基于自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像重建算法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)作為一種非侵入方式的醫(yī)學(xué)診斷參考依據(jù)，在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中起著越來(lái)越重要的作用。但是主流的醫(yī)學(xué)影像成像系統(tǒng)都存在著一定的不足，如：MRI數(shù)據(jù)掃描時(shí)間長(zhǎng)且容易受運(yùn)動(dòng)偽影影響，CT對(duì)患者有一定的輻射傷害等。如何在減少數(shù)據(jù)采集量的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量圖像重建是目前醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，本文圍繞壓縮感知理論中兩種字典學(xué)習(xí)模型以及自適應(yīng)醫(yī)學(xué)圖像重建算法展開(kāi)研究，具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　首先，針對(duì)正交字典中字典原子不相關(guān)性大能夠提高圖像稀

2、疏編碼性能的特點(diǎn)，提出一種基于自適應(yīng)正交字典學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像重建算法。該算法在正交字典學(xué)習(xí)過(guò)程中采用SVD方法求解，大大降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度，提高了重建速度，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了較好的圖像重建效果。
　　其次，考慮解析字典相比于綜合字典在相同維數(shù)時(shí)對(duì)圖像的稀疏表示能力更強(qiáng)，更為靈活的特點(diǎn)，基于自適應(yīng)緊標(biāo)架學(xué)習(xí)，提出一種基于自適應(yīng)緊標(biāo)架學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像重建算法。該算法能夠僅通過(guò)欠采樣的測(cè)量值實(shí)現(xiàn)緊標(biāo)架學(xué)習(xí)和圖像重建。緊標(biāo)架學(xué)習(xí)在稀疏編碼步驟中利

3、用簡(jiǎn)單的閾值方法進(jìn)行處理，因此該算法的運(yùn)行時(shí)間少于基于冗余綜合字典的CSMRI算法。此外，自適應(yīng)緊標(biāo)架能夠充分地捕獲圖像的細(xì)節(jié)信息，基于自適應(yīng)緊標(biāo)架學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像重建算法的圖像重建質(zhì)量較之前算法得到明顯提高。
　　最后，針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像尤其是MRI圖像在數(shù)據(jù)掃描過(guò)程中容易受到運(yùn)動(dòng)偽影影響，通過(guò)分析運(yùn)動(dòng)偽影產(chǎn)生的原理，針對(duì)性的提出一種基于自適應(yīng)緊標(biāo)架學(xué)習(xí)的相位校正醫(yī)學(xué)圖像重建算法。該算法對(duì)加性噪聲和相位噪聲有較強(qiáng)的魯棒性，能夠?qū)\(yùn)動(dòng)偽影