幅度分类算法与相位分类算法在4D-CT图像重建中的应用  

作　　者：赵金早[1] 

机构地区：[1]大庆油田总医院

出　　处：《中国科技信息》2020年第7期67-68,共2页China Science and Technology Information

摘　　要：目前为止,呼吸门控的算法被分为相位分类法和振幅分类法两种,但都是用于描述肿瘤、正常组织以及呼吸运动的4DCT重建方式。但是在呼吸过程中由于种种原因导致的呼吸运动的异常会造成一定的图像失真和畸变。目前发现在相同患者的呼吸数据下由于选择的4D图像重建算法不同会导致重建出不同的图像(主要表现在运动伪影,和ITV的不同)。本篇文章讨论的是两种重建算法(振幅模式和相位模式)重建原理的区别和重建后图像的差异及各自的优势。

关 键 词：分类算法 图像重建 图像失真 呼吸运动 呼吸过程 运动伪影 重建方式 重建算法 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]