【摘 要】
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针对肺四维计算机断层摄影(4D-CT)数据层间分辨率远低于层内分辨率的各项数据异性问题,提出一种基于图像自相似性的多尺度稀疏表示超分辨率重建方法,用以提升肺4D-CT图像的分
【机 构】
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南方医科大学南方医院设备器材科,南方医科大学生物医学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671230);广东省科技攻关项目(2017A020211012);广州市科技计划项目(201607010097)
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针对肺四维计算机断层摄影(4D-CT)数据层间分辨率远低于层内分辨率的各项数据异性问题,提出一种基于图像自相似性的多尺度稀疏表示超分辨率重建方法,用以提升肺4D-CT图像的分辨率。所提出的方法通过探索验证肺4D-CT数据横断面与冠矢状面图像的自相似性,以横断面图像代替冠矢状面图像,组成高分辨率和低分辨率图像块对,构建训练集;引入多尺度策略,根据四叉树原理划分得到不同尺度的图像块,训练得出全局多尺度字典,以捕获更多肺部解剖结构特征;通过稀疏表示超分辨算法重建得出冠矢状面的高分辨率图像。利用仿真数据和真实数据
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