绝对差值排序的全变分低剂量CT重建算法

• 作者: 张权 张鹏程 桂志国 郝慧艳 陈燕
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 低剂量CT 全变分 阶梯效应 中值先验 绝对差值排序
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 电子与电子信息
• 页码范围: 498-504
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2017.04.017

摘要

针对传统全变分(Total Variation, TV)低剂量CT(Computed Tomography, CT)算法在重建图像时出现阶梯效应和模糊图像边缘的问题, 提出了基于绝对差值排序(Rank-Ordered Absolute Differences, ROAD)和中值先验(Median Prior, MP)模型的TV低剂量CT重建算法.首先采用ROAD对传统TV模型中的扩散函数进行改进, 然后将改进后的TV模型与MP模型结合得到新的惩罚项, 最后将该惩罚项应用于基于惩罚加权最小二乘重建算法从而构造新的目标函数.实验结果表明, 新算法不仅可以抑制阶梯伪影的产生, 还能够很好地保留图像边缘细节信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂志国	中北大学电子测试技术国家重点实验室	108	491	11.0	16.0
5	张权	中北大学电子测试技术国家重点实验室	48	259	9.0	13.0
6	张鹏程	中北大学电子测试技术国家重点实验室	29	77	6.0	6.0
7	陈燕	中北大学电子测试技术国家重点实验室	7	31	3.0	5.0
8	郝慧艳	中北大学电子测试技术国家重点实验室	14	64	5.0	7.0