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基于各向異性濾波技術(shù)的DTI圖像去噪算法研究

發(fā)布時間:2020-12-18 09:12
  擴散張量成像(Diffusion tensor imaging,DTI)是一種廣泛使用的腦成像方法,在大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和醫(yī)學(xué)診斷及治療方面具有非常重要的作用。由于受到成像機制的限制,DTI圖像受噪聲的干擾較為嚴重。DTI圖像中的噪聲一方面會使得圖像中的信號產(chǎn)生不同類別的偏差,另一方面會導(dǎo)致DTI圖像出現(xiàn)失真,在一定程度上限制了DTI的發(fā)展與應(yīng)用,因此研究新的DTI圖像去噪算法對DTI圖像的后期應(yīng)用具有非常重要的意義。DTI圖像去噪的方法可概括為三種:第一種是對DTI圖像直接去噪,該類算法雖然可以有效地濾除DTI圖像中的噪聲,但卻出現(xiàn)了邊界模糊的現(xiàn)象。第二種是對擴散張量的特征信息進行處理,這類方法雖然在一定程度上緩解了邊界模糊現(xiàn)象,但濾波后的結(jié)果也是不盡人意。第三種方法是對擴散張量估計的同時進行濾波,該類方法明顯降低了DTI圖像中的噪聲并且可以實現(xiàn)邊界保留,但算法的計算量較大并且耗時較多。針對上述諸多算法存在的局限性,為了減少噪聲對DTI圖像的影響,并且實現(xiàn)對DTI圖像的邊緣結(jié)構(gòu)信息進行有效地保留,本文結(jié)合結(jié)構(gòu)張量、黎曼幾何框架及復(fù)剪切波變換的相關(guān)知識,提出了三種新的DTI圖像去噪算法。... 

【文章來源】:河北大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于各向異性濾波技術(shù)的DTI圖像去噪算法研究


各向同性擴散示意圖

示意圖,各向異性擴散,示意圖


第二章 DTI 成像基礎(chǔ)是該方向的擴散速率是最快的,而在垂直于纖維束的方向上進,其擴散表現(xiàn)為各向異性,如圖 2-3 所示。大腦中的腦脊液和子的含量存在差異,所以水分子在不同的腦組織中表現(xiàn)出來的而為大腦的擴散張量成像提供了物理基礎(chǔ)。圖 2-2 各向同性擴散示意圖

示意圖,結(jié)構(gòu)張量,圖像信息,算法


DTI 圖像的提取量可以有效地將圖像中結(jié)構(gòu)信息突中,我們將利用結(jié)構(gòu)張量這一特性緣輪廓區(qū)域與平坦光滑區(qū)域,為后面對結(jié)構(gòu)張量的定義,為了方便表示陣 E 的行列式 K det E 和跡 H 像的均勻平坦區(qū)域和邊緣輪廓區(qū)域像的均勻平坦區(qū)域;當 H 0& K 像信息算法示意圖如圖 3-1 所示。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]磁共振彌散張量成像在帕金森病診斷中的價值[J]. 滕佳岐,李坤成.  中國CT和MRI雜志. 2018(03)
[2]DTI技術(shù)在全視路病變中的應(yīng)用研究進展[J]. 吳春楠,李坤成.  醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志. 2017(11)
[3]青壯年顳葉癲癇患者顳葉外腦結(jié)構(gòu)的DTI研究[J]. 尹相媛,徐銳,李建龍,王瑞敏.  醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志. 2017(09)
[4]基于彌散張量成像重建聽神經(jīng)瘤患者面神經(jīng)的研究[J]. 于福超,蘇少波,馬俊,岳樹源.  中華神經(jīng)外科雜志. 2017 (05)
[5]基于局部結(jié)構(gòu)張量的圖像三邊濾波器[J]. 許光宇,林玉娥,石文兵.  計算機工程. 2017(04)
[6]基于結(jié)構(gòu)張量的視頻超分辨率算法[J]. 嚴宏海,卜方玲,徐新.  計算機應(yīng)用. 2016(07)
[7]一種改進的擴散張量成像譜四元數(shù)插值方法[J]. 徐永紅,高上策,郝小飛.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2016(02)
[8]Stein方程數(shù)值解的黎曼梯度算法[J]. 段曉敏,趙新玉,孫華飛.  北京理工大學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[9]緊密系數(shù)耦合非線性結(jié)構(gòu)張量的圖像修復(fù)算法研究[J]. 李敏,劉悅.  計算機應(yīng)用研究. 2016(11)
[10]DTI腦連接組在大腦疾病方面的研究進展[J]. 林嵐,付振榮,張柏雯,賓光宇,高宏建,吳水才.  中國醫(yī)療設(shè)備. 2015(06)

博士論文
[1]DTI圖像去噪方法研究[D]. 張相芬.上海交通大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于模糊聚類的人腦MR圖像分割算法及纖維追蹤研究[D]. 劉絮雨.上海師范大學(xué) 2018
[2]磁共振圖像降噪處理的研究[D]. 張亞楠.北京交通大學(xué) 2016
[3]基于磁共振的大腦網(wǎng)絡(luò)分析方法研究及其應(yīng)用[D]. 潘正勇.電子科技大學(xué) 2010



本文編號:2923748

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