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基于RCSCT变换的DR图像去噪及加速

林芳宇;罗海;周荷琴

【期刊名称】《北京生物医学工程》

【年(卷),期】2012(031)003

【摘要】目的数字化X线摄影(digital radiography,DR)图像中的高斯噪声对图像质量影响大,消除此类噪声有利于提高图像质量以辅助医生做出正确的诊断.方法为抑制DR图像的高斯噪声,首先采用递归循环平移与Contourlet变换结合的(recursive cycle spinning Contourlet transform,RCSCT)方法变换分解DR图像,接着采用连续的二元软阈值函数处理变换系数防止系数被过度扼杀,然后基于CUDA(compute unified device architecture,计算统一设备架构)平台对去噪方法加速.结果该方法提高了去噪后的图像峰值信噪比,有效抑制了伪吉布斯现象,保留了更多的图像细节信息,并且加速处理后运算耗时较短.结论本文方法比小波变换和Contourlet变换在保留视觉细节信息方面效果更优,算法耗时少,实用性好.【总页数】6页(P245-250)

【作者】林芳宇;罗海;周荷琴

【作者单位】中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院,合

肥,230027

【正文语种】中文

【中图分类】R318.04

【相关文献】

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4.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒

5.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒

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数字X线摄影质量控制

数字X线摄影质量控制摘要:目的在基于影像的医学诊断中，为了从图像中挖掘出尽可能多的诊断信息，必须进行影像质量控制。影像算法是影响影像质量的重要因素。本文介绍数字X线摄影的影像算法，认识提高影像质量的措施及步骤。方法数字X线摄影质量控制是通过一系列技术手段改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度。按需求进行适当的变换，对图像的某些特征，如边缘轮廓、对比度进行强调和锐化，突出某些有用的信息，去除或消弱无用的信息以便于显示、观察或进一步分析和处理。通过对数字X线摄影的各个环节的质量控制，调整影像算法，提供给医生满意的图像。结果影像的算法严重影响图像质量，好的影像算法可以大大提高影像质量，从而保证诊断质量。结论数字X线摄影的影像算法，必须要速度快，成像质量优良，才能完全满足临床需要。关键词：算法；降噪；增强；评价 Quality Control of Digital Radiology Abstract: Objective In the image-based medical diagnosis, it requires to first study better image enhancement algorithm for mining diagnosis information as much as possible. Image quality control must be carried out.Image algorithm is an importance factor affecting image quality . This paper introduces the the image algorithm of United-imaging DR, understand the measures and steps to improve the image quality. Method Quality assurance of Digital Radiology through a series of technical means to improve the visual effect of the image, improve image clarity.Appropriate transform according to the needs of some of the characteristics of the image, such as edges, contrast and sharpening stressed, prominent some useful information, remove or reduce the useless information for display, observation or analysis and further processing. The quality control of all aspects of United-imaging DR, image adjustment Algorithm of image is provided to the doctor satisfaction. Result Image algorithms seriously affect the image quality, image algorithm can greatly improve the image qua lity, so as to ensure the quality of image diagnosis. Conclusion Quality as surance of DR is not only fast, but also good imaging quality, fully meet the clinical needs. Key words： algorithm; noise reduction; enhancement; evaluation 随着计算机和电子技术的飞速发展，超声、CT、DSA、MRI、SPE-CT、PET等全新的影像成像技术进入医学领域，丰富了医学影像学的诊断信息，提高了影像诊断水平，同____________ 时实现诊断信息数字化，为逐步建立数字化医学影像家族的图像存储传输系统(PACS)和远程诊断学系统奠定了基础。这些数字影像诊断成功经验促进了X线摄影数字化的进展。X线数字化直接摄影DR系统通常是指采用平板探测器(Flat Panel Detector，FPD)直接转换方式的数字化X线摄影技术，它是一种真正意义上的直接数字X线摄影[1]。DR是利用电子技术将X射线信息转化为数字化电子载体的x射线成像方法，x射线在穿过人体后作用于X射线平板探测器并转化为数字化信息，形成X射线衰减后的能量分布数字

医学影像处理中的图像增强与去噪研究

医学影像处理中的图像增强与去噪研究医学影像处理是一门重要的学科，它与医学诊断、研究和治疗密切相关。医学影像通常包括X光、MRI、CT等多种不同的成像技术。这些成像技术产生的图像质量各不相同，有些图像可能比较模糊或者受到噪声的干扰，这就需要借助图像增强和去噪的技术来提高图像质量。图像增强是一种技术，通过对图像的某些特征进行调整，使图像更加清晰。图像增强可以帮助医生更好地观察身体内部的结构，对疾病进行诊断和治疗。在医学影像处理中，图像增强的应用非常广泛。例如，在X光图像上，骨骼的对比度比周围的组织要高，但是某些疾病可能会使对比度降低，这时就需要进行图像增强。另外，CT和MRI等成像技术可以提供不同类型的图像，例如CT成像可以提供不同层面的切片图像，而MRI成像则可以提供不同类型的磁共振成像。这些图像都需要进行增强，以便更好地观察。图像增强技术主要可以分为两类：局部增强和全局增强。局部增强指的是对图像的某些区域进行增强，而全局增强是对整张图像进行增强。局部增强的方法包括直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化等。直方图均衡化是一种常用的增强方法，它通过对图像的亮度值进行调整，将图像分布均匀地映射到整个亮度值范围内。对比度限制自适应直方图均衡化是一种改进的方法，它在对图像进行均衡化时，考虑了局部的对比度信息，可以更好地增强图像细节。全局增强的方法包括锐化和滤波等。锐化是一种增强边缘和细节的方法，它可以使图像看起来更加清晰。滤波则是一种去除图像中噪声的方法，它可以消除图像中的随机噪声和周期噪声。常用的滤波方法包括中值滤波和高斯滤波等。除了图像增强外，去噪也是医学影像处理中常用的技术。医学影像中的噪声通常来自于成像技术本身或者成像过程中的干扰。图像中的噪声会影响分类和分割等处理任务的结果，甚至可能误导医生的判断。因此，如何有效地去除图像中的噪声是医学影像处理研究的重要方向之一。

