| 中文摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 课题的来源与背景 | 第15-17页 |
| 1.2 论文的研究内容与组织安排 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的创新点 | 第18-19页 |
| 第二章 传统CT成像原理与图像重建算法 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.1.1 传统CT成像技术的发展 | 第19页 |
| 2.1.2 传统CT的成像原理及系统组成 | 第19-20页 |
| 2.2 传统CT图像重建理论基础 | 第20-22页 |
| 2.2.1 物理基础 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数学基础 | 第21-22页 |
| 2.3 图像重建算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 解析类图像重建算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 迭代类图像重建算法 | 第23-24页 |
| 2.4 CT成像技术发展的新方向 | 第24-26页 |
| 2.4.1 相衬成像技术 | 第24-25页 |
| 2.4.2 双能成像技术 | 第25-26页 |
| 第三章 基于压缩感知的微分相衬CT迭代图像重建 | 第26-43页 |
| 3.1 引言 | 第26-33页 |
| 3.1.1 相衬成像的物理基础 | 第26-27页 |
| 3.1.2 相衬成像的主要方法 | 第27-31页 |
| 3.1.3 DPC-CT图像重建算法 | 第31-33页 |
| 3.2 DD-L1算法的基本理论 | 第33-36页 |
| 3.2.1 重建基本公式 | 第33-34页 |
| 3.2.2 CS理论的不相关性准则 | 第34页 |
| 3.2.3 基于距离驱动的正/反投影算法 | 第34-36页 |
| 3.3 DD-L1算法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 CS理论的适用性 | 第36-37页 |
| 3.3.2 算法实现 | 第37-39页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第39-41页 |
| 3.4.1 仿真结果 | 第40页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第40-41页 |
| 3.5 实验 | 第41-42页 |
| 3.6 小结 | 第42-43页 |
| 第四章 双能CT(DECT)成像的基本原理及图像重建 | 第43-59页 |
| 4.1 引言 | 第43-46页 |
| 4.1.1 DECT成像技术发展与应用 | 第43-44页 |
| 4.1.2 DECT的设备类型 | 第44-45页 |
| 4.1.3 DECT数值仿真的必要性 | 第45-46页 |
| 4.2 相关理论 | 第46-49页 |
| 4.2.1 DECT成像技术的物理基础 | 第46页 |
| 4.2.2 衰减系数分解模型 | 第46-48页 |
| 4.2.3 DECT的投影函数 | 第48-49页 |
| 4.2.4 DECT图像重建算法 | 第49页 |
| 4.3 仿真方法 | 第49-53页 |
| 4.3.1 CT系统X-射线能谱 | 第50页 |
| 4.3.2 仿真模型 | 第50-51页 |
| 4.3.3 投影分解 | 第51-52页 |
| 4.3.4 双能重建 | 第52-53页 |
| 4.4 结果分析 | 第53-55页 |
| 4.5 基于DECT的相衬成像技术 | 第55-59页 |
| 4.5.1 实现临床相衬成像技术的意义 | 第55-56页 |
| 4.5.2 传统相衬成像技术的局限性 | 第56-57页 |
| 4.5.3 基于DECT的相衬成像方法 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 硕士期间发论文 | 第67-68页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第68页 |