【摘 要】
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随着CT技术在临床诊断和常规检测的广泛应用,其剂量问题也越来越引起人们的普遍重视。大量的科学研究已经证明:X射线的过量辐射会导致人体代谢紊乱、引发癌症和白血病等危害。X射线的辐射剂量的降低,常常使CT图像质量下降。利用相关算法,在降低辐射剂量条件下获得标准质量的CT图像,成为了CT图像应用领域的一个重要课题。本文着重探讨了低剂量CT图像中存在的噪声和伪影等问题,主要研究内容如下:（1）提出了一种基
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随着CT技术在临床诊断和常规检测的广泛应用,其剂量问题也越来越引起人们的普遍重视。大量的科学研究已经证明:X射线的过量辐射会导致人体代谢紊乱、引发癌症和白血病等危害。X射线的辐射剂量的降低,常常使CT图像质量下降。利用相关算法,在降低辐射剂量条件下获得标准质量的CT图像,成为了CT图像应用领域的一个重要课题。本文着重探讨了低剂量CT图像中存在的噪声和伪影等问题,主要研究内容如下:（1）提出了一种基于K-means聚类与稀疏字典学习的低剂量CT图像降噪算法,该算法利用K-means聚类方法,将图像簇分成多个不同的类,在每个类中都含有结构相似的图像块;其次,进行稀疏字典学习,设置迭代次数,当稀疏贝叶斯预处理中的迭代次数在不大于设置迭代次数的情况下,利用稀疏贝叶斯学习对图像块进行噪声更新,并求解稀疏系数;反之,将非零元素的最大数量重新设定为稀疏度,再利用K-SVD算法,最终得到去噪后的图像。通过对不同腹部CT实验结果进行分析可得本章算法可以有效地抑制噪声和伪影并且使其边缘清晰分明。（2）提出了一种基于非参数贝叶斯字典学习的低剂量CT图像去噪研究。针对含噪图像复原收敛速度慢的问题,本章算法是将BPFA算法与快速非均匀滤波（Fast Non-Local Means,FNLM）算法相结合研究出一种新的BPFA算法。首先,利用OTSU算法对目标与背景进行划分;在FNLM算法中设置高斯函数平滑参数值,使其能够很好地消除目标区域和背景区域的噪声;由于在选择连通域时,使得背景区域噪声较多,所以在此使用非参数贝叶斯字典学习对背景区域进一步去噪;最后获得降噪后的低剂量CT图像。实验证明,本章算法在抗噪性、保留更多的细节信息以及运行速度方面都优于FNLM算法、SINLM算法以及BPFA算法。
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