隨著人工智能等信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人類已邁入了智慧醫(yī)療時(shí)代。以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也開始廣泛應(yīng)用在醫(yī)學(xué)成像的各個(gè)領(lǐng)域。X射線計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)(X-CT),作為智慧醫(yī)療的重要組成內(nèi)容,在醫(yī)學(xué)臨床診斷中發(fā)揮著重要作用。它利用X射線對(duì)不同物質(zhì)的衰減差異,可以在不破壞物體本身的情況下,通過斷層圖像呈現(xiàn)出其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)。然而,傳統(tǒng)X-CT由于采用積分探測(cè)方式獲取X光子信息,將會(huì)在一定程度上造成衰減特性缺失,難以滿足精準(zhǔn)診療的需求。于是,X射線能譜CT成像技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。X射線能譜CT成像得益于X射線能量分辨光子計(jì)數(shù)探測(cè)技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展。它是通過光子計(jì)數(shù)探測(cè)器來獲取被檢測(cè)對(duì)象在不同能量區(qū)間內(nèi)X射線衰減特性,依據(jù)這種差異,不僅可以提高衰減系數(shù)相近材料的成像對(duì)比度,而且還能對(duì)掃描對(duì)象進(jìn)行定性及定量分析。其中,基于X射線能譜特性的物質(zhì)分解,已成為能譜CT成像技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。本論文依托科技部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(No.2016YFC0104609)、國(guó)家自然科學(xué)青年基金(No.61401049)和重慶市基礎(chǔ)科學(xué)與前沿技術(shù)研究專項(xiàng)項(xiàng)目(No.cstc2016jcyjA0473)等科研課題,著眼...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 X射線能譜CT成像技術(shù)
        1.2.2 能譜CT物質(zhì)分解
        1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的能譜CT物質(zhì)分解
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
2 X射線能譜CT成像技術(shù)基本理論
    2.1 概述
    2.2 X射線能譜CT成像基礎(chǔ)
        2.2.1 X射線CT成像原理
        2.2.2 X射線CT成像系統(tǒng)
        2.2.3 X射線能量分辨光子計(jì)數(shù)探測(cè)技術(shù)
    2.3 X射線CT圖像重建算法
        2.3.1 Radon變換與傅里葉切片定理
        2.3.2 解析重建算法
        2.3.3 迭代重建算法
    2.4 物質(zhì)分解基礎(chǔ)
        2.4.1 衰減系數(shù)分解模型
        2.4.2 能譜CT重建方法
    2.5 本章小結(jié)
3 基于等效單色能量的雙能CT投影域分解方法研究
    3.1 概述
    3.2 投影域的雙效應(yīng)分解方法
    3.3 基于等效單色能量的投影域分解方法
    3.4 雙能CT投影分解實(shí)驗(yàn)研究
        3.4.1 仿真模擬
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)研究
    3.5 結(jié)果與討論
    3.6 本章小結(jié)
4 基于深度學(xué)習(xí)的能譜CT圖像域分解方法研究
    4.1 概述
    4.2 圖像域的基材料分解方法
    4.3 基于FC-DenseNets的圖像域分解方法
    4.4 能譜CT圖像分解實(shí)驗(yàn)研究
    4.5 結(jié)果與討論
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B作者在攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
    C學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝



本文編號(hào)：3814906