基于非局部能譜相似特征的基物質分解方法用于雙能CT 圖像去噪

雙能計算機斷層成像（雙能CT）廣泛應用于如腎結石表征，碘定量檢查等諸多臨床診斷中。與傳統CT相比，雙能CT充分考慮X射線的連續能譜特性以及與物質作用后豐富的衰減信息，可以實現基物質分解以及能量選擇性成像，具有重要的臨床診斷意義。現階段基物質分解任務主要面臨的問題有：（1）雙能CT檢查中需要盡可能降低輻射劑量，這使得雙能CT重建圖像引入大量噪聲，導致基物質分解問題退化為不適定逆問題，繼而影響基物質圖像質量；（2）傳統的基物質分解方法難以有效抑制基物質圖像數據相關性噪聲，導致分解精度下降。這兩類問題均導致基圖像含有大量噪聲引起的偽影，圖像質量退化。

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目前，雙能CT基物質分解方法可以歸納為2類：模型驅動的基物質分解方法和數據驅動的基物質分解方法。模型驅動的基物質分解方法是基于基物質物理特性和目標圖像的衰減特性進行模型構建，并優化分解模型，獲得基物質圖像數據。它包括：基于測量數據特性的基物質投影數據分解方法，基于雙能圖像特性的基物質圖像數據分解方法，和基于測量數據特性的基物質圖像分解方法?！?br>