本文關(guān)鍵詞：一種基于全局字典學(xué)習(xí)的小動(dòng)物低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描降噪方法

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【摘要】：在小動(dòng)物計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)實(shí)驗(yàn)中,因需考慮小動(dòng)物存活率以及實(shí)驗(yàn)的連續(xù)性等問題,一般較少采用高劑量的X射線進(jìn)行實(shí)驗(yàn);而低劑量的X射線會(huì)導(dǎo)致重建圖像被噪聲污染,影響圖像質(zhì)量,不利于后續(xù)實(shí)驗(yàn)分析。為解決此問題,本文介紹了一種基于全局字典學(xué)習(xí)的降噪方法,并將其應(yīng)用于提升低劑量小動(dòng)物CT重建圖像質(zhì)量的研究中。針對真實(shí)的小動(dòng)物CT重建數(shù)據(jù),選擇高劑量的小動(dòng)物CT重建圖像作為訓(xùn)練樣本,利用逐列更新的字典學(xué)習(xí)算法(K-SVD),構(gòu)建包含圖像信息的全局字典;利用正交匹配追蹤算法(OMP)將低劑量重建圖像利用全局字典進(jìn)行稀疏分解,分離噪聲,最后將重建圖像復(fù)原,達(dá)到降噪、提升圖像質(zhì)量、降低小動(dòng)物CT實(shí)驗(yàn)的拍攝劑量、提高小動(dòng)物存活率的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效減少低劑量動(dòng)物CT圖像的噪聲,并能夠較好地保留圖像細(xì)節(jié)。
【作者單位】： 東南大學(xué)生物科學(xué)與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61127002;61179035) 東南大學(xué)蘇州納米科技協(xié)同創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目
【分類號】：R814.2;TP391.7
【正文快照】： 引言動(dòng)物模型是現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)研究中的重要組成部分。通過對動(dòng)物接種腫瘤觀察其生理變化、利用各類新型造影劑進(jìn)行動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、研究藥物對動(dòng)物生理的影響等[1],能夠有效地幫助人類認(rèn)識(shí)疾病發(fā)生規(guī)律,并采取相應(yīng)的防治措施。近年來,各類醫(yī)學(xué)影像技術(shù)廣泛地應(yīng)用于各類動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中,其

【相似文獻(xiàn)】

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