《低劑量CT成像新算法研究與臨床套用》是依託東南大學，由陳陽擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：低劑量CT成像新算法研究與臨床套用
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：陳陽
- 依託單位：東南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
大量研究結果表明超過正常劑量範圍的輻射易誘發人體新陳代謝異常乃至病理性病變，然而，單方面通過修改掃描參數減少CT中的X射線輻射將顯著增加重建圖像中的噪聲和偽影，降低圖像質量，從而影響醫生對異常病變的診斷。在現階段青年基金項目(低劑量CT圖像成像和處理的新算法研究)的實施過程中，申請人提出了一些新的成像算法並取得了一定的初步效果。作為現階段青年基金工作的擴展和延伸，本建議案擬針對青年基金實施過程中出現的問題提出解決方案並實施。本項目旨在為當前國內醫院影像科設計有效可行的低劑量CT成像算法及相應的解決方案，提供滿足臨床診斷要求的低劑量CT圖像，切實減小病人在CT掃描中的輻射傷害，研究內容將以青年基金項目的工作為基礎，具體的將包括以下四個方面：1，進一步提高低劑量CT成像質量；2，算法驗證；3，後處理和疊代重建算法的比較分析；4，根據臨床要求提高算法速度和魯棒性。
結題摘要
該項目旨在探索和設計面向臨床實用的低劑量CT成像算法，課題組在理論探索和套用拓展兩個方面同時開展科學研究，努力將稀疏表示，字典學習和模式識別等新技術套用於斷層圖像重建算法和優質低劑量CT成像算法，提高低劑量CT的成像質量，申請人先後提出了“基於區別性稀疏表示的低劑量CT成像算法”，“基於Gamma先驗的CT重建算法”，”“基於字典學習的快速低劑量CT圖像後處理”等一系列重建或者後處理算法，所提出的算法經過不同部位的臨床數據驗證，證明能夠在降低四分之一劑量的條件下顯著提高CT圖像質量，其中“基於區別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉讓上海聯影醫療設備公司，課題立項以來累計發表SCI收錄期刊論文13篇(其中9篇的第一作者或通訊作者為該項目負責人)，部分論文發表在圖像成像與分析領域具有廣泛影響力的期刊，如《IEEE Transactions on Medical Imaging》、《IEEE Transactions on Image Processing》和《Physics in Medicine and Biology》。相關工作被Web of Science 引用近200次， 一定數量的引文發表在相關領域國際頂級期刊，如《Nature Communication》、《IEEE Transactions on Medical Imaging》、《International Journal of Computer Vision》和《Optics Express》等，引文作者包括相關領域的權威學者，如英屬哥倫比亞大學Rabab K. Ward教授(IEEE Fellow, 加拿大工程院院士，IEEE Signal Processing Society現任主席)、普度大學的Charles A. Bouman教授(IEEE Fellow)等，部分成果被國內外同行在引文中稱為 “first proposed (首次提出)”、“Novel (新穎的)”、“good performance (好的性能)”、“greatly improved (顯著提高)”和 “It has been proved to be effective and promising (被證明是非常有效和有前途的)”等。課題組同時獲得5授權專利。
