低剂量CT去噪代码与文件

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简介：
本项目提供了一套用于处理低剂量CT扫描图像的去噪代码和相关文件。通过先进的算法优化，有效降低辐射剂量对成像质量的影响，提升医疗诊断的准确性和安全性。低剂量CT去噪可以通过多种方法实现，包括基于模型的方法如局部一致的非局部方式（LC-NLM）用于有效降噪、高斯混合马尔可夫随机场在迭代重建中的应用以及区分学习的方法等。卷积神经网络也是常用的工具之一，在ISBI 2016上展示了一种使用条件生成对抗网络进行低剂量CT去噪的技术，即SAGAN方法。此外，还有利用深度卷积神经网络结合方向小波变换的KAIST-Net用于重建超低剂量图像，并将其转换为“虚拟”高剂量CT图像；以及RED-CNN，这是一种带残差编码器-解码器结构的小剂量CT去噪方案。另外，KSAERecon是通过训练先验知识进行低剂量迭代CT重建的方法。PWLS-ULTRA则是一种结合聚类和学习的高效方法，用于3D CT图像在低剂量条件下的高质量重建。

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低剂量CT去噪代码与文件

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本项目提供了一套用于处理低剂量CT扫描图像的去噪代码和相关文件。通过先进的算法优化，有效降低辐射剂量对成像质量的影响，提升医疗诊断的准确性和安全性。低剂量CT去噪可以通过多种方法实现，包括基于模型的方法如局部一致的非局部方式（LC-NLM）用于有效降噪、高斯混合马尔可夫随机场在迭代重建中的应用以及区分学习的方法等。卷积神经网络也是常用的工具之一，在ISBI 2016上展示了一种使用条件生成对抗网络进行低剂量CT去噪的技术，即SAGAN方法。此外，还有利用深度卷积神经网络结合方向小波变换的KAIST-Net用于重建超低剂量图像，并将其转换为“虚拟”高剂量CT图像；以及RED-CNN，这是一种带残差编码器-解码器结构的小剂量CT去噪方案。另外，KSAERecon是通过训练先验知识进行低剂量迭代CT重建的方法。PWLS-ULTRA则是一种结合聚类和学习的高效方法，用于3D CT图像在低剂量条件下的高质量重建。

CT-Denoising-Summary: CT去噪文献综述

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本综述文章全面总结了CT去噪领域的研究成果，涵盖了多种算法和技术，旨在为科研人员提供一个清晰的研究现状和未来发展方向。使用方向小波进行低剂量X射线CT重建的深层卷积神经网络（KAIST-net）是基于AAPM-Mayo诊所低剂量CT大型挑战赛的数据集开发的，该数据集中仅包含腹部CT图像，尺寸为512x512像素，涉及10名患者共计5743个切片。研究采用了55x55大小的补丁模型，并且小波系数网络包含了24层卷积结构。另一项研究通过在常规剂量的CT图像上添加泊松噪声来模拟低剂量的情况，所用数据集来自癌症影像档案馆（TCIA），包含256x256像素尺寸、165名患者共计7015个切片。这一方法使用了33x33大小的补丁，并构建了一个仅含三个层的卷积神经网络模型，结构为Conv-ReLU-Conv-ReLU-Conv。此外还有一种基于残差卷积网络的方法被提出用于改善低剂量CT图像的质量，同样利用AAPM-Mayo诊所的数据集进行实验。该数据集中包含512x512像素、涉及10名患者共计5080个切片的腹部CT图像，并采用了44x44大小（二维）和44x44x24大小（三维）的补丁模型来训练改进后的网络结构。

CT重建技术Matlab代码 - 3D剂量分布Matlab: 3D_Dose_Distribution_Matlab...

