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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种稀疏角度下基于正则化与机器学习的CT重建算法，包括数据预处理、设置参数、算法处理等，共包括六类算法的分类处理：POCS‑TVM算法处理、SART算法处理、FBP算法处理、OSEM算法处理、Ridge回归算法处理、ML‑EM算法处理。本发明与现有技术相比的优点在于：完成了对于基本滤波算法的模拟重建，使用较为复杂的POCS‑TVM算法对原始图像进行数次迭代得到了优化后的图像，并进行合理的参数设置优化图像效果，完成了Unet网络的变形搭建和实验数据的采集，应用Attention‑Unet网络对于所处理的医学图像进行训练迭代，同时实现了对网络训练效果准确度和效率的进一步提升，提高了基于unet优化的小角度CT图像重建神经网络的泛用性。
主权项：1.一种稀疏角度下基于正则化与机器学习的CT重建算法，其特征在于包括：S1、数据预处理，首先清空环境变量和关闭图形窗口；接着读取并预处理图像；然后检查是否为彩色图像，若是则转换为灰度图像；接着灰度标准化；然后调整图像大小；接着应用中值滤波降噪；然后调整对比度；S2、设置参数，首先设置投影角度theta，接着生成投影数据P，然后获取系统矩阵W_ind和W_dat；S3、算法处理，共包括六类算法的分类处理：S3.1、POCS-TVM算法处理，首先初始化重建图像F0，接着设置迭代次数Irt_num和TVM参数，然后开始POCS-TVM迭代；S3.2、SART算法处理，首先初始化重建图像F0，接着开始SART迭代；S3.3、FBP算法处理，首先计算Radon变换P，接着进行频域滤波，然后逆傅里叶变换，接着反投影重建图像，最后显示重建图像；S3.4、OSEM算法处理，首先初始化重建图像F0，接着设置迭代次数Irt_num和子集数，然后开始OSEM迭代；S3.5、Ridge回归算法处理，首先初始化Ridge回归图像，接着设置参数lambda和alpha，然后开始Ridge回归迭代；S3.6、ML-EM算法处理，首先初始化重建图像F0，接着设置迭代次数Irt_num，然后开始ML-EM迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种稀疏角度下基于正则化与机器学习的CT重建算法
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