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- 基于双能CT 图像域的DL-RTV多材料分解研究 - Researching
摘要 双能计算机断层扫描(DECT)技 术因能分解和识别材料,并 提供定量化的成像结果,广 泛应用于医疗、安 检、无损检测以及材料科学等领域。 DECT 技术能提供物体在两种能谱下的衰减信息,可 准确分解两种基材料。 但当检测对象含有三种材料时,若 对DECT 图像直接求逆(DIMD)分 解多材料,其 基图像将含较多噪声和伪影。 为此,提出了一种基于双能CT 图像域的字典学习(DL)和 相对总变分(RTV)的 多材料分解算法,简 称DL-RTV 算法。 通过直接求逆获得初始基图像,利 用字典学习挖掘基图像的稀疏性,以 提高材料分解的准确性;引 进RTV进一步降低基图像的噪声和伪影,并 保护图像细节;同 时引入各基材料质量守恒和像素边界的约束项,提高材料分解精度。
- 基于双能CT图像域的DL-RTV多材料分解研究 - 百度学术
双能计算机断层扫描 (DECT)技术因能分解和识别材料,并提供定量化的成像结果,广泛应用于医疗,安检,无损检测以及材料科学等领域 DECT技术能提供物体在两种能谱下的衰减信息,可准确分解两种基材料 但当检测对象含有三种材料时,若对DECT图像直接求逆 (DIMD)分解多
- 基于双能CT图像域的DL_RTV多材料分解研究_降俊汝 - 道客巴巴
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- 双能CT图像域
本文主要针对“ 两步法” 中的第二步, 即对两幅高、 低能CT图像分解成两物质分解图像或多物质分解图像所运用到的主要的图像域基材料分解算法展开综述。
- lt;br gt;使用基于双能 CT 的新型图像域多材料分解算法对造影 . . .
图像域分解也存在障碍和问题，包括需要一个预定的表格来分离具有指定坐标的不同材料。 在本研究中，试图通过使用聚类方法并依靠衰减域中不同材料之间的间隔来解决这个问题。
- 双能CT图像域基材料分解算法的研究进展 - 维普期刊官网
能谱CT中双能谱技术是最常用的模式之一,在临床应用中发挥了重大作用。 本文就双能谱CT图像域基材料分解的两物质分解、多物质分解方法进行总结,最后展望未来可能的发展方向。
- 基于双能CT图像域的DL-RTV多材料分解研究
双能计算机断层扫描 (DECT)技术因能分解和识别材料,并提供定量化的成像结果,广泛应用于医疗、安检、无损检测以及材料科学等领域 DECT技术能提供物体在两种能谱下的衰减信息,可准确分解两种基材料 但当检测对象含有三种材料时,若对DECT图像直接求逆 (DIMD)分解多材料,其基图像将含较多噪声和伪影 为此,提出了一种基于
- 【81871351】双能锥束CT成像多材料分解技术研究 国家自然 . . .
本课题在前期工作基础上，对双能锥束CT图像进行散射修正后，研究噪声从双能CT图像到分解图像的传递过程，根据最佳线性无偏估计策略，构造分解图像的方差-协方差矩阵进行数据误差估计。
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