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题名稀疏张量约束的低剂量CT图像重建
被引量：21
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作者
刘进
亢艳芹
顾云波
陈阳
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机构
安徽工程大学计算机与信息学院
东南大学影像科学与技术实验室
计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学)
东南大学网络空间安全学院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期159-168,共10页
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基金
国家自然科学基金(61801003)
安徽工程大学引进人才科研启动基金(2018YQQ021)
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文摘
提出了一种稀疏张量约束重建算法,该方法利用非局部相似的先验信息,将CT图像分割成一系列图像块组;采用张量的多维低秩分解方法,将这一先验信息引入低剂量CT重建中,构造目标函数;通过重建图像更新和图像块组张量稀疏编码两个步骤,交替迭代求解目标函数。基于仿真数据和临床数据的实验结果验证了该算法的有效性,实验结果表明:与经典重建算法相比,所提算法在抑制噪声的同时,能更好地保持重建图像的细节,获得更高质量的图像。
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关键词
成像系统
计算机断层扫描
低剂量
图像重建
稀疏表示
张量约束
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Keywords
imaging systems
computed tomography
low dose
image reconstruction
sparse representation
tensor constraint
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名非凸张量多视图子空间聚类
被引量：1
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作者
洪振宁
苏雅茹
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机构
福州大学计算机与大数据学院
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出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期737-741,共5页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2020J01502)。
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文摘
为了探索非凸方法在多视图聚类方面的应用,基于非凸替换函数和子空间学习,提出非凸张量多视图子空间聚类算法.该算法不仅对多视图数据进行自表示学习来达到学习低维子空间的目的,而且采用带有旋转的张量结构对张量的高阶关联进行挖掘.同时,使用非凸函数替换和广义奇异值算子进行张量最小化问题的求解,从而实现对张量秩的近似.最后基于联合优化所得关联/仿射矩阵实现聚类操作,在不同类型的多视图数据集上的大量实验验证了该方法的聚类效果.
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关键词
多视图聚类
子空间学习
张量约束
非凸函数
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Keywords
multi-view clustering
subspace learning
tensor constraint
nonconvex function
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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