基于压缩感知的CT重建算法的研究进展

• 作者: 尹娟 秦绍华 范医鲁
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: CT 重建算法 压缩感知 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 3867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2019.08.041

摘要

减少CT扫描的剂量和角度,可以大幅减少医学影像检查对患者的危害.在投影数据减少的条件下,传统的重建算法在重建速度和重建精度方面都无法满足临床诊断的要求.基于压缩感知理论的CT重建算法,可以在投影数据不完整的条件下,有效提高CT成像质量.本文对基于压缩感知的CT重建算法进行了研究,对其数学模型,重建过程进行了论述.着重对基于稀疏和先验图像两种不同的正则化项的重建方法进行了分析.文章最后还对深度学习网络和卷积稀疏编码等新兴技术对基于压缩感知的CT重建算法的影响进行了分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范医鲁	山东省千佛山医院医学工程部	18	41	5.0	6.0
2	尹娟	山东省千佛山医院医学工程部	6	37	3.0	6.0
3	秦绍华	山东师范大学物理与电子科学学院	4	21	2.0	4.0