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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
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，提供了一种新型的数据压缩和重建方法，可大幅减少数据量，加快算法速度，同时也能提高信息的获取效率、降低成本。CT图像重建领域中基于压缩感知的迭代算法，是一种新兴的重建算法，相对于传统的迭代算法，不仅可以更快速地重建出三维信息，而且也具有更高的重建精度和可靠性。
因此，对基于压缩感知的CT迭代重建算法的研究和应用，不仅有助于探索更加精炼且高效的医学成像技术，可以更快速、更清晰、更准确地获取医学影像，减小患者接受医疗的负担，提升医学成像技术的水平，也有利于探索相关领域的理论问题和创新思路，具有重要的现实意义和科学意义。
二、研究内容及方法
1.研究内容
本次研究，将围绕基于压缩感知的CT迭代图像重建技术进行深入探究，主要包括以下几个方面：
（1）综述基于压缩感知的CT图像重建算法的研究历程、发展现状、优缺点以及应用领域等情况；
（2）设计并实现基于压缩感知的CT迭代图像重建算法，从算法模型、计算复杂度、重建精度等多个方面进行评估和改进；
（3）通过实验和对比分析，验证所设计的压缩感知算法在图像重建方面的性能和优势，探究合理的参数设置和影响算法效果的因素；
（4）在实验室和实际应用场景中，应用研究所得的基于压缩感知的CT迭代图像重建技术，获取并重建CT影像，评估其适用性和效果等因素。
2.研究方法
本研究主要采用以下方法：
（1）文献调研法和理论分析法，收集和总结压缩感知算法的研究成果，探究算法在图像重建方面的发展现状、分析其优势和不足；
（2）计算机仿真方法和实验室实验方法，结合MATLAB软件等相关工具，开发和实现基于压缩感知的CT迭代图像重建算法，进行算法的性能测试、优化和改进；
（3）完整的实践研究方法，将所研发的压缩感知算法应用于实验室和实际应用环境中，获取并重建CT影像，评估其可行性和适用性，为算法的推广和应用提供有效支撑。
三、预期成果及应用前景
基于本次研究的目标，预期可得到以下成果：
（1）完成基于压缩感知的CT迭代图像重建算法的研发，以MATLAB软件为基础，实现算法的可视化及成像处理，具有较高的准确性和稳定性；
（2）实验验证所研发的算法，在图像重建方面有着更高的效率和精度，对CT影像重建技术的发展有重要的借鉴意义和推广价值；
（3）通过实验室和真实环境中的应用验证，本研究所提出的基于压缩感知的CT迭代图像重建技术，可推广应用于各种医学影像重建领域，具有极广阔的应用前景和市场潜力。
四、研究计划及经费预算
1.研究计划
（1）文献综述阶段（1个月）：综述医学影像和CT图像重建领域的研究成果，收集和理解基于压缩感知的CT迭代图像重建技术现有的发展和应用情况；
（2）算法设计阶段（3个月）：在MATLAB环境下，设计与实现基于压缩感知的CT图像迭代重建算法，进行性能分析和优化；
（3）实验验证阶段（6个月）：通过实验室仿真和真实应用场景的验证，评估所研究技术的有效性和可行性；
（4）成果撰写阶段（2个月）：整理、总结实验结果，并撰写研究报告和相关论文。
2.经费预算
主要涵盖实验用材料费、实验耗材费、设备购置费、差旅费等。
经费预算总计：70,000元。
五、研究团队及分工
本研究旨在探究基于压缩感知的CT迭代图像重建技术，需要具备一定的医学影像分析和图像处理背景知识，因此建立由医学影像工程师和计算机工程师共同组成的研究团队，分工如下：
（1）主持人：负责研究团队的总体负责，确保研究进度和成果的实现。
（2）医学影像工程师：负责医学影像分析和处理，提供相关研究方法和实验设计，协同计算机工程师完成算法研发和应用验证。
（3）计算机工程师：负责算法设计和实现，提供相关编程和计算机仿真技术，协同医学影像工程师完成算法测试和实验验证。
（4）合作单位：合作实验室和医疗机构等相关单位，提供相应的实验场地和设备，协助开展实验工作。