基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量数字乳腺层析成像中的应用
陈美玲
陶熙
李华勇
陈武凡
张华
1.南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 510515;南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 5105152.南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 510515;南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 5105153.南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 510515;南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 5105154.南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 510515;南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 5105155.南方医科大学生物医学工程学院,广东 广州 510515;南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 510515
摘要：目的 对投影数据方差的精确建模并结合DBT平板探测系统的噪声相关性构建精准噪声模型下的基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量乳腺层析成像图像中的应用.方法 首先对投影数据进行量子噪声和电子噪声建模,使以往常用的近似噪声模型精准化,然后构建基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法用于投影数据恢复;最后对处理后的投影数据采用滤波反投影算法进行重建.结果 对不同剂量下ACR标准体模数据进行处理得到的重建结果噪声明显降低,细节对比度提高.恢复投影数据的重建图像与原始数据重建图像相比,CNRs和LSNRs提升了约3.6倍.结论 对投影数据噪声抑制效果明显,重建DBT图像质量有很大的提升.
关键词：数字乳腺层析成像低剂量噪声相关性加权最小二乘
资助基金：国家自然科学基金(81501466)广东省自然科学基金(2015A030310018)广州市科技计划项目(201710010099)Supported by National Natural Science Foundation of China(81501466)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 48-54 )
英文信息