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基于字典学习的显微CT低剂量问题研究

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基于字典学习的显微CT低剂量问题研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-20页
  1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.1.1 CT技术的发展第12-13页
    1.1.2 显微CT低剂量问题的研究意义第13-14页
  1.2 CT低剂量问题研究现状第14-18页
    1.2.1 CT低剂量下信噪比提高的研究第14-15页
    1.2.2 CT稀疏角投影研究第15-17页
    1.2.3 低剂量CT伪影滤除方面研究第17-18页
  1.3 本文研究内容第18-19页
  1.4 本文章节安排第19-20页
第二章 基于压缩感知的CT重建理论基础第20-32页
  2.1 CT主流重建算法简介第20-25页
    2.1.1 CT解析重建基础第20-22页
    2.1.2 迭代重建算法基础第22-23页
    2.1.3 ART迭代重建算法第23-24页
    2.1.4 基于先验知识的迭代重建算法第24-25页
  2.2 基于压缩感知理论的重建算法第25-31页
    2.2.1 压缩感知理论基础第25-26页
    2.2.2 信号重构第26-27页
    2.2.3 TV算法第27-28页
    2.2.4 字典问题概述第28-29页
    2.2.5 字典学习算法第29-31页
  2.3 本章小结第31-32页
第三章 基于字典学习的CT图像信噪比提高算法研究第32-43页
  3.1 基于字典学习的降噪算法第32-34页
  3.2 基于全局字典学习的显微CT降噪框架第34-35页
  3.3 基于全局字典学习的降噪实验与分析第35-42页
    3.3.1 模拟数据实验结果与分析第35-38页
    3.3.2 显微CT数据实验结果及分析第38-42页
  3.4 本章小结第42-43页
第四章 基于字典学习的稀疏角重建算法研究第43-53页
  4.1 基于TV的迭代算法第43页
  4.2 基于全局字典学习的字典迭代算法第43-45页
  4.3 实验结果与分析第45-52页
    4.3.1 模拟数据实验结果与分析第45-49页
    4.3.2 显微CT数据实验结果与分析第49-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第五章 基于字典学习的低剂量CT伪影滤除算法研究第53-61页
  5.1 基于三维字典学习的环状伪影滤除算法研究第53-56页
    5.1.1 算法原理第53-55页
    5.1.2 实验结果与分析第55-56页
  5.2 基于双字典学习的低剂量CT伪影滤除算法研究第56-60页
    5.2.1 算法原理第56-58页
    5.2.2 实验结果与分析第58-60页
  5.3 本章小结第60-61页
第六章 GPU平台算法加速优化第61-69页
  6.1 GPU CUDA第61-63页
    6.1.1 GPU CUDA平台简介第61-62页
    6.1.2 GPU CUDA编程模型第62页
    6.1.3 GPU CUDA编程难点第62-63页
  6.2 迭代算法并行加速第63-66页
    6.2.1 算法并行化第63-64页
    6.2.2 GPU并行优化第64-65页
    6.2.3 迭代算法加速结果第65-66页
  6.3 字典算法并行加速第66-68页
    6.3.1 算法并行化第66-67页
    6.3.2 算法并行优化第67-68页
    6.3.3 字典算法加速结果第68页
  6.4 本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
  7.1 总结第69页
  7.2 展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-78页
作者简介第78页

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