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基于字典學習與縱向TV約束的低劑量螺旋CT重建

石勇義; 牟軒沁 西安交通大學電信學院圖像處理與模式識別研究所

摘要:多層螺旋CT在臨床影像診斷中被廣泛應用,由于X線是一種電離輻射,對人體有一定傷害,高劑量的X線輻射會增加人體罹患癌癥等疾病的風險,因此在保證診斷效果的前提下盡可能地降低X射線劑量是當前研究的熱點問題。考慮到螺旋掃描方式在縱向采樣具有不一致的特性,本文提出了一種基于三維字典學習的統計迭代重建算法用于低劑量螺旋CT重建,同時在迭代框架中引入縱向TV約束以改變螺旋重建圖像的噪聲分布特性。為了保證重建結果的精確度,經典的基于距離驅動的前向投影和反投影被用于迭代重建框架。同時為了提升計算速度。本文核心算法采用GPU實現,有序子集和Nesterov方法也用于加速迭代收斂過程。本文提出的方法能夠有效的提高圖像質量,對比度噪聲比指標和醫學從業人員的主觀評價指標驗證了本文算法的優越性。

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