卢子鹏
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：东北大学中荷生物医学与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于梯度下降法的双能CT双物质分解算法被引量：5
- 2017年
- 基物质分解是双能CT重建的重要步骤,其中双物质分解是常用的分解模型之一,该模型的核心关键是计算分解系数投影.为了更快计算它,提出了基于误差反馈梯度下降的双能CT双物质分解算法和基于Armijo-Goldstein梯度下降的双能CT双物质分解算法.由于计算了梯度下降步长,这两种方法能快速迭代求解基物质分解系数投影.同时他们有效地解决了双能CT重建的非线性问题.仿真实验结果显示,与传统查表匹配法相比,这两种算法稳定收敛,计算速度快,重建精度高,对临床应用有重要的意义.在重建结果精度近似的情况下,基于Armijo-Goldstein梯度下降的算法采用不精确线性搜索步长,因此它的运行速度更快.
- 滕月阳郑孙易卢子鹏康雁
- 关键词：双能CT梯度下降图像重建
- 基于投影匹配的双能计算机断层成像投影分解加速算法
- 2018年
- 双能计算机断层成像(CT)技术是CT成像领域未来重要的发展方向。双能CT重建算法主流的模型是基物质分解模型,算法的核心关键是求出基物质分解系数投影值。基于投影匹配的双能CT投影分解算法通过建立能谱查找表,使用最小二乘法进行匹配查找得到分解系数投影值。但该方法由于查找表数据庞大,计算时间长,不利于临床的应用。本文在该方法的基础上,提出一种通过直线方程拟合和平面方程拟合查找表数据,快速计算分解系数投影值的改进算法。仿真实验证明,该算法在大幅提高计算速度的同时,也能稳定地收敛到正确的解。
- 侯晓文卢子鹏滕月阳孝大宇范晟昱杨超然刘瑜伽康雁
