什么是CT图像的噪声？

CT图像中的噪声（Noise）是指原本均匀的图像中像素值发生了不必要的变化。噪声通常被宽泛地定义为横截面成像上的颗粒状外观。主要包括两部分，一是电子噪声，一是量子噪声（ Quantum noise ）。能量积分探测器的电子噪声主要是光电转换、AD转换（模数转换）过程中产生，包括背景噪声、暗电流、信号丢失都会产生电子噪声。

量子噪声又称量子斑纹（quantum mottle），是重要的噪声来源。它是一个随机过程，是由于到达探测器的光子数量在点与点之间的波动造成。这意味着，在没有物体的情况下对探测器进行曝光，会产生颗粒状图像，而不是均匀的灰度图像。

到达探测器上各个像素的光子数呈泊松分布，每个像素的平均光子数为N，标准偏差约为√N。

因此，图像中的感知噪声= √N / N。

量子噪声主要对使用低辐射剂量的图像产生不良影响。达到探测器的信号中的随机差异会叠加到结构产生的图案上，导致精细图像细节的对比度分辨率较低。

CT 中的噪声是通过信噪比（SNR）测量的；将所需信号（光子）水平与背景噪声（偏离正常值的像素）水平进行比较。信噪比越高，图像中的噪点越少。横截面图像中的噪声会降低图像质量，并影响对比度分辨率。

影响噪声的因素mAs 

CT 扫描的 mAs 或剂量与检查中使用的光子数量有直接关系。需要牢记以下关系 2 x mAs = SNR 增加 40% 增加扫描剂量可减少噪声，从而提高图像的对比分辨率。但这是有代价的，在确定检查设置时必须考虑剂量与阅片所需的对比分辨率之间的平衡。依赖于高对比度分辨率的检查需要比能容忍较高噪声的检查（例如，肝脏成像与心脏钙化评分）使用更高的辐射剂量。

切片厚度 

生成图像的光子数与切片厚度呈线性关系。切片越厚，可用光子越多；可用光子越多，信噪比越高。不过，这也需要权衡，因为增加切片厚度会降低 Z 轴的空间分辨率。

患者体型 

较大的患者会比较小的患者吸收更多的辐射，这意味着到达探测器的光子数量会减少，从而降低信噪比。

重建算法 

非线性重建算法会导致噪声不均匀，即整个图像的噪声强度因区域结构而异。图像中的均匀区域通常比高度结构化区域的噪声水平低。

噪声评价 

有多种指标可用于测量 CT 噪声的不同质量。噪声有许多方面，包括幅度、纹理和不均匀性。

幅度 

噪声大小可通过标准偏差简单量化。CT 噪声大小是信噪比的分母。

纹理 

噪声纹理是噪声的视觉印象或质量。 可通过计算噪声功率谱对其进行量化测量。

不均匀性 

噪声的不均匀性是由整个图像中噪声大小或纹理的变化造成。

参考文献：

Euclid Seeram. Computed Tomography.  ISBN: 9780323312882

Jerrold T. Bushberg, John M. Boone. The Essential Physics of Medical Imaging. (2011) ISBN: 9780781780575

Penelope Allisy-Roberts, Jerry R. Williams. Farr's Physics for Medical Imaging. (2021) ISBN: 9780702028441

Bartuschat, Dominik & Borsdorf, Anja & Köstler, Harald & Rubinstein, R & Stürmer, Markus. (2009). A parallel K-SVD implementation for CT image denoising. 

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