多断层融合的肺CT肿瘤靶区超分辨率重建

作     者：李勇 王珂 张立保 王青竹 LI Yong;WANG Ke;ZHANG Li-bao;WANG Qing-zhu

作者机构：吉林大学通信工程学院吉林长春130025 吉林工程技术师范学院信息工程学院吉林长春130052 北京师范大学信息科学与技术学院北京100875 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.60602035) 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2010年第18卷第5期

页      码：1212-1218页

摘      要：针对由曝光不均、噪声等因素引起的病灶区CT数据漏检、边界模糊等问题,设计了一种多方向神经网络(NN)插值算法。通过融合各断层层内和层间信息,对病灶区进行精确超分辨率重建。首先,将预测网络拓展为多方向三维空间;然后,根据肿瘤特殊灰度分布特征,设计最优初始权值;最后,预测漏检数据,提高病灶区分辨率。将本文算法与当前具有代表性的3种超分辨率重建算法PCGLS法、180°线性插值、单方向神经网络方法进行比较,结果表明:本文方法实时性更好,迭代次数平均减少25.9%,重建图像病灶区定位更精确,空间分辨率更高,质心偏离度平均降低27.1%,中心偏离度平均降低23.0%,病灶面积平均减少21.5%,平均PSNR提高了1.59 dB。本算法不但适用于肺部CT图像,也可以根据具体图像特征推广到其他生物信号和遥感图像等领域中。

主 题 词：CT图像 超分辨率重建 靶区重建 信息融合 三维预测 

学科分类：13[艺术学] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 1010[医学-医学技术类] 0831[工学-公安技术类] 100207[100207] 1305[艺术学-设计学类] 1006[医学-中西医结合类] 1002[医学-临床医学类] 1001[医学-基础医学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0805[工学-能源动力学] 081101[081101] 100106[100106] 0811[工学-水利类] 0702[理学-物理学类] 10[医学] 100602[100602] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/OPE.20101805.1212

馆 藏 号：203825860...