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上传时间: 2021-02-25
详细说明：尽管X射线锥形束CT（CBCT）Swift发展，但是图像噪声仍然是低剂量CBCT的主要问题。 在小剂量CT重建的情况下，采用2D字典学习（DL）的迭代重建算法已针对精细结构进行了验证，并抑制了噪声。 但是，缺少用于体积CBCT的增强版本。 此外，已经认识到，稀疏促进正则器的表示效率对于图像处理任务的成功至关重要。 在这项工作中，将基于3D词典的稀疏约束合并到统计迭代重建中，从而定义3D-DL重建框架。 从统计的角度来看，分析与2D / 3D词典关联的表示系数的分布，以比较它们在表示体积图像中的效率。 整个程序在图形处理器单元（GPU）上实现，以提高计算效率。 实验证明，与2D字典相比，3D字典具有更高的表示效率和更好的图像质量。 对于测试的放射治疗数据集，体积为512×512×512，投影数据集为512×384×363，整个重建过程可以在5分钟内完成。
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