一种基于全局字典学习的小动物低剂量计算机断层扫描降噪方法
本文关键词:一种基于全局字典学习的小动物低剂量计算机断层扫描降噪方法
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【摘要】:在小动物计算机断层扫描(CT)实验中,因需考虑小动物存活率以及实验的连续性等问题,一般较少采用高剂量的X射线进行实验;而低剂量的X射线会导致重建图像被噪声污染,影响图像质量,不利于后续实验分析。为解决此问题,本文介绍了一种基于全局字典学习的降噪方法,并将其应用于提升低剂量小动物CT重建图像质量的研究中。针对真实的小动物CT重建数据,选择高剂量的小动物CT重建图像作为训练样本,利用逐列更新的字典学习算法(K-SVD),构建包含图像信息的全局字典;利用正交匹配追踪算法(OMP)将低剂量重建图像利用全局字典进行稀疏分解,分离噪声,最后将重建图像复原,达到降噪、提升图像质量、降低小动物CT实验的拍摄剂量、提高小动物存活率的目的。实验结果表明,本文提出的方法能够有效减少低剂量动物CT图像的噪声,并能够较好地保留图像细节。
【作者单位】: 东南大学生物科学与医学工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61127002;61179035) 东南大学苏州纳米科技协同创新中心资助项目
【分类号】:R814.2;TP391.7
【正文快照】: 引言动物模型是现代生物医学研究中的重要组成部分。通过对动物接种肿瘤观察其生理变化、利用各类新型造影剂进行动物实验、研究药物对动物生理的影响等[1],能够有效地帮助人类认识疾病发生规律,并采取相应的防治措施。近年来,各类医学影像技术广泛地应用于各类动物实验中,其
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,本文编号:1300170
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