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『簡體書』CT图像环形伪影去除方法

書城自編碼： 3666008
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： 李建武 霍其润 颜子夜 著
國際書號(ISBN)： 9787568297035
出版社： 北京理工大学出版社
出版日期： 2021-04-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 87.8

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內容簡介：
本书旨在系统地介绍CT图像环形伪影去除、超分辨率重建等若干问题的算法研究和典型应用，共分为7章内容。首先，阐述了CT图像重建原理，分析了CT图像中环形伪影产生原因，讨论了环形伪影去除的前处理与后处理方法。然后，提出了多种CT图像中环形伪影去除的新方法：基于L0范数滤波；基于单向变分和相对变分；基于L0约束单向变分模型；基于变分和低秩矩阵分解。进一步从深度学习的角度，研究了基于变分和生成对抗网络相结合的方法。后，针对CT图像分辨率各向异性和硬件对分辨率提升的限制，提出了利用超分辨率增强来提升CT图像质量的方法。
本书可以作为信息技术、生物医学工程等专业科研人员和工程技术人员的参考用书，亦可作为相关专业研究生的参考教材。
關於作者：
李建武，博士，副教授，任教于北京理工大学计算机学院，计算机学会高级会员，自动化学会会员，IEEE会员。研究兴趣包括机器学习、图像与视频处理；在CVPR、AAAI、ACMMM、IEEE TIP、PR、自动化学报等国内外重要会议或期刊上发表论文50余篇；主持或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目10余项；主讲“程序设计方法与实践”“人工智能”“离散数学”等课程。
霍其润，博士，副教授，任教于首都师范大学信息工程学院，计算机学会会员。研究兴趣包括图像处理、机器学习；在国内外重要会议或期刊上发表论文10余篇；主持北京市教委科研计划项目，参与国家自然科学基金、北京市自然科学基金、首都师范大学交叉科学研究院引导课题等；主讲“操作系统”“操作系统实验”“C语言程序设计”等课程。
颜子夜，博士，高级工程师。研究兴趣包括人工智能、医疗影像设备；发表文章10余篇；作为主任设计师参与多排螺旋CT、DR探测器、C型臂等设备的研发；参与国家重点研发计划、国家自然科学基金6项。
目錄：
第1章绪论001
11研究背景及意义001
111CT技术的发展001
112CT系统图像的重建原理003
113CT系统的性能指标006
114CT伪影007
115环形伪影去除问题的研究意义009
12研究现状009
121基于数据采集时的去除方法009
122基于投影正弦图的前处理方法010
123基于重建图像的后处理方法011
124主流算法分析012
13环形伪影问题分析015
131环形伪影产生机理015
132环形伪影表现016
133笛卡儿坐标和极坐标018
134变分方法在图像处理中的应用020
14环形伪影去除的性能定量分析指标024
参考文献026
第2章基于L0范数滤波的环形伪影去除方法033
21引言033
22环形伪影的幅值特性分析033
23基于L0范数的滤波方法034
24基于L0范数的环形伪影去除方法039
241处理流程039
242平滑伪影039
243伪影提取方法042
244实验结果046
25本章小结050
参考文献050
第3章基于单向变分和相对变分的环形伪影去除算法053
31引言053
32基于相对单向变分的去除算法053
321环形伪影的边缘特性分析053
322相对全变分055
323去除算法实现057
324实验结果分析062
33基于单向变分和单向相对变分的去除算法071
331环形伪影的几何特性分析072
332结合RTV的单向变分模型设计073
333实验结果分析076
34本章小结082
参考文献083
第4章基于L0约束单向变分模型的环形伪影去除算法085
41引言085
42模型设计085
43模型求解086
44算法步骤088
45实验结果分析089
451模拟数据实验089
452真实数据实验094
453实验参数分析097
46本章小结098
参考文献098
第5章基于变分和低秩矩阵分解的环形伪影去除算法100
51引言100
52TV-Stokes去噪模型介绍100
53基于变分和TV-Stokes方程的去除模型102
531模型第1步：去除伪影信息102
532模型第2步：恢复无伪影图像103
533求解模型104
534算法流程104
535实验结果与参数分析106
54引入低秩矩阵分解110
541低秩矩阵分解理论110
