基于弦图恢复和字典学习的低剂量脑灌注CT优质成像的开题报告.docx

基于弦图恢复和字典学习的低剂量脑灌注CT优质成像的开题报告
一、选题背景
低剂量脑灌注CT成像是一项常用的医学成像技术，可以帮助医生诊断多种脑部疾病，如脑梗死、脑出血等。为了减少患者的辐射剂量，医生通常会应用低剂量成像技术，但原始图像往往会由于剂量过低导致噪声较多，降低了成像质量。因此，如何在低剂量条件下获得高质量的脑灌注CT图像是近年来医学影像技术研究的热点问题之一。
本文基于弦图恢复和字典学习技术，探讨如何从低剂量脑灌注CT图像中恢复高质量图像。
二、研究目的
本研究的目的是提出一种基于弦图恢复和字典学习的低剂量脑灌注CT优质成像方法，通过对低剂量图像进行去噪和重建，恢复出高质量的脑灌注CT图像。通过对重建效果的评估，验证该方法的有效性。
三、研究内容和方法
本研究采用弦图恢复和字典学习技术，通过建立一个字典来描述图像的变化模式，从而实现对低剂量脑灌注CT图像的重建。具体步骤包括：
（1）建立字典。采用K-SVD方法，通过多个训练样本建立一个字典，用于描述图像的变化模式。
（2）构建弦图。利用数据的特定属性构建弦图，采用贝叶斯提出的DISCRETE/TAN（TreeAugmentedNaiveBayes）算法对图像进行分类和描述。
（3）图像恢复。利用前两步获取的字典和弦图来对低剂量脑灌注CT图像进行恢复，获取高质量图像。
（4）评价方法。通过PSNR和SSIM等方法对重建后的图像进行质量评价，验证该方法的有效性。
四、预期结果
针对低剂量脑灌注CT图像的噪声问题，本研究提出了一种基于弦图恢复和字典学习的重建方法，旨在提高图像质量。预期能够实现对低剂量脑灌注CT图像的优质重建，降低辐射剂量的同时，提高诊断准确度。
五、结论
本研究探讨了一种基于弦图恢复和字典学习的低剂量脑灌注CT优质成像方法，通过对低剂量图像进行去噪和重建，恢复出高质量的脑灌注CT图像。预计该方法能够在低剂量成像条件下提高医生的诊断准确度，为脑部疾病的诊治提供更加可靠的支持。