具体描述
内容简介
《CT图像重建算法》是一本专门介绍CT图像重建算法的专著。书中作者结合从事CT图像重建算法理论研究与工业CT成像系统研究的科研成果和思考，对CT图像重建算法的理论到实践问题进行了全面系统地介绍。既包括对重建算法基本理论细致、详尽讲解，也包含对目前较新型的理论和实际成像中工程问题的热点和难点问题解决情况的介绍与总结。本书内容涵盖了CT图像重建的两个分支--解析类重建算法和迭代类重建算法的经典算法和较新研究成果，其中解析类重建算法中详细讲解了平行束、扇形束和锥形束图像重建算法的发展历程。在本书的后半部分，结合作者的研究成果，以专题章节形式论述了当前CT图像重建实际应用中的热点难点问题--不完全角度重建、局部重建和大视野重建，以及图像重建加速技术，基本涵盖了目前CT图像重建的主流研究课题，这是本书的一大特色和亮点。同时本书还提供国内外较新公开发表的重要文献，以供读者参考。
内页插图
目录
第1章 引言1．1 CT成像技术概述
1．2 投影
1．3 反投影
1．4 本章小结
第2章 平行束图像重建
2．1 基础知识——傅里叶变换
2．2 傅里叶中心切片定理
2．3 平行束重建算法
2．3．1 直接傅里叶重建算法
2．3．2 滤波反投影算法
2．3．3 滤波算子
2．4 反投影滤波重建算法
2．5 本章小结
第3章 扇形束图像重建
3．1 扇形束成像的几何描述
3．2 数据重排算法
3．3 扇形束重建算法
3．3．1 等角度扇形束重建算法
3．3．2 等间距扇形束重建算法
3．4 本章小结
第4章 锥形束图像重建算法
4．1 FDK重建算法
4．1．1 FDK算法的推导
4．1．2 滤波窗函数
4．1．3 FDK算法的离散实现
4．2 Grangeat重建算法
4．2．1 Grangeat算法理论
4．2．2 Grangeat算法的具体实现
4．3 Katsevich重建算法
4．3．1 PI线
4．3．2 Katsevich算法理论
4．3．3 锥束螺旋Katsevich算法实现的几个关键问题
4．4 BPF重建算法
4．4．1 BPF算法理论
4．4．2 BPF算法的显示表达式
4．4．3 投影数据的求导
4．5 本章小结
第5章 迭代重建算法
5．1 解线性方程组
5．2 代数重建算法
5．2．1 ART算法
5．2．2 SART算法
5．3 统计迭代重建算法
5．3．1 最大似然估计理论
5．3．2 ML—EM算法
5．3．3 0SEM算法
5．4 本章小结
第6章 不完全角度重建算法
6．1 不完全角度问题
6．2 正则化框架与稀疏优化理论
6．2．1 正则化框架
6．2．2 稀疏优化理论
6．3 ASD—POCS算法
6．4 基于CS理论的新型重建算法
6．4．1 PICCS算法
6．4．2 RRD算法
6．4．3 ADTvM算法
6．5 本章小结
第7章 局部重建算法
7．1 局部重建问题
7．1．1 PI线的两个端点都在物体支撑外
7．1．2 PI线的一个端点在物体支撑外
7．1．3 PI线的两个端点都在物体支撑内
7．2 基于数据重排的局部重建算法
7．2．1 投影数据重排
7．2．2 T-BPF算法的重建公式
7．3 基于Radon逆变换的局部重建算法
7．4 本章小结
第8章 扩大视野重建算法
8．1 大视野重建问题
8．2 轴向视野扩展
8．2．1 螺旋FDK算法
8．2．2 PI一Method算法
8．3 横向视野扩展
8．3．1 RT扫描方式
8．3．2 基于数据重排的滤波反投影型算法
8．3．3 BPF型重建算法
8．4 双向视野扩展
8．5 本章小结
第9章 图像重建并行加速技术
9．1 并行加速技术概述
9．2 FDK算法并行性分析
9．2．1 FDK算法关键步骤
9．2．2 FDK算法并行性分析
9．3 基于多核cPU的图像重建并行加速技术
9．3．1 OpenMP介绍
9．3．2 基于OpenMP的FDK算法并行加速策略
9．3．3 基于OpenMt的FDK算法加速实验结果
9．4 基于GPU的图像重建并行加速技术
9．4．1 GPU加速FDK算法的关键技术
9．4．2 GPU加速FDK算法的实验结果