医学图像处理_徐州医科大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

医学图像处理_徐州医科大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.下图中第一幅和第二幅图像为待处理图像，第三幅图像为处理后图像，结合三幅图像请判断这是哪种图像处理技术()。【图片】参考答案: 图像配准 2.图像的灰度分辨率是由( ) 数决定。参考答案: 灰度级 3.以下属于MRI设备组成部分的是（）。参考答案: 计算机系统_射频系统_主磁体_梯度场系统 4.以下属于医学图像处理的应用范围的是（）。参考答案: 计算机辅助诊断_虚拟内窥镜_改善图像质量_手术导航 5.以下属于早期医学图像处理技术的是（）。参考答案: 图像平滑_直方图均衡化_图像锐化_线性变换 6.关于边缘检测算子说法错误的是（）。

参考答案: Soble算子是先进行高斯滤波然后拉普拉斯算子边缘检测 7.以下哪种图像处理技术可以去噪（）。参考答案: 图像平滑 8.（）成像技术奠定了现代医学影像学的基础。参考答案: X射线 9.（）成像技术是根据生物体磁性核(主要指氢核)在磁场中的表现特性成像的高新技术。参考答案: MRI 10.发射型计算机断层成像简称（）。参考答案: ECT 11.关于X射线穿透不同厚度和密度的组织后，其成像说法错误的是（）。参考答案: 肋骨的密度高于心脏大血管，所以其X线图像要比心脏大血管白。

12.X射线检查不能观察下列哪些部位的疾病（）。参考答案: 脑部 13.哪种算法重建得到的图像效果最好？参考答案: 二维傅里叶变换法 14.关于CT成像的基本原理，以下描述错误的是（）。参考答案: 数字矩阵可存储于磁盘，但不能存储于光盘中 15.关于双源CT的叙述正确的是（）。参考答案: 双源CT能够帮助分辨肾结石的成分 16.CT成像技术中用到的图像处理技术是（）。参考答案: 图像重建 17.以下哪些成像方式是利用X射线进行成像的（）。参考答案: DR_CR_CTA

图像处理技术论文

图像处理技术及其应用摘要：数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。本文针对其发展应用进行了系统的论述。关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 1数字图像处理技术概述及发展 20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。它也促进了图像处理技术的教学。数字图像处理常用方法包括：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类(识别)。计算机的特点是能处理各种数据，图像经过采样、量化后变为数字存储在计算机中，使用计算机对数字图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理，就称为数字图像处理。数字图像处理既涉及到计算机软件，也和硬件相关。计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长与图像处理技术的发展密切相关。上个世纪60年代，计算机图像处理的技术发展迅速，应用也逐渐增多，人们使用计算机数字图像处理技术完成对图像的预期处理。随着计算机周边技术的发展，现在的数字图像处理技术已具有了以下特点：

基于深度学习的肺癌CT图像处理与分析研究

基于深度学习的肺癌CT图像处理与分析研究肺癌是全球常见的一种恶性肿瘤，也是导致癌症相关死亡的主要原因之一。随着科技的进步和深度学习的应用，对于肺癌CT图像的处理和分析取得了很大的进展。本文将介绍基于深度学习的肺癌CT图像处理与分析的研究进展，包括图像预处理、病灶检测与分割以及病理分析等方面的内容。一、肺癌CT图像的预处理肺癌CT图像的预处理是深度学习分析的基础，主要涉及图像去噪、切割和归一化等步骤。去噪可以通过使用图像滤波器、小波变换等方法来减少噪声的影响，然后通过图像分割将肺部与其他组织分离开来，最后对图像进行归一化，使得不同图像具有相同的尺度和灰度范围，从而方便后续的图像分析。二、肺癌病灶的检测与分割病灶的检测与分割是肺癌CT图像处理的核心任务之一。传统的方法主要基于手工设计的特征提取和机器学习算法，但随着深度学习的兴起，基于深度学习的方法在肺癌病灶检测与分割上取得了显著的成果。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和U-Net等。CNN可以学习图像的局部特征，而U-Net则能够同时学习图像的全局和局部特征，从而提高图像的分割精度。通过这些深度学习模型，研究人员已经可以实现对肺癌病灶进行准确的检测和分割。三、肺癌病理分析病理分析是在检测和分割完成之后对肺癌CT图像进行进一步的定量分析。主要包括肿瘤的大小、形状、位置等方面的测量以及肿瘤的恶性程度的评估。对于这一步骤，也可以使用深度学习方法，通过训练神经网络模型来完成。此外，还可以利用深度学习模型来预测肺癌的生存率和治疗效果等临床指标，为临床医生提供更准确的判断依据。四、实际应用与未来展望基于深度学习的肺癌CT图像处理与分析已经取得了很大的进展，并且在临床应用中显示出了重要的价值。例如，有研究显示使用深度学习模型可以提高肺癌的早期诊断准确率，从而帮助医生及时采取治疗措施。此外，还有研究者利用深度学习模型预测患者对化疗的反应，为患者提供个性化的治疗方案。未来，基于深度学习的肺癌CT图像处理与分析还有很多挑战和机遇。首先，由于CT图像数据量庞大，如何实现高效的计算和存储也是一个重要的问题。其次，如何将深度学习模型与其他医学图像分析技术结合，提高肺癌诊断和治疗的综合效果也是一个研究的热点。最后，如何保障深度学习模型的可解释性和稳定性，以及在数据不平衡和模型泛化能力方面的问题也需要进一步研究。

