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基于Hessian Sehatten范数正则化图像重建算法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 绪论第10-12页
    1.1 CT图像重建的发展现状第10-11页
    1.2 研究的主要内容第11页
    1.3 本文的结构安排第11-12页
2 断层成像的基本原理第12-21页
    2.1 常见医学断层成像技术第12页
    2.2 几个重要概念第12-13页
        2.2.1 像素第12页
        2.2.2 断层成像的本质第12-13页
        2.2.3 扫描与投影第13页
    2.3 透射型和发射型断层成像第13-15页
        2.3.1 透射型成像第13-15页
        2.3.2 发射型成像第15页
    2.4 X-CT的几种扫描方式第15-17页
        2.4.1 平行束扫描第15-16页
        2.4.2 扇束扫描第16-17页
        2.4.3 锥束扫面第17页
    2.5 CT成像的数学基础第17-18页
        2.5.1 二维Radon变换的定义第17页
        2.5.2 Radon变换的性质第17-18页
    2.6 不完备投影数据第18-19页
    2.7 图像重建算法的性能评价第19-21页
3 图像重建迭代算法第21-30页
    3.1 Landweber迭代算法第22-26页
        3.1.1 ART迭代算法第23-24页
        3.1.2 SART迭代算法第24-26页
    3.2 MLEM迭代算法第26-30页
4 基于Hessian Schatten范数正则化图像重建第30-49页
    4.1 Hessian Schatten范数第30-31页
    4.2 通用ADMM优化框架第31-33页
    4.3 基于Hessian Schatten范数正则化图像重建模型第33-37页
    4.4 数值实验第37-49页
5 结论第49-50页
参考文献第50-52页
作者简历第52-54页
学位论文数据集第54页

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