有限角断层扫描中薄板物体的迭代重建算法对比与伪影抑制性能研究

《Scientific Reports》：Iterative reconstruction algorithms for limited-angle tomography of thin slab objects: a performance review

　　

摘要

随着计算机断层扫描（CT）应用领域的不断拓展，角覆盖范围受限的场景——即有限角断层扫描（LAT）——日益普遍。LAT通常出现在工业检测和无损检测应用中，由于物体尺寸较大或某些角度存在遮挡，CT无法完整扫描整个物体。传统的滤波反投影（FBP）方法无法恢复LAT中缺失的数据，从而导致伪影。本研究将迭代重建（IR）算法——包括同时代数重建技术（SART）、共轭梯度最小二乘法（CGLS）、自适应最速下降投影凸集交算法（ASD-POCS）和最大似然期望最大化算法（ML-EM）——分别作为代数重建、最小二乘重建、压缩感知重建和统计重建的代表性方法，应用于印刷电路板等薄板物体的LAT重建。在薄铝盘体模的焦平面（in-focus plane）上评估了对比度噪声比（CNR）性能，并通过离焦平面（out-of-focus planes）上的伪影扩散函数评估了鬼影伪影情况。结果表明，在稀疏数据条件下，IR算法均展现出优于FBP的对比度噪声比性能。虽然统计重建的ML-EM算法和压缩感知的ASD-POCS算法在减少鬼影伪影方面优于FBP，但增加总扫描角度被认为是抑制伪影最有效的策略，这也凸显了LAT固有的局限性。本研究讨论了LAT的基本原理以及恢复缺失数据的算法策略。