基于GAN的CT图像生成系统

基于GAN的CT图像生成系统传统的医学影像技术中，CT（Computed Tomography）是一种应用广泛的方法。然而，在某些情况下，由于各种原因如病人隐私或数据稀缺，人工智能生成的CT图像有着重要的应用价值。为了实现这一目标，近年来，基于生成对抗网络（GAN）的CT图像生成系统逐渐崭露头角。一、GAN简介生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个主要组件组成。生成器通过学习真实数据样本的分布，生成尽可能接近真实数据的样本。而判别器则试图区分生成器生成的样本和真实样本。两者通过对抗训练不断调整，最终生成器能够生成高质量、逼真的CT图像。二、GAN在CT图像生成中的应用 1. 数据增强：在医学影像处理中，数据样本通常较少，通过GAN 生成新的样本，能够增强数据集的多样性，帮助模型更好地进行训练。 2. 缺失数据填充：CT图像中可能会存在部分区域缺失，这会对医生的诊断造成一定困扰。GAN可以通过学习已有数据的分布，自动填充缺失的区域，使得图像更完整，提高诊断准确性。 3. 病理模拟：通过GAN生成的CT图像，可以模拟出不同病理状态下的影像表现，帮助医生更好地理解和学习各种疾病特征。

4. 辅助训练：利用GAN生成的虚拟样本，可以用于模型的预训练或自监督学习，加速模型收敛并提升性能。三、基于GAN的CT图像生成系统的工作流程 1. 数据准备：收集并对CT图像进行预处理，包括图像标准化、去噪、切片等操作。 2. 模型构建：设计生成器和判别器网络结构，并选取适当的损失函数。 3. 模型训练：将预处理后的CT图像输入生成器进行训练，生成虚拟CT图像。同时，使用真实CT图像和虚拟CT图像进行对抗训练，通过判别器的反馈来调整生成器。 4. 模型评估与调优：通过评估生成的CT图像与真实CT图像之间的相似度，调整模型的参数和超参数，提升生成图像质量。 5. CT图像生成：将新的输入样本输入到训练好的生成器中，生成高质量的CT图像。四、GAN在CT图像生成中的挑战 1. 数据多样性：医学影像数据较为复杂，不同部位、不同病例的CT图像特点差异较大，生成器需要能够处理不同场景的多样性。 2. 易混淆的病理特征：一些疾病的CT图像特征与正常情况类似，需要生成器具备辨别和学习这种微小差异的能力。

图像去噪技术研究及其在医学影像处理中的应用

图像去噪技术研究及其在医学影像处理中的应用随着图像处理技术的发展，图像去噪技术成为了一个热门研究方向。在医学影像处理中，图像的清晰度和准确性是非常重要的，而图像噪声会对这些因素产生很大影响。因此，去噪技术在医学影像处理中的应用有着广阔的前景。 1. 图像去噪技术概览图像去噪技术是指用计算机算法去除图像中的噪声的过程。目前主要的图像去噪技术包括均值滤波、中值滤波、小波变换、自适应滤波等。在医学影像处理中，由于噪声的种类和背景等特殊条件，这些方法的效果会受到一定的限制，需要寻找更为有效的去噪方法。 2. 图像去噪技术在医学影像处理中的应用医学影像处理中，如X光CT等成像技术都会引入一些噪声，这些噪声会对影像的质量和准确性产生影响。图像去噪技术可以有效地去除这些噪声，提高图像的质量和准确性。 3. 小波去噪技术在医学影像处理中的应用小波去噪技术是一种用小波变换对图像进行去噪的方法。由于小波变换的多尺度性和非局部性特点，被广泛地应用于图像去噪领域。在医学影像处理中，小波去噪技术被应用于对MRI、CT等影像进行去噪和增强，具有很好的效果。 4. 自适应去噪技术在医学影像处理中的应用自适应去噪技术是根据图像的特点，自适应地调整滤波器的参数，达到更好的去噪效果的一种方法。在医学影像处理中，由于影像噪声的种类和特殊条件，传统的滤波算法往往会带来一些副作用，自适应去噪技术则能够更好地应对这些情况。

