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三维重构技术在X光检测领域中的匹配和评估(三)

 
        图 3.7 渐近线-SMART 和 MLEM

      (3.4)
 其中f(x)是重构后的体素值,x是实际体素值。系数1.127意味着用SMART-算法重构后的体素值平均是SART-算法的1.127倍。因此可以将公式3.2和3.3扩展,导出适合SMART-算法的标准化公式。
  .           (3.5)
             (3.6)
 图3.7中两条渐近线几乎完全重合,此外,根据这两种算法的原理,理论上他们的理想重构体素值是相等的,所以公式3.6也适用于MLEM-算法的标准化。
3.3  FDK-算法的标准化
 首先也是根据表格3.2中的数据,利用软件“MATLAB”,得到一条对应离散点的渐近线。
      

         图 3.8 渐近线-FDK

             (3.7)

 其中f(x)是重构后的体素值,x是实际体素值。FDK-算法属于分析法,也就是说所有X光的投影经过信号过滤之后一次性向重构体积做逆投影。所以大角度范围的圆形轨迹意味着要做更多的逆投影,当然重构体素值也会增加。因此重构体素值除了跟实际体素值有关,还跟圆形轨迹的角度有关。

     表格 3.6 不同角度的圆形轨迹的重构-FDK
体积精度: 64×64×64 Voxel  体积大小: 1,0×1,0×1,0 mm  实际体素值: 3,3
圆形轨迹 180°
(32 张投影) 270°
(48 张投影) 360°
(64 张投影)
xy-平面   
      


      图3.9 不同角度的圆形轨迹的重构值曲线-FDK

 从图3.9可以看出,重构体素值与圆形轨迹的角度范围成正比。X光投影的张数(pro_num)对应于圆形轨迹的角度。对公式3.7进行扩展:
          (3.8)
     
        图3.10 重构坐标系

 虽然重构体积每个体素的大小(重构精度)可以任意的定义,但是最佳体素的大小需要通过图3.10的坐标系计算得到。
         (3.9)
 其中a是最佳体素大小,b是接收器像素大小,FOD是射线源到重构体积中心的垂直距离,FDD是射线源到接收器中心的垂直距离。与SART,SMART 和MLEM相比,他们的重构体素值跟当前重构体积中的体素大小(length/lengthvox)成正比,而FDK是与最佳体素大小(a)成正比。
再次扩展公式3.8:
    (3.10)
 f(x)对应于重构体素值(vj),x对应于实际体素值(pha)。FDK-算法的标准化公式为:
      (3.11)
3.4  总结
      表格 3.7 重构体素值标准化公式总结
SART 
SMART 
MLEM 
FDK 
vj
pha
length
lengthvox
pro_num
FOD
FDD = 被检测物体的重构体素值
= 被检测物体的实际体素值
= 重构体积的棱长
= 棱长上体素个数
=  X光投影的张数
= 射线源到重构体积中心的垂直距离
= 射线源到接收器中心的垂直距离
     
 值得一提的是,表格3.7中的标准化公式不仅适用于正方体的重构体积,同样也适用于长方体。因为SART,SMART和MLEM的标准化公式与定义的重构体积的棱长无关,而是取决于重构体积的精度。一旦定义好一个重构体积,其精度就唯一确定了。FDK的标准化公式本来就与定义的重构体积无关,当然也适用于长方体的重构体积。

 图3.11描绘的是重构体素值进行标准化后的结果,其中圆形轨迹的角度为360°,重构发生在64×64×64 Voxel und 1,0×1,0×1,0 mm 的体积内。标准化后四种算法的重构体素值大约等于3.3。

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