导读:本文包含了惩罚加权最小二乘法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数字乳腺层析成像,低剂量,噪声相关性,加权最小二乘
惩罚加权最小二乘法论文文献综述
陈美玲,陶熙,李华勇,陈武凡,张华[1]（2018）在《基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量数字乳腺层析成像中的应用》一文中研究指出目的对投影数据方差的精确建模并结合DBT平板探测系统的噪声相关性构建精准噪声模型下的基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量乳腺层析成像图像中的应用。方法首先对投影数据进行量子噪声和电子噪声建模,使以往常用的近似噪声模型精准化,然后构建基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法用于投影数据恢复;最后对处理后的投影数据采用滤波反投影算法进行重建。结果对不同剂量下ACR标准体模数据进行处理得到的重建结果噪声明显降低,细节对比度提高。恢复投影数据的重建图像与原始数据重建图像相比,CNRs和LSNRs提升了约3.6倍。结论对投影数据噪声抑制效果明显,重建DBT图像质量有很大的提升。(本文来源于《南方医科大学学报》期刊2018年01期）
林少春[2]（2008）在《基于有序子集的惩罚加权最小二乘低剂量CT优质重建算法研究》一文中研究指出随着放射工程技术的飞速发展,很多CT设备都加大X线剂量,从而达到更多、更清晰的医学图像信息。然而随着放射卫生学的发展以及公众自我保护意识的增强,人们越来越注意到X线检查中的放射剂量问题。人们要求在不影响诊断的前提下,尽可能地减少放射剂量,随即呼唤低剂量CT设备的诞生。低剂量CT可以应用到临床的很多方面,例如高危人群肺癌的筛检、CT增强扫描、肺内结节病变的复查、肺癌术后及放化疗后随访观察、婴幼儿和儿童肺部CT检查等等。有效地降低X射线剂量成为目前医用CT研究领域的主要任务之一,由于低剂量CT扫描时受量子噪声的影响,使得用于图像重建的投影数据退化,致使采用目前临床广泛使用的解析重建算法(如滤波反投影)得到的重建图像含有较大噪声成分且分辨率偏低,无法达到临床应用的要求。由于基于统计学的迭代方法较传统的滤波反投影算法在处理低剂量CT时具有显着的优点,相关重建算法得到较为广泛的研究。为解决低剂量CT图像重建的噪声问题,新算法在经典的加权最小二乘迭代算法的基础上,采用有序子集设计策略,针对此问题进行低剂量CT图像优质重建。有序子集技术下惩罚加权最小二乘算法,可以较有效处理低剂量条件下CT重建信息量不足带来的缺点。同时有序子集的引入,使得新算法较经典的惩罚加权最小二乘算法在速度上得到很大提高,低剂量CT的重建图像仍可保持较佳的图像质量和较高的空间分辨率。本文前面两章首先对CT成像技术历史与现状和XCT成像算法历史与现状进行详细叙述,然后提出论文的选题背景及实际意义。本文第二章主要分析、比较目前CT图像重建的各种算法的理论基础、特点和应用范围。第叁章是本文的重点,由于传统的解析重建算法(如滤波反投影)重建速度较快,但是得到的重建图像含有较大噪声且分辨率偏低,无法达到低剂量CT图像重建的要求。由于基于统计学的迭代方法较传统的滤波反投影算法在处理低剂量CT时,重建图像分辨率具有显着的优点,但是收敛速度远不及解析重建算法,而本文提出新的迭代算法,在目前国际研究前沿的惩罚加权最小二乘迭代法的基础上,加入有序子集技术,在重建速度和效果上都取得了比较满意的结果。第四章介绍低剂量CT的临床应用情况。低剂量CT图像重建技术的不断进步,可以解决临床上诸多难题,特别是有利于诸多疾病的普查筛检,使得更多的疾病得到早发现早治疗的效果。最后本文对低剂量CT的前景和趋势做出总结和展望。(本文来源于《南方医科大学》期刊2008-04-01）
