近年來,隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展,超聲成像、電子計算機斷層掃描成像、磁共振成像等多種成像技術(shù)已成為臨床輔助診斷的重要手段。然而,在醫(yī)學(xué)成像采集過程中,受放射劑量、采集時間、硬件設(shè)備、病人運動等因素的限制,使得醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量下降。因此提高醫(yī)學(xué)圖像分辨率,獲得高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)圖像對提高臨床診斷的準確性具有重要的意義。本論文針對現(xiàn)有圖像超分辨率重建算法的不足,分別針對不同類別的醫(yī)學(xué)圖像,研究其超分辨率重建算法,具體的創(chuàng)新工作如下:（1）提出了基于全變分和改進非局部全變分正則化的醫(yī)學(xué)圖像的超分辨率重建方法。該方法結(jié)合高斯、拉普拉斯和柯西分布改進了傳統(tǒng)的非局部變分正則項,并結(jié)合了全變分正則項保持圖像邊緣的優(yōu)勢,克服了傳統(tǒng)正則項的缺點,實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)灰度圖像的準確重建。（2）為了解決基于正則的超分辨率重建算法對先驗假設(shè)敏感的問題,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建方法。不僅實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)灰度圖像的超分辨率準確重建,還可以保證重建圖像后處理得到的臨床參數(shù)指標圖像的準確性。（3）為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超分辨率重建方法對數(shù)據(jù)和模型的依賴問題,提出了基于互相似性的醫(yī)學(xué)圖像的超分辨率重建方法。該方法利用多幅醫(yī)... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 超分辨率重建算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于插值的超分辨率重建
        1.2.2 基于建模的超分辨率重建
        1.2.3 基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建
    1.3 論文的主要內(nèi)容
    1.4 課題來源及論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 超分辨率重建的基本理論
    2.1 圖像降質(zhì)模型
    2.2 超分辨率重建原理
        2.2.1 基于插值的超分辨率重建原理
        2.2.2 基于正則的超分辨率圖像重建原理
        2.2.3 基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建原理
    2.3 超分辨率重建性能評價標準
        2.3.1 主觀評價指標
        2.3.2 客觀評價指標
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進正則化的醫(yī)學(xué)圖像的超分辨率重建算法
    3.1 基于雙正則項的改進超分辨率重建
        3.1.1 圖像降質(zhì)模型
        3.1.2 改進的超分辨率圖像重建模型
        3.1.3 分裂Bregman算法求解過程
    3.2 圖像的超分辨率重建實驗
        3.2.1 自然圖像的超分辨率重建實驗
        3.2.2 醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建實驗
    3.3 實驗分析
        3.3.1 自然圖像的超分辨率重建實驗結(jié)果分析
        3.3.2 醫(yī)學(xué)圖像的超分辨率重建實驗結(jié)果分析
        3.3.3 實驗結(jié)果討論
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建算法
    4.1 算法的相關(guān)理論
        4.1.1 體素內(nèi)不相干運動成像原理
        4.1.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率圖像重建原理
    4.2 實驗結(jié)果與分析
        4.2.1 實驗數(shù)據(jù)描述及參數(shù)設(shè)置
        4.2.2 磁共振擴散加權(quán)圖像的超分辨率重建結(jié)果
        4.2.3 IVIM參數(shù)的超分辨率重建結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于高斯金字塔互相似性的超分辨率重建算法
    5.1 互相似性超分辨率重建算法
        5.1.1 互相似性超分辨率圖像重建的基本原理
        5.1.2 相似圖像塊的優(yōu)化搜索方法
    5.2 超分辨率重建實驗與結(jié)果
        5.2.1 實驗數(shù)據(jù)和參數(shù)設(shè)置
        5.2.2 超分辨率圖像重建結(jié)果
    5.3 結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]利用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率算法[J]. 陳書貞,解小會,楊郁池,練秋生.  信號處理. 2018(09)
[3]基于中間層監(jiān)督卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率重建[J]. 李現(xiàn)國,孫葉美,楊彥利,苗長云.  中國圖象圖形學(xué)報. 2018(07)
[4]基于深度學(xué)習(xí)特征字典的單幀圖像超分辨率重建[J]. 趙麗玲,孫權(quán)森,張澤林.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2018(04)
[5]融合低秩和稀疏表示的圖像超分辨率重建算法[J]. 宋長明,王赟.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2018(07)
[6]協(xié)作稀疏字典學(xué)習(xí)實現(xiàn)單幅圖像超分辨率重建[J]. 邱康,易本順,向勉,肖進勝.  光學(xué)學(xué)報. 2018(09)
[7]生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多幀紅外圖像超分辨率重建[J]. 李方彪,何昕,魏仲慧,何家維,何丁龍.  紅外與激光工程. 2018(02)
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