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公开(公告)号：CN103390285B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310286929.0
申请日：2013-07-09
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘引导的锥束CT不完全角度重建方法，具体含有如下步骤：步骤1：估计初始图像：利用扫描到的投影数据估计初始重建图像；步骤2：图像边缘提取；步骤3：设计加权因子；步骤4：更新优化模型；步骤5：基于稀疏优化锥束CT不完全角度重建；步骤6：判断重建质量是否达到要求？如是，则执行步骤7；如不是，则执行步骤2；步骤7：结束；本发明提供了一种效率高、重建图像质量好的基于边缘引导的锥束CT不完全角度重建方法。
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公开(公告)号：CN104574458B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410848116.0
申请日：2014-12-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非标准快速Fourier变换和交替方向法的平行束CT稀疏角度重建方法，克服了现有技术中，图像重建方法仍有缺陷的问题。该发明的步骤如下：对平行束CT采集到的投影数据进行一维FFT变换，得到对应的极坐标下的投影频域数据；在基于极坐标的投影频域基础上，利用NUFFT技术实现图像空频域变换，以避免频域插值造成的精度损失，并建立TV最小化图像重建模型；在从投影频域恢复待重建图像的过程中，设计了基于TV最小化的频域优化模型，利用交替方向法对TV最小化模型通过增广Lagrangian函数法和交替方向乘子法进行迭代求解。本发明结合NUFFT技术和优化策略中先进的交替方向思想，能避免频域插值、计算和存储资源需求小，收敛性能好。
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公开(公告)号：CN107194864A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710270520.8
申请日：2017-04-24
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06T1/20 , G06T17/00 , G06T2200/28
Abstract: 本发明涉及一种基于异构平台的CT图像三维重建加速方法及其装置，异构平台包含主机及异构OpenCL计算设备，该加速方法包含：对FDK重建算法进行算粒分解，分析各个算粒的并行计算流程；通过异构平台中的主机及异构OpenCL计算设备对各个算粒进行加速优化处理。本发明深度挖掘CT重建算法的可并行性，采用GPU+FPGA的异构计算模式，使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成计算系统，最大程度上使算法与异构体系结构相匹配，充分利用不同加速部件的性能；同时设计适合重建算法高效运算的存储与通信方案，系统支持PCI‑E/Ethernet互联，支持多块处理板通过互联总线实现多处理器高效并行处理，实现同步或异步的协同处理机制，在尽量减少的损失精度的前提下提高重建速度。
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公开(公告)号：CN104240209B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410333638.7
申请日：2014-07-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明属于总变分最小化模型的CT图像精确重建领域，具体涉及一种基于TV最小化模型的精确重建采样条件估算方法，包含以下步骤：1将TV最小化模型转化为l1‑最小化模型；2提出精确重建必要条件1，并利用其估算采样角度数量下界；3提出精确重建必要条件2，并从下界采样角度数量开始逐个增加角度数量验证必要条件2；4提出精确重建充分条件，从同时满足两个必要条件的最少采样角度数量开始逐个增加角度数量验证精确重建充分条件，满足充分条件的最少角度数量即为采样条件的估算结果。本发明创新性提出将TV最小化模型划分为l1‑最小化模型，并通过必要条件1实现对采样角度数量下界的估算，最终通过验证必要条件2和充分条件得到更准确的估算结果。
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公开(公告)号：CN104240272B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410338497.8
申请日：2014-07-16
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪极坐标TV最小化直线轨迹CT图像重建方法，克服了现有技术中，直线轨迹计算机断层成像（linear computed tomography,LCT）技术的有限角度图像重建的问题。该发明包含以下步骤——步骤1：建立TV最小化重建模型；步骤2：利用ADM最小化TV模型；步骤3：利用PPFFT实现图像空-频域变换；步骤4：实现并运行算法，获得重建图像。该LCT重建技术基于交替方向法设计了TV最小化模型的求解算法，具有稳定的收敛性；并且，由于采用了伪极快速傅里叶变换，该算法具有优异的重建精度和计算效率。基于伪极坐标TV最小化LCT图像重建技术，在LCT技术投入实用化中具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104240209A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410333638.7
