换一批基于图像自相似性的多尺度稀疏表示肺4D-CT图像超分辨率重建
Lung 4D-CT image super-resolution reconstruction using self-similarity-based multiscale sparse representation
摘要针对肺四维计算机断层摄影(4D-CT)数据层间分辨率远低于层内分辨率的各项数据异性问题,提出一种基于图像自相似性的多尺度稀疏表示超分辨率重建方法,用以提升肺4D-CT图像的分辨率.所提出的方法通过探索验证肺4D-CT数据横断面与冠矢状面图像的自相似性,以横断面图像代替冠矢状面图像,组成高分辨率和低分辨率图像块对,构建训练集;引入多尺度策略,根据四叉树原理划分得到不同尺度的图像块,训练得出全局多尺度字典,以捕获更多肺部解剖结构特征;通过稀疏表示超分辨算法重建得出冠矢状面的高分辨率图像.利用仿真数据和真实数据对提出的算法进行实验验证,量化评价与视觉效果均体现本研究算法在提升图像清晰度以及改善图像细微结构显示质量方面的优越性,同时还可有效避免对算法精度及耗时产生影响的运动估计过程.
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分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2019.06.008
发布时间
2019-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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