基于变分正则化的低剂量CT成像方法研究

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基于变分正则化的低剂量CT成像方法研究

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基于变分正则化的低剂量CT成像方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-15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

本篇论文共143页，点击这进入下载页面。

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