本文關鍵詞：一種基于全局字典學習的小動物低劑量計算機斷層掃描降噪方法

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【摘要】：在小動物計算機斷層掃描(CT)實驗中,因需考慮小動物存活率以及實驗的連續(xù)性等問題,一般較少采用高劑量的X射線進行實驗;而低劑量的X射線會導致重建圖像被噪聲污染,影響圖像質量,不利于后續(xù)實驗分析。為解決此問題,本文介紹了一種基于全局字典學習的降噪方法,并將其應用于提升低劑量小動物CT重建圖像質量的研究中。針對真實的小動物CT重建數據,選擇高劑量的小動物CT重建圖像作為訓練樣本,利用逐列更新的字典學習算法(K-SVD),構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行稀疏分解,分離噪聲,最后將重建圖像復原,達到降噪、提升圖像質量、降低小動物CT實驗的拍攝劑量、提高小動物存活率的目的。實驗結果表明,本文提出的方法能夠有效減少低劑量動物CT圖像的噪聲,并能夠較好地保留圖像細節(jié)。
【作者單位】： 東南大學生物科學與醫(yī)學工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61127002;61179035) 東南大學蘇州納米科技協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目
【分類號】：R814.2;TP391.7
【正文快照】： 引言動物模型是現代生物醫(yī)學研究中的重要組成部分。通過對動物接種腫瘤觀察其生理變化、利用各類新型造影劑進行動物實驗、研究藥物對動物生理的影響等[1],能夠有效地幫助人類認識疾病發(fā)生規(guī)律,并采取相應的防治措施。近年來,各類醫(yī)學影像技術廣泛地應用于各類動物實驗中,其

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