基于压缩感知的CT迭代图像重建技术应用研究的任务书.docx
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基于压缩感知的CT迭代图像重建技术应用研究的任务书.docx
基于压缩感知的CT迭代图像重建技术应用研究的任务书一、研究背景和意义CT(ComputedTomography),即计算机体层摄影,是一种利用计算机对二维层面内的多个投影图像进行重建,得到物体三维结构信息的非侵入式检测手段。CT图像重建是CT成像技术中的关键问题,直接影响到成像质量和精度。而传统的CT重建方法由于需获取巨量数据、算法复杂等原因,成本较高、耗时长,这在某些临床情况或实验环境下,难以满足实际需求。近年来,压缩感知(CompressiveSensing)技术的出现打破了传统的采样定理,提供了一种
基于压缩感知理论的CT图像重建算法研究的任务书.docx
基于压缩感知理论的CT图像重建算法研究的任务书一、研究目的与意义CT(ComputedTomography,计算机体层摄影)是一种广泛应用于医学影像学中的成像技术。CT可以通过呈现人体内部的断层影像,为医生提供有利的参考,从而帮助医生做出更准确的诊断与治疗方案。然而,传统的CT图像重建算法复杂且计算量大,限制了CT成像的应用范围。压缩感知理论提供了一种简单而有效的图像重建方法,可以在相对较少的数据量下还原高质量的图像,因此在医学成像领域受到广泛关注。本研究旨在探究基于压缩感知理论的CT图像重建算法,并进一
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO压缩感知理论简介CT图像的稀疏表示重建算法概述PARTTHREE自适应投影算法介绍投影增强的作用自适应投影增强的实现方法PARTFOUR测量矩阵的设计稀疏基的选择重建算法的优化PARTFIVE应用场景和优势实验结果分析与其他方法的比较PARTSIX进一步提高重建质量降低计算复杂度推广到实际应用中THANKYOU
基于自适应投影增强的压缩感知CT图像重建.docx
基于自适应投影增强的压缩感知CT图像重建基于自适应投影增强的压缩感知CT图像重建摘要:近年来,压缩感知(CompressedSensing,简称CS)技术在CT(ComputedTomography)图像重建领域得到广泛应用。然而,由于CS技术在图像重建过程中存在的噪声和伪影等问题,当前的重建算法仍然存在很大挑战。为了解决这些问题,本文提出了一种基于自适应投影增强的压缩感知CT图像重建算法。该算法通过将自适应投影增强(AdaptiveProjectionEnhancement,APE)与压缩感知原理相结合
基于先验图像约束压缩感知多能CT重建算法.docx
基于先验图像约束压缩感知多能CT重建算法论文标题:基于先验图像约束压缩感知多能CT重建算法摘要:随着计算机断层扫描(CT)技术的不断发展,获得高质量的CT重建图像变得越来越重要。然而,CT重建问题的复杂性和大量的数据样本使得传统的重建算法无法满足实时处理和高质量重建的要求。为了克服传统算法中的限制,本文提出了一种基于先验图像约束的压缩感知多能CT重建算法,该算法通过结合压缩感知和先验图像信息,实现了高效的低剂量CT图像重建。1.引言2.CT图像重建问题的挑战3.压缩感知理论概述4.先验图像约束的重建方法4