CT图像迭代重建算法的研究与应用

声明

致谢

1 绪论

1.1研究的背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文研究的意义

1.4本文的结构安排

2 CT成像原理

2.1CT成像的物理学基础

2.1.1 CT成像的影像链构成

2.1.2 CT成像的基础定律（Beer定律）

2.1.3 CT成像带来的电离辐射

2.2CT成像的数学基础

2.2.1 Radon变换及其反变换

2.2.2 傅里叶变换

2.2.3中心切片定理

2.3CT成像的临床应用

3 基于迭代的CT重建算法

3.1CT图像重建的基本原理

3.1.1 CT的投影重建算法

3.1.2 图像重建中的噪音干扰

3.2迭代重建算法对图像噪音的改善

3.2.1 代数迭代重建算法

3.2.2 基于统计学的迭代重建算法

3.3基于迭代重建的临床应用

4基于后投影域迭代的CT图像重建

4.1后投影域迭代的基本思路

4.2后投影域迭代的具体过程

4.2.1 后投影域噪音的降低

4.2.2改进增强的后投影域的迭代算法

4.3.1 后投影域迭代的临床图像验证

4.3.2 后投影域迭代的临床价值

5 基于混合迭代的增强型CT图像重建

5.1混合迭代重建的基本思路

5.2. 1前后投影域噪音的降低

5.2. 2前后投影域的迭代

5.3.1 混合迭代的临床图像验证

5.3.2 混合迭代的临床价值

6 基于模型迭代的CT重建算法

6.1模型迭代基本思路

6.2模型迭代的具体过程

6.3模型迭代的临床测试

7 结论

7.1工作总结

7.2 展望

参考文献

作者简历

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