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超低剂量肺部CT之前使用非局部手段进行全剂量CT数据库诱导的重建：初步研究
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上传时间: 2021-03-09
详细说明：尽管低剂量计算机断层扫描（LDCT）是早期肺癌筛查的最有效方法，但在确保图像质量的前提下，进一步降低放射剂量仍然是一个挑战。 具有非局部均值（NLM）优先级的惩罚加权最小二乘（PWLS）图像重建已显示出出色的性能，可改善LDCT的图像质量，尤其是当从先前的全剂量CT（FDCT）图像计算出非局部权重时。 但是，同一患者的先前FDCT图像不容易获得，并且由于扫描未对准，必须考虑LDCT和FDCT图像之间的配准。 本文提出了一种新的NLM先验模型，无需图像配准即可重建高质量的LDCT图像。 为了估计先前NLM的非局部权重，从不同患者的FDCT图像训练了一个数据库，从中提取了与LDCT的每个目标斑块相似的斑块样本。 然后，通过补丁样本确定非局部权重，并将其与来自FDCT的局部结构的先验信息整合到PWLS重建中。 用10mAs LDCT数据进行的实验表明，它在减少噪音，条纹痕迹和保留结构细节方面具有优势，这表明在超LDCT肺部筛查中进一步降低剂量的潜力。
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