5. 基于深度学习的图像去噪技术在医学影像处理中的应用深度学习技术近年来在图像处理领域取得了巨大的成就，特别是在图像去噪方面，已经成为一种热门的研究方向。基于深度学习的图像去噪技术由于其能够自动学习图像中的信息和规律，已经成为去噪技术的新热点。在医学影像处理中，基于深度学习的图像去噪技术已经被应用于CT、MRI等影像的去噪和图像增强中，表现出了很好的效果。 6. 总结图像去噪技术在医学影像处理中有着广泛的应用前景，可以有效地提高医学影像的质量和准确性。近年来，基于深度学习的图像去噪技术已经成为研究的新热点，也许会成为未来医学影像处理中的主流技术。无论是传统的技术还是新兴的技术，都可以在医学影像处理中发挥重要的作用。

改进型Q-NLM算法在医学图像去噪中的应用

改进型Q-NLM算法在医学图像去噪中的应用肖贵仁;谢芳森;胡海江【摘要】The pixel quotient is combined with traditional nonlocal means algorithm, putting forward a kind of improved nonlocal means filtering algorithm. That is Q-NLM. In allusion to the problem of the impulsive noise in the traditional nonlocal means algorithm, the concept of the pixel quotient Q is come up with. It is used for judging the similarity of the initial pixel and impulse noise, and according to the calculated Q to divide pixel areas, the median filter is brought in to re-move impulse noise points while adjusting different area threshold. Thus it can further reduce the influence of the mixed noise on filter in medical images. The relevant simulation experiment results show that the combination of the pixel quotient with traditional nonlocal means algorithm can improve the image PSNR, effectively keep the details of CT image while removing the mixed noise.%将像素离群度与传统非局部均值算法相结合提出一种改进型的非局部均值滤波Q-NLM算法，针对传统非局部均值算法不适应脉冲噪声去噪的问题，提出了像素离群度Q的概念，像素离群度Q值用于判断原像素与脉冲噪声的相似度，依据像素离群度Q值划分像素区域，调整不同区域阈值且引入中值滤波去除脉冲噪声点，进一步降低医学图片中混合噪声对滤波的影响。仿真实验结果显示，这种结合离群度与非局部均值算法在去除混合噪声的情况下，能较好提高图像信噪比，有效保留CT图像细节。【期刊名称】《计算机工程与应用》

基于Matlab的医学图像处理与疾病诊断算法优化及应用研究

基于Matlab的医学图像处理与疾病诊断算法优化及应用研究一、引言医学图像处理和疾病诊断一直是医学领域中的重要研究方向之一。随着计算机技术的不断发展，基于Matlab的医学图像处理与疾病诊断算法优化逐渐成为研究的热点之一。本文将探讨基于Matlab的医学图像处理技术在疾病诊断中的优化和应用。二、医学图像处理技术概述医学图像处理技术是指利用计算机对医学影像进行数字化处理和分析的技术。常见的医学图像包括X光片、CT扫描、MRI等。Matlab 作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，可以对医学图像进行各种处理和分析。三、基于Matlab的医学图像处理算法优化 1. 图像去噪在医学图像处理中，去除噪声是非常重要的一步。Matlab提供了各种去噪算法，如中值滤波、小波变换去噪等，可以有效地提高图像质量。 2. 图像增强

图像增强可以突出图像中的细节信息，使医生更容易做出准确诊断。Matlab中常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度变换等。3. 特征提取特征提取是医学图像分析中的关键步骤，可以从图像中提取出有用的信息用于后续分析。Matlab提供了各种特征提取算法，如边缘检测、纹理特征提取等。四、基于Matlab的疾病诊断算法优化 1. 图像分类利用机器学习算法对医学图像进行分类是一种常见的疾病诊断方法。Matlab中集成了各种机器学习工具，如支持向量机（SVM）、神经网络等，可以帮助医生准确地对疾病进行分类。 2. 病灶检测通过优化算法实现对医学图像中病灶的检测是另一个重要的诊断任务。Matlab提供了各种目标检测算法，如卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（RCNN）等，可以帮助医生及时准确地发现病变区域。五、基于Matlab的医学图像处理与疾病诊断应用案例 1. 肺部CT影像分析利用Matlab对肺部CT影像进行分析可以帮助医生快速准确地判断肺部结节是否为恶性肿瘤。 2. 脑部MRI影像分割

基于深度学习的图像去噪与重建技术在医学影像中的应用

基于深度学习的图像去噪与重建技术在医学影像中的应用深度学习是近年来人工智能领域的热门技术之一，其在图像处理领域取得了显著的成就。图像去噪和重建作为图像处理的两个重要任务，在医学影像领域尤为重要。本文将介绍基于深度学习的图像去噪与重建技术在医学影像中的应用，探讨其优势和挑战。医学影像通常包含大量的噪声，例如X射线、CT扫描和MRI图像等。这些噪声会影响医生对病情的判断和诊断的准确性。因此，图像去噪技术对于提高医学影像的质量至关重要。传统的图像去噪方法主要基于数学模型和滤波器，但这些方法在复杂场景中效果有限。深度学习的出现使得图像去噪技术取得了巨大的进展。深度学习基于神经网络的模型，通过大量的训练样本和反向传播算法来学习数据的潜在模式。图像去噪领域中的深度学习模型通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来学习数据的特征表示。CNN能够自动学习图像中的结构和噪声分布，从而更好地去除噪声并恢复图像的细节信息。

