导读:本文包含了能谱噪声论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,动脉,傅立叶,下肢,图像,质量,计算机。
能谱噪声论文文献综述
董馥闻[1]（2019）在《能谱CT噪声优化的虚拟单能成像对腰椎内固定患者金属制品减少的影响》一文中研究指出目的:评估噪声优化后虚拟单能量成像重建对腰椎金属内固定植入物患者去吃伪影效果的影响。方法:回顾性收集38名能谱CT检查的患者。用噪声优化后虚拟单能量成像重建图像,间隔10 kev,从40 kev到190 kev。测量高密度金属伪影、低密度金属伪影、椎管、腹主动脉(AA)和下腔静脉(IVC)的衰减和噪声,计算了伪影指数(AI)。并对金属与骨相邻界面、周围软组织、椎管、AA和IVC进行主观评估。结果:低(本文来源于《中国中西医结合学会医学影像专业委员会第十七次全国学术大会暨甘肃省中西医结合学会医学影像专业委员会第六届学术年会资料汇编》期刊2019-08-22）
田源[2]（2018）在《基于混合噪声模型的γ能谱消噪研究》一文中研究指出γ能谱分析技术和γ能谱指纹识别技术的应用范围非常广泛,例如,环境放射性监测、防止核扩散、防止核恐怖、核武器核查、核能应用以及宇宙探测等领域。然而在实际的γ射线探测和分析过程中,由于受到环境噪声、仪器的电子学噪声、物理过程产生的统计涨落以及γ能谱仪系统特性等一系列因素的影响,所测的γ能谱中总会含有噪声,这些噪声成分常常会给γ能谱分析和γ能谱指纹识别带来严重的不利影响,通常会造成解谱困难,甚至会造成错误的分析结果。所以开展γ能谱消噪处理研究工作具有重要的实际意义和研究价值。在已有的γ能谱消噪工作中,常用的消噪方法都是以加性噪声模型基础,加性噪声模型认为实测γ能谱等于理想γ能谱和噪声线性叠加而成的。但是由于能谱仪系统存在非线性和时变性,所以,理想γ能谱和噪声之间不只存在线性叠加的关系,实测γ能谱除了加性噪声外,还有会存在乘性噪声成分。本工作从信号和系统的角度,论证了γ能谱乘性噪声的存在,并建立了新的噪声模型,即γ能谱乘性噪声模型和γ能谱混合噪声模型,同时给出了相应的同态滤波消噪方法,并利用同态滤波方法对实测γ能谱进行噪声消除处理。主要的研究内容如下:1.关于γ能谱的混合噪声模型和乘性噪声模型的提出;2.基于傅里叶变换和小波变换的γ能谱同态滤波消噪方法;3.实测γ能谱的消噪处理与对比分析。通过对实测γ能谱消噪处理和结果分析可知,采用不同的噪声模型进行噪声消除,对γ能谱全能峰峰位和净峰面积的影响很小,消噪前后均保持不变。采用加性噪声模型消噪后,γ能谱信噪比的提高幅度为13.51%~33.06%。采用乘性噪声模型和混合噪声模型消噪后,相应γ能谱的信噪比提高幅度为24.47%~55.93%,提高幅度明显高于加性噪声模型,说明乘性噪声模型和混合噪声模型的消噪结果明显优于加性噪声模型。采用叁种噪声模型的傅里叶变换滤波方法消噪,全能峰的峰高、半宽度和γ能谱的峰康比变化均不显著。而采用基于乘性噪声模型和混合噪声模型的小波变换同态滤波消噪,全能峰的峰高可提高7.95%~9.75%,相应的半宽度则减小9.56%~12.56%,峰康比则提高7.12%~10.88%。总之,实测γ能谱中除了有加性噪声的存在外,还有乘性噪声的存在。一般情况下,我们可以用混合噪声模型来对实测γ能谱进行噪声消除处理,而在加性噪声所占比例较小的情况下,混合噪声模型也可以简化为乘性噪声模型。基于乘性噪声模型和混合噪声模型的同态滤波消噪方法的消噪效果明显优于基于加性噪声模型的传统线性滤波消噪方法。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2018-05-01）
