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联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的低剂量CT三维重建
被引量：
10
1
作者
亢艳芹
刘进
+3 位作者
王勇
强俊
顾云波
陈阳
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期96-107,共12页
CT扫描中潜在的辐射伤害已越来越受到人们的重视,然而降低扫描剂量会导致成像质量退化,从而影响诊断结果。针对上述问题,提出一种联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的三维重建算法。该算法通过频率分解的重建形式对高频成分进行无监督的...
CT扫描中潜在的辐射伤害已越来越受到人们的重视,然而降低扫描剂量会导致成像质量退化,从而影响诊断结果。针对上述问题,提出一种联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的三维重建算法。该算法通过频率分解的重建形式对高频成分进行无监督的多尺度在线卷积稀疏编码约束,对低频成分进行梯度L_(0)范数约束,从而实现低剂量CT图像中噪声伪影的抑制与组织细节的保持。此外,卷积稀疏编码中使用三种不同尺度的三维滤波器,可有效适应不同尺度下的特征信息,提高编码能力。腹部CT仿真数据和真实扫描数据的实验结果表明,所提算法在25%常规剂量的重建过程中可以获得噪声伪影少、结构细节对比度高和质量更好的成像效果。
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关键词
成像系统
低剂量CT
图像重建
多尺度
卷积稀疏编码
梯度
l
_
(0)范数
原文传递
题名
联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的低剂量CT三维重建
被引量：
10
1
作者
亢艳芹
刘进
王勇
强俊
顾云波
陈阳
机构
安徽工程大学计算机与信息学院
东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室
东南大学影像科学与技术实验室
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期96-107,共12页
基金
国家自然科学基金(61801003)
安徽高校协同创新项目(GXXT-2019-008)
安徽工程大学校级科研项目(Xjky072019B02)。
文摘
CT扫描中潜在的辐射伤害已越来越受到人们的重视,然而降低扫描剂量会导致成像质量退化,从而影响诊断结果。针对上述问题,提出一种联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的三维重建算法。该算法通过频率分解的重建形式对高频成分进行无监督的多尺度在线卷积稀疏编码约束,对低频成分进行梯度L_(0)范数约束,从而实现低剂量CT图像中噪声伪影的抑制与组织细节的保持。此外,卷积稀疏编码中使用三种不同尺度的三维滤波器,可有效适应不同尺度下的特征信息,提高编码能力。腹部CT仿真数据和真实扫描数据的实验结果表明,所提算法在25%常规剂量的重建过程中可以获得噪声伪影少、结构细节对比度高和质量更好的成像效果。
关键词
成像系统
低剂量CT
图像重建
多尺度
卷积稀疏编码
梯度
l
_
(0)范数
Keywords
imaging
systems
l
ow-dose
CT
image
reconstruction
mu
l
ti-sca
l
e
convo
l
utiona
l
sparse
coding
gradient
l
_
(0)-
norm
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合卷积稀疏编码与梯度L_(0)范数的低剂量CT三维重建
亢艳芹
刘进
王勇
强俊
顾云波
陈阳
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
原文传递
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