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摘要
利用少数扫描角度下投影数据的计算机断层成像（CT）技术是近年来低剂量CT成像研究方向之一。现有的研究大多数关注如何改进重建算法以获得重建图像质量的提升,同时也有一些研究表明不同稀疏采样方式对最终重建图像质量有显著影响。于是,本文提出一种联合学习CT稀疏采样模式和图像重建的双层优化框架以寻找一种最优协议,包括最利于重建图像质量的稀疏采样模式以及最适用于该模式的重建参数。实验结果表明全角度（360°）均匀稀疏采样模式下的重建图像包含最少的条形伪影、具有最大的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,是配合POCS-TV迭代算法最佳的稀疏采样方式。此外,即使投影数目和密集度相同,重建图像质量也会因扫描位置的不同具有显著差异。最后,本文方法被证实可提供寻找一个最优协议的通用框架。