赵永霞,左紫薇,程树杰,王恒地,毛艺[3]（2017）在《新宝石能谱成像联合不同噪声指数和常规扫描在肾动脉CTA中影像质量和辐射剂量的比较研究》一文中研究指出目的探讨新宝石能谱成像(GSI)在不同噪声指数(NI)下的扫描方案和常规扫描模式在肾动脉CT血管成像(CTA)中影像质量和辐射剂量的比较研究。方法将120例行肾动脉CTA患者按照扫描方案分成A组、B组、C组和D组,每组30例。A组采用普通扫描模式,B组、C组和D组采用新的GSI扫描模式,但NI值不同(NI=13,15,17)。图像重组采用迭代重组算法(ASiR)2.0。扫描结束后得到各组图像的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、主观评分值及辐射剂量值均值。分别对4组图像的SNR、CNR进行重复测量方差分析(ANOVA)和非参数检验,对主观评分值、辐射剂量均值进行单因素方差分析(one-way ANOVA)。结果 A组图像的SNR、CNR及主观评分值低于B组、C组和D组(P<0.01),B组、C组和D组的图像质量均无统计学差异(P>0.05)。D组的有效剂量(ED)较A组和B组分别降低47.81%和18.59%(P<0.01)。结论新GSI结合不同NI在保证影像质量的同时能大大降低患者的辐射剂量。(本文来源于《临床放射学杂志》期刊2017年12期）
王崇杰,范成杰,吉鹏,徐杨,田源[4]（2017）在《同态滤波法消除γ能谱混合噪声》一文中研究指出针对γ能谱传统消噪方法的不足,提出了γ能谱的混合噪声模型和基于小波变换的同态滤波消噪法。本文对γ能谱存在乘性噪声进行了论证,并详细介绍了消噪算法。通过Matlab软件对~(60)Co γ能谱消噪处理结果表明,与传统消噪方法相比,以混合噪声模型为基础的同态滤波法较大幅度地提高了γ能谱的信噪比,同时还在一定程度上消除了谱线的"展宽效应"。研究表明,混合噪声模型和同态滤波消噪法是合理有效的,而且消噪结果优于传统消噪方法。(本文来源于《核电子学与探测技术》期刊2017年03期）
杨佳,李晓丽[5]（2017）在《NASVD法处理地面γ能谱噪声》一文中研究指出为了提高地面γ能谱数据降噪处理的效果,介绍了NASVD法的基本原理及算法,并对某实测地面γ能谱数据集采用NASVD法和传统LS法进行降噪处理实验对比,结果表明:相对于LS法,NASVD法能够显着减少原始谱线中的统计涨落现象,更适合单次测量场合获取的γ能谱数据集降噪处理。(本文来源于《核电子学与探测技术》期刊2017年02期）
刘军,管弦,杨凤,侯庆明,杨志超[6]（2017）在《LS-SVM分段降噪法处理航空γ能谱噪声》一文中研究指出为降低航空γ能谱受低计数、测量时间短和测量环境等因素引起的噪声影响,依据能窗道址分布,采用机器学习方法 LS-SVM结合加权迭加方法对航空γ能谱进行分段回归拟合降噪处理。实验表明,LS-SVM分段降噪方法能够显着降低统计涨落和较好地保持峰形,且同时具有良好的自适应性和泛化性。(本文来源于《核电子学与探测技术》期刊2017年01期）
赵中玮,邢宇翔[7]（2015）在《能谱CT图像的背景噪声和伪影消减》一文中研究指出能谱CT通过获得不同能量X射线照射物体的透射数据,重建出不同能量下的断层图像和原子序数、电子密度图像。但是为了减小病人的照射剂量,通常我们会降低能谱CT获得的单能透射光子数,重建的图像不可避免地存在较高的噪声和伪影。本文以双能CT数据为例,介绍一种图像后处理算法:利用大多数物质线衰减系数随X射线能量升高而降低的物理规律识别图像中的伪影,并根据先验知识将图像背景中的噪声和伪影消除。此方法可直接扩展到多能。我们通过模拟数据和实验数据对方法的有效性进行了验证,证明算法可以明显减少图像中伪影的影响,提高能谱CT图像质量。(本文来源于《中国体视学与图像分析》期刊2015年04期）