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这段简介描述了一个使用MATLAB编写的程序，专注于通过计算机断层扫描（CT）重建技术来模拟和分析三维空间中的剂量分布情况。该工具能够为放射治疗等领域提供精确的剂量计算与评估。 “main.m”脚本用于读取dicom文件（RTDose、CT图像）并在3D坐标系上进行可视化。数字图1展示了在三维坐标系统中的RTDose的可视化，而图2则显示了兆电压光子束百分比深度剂量（PDD）的三维视图。我是元重天博士，在综合项目医学物理实验室工作，该实验室隶属于成均馆大学三星高级健康科学技术研究所（SAIHST）。我在延世大学获得信息与通信工程系学士学位，并在该校放射科学系完成了学业。自2014年起，我一直在三星医疗中心担任医学物理师职位。在此之前，我还曾在国家癌症中心从事计算机视觉相关研究工作（3D体积重建和跟踪），以及在Vatech视觉研究中心进行CT图像重建的研究。我的兴趣领域包括医学物理学中的蒙特卡罗模拟及质量保证工具的开发，还有机器学习的应用等。我在三星医疗中心的工作地址位于韩国首尔市江南区宜山洞81号路（06351）。

MATLAB去噪代码-TV_L1_ADMM去噪方法

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本项目提供基于TV-L1模型的ADMM算法实现，用于图像去噪处理。通过最小化L1范数下的总变差，有效去除噪声并保持图像细节。去噪声代码使用Matlab通过ADMM进行TV-L1去噪，“用于总变化量降噪的交替方向方法”，发表于arxiv, 2014年，在编码环境中使用的是Matlab R2016b版本。主要文件包括：main（测试您的图像），TV_L1_ADMM（实现ADMM算法），以及TV_L1_DENOISING（关于该算法的具体描述）。

小波变换去噪与C++代码实现高频低频过滤

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本项目探讨了使用小波变换技术进行信号去噪的方法，并通过C++编程实现了对信号的高频和低频成分分离及滤波处理。小波变换去噪是一种在信号处理领域广泛应用的技术，在图像处理和声音分析中有重要应用价值。它结合了傅立叶变换与时间局部化的特点，使信号在时频域中的分析更为精细。小波去噪的核心思想是利用小波基函数对信号进行多分辨率分析，将信号分解成不同频率和时间尺度的细节和系数，然后通过阈值处理去除噪声，并最终重构信号以实现去噪目的。小波变换的基本原理在于将一个信号表示为在不同尺度与位置上的一系列小波函数的线性组合。这些小波函数具有紧凑的支持区及快速衰减特性，因此能够更好地捕捉到信号中的局部特征。小波变换可被分为连续和离散两种形式，在C++编程中通常使用离散小波变换（DWT）因其更适合计算机处理。离散小波变换（DWT）通过一系列下采样与滤波操作来实现，常见的算法包括Haar、Daubechies及Symlets等。这些基函数各有优缺点：比如Daubechies小波具有更平滑的近似特性；而Haar小波则计算更为简单。执行小波去噪的过程主要包括以下步骤： 1. **信号分解**：首先对原始信号进行DWT处理，得到不同尺度下的系数。 2. **阈值设定**：选择合适的阈值策略，如软阈值或硬阈值。软阈值会保留部分低强度噪声，而硬阈法则完全消除低于该阈值的系数。 3. **噪声去除**：根据选定的阈值对高频部分（通常含有较多噪音）进行处理，以保持重要的信号信息并移除不必要的噪声。 4. **信号重构**：使用逆离散小波变换（IDWT）将经过处理后的系数重新组合成去噪后的信号。在C++编程中可利用开源库如wavedec或wavedata来实现小波变换与去噪功能。这些库提供了相应的接口，方便进行DWT、阈值处理及IDWT等操作的执行。具体实施时需注意以下几点： - **数据预处理**：确保输入信号连续，并对它做适当的准备措施，如去除直流偏置或标准化。 - **选择合适的小波基函数**：根据信号特性挑选最能描述其结构特征的小波类型。 - **阈值设定**：合理的阈值设置直接影响去噪效果；过高可能导致信号失真，过低则可能无法有效移除噪声。 - **优化考虑**：考虑到算法的计算效率和内存使用情况，在处理大规模数据时需进行相应的性能优化。 MyWaveletDenoise文件中可能存在C++实现的小波去噪代码，这可以作为学习与理解小波去噪技术的一个参考。通过阅读并分析该段代码，能深入了解其具体实现细节，并将其应用到实际项目当中。

