Resumen

En los últimos años se ha desarrollado el método de regularización basado en marcos como un tipo de método de representación de la dispersión y se ha demostrado que es un método eficaz para la reconstrucción de imágenes de TC. Sin embargo, la mayoría de los métodos desarrollados para la reconstrucción de imágenes de TC son métodos basados en el análisis de marcos. Este artículo propone un nuevo modelo híbrido equilibrado basado en marcos con dos términos de regularización dispersos para la reconstrucción de imágenes de TC. Generalizamos el método rápido de dirección alterna para resolver el modelo propuesto de forma que cada subproblema pueda resolverse fácilmente. Los experimentos numéricos sugieren que el esquema de regularización wavelet híbrido equilibrado propuesto es eficiente en términos de reducción del error cuadrático medio de reconstrucción definido y de mejora de la relación señal/ruido en la reconstrucción de imágenes de TC.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:Reconstrucción de imágenes de TC, métodos de reconstrucción de imágenes de TC, modelo híbrido equilibrado, términos de regularización dispersos, método de representación dispersa, esquema de regularización wavelet, método de dirección, método eficiente, métodos de marco, híbrido equilibrado
• Keywords:CT image reconstruction, CT image reconstruction methods, balanced hybrid model, sparse regularization terms, sparsity representation method, wavelet regularization scheme, direction method, efficient method, frame methods, hybrid balanced