孙奕波[8]（2013）在《最佳对比噪声比后处理技术在能谱CT血管成像中的应用价值》一文中研究指出一、下肢动脉病变能谱CTA图像后处理中最佳单能量图像的选择目的：探讨利用最佳对比噪声比选择一个最理想的keV单能量图像对提高下肢动脉CTA图像质量的应用价值。方法：收集我院2010年5月至2012年7月,临床拟诊为下肢动脉病变的患者96例,其中男性44例,女性52例,狭窄程度1级13例、2级12例、3级29例、4级26例、5级16例。采用GE Discovaery750宝石能谱CT,扫描范围从脐下至足底,所有病例均经DSA确诊。图像后处理采用仪器自备ADW4.4以及GSI-view软件进行重建,在单能量横断面图像上测量最佳CNR。根据Ota等对下肢动脉的分段方法,分别在QC图像、系统默认keV以及利用最佳CNR所得到的keV单能量图像上,测量各节段的对比度和噪声值,并请另外2位副主任及以上长期从事血管影像工作的放射科医师,分别对利用最佳CNR所获得的单能量图像、QC图像以及系统默认选择的单能量图像的图像质量进行评分,以评估利用最佳CNR进行后处理的价值。采用Stata10.0软件进行统计学处理,P<0.05表明差异具有统计学意义。结果：利用最佳CNR得到的keV平均值为(51.5±7.3)keV。96例患者下肢动脉共计864段,利用最佳CNR得到的单能量的图像得分均明显高于系统默认keV单能量图像和QC图像,系统默认keV图像的图像得分高于QC图像,结果具有统计学意义(P<0.05)。与其他2种方法比较,利用最佳CNR所得到的各节段keV单能量图像的对比度及噪声也均高于其他2种方法。结论：利用最佳CNR技术选取一个最佳的keV单能量图像,可使下肢动脉和其周围组织获得最佳的对比度,使下肢动脉显示得更加清晰,从而使下肢动脉CTA的图像质量大大增强。二、肝脏动脉CTA图像后处理中最佳单能量的选择目的：探讨利用最佳CNR后处理技术选择一个最理想的keV单能量图像对提高肝脏动脉CTA图像质量的应用价值。方法：收集我院2011年10月至2012年10月,临床拟诊为肝脏恶性肿瘤的患者96例,其中男性62例,女性34例。采用GE Discovaery750概念500排宝石HDCT,扫描范围从右侧膈顶至双肾,所有病例均经DSA确诊。图像后处理采用仪器自备ADW4.4以及GSI-view软件进行重建,在单能量横断面图像上测量最佳CNR并从101个单能量序列中挑出满足最佳CNR的单能量序列。分别在QC图像、系统默认keV以及利用最佳CNR所得到的keV单能量图像上,测量肝固有动脉和肝右动脉的对比度和噪声值,并请另外2位副主任及以上长期从事腹部及血管影像工作的放射科医师,分别对利用最佳CNR所获得的单能量图像、QC图像以及系统默认选择的单能量图像的横断面图像以及MPR和VR图像的质量进行评分,以评估利用最佳CNR进行后处理的价值。采用Stata10.0软件进行统计学处理。P<0.05表明差异具有统计学意义。结果：利用最佳CNR所得到的keV单能量图像的得分明显高于其他2种方法所得到的图像,系统默认keV图像的得分高于QC图像的得分,结果具有统计学意义(P<0.05)。与其他2种方法比较,利用最佳CNR所得到的keV单能量图像中,肝动脉的对比度均高于其他2种方法。利用最佳CNR所得到的KeV单能量图像的噪声也比其他2种方法高(P<0.05)。结论：利用最佳CNR技术选取一个最佳的keV单能量图像,使肝动脉和其周围组织获得最佳的对比度,使肝脏动脉显示得更加清晰,从而使肝脏动脉CTA的图像质量大大增强。(本文来源于《复旦大学》期刊2013-04-20）
