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基于全变分最小化和快速一阶方法的低剂量CT有序子集图像重建被引量：3: 2014年; 低剂量计算机断层成像(computed tomography,CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势.本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题.通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中.为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,采用Split Bregman交替方向法求解上述优化问题,利用投影到凸集合的方法加快迭代的收敛速率.实验结果表明,在同样的迭代次数下,本文提出的方法与基于有序子集的一阶方法相比较,相对重建误差的下降速度更快.; 毛宝林陈晓朝孝大宇范晟昱滕月阳康雁; 关键词：全变分交替方向法

基于阈值的平板探测器增益校正方法被引量：2: 2014年; 为了更好地提高平板探测器在齿科CT中采集图像的质量,去除由于探测器制造缺陷等因素而导致的CT重建切片中的条状和环状伪影,提出了一种基于阈值的平板探测器增益校正方法.利用采集的相同放射条件下的空气数据,通过归一化方法计算得到增益系数矩阵.考虑到物体对射线的衰减性,先通过阈值区分出图像的不同部分,然后根据增益系数矩阵和阈值判断结果,对图像的每个像素逐一进行校正.实验结果表明:在校正后的图像中,由于探测器制造缺陷等因素所引起的重建切片中的大量条纹以及环状伪影被有效地清除,且未出现新引入的条纹,重建切片的图像质量得到明显改善.; 孝大宇蔡鹏飞李宏康雁; 关键词：平板探测器环状伪影

基于改进主动形状模型的含胸壁粘连型肿块的肺区分割方法研究被引量：3: 2016年; 肺区分割是计算机辅助诊断肺癌的前提。当肿块与胸壁粘连时,由于两者的计算机断层成像(CT)值接近,基于局部低级特征的传统分割方法不能得到正确结果;而且由于肿块体积大,造成了肺区内正常组织的大面积缺失,故以往含胸壁粘连型肺结节(直径小于3cm)的肺区分割方法不再适用,需要采用能结合先验形状和低级特征的主动形状模型(ASM)来分割含胸壁粘连型肺肿块的肺区。但传统ASM的搜索步骤是一种基于最小二乘的优化方法,该方法对异常标记点敏感,会使轮廓更新到正常肺组织和肿块的过渡区域而不是真正的肺边缘。针对这一问题,提出了改进的ASM算法:首先基于距离特征识别异常标记点,然后赋予异常标记点和正常标记点不同的搜索函数。搜索过程在设定的包围核(VOI)内进行。用所提出的ASM方法分割30个含胸壁粘连型肿块的肺区,与金标准的重叠度为93.6%。实验结果表明针对含胸壁粘连型肿块的肺区分割问题,改进的ASM算法能得到较好的分割结果,并且算法的运行时间是在临床可接受的范围内。; 孙申申范立南康雁任会之齐守良; 关键词：主动形状模型

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国家教育部博士点基金(20110042110036)