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蒙特卡罗剂量分布去噪中三维高斯和Savitzky-Golay滤波器的改进与混合
  • 期刊名称:计算物理
  • 时间:0
  • 页码:725-730
  • 语言:中文
  • 分类:R730.55[医药卫生—肿瘤;医药卫生—临床医学]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009, [2]浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014, [3]合肥工业大学理学院,安徽合肥230009, [4]中科院等离子体物理研究所,安徽合肥230031, [5]皖西学院机械与电子工程系,安徽六安市237012
  • 相关基金:[基金项目】国家“973”前期研究专项(2006cB708307)、国家自然基金(60872112,10805012)、浙江省自然基金项目(z207588)、安徽省高校自然科学研究项目资金(KJ20088268)及合肥工业大学校科学研究发展基金(071002F)资助项目
  • 相关项目:BCRT中生物靶区的微观机理与剂量个性化标定方法研究
中文摘要:

对模拟粒子轨迹数较少模拟时间较短的蒙特卡罗粗糙剂量分布进行三维滤波,可以加速其收敛速度.结合蒙特卡罗剂量分布特征,改进三维高斯和Savitzky-Golay滤波器,建立三维混合滤波方法,并比较并联和级联两种基本混合方式.根据卷积性质,提出用等效卷积核简化混合滤波器结构的方法.结果表明,改进后的高斯和Savitzky-Golay滤波器的整体去噪效果得以增强,混合滤波器进一步降低滤波结果的局部误差,两种混合滤波器都能够大幅度抑制MC粗糙剂量分布中的噪声,级联混合滤波器降噪效果略优于并联混合滤波器.

英文摘要:

With three-dimensional (3D) filtering in Monte Carlo rough dose distributions with less particle history and short simulation time convergence is accelerated. We improve 3D Gaussian and Savitzky-Golay filters considering features of Monte Carlo dose distribution. Parallel and cascade mixture methods with 3D Gaussian and Savitzky-Golay filters are compared. A method simplifying mixture filter structure using equivalent convolution kernel is put forward. It shows that the improved Gaussian and Savitzky-Golay filters enhance denoising. The mixture local errors of filtering results. Two types of mixture filters reduce noise in Monte Carlo dose distributions. Filtering of cascade mixture filter is slightly better than that of parallel mixture filter.

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