基于CT数据一致性的双多项式射束硬化校正改进

针对目前各种校正算法对条状伪影校正效果不显著,分析了条状伪影的产生原因.由此考虑射线穿过不同骨厚度对软组织投影贡献的影响,对基于H-L一致性条件的双多项式校正算法的软组织校正多项式改进.Forbild头部模体的仿真结果表明,该改进方法对杯状伪影和条状伪影都有良好的校正效果.     

基于小波变换的X射线图像超动态范围重建

针对小动态范围X射线成像设备提出一种X射线图像超动态范围重建方法.将成像对象进行两次不同球管电压下的低剂量曝光,对两次曝光得到的图像进行多分辨率小波分解.根据一定规则重构分解系数,将重构的系数进行小波逆变换重建一幅宽动态范围图像.实验表明,该方法能有效扩展图像的灰度动态范围,并且两次低剂量曝光并未增加患者皮肤表面吸收剂量.     

基于YOLOv3框架的高分辨电镜图像原子峰位置检测

高分辨电镜图像中原子峰位置的检测具有十分重要的现实意义,通过精确定量化原子峰位置可以分析物质在微观尺度上的结构形变、电极化矢量分布等重要信息.近年来深度学习技术在图像目标检测领域取得了巨大突破,这一技术可用在高分辨电镜图像处理上,因为原子位置的检测可以看作是一个目标检测问题.本文利用先进的机器学习方法,通过制作高质量原子图像样本集,使用YOLOv3目标识别框架对原子图像进行自动检测,达到预期效果,实现了深度学习技术在高分辨电镜图像处理领域的应用.该方法的运用有望突破自动处理动态、大量电镜图片的瓶颈问题.