换一批基于双层字典学习的低剂量CT图像重建算法
Low dose CT image reconstruction algorithm based on the double layer dictionary learning method
摘要目的 低剂量投影条件下的CT图像重建.方法 采用双层K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的学习方法进行图像的超分辨率重建.字典学习方法中采用K-SVD算法,稀疏编码采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法.该算法首先利用训练库进行第一层字典训练,然后利用第一层训练的字典对低分辨率图像进行重建.进而将重建图像作为第二层待重建图像的输入,这样使得第二层输入图像含有较多的高频细节信息,因此能在重构的过程中恢复更多的细节信息,让高分辨率重构图像达到较好的效果.结果 双层字典重建效果明显优于K-SVD算法,重建图像更接近于原始高分辨率CT图像.结论 本研究对双层字典训练学习的框架进行反迭代投影的全局优化改进,改善了图像的重建质量.
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关键词
低剂量投影K-SVD算法稀疏编码双层字典学习CT重建low dose projectionK-SVD algorithmsparse codingdouble dictionary learningCT reconstruction
医学主题词
算法(Algorithms)学习(Learning)图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)方法(Methods)目的(Goals)
分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2017.06.006
发布时间
2018-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
重庆市应用开发计划（cstc2013yykfA10007）
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