PET/CT医学图像去噪新方法：结合解剖信息的AMNLML算法

"PET/CT医学图像去噪方法的研究" 这篇研究论文主要探讨的是PET/CT医学图像的去噪方法，特别是在处理光子量有限时如何有效地减少噪声对图像质量的影响。PET/CT（正电子发射断层扫描/计算机断层扫描）是一种用于诊断和研究疾病的高级成像技术，它结合了PET和CT两种成像方式，可以提供功能和解剖信息的综合图像。然而，由于光子探测的随机性和设备本身的噪声，PET/CT图像常常含有噪声，这可能会影响医生对图像特征（如病变区域）的准确判断。 在论文中，作者提出了一个改进的去噪算法——包含解剖端信息的中值非局部平均算法（Anatomical Median Non-local Means, AMNLМ）。非局部平均算法（Non-local Means, NLM）是一种常用的图像去噪技术，尤其适用于低信噪比（SNR）的图像。其基本思想是基于图像块之间的相似性进行平滑处理，而非只考虑局部邻域。AMNLМ则进一步引入了解剖信息，以更精确地保持图像的结构完整性，特别是对于医学图像中的组织边界和细节。 实验部分，该研究将AMNLМ应用到临床肺部病变患者的PET/CT图像上，通过参数反演和视觉评估来对比中值滤波、小波滤波以及传统NLM方法的去噪效果。结果显示，AMNLМ在保持图像细节的同时，能更好地保留病变的对比度，并降低噪声水平，从而证明了该方法的有效性和优越性。 关键词：医学图像去噪；PET/CT；非局部平均算法 这篇论文的贡献在于提供了一个结合解剖信息的新型去噪策略，这在处理PET/CT图像时能显著提升图像质量和诊断的准确性。对于医学图像处理领域，尤其是涉及PET/CT图像分析的研究，这种去噪方法具有重要的理论和实际意义。通过改进现有的算法，可以为医生提供更清晰、更可靠的图像，进而帮助他们做出更精确的诊断决策。此外，这也为后续的图像处理技术发展提供了新的研究方向，如如何进一步优化解剖信息的利用，以及如何将类似方法扩展到其他医学成像技术中。