另一方面，医学影像的重建是指从有限的、不完整的数据中恢复出完整的图像。医学影像的获取成本高昂，而且有些场景下只能获取到部分数据，例如CT重建中由于减少剂量而导致的缺失数据。因此，重建技术的研究对于提高医学影像的质量和减少病人的辐射剂量具有重要意义。与传统的图像重建方法相比，基于深度学习的方法能够更好地恢复图像的细节和结构信息。深度学习模型通过学习大量的真实样本，能够从有限的观测数据中推断出缺失的信息。深度学习模型的网络结构和损失函数在训练过程中被优化，以使重建图像尽可能逼近真实图像。因此，基于深度学习的图像重建技术在医学影像中得到了广泛的应用。尽管基于深度学习的图像去噪和重建技术具有巨大的应用潜力，但也面临一些挑战。首先，深度学习模型需要大量的训练数据来学习复杂的特征表示。然而，在医学影像领域，真实的训练数据往往非常有限，这会影响模型的泛化能力和性能。其次，模型的复杂性导致了计算资源和时间的消耗较大，这对于实时应用和移动设备限制较大。此外，模型的可解释性问题也是一个挑战，医学影像需要可靠的解释和分析结果，而不仅仅是黑盒子模型的输出。

ct数学原理

ct数学原理 CT数学原理什么是CT数学原理 CT（计算机断层扫描，Computerized Tomography）数学原理是计算机断层扫描技术的数学基础，它是一种利用X射线通过人体组织进行断层扫描的影像技术。CT数学原理包括了多个数学概念和算法，下面将逐一介绍。点 •CT数学原理中的一个关键概念是点。点可以用来表示物体或组织在扫描位置上的像素值。线 •在CT数学原理中，线被用来表示光线或X射线穿过目标物体时的路径。线的性质可以用来计算X射线通过物体时的吸收率。吸收率 •吸收率是CT数学原理中的一个重要指标，它用来衡量X射线通过不同组织或物体时的吸收程度。吸收率可以体现在像素值上，作为图像中不同区域的灰度值。

傅里叶变换 •傅里叶变换是CT数学原理的基础之一。它将一个函数在时域中的表示转换为在频域中的表示。在CT中，傅里叶变换用于处理X 射线通过物体时的吸收情况，帮助生成最终的图像。反投影 •反投影是CT数学原理中的一个重要概念，用于从吸收数据中重构原始图像。通过将吸收数据按照不同角度进行反投影，可以将所有的吸收信息整合在一起，生成最终的图像。滤波 •滤波是CT数学原理中的一个核心概念，用于增强图像质量和去除噪声。滤波可以通过在频域中对图像进行处理来实现，常见的滤波算法包括高通滤波和低通滤波。重建算法 •重建算法是CT数学原理的核心之一，用于将吸收数据转换为最终的图像。常用的重建算法有滤波反投影算法（FBP）和迭代重建算法（IR）等。以上是CT数学原理的一些基本概念和算法。通过了解这些原理，我们可以更好地理解计算机断层扫描技术的工作原理，从而应用于临床诊断和医疗实践中。

基于深度学习的CT图像伪影去除算法研究

基于深度学习的CT图像伪影去除算法研究深度学习在医学影像处理领域表现出了巨大的潜力，并且在许多任务中取得了令人瞩目的成果。其中一项重要的任务是去除医学影像中的伪影，特别是在CT图像中由于各种原因产生的伪影。本文将针对基于深度学习的CT图像伪影去除算法进行研究，以提高影像的质量和准确性。首先，我们需要深入了解影响CT图像质量的主要因素和伪影的来源。CT图像中的伪影可能是由于不均匀的X射线穿透，散射，金属物体，运动伪影等引起的。在本研究中，我们将聚焦于这些常见的CT图像伪影，并尝试利用深度学习方法进行去除。接下来，我们将设计一个合适的深度学习网络架构，用于CT图像伪影去除。卷积神经网络（CNN）是目前在图像处理中被广泛应用的一种深度学习模型，因此我们将尝试使用CNN模型解决此问题。模型的输入是含有伪影的CT图像，输出是去除伪影后的图像。我们将通过大量的数据集进行网络的训练，以提高去除伪影的准确性和稳定性。为了进一步提高去除伪影的效果，我们可以考虑使用一些数据增强的技术。例如，旋转、翻转、裁剪等操作可以增加样本的多样性，并提高模型的鲁棒性。此外，我们还可以引入一些正则化项，如L1或L2正则化，以优化网络的泛化能力。在设计完网络架构后，我们需要收集大量的CT图像数据，并对其进行预处理。预处理包括图像的灰度化、归一化和去噪等步骤。这些步骤有助于减少数据的冗余性和噪声，并提高网络对伪影的感知能力。完成网络训练后，我们将对模型进行评估和测试。评估指标可以包括均方根误差（RMSE）、结构相似性指数（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）等。这些指标可以用来衡量去除伪影后图像与原始图像之间的差异程度，以评估算法的性能。

DSP的数据采集与处理系统的设计与实现_图文(精)