Matlab去噪代码-MWCNN图像去噪技术

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本项目采用MWCNN算法实现图像去噪功能。通过多分支卷积神经网络结构优化，有效去除噪声同时保留图像细节，提高视觉效果和清晰度。适用于各类含噪图像处理场景。去噪声代码matlab MWCNN图像降噪Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码：引文：刘鹏举，等。“用于图像复原的多级小波-CNN”。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。2018。教程安装正确的环境： - 使用conda创建environment.yml - conda激活EE367 - cd ./pytorch_wavelets - 点击安装。 - cd ../（返回项目根目录） - python runMe.py （可选）使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments/（model）/images/test_images文件夹中。笔记：如果遇到内存不足错误或被杀死9，则可能需要将每个args的runMe.py中的“n”值更改为1000。去做修复数据加载代码，以便我们不会淹没系统内存来编写补丁。不要将修补程序加载到系统内存中，只需加载文件名，然后按照DataLoader的查询读取它们。

MATLAB_改进的EMD去噪代码，EMD去噪

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本项目提供了一种基于MATLAB实现的改进经验模态分解（EMD）算法用于信号去噪的代码。相较于传统方法，该算法能更有效地去除噪声并保留信号的关键特征，适用于各种复杂信号环境下的数据处理与分析任务。改进的EMD去噪程序在MATLAB中的应用可以有效提升信号处理的质量。通过对原始EMD算法进行优化，该程序能够更好地去除噪声，保留信号的关键特征。

基于BM3D的图像去噪-Matlab代码RAR文件

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本资源提供了一套基于Block Matching and 3D filtering (BM3D)算法的图像去噪Matlab实现代码。该算法在保持边缘细节的同时有效去除噪声，适用于多种图像处理场景。压缩包内含详细文档与示例数据，便于学习和应用开发。现成代码，加入图片即可。

A_TV.rar_MATLAB_TV模型_自适应TV去噪源代码_TV去噪_自适应去噪

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本资源提供MATLAB实现的自适应TV（Total Variation）去噪算法源代码，适用于图像处理中的噪声去除。标题中的A_TV.rar是一个RAR压缩包文件，通常用于存储多个相关文件或程序。这个压缩包专注于TV（Total Variation，全变分）去噪技术在MATLAB环境中的应用，特别是自适应TV去噪模型。TV去噪是一种图像处理技术，旨在减少图像噪声，同时保留图像的边缘和细节。 TV模型是图像恢复领域中一个重要的数学工具，它的基本思想是通过最小化图像的全局总变差来去除噪声。这种模型能够有效地抑制平滑区域的噪声，同时保持边缘的锐利，在图像去噪领域得到广泛应用。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据可视化平台，提供了实现各种算法，包括TV去噪模型的便利环境。描述中提到的demo_adap_tv.m是一个MATLAB脚本段落件，用户可以直接运行它来体验和理解自适应TV去噪的工作原理。自适应TV去噪是在传统TV去噪基础上的一种改进方法，能够根据图像的不同区域动态调整参数，从而在噪声较大或者边缘复杂的区域能够得到更好的去噪效果。这提高了处理复杂纹理及多种类型噪声的性能。标签“tv去噪matlab”表示使用MATLAB进行TV去噪操作，“tv模型源代码”意味着这个压缩包包含实现TV模型的源代码，用户可以学习、修改或扩展这些代码以满足特定需求。“自适应_tv去噪”和“自适应tv去噪”的标签强调了该模型的自适应特性。根据提供的文件列表信息，在A_TV.rar中仅有一个名为“A_TV”的子文件。这可能是MATLAB数据文件或者包含所有相关资源的目录，如果它是数据文件，则可能包含了经过TV算法处理后的图像；如果是目录则里面应该包括源代码、示例图像和结果等资料。这个压缩包为用户提供了一个自适应TV去噪技术在MATLAB环境中的实现案例。通过运行demo_adap_tv.m脚本可以了解该技术的原理并应用于实际问题中，这对于从事图像处理或信号恢复的研究人员及工程师来说是一份宝贵的资源。用户可以通过深入研究TV模型及其改进版本的工作机制进一步优化图像质量和提高处理效率，适用于各种图像处理任务。

Python图像去噪代码

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本项目提供了一系列基于Python的图像去噪算法实现，包括但不限于小波变换、中值滤波等技术，旨在帮助用户处理和优化含有噪声的图像数据。附有图像去噪的Python源代码，能够有效去除图像噪声干扰。