[1]齐泽瑶,王远军. 基于全变分模型的CT不完全角度重建算法研究进展[J].中国医学物理学杂志,2019,36(2):180-184.[doi:1005-202X（2019）02-0180-05]
　QI Zeyao,WANG Yuanjun. Research progress on limited-angle CT reconstruction algorithm based on total variation model[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(2):180-184.[doi:1005-202X（2019）02-0180-05]
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 基于全变分模型的CT不完全角度重建算法研究进展()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第2期
页码:
180-184
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2019-02-25

文章信息/Info

Title:
 Research progress on limited-angle CT reconstruction algorithm based on total variation model
文章编号:
R318；TP391
作者:
 齐泽瑶; 王远军
 上海理工大学医疗器械与食品学院， 上海 200093
Author(s):
 QI Zeyao;  WANG Yuanjun
 School of Medical Instrument and Food Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
关键词:
 ; 计算机断层扫描; 不完全角度重建; 全变分; 综述
Keywords:
 ; Keywords: computed tomography;  limited-angle CT reconstruction;  total variation;  review
分类号:
R318；TP391
DOI:
1005-202X（2019）02-0180-05
文献标志码:
A
摘要:
 在计算机断层扫描成像领域，不完全角度重建算法可以在不完备的投影数据中重建出质量较好的图像，而其中比较突出的一类算法是基于全变分模型的重建算法。研究者们在此模型的基础上提出了许多相关的算法，重建出了质量更好的图像。本文首先简要介绍了全变分模型重建算法，然后在模型改进和求解算法两个方面对此模型的重建算法进行研究。在模型改进方面主要介绍了根据全变分模型的局限性以及图像的内涵信息引入相关的先验（方向信息、非局部信息、高阶梯度信息等）来改善图像的重建性能。在求解算法方面主要介绍了经典的梯度下降算法以及基于稀疏优化理论的交替方向最小化算法。最后分析总结了目前存在的问题以及提出模型改进和求解算法两方面相结合依旧是未来发展的趋势。
Abstract:
 Abstract: Using limited-angle CT reconstruction algorithm can reconstruct a CT image of good quality from limited projection data, and the most prominent algorithms among them are based on total variation (TV) model. So far, many related algorithms based on TV model have been proposed to reconstruct images of better quality. Herein the reconstruction algorithms based on TV model are briefly introduced and then studied in two aspects, namely model improvement and solution algorithm. In terms of model improvement, we mainly introduce the methods about how to improve the reconstruction performance of images by introducing relevant prior information (direction information, non-local information, high-order gradient information, etc.) based on the limitations of the TV model and the connotation information of the image. In terms of solution algorithm, we mainly introduce classical gradient descent algorithms and the alternating direction minimization algorithm based on sparse optimization theory. Finally, the existing problems are analyzed and summarized. In conclusion, the combination of model improvement and solution algorithm is still the trend of future development of TV-based limited-angle CT reconstruction algorithm.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2018-08-03
【基金项目】国家自然科学基金（61201067）；上海市自然科学基金（18ZR1426900）
【作者简介】齐泽瑶，硕士，研究方向：CT图像重建算法研究，E-mail: 871166527@qq.com
【通信作者】王远军，博士，副教授，研究方向：生物医学工程、医学图像处理，E-mail: yjwang@usst.edu.cn
更新日期/Last Update: 2019-02-26