9．5 本章小结
参考文献
索引
精彩书摘
第6章 不完全角度重建算法利用不完全数据进行图像重建是近年来的一个热门课题。在CT系统中，图像重建算法通常需要完备的投影数据集。然而，在很多实际应用中，由于受数据采集时间或成像系统扫描的几何位置约束，只能在有限角度范围或在较少的投影角度得到数据，这些都属于数据不完全问题。
近年来提出的压缩感知（compCSSei scnSing，CS）理论，在信息论、医学成像、遥感成像、无线通信、模式识别等领域受到高度关注。相对于传统的信号重构方法，CS理论有着不同的性质，即只需要通过少量的样本点就能够精确地恢复原来的信号。CS理论的提出为研究不完全角度重建问题提供了新的思路。
6．1 不完全角度问题
医用CT在提供便捷、精确的诊疗手段的同时，也伴随着一个不可忽视的问题，即射线辐射。随着CT在临床诊断中的广泛应用，这一问题也愈加突出。据报道，接受超过28次CT扫描的患者致癌几率比平均水平高12％，而儿童在接受CT检查时所受的辐射影响会更大。现阶段，降低CT扫描的辐射剂量已经受到医学影像领域的广泛关注和高度重视，也成为了CT成像研究中亟待解决的热点和难点问题。对于不完全角度重建问题的研究，便是解决辐射剂量问题的一种有效手段，因此重建算法研究领域里的很多知名研究团队都将研究方向聚焦到了不完全角度重建算法的研究之上。
不完全角度问题主要包含两种类型（Tuy，1983；Smith，1985；Andersen，1989）：一种是有限角度问题（1imitcd—liews problem），一种是稀疏角度问题（fCw—Views prob—lcmor Sparsc—Views pr0L）lein）。有限角度问题是指扫描角度范围为小于180’的连续角度范围的问题；而稀疏角度问题指在180‘范围内相邻扫描角度之间存在一定间隔的问题，通常情况下这种扫描角度是等间距的。对稀疏角度重建算法的研究，可以在原有扫描方式上直接减少扫描角度数量，从而有效降低扫描过程总的照射剂量和扫描时间，也有利于在心脏成像等快速成像应用中获得更好的成像效果。对有限角度重建算法的研究，更是对成像系统几何设置的放松，可以直接应用于C型臂CT、直线轨迹CT等新型CT系统，也可以在牙科CT、乳腺CT、扁平状物体成像等实际应用中发挥较大的作用。
……
前言/序言
计算机断层成像（computed tomography，CT）技术被公认为20世纪后期最伟大的科技成果之一，它不但给医学诊断带来革命性的影响，还成功地应用于工业无损检测、逆向工程和安全检查等领域。随着CT理论和技术的飞速发展，面对曰益旺盛的应用需求，各领域正不断衍生出新的CT系统，如超声CT、荧光CT、中子C丁、SPECT、PET、微波C丁等。虽然它们在技术方法和工程实现上各有千秋，但是有着共同的数学基础和计算基础，即CT的核心理论一一CT图像重建。 ．20世纪80年代，G．T．Herman和国内的庄天戈教授相继出版了关于CT图像重建算法的专著，被视为C丁图像重建的经典著作。但因出版年代较早，重点在于论述C丁图像重建的基础理论，未能包含近二十多年来图像重建领域取得的一系列研究成果。该领域后续出版的相关著作多是以CT成像系统构成、设计以及应用为重点进行介绍，图像重建算法部分比较简略，大多仅仅简要介绍图像重建的基本理论，缺乏系统深入的分析阐述。因此，我国各大学相关专业的高年级本科生或研究生以及从事CT应用开发的科研工作者，都迫切需要一本全面系统论述CT图像重建算法理论的参考书。
本书旨在向读者全面、系统、深入地介绍经典和现代图像重建方法，帮助读者在CT图像重建领域建立比较完整的知识体系，对于图像重建的发展现状和趋势有一个比较清晰的认识。在此基础上对于各种具体应用问题的研究找到可借鉴的思路和途径。
本书内容涵盖了解析类重建算法和迭代类重建算法研究中的经典算法和最新研究成果，其中解析类重建算法中详细讲解了平行束、扇形束和锥形束图像重建算法的发展历程。在本书的后半部分，结合作者的研究成果，以专题章节形式论述了当前CT图像重建实际应用中的热点、难点问题——不完全角度重建、局部重建、大视野重建和重建加速技术，基本涵盖了CT图像重建的主流研究课题。同时本书还给出了国内外最新公开发表的重要文献，以供读者参考。
