【摘 要】
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针对低剂量CT成像问题,本文提出了一个基于广义惩罚加权最小二乘的低剂量CT重建方法,并在一定条件下建立了算法的全局收敛性定理.首先对投影数据进行统计建模构建广义加权最小二乘保真项,并且将二次先验信息引入投影数据的恢复过程中,从而达到抑制噪声的目的,最后使用经典的滤波反投影算法对恢复后的投影数据进行解析重建.实验结果表明,与惩罚加权最小二乘方法相比,新方法可以有效地抑制低剂量CT图像中的噪声和伪影,
【机 构】
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赣南师范大学数学与计算机科学学院,赣州341000;赣南师范大学物理与电子信息学院,赣州341000;杭州电子科技大学理学院,杭州310000;南方医科大学生物医学工程学院,广州510515
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针对低剂量CT成像问题,本文提出了一个基于广义惩罚加权最小二乘的低剂量CT重建方法,并在一定条件下建立了算法的全局收敛性定理.首先对投影数据进行统计建模构建广义加权最小二乘保真项,并且将二次先验信息引入投影数据的恢复过程中,从而达到抑制噪声的目的,最后使用经典的滤波反投影算法对恢复后的投影数据进行解析重建.实验结果表明,与惩罚加权最小二乘方法相比,新方法可以有效地抑制低剂量CT图像中的噪声和伪影,同时可以很好地保持图像的结构信息和空间分辨率.
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