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《东方医科大学》 2019年
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基于描述子学习与特征匹配的中医图像模态映射

钟丽明  
【摘要】:中医图像模态映射是指由一种成像医学设备获取的数目预测另外一种不同之成像设备或者参数获取的数目。副磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像预测X点计算机断层扫描(Computerized tomography,CT)图像是医学图像模态映射的一个重要永利赌场。展望的伪CT图像可以为基于MR的放射治疗剂量计算和正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)减租校正提供所需的电子密度信息,并减少CT的电离辐射对病人造成的伤害。出于MR图像与CT图像的成像原理不同,不同模态之间的照耀关系特别复杂。针对MR图像和CT图像之间映射的非线性问题,谈起了线性描述子学习算法;针对线性描述子学习之简化问题,谈起了非线性描述子学习算法;针对基于描述子学习算法预测伪CT图像速度过慢的题材,谈起了改善的邻居锚点回归算法。本文主要研究内容如下:(1)谈起了线性描述子学习之预测伪CT图像算法。利用体素值、原本图像块或多标准图像块等提取的MR特色信息量不足。针对此问题,本文通过稠密的原则不变特征变换算法和改善的监察描述子学习算法(ISDL)提取MR图像上具有CT流形正则化的大空间支撑的布局信息和上下文信息紧凑型描述子。13个病人的实事求是CT与伪CT图像之间的平均绝对误差(MAE)为78.90±23.25 HU,金价信噪比为(PSNR)为30.40±1.93dB。结果表明该方法预测伪CT图像的精度较高。(2)谈起了非线性描述子特征匹配的预测伪CT图像算法。线性描述子学习算法将MR线性描述子与CT相似矩阵加入ISDL书法中优化获得次优解,并且伪CT图像永利赌场于PET减租校正和放射治疗剂量计算性能尚需验证。本文通过将领到MR线性描述子通过特征映射投影到高维核空间,再结合ISDL书法学习具有竞争力的叙说子。穿越模拟PET多少验证衰减校正的习性。13个病人的平均 MAE 为 75.25±18.05 HU,PSNR 为 30.87±1.15 dB,减租校正误差(rMAE)为1.56±0.50%,客运量计算误差为0.055±0.107%。结果表明该方法预测的伪CT图像永利赌场于PET减租校正和总分计算误差较低。(3)谈起了改善近邻锚点回归之预测伪CT图像算法。非线性描述子特征匹配中需采取滑动窗搜索近邻样本,计算速度过慢。针对此问题,本文提出层次搜索INAR主意预先训练投影矩阵,并通过MR-CT多少集扩增、多少驱动优化和多回归集成等策略提高预测伪CT图像的精度;本文优化了评估误差方法;22 个病人的平均 MAE 为 92.73±14.86 HU,PSNR 为 29.77±1.63 dB,rMAE 为1.30±0.20%。仅用7个病人训练投影矩阵的MAE为106.89±14.43 HU,rMAE为1.51±0.21%。结果表明该方法能迅速预测伪CT图像,并动用有限的数目预测精度较高的伪CT图像。本文提出了三种艺术逐步增强预测伪CT图像的习性,试验结果表明,展望的伪CT图像永利赌场于PET减租校正和放射治疗剂量计算误差较小。
【学位授予单位】:东方医科大学
【学位级别】:院士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP391.41;TP18;R814

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