西南交通大学硕士学位论文基于DSP的数据采集与处理系统的设计与实现姓名：赵迎辉申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：史燕 20060601 西南交通大学硕士研究生学位论文第１页摘要ＤｓＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉ弘ａ１Ｐｒｏｃｃｓｓｏｒ）芯片因其强大的数据处理能力和低廉的价格，近年来得到了飞速的发展．本文论述了一种基于ＤｓＰ和ｃＰＬＤ（ｃｏｍｐｌｅｘＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）的数据采集与处理系统的设计方案及其应用，并具体实现了该数据采集与处理系统的硬件和软件设计，对系统做了测试与分析。首先介绍了ＤｓＰ和ＣＰ【Ｄ的关键技术以及ＤＳＰ芯片删Ｓ３２０Ｆ２４０７Ａ秘ｃＰＩＤ芯片ＥＰＭ７１２８ｓ，简述了系统的结构与功能。详细介绍了系统的硬件设计和实现方案，包括ＤＳＰ最小系统，ＪＴＡＧ接口，ＰｗＭ（ＰｕｌｓｅＷｉｄｔｈＭｏｄｕｌａｔｉｏⅡ）模块，Ⅱｃ横块，～Ｄ（ＡｎａｌｏｇｔｏＤｉｇｎａｌ）转换通道，通信接口，液晶显示等；论述了如何使用ｃＰｕ｝作为ＤｓＰ与其外围器件之间的接口，并给出了详细的ｃＰＩＤ内部逻辑设计过程。详细叙述了系统软件的设计与实现过程，包括ｃＭＤ文件的编写，数据采集控制，

数据处理，中断处理，数据通信等。对ＤＳＰ的编程方法进行了详细的讨论。文中还就如何提高数据采集的速度以及ＤｓＰ数据运算精度等问题进行了讨论，ＤｓＰ与ｃＰＬＤ的结合使用为整个系统的设计带来了很大的灵活性，方便系统升级，对系统的去噪问题利用小波变换去噪方法做了初步的探讨，最后对数据采集系统以及其在信息卡阅读机中的应用进行了详细的测试和分析。测试结果表明，与传统设备相比本系统在准确性、速度以及灵活性方面有着较强的优势。论文最后对小波变换去除噪声技术做了仿真，为以后小波变换去噪技术应用到本系统做了些基础工作，对以后的工作做了展望。关键词：ＤｓＰ，数据采集，ｃＰＬＤ，小波变换西南交通大学硕士研究生学位论文第１Ｉ页ＡｂｓｔｒａｃｔＤｓＰ（Ｄｉｇｉｔａｌｓｉ萨ａｌＰｒｏｃｃｓｓｏｒ）ｃｈｉｐｓｈ丑ｖｃｂｅｅｎｄｅＶｃＩｏｐｉｎｇｎｐｉｄｌｙｉｎｒｃ∞ｎｔｙｃａ捂ｂｃｃ眦ｓｃｏｆｉｔｓｓｔｒｏｎｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ柚ｄｌｏｗｃｒｃｏｓｔ．Ｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｍａｉｎｌｙｄｉｓ∞ｓ∞ｓｔｈｅｄｃｓｉ弘ｉｎｇｐｌａⅡ肌ｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏⅡｉｎｉｎｆ锄ａｔｉｏｎｃａｒｄｒｃａｄｉｎｇｍａｃｈｉｎｃｓ如ｒｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｃｓｓｉｎｇｓｙｓｔｃｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｂ勰ｃｄｏｎＤＳＰ蛆ｄＣＰｕ）（Ｃｏｍｐｌ强ＰｒｏＦａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｃＶｉ∞）．Ｏｎｔｈｃｂａｓｉｓｏｆ柚ａｌｙＳｉｓａｂｏｕｔｓｏｍｅｒｃｌａｔｉｏｎａｌａｐｐｌｙｉｎｇｂａｃｋｇｍｕｎｄ，ｔｈｃｄｅｓｉｇｎｉｎｇｐｌ锄ｆｏｒｔｈｃｓｙｓｔ锄’ｓｈａｒｄｗａｒｃａｎｄｓｏｆｃｗ盯ｅｉｓｐｕｔｆ

CT图像重建算法的优化与加速研究

CT图像重建算法的优化与加速研究随着医学技术的不断进步，CT扫描已成为临床医生最常用的影像学检查手段之一。CT图像重建算法的优化与加速研究对于提高图像质量和减少图像重建时间具有重要意义。本文将探讨CT图像重建算法的优化与加速研究的相关内容，并提出一些具体的方法和思路。首先，我们将介绍目前常用的CT图像重建算法。传统的CT图像重建算法主要有滤波反投影算法、迭代重建算法和模型基础重建算法。滤波反投影算法是一种最常用的快速重建算法，但由于其对噪声敏感，重建图像的质量有所欠缺。迭代重建算法通过多次反复计算，可以提高图像质量，但计算量大，耗时长。模型基础重建算法将CT图像重建问题转化为优化问题，通过最小化图像与一组基模型之间的误差来重建图像。然而，传统的CT图像重建算法在重建速度和图像质量方面仍然存在一定的挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了一系列优化与加速方法。首先，利用并行计算技术可以显著加快CT图像重建的速度。并行计算技术包括并

