医学图像自适应超分辨率重建算法的研究

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1、南方医科大学硕士学位论文医学图像自适应超分辨率重建算法的研究姓名：徐启飞申请学位级别：硕士专业：生物医学工程指导教师：陈武凡20080410硕士学位论文医学图像自适应超分辨率重建算法的研究硕士研究生：徐启飞指导老师：陈武凡教授摘要目自i『超分辨率重建在军事、天文、遥感等领域都有重要的应用，在医学领域的应用范围也很广泛，例如正电子发射成像(PositronEmissionTomography,PET)、磁共振成像(MagneticResonanceImaging，MRI)等。PETF⋯I匕够在分子水平上利用影像技术反映人体心脑代谢和功能，以及新医药丌发研究等领

2、域中显示出他卓越的性能。可是在实际中由于受到低计数率和一些物理噪声的影响，PET图像的分辨率低。传统的重建方法虽然具有成像速度快的优点，但其重建图像质量较差，分辨率依旧较低。为此本文将采用超分辨率算法，提高PET图像的分辨率。超分辨率图像重建是图像降采样过程的逆过程，即从多幅低分辨率图像中抽取有用信息来获取一幅高分辨率图像。由于模糊、扭曲、偏移等降采样因素导致图像很多高频信息损失，因此超分辨率图像重建问题是一个病态问题。通常采用正则化方法先引入先验信息对病态问题进行矫『F。在证则化算法中，正则化参数的选择是尤为重要，不仅决定着算法的收敛速度是否便于实际应用，

3、而且决定着重建图像是否具有现实意义。二十多年来，国际上出现了很多解决该问题的方法；近十年来成就突出，尤其是M．GKang等提出的线性『F则化参数思想，进而产生了一系列线性相关的算法。而病态问题实际上为非线性『F则化问题，因此本文捉出了一系列非线性萨则化函数，具体如下：非线性自适应币则化函数I：2006年WF．Chen与M．Chen提出了自适应地正则化两数，在改进图像质鼍的同时减少了计算量。根据WEChen矛tlM．Chen以及H．He与L．P．Kondi的相火理论基础，提出了一种白适应非线性币则化函数的重建算法，进而利用实验方法分析代价函数的凸性。通过数学理

4、论，根据代价函数凸硕士学位论文Adaptivesuper·-resolutionMedicalImageReconstructionAlgorithmName：XuQifeiSupervisor：Pro．ChenWufanABSTRACTAtpresentsuper-resolutionreconstructioninthemilitary,astronomy,remotesensing，itisalsoextensivescopeofapplicationinthemedicalfield，suchaspositronemissionimaging(Pos

5、itronEmissionTomography,PET)，magneticresonanceimaging(MagneticResonanceImaging，MRI)，etc．PETisabletOrepresentheartandbrainmetabolismandfunctionsonmoleculelevelbyimagingtechniques，andhasshowngreatperformanceinoncology，cardiopathy，neurologyandnewmedicinestudies．Butpositronemissiontomo

6、graphyisanill-posedinverseproblembecausetheobservedprojectiondataarecontaminatedbynoiseduetOlowcountrateandphysicaleffects．Traditionalmethodoftenreconstructsnoisyimagesoflowquality,super-resolutionmethodscanbeusedtOimprovePETimagequality．Imagesuperresolutionistheinverseprocessofima

7、gedegradation，whichisreferredtOasgeneratingahigh—resolutionimagefromoneorseverallow—resolutionimages．Alow-resolutionimagecanbeconsideredasthedegradedversionofthehigh—resolutionimageandthedegradationsincludewarping，blurringanddown-sampling．Obviouslyimagesuper—resolutionisanill-condi

8、tionedproblem．Theill-posed