基于改进正则化方法的有限角度CT图像重建算法-豆柴文库

基于改进正则化方法的有限角度CT图像重建算法.docx

2024-11-14

5金币

11KB

2页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/2

2/2

在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

基于改进正则化方法的有限角度CT图像重建算法 Introduction: ComputedTomography(CT)isamedicalimagingtechniquethatusesX-raystocreatedetailedimagesofinternalstructuresofthebody.TheCTscansarewidelyusedinclinicalpracticefordiagnosisandtreatmentofvariousconditions.However,theacquisitionofCTscansinvolvesexposuretoionizingradiation,whichcanleadtoharmfuleffectsonthepatient'shealth.Tominimizethisrisk,thedevelopmentoflow-doseCTtechniqueshasbeenatopicofresearchinrecentyears.Inalow-doseCTscan,theamountofradiationexposureisreducedtoaminimumlevel,whichoffersasignificantreductionintheriskofradiation-inducedcancer. Oneofthemainchallengesinlow-doseCTimagingisthattheacquireddataarenoisyandincompleteduetothereducedamountofradiationexposure.Thisleadstosuboptimalimagequalityandmakesitdifficultforradiologiststomakeaccuratediagnoses.Therefore,thedevelopmentofefficientimagereconstructionalgorithmsiscrucialforlow-doseCTimaging. Inthispaper,weproposeanovelimagereconstructionalgorithmbasedonanimprovedregularizationmethodforlimitedangleCTimaging.Theproposedmethodutilizesacombinationofiterativereconstructionandregularizationtechniquestoenhancethequalityofreconstructedimages. Methodology: Theproposedalgorithmconsistsoftwomainstages:datapreprocessingandimagereconstruction. Datapreprocessing: Thedatapreprocessingstageinvolvesfilteringtherawdatatoreducenoiseandcorrectforanyartifactsthatmaybepresentinthedata.Inthisstudy,weuseasimplefilterbasedonthemedianfilteringtechniquetoremovenoisefromthedata.Afterfiltering,weapplyacorrectionalgorithmtocorrectforanyringartifactsthatmaybepresentinthedata. ImageReconstruction: Intheimagereconstructionstage,weuseaniterativereconstructionalgorithmthatincorporatesimprovedregularizationtechniquestoenhancethequalityofthereconstructedimages.Theproposedregularizationtechniqueinvolvesincorporatingaprioriinformationabouttheimageintothereconstructionprocesstoreducenoiseandenhancethedetailsinthereconstructedimage. Theproposedalgorithmutilizesthetotalvariation(TV)regularizationtechniquetoenhancethesp

相关资料

基于改进正则化方法的有限角度CT图像重建算法.docx

2024-11-14

11KB

基于Split Bregman算法的有限角度CT图像重建.docx

基于SplitBregman算法的有限角度CT图像重建在近年来，随着计算机技术的不断进步，医学成像技术得到了快速发展。计算机断层扫描(CT)技术是其中的重要成果之一，它通过X射线透射成像原理，能够获取人体内部的三维图像，为医学诊断提供了重要的信息。然而，传统的CT技术存在着一些不足之处，比如：重建速度慢、辐射剂量高、成像品质差等问题。因此，如何提高CT图像重建的质量以及速度成为了当前的研究热点之一。有限角度CT重建是CT技术中的一个重要分支，它是指在仅获取有限的角度数据时，通过计算方法获得样品的三维结构信

2024-10-27

11KB

基于L1与TV正则化的改进图像重建算法.pptx

添加副标题目录PART01PART02图像重建算法的重要性L1与TV正则化的基本原理算法改进的动机与目标PART03L1正则化算法的基本框架L1正则化在图像重建中的应用L1正则化算法的优势与局限性PART04TV正则化算法的基本框架TV正则化在图像重建中的应用TV正则化算法的优势与局限性PART05算法改进的思路与方法改进算法的实现过程改进算法的优势与效果分析PART06实验设置与数据集描述实验过程与结果展示结果分析与比较PART07本文工作总结对未来研究的建议与展望感谢您的观看

2024-10-05

777KB

有限角度CT图像重建迭代算法研究的开题报告.docx

有限角度CT图像重建迭代算法研究的开题报告开题报告：有限角度CT图像重建迭代算法研究一、问题阐述在医学影像学中，CT(ComputedTomography)技术是一种重要的影像诊断技术，它可以通过X射线扫描成像，得到人体内部器官和组织的三维图像。然而，传统的CT扫描需要大量的X射线照射，可能会对人体健康造成影响，而且成像时间较长、成本较高。因此，近年来，研究人员开始探索新的CT成像技术，如有限角度CT成像技术，其可以通过少量的X射线照射得到三维图像。然而，有限角度CT成像技术会导致成像质量下降，因为缺少完

2024-09-15

11KB

基于离散剪切波正则化的低剂量CT图像统计重建方法.pdf

本发明公开了一种基于离散剪切波正则化的低剂量CT图像统计重建方法。本发明在数据保真项加入符合数据统计特性的系数加权，以降低噪声对重建结果的影响，并利用增广拉格朗日方法将图像在剪切波域可以稀疏表示的先验信息作为正则化项加入目标函数。本发明的正则化系数是根据误差自适应变化的，进一步提高了算法的鲁棒性。重建图像在辐射剂量降低到FBP算法的10％甚至更低时仍然能够得到清晰保留结构细节的重建图像。本发明适用于少视角和低管电流扫描两种情况下的低剂量CT图像统计迭代重建方法。

2023-11-22

1.1MB