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基于深度学习的无监督生物医学图像复原

发布时间:2024-04-09 05:05
  生物医学图像在采集的过程中极易被噪声或伪影污染,从而影响图像质量,甚至可能影响医生对疾病的正确诊断。生物医学图像复原是图像处理领域的一个重要研究内容,包括医学图像去噪、伪影去除、图像重建等任务,在实际生物医学成像中具有很高的应用价值。本文主要涉及三种生物医学图像,包括血管内超声图像,电子计算机断层扫描(CT)图像以及荧光显微图像,其中,血管内超声图像和CT图像属于医学成像,荧光显微图像属于生物学图像。每种生物医学图像有着不同的退化模型(伪影和噪声原理),对于血管内超声图像来说,导丝伪影是一种常见的图像退化模型,是由成像系统中的金属导丝遮挡超声波产生。对于CT图像来说,低剂量CT图像被用于在减少病人辐射伤害,由于辐射剂量的减少,引起在图像采集过程中的量子噪声,这种量子噪声呈现泊松分布。而针对荧光显微图像,其噪声分布为泊松-高斯噪声。本文涉及的生物医学图像复原任务包括血管内超声导丝伪影去除、低剂量CT图像及荧光显微图像去噪。随着深度学习技术的快速发展,基于卷积神经网络的模型成为了目前生物医学图像复原的主流方法,这些深度学习模型的训练需要两个重要条件:(1)庞大的数据量;(2)有噪数据必须有...

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2-2?IVUS导丝伪影??

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图2-1?IVUS成像原理??

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图2-3?CT成像设备??

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山东大学硕士学位论文??随着计算机断层扫描(Computed?Tomography,?CT)技术的不断发展,CT成??像在医学诊断中被大量应用。CT成像技术可以检测多种疾病,包括脑部疾并心??血管疾并肺部疾病等等。CT主要通过X射线进行扫描人体,然后利用模拟信号??和数字信号转换....


图2-4低剂量和正常剂量CT图像??

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山东大学硕士学位论文??L?JL?J??B^bbhb^S?BShaiHifliS??图2-4低剂量和正常剂量CT图像??2.3焚光显微图像成像原理及退化模型??2.3.1荧光显微图像成像原理??荧光显微是一种强大的生物学研宄中的成像技术,它的应用渗透到所有的生??物医学研究中,共....



本文编号:3949364

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