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统计重建文献资料
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ML-Convex重建算法基于低剂量高噪声TCT的仿真应用
统计重建算法是基于物体统计模型的一种重建算法.算法主要分为引入优化准则建立目标函数以及目标函数的求解两个步骤.低剂量CT的需求使得系统噪声更加受到重视,也推动了统计重建算法的发展.相比于ECT,TCT所得到的图像分辨率更高,但是其重建算法也更加复杂,本文由统计重建算法中的经典算法MLEM算法入手,介绍了基于TCT的统计重建算法的主要发展,并且对Convex算法进行了仿真.
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统计重建算法综述
本文主要综述应用于PET/SPECT领域的统计重建算法,介绍统计重建算法发展的历史,新的研究成果及研究方向,总结统计重建算法发展的三个概念:有序子集加速、增量方法和优化变换.对现有算法进行归纳总结,关注统计重建的发展带来变革的概念和方法,重点论述算法的思想,勾勒统计重建方法发展的主线.
