一种基于空间信息改进聚类的切伦科夫荧光图像去噪方法

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由于具有广泛临床可用的放射性核素探针,切伦科夫荧光成像(Cerenkov Luminescence Imaging,CLI)成为近年来光学分子影像领域的研究热点。但是,放射性核素在衰变过程中产生大量高能射线会造成采集到的CLI图像存在大量脉冲噪声,严重影响基于CLI图像的定量分析和后序的三维重建等应用的研究。为了尽可能降低上述噪声,本文提出一种结合模糊局部信息C-均值聚类算法和整体变分模型的切伦科夫荧光图像去噪方法。数值仿真、物理仿体以及真实动物实验结果表明,本文提出的去噪方法与现阶段广泛使用的中值滤波方法相比,能够在有效去除噪声的同时保留切伦科夫荧光光源部位的形状细节。希望本文的研究能为CLI研究提供一个可行的数据预处理工具。
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