【摘 要】
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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L 1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
【机 构】
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西安理工大学理学院,东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室,西安交通大学图像处理与识别研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571359,61772416);东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室开放基金资助项目(K93-9-2017-04)
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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L 1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,L 1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1×10^5、5×10^4和1×10^4泊松噪声投
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