行逆投影算法和并行重建算法。并行逆投影算法是通过将CT投影数据分成多个子集进行计算，并行地进行逆投影操作，从而提高计算速度。并行重建算法则是通过将图像分成多个块进行计算，再将计算结果进行合并，加快重建速度。其次，压缩感知理论在CT图像重建算法中也有广泛应用。压缩感知理论认为，信号可以通过少量的观测进行重建。在CT图像重建中，通过选择少量的投影角度和采样点，可以实现压缩感知重建，从而减少计算量和重建时间。压缩感知重建可以在一定程度上提高图像质量，并显著减少CT图像重建的时间。此外，深度学习技术也在CT图像重建算法中得到了广泛应用。深度学习通过构建多层神经网络模型，可以自动地学习图像特征和重建算法。在CT图像重建中，深度学习可以用于图像去噪、低剂量重建和超分辨率重建等方面。研究者们通过训练大量的CT图像数据，可以得到一个优化的重建模型，从而提高图像质量和减少重建时间。在优化与加速CT图像重建算法的研究中，还可以考虑利用图像降噪算法、投影滤波算法和重建约束等方法来提

CT系统的参数校准和成像-3

CT系统的参数校准和成像-3 首先，对数据进行imshow功能后，发现其中存在大量噪声，严重影响图像重建效果。然后通过小波变换和中值滤波去除噪声。然后发现给定的信息不足以完全还原图像信息，因此考虑增加适当数量的检测器，这样可以获得完整的信息。x、对附件数据进行预处理后，使用问题2的约简模型获取其吸收率信息。一、提出和分析问题要求在已知接收信息的情况下，测定未知样品模板的托盘位置、样品形状和吸收率，同时测定10个指定点的吸收率。区别在于给定的吸收信息不同。给定的数据用Excel进行初步处理，发现非零区形状不规则，边缘杂乱不均匀。直接对样本模板的附着信息进行图像重建，通过与实际图像对比，可以发现明显的白噪声。根据相关资料显示，扫描和图像传输过程中存在噪声干扰，导致噪声、边界不清晰甚至图像模糊。因此，考虑到小波变换的选择[1]，基于时频的小波变换图像去噪[2]可以在很大程度上保留信号的小波系数，即可以完全保留图像的细节。二是基于噪声滤波[3]和信息补全的未知物质吸收率测定。 2.1数据预处理 (1)噪音介绍样本模板的附件信息是用函数绘制的。观察到的图像显示，图像黑色区域有明显的白噪声，边缘略模糊。噪声的干扰会影响图像监视器的判断，甚至导致误判。为了去除这种有害的噪声，需要对图像进行去噪处理。高斯白噪声[4]，常见且对图像x影响较大，其噪声分布符合高斯分布： (2)去噪处理空间滤波、均值滤波等。都属于传统的去噪方法，所以这里选择了基于小波变换的去噪模型[4]。小波变换可以使少数小波系数承担信号的主要能量，但噪声的小波系数是均匀分布的，在幅值较小时，小波系数的个数同时较大。小波变换的上述特性有利于去噪。常见的小波变换有：硬阈值法、软阈值法和中值滤波法，这里选择了这几种。中值滤波可以平滑重建图像，有效提高图像分辨率。中

数字图像处理中的常用变换

一、离散傅里叶变换 1. 离散傅里叶变换的特点离散傅里叶变换（DFT）,是连续傅里叶变换在时域和频域上都离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对无限长的离散信号作DFT，也应当将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT 0 DFT将空域变换到频域，很容易了解到图像的各空间频域的成分。DFT的应用十分广泛，女口：图像的特征提取、空间频率域滤波、图像恢复和纹理分析等。 2. 离散傅里叶变换的性质 1）线性性质 2）比例性质 3）可分离性 4）平移性质 5）图像中心化 6）周期性 7）共轭对称性 8）旋转不变性 9）卷积定理 10）平均值二、离散余弦变换 1. 离散余弦变换简介为了快速有效地对图像进行处理和分析，常通过正交变换将图像变换到频域，利用频域的特有性质进行处理。传统的正交变换多是复变换，运算量大，不易实时处理。随着数字图像处理技术的发展，出现了以离散余弦变换（DCT ）为代表的一大类正弦型实变换，均具有快速算法。目前DCT变换在数据压缩，图像分析，信号的稀疏表示等方面有着广泛的应用。由于其变换矩阵的基向量很近

似于托普利兹(Toeplitz )矩阵的特征向量，而托普利兹矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关特性，因此常被认为是对语音和图像信号的最佳变换。对给定长度为N 的输入序列f(x)，它的DCT 变换定义为： IT r- (2x+i )阳、 F (u) C (u ) i .二“ f (x) cos V N " 2N ) 式中：u =0,1, ............... , N _1，式中的C(u)的满足： C (u) = 其它其逆变换IDCT 为: 由于DCT 的变换核是可分离的，为此，二维DCT 变换可通过两次一维变换由图知，该方法是先沿行(列)进行一维 DCT 变换计算，再沿列(行)进行一次一维 DCT 变换，共需做 M 次N 点的和N 次M 点的一维DCT 变换。其好处是结构简单，容易实现。在DCT 变换中，我们称F (0，0)为DC 系数，其余为AC 系数。下图说明了 DCT 系数的分布规律。DCT 变换最主要的一个特点就是图像经过变换后，在数字图像处理中，通常使用二维 DCT 变换，正变换为: 2 F (u, v) C(u)C(v)|M V f ( N x _0 y -0 (2x +1)u jr x, y) cos cos 2N (2 y 1)v 二 2N f (x, y) 2 ik 》C(u)C(v)F (u, v) N u -0 v -0 L ~~ (2x 1)u ：■. cos cos 2N 2N (2 y 1) v 二式中：u =0,1, ,N -1，v =0,1, ,N -1。 (0,0) M-1 X(k,l) 实现，这一方法称为行列分离法。其过程如下图所示:

