TMI 2024 | 光学相干层析成像(OCT)图像去噪的张量环分解引导字典学习

论文信息

题目：Tensor Ring Decomposition Guided Dictionary Learning for OCT Image Denoising

光学相干层析成像(OCT)图像去噪的张量环分解引导字典学习

作者：Parisa Ghaderi Daneshmand 和 Hossein Rabbani

论文创新点

1. 本文的主要创新点在于提出了一种新颖的模型，称为 张量环分解引导字典学习（Tensor Ring Decomposition Guided Dictionary Learning, TRGDL），用于OCT图像去噪。
2. 该模型能够同时利用两种有用的互补先验，即三维低秩（3D low-rank）和稀疏先验（sparsity priors），在一个统一的框架下进行。

摘要

光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography, OCT）是一种用于视网膜组织成像的非侵入性和有效工具。然而，由于光波的多次散射产生的重斑点噪声，会掩盖