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扇形束CT局部成像的Lambda优质重建
在CT扫描过程中,由于电离辐射作用会导致病人产生癌症或者基因损伤,所以发展低剂量的成像算法正成为热点研究.作为局部成像算法之一的Lambda成像技术,具有减少剂量与快速成像的优点,但由于奇异值的必然存在,从而降低了成像质量.基于Wang Ge局部成像算法框架,提出利用高斯核函数及卷积性质来构建新的Lambda精确成像技术,并对高斯函数的参数选择进行分析.实验结果表明,应用新算法可确保得到高质量的重建图像,其特点是消除了图像中奇异点处微分不存在的现象,使得重建图像更加连续和光滑,尤其是在重建结果中加入了抑制灰度值平均的调节项,使得图像的分辨率和对比度大大提高,更加有利于临床的诊断.
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脑电Lempel-Ziv复杂度分析的预处理
目的:探究脑电序列预处理的方法,并研究预处理所导致的脑电序列的Lempel-Ziv复杂度的差异.方法:利用小波包变换去掉脑电序列中易受干扰的低频部分,再通过滤掉脑电序列中的奇异值以达到对脑电序列预处理的目的.选取一段受干扰的脑电子序列,通过图像具体的显示预处理的过程中脑电子序列的变化.对每个受试者.挑选出同一脑电序列中受干扰与未受干扰的脑电子序列,分别计算预处理前后二者的Lempel-Ziv复杂度.任意挑选一段子序列,画出其预处理前后的Lempel-Ziv复杂度曲线.利用统计检验分析预处理所导致的脑电子序列的差异.结果:这种预处理有效地滤掉了脑电序列的噪声干扰和奇异值.统计检验的结果显示:本来具有踢显差异的受干扰与未受干扰的脑电子序列,预处理后,二者几乎没有差异了.并且受干扰的脑电子序列预处理后的Lempel-Ziv复杂度接近未受干扰的脑电子序列预处理后的Lempel-Ziv复杂度.结论:对脑电序列进行预处理是必要的.预处理能有效地消除脑电序列中的干扰,同时较好的保留了脑电序列中的有用信息.
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阻抗断层成像重构算法中的正则化方法
为降低电阻抗断层成像技术中,在有限元剖分规模较大时,重构算法的计算将出现严重病态性的问题,提出了一种修正重构矩阵(Hessian矩阵)的奇异值的正则化方法,在计算机模拟模型上进行了仿真重构研究,获得了较好的成像结果,并讨论了正则化参数对重构结果的影响.