在本书撰写过程中，作者融合多年在科研和教学过程中的经验和体会，所述内容注重基础，在强调对基本概念和方法的理解方面花费了较多笔墨，这是本书的一大特色。本书在对经典算法的阐述中，将数学基础和物理意义相结合，重要部分给出了详细的理论推导，同时力求通俗易懂，利于读者自学。本书注重内容的完备性，对重要内容，从多角度进行关联叙述，便于读者的深入理解。
全书分为九章，第l~5章为基础理论部分，第6~9章为专题问题介绍部分。第1章主要介绍CT成像技术的概况并阐述投影和反投影的概念；第2章主要介绍图像重建算法的基础，包括傅里叶重建、中心切片定理、反投影滤波算法等。第3章主要介绍扇形束的数据重排与重建算法。第4章主要介绍锥形束CT图像重建中具有里程碑意义的经典算法：FDK算法、Grangeat算法、：Katsevich算法及BPF算法。第5章主要介绍迭代重建算法中的两大基本类型：代数重建算法和统计重建算法。第6章主要介绍扫描角度不完全时提高重建精度的热点方法。第7章主要介绍对兴趣区重建时各种数据截断隋况下的重建算法。第8章主要介绍对扫描视野进行纵向和横向扩展时的重建算法。第9章介绍重建算法的并行加速技术，着重介绍了基于多核CPU和GPU的加速方法。全书内容的布局、编写分工由闫镔教授负责，李磊负责所有内容的汇总和定稿。各章节作者如下：
第l章 引言（闫镔，李磊）
第2章 平行束图像重建（闫镔，李磊）
第3章 扇形束图像重建（闫镔，李磊）
第4章 锥形束图像重建算法（闫镔，李磊）
第5章 迭代重建算法（闫镔，李磊）
第6章 不完全角度重建算法（王林元，张瀚铭）
第7章 局部重建算法（汪先超，韩玉）
第8章 扩大视野重建算法（韩玉，李磊）
第9章 图像重建并行加速技术（张峰，李汉宁）
本书中的许多思想、原理和实例部分来源于前人的著作和研究论文，借此机会，作者向这些对本领域作出贡献的学者们表示感谢。感谢唐孝威院士、包尚联教授、韩中庚教授不辞辛劳审阅了本书，给出了富有见解的建议和意见。感谢李建新教授、胡国恩教授在作者从事图像重建研究过程中给予的支持和帮助。课题组的研究生李守鹏、王超、蔡爱龙等先后参与了CT图像重建相关课题的研究工作，为本书提供了不少素材，研究生张翔负责本书的校对工作，付出了大量时间和精力，在此一并感谢。此外，感谢国家863计划项目（2012AA011603）和国家自然科学基金项目（61372172）对本书出版的支持。
CT图像重建伴随CT技术历经了几十年的发展，研究论文和成果成千上万。尽管作者希望精益求精，但限于作者的见识，不足之处在所难免，望读者不吝赐教，批评指正。
作者
2013年3月4日于郑州
用户评价
这本《CT图像重建算法》的装帧设计，简洁而充满科技感，封面深邃的蓝色背景，仿佛承载着无尽的知识海洋。我一直对计算机科学与医学的交叉领域充满好奇，而CT技术无疑是其中的佼佼者。当我第一次接触到CT图像时，就被它在揭示人体内部结构方面的强大能力所折服。然而，这层神奇的面纱背后，必然是高度复杂的计算过程。我购买这本书，并非期望它能瞬间将我变成CT重建算法的专家，而是希望能对这个过程有一个宏观的认识。我希望了解，从X射线穿过身体，到最终屏幕上呈现的清晰图像，中间经历了哪些关键的步骤？哪些核心的算法在其中发挥着作用？书中会不会涉及到一些经典的重建方法，比如滤波反投影，以及它们各自的优缺点？我更关心的是，这些算法是如何解决实际应用中遇到的各种问题，例如散射、噪声以及伪影等，并最终如何保证图像的质量和诊断的可靠性。我希望能通过阅读，获得一些启发，理解不同算法选择对最终诊断的潜在影响，从而在日后的学习和工作中，能够更审慎地对待CT图像的解读。
