基于稀疏梯度域字典学习的低剂量脑ct图像恢复

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1、分类号：密级：UDC：学号：406107312047南昌大学硕士研究生学位论文基于稀疏梯度域字典学习的低剂量脑CT图像恢复Low-doseHumanBrainCTImageRestorationBasedonDictionaryLearninginSparseGradientDomain魏敏丹培养单位（院、系）：信息工程学院电子信息工程系指导教师姓名、职称：吴建华教授申请学位的学科门类：工学学科专业名称：通信与信息系统论文答辩日期：2015年5月24日答辩委员会主席：评阅人：2015年月日一、学位论文独创性声明

2、本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研'究工作及取得的研宄成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得南昌大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我j同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名（手写）：签字日期：年匕月日本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌大学

3、可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文.同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务，同意按“章程”规定享受相关权益。学位论文作者签名（手写魏辦^导师签名（手写h裏逢今签字日期：2〇匕年欠月日签字日期.■如

4、年r月研日论文题目基于稀疏梯度域字典学习的低剂量脑CT图像恢复姓名魏敏丹学号4061073

5、12047论文级别博士口硕士0院/系/所电子信息工程系专业通信与信息系统E—mail备注：0公开□保密（向校学位办申请获批准为“保密”，______年_月后公开)摘要摘要计算机断层成像技术（ComputedTomography，CT）被广泛地应用于临床疾病的诊断与治疗。与普通X射线图像相比，脑CT图像的组织密度分辨率高，能够精确反映不同部位辐射量衰减的微小差异以区分各软组织的密度，对颅脑病变诊断有很高的价值，是脑血管疾病、颅内肿瘤、脑梗死、脑外伤等的首选检查方法。多层螺旋CT设备的诞生及发展，使得CT图像的成像

6、质量不断得到提高，但与此同时，也不可避免地增加了X射线剂量。过多的辐射剂量有诱发癌症等疾病的风险，所以，研究人员热衷于研究低剂量的CT图像。然而，降低X射线剂量必将导致图像质量下降，进而影响医生的诊断。因此，在保证图像质量的前提下，有效降低X射线辐射剂量已成为医学图像领域的一个重要课题和研究方向。基于字典学习的稀疏表示方法因其良好的性能被应用于图像去噪和恢复等信号处理问题。研究表明，训练样本越稀疏，字典学习的效率和稳健性越好。CT图像的邻近像素具有很强的相关性，因此，相比于原始图像，其对应的梯度图像稀疏性更大。

7、基于稀疏梯度域的字典学习算法在一定程度上提高了字典学习的效率，然而，梯度算子的引进往往会放大噪声。为了减小梯度算子带来的放大噪声的影响，本文提出了两种改进的基于稀疏梯度域字典学习的低剂量脑CT图像恢复算法。其中一种算法先对梯度图进行主分量分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），以减少梯度算子放大噪声的影响，然后用PCA降维数据训练字典并去噪。另一种算法是在对CT图像进行梯度运算前先对图像块进行三维块匹配（BM3D）滤波，然后再利用滤波得到的图像的梯度图进行字典学习并去噪。临床人脑C

8、T图像实验表明，这两种算法对病人低剂量CT图像均具有良好的去噪性能，应用于临床将有望在确保医生诊断精确性的同时大大降低病人接收的X射线辐射剂量。关键词：稀疏梯度域；字典学习；图像去噪；主分量分析；三维块匹配滤波IABSTRACTABSTRACTComputedtomography(CT)iswidelyusedintheclinicaldiagnosisandtreatmentofdiseases.ComparedwithordinaryX-rayfilms,humanbrainCTimageshavehigh

9、erdensityresolutionoftissues,andcanbeusedtoaccuratelymeasurethetinydifferencesofradiationattenuationsbetweendifferentregionstodistinguishthedensityofeachsofttissue.Theyarehighlyvaluedtodiagnosec