【摘 要】
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现代医学技术日益发展，其中很大一部分得力于医学影像技术的日渐成熟。医学影像包括CT(Computed Tomography)技术、MRI(Magnetic Resonance Imaging)技术、超声技术等，这些技术
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现代医学技术日益发展，其中很大一部分得力于医学影像技术的日渐成熟。医学影像包括CT(Computed Tomography)技术、MRI(Magnetic Resonance Imaging)技术、超声技术等，这些技术使得医生足以充分了解患者内部病理结构，从而制定精确治疗方案，具有重大的诊断意义。 然而这些医学影像并不是直接拍摄获取的，往往是由X线束、γ射线、超声波穿透人体，由传感器获取的数据经过重建算法获取得到。因此它存在两个缺陷:一是医学影像的分辨率受到放射剂量的影响，高放射剂量容易获取更高的分辨率，但是高剂量对人体产生更大的伤害;二是医学图像的分辨率和医学仪器硬件和重建算法紧密相关，高分辨率意味着高昂的硬件成本和软件成本。本文为解决诸上矛盾需求，对医学图像超分辨率重建算法展开了深入的研究。 本文主要基于稀疏表示(Sparse Representation)理论以及形态分量分析(Morphological Component Analysis)，对医学图像的超分辨率重建做了大量针对性的研究。主要内容有: 1、阐述了医学图像的低分辨率成像模型，作为本文超分辨率重建仿真的理论基础，介绍超分辨率重建效果的指标。然后阐述了基本插值算法以及目前较前沿的插值算法技术。最后阐述了稀疏表示理论的概念、基础以及在图像领域的主要应用。 2、展开对基于分解插值重建的图像超分辨率研究。简要介绍了图像分解领域的三个个主要技术——小波分解、变分理论以及形态分量分析(MCA)，阐述他们的异同点及优缺点。对医学图像进行MCA分解，针对医学图像不同的形态分量采取不同的插值算法，最终合成高分辨率图像。在MCA分解过程中提出噪声估计、自适应过滤噪声的改进。 3、展开对基于学习的图像超分辨率研究。在稀疏字典学习基础上，利用MCA分解，选择形态分量作为特征，充分利用图像的纹理特征和几何结构特征，优化字典学习。同时提出成像模型矫正算法，对超分辨率重建结果进行后处理，提升超分辨率重建效果。 4、超分辨率技术在远程医疗系统中的应用。设计高效医学图像存储、索引系统，设计可靠、弹性、一致的后端服务框架，包括医学影像解析服务和超分辨率重建服务。
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