隨著CT成像技術(shù)的發(fā)展,其射線劑量明顯降低,然而實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)成像依然是低劑量CT研究領(lǐng)域中的重點問題.為實現(xiàn)低劑量CT的優(yōu)質(zhì)成像,減緩重建圖像中偽影及噪聲干擾,提出了一種小波域的卷積稀疏編碼CT重建算法.該算法是利用預(yù)先構(gòu)建的濾波器集,對重建圖像中的小波域高頻子帶進行卷積稀疏表示,并引入到低劑量CT重建中以構(gòu)造目標函數(shù).通過重建圖像更新和小波域卷積稀疏編碼兩個步驟的交替優(yōu)化,實現(xiàn)重建目標函數(shù)的求解.在Shepp-Logan模擬數(shù)據(jù)、AAPM模擬數(shù)據(jù)與UIH真實數(shù)據(jù)上進行實驗,并與全變差、字典學(xué)習、梯度正則化的卷積稀疏編碼等進行對照分析,實驗結(jié)果表明,所提算法可獲得噪聲偽影少、結(jié)構(gòu)細節(jié)對比度高的重建圖.最后,參數(shù)分析實驗表明所提算法易實施且具有良好的參數(shù)穩(wěn)健性. 

【文章來源】：計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2020,32(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于先驗圖像-壓縮感知的CT局部重建算法[J]. 陳慶貴,盧洪義,于光輝,朱敏,李朋.  計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2016(04)

博士論文
[1]特征稀疏表示的低劑量CT成像方法研究[D]. 劉進.東南大學(xué) 2018



本文編號：3643090