L1范数字典约束的感兴趣区域CT图像重建算法

WU Junfeng; MOU Xuanqin

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针对现有全变分(TV)约束感兴趣区域(ROI)重建方法易产生块状伪影、细小结构丢失的问题,提出了一种L1范数字典稀疏约束的ROI低剂量CT医学图像重建算法.首先将ROI医学图像重建问题转化为最优化问题,以罚加权最小二乘函数为保真项,L1范数字典稀疏表示为约束项构建目标函数;然后将目标函数分解为图像更新和字典稀疏表示两个子优化问题,并交替求解上述两个子优化问题,实现ROI图像重建.胸腔模体仿真实验结果表明,在分别添加光子数为1×105、5×104和1×104泊松噪声投影情况下,与TV约束重建方法相比,图像结构相似度(SSIM)分别提高约0.103 5、0.113 1和0.125 8,峰值信噪比分别提高4.88、4.93和5.44 dB.山羊肺部实际CT扫描实验结果进一步证明,本文算法能够有效地去除块状伪影且较好的保留细小结构.

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来源
《西安交通大学学报》 |2019年第2期|163-169|共7页
作者
WU Junfeng; MOU Xuanqin;
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正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
低剂量CT; 感兴趣区域; 字典学习; 医学图像重建;

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