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基于MCMC方法的自适应低剂量CT图像去噪
摘要：
低剂量CT即低辐射剂量CT在临床上应用越来越广泛，但同时也会带来图像噪声增加、对骨骼等组织的诊断能力下降等问题。本文基于MCMC方法提出一种自适应低剂量CT图像去噪方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法可以在尽可能减少低剂量CT的辐射剂量的同时，去除CT图像中的大部分噪声，使得医生更容易进行诊断。
关键词：
低剂量CT，MCMC方法，图像去噪
1.引言
医学成像在临床上扮演着重要的角色，它有助于医生对患者身体状况进行更加准确地判断和诊断，为患者治疗提供更好的支持和指导。而CT(ComputedTomography,计算机断层摄影)技术作为一种非常重要的医学成像技术，应用越来越广泛。低剂量CT在临床应用中不断受到关注，由于低剂量CT所需的辐射剂量较低，减少了患者身体的辐射损伤，因此具有更加广泛的应用前景。但是，低剂量CT图像的噪声较高，导致患者的诊断结果不够准确，需要进行去噪处理。
在医学图像的去噪方面，MCMC方法已经得到了广泛应用。MCMC方法是一种基于蒙特卡洛方法的数值分析方法，可以处理各种随机变量的概率分布，广泛应用于统计物理、计算化学、图像处理等领域。在从低剂量CT图像中去除噪声的过程中，MCMC方法可以通过模拟低剂量CT图像生成的噪声概率分布，对图像进行去噪处理。然而，现有的MCMC方法并没有考虑到低剂量CT图像的特殊性质，即患者身体吸收的剂量不是恒定的。因此，我们需要提出一种适用于自适应低剂量CT图像去噪的MCMC方法。
2.方法
本文提出的自适应低剂量CT图像去噪方法基于随机行走MCMC方法。该方法的主要步骤包括：初始化、提议分布、转移概率、接受或拒绝样本、噪声估计、交替迭代等步骤。具体地说，该方法首先对输入低剂量CT图像进行初始化，然后通过提议分布在噪声图像中随机行走，并计算转移概率。如果接受样本，则更新噪声图像，否则丢弃当前的样本，并继续采样下一个样本。在每次迭代中，该方法估计噪声模型的参数，并将其更新到模型中。迭代过程直到满足停止准则时结束。
3.实验与结果
为了验证本文所提出的自适应低剂量CT图像去噪方法，我们对多组低剂量CT图像进行了实验。实验结果表明，与现有的去噪方法相比，该方法可以在不同的噪声水平下有效去噪，使得图像的质量更好，医生诊断更加准确。并且，该方法可以在尽可能减少低剂量CT的辐射剂量的同时，去除CT图像中的大部分噪声，具有很好的实用价值。
4.结论
本文提出了一种基于MCMC方法的自适应低剂量CT图像去噪方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法可以在尽可能减少低剂量CT的辐射剂量的同时，去除CT图像中的大部分噪声，使得医生更容易进行准确度更高的诊断。于此同时，该方法对于低剂量CT图像去噪问题的解决具有一定的借鉴意义，并且可以在实际应用中得到推广。
参考文献
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