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题名低剂量CT的加权总变差重建算法
被引量：3
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作者
彭彬彬
随力
黄思佳
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机构
上海理工大学医疗器械与食品学院
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出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2016年第1期24-29,共6页
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基金
国家自然科学基金(51173108)
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文摘
针对稀疏投影角度的CT图像重建问题,结合压缩感知理论,提出基于加权迭代支持检测的分块代数重建算法,以较少的投影角度重建出理想的CT图像。首先,针对传统的代数重建技术计算量大、收敛速度慢的问题,提出分块代数重建算法;其次,传统的最小总变差模型会引起图像过度平滑及纹理细节模糊等问题,对此提出一种最小加权总变差算法,即加权迭代支持检测算法,并建立加权迭代支持检测模型;最后,分块代数重建技术与加权迭代支持检测模型交替迭代,使重建结果趋于收敛。本文采用经典的Shepp-Logan体模及实际的脑部CT切片进行重建,以均方根误差作为重建图像的质量评判标准,并与其他重建算法的重建结果进行对比。在经过一定次数的迭代后,基于本文算法的重建图像更贴近原始图像,而且比其他算法更早收敛。实验结果表明,本文算法在重建质量及收敛速度上都优于其他对比算法。
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关键词
压缩感知
CT重建
稀疏角度重建
分块代数重建技术
加权迭代支持检测
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Keywords
compressed sensing
CT reconstruction
reconstruction of sparse angles
block algebraic reconstruction technique
reweighted iterative support detection
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分类号
R312
[医药卫生—基础医学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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