CBCT图像去噪的研究的开题报告标题：CBCT图像去噪的研究摘要：近年来，CBCT（锥形束计算机断层成像）技术在牙科诊断中得到广泛应用。尽管CBCT图像具有较高的空间分辨率和对比度，但在成像过程中也存在噪声干扰，影响图像质量和精度。因此，如何去除CBCT图像中的噪声成为了当前研究的热点和难点。本研究旨在探索基于神经网络的CBCT图像去噪算法，提高CBCT图像的质量和可靠性。关键词：CBCT图像，噪声，神经网络，去噪算法背景介绍：在牙科诊断中，CBCT技术可以提供高质量、三维准确的影像，以及更多的解剖信息。但是，CBCT成像也存在噪声干扰，这主要源自影像采集过程中的低辐射剂量，以及影像再建过程中的伪影。因此，去除图像中的噪声已成为提高CBCT图像质量和精度的关键问题。目前，去除CBCT图像中的噪声方法包括基于滤波、降噪算法和深度学习等。基于滤波的方法是最常用的处理噪声的方法，但滤波算法难以平衡噪声降低和细节保留之间的权衡。因此，研究基于深度学习的去噪算法成为了在医学图像处理中广受关注的热门方向。研究内容：本研究将探索一种基于神经网络的CBCT图像去噪算法。已有的深度神经网络模型，如基于CNN（卷积神经网络）的DnCNN模型、基于GAN（生成对抗网络）的CycleGAN模型等，在图像去噪任务中已有重要的应用。在本研究中，我们将采用DnCNN模型对CBCT图像进行去噪，实现图像噪声的自动抑制和质量提升。具体研究内容包括以下几个方面：1.CBCT图像的预处理：对CBCT原始图像进行预处理，包括灰度值标准化，图像的平滑处理、对比度增强等。2.DnCNN网络架构：选择合适的网络架构，搭建适合CBCT图像去噪任务的深度神经网络模型，并运行测试数据集，优化网络分析性能。3.参数优化：用批量梯度下降算法（SGD）对网络中的参数进行优化，以实现最佳去噪结果。4.去噪结果评估：采用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）等指标对去噪结果进行评估和比较。预期结果：本研究预计可以得到如下结果：1.实现CBCT图像去噪的深度学习算法，提高CBCT图像的质量和可靠性。2.优化网络参数，提高DnCNN模型的去噪性能，并将其应用于其他医学图像处理任务中。3.对比分析不同去噪算法的性能，为医学图像处理技术提供一些有用的参考数据。结论：本研究将探索CBCT图像去噪的深度学习算法，以解决CBCT图像质量与精度的问题。研究的结果预计将为医学图像处理领域的研究和临床应用提供一些有价值的参考数据。参考文献：1.林仁杰，陈震宇.基于深度学习的CT图像分割[J].四川医学,2018,39(7):957-960.2.周余庆，马文涛.CBCT图像去噪方法的研究[J].光学技术,2017,43(1):77-81.3.ZhangK,ZuoW,ChenY,etal.BeyondaGaussiandenoiser:ResiduallearningofdeepCNNforimagedenoising[C].IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2017:245-253.