基于非局部低秩体张量分解能谱CT的图像重建

基于非局部低秩体张量分解能谱 CT的图像重建摘要：基于空间能谱体匹配框架SSCMF的CT图像重建方法具有其局限性。为保证充分利用图像的非局部相似性，通过张量分解探索能谱CT图像特征，采用非局部低秩体张量分解方法，利用张量分解挖掘出高低能量通道数据之间的相关性和互补性，据其构建三阶的低秩张量体，实现更加充分的编码非局部相似性，完成高质量的图像重建。通过数字仿真和能谱数据集的验证，结果表明非局部低秩体张量分解（NLCTF）能获得比其他方法更高质量的图像。关键词： X射线CT图像重建能谱张量分解低秩张量体一、引言利用能谱CT图像的非空间相似性可以挖掘出投影数据中的蕴含信息，揭示出能谱CT图像各个能量通道数据的相关性。然而，目前广泛使用的体匹配框架构建基于空间能谱体匹配框架SSCMF(Spatial Spectral Cube Matching Frame) 算法仍然难以准确刻画群组的稀疏和低秩性，不能很好的用于重建图像特征恢复和空间边界保护。为进一步提高重建图像质量，在张量分解的基础上，提出一种非局部低秩体张量分解能谱CT重建方法。由张量分析理论，Tucker和CP分解是张量分解的两种主要形式。Tucker分解通过把待分解张量表示为沿着张量模的正交基和对应的核心张量的乘积；CP分解是把张量分解为一系列秩-1的Kronecker基。CP分解并不能很好的刻画沿着张量的模所张成的子空间的低秩性，Tucker分解则很难评估核心体积张量的稀疏性[1]。因此，为了避免上述问题，KBR(Kronecker Basis Representation)张量分解方法被提出并应用于多光谱图像去噪以及补全问题，并取得很好的结果[2]。

基于CT图像的气道自动测量在COPD定量诊断中的应用研究的开题报告

基于CT图像的气道自动测量在COPD定量诊断中的应用研究的开题报告一、选题背景与意义：慢性阻塞性肺疾病 (COPD) 是一种常见的呼吸系统疾病。阻塞性疾病通常是指气道阻力增加和肺部气体流量降低。COPD 的主要特点是气道狭窄、肺泡破裂和肺弹性减低。COPD 患者的预后与气道狭窄和肺部气体交换的程度有关。因此，准确评估气道阻塞的程度对于 COPD 患者的治疗和管理至关重要。而传统的气道测量方法需要通过呼气流量测量仪等设备进行，且数据的准确性受到各种因素的影响，包括操作技能、患者的合作意愿以及设备的灵敏度和准确性等。因此，寻找更准确、更可靠的气道测量方法对于 COPD 的定量诊断及其治疗至关重要。基于 CT 图像的气道自动测量技术可以通过对 CT 图像进行图像处理和算法分析，来实现气道几何形状和大小的自动测量。这种技术不仅可以提供准确的气道测量结果，还可以避免传统气道测量方法中人为因素的干扰，因此越来越受到关注。本研究旨在通过对基于 CT 图像的气道自动测量技术在 COPD 定量诊断中的应用研究，探索一种快速、自动化、准确的 COPD 气道测量方法，为该疾病的治疗和管理提供科学依据和技术支持。二、研究内容及方法：本研究的主要内容是基于 CT 图像的气道自动测量技术在 COPD 定量诊断中的应用研究。具体研究步骤和方法如下： 1. 数据采集：收集符合 COPD 诊断标准的患者的 CT 图像数据。 2. CT 图像处理：对 CT 图像进行去噪、分割、重建等预处理操作，以获得清晰的气道图像。

3. 气道识别：利用图像分割和机器学习算法对 CT 图像中的气道进行自动识别，以获取气道信息。 4. 气道参数测量：对气道识别结果进行进一步处理，提取气道几何形状和大小等参数。同时，采用计算机辅助检测技术对气道狭窄程度进行评估。 5. 数据分析和结果展示：利用统计学方法对气道参数的测量结果进行分析，总结和展示研究结果。三、预期成果：通过本研究，我们预期实现以下成果： 1. 基于 CT 图像的气道自动测量技术在 COPD 定量诊断中的有效应用，为患者的治疗和管理提供可靠支持。 2. 探索了一种新的COPD 气道测量方法，该方法具有快速、自动化、准确的特点，可以为 COPD 的定量诊断和治疗提供科学依据。 3. 提供了实验数据和结果，为相关领域的研究提供新的思路和研究方向。四、研究进度计划：本研究的时间表和进度计划如下：第一年： 1. 收集 COPD 患者的 CT 图像数据，并进行预处理。 2. 开发气道识别和测量算法，完成基本的数据处理和分析工作。 3. 提供初步的实验数据和结果。第二年： 1. 完善气道识别和测量算法，优化实验过程，提高实验数据的质量和准确性。