评分拿到《CT图像重建算法》这本书，我的内心充满了对科学探索的激动。作为一名软件工程师，我对算法的逻辑和效率有着近乎执着的追求。CT图像重建，在我看来，是将物理探测到的原始数据，通过一系列精妙的数学变换，转化为我们能够直观理解的三维空间信息的过程。这其中必然涉及到大量的信号处理、数值计算以及优化理论。我非常期待在这本书中看到对不同重建算法的深入剖析，例如，书中是否会详细介绍傅里叶变换、Radon变换在CT重建中的应用？滤波反投影算法的具体数学推导过程又是怎样的？除了经典的算法，现代的迭代重建算法，如最大似然估计（ML-EM）、期望最大化（EM）算法等，它们又是如何工作的？这些算法在计算复杂度、收敛速度以及对噪声的抑制能力方面，又存在怎样的权衡？我更希望书中能够提供一些实际案例，展示不同算法在处理特定类型数据时的表现，以及如何通过调整算法参数来优化重建效果。这本书，对我而言，是一次深入理解复杂计算过程的绝佳机会，我渴望从中汲取知识，提升自己在相关领域的认知。
评分翻开《CT图像重建算法》这本书，我首先注意到的是它清晰的章节划分和详细的目录。作为一名在医学影像设备研发领域摸爬滚打多年的工程师，我深知一套高效、鲁棒的图像重建算法对于CT设备的性能至关重要。我购买这本书，旨在深入理解当前主流CT图像重建算法的技术细节和发展趋势。我希望书中能够详细介绍滤波反投影（FBP）算法的各个组成部分，包括预滤波、反投影等，并解释它们各自的作用。同时，我也非常期待书中能够对各种迭代重建算法进行深入的探讨，例如代数重建方法（ART）、期望最大化（EM）算法，以及近年来发展迅速的基于模型的方法（MBIR）。我关注的重点在于这些算法在计算效率、图像质量（如空间分辨率、噪声水平、伪影抑制）以及对各种物理效应（如束硬化、探测器非线性）的补偿能力方面的优劣。此外，书中如果能提及一些前沿的研究方向，比如深度学习在CT重建中的应用，那将是极大的惊喜。这本书，是我提升专业技能、把握行业技术脉搏的重要参考。
评分《CT图像重建算法》这本书，在我拿到它的时候，就感受到一股严谨的学术气息。作为一名物理学专业的学生，我对图像的形成过程，特别是医学成像技术，一直抱有浓厚的兴趣。CT技术，在我看来，是物理学原理在医学诊断领域的杰出应用。我希望在这本书中，能够找到关于CT成像物理基础的阐述，例如X射线的衰减原理，以及它与物质密度的关系。而重建算法，在我看来，则是将这些物理测量数据转化为有意义的图像的关键。我特别想了解，为什么需要“重建”？原始数据本身不能直接展示出图像吗？书中是否会详细介绍Radon变换及其逆变换在CT重建中的数学意义？它如何将投影数据映射到图像空间？我更关注的是，不同的重建算法，例如直接计算法（如滤波反投影）和迭代法，它们在数学原理和实际效果上分别有什么特点？书中是否会涉及一些关于算法稳定性和收敛性的理论讨论，以及如何处理现实中的测量误差和噪声？这本书，对我来说，是一次将理论物理知识与现代医学技术相结合的学习旅程。
评分一本厚重的著作，扉页上的“CT图像重建算法”几个大字，一下子就将我拉入了医学影像的神圣殿堂。我不是技术专家，但作为一名长年累月与各种医学影像打交道的研究者，我深知清晰、准确的图像对于疾病诊断的至关重要。我时常在思考，那些在屏幕上呈现的、如同艺术家般精妙的断层图像，背后究竟蕴藏着怎样的奥秘？它们是如何从一堆原始数据中“生长”出来的？这本书，我满怀期待地翻开，希望能从中窥探到那一丝神秘的面纱，理解那些让我惊叹的图像背后所依赖的严谨科学原理。或许，书中那些复杂的数学公式和算法描述，对于我这样的临床背景的人来说，会是挑战，但正是这种挑战，才激发了我更强烈的求知欲。我渴望找到那些能够帮助我更深入理解CT成像过程的线索，理解不同重建算法可能对最终图像质量带来的细微差异，以及这些差异在实际临床应用中可能产生的意义。我期待这本书能用一种恰当的语言，架起理论与实践之间的桥梁，让我不再仅仅是那个被动接受图像的医生，而是能对图像的生成过程有更深层次的洞察，从而在诊断中更加游刃有余。
评分CT图像重建算法，给别人买的。
评分一般一般
评分课题需要，买来阅读，还在学习中
评分一般般。写的太简单了。估计是找学生写的。。。
评分正版，值得购买，送货快
评分好好好好好非常好！！！
评分内容很不错，不知道会不会继续更新
评分理论结合实际，好好自习了
评分讲的比较全了，侧重算法的理论证明，没有实现过程。适合数学系的人看。
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