基于CT图像质量的自适应正则化参数选择算法

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在医疗诊断中,过量的X射线会增加病人罹患癌症的风险。因此,在照射中需要在保证成像质量的同时尽可能的降低X射线照射的剂量。然而,降低X射线照射剂量会使得投影数据信噪比降低,从而引起重建图像的质量退化。迭代重建算法可以有效的解决低剂量造成的图像退化问题。在迭代重建算法中,正则化参数对重建质量起着至关重要的作用。然而实际中正则化参数选择是十分耗时的,而且没有统一的标准。本文从CT图像质量出发,提出了选择正则化参数的标准,并且基于此构建基于CT图像质量的迭代重建框架。该算法不局限于正则项的选择,可以在迭代过程中自适应的调整正则化参数。在实验中通过定性与定量的分析,验证了算法框架的有效性。
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