【摘 要】
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为充分利用临床已有群体患者常规剂量影像学特征,提出一种新的基于群体先验影像冗余信息的低剂量CT(LDCT)影像复原模式。该模式利用灰度共生矩阵提取群体影像中纹理特征以组建样本数据库,结合先验样本在线搜索及目标影像感兴趣区先验冗余信息挖掘,并通过目标区自适应规整处理,实现LDCT影像有效复原,充分利用了临床已有群体患者常规剂量影像(群体影像)中高质量影像学特征。对临床肺癌的仿真低剂量数据进行实验,结
【机 构】
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曲阜师范大学信息科学与工程学院,空军军医大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871383,61572283),国家重点研发计划项目(2017YFC0107400,2017YFC0107403)
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为充分利用临床已有群体患者常规剂量影像学特征,提出一种新的基于群体先验影像冗余信息的低剂量CT(LDCT)影像复原模式。该模式利用灰度共生矩阵提取群体影像中纹理特征以组建样本数据库,结合先验样本在线搜索及目标影像感兴趣区先验冗余信息挖掘,并通过目标区自适应规整处理,实现LDCT影像有效复原,充分利用了临床已有群体患者常规剂量影像(群体影像)中高质量影像学特征。对临床肺癌的仿真低剂量数据进行实验,结果表明该模式在噪声抑制和纹理特征保存方面均优于传统算法。
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