摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·低辐射剂量 CT 研究的背景及意义 | 第10-12页 |
·低辐射剂量 CT 研究的现状 | 第12-14页 |
·课题的研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
第2章 CT 成像基本理论 | 第16-30页 |
·X 射线简介 | 第16-17页 |
·X 射线的产生 | 第16-17页 |
·X 射线与物质的相互作用 | 第17页 |
·CT 简介 | 第17-23页 |
·CT 发展的历史 | 第17-21页 |
·CT 的系统结构 | 第21-23页 |
·常用重建算法 | 第23-27页 |
·FBP 重建算法 | 第23-25页 |
·迭代重建算法 | 第25-27页 |
·成像质量评价方法 | 第27-28页 |
·计算机仿真 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第3章 基于小波域组合去噪的低剂量 CT 重建方法 | 第30-49页 |
·小波变换 | 第30-36页 |
·小波变换简介 | 第30-31页 |
·连续小波变换 | 第31-32页 |
·离散小波变换 | 第32-33页 |
·多分辨率分析 | 第33-36页 |
·小波域图像去噪方法 | 第36-41页 |
·小波阈值去噪 | 第36-38页 |
·基于贝叶估计斯理论的小波域去噪 | 第38-40页 |
·小波域 Wiener 滤波 | 第40-41页 |
·低剂量 CT 投影数据噪声特性 | 第41-44页 |
·低剂量 CT 投影数据噪声模型 | 第41-42页 |
·小波域低剂量 CT 投影数据噪声分析 | 第42-44页 |
·基于小波域自适应组合去噪的低剂量 CT 重建算法 | 第44-48页 |
·小波域自适应组合去噪法的步骤 | 第45-46页 |
·实验结果及分析 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第4章 基于压缩感知的稀疏角度 CT 重建方法 | 第49-62页 |
·压缩感知理论 | 第49-52页 |
·压缩感知理论简介 | 第49-50页 |
·信号的稀疏表示 | 第50-51页 |
·观测矩阵的设计 | 第51-52页 |
·信号重构算法 | 第52页 |
·基于压缩感知和迭代算法的 CT 图像重建 | 第52-59页 |
·压缩感知用于 CT 重建的可行性 | 第52-53页 |
·基于压缩感知和 ART 算法的重建算法 | 第53-56页 |
·实验结果及分析 | 第56-59页 |
·稀疏角度低剂量 CT 重建方法 | 第59-60页 |
·本章小结 | 第60-62页 |
结论 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-68页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
致谢 | 第69页 |