重建并行加速技术1629.3.1 OpenMP介绍1629.3.2 基于OpenMP的FDK重建算法并行加速策略1639.3.3 基于OpenMP的FDK重建算法加速实验结果1649.4 基于GPU的图像重建并行加速技术1679.4.1 GPU加速FDK重建算法的关键技术1679.4.2 GPU加速FDK重建算法的实验结果1729.5 本章小结174第10章能谱CT重建算法17510.1 X射线产生机制17510.2 能谱CT成像基础17610.2.1 观测过程的数学描述17610.2.2 能谱成像分解模型17710.2.3 材料重建方法分类17810.3 投影域分解算法18010.3.1 正向观测过程18010.3.2 分解模型与求解18210.3.3 实验验证18410.4 图像域分解算法18610.4.1 图像域分解模型18610.4.2 正则化分解算法18710.4.3 实验验证18810.5 代数迭代重建算法18910.5.1 E-SART算法18910.5.2 单色图像引导加速19210.5.3 实验验证19410.6 统计迭代重建算法19610.6.1 光子统计建模19610.6.2 代理函数选择19710.6.3 算法具体实现19910.6.4 实验验证20010.7 本章小结201第11章深度学习重建方法20211.1 数据驱动重建20211.1.1 神经网络模型20211.1.2 数据驱动范式20311.2 图像域后处理方法20411.2.1 FBPConvNet20511.2.2 WGAN-VGG20811.3 直接投影深度学习重建方法21111.3.1 基于流形近似的自动变换21111.3.2 AUTOMAP基本结构21211.4 迭代与深度学习融合方法21311.4.1 参数化即插即用ADMM21311.4.2 基于学习的原始对偶方法21611.5 本章小结220参考文献221索引233

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