姬妮娜,高剑波,田辉英[9]（2013）在《能谱成像最佳对比噪声比技术对胃周动脉成像质量的影响》一文中研究指出目的:探讨CT能谱成像最佳对比噪声比(Optimal CNR)技术对胃周动脉CT成像图像质量的影响。方法:对临床怀疑胃癌的20例患者采用能谱扫描模式行双期增强扫描,利用Optimal CNR技术获得显示胃周动脉的最佳单能量图像。采用add vessel及薄层最大密度投影(TSMIP)技术分别对混合能量(140kVp)及最佳单能量图像的胃周动脉进行重建,分别计算并比较两组图像的腹腔干对比噪声比、图像噪声,并对重建后的图像质量进行评分。结果:显示胃周动脉的最佳单能量为(51±2)keV;最佳单能量组腹腔干对比噪声比(分别为33.93、19.57)、图像质量评分(分别为12.43±2.58、8.90±2.50)分别较混合能量组增加约71%、40%,图像噪声(分别为17.55±4.76、12.48±3.61)增加约41%。结论:能谱成像最佳对比噪声比技术可提高胃周动脉CT成像的图像质量。(本文来源于《放射学实践》期刊2013年01期）
王万勤,刘斌,周勇,吴兴旺,余永强[10]（2011）在《能谱CT最佳单能量成像去除体模对比剂硬化伪影及图像噪声》一文中研究指出目的选择CT能谱成像的最佳单能量水平,以最小化对比剂所致的线束硬化伪影(BHA)和图像噪声。方法 9支含有不同浓度碘溶液(浓度分别为100.0、50.0、30.0、20.0、10.0、5.0、2.0、0.7、0.4mg/ml)的硬塑料试管,将浓度最高者置于塑料体模的中心,将其余8支按浓度梯度依次等距环形排列于体模周边。分别采用常规120kVp混合能量模式和能谱(GSI)模式进行扫描,共获得1组120kVp混合能量和21组单能量图像。由2名放射科医师采用4分量表对图像质量进行主观目测评分,测量并比较图像内指定区域(硬化伪影最明显处)的噪声值(以SD值表示)及BHA。选取噪声及BHA最低、图像主观评分最高的单能量图像,与常规120kVp混合能量图像进行比较。采用单因素方差分析比较选定组间数据差异。结果 21组单能量图像中,85keV和90keV图像的主观评分最高,图像噪声及BHA最低。与120kVp混合能量图像比较,上述两组单能量图像噪声分别降低了约82.5%和82.0%(P均<0.001),BHA分别降低了约96.1%和95.7%(P均<0.001),主观评分提高了1倍。但85keV及90keV两组单能量图像间噪声和BHA差异无统计学意义(P=0.232、0.817)。结论与传统120kVp混合能量图像相比,CT能谱成像能够提供一系列单能量图像,其中85keV和90keV最佳单能量图像能够显着降低图像噪声和对比剂产生的线束BHA,提高图像质量。(本文来源于《中国医学影像技术》期刊2011年11期）
能谱噪声论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
