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使用图像梯度l(0)-范数和张量字典的低剂量光谱CT重建
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-27
详细说明:光谱计算机断层扫描(CT)在病变检测,组织表征和材料分解方面具有极大的优势。 为了进一步扩展其潜在的临床应用,在这项工作中,我们提出了一种改进的张量字典学习方法,用于具有图像梯度l(0)-norm约束的低剂量光谱CT重建,被称为l(0)TDL。 l(0)TDL方法通过利用频谱CT图像的相似性继承了张量词典学习(TDL)的优点。 另一方面,通过在梯度图像域中引入l(0)-范数约束,该方法强调了空间稀疏性,克服了TDL在保留边缘信息方面的弱点。 采用分裂布勒曼法对提出的方法进行求解。 数值模拟和实际的鼠标研究都可以用来评估所提出的方法。 结果表明,所提出的l(0)TDL方法优于其他竞争方法,例如总变异(TV)最小化,低秩电视(TV + LR)和TDL方法。
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