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低剂量CT图像质量改善算法研究的开题报告
标题：低剂量CT图像质量改善算法研究的开题报告
一、课题背景及意义
计算机断层扫描（CT）是一种重要的医学成像技术，能够为医生提供高质量的影像信息，对疾病的诊断和治疗起到重要作用。然而，CT扫描中使用的X射线辐射危害较大，常常会给患者带来较大的辐射剂量。低剂量CT扫描能够降低辐射剂量，但同时也会降低图像质量，影响医生的诊断判断，因此如何在低剂量CT扫描中保证图像的质量是一个重要的研究课题。
二、国内外研究现状
目前，低剂量CT图像质量改善技术已经是国内外研究的热点之一。国外学者Brendanetal.（2018）研究了一种改进的降噪算法，在保证图像质量的同时，成功地将辐射剂量下降了65.7%。国内学者马晓东（2020）等人结合深度学习，提出了一种通过学习大量的高质量图像样本，训练神经网络来重建低剂量CT图像的方法。
三、研究内容及方向
本研究旨在研究低剂量CT图像质量改善算法，主要内容包括以下方面：
1.利用图像处理技术，对低剂量CT图像进行去噪处理，降低噪声干扰，提高图像清晰度。
2.探究基于深度学习的低剂量CT图像的重建方法，并利用训练好的神经网络对低剂量CT图像进行重建。
3.结合多种算法，采用图像融合技术对低剂量CT图像进行综合处理，综合优化图像的质量和分辨率。
四、研究方法和技术路线
本研究的方法和技术路线如下：
1.使用Matlab等工具，对低剂量CT图像进行去噪处理，提高图像清晰度。主要利用小波变换、分块卷积神经网络等算法。
2.建立深度学习模型，采用残差网络等深度学习模型，对低剂量CT图像进行重建。
3.采用多种图像融合技术，包括权值平均法、小波变换融合法、PCA融合法等，对重建后的图像进行综合处理，优化图像质量和分辨率。
五、预期成果和意义
本研究的预期成果包括：
1.建立低剂量CT图像的质量改善算法，实现对低剂量CT图像的去噪和重建。
2.通过多种融合技术，实现对重建后的图像的综合处理，提高图像质量和分辨率。
3.比较不同算法的优缺点和适用范围，为低剂量CT图像质量改善技术的发展提供参考和方向。
本研究对提高低剂量CT图像的质量和分辨率具有重要意义，有望为低剂量CT扫描技术在临床应用中的推广提供技术支持。