| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 引言 | 第15-19页 |
| 1.2 低剂量CT成像研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3 稀疏角度CT成像研究现状 | 第22-24页 |
| 1.4 低剂量灌注CT成像研究现状 | 第24-27页 |
| 1.4.1 基于扫描协议的低剂量Brain-PCT成像 | 第24-25页 |
| 1.4.2 基于数学建模的低剂量Brain-PCT成像 | 第25-27页 |
| 1.5 本文的主要工作和贡献 | 第27-29页 |
| 第二章 CT重建的基本理论 | 第29-45页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 成像原理 | 第29-31页 |
| 2.3 CT解析重建 | 第31-41页 |
| 2.3.1 Radon变换与逆Radon变换 | 第31-32页 |
| 2.3.2 中心切片定理 | 第32-34页 |
| 2.3.3 平行束FBP算法 | 第34-38页 |
| 2.3.4 扇形束FBP算法 | 第38-41页 |
| 2.4 CT迭代重建 | 第41-45页 |
| 2.4.1 代数迭代重建 | 第41-43页 |
| 2.4.2 统计迭代重建 | 第43-45页 |
| 第三章 基于变量分离的低剂量CT快速优质重建算法 | 第45-63页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 ALM-ANAD算法 | 第46-48页 |
| 3.3 收敛性分析 | 第48-49页 |
| 3.4 ALM-ANAD算法应用于CT图像重建 | 第49-51页 |
| 3.4.1 CT图像重建模型 | 第49-50页 |
| 3.4.2 算法的实现 | 第50-51页 |
| 3.5 实验设置 | 第51-54页 |
| 3.5.1 实验数据获取 | 第51-53页 |
| 3.5.2 图像质量评价准则 | 第53-54页 |
| 3.5.3 对比算法 | 第54页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第54-60页 |
| 3.6.1 数值XCAT体模实验 | 第54-58页 |
| 3.6.2 仿人体躯干物理体模实验 | 第58-59页 |
| 3.6.3 临床数据实验 | 第59-60页 |
| 3.7 本章小结 | 第60-63页 |
| 第四章 基于全广义变分正则化的稀疏角度CT重建 | 第63-83页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 全广义变分 | 第64-66页 |
| 4.3 PWLS统计迭代重建 | 第66-67页 |
| 4.4 基于TGV正则化的PWLS重建模型 | 第67页 |
| 4.5 PWLS-TGV算法 | 第67-70页 |
| 4.5.1 算法实现 | 第67-69页 |
| 4.5.2 参数选择 | 第69-70页 |
| 4.6 实验设置 | 第70-73页 |
| 4.6.1 数据获取 | 第70-72页 |
| 4.6.2 图像质量评价准则 | 第72页 |
| 4.6.3 对比方法 | 第72-73页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第73-77页 |
| 4.7.1 数值XCAT体模实验 | 第73-74页 |
| 4.7.2 仿人体躯干物理体模实验 | 第74-77页 |
| 4.8 本章小结 | 第77-83页 |
| 第五章 基于α散度全广义变分最小化的稀疏角度CT重建 | 第83-105页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 α散度 | 第84-85页 |
| 5.3 全广义变分 | 第85-86页 |
| 5.4 基于α散度全广义变分最小化的CT重建 | 第86-87页 |
| 5.5 AD-TGV算法 | 第87-91页 |
| 5.5.1 算法实现 | 第87-90页 |
| 5.5.2 参数选择 | 第90-91页 |
| 5.6 实验设置 | 第91-93页 |
| 5.6.1 数据获取 | 第91页 |
| 5.6.2 图像质量评价准则 | 第91-93页 |
| 5.6.3 对比方法 | 第93页 |
| 5.7 实验结果与分析 | 第93-97页 |
| 5.7.1 数值XCAT体模实验 | 第93-96页 |
| 5.7.2 仿人体躯干物理体模实验 | 第96-97页 |
| 5.8 本章小结 | 第97-105页 |
| 第六章 基于低秩和全变分正则化的低剂量灌注CT图像恢复 | 第105-127页 |
| 6.1 引言 | 第105-106页 |
| 6.2 低秩矩阵恢复 | 第106页 |
| 6.3 低秩和稀疏约束的低剂量Brain-PCT图像恢复模型 | 第106-108页 |
| 6.4 LR-TV算法 | 第108-110页 |
| 6.4.1 算法实现 | 第108-110页 |
| 6.5 实验设置 | 第110-113页 |
| 6.5.1 数据获取 | 第110-111页 |
| 6.5.2 图像质量评估准则 | 第111-112页 |
| 6.5.3 对比方法 | 第112-113页 |
| 6.6 实验结果与分析 | 第113-120页 |
| 6.6.1 数值脑灌注体模实验 | 第113-114页 |
| 6.6.2 临床数据实验结果 | 第114-120页 |
| 6.7 本章小结 | 第120-127页 |
| 第七章 总结与展望 | 第127-129页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第127-128页 |
| 7.2 今后工作展望 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 攻读学位期间成果 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 研究生毕业论文统计学审稿证明 | 第143页 |
