本文選題：金屬偽影校正 + Mean�。� 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：近年來CT成像技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)中廣泛應(yīng)用,但當(dāng)病人體內(nèi)含有金屬移植物時(shí),由于射線硬化等原因很可能在金屬物體周圍產(chǎn)生亮暗偽影,降低圖像質(zhì)量,影響診斷的準(zhǔn)確性.為了消除CT圖像中的金屬偽影,本文提出基于Mean Shift和插值圖像修復(fù)的算法,基本流程為用自適應(yīng)Mean Shift算法預(yù)處理CT圖像,平滑噪聲和輕度偽影,用簡化的Mean Shift算法快速精確分割金屬物體,由修復(fù)組織信息的插值圖像生成先驗(yàn)圖像,用先驗(yàn)圖像的投影數(shù)據(jù)替換原投影數(shù)據(jù)得到校正后的CT圖像.經(jīng)過對(duì)比實(shí)驗(yàn),文中算法在去除金屬偽影的同時(shí),能夠保護(hù)原有CT圖像的組織結(jié)構(gòu),取得了更好的處理效果.
[Abstract]:In recent years, CT imaging technology has been widely used in clinical medicine, but when patients have metal grafts in their bodies, it is very possible to produce bright and dark artifacts around metal objects due to ray hardening, which will reduce the quality of images and affect the accuracy of diagnosis. In order to eliminate metal artifacts in CT images, an algorithm based on Mean Shift and interpolation image restoration is proposed in this paper. The basic flow is to preprocess CT images with adaptive Mean Shift algorithm to smooth noise and slight artifacts. A simplified Mean Shift algorithm is used to segment metal objects quickly and accurately. A priori image is generated from the interpolated image of repairing tissue information, and the corrected CT image is obtained by replacing the original projection data with the projection data of the priori image. Through the contrast experiment, the algorithm not only removes the metal artifacts, but also can protect the structure of the original CT image and obtain better processing effect.
【作者單位】： 吉首大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61562029,No.61363073,No.61262032) 湖南省自然科學(xué)基金(No.2015JJ3100) 吉首大學(xué)學(xué)成返校取得博士學(xué)位、學(xué)歷人員科研資助經(jīng)費(fèi)研究項(xiàng)目(吉大人通[2014]39號(hào))
【分類號(hào)】：R814.42;TP391.41

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本文編號(hào)：1914456