542低秩矩阵分解的应用113
543算法描述114
544实验结果分析116
55基于相对变分和低秩矩阵分解的去除模型119
551模型设计和求解119
552实验结果121
56本章小结123
参考文献124
第6章基于变分和生成对抗网络的环形伪影去除算法128
61引言128
62深度学习128
621深度学习的发展过程128
622经典的深度学习模型131
63生成对抗网络140
631生成对抗网络的特点141
632生成对抗网络的基本模型141
633生成对抗网络的衍生模型145
64超分辨率模型SRGAN149
641SRGAN模型及损失函数分析149
642SRGAN的网络结构150
65基于生成对抗网络和单向相对变分的伪影去除算法151
651网络结构151
652损失函数分析153
653算法流程153
654实验结果与分析154
66基于平滑性生成对抗网络的环形伪影去除算法158
661环形伪影特性分析158
662模型损失整合159
663网络架构159
664实验结果分析160
67本章小结164
参考文献165
第7章CT图像超分辨率研究169
71引言169
72图像超分辨率背景介绍170
721图像超分辨率170
722图像超分辨率理论基础172
723图像超分辨率研究现状173
724图像超分辨率算法分类175
725超分辨率国内研究进展和研究趋势176
726图像超分辨率研究意义177
73医学图像超分辨率178
731医学图像的主要特点178
732医学图像超分辨率研究概况179
74超分辨率算法179
75医学图像平面内超分辨率处理182
751超分辨率算法及数据采集模型182
752实验结果184
76平行投影正弦图的超分辨率处理185
761低分辨率数据的获取方法185
762超分辨率算法187
763CT正弦图的超分辨率处理189
764SPECT正弦图的超分辨率处理189
77临床图像序列中超分辨率技术研究194
771医学图像序列的获取模型194
772超分辨率方法降低螺旋CT图像的层厚198
773超分辨率方法降低MRI图像的层厚204
78医学图像超分辨率方法比较209
79本章小结210
参考文献211
內容試閱：
探究事物的本源以及获取物体内部的结构信息，一直是人类认知世界的重要手段，如何在不进行剖解的前提下从外部透视物体内部，这曾经是古人的梦想，尤其是在医学领域，而在当代由于X射线的发现这已经不再是什么难题。电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)，是继1895年伦琴发现X射线以来医学影像学发展史上一次历史性的革命，其首次实现了从外部获得人体内部结构的影像。时至今日，尽管有磁共振、B超、X光等方法可用于获取人体内部影像，但CT技术凭借其扫描速度快、成像质量高、全身适用、对骨骼和内脏敏感等优点，在医学检查、工业检测、安保检测等领域处于不可取代的地位。
因CT系统软硬件和成像算法等原因，重建形成的图像会有与物体真实衰减系数之间的差异，这称为伪影。伪影在一定程度上会影响图像质量和干扰对图像的判读。在各种伪影中，环形伪影常见，也是在视觉上干扰较严重的一种伪影。长期以来，如何有效去除CT图像中的环形伪影一直是重要问题。
本书旨在从成像后处理的角度，分析环形伪影的表现特征并设计去除伪影的算法。首先，阐述了CT图像重建原理，分析了CT图像中环形伪影的产生原理，讨论了环形伪影去除的前处理与后处理方法，给出了CT图像分别在笛卡儿坐标系和极坐标系下的表示与对应关系。然后，提出了几种CT图像中环形伪影去除新方法——基于L0范数滤波、基于单向变分和相对变分、基于L0约束单向变分模型、基于变分和低秩矩阵分解，并进一步从深度学习的角度研究了基于变分和生成对抗网络相结合的方法。后，针对CT图像分辨率各向异性和硬件对分辨率提升的限制，提出了利用超分辨增强来提升CT图像质量的方法。
本书的研究工作得到了国家自然科学基金面上项目(项目批准号：61271374)、北京市自然科学基金项目(项目批准号：L191004)、北京市教委科研计划(项目批准号：KM201810028016)、首都师范大学交叉科学研究院、国家重点研发计划(课题批准号：2019YFB404805)的资助。本书的有关成果系十余年来课题组全体成员努力工作和协同攻关的结果，特别感谢毛欣蓓、赵树阳、吴焕堂、王政、怀丽敏等学生所付出的辛勤劳动。本书还得到了陆耀、董振超、王宏等专家、学者的指导和帮助，谨对此表达诚挚的谢意。
医学图像处理算法的分析与设计具有重要的理论研究意义和实际应用价值，当前正处于快速发展和临床应用推广时期，其理论和应用方面均存在大量问题，尚待进一步深入研究。由于笔者学识水平和可获得资料有限，书中难免存在不妥之处，敬请同行专家和诸位读者批评指正。

 

 

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