多种先验知识融合的腹部低剂量CT 3D图像恢复算法研究

项目名称： 多种先验知识融合的腹部低剂量CT 3D图像恢复算法研究

项目编号： No.61202267

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 邓杰航

作者单位： 广东工业大学

项目金额： 23万元

中文摘要： X射线的致癌作用对人类的健康形成了巨大的威胁。应用重建后图像恢复技术有效地恢复低剂量腹部CT(Computed Tomography)图像的诊断质量，使其达到甚至超过常规剂量图像的诊断质量，从而达到降低X射线辐射量的目的，是目前医用CT研究领域的焦点。因为人体腹部结构复杂、图像对比度低，所以多种先验知识的融合是有效恢复腹部低剂量图像质量的核心。为了有效地恢复低剂量CT图像的诊断质量，本研究拟将高、低剂量CT 3D图像之间的相关性、医学诊断的经验依据和复杂的人体腹部解剖结构作为先验知识，设计能融合这些先验知识的图像恢复算法对退化的腹部低剂量CT图像进行有效的质量改善处理。并通过统计检验、图像定量评价和诊断医生的定性评价对算法的性能进行定性和定量的分析和评价。

中文关键词： 3D 低剂量CT；腹部；先验知识；图像恢复；

英文摘要： The cancer induced by X-ray exposure does great harm to human health. In order to lower down the X-ray exposure of abdominal CT(Computed Tomography) imaging, post-processing technique of image restoration is applied to recover the low-dose abdominal CT im

英文关键词： 3D low-dose CT；medical abdoment；prior knowledge；image restoration；