自從上世紀70年代初首次商業(yè)應(yīng)用以來,X射線計算機斷層（Computed Tomography, CT）成像技術(shù)經(jīng)過四十余年的發(fā)展,已然成為一種重要的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像手段之一。x線CT成像技術(shù)憑借其分辨率高、靈敏度高等優(yōu)點在醫(yī)學(xué)臨床診斷中發(fā)揮了不可替代的作用。然而,在為人類健康做出重大貢獻的同時,x線CT卻因相對較高的輻射劑量限制了其自身的進一步發(fā)展。因此,研究適合臨床應(yīng)用的低劑量CT（Low-dose CT, LDCT）成像技術(shù)顯得具有特別重要的意義。本文正是基于這一背景,在分析LDCT成像技術(shù)中若干問題的基礎(chǔ)上,重點對影響LDCT成像質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)—成像算法進行了比較深入的研究。文中內(nèi)容主要從LDCT含噪投影數(shù)據(jù)的平滑算法研究及傳統(tǒng)濾波反投影（Filtered Back Projection, FBP）直接重建的LDCT圖像質(zhì)量改善算法研究兩方面展開,主要研究工作如下：（1）提出了一種基于各向異性加權(quán)先驗?zāi)Ｐ偷腖DCT正弦圖最大后驗概率（Maximum A Posterior, MAP）平滑算法�；隈R爾科夫隨機場（Markov Random Field, MRF）的二次先驗?zāi)Ｐ褪且环N... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：111 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢分析
        1.2.1 降低射線劑量的措施
        1.2.2 LDCT重建算法的研究及發(fā)展趨勢分析
        1.2.3 低劑量掃描過程的計算機模擬研究
    1.3 LDCT成像的基本原理及特點
        1.3.1 LDCT重建的基本原理
        1.3.2 LDCT成像特點及統(tǒng)計迭代算法框架
    1.4 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 主要研究內(nèi)容
        1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排
    參考文獻
第二章 基于各向異性加權(quán)先驗的LDCT正弦圖MAP平滑算法
    2.1 MAP優(yōu)化估計及MRF
        2.1.1 MAP優(yōu)化估計
        2.1.2 MRF
    2.2 各向異性PDE擴散噪聲平滑方法
    2.3 基于各向異性加權(quán)先驗?zāi)Ｐ蚆AP正弦圖平滑方法
        2.3.1 LDCT投影MAP降噪算法模型
        2.3.2 各向異性加權(quán)先驗?zāi)Ｐ?br>        2.3.3 基于各向異性加權(quán)先驗?zāi)Ｐ蚆AP正弦圖平滑方法
    2.4 實驗結(jié)果及分析
        2.4.1 數(shù)字骨盆模型仿真實驗
        2.4.2 臨床骨盆數(shù)據(jù)實驗
        2.4.3 分辨率—噪聲曲線
    2.5 本章小結(jié)
    參考文獻
第三章 基于字典學(xué)習(xí)的LDCT正弦圖平滑算法
    3.1 字典學(xué)習(xí)相關(guān)工作
        3.1.1 字典學(xué)習(xí)
        3.1.2 字典學(xué)習(xí)理論在圖像處理中的應(yīng)用
    3.2 基于字典學(xué)習(xí)的LDCT正弦圖平滑模型
    3.3 模型求解
        3.3.1 替代函數(shù)推導(dǎo)
        3.3.2 模型求解
        3.3.3 算法步驟
    3.4 實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 實驗平臺環(huán)境及數(shù)據(jù)來源
        3.4.2 算法關(guān)鍵參數(shù)研究
        3.4.3 與其他算法比較研究
    3.5 本章小結(jié)
    參考文獻
第四章 LDCT圖像的非局部均值后處理算法
    4.1 相關(guān)工作
    4.2 非局部均值濾波算法
        4.2.1 基本原理
        4.2.2 算法關(guān)鍵參數(shù)
    4.3 基于方向匹配窗的小波域NLM算法
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 算法總結(jié)
    4.4 實驗結(jié)果與分析
        4.4.1 實驗環(huán)境、數(shù)據(jù)來源及評價指標
        4.4.2 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
    參考文獻
第五章 LDCT圖像的形態(tài)分量分析后處理算法
    5.1 MCA基本原理
    5.2 LDCT圖像的MCA處理算法
    5.3 實驗結(jié)果與分析
        5.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        5.3.2 參數(shù)設(shè)置
        5.3.3 實驗結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
    參考文獻
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
致謝
攻讀博士學(xué)位期間參與和主持的科研項目
攻讀博士學(xué)位期間編寫的教材
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于全變分最小化和快速一階方法的低劑量CT有序子集圖像重建[J]. 毛寶林,陳曉朝,孝大宇,范晟昱,滕月陽,康雁.  物理學(xué)報. 2014(13)
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[3]基于形態(tài)分量分析的滾動軸承故障診斷方法[J]. 陳向民,于德介,李蓉.  振動與沖擊. 2014(05)
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[7]醫(yī)學(xué)圖像的自適應(yīng)非局部均值去噪算法[J]. 張權(quán),桂志國,劉祎,馬杰.  計算機工程. 2012(07)
[8]形態(tài)分量分析在去除地震資料隨機噪聲中的應(yīng)用[J]. 李海山,吳國忱,印興耀.  吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版). 2012(02)
[9]一種基于優(yōu)化參數(shù)的非局部均值濾波算法[J]. 張權(quán),羅立民,桂志國,馬杰.  計算機應(yīng)用與軟件. 2012(03)
[10]基于自適應(yīng)字典選擇的MCA圖像修復(fù)方法[J]. 張濤,洪文學(xué).  光學(xué)技術(shù). 2010(05)

博士論文
[1]低劑量X-射線CT斷層成像的噪聲抑制研究[D]. 張元科.西安電子科技大學(xué) 2011



本文編號：3115614