林少春,马建华,陈武凡[3]（2008）在《基于有序子集的惩罚加权最小二乘低剂量CT优质重建算法研究》一文中研究指出为解决低剂量CT图像重建的噪声问题,在经典的加权最小二乘迭代算法的基础上,采用有序子集设计策略,针对此问题进行低剂量CT图像优质重建。有序子集技术下惩罚加权最小二乘算法,可以较有效处理低剂量条件下CT重建信息量不足带来的缺点。同时有序子集的引入,使得新算法较经典的惩罚加权最小二乘算法在速度上得到很大提高,低剂量CT的重建图像仍可保持较佳的图像质量和较高的空间分辨率。(本文来源于《中国组织工程研究与临床康复》期刊2008年04期）
惩罚加权最小二乘法论文开题报告
（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：
随着放射工程技术的飞速发展,很多CT设备都加大X线剂量,从而达到更多、更清晰的医学图像信息。然而随着放射卫生学的发展以及公众自我保护意识的增强,人们越来越注意到X线检查中的放射剂量问题。人们要求在不影响诊断的前提下,尽可能地减少放射剂量,随即呼唤低剂量CT设备的诞生。低剂量CT可以应用到临床的很多方面,例如高危人群肺癌的筛检、CT增强扫描、肺内结节病变的复查、肺癌术后及放化疗后随访观察、婴幼儿和儿童肺部CT检查等等。有效地降低X射线剂量成为目前医用CT研究领域的主要任务之一,由于低剂量CT扫描时受量子噪声的影响,使得用于图像重建的投影数据退化,致使采用目前临床广泛使用的解析重建算法(如滤波反投影)得到的重建图像含有较大噪声成分且分辨率偏低,无法达到临床应用的要求。由于基于统计学的迭代方法较传统的滤波反投影算法在处理低剂量CT时具有显着的优点,相关重建算法得到较为广泛的研究。为解决低剂量CT图像重建的噪声问题,新算法在经典的加权最小二乘迭代算法的基础上,采用有序子集设计策略,针对此问题进行低剂量CT图像优质重建。有序子集技术下惩罚加权最小二乘算法,可以较有效处理低剂量条件下CT重建信息量不足带来的缺点。同时有序子集的引入,使得新算法较经典的惩罚加权最小二乘算法在速度上得到很大提高,低剂量CT的重建图像仍可保持较佳的图像质量和较高的空间分辨率。本文前面两章首先对CT成像技术历史与现状和XCT成像算法历史与现状进行详细叙述,然后提出论文的选题背景及实际意义。本文第二章主要分析、比较目前CT图像重建的各种算法的理论基础、特点和应用范围。第叁章是本文的重点,由于传统的解析重建算法(如滤波反投影)重建速度较快,但是得到的重建图像含有较大噪声且分辨率偏低,无法达到低剂量CT图像重建的要求。由于基于统计学的迭代方法较传统的滤波反投影算法在处理低剂量CT时,重建图像分辨率具有显着的优点,但是收敛速度远不及解析重建算法,而本文提出新的迭代算法,在目前国际研究前沿的惩罚加权最小二乘迭代法的基础上,加入有序子集技术,在重建速度和效果上都取得了比较满意的结果。第四章介绍低剂量CT的临床应用情况。低剂量CT图像重建技术的不断进步,可以解决临床上诸多难题,特别是有利于诸多疾病的普查筛检,使得更多的疾病得到早发现早治疗的效果。最后本文对低剂量CT的前景和趋势做出总结和展望。
（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。
惩罚加权最小二乘法论文参考文献
[1].陈美玲,陶熙,李华勇,陈武凡,张华.基于噪声相关性的惩罚加权最小二乘算法在低剂量数字乳腺层析成像中的应用[J].南方医科大学学报.2018
[2].林少春.基于有序子集的惩罚加权最小二乘低剂量CT优质重建算法研究[D].南方医科大学.2008
[3].林少春,马建华,陈武凡.基于有序子集的惩罚加权最小二乘低剂量CT优质重建算法研究[J].中国组织工程研究与临床康复.2008