换一批摘要随着CT(computed tomography)技术在临床中的大量应用,其辐射伤害问题也越来越受到人们的关注.与此同时,高性能低剂量的成像也已经成为近年来CT研究领域中的重要研究方向.随着学习型算法的提出及广泛应用,为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向.在影像大数据环境下,基于特征学习方法的低剂量CT成像有着更广阔的发展空间.本文将从稀疏表示和深度学习两个方面,介绍一些国内外应用于改善CT成像质量的相关技术,包括CT成像技术的发展趋势,特征学习相关算法的研究现状,提高低剂量CT扫描成像质量的相关方案等.本文对近年来在低剂量CT成像及特种学习算法等领域的研究成果进行了介绍,并进行相关总结和分析.
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主题词
学习(Learning)算法(Algorithms)研究(Research)图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)体层摄影术(Tomography)
分类号
R812
栏目名称
DOI
10.15953/j.1004-4140.2019.28.03.14
发布时间
2019-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61801003）；
安徽工程大学引进人才科研启动基金（2018YQQ021）
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