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低剂量CT投影恢复方法及后处理算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
中英文缩略词表第16-18页
第一章 绪论第18-27页
    1.1 选题背景及意义第18-19页
    1.2 国内外研究现状第19-25页
        1.2.1 投影域处理方法第20-21页
        1.2.2 图像域迭代重建方法第21-23页
        1.2.3 后处理方法第23-25页
    1.3 论文研究内容及结构安排第25-27页
第二章 低剂量CT成像的基本理论第27-46页
    2.1 CT成像的基本原理第27-30页
    2.2 CT成像算法基础及滤波反投影算法第30-35页
        2.2.1 Radon变换第30-31页
        2.2.2 Fourier中心切片定理第31-32页
        2.2.3 滤波反投影算法第32-35页
    2.3 低剂量CT投影数据统计特性分析第35-39页
        2.3.1 低剂量CT投影数据统计特性第35-36页
        2.3.2 仿真实验分析第36-39页
    2.4 低剂量CT图像的噪声和伪影第39-41页
        2.4.1 低剂量CT图像噪声第39页
        2.4.2 低剂量CT图像伪影第39-41页
    2.5 仿真实验体模及图像质量评价方法第41-44页
        2.5.1 仿真实验体模介绍第41-43页
        2.5.2 图像质量评价方法第43-44页
    2.6 本章小结第44-46页
第三章 基于残差图分解与平滑块排列的低剂量CT投影恢复算法第46-62页
    3.1 平滑块排列算法第47-49页
    3.2 MCA原理及在线字典学习方法第49-51页
        3.2.1 MCA方法原理第49-50页
        3.2.2 在线字典学习方法第50-51页
    3.3 基于残差图分解的平滑块排列投影恢复算法第51-54页
    3.4 实验结果与分析第54-60页
        3.4.1 视觉效果分析第55-59页
        3.4.2 量化指标分析第59-60页
    3.5 本章小结第60-62页
第四章 基于分数阶偏微分方程模型的低剂量CT图像处理算法第62-88页
    4.1 分数阶微积分的基本理论第63-68页
        4.1.1 分数阶微积分的定义第63-67页
        4.1.2 分数阶微积分在图像处理中的应用第67-68页
    4.2 偏微分方程图像降噪的经典模型第68-72页
        4.2.1 Perona-Malik模型第69页
        4.2.2 TV模型第69-70页
        4.2.3 分数阶Perona-Malik模型第70-71页
        4.2.4 分数阶TV模型第71-72页
    4.3 新的分数阶偏微分方程模型第72-78页
        4.3.1 新模型及其求解第72-76页
        4.3.2 本章算法描述第76-78页
    4.4 实验结果与分析第78-86页
        4.4.1 参数设置分析第79-81页
        4.4.2 仿真骨盆体模实验第81-83页
        4.4.3 实际胸腔体模实验第83-86页
    4.5 本章小结第86-88页
第五章 基于改进的平滑块排列的低剂量CT图像处理算法第88-111页
    5.1 经典的非局部均值滤波算法第89-90页
    5.2 改进的平滑块排列算法第90-100页
        5.2.1 预白化线性滤波第91页
        5.2.2 基于改进的非局部均值滤波方法的平滑块排列过程第91-97页
        5.2.3 TV后处理方法第97页
        5.2.4 本章算法中各步骤有效性论证第97-100页
    5.3 实验结果与分析第100-110页
        5.3.1 实际胸腔体模实验第100-104页
        5.3.2 实际临床数据实验第104-107页
        5.3.3 参数设置分析第107-109页
        5.3.4 运行时间比较第109-110页
    5.4 本章小结第110-111页
第六章 总结与展望第111-114页
    6.1 工作总结第111-113页
    6.2 工作展望第113-114页
参考文献第114-127页
攻读博士学位期间发表论文、参与项目情况第127-128页
致谢第128-129页

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