γ能谱分析技术和γ能谱指纹识别技术的应用范围非常广泛,例如,环境放射性监测、防止核扩散、防止核恐怖、核武器核查、核能应用以及宇宙探测等领域。然而在实际的γ射线探测和分析过程中,由于受到环境噪声、仪器的电子学噪声、物理过程产生的统计涨落以及γ能谱仪系统特性等一系列因素的影响,所测的γ能谱中总会含有噪声,这些噪声成分常常会给γ能谱分析和γ能谱指纹识别带来严重的不利影响,通常会造成解谱困难,甚至会造成错误的分析结果。所以开展γ能谱消噪处理研究工作具有重要的实际意义和研究价值。在已有的γ能谱消噪工作中,常用的消噪方法都是以加性噪声模型基础,加性噪声模型认为实测γ能谱等于理想γ能谱和噪声线性叠加而成的。但是由于能谱仪系统存在非线性和时变性,所以,理想γ能谱和噪声之间不只存在线性叠加的关系,实测γ能谱除了加性噪声外,还有会存在乘性噪声成分。本工作从信号和系统的角度,论证了γ能谱乘性噪声的存在,并建立了新的噪声模型,即γ能谱乘性噪声模型和γ能谱混合噪声模型,同时给出了相应的同态滤波消噪方法,并利用同态滤波方法对实测γ能谱进行噪声消除处理。主要的研究内容如下:1.关于γ能谱的混合噪声模型和乘性噪声模型的提出;2.基于傅里叶变换和小波变换的γ能谱同态滤波消噪方法;3.实测γ能谱的消噪处理与对比分析。通过对实测γ能谱消噪处理和结果分析可知,采用不同的噪声模型进行噪声消除,对γ能谱全能峰峰位和净峰面积的影响很小,消噪前后均保持不变。采用加性噪声模型消噪后,γ能谱信噪比的提高幅度为13.51%~33.06%。采用乘性噪声模型和混合噪声模型消噪后,相应γ能谱的信噪比提高幅度为24.47%~55.93%,提高幅度明显高于加性噪声模型,说明乘性噪声模型和混合噪声模型的消噪结果明显优于加性噪声模型。采用叁种噪声模型的傅里叶变换滤波方法消噪,全能峰的峰高、半宽度和γ能谱的峰康比变化均不显著。而采用基于乘性噪声模型和混合噪声模型的小波变换同态滤波消噪,全能峰的峰高可提高7.95%~9.75%,相应的半宽度则减小9.56%~12.56%,峰康比则提高7.12%~10.88%。总之,实测γ能谱中除了有加性噪声的存在外,还有乘性噪声的存在。一般情况下,我们可以用混合噪声模型来对实测γ能谱进行噪声消除处理,而在加性噪声所占比例较小的情况下,混合噪声模型也可以简化为乘性噪声模型。基于乘性噪声模型和混合噪声模型的同态滤波消噪方法的消噪效果明显优于基于加性噪声模型的传统线性滤波消噪方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能谱噪声论文参考文献
[1].董馥闻.能谱CT噪声优化的虚拟单能成像对腰椎内固定患者金属制品减少的影响[C].中国中西医结合学会医学影像专业委员会第十七次全国学术大会暨甘肃省中西医结合学会医学影像专业委员会第六届学术年会资料汇编.2019
[2].田源.基于混合噪声模型的γ能谱消噪研究[D].辽宁师范大学.2018
[3].赵永霞,左紫薇,程树杰,王恒地,毛艺.新宝石能谱成像联合不同噪声指数和常规扫描在肾动脉CTA中影像质量和辐射剂量的比较研究[J].临床放射学杂志.2017
[4].王崇杰,范成杰,吉鹏,徐杨,田源.同态滤波法消除γ能谱混合噪声[J].核电子学与探测技术.2017
[5].杨佳,李晓丽.NASVD法处理地面γ能谱噪声[J].核电子学与探测技术.2017
[6].刘军,管弦,杨凤,侯庆明,杨志超.LS-SVM分段降噪法处理航空γ能谱噪声[J].核电子学与探测技术.2017
[7].赵中玮,邢宇翔.能谱CT图像的背景噪声和伪影消减[J].中国体视学与图像分析.2015
[8].孙奕波.最佳对比噪声比后处理技术在能谱CT血管成像中的应用价值[D].复旦大学.2013
[9].姬妮娜,高剑波,田辉英.能谱成像最佳对比噪声比技术对胃周动脉成像质量的影响[J].放射学实践.2013
[10].王万勤,刘斌,周勇,吴兴旺,余永强.能谱CT最佳单能量成像去除体模对比剂硬化伪影及图像噪声[J].中国医学影像技术.2011
论文知识图
