隨著CT成像技術(shù)的發(fā)展,其射線劑量明顯降低,然而實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)成像依然是低劑量CT研究領(lǐng)域中的重點(diǎn)問(wèn)題.為實(shí)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(duì)重建圖像中的小波域高頻子帶進(jìn)行卷積稀疏表示,并引入到低劑量CT重建中以構(gòu)造目標(biāo)函數(shù).通過(guò)重建圖像更新和小波域卷積稀疏編碼兩個(gè)步驟的交替優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)重建目標(biāo)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(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與全變差、字典學(xué)習(xí)、梯度正則化的卷積稀疏編碼等進(jìn)行對(duì)照分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可獲得噪聲偽影少、結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)對(duì)比度高的重建圖.最后,參數(shù)分析實(shí)驗(yàn)表明所提算法易實(shí)施且具有良好的參數(shù)穩(wěn)健性. 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2020,32(11)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]稀疏張量約束的低劑量CT圖像重建[J]. 劉進(jìn),亢艷芹,顧云波,陳陽(yáng).  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
[2]正則化技術(shù)和低秩矩陣在稀疏表示超分辨率算法中的應(yīng)用[J]. 黃德天,黃煒欽,云海姣,鄭力新.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]基于先驗(yàn)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(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 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(jìn).東南大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3643090