基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复.docx
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基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复.docx
基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复基于低秩稀疏分解的心肌灌注动态PET图像恢复摘要:心肌灌注动态PET图像广泛应用于心脏疾病的诊断和治疗。然而,由于PET图像受到多种噪声和伪像的干扰,图像质量较低,对于临床诊断的准确性和可靠性存在一定影响。本文提出了一种基于低秩稀疏分解的方法,用于恢复心肌灌注动态PET图像,提高图像质量和准确性。实验结果表明,该方法在去噪和伪像消除方面具有显著优势,并且能够准确提取心肌灌注动态信息。关键词:心肌灌注动态PET图像,低秩稀疏分解,去噪,伪像消除,图像恢复1.引言心
动态PET心肌灌注图像分解方法的研究的开题报告.docx
动态PET心肌灌注图像分解方法的研究的开题报告一、研究背景心肌灌注是指血液通过冠状动脉进入心肌的过程,也是心肌代谢活动和心脏功能维持的基础。因此,对心肌灌注的实时控制和定量分析,不仅有助于了解心脏病理生理学的本质及其发展过程,同时还对评估心脏功能以及心血管疾病诊断和治疗具有极大价值。近年来,随着放射性同位素成像技术的发展,基于PET(正电子发射计算机体层成像)的动态心肌灌注显像成为了一种非侵入性的有效手段。然而,PET心肌灌注图像存在着很多问题,如数据噪声、动态序列重建、图像质量、量化分析等,这些问题限制
基于低秩稀疏分解和PCNN的图像融合方法.pdf
本发明提出了一种基于图像低秩与稀疏成分分解和PCNN相结合的图像融合方法。首先在低秩分解的基础上,结合稀疏表示,通过不同的字典,对不同成分进行稀疏表达得到对应成分的编码系数。然后在融合过程中,采用一种“绝对值”取大的策略对低秩成分进行融合,以保留源图像的亮度信息;对于稀疏成分,不同于传统的融合策略,本发明采用梯度特征激励PCNN的方法进行融合,能更大程度保留更多的源图像边缘细节信息。最后,将低秩融合部分和稀疏部分相加,便得到最终的融合结果。针对不同类型的图像,本发明提出的方法无论在视觉效果还是客观指标上,
基于低秩稀疏分解快速算法的动态MRI重建.pptx
,目录PartOnePartTwo动态MRI的应用领域动态MRI重建的挑战低秩稀疏分解在动态MRI重建中的重要性PartThree低秩稀疏分解算法的基本原理低秩稀疏分解算法在动态MRI重建中的应用低秩稀疏分解算法的优势和局限性PartFour算法流程和实现细节算法的时间复杂度和空间复杂度分析算法的优化策略和改进方向PartFive实验数据和实验环境介绍实验结果展示和分析与其他算法的性能对比和优势分析PartSix基于低秩稀疏分解快速算法的动态MRI重建的应用前景未来研究的方向和挑战THANKS
基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法.docx
基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法摘要:图像去噪是一种常见的图像处理任务,其目标是从图像中去除噪声以提高图像的质量。在过去的几十年中,研究人员提出了许多图像去噪算法,其中一种较为常用的方法是基于矩阵低秩稀疏分解。本文介绍了基于矩阵低秩稀疏分解的图像去噪算法的原理和方法,并通过实验结果证明了其在去噪效果上的优越性。1.引言图像去噪是一种基本的图像处理任务,它在很多应用中都起到了重要的作用。噪声是由于图像采集或传输过程中引入的不可避免的干扰,它会破坏图像的细节和轮廓,降低图像