| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·医学影像及图像处理技术 | 第7-8页 |
| ·论文选题背景 | 第8-9页 |
| ·低剂量CT图像噪声抑制研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文主要内容和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 CT原理及马尔可夫随机场理论 | 第13-21页 |
| ·医学CT简介及成像原理 | 第13-16页 |
| ·医学CT扫描及系统组成 | 第13-15页 |
| ·CT成像原理 | 第15-16页 |
| ·滤波反投影重建算法 | 第16-18页 |
| ·马尔可夫随机场理论 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 低剂量CT投影数据噪声分析 | 第21-31页 |
| ·低剂量CT投影数据理论分析 | 第21-24页 |
| ·线积分的均值-方差关系 | 第21-23页 |
| ·低剂量CT投影数据噪声模型 | 第23-24页 |
| ·低剂量CT体模真实投影数据实验分析 | 第24-28页 |
| ·均值-方差实验 | 第24-25页 |
| ·PDF特性实验 | 第25-26页 |
| ·均值-方差模型验证性实验 | 第26-28页 |
| ·投影数据特殊区域噪声分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于马尔可夫随机场的低剂量CT图像的噪声抑制 | 第31-43页 |
| ·投影数据预处理算法 | 第31-33页 |
| ·投影数据预处理算法 | 第32-33页 |
| ·算法步骤及实验 | 第33页 |
| ·基于MRF方法的低剂量CT投影数据恢复模型 | 第33-36页 |
| ·贝叶斯框架 | 第34页 |
| ·势能函数的选取 | 第34-35页 |
| ·惩罚因子的自适应改进 | 第35-36页 |
| ·基于GMRF模型的低剂量CT噪声抑制算法 | 第36-38页 |
| ·GMRF模型 | 第36-37页 |
| ·参数估计 | 第37页 |
| ·算法步骤 | 第37-38页 |
| ·基于结构保持MRF模型的低剂量CT噪声抑制算法 | 第38-41页 |
| ·结构保持MRF模型 | 第38-39页 |
| ·自适应参数估计 | 第39-40页 |
| ·算法流程 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 实验与分析 | 第43-55页 |
| ·实验数据与实验环境 | 第43-45页 |
| ·体模真实投影数据 | 第43页 |
| ·Shepp_logan模拟投影数据 | 第43-44页 |
| ·实验环境 | 第44-45页 |
| ·图像主观视觉效果 | 第45-49页 |
| ·体模真实投影数据实验 | 第45-47页 |
| ·模拟数据噪声抑制实验 | 第47-48页 |
| ·传统滤波算法实验 | 第48-49页 |
| ·噪声抑制性能分析 | 第49-53页 |
| ·不同噪声强度实验 | 第49-50页 |
| ·重建图像轮廓图 | 第50-51页 |
| ·Resolution-Noise Tradeoff | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |