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CT不完全数据重建算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第16-34页
    1.1 课题背景第16页
    1.2 课题意义第16-21页
    1.3 国内外研究现状第21-31页
        1.3.1 金属伪影校正算法第21-25页
        1.3.2 稀疏角度重建算法第25-28页
        1.3.3 有限角度重建算法第28-31页
    1.4 论文的研究内容及结构安排第31-34页
第二章 基础知识第34-46页
    2.1 CT成像基础第34-36页
        2.1.1 CT成像的基本原理第34-35页
        2.1.2 CT重建的数学基础第35-36页
    2.2 不完全数据重建基础第36-42页
        2.2.1 CT系统的离散化数学模型第36-37页
        2.2.2 基于稀疏优化的CT重建模型第37-38页
        2.2.3 稀疏优化重建算法第38-42页
    2.3 重建图像质量评价第42-43页
    2.4 本章小结第43-46页
第三章 基于投影域和图像域联合正则化的CT投影补全算法第46-60页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 投影-图像联合稀疏优化投影复原算法第47-51页
        3.2.1 投影-图像联合稀疏优化复原模型第47-48页
        3.2.2 SRD-TV复原算法第48-51页
    3.3 实验结果及分析第51-58页
        3.3.1 数值仿真实验第52-56页
        3.3.2 真实数据实验第56-58页
    3.4 本章小结第58-60页
第四章 基于非匹配正反投影策略的金属伪影迭代校正算法第60-74页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 基于非匹配正反投影策略的IMAR算法第61-66页
        4.2.1 金属伪影迭代校正流程第61-62页
        4.2.2 非匹配正反投影算子第62-64页
        4.2.3 UP-IMAR算法第64-66页
    4.3 实验结果及分析第66-73页
        4.3.1 PMMA体模实验第67-70页
        4.3.2 CDP头模实验第70-73页
    4.4 本章小结第73-74页
第五章 基于广义p阶全变分正则化的稀疏角度CT图像重建算法第74-94页
    5.1 引言第74页
    5.2 交替方向广义p阶全变分最小化重建算法第74-81页
        5.2.1 广义p阶全变分模型第74-76页
        5.2.2 交替方向TGpV最小化重建算法第76-81页
    5.3 实验结果及分析第81-91页
        5.3.1 数值仿真实验第81-90页
        5.3.2 真实数据实验第90-91页
    5.4 本章小结第91-94页
第六章 基于欧拉弹性正则化的有限角度CT图像重建算法第94-110页
    6.1 引言第94-95页
    6.2 基于欧拉弹性正则化的CT图像重建第95-102页
        6.2.1 有限角度问题与曲率驱动扩散策略第95-96页
        6.2.2 EE-ADM重建算法第96-102页
    6.3 实验结果及分析第102-108页
        6.3.1 数值仿真实验第103-105页
        6.3.2 真实数据实验第105-108页
    6.4 本章小结第108-110页
第七章 基于深度神经网络的有限角度图像伪影抑制方法第110-122页
    7.1 引言第110页
    7.2 有限角度伪影分析第110-111页
    7.3 有限角度伪影抑制网络设计第111-114页
        7.3.1 深度卷积神经网络第111-112页
        7.3.2 基于DCNN的有限角度伪影抑制方法第112-114页
    7.4 实验结果及分析第114-120页
        7.4.1 网络训练第114-116页
        7.4.2 实验结果第116-120页
    7.5 本章小结第120-122页
第八章 总结与展望第122-126页
    8.1 总结第122-123页
    8.2 展望第123-126页
致谢第126-128页
参考文献第128-142页
作者简历第142-144页

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