申请日：2014-07-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明属于总变分最小化模型的CT图像精确重建领域，具体涉及一种基于TV最小化模型的精确重建采样条件估算方法，包含以下步骤：1将TV最小化模型转化为l1-最小化模型；2提出精确重建必要条件1，并利用其估算采样角度数量下界；3提出精确重建必要条件2，并从下界采样角度数量开始逐个增加角度数量验证必要条件2；4提出精确重建充分条件，从同时满足两个必要条件的最少采样角度数量开始逐个增加角度数量验证精确重建充分条件，满足充分条件的最少角度数量即为采样条件的估算结果。本发明创新性提出将TV最小化模型划分为l1-最小化模型，并通过必要条件1实现对采样角度数量下界的估算，最终通过验证必要条件2和充分条件得到更准确的估算结果。
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公开(公告)号：CN103714578A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410035682.X
申请日：2014-01-24
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种针对半覆盖螺旋锥束CT的单层重排滤波反投影重建方法，首先将锥束投影重排成多排扇形束投影，每一排对应物体的一层，然后利用平行束投影的对称性质将每一排的扇形束投影重排成π范围内的平行束投影，此时平行束投影完全覆盖物体横截面，不存在数据截断，最后通过在重排前的锥束几何下计算反投影点，进行三维滤波反投影，避免了将第一次的重排误差引入重建图像。通过采用上述方法，能够实现半覆盖螺旋锥束几何下快速、高质量的三维重建，重建图像中没有明显截断伪影，重建质量不受数据截断位置的影响，能够更大程度地扩展螺旋锥束CT的成像视野。
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公开(公告)号：CN107016653B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710197760.X
申请日：2017-03-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及CT图像重建领域，公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建方法，包含设定加权因子；建立总曲率联合总变分最小化模型；利用交替方向法推导出最终的CT图像重建算法；进行最终的CT图像重建算法，实现并获得最终重建结果。本发明还公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建装置，包括加权因子设定模块、总曲率联合总变分最小化模型建立模块、最终的CT图像重建算法推导模块和最终重建结果获得模块。本发明效率高，能够适应更少的采集数据并且提升重建图像质量。
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公开(公告)号：CN104142845B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201410347123.2
申请日：2014-07-21
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenCL‑To‑FPGA的CT图像重建反投影加速方法，主要利用FPGA实现了CT图像重建反投影步骤的加速，具体为：在OpenCL编程模型中，构建CPU和FPGA协作的CPU‑FPGA异构计算模式，CPU和FPGA间通过PCI‑E总线进行通信，CPU作为主机端，负责算法中的串行任务以及对FPGA的配置与控制任务；FPGA作为协处理器端，通过加载OpenCL内核程序以实现对反投影计算的并行流水加速。在编程模式中，FPGA执行程序全部采用类C/C++风格的OpenCL语言开发，开发简便，修改灵活，能大大缩短研发周期，减少产品维护和升级的研发成本；另一方面，新方法基于OpenCL框架，代码可以实现跨平台快速移植，适合扩展和应用于多处理器异构平台的协同加速之中。
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公开(公告)号：CN104240272A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410338497.8
申请日：2014-07-16
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪极坐标TV最小化直线轨迹CT图像重建方法，克服了现有技术中，直线轨迹计算机断层成像（linearcomputedtomography,LCT）技术的有限角度图像重建的问题。该发明包含以下步骤——步骤1：建立TV最小化重建模型；步骤2：利用ADM最小化TV模型；步骤3：利用PPFFT实现图像空-频域变换；步骤4：实现并运行算法，获得重建图像。该LCT重建技术基于交替方向法设计了TV最小化模型的求解算法，具有稳定的收敛性；并且，由于采用了伪极快速傅里叶变换，该算法具有优异的重建精度和计算效率。基于伪极坐标TV最小化LCT图像重建技术，在LCT技术投入实用化中具有重要意义。
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