论文摘要
减少CT扫描的剂量和角度,可以大幅减少医学影像检查对患者的危害。在投影数据减少的条件下,传统的重建算法在重建速度和重建精度方面都无法满足临床诊断的要求。基于压缩感知理论的CT重建算法,可以在投影数据不完整的条件下,有效提高CT成像质量。本文对基于压缩感知的CT重建算法进行了研究,对其数学模型,重建过程进行了论述。着重对基于稀疏和先验图像两种不同的正则化项的重建方法进行了分析。文章最后还对深度学习网络和卷积稀疏编码等新兴技术对基于压缩感知的CT重建算法的影响进行了分析。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 尹娟,范医鲁,秦绍华
关键词: 重建算法,压缩感知,稀疏表示
来源: 中国医疗设备 2019年08期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 仪器仪表工业,医药卫生方针政策与法律法规研究,生物医学工程,计算机软件及计算机应用
单位: 山东省千佛山医院医学工程部,山东师范大学物理与电子科学学院
基金: 山东省自然科学基金面上项目(ZR2016FM39)
分类号: R197.39;TP391.41
页码: 166-169
总页数: 4
文件大小: 1505K
下载量: 198
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