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肺部四维计算机断层扫描文献资料
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基于多模型高斯过程回归的肺部四维计算机断层扫描超分辨率重建
肺部四维计算机断层扫描(4D-CT)能引导精确放疗,然而出于对患者安全性的考虑,4D-CT扫描间距不能太小,以至于图像的上下层间分辨率过低,因此图像冠、矢状面需要插值才能得到高分辨率图像.本文提出了一种基于多模型高斯过程回归的超分辨率重建技术,该方法利用高分辨率的横截面及对应的低分辨率图像作为训练集,通过构造多个高斯过程回归模型,预测出冠、矢状面的高分辨率像素点.实验结果表明,本文方法在边缘及细节的恢复上都优于双三次插值、凸集投影算法、稀疏表达方法、多相位相似的方法和基于自学习分块的高斯过程回归方法.研究结果表明,本文方法能有效提高肺部4D-CT图像的质量,对实现肺部肿瘤精确的个体化放疗有积极意义.
关键词: 肺部四维计算机断层扫描 超分辨率重建 高斯过程回归