版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著CT技術(shù)的快速發(fā)展及其在臨床醫(yī)學(xué)的廣泛應(yīng)用,人們逐漸的開始重視CT掃描中輻射劑量過高的問題。低劑量CT成為CT發(fā)展的必然,也是今后醫(yī)學(xué)影像診斷技術(shù)發(fā)展的趨勢。通過調(diào)整CT系統(tǒng)的掃描參數(shù)如降低管電流,可以達到降低輻射的目的。然而,低劑量CT重建圖像質(zhì)量發(fā)生嚴重的退化,影響臨床醫(yī)學(xué)診斷的準確性。因此,低劑量CT圖像質(zhì)量的提高成為CT技術(shù)研究的熱點,其中,在CT重建之前對投影數(shù)據(jù)進行降噪處理是較為有效的方法之一。本文討論了CT成像原理、重
2、建算法和濾波算法,主要研究了低劑量CT投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性和投影域降噪算法。主要內(nèi)容概述如下:
論文首先簡單地描述了CT的成像系統(tǒng)與重建算法,降低輻射劑量的途徑和低劑量CT的實現(xiàn)。并詳細地論述了低劑量 CT投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性,其均值和方差大致符合高斯分布。同時,投影數(shù)據(jù)中還存在一些脈沖噪聲點,使得CT圖像出現(xiàn)了嚴重的條狀偽影。并據(jù)此建立相應(yīng)的低劑量CT的噪聲模型。
針對投影域的懲罰加權(quán)最小二乘降噪算法的不足,本文提出了
3、一種改進的基于模糊數(shù)學(xué)的懲罰加權(quán)最小二乘降噪算法。根據(jù)低劑量CT投影數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性,在原來的降噪算法中引入模糊數(shù)學(xué)的理論,利用隸屬度函數(shù)構(gòu)建一種動態(tài)的權(quán)值。通過仿真實驗可以證明,改進的懲罰加權(quán)最小二乘降噪算法優(yōu)于原來的算法,其在抑制噪聲的同時,能夠有效的保護CT圖像的細節(jié)和邊緣信息。
本文將圖像域的高斯加權(quán)均值濾波器引入到投影域中,由于其對脈沖噪聲濾除效果較差,使其在重建過程中造成CT重建圖像存在偽影和失真。針對該算法的不足,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于投影域降噪的低劑量CT圖像重建技術(shù)研究.pdf
- 基于統(tǒng)計迭代的低劑量CT重建算法研究.pdf
- 低劑量CT的投影域去噪算法和后處理方法研究.pdf
- 低劑量CT投影數(shù)據(jù)多尺度去噪算法的研究.pdf
- 基于投影數(shù)據(jù)非單調(diào)性全變分恢復(fù)的低劑量CT重建.pdf
- 稀疏角度及低劑量CT圖像重建算法研究.pdf
- 低劑量CT的后處理和統(tǒng)計迭代重建算法研究.pdf
- 重建算法對低劑量肺部CT圖像質(zhì)量和診斷的影響.pdf
- 基于低劑量CT圖像的肺結(jié)節(jié)分割算法研究.pdf
- 低劑量CT成像與稀疏角度重建研究.pdf
- 基于有序子集的懲罰加權(quán)最小二乘低劑量CT優(yōu)質(zhì)重建算法研究.pdf
- 低劑量CT圖像恢復(fù)算法研究.pdf
- 低劑量ct圖像的質(zhì)量改善算法研究
- 低劑量X線CT統(tǒng)計迭代重建方法研究.pdf
- 低劑量X線CT重建若干問題研究.pdf
- 基于字典學(xué)習的低劑量CT圖像質(zhì)量提高算法研究.pdf
- 低劑量CT圖像質(zhì)量改善算法研究.pdf
- 低劑量CT圖像的質(zhì)量改善算法研究.pdf
- 基于稀疏梯度域字典學(xué)習的低劑量腦CT圖像恢復(fù).pdf
- 基于GPU的低劑量CT容積數(shù)據(jù)體繪制算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論