基于字典学习的小剂量X射线CT重建正则化参数选择模型

在当前的放射学和核医学领域，x射线计算机断层扫描（CT）被广泛应用以揭示患者解剖结构信息。然而，辐射的副作用，特别是与遗传性疾病或癌症相关的影响，已经引起了公众的广泛关注。在保持图像质量的同时最小化辐射剂量，是一个亟待解决的问题。 在这一背景下，压缩感知理论的实际应用提供了一种可能的解决方案。传统的CT重建方法通过减少投影角度来降低辐射剂量，这将导致不完全的少量视角数据。传统的解析算法是从连续成像模型推导出来的，对于不足的投影数据非常敏感，可能产生糟糕的结果。然而，代数算法例如同时代数重建技术（SART）通过将重建问题转化为一系列线性方程来更好地解决问题。 在放射学领域，一份研究提出了一种基于字典学习的小剂量X射线CT重建的正则化参数选择模型。这一技术的关键在于权重目标函数的提出，这有助于构建正则化参数的数值计算模型。该模型在多个实验中表现良好，不仅重建图像质量更佳，而且节省了大量的时间。 研究表明，通过字典学习的方法进行小剂量CT重建似乎是另一个有效选择。但是，正则化参数等关键参数无法通过检测数据集来确定。为此，该研究提出了一种新的模型，通过加权目标函数来确定正则化参数。 压缩感知理论表明，许多信号可以使用少量的线性测量以高概率重建。该理论在信息理论领域变得流行起来，因为它为信号表示和重建提供了新的视角。在医学图像重建的背景下，这为小剂量扫描协议的创造性和有效重建技术的开发提供了理论基础。 在本研究中，提出的模型通过对重建问题的深入研究，提出了一种新的正则化参数选择模型，以解决小剂量CT重建中的关键参数选择问题。该模型不仅在理论上有创新，而且在实验验证中也显示出其高效性和实用性。通过大量实验，该模型证明了其在节省时间的同时提高了图像重建的质量。 基于字典学习的小剂量X射线CT重建正则化参数选择模型，为降低患者接受的辐射剂量提供了新的技术手段，同时确保了医学图像质量不受显著影响。这一成果不仅具有理论意义，还具有实际应用价值，为医学图像处理领域带来了新的发展方向。