基于ADMM-Net网络三维数字乳腺重建方法研究

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数字乳腺重建(DBT)是一种从有限扫描角度下采样投影数据并重建出三维断层乳腺图像的技术,它很好地解决了乳腺组织重叠问题,已经成为乳腺癌早期诊断的首选医学手段。然而,由于投影数据的稀疏性,现有重建算法得到的乳腺图像存在着严重的层间伪影问题,如何解决重建图像的层间伪影已经成为DBT成像领域的主流研究方向。本论文探索将ADMM算法展开成神经网络,既能借助迭代算法强大的数学理论基础,又能利用卷积网络自动选择最优参数以及优异的特征提取能力,获得层内噪声低、层间伪影较少的三维乳腺图像。主要工作内容如下:(1)针对三维乳腺锥形束FBP重建串行计算消耗时长等缺点,在深入研究和分析锥形束FBP重建算法的理论基础上,实现了使用CUDA并行化编程完成FBP算法中投影、滤波和重建的计算过程,提高了整个重建算法的计算速度。(2)针对全连接实现图像域变换过程耗时长、计算资源消耗大的问题,将锥形束FBP重建算法嵌入到神经网络中,能够在较少的资源消耗下,快速地实现图像域变换功能。并研究反向传播算法,实现解析算法反向梯度计算功能,能够在网络训练的过程中自动实现梯度回传功能。(3)针对临床的乳腺数据中包含大量的伪影和噪声,难以成为理想的网络训练数据的问题,设计了计算机模拟仿真乳腺数据的算法。仿真模体的尺寸、组织分布等参数可以人为设置,且没有实验系统误差及成像装置造成的伪影和噪声,图像的分辨率较高。(4)针对DBT成像中投影数据的稀疏性,重建过程极易产生层间伪影的问题,提出了ADMM算法网络化方案。该网络能够自动优化ADMM算法中的参数,并使用三维卷积网络对图像的特征进行提取,降低图像的层间伪影。解决了传统迭代算法消耗时间长,参数需要根据经验调整等缺点,并且重建的乳腺影像层内噪声低、层间伪影扩散小。(5)为了检验本论文提出方法的可靠性,采集BR3D模体和临床数据对本论文提出的方法进行检验,并与FBP重建方法和TV迭代算法进行对比,验证本文设计网络的可靠性。
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