基于卷积稀疏编码网络的低剂量CT图像噪声伪影分解方法.pdf

基于卷积神经网络的低剂量CT图像去噪算法研究.pdf 摘要 低剂量计算机断层成像（Low-doseComputedTomography，LDCT）是避免患者暴露在过量辐射下的有效方法，但它会增加重建后的CT图像中的噪声，造成图像质量的严重衰退。计算机技术以及深度学习技术能够有效地提高低剂量CT的图像质量，并已成为当前医学图像处理领域的研究热点之一。本文在对低剂量CT去噪领域进行了充分的理论研究基础上，充分利用了图像中的边缘信息，提出了相应的能够保护预测图像边缘细节的多阶段网络结构。同时，由于卷积操作的感受野有限，导致现有网络模型对

2025-06-08 约10.99万字 68页立即下载

基于神经网络的低剂量CT图像噪声抑制算法研究.pdf 摘要作为现代医学中一种重要的无创诊断手段，计算机断层扫(Computed Tomography,CT)在临床中具有不可替代的地位与重要性。然而，研究表明，过量的 X射线可能会对人体造成辐射，进而可能导致病灶区域发生癌变。为此，低剂量 CT(Low-doseCT,LDCT)XCT 应运而生。但射线剂量越低，图像的信噪比越低，即 CT 重建后的图像中噪声越多，这将

2025-03-22 约11.2万字 77页立即下载

基于卷积神经网络的CT图像去伪影方法、装置及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115690255 A (43)申请公布日 2023.02.03 (21)申请号 202310007652.7 G06N 3/048 (2023.01)

2023-05-10 约1.42万字 14页立即下载

基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法.docx 基于CNN和Transformer耦合网络的低剂量CT图像重建方法摘要：在投影角度个数不变的情况下，降低每个角度下的射线剂量，是一种有效的低剂量CT实现方式，然而，这会使得重建图像的噪声较大。当前，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习图像去噪方法已经成为低剂量CT图像去噪的经典方法。受Transformer在计算机视觉任务中展现的良好性能的启发，本文提出一种CNN和Transformer耦合的网络（CTC），以进一步提高CT图像去噪的性能。CTC网络综合运用CNN的局部信息关联能力和Transformer的全局信息捕捉能力，构建8个由CNN部件和一种改进的Transformer部件构成的

2025-04-26 约1.3万字 18页立即下载

基于稀疏梯度域字典学习的低剂量脑CT图像恢复-通信与信息系统专业论文.docx ABSTRACT image first to alleviate the bad effects of the gradient operator and then the PCA transformed data are used to train dictionary in order to reach denoising. Another algorithm filters the CT image blocks via three-dimensional block matching (BM3D) before the gradient operations. The gradie

2019-03-26 约4.73万字 56页立即下载

基于卷积稀疏表示的鲁棒性PET和CT图像融合方法.pptx 基于卷积稀疏表示的鲁棒性PET和CT图像融合方法汇报人：2024-01-13 引言卷积稀疏表示理论基础PET和CT图像融合方法实验结果与分析鲁棒性分析及应用拓展总结与展望引言01 正电子发射断层扫描（PET）和计算机断层扫描（CT）是医学影像学中的两种重要技术，它们能够提供互补的信息。PET图像提供功能代谢信息，而CT图像提供结构解剖信息。将这两种图像融合起来，可以同时获得结构和功能信息，为疾病的诊断和治疗提供更全面、准确的依据。目前，PET和CT图像融合的方法主要包括基于像素和基于特征的两大类。然而，这些方法在处理具有复杂纹理和细节信息的图像时，往往难以取得理想的效果。此外，它们对噪声和伪

2024-06-01 约3.33千字 26页立即下载

基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112967350 B (45)授权公告日 2022.03.18 (21)申请号 202110250389.5 G06V 20/13 (2022.01)

