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基于变指数各向异性扩散和非局部的最大似然期望最大低剂量CT重建算法 被引量：3
1
作者 张芳 崔学英 +5 位作者 张权 董婵婵 刘祎 孙未雅 白云蛟 桂志国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3605-3608,3617,共5页
针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种... 针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种模型的变指数,以及代替梯度检测边缘和细节的相似度函数运用到传统各向异性扩散中,从而达到所期望的效果。该算法在每次迭代中首先采用基本的MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建;然后利用基于非局部的相似性测度以及变指数和模糊数学的理论对各向异性扩散的扩散函数进行改进,用改进后的各向异性扩散对重建图像进行降噪;最后使用中值滤波对图像进行处理从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,所提出算法的均方绝对误差、归一化均方距离均比有序子集惩罚最小二乘(OS-PLS)、有序子集惩罚最大似然一步迟疑(OS-PML-OSL)、基于传统P-M、基于方差的算法小,获得了高达10.52的信噪比。该算法重建出的图像可以在有效消除噪声的同时较好地保持图像的边缘和细节信息。 展开更多
关键词 计算机断层扫描 非局部 图像重建 最大似然期望最大 各向异性扩散
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基于多分辨率的PET图像优质有序子集最大期望重建算法 被引量：1
2
作者 张权 付学敬 +1 位作者 李晓红 桂志国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期648-650,659,共4页
在正电子发射断层扫描(PET)成像中,最大似然期望(MLEM)算法因不能有效地抑制噪声、收敛速度慢而难以直接应用于临床。有序子集最大期望(OSEM)算法具有较快的收敛速度,但是在迭代一定次数之后重建质量会迅速下降。针对此问题,将多分辨率... 在正电子发射断层扫描(PET)成像中,最大似然期望(MLEM)算法因不能有效地抑制噪声、收敛速度慢而难以直接应用于临床。有序子集最大期望(OSEM)算法具有较快的收敛速度,但是在迭代一定次数之后重建质量会迅速下降。针对此问题,将多分辨率技术引入到有序子集最大期望重建算法的子集中,以此抑制噪声,同时稳定求解过程。实验结果表明,新的重建算法克服了传统算法图像退化的缺点,并具有加快算法收敛速度的优点,能获得较高的信噪比(SNR)和较好的图像视觉效果。 展开更多
关键词 正电子发射断层扫描成像 最大似然期望 有序子集最大期望 多分辨率 小波收缩
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基于非线性统计估计技术的PET散射校正 被引量：1
3
作者 吴朝霞 陈少卿 程敬之 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期74-77,共4页
散射事件是影响正电子发射断层扫描术 (Positron emission tomography,PET)图像重建质量的一个重要因素。我们根据投影图像的分布特征 ,基于泊松数据模型 ,利用最大似然期望值法 (Maximum likelihoodexpectation maximization,ML EM)对... 散射事件是影响正电子发射断层扫描术 (Positron emission tomography,PET)图像重建质量的一个重要因素。我们根据投影图像的分布特征 ,基于泊松数据模型 ,利用最大似然期望值法 (Maximum likelihoodexpectation maximization,ML EM)对正弦图进行散射校正。比较采用 ML EM方法和去卷积法进行散射校正后的正弦图以及重建图像 ,结果表明我们的方法在进行散射补偿的同时 ,增加了图像的对比度 。 展开更多
关键词 非线性统计估计技术 散射校正 正电子发射断层扫描术 生物医学
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稀疏角度数据下非视域物体三维重建方法研究 被引量：3
4
作者 王雪峰 张自豪 +1 位作者 陈兴稣 王元庆 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期451-457,共7页
非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体... 非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体的全方位信息,获取数据信息不足从而使图像重建精度不高。本文针对稀疏角度数据问题,提出了反投影最大似然期望值最大化(BP-MLEM)算法,能够有效提高非视域物体三维重建的精度;通过结构相似度(SSIM)进行分析,对比滤波反投影算法,经过第3、4、9和20次迭代后,重建结果图的SSIM值分别提高了0.147、0.1607、0.22和0.2906;对比MLEM算法,经过多次迭代后,SSIM值均得到了提高;当迭代次数不断增加时,使用MLEM算法得到重建结果图的SSIM趋于稳定,而提出算法的SSIM值则不断增加,表明该算法具有更好的稳定性,不易造成过收敛问题。 展开更多
关键词 稀疏角度数据 非视域成像 反投影最大似然期望值最大化算法 三维重建
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