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Statistical iterative reconstruction using adaptive fractional order regularization

机译:使用自适应分数阶正则化的统计迭代重建

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摘要

In order to reduce the radiation dose of the X-ray computed tomography (CT), low-dose CT has drawn much attention in both clinical and industrial fields. A fractional order model based on statistical iterative reconstruction framework was proposed in this study. To further enhance the performance of the proposed model, an adaptive order selection strategy, determining the fractional order pixel-by-pixel, was given. Experiments, including numerical and clinical cases, illustrated better results than several existing methods, especially, in structure and texture preservation.
机译:为了减少X射线计算机断层扫描(CT)的辐射剂量,低剂量CT在临床和工业领域都引起了很多关注。提出了基于统计迭代重构框架的分数阶模型。为了进一步提高所提出模型的性能,给出了一种自适应顺序选择策略,逐像素确定分数阶。包括数值和临床案例在内的实验均显示出比几种现有方法更好的结果,尤其是在结构和纹理保存方面。

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