2023-06-10 约1.68万字 13页立即下载

基于残差密集卷积自编码的高噪声图像去噪方法.pdf 基于残差密集卷积自编码的高噪声图像去噪方法张杰,卢淼鑫,李嘉康,徐大勇,黄雯潇,史小平引用本文张杰,卢淼鑫,李嘉康,徐大勇,黄雯潇,史小平.基于残差密集卷自编码的高噪声图像去噪方法[J].计算机科学,2024,51(6A):230400073-7. ZHANGJie,LUMiaoxin,LIJiakang,XUDayong,HUANGWenxiao,SHIXiaoping.ResiduaDense ConvoutionaAutoencoderforHighNoiseImageDenoising[J].ComputerScience,2024,51(6A): 230400073-7. 相

2025-05-17 约6.18万字 8页立即下载

一种同时低剂量CT重建与金属伪影校正的深度学习方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117726705A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311747526.1 (22)申请日2023.12.19 (71)申请人燕山大学地址066004

2024-03-16 约1.89万字 15页立即下载

基于频域Transformer的医学低剂量CT图像复原方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117541500A (43)申请公布日2024.02.09 (21)申请号202311538731.7G06N3/08(2023.01) (22)申请日2023.11.1

2024-02-07 约2.16万字 17页立即下载

基于深度学习的低剂量CT图像去噪算法研究.pdf 摘要 ComputedTomographyCT 计算机断层扫（，）是当代医疗中的一种基本诊断方 X 法，在实际临床治疗中发挥着极其重要的作用。然而，过量的射线会对人体造成辐射，进而危害到患者的健康。为此，低剂量CT（Low-DoseComputedTomography， LDCTXCT ）扫顺势而生。然而，射线剂量降低会导致图像信噪比下降，重建后图像中噪声增多，影响医生诊断。传统的LDCT去噪算法性能有限，这限制了其在实际临床中的应用。随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworkCNN ，）的去噪模型取得了比传统算法更好的性能。本文在全

2025-03-20 约10.33万字 70页立即下载

低剂量CT图像降噪与质量评价的方法研究.pdf 摘要计算机断层扫描（ComputedTomography,CT）是医学成像领域的一个重要诊断工具，使临床医生能够获得身体内部结构的详细图像。但是CT扫描给患者带来了辐射风险，这可能会增加癌症和其它健康问题的风险。为了解决这一问题，低剂量CT成像已变得越来越流行，它使用较低剂量的辐射以减少对病人的风险。低剂量CT成像的一个挑战是，它可能导致所得到的图像中的噪音和伪影增加，这可能使临床医生难以准确诊断疾病。为了应对这一挑战，研究人员一直在探索低剂量CT图像降噪的各种方法。基

2024-12-27 约7.11万字 60页立即下载

一种基于多重约束的卷积神经网络校正图像伪影的方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991220 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110333370.7 G06N 3/08 (2006.01)

2023-06-09 约1.58万字 14页立即下载

基于联合卷积自编码网络的多聚焦图像融合方法.pptx 基于联合卷积自编码网络的多聚焦图像融合方法汇报人：2024-01-21 引言联合卷积自编码网络基本原理多聚焦图像融合技术概述基于联合卷积自编码网络的多聚焦图像融合方法实验结果与分析结论与展望 01引言研究背景与意义多聚焦图像融合是图像处理领域的重要研究方向，旨在将来自不同聚焦点的图像信息融合到一幅图像中，以提高图像的清晰度和视觉效果。在实际应用中，多聚焦图像融合技术被广泛应用于医学成像、遥感图像处理、计算机视觉等领域，对于提高图像质量和信息提取具有重要意义。目前，多聚焦图像融合方法主要包括基于变换域的方法和基于空间域的方法两大类。其中，基于变换域的方法如拉普拉斯金字塔、小波变换等取得了较好

2024-06-18 约3.96千字 34页立即下载

基于标准剂量CT图像非局部权值先验的低剂量图像恢复.pdf No．5 第5期电子学报 V01．38 2010年5月 AC】rAELECFRONICASINlCA May2010 基于标准剂量CT图像非局部权值先验的低剂量图像恢复毕一呜，马建华，路利军，刘楠，黄静，陈武凡 (南方医科大学生物医学工程学院医学信息研究所，广东广州510515) 摘要：本文提

2015-08-17 约字 6页立即下载