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基于深度學習的無監(jiān)督生物醫(yī)學圖像復(fù)原

發(fā)布時間:2024-04-09 05:05
  生物醫(yī)學圖像在采集的過程中極易被噪聲或偽影污染,從而影響圖像質(zhì)量,甚至可能影響醫(yī)生對疾病的正確診斷。生物醫(yī)學圖像復(fù)原是圖像處理領(lǐng)域的一個重要研究內(nèi)容,包括醫(yī)學圖像去噪、偽影去除、圖像重建等任務(wù),在實際生物醫(yī)學成像中具有很高的應(yīng)用價值。本文主要涉及三種生物醫(yī)學圖像,包括血管內(nèi)超聲圖像,電子計算機斷層掃描(CT)圖像以及熒光顯微圖像,其中,血管內(nèi)超聲圖像和CT圖像屬于醫(yī)學成像,熒光顯微圖像屬于生物學圖像。每種生物醫(yī)學圖像有著不同的退化模型(偽影和噪聲原理),對于血管內(nèi)超聲圖像來說,導(dǎo)絲偽影是一種常見的圖像退化模型,是由成像系統(tǒng)中的金屬導(dǎo)絲遮擋超聲波產(chǎn)生。對于CT圖像來說,低劑量CT圖像被用于在減少病人輻射傷害,由于輻射劑量的減少,引起在圖像采集過程中的量子噪聲,這種量子噪聲呈現(xiàn)泊松分布。而針對熒光顯微圖像,其噪聲分布為泊松-高斯噪聲。本文涉及的生物醫(yī)學圖像復(fù)原任務(wù)包括血管內(nèi)超聲導(dǎo)絲偽影去除、低劑量CT圖像及熒光顯微圖像去噪。隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型成為了目前生物醫(yī)學圖像復(fù)原的主流方法,這些深度學習模型的訓(xùn)練需要兩個重要條件:(1)龐大的數(shù)據(jù)量;(2)有噪數(shù)據(jù)必須有...

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-2?IVUS導(dǎo)絲偽影??

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山東大學碩士學位論文??b^mbp^^??Wm??wk^mmK^Ktam??圖2-1?IVUS成像原理??2.1.2導(dǎo)絲偽影??自動回撤系統(tǒng)通過金屬導(dǎo)絲牽引成像裝置,由于金屬導(dǎo)絲的存在,由于血管內(nèi)??超聲成像設(shè)備中導(dǎo)絲的存在,超聲波遇到金屬導(dǎo)絲后發(fā)生反射,從而導(dǎo)絲所遮擋的??血管....


圖2-1?IVUS成像原理??

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圖2-3?CT成像設(shè)備??

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山東大學碩士學位論文??隨著計算機斷層掃描(Computed?Tomography,?CT)技術(shù)的不斷發(fā)展,CT成??像在醫(yī)學診斷中被大量應(yīng)用。CT成像技術(shù)可以檢測多種疾病,包括腦部疾并心??血管疾并肺部疾病等等。CT主要通過X射線進行掃描人體,然后利用模擬信號??和數(shù)字信號轉(zhuǎn)換....


圖2-4低劑量和正常劑量CT圖像??

圖2-4低劑量和正常劑量CT圖像??

山東大學碩士學位論文??L?JL?J??B^bbhb^S?BShaiHifliS??圖2-4低劑量和正常劑量CT圖像??2.3焚光顯微圖像成像原理及退化模型??2.3.1熒光顯微圖像成像原理??熒光顯微是一種強大的生物學研宄中的成像技術(shù),它的應(yīng)用滲透到所有的生??物醫(yī)學研究中,共....



本文編號:3949364

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