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基于稀疏表示的低剂量CT成像研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 低剂量CT成像的研究意义第11-12页
    1.2 低剂量CT成像的研究现状第12-16页
        1.2.1 高噪声投影数据的去噪问题第12-14页
        1.2.2 少视角成像问题第14-16页
    1.3 论文的研究背景第16-17页
    1.4 论文的结构安排第17-19页
第2章 基于稀疏表示的低剂量CT成像研究基础第19-41页
    2.1 X射线CT断层成像技术的基本理论第19-26页
        2.1.1 CT成像原理第19-21页
        2.1.2 CT重建算法第21-24页
        2.1.3 CT图像的伪影第24-25页
        2.1.4 CT扫描中的辐射问题第25-26页
    2.2 稀疏表示理论第26-38页
        2.2.1 稀疏表示原理第27-30页
        2.2.2 字典学习方法第30-34页
        2.2.3 剪切波变换第34-38页
    2.3 CT成像质量评价方法第38-39页
    2.4 本章小结第39-41页
第3章 基于稀疏表示正则化的少视角CT迭代重建算法第41-65页
    3.1 少视角扫描CT成像问题描述第41-44页
        3.1.1 少视角扫描对成像质量的影响第41-43页
        3.1.2 目标函数的建立第43-44页
    3.2 基于离线字典的少视角扫描CT迭代重建算法第44-49页
        3.2.1 离线字典学习第44-46页
        3.2.2 算法的实现第46-49页
    3.3 基于离散剪切波的少视角扫描CT迭代重建算法第49-51页
        3.3.1 算法原理第49-50页
        3.3.2 算法实现第50-51页
    3.4 实验与分析第51-64页
        3.4.1 Shepp-Logan仿真实验第51-56页
        3.4.2 人体肺部实验第56-60页
        3.4.3 人体腹部实验第60-64页
    3.5 本章小结第64-65页
第4章 基于稀疏表示的低管电流扫描投影域PWLS去噪算法第65-87页
    4.1 低管电流扫描CT问题描述第65-70页
        4.1.1 低管电流扫描下的噪声特性第65-67页
        4.1.2 低管电流扫描对成像质量的影响第67-69页
        4.1.3 基于PWLS算法的投影域去噪方法第69-70页
    4.2 基于字典学习的低管电流扫描投影域PWLS去噪算法第70-73页
    4.3 基于离散剪切波的低管电流扫描投影域PWLS去噪算法第73-75页
    4.4 实验结果及分析第75-85页
        4.4.1 Shepp-Logan仿真实验第75-79页
        4.4.2 人体肝脏实验第79-82页
        4.4.3 人体脑部实验第82-85页
    4.5 本章小结第85-87页
第5章 基于稀疏表示的低剂量CT统计迭代重建算法第87-109页
    5.1 低剂量CT问题描述第87-90页
        5.1.1 低剂量扫描对重建图像质量的影响第87-88页
        5.1.2 低剂量CT统计迭代重建算法简介第88-90页
    5.2 基于离线字典学习的低剂量CT统计迭代重建算法第90-93页
        5.2.1 算法原理第90-91页
        5.2.2 算法的实现流程第91-93页
    5.3 基于离散剪切波的低剂量CT统计迭代重建算法第93-95页
        5.3.1 算法原理第93-94页
        5.3.2 算法实现流程第94-95页
    5.4 实验结果及分析第95-107页
        5.4.1 Shepp-Logan仿真实验第95-100页
        5.4.2 人体肺部实验第100-104页
        5.4.3 人体腹部实验第104-107页
    5.5 本章小结第107-109页
第6章 总结与展望第109-111页
    6.1 本文的主要工作第109-110页
    6.2 未来工作展望第110-111页
参考文献第111-123页
发表论文和科研情况说明第123-125页
致谢第125-126页

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