扩散张量图像去噪算法研究进展

摘要：

扩散张量成像是研究组织大脑微结构与白质纤维束分布的重要手段,然而受扩散加权信号衰减与长回波时间的影响,扩散张量图像存在严重的低信噪比问题.因此,有效的去噪技术在提高图像质量方面发挥着重要的作用.本文首先阐述了扩散张量成像的原理及噪声类型;其次论述了经典的扩散张量图像去噪算法,包括基于传统图像处理方法与基于深度学习方法,并着重探讨了扩散张量图像去噪的研究现状及不足;接着介绍了去噪评估标准及常用的公开数据集;然后讨论分析了文中提及的扩散张量图像去噪方法;最后总结并对该领域未来的研究方向进行了展望.

关键词：扩散张量成像、扩散加权成像、图像去噪、深度学习、生成模型

所属期刊栏目：41

分类号：O482.53(固体物理学)

资助基金：上海市自然科学基金资助项目18ZR1426900

在线出版日期：2024-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共21页

页码：341-361