10.16208/j.issn1000-7024.2015.09.040
OSEM重建算法及其改进算法的研究和比较
使用OSEM算法重建CT图像,当子集水平选择较大时,重建图像收敛速度快,但会随迭代次数的增加发散;当子集水平选择较小时,重建图像收敛速度慢,图像的高频信息会丢失.为此提出将重建SPECT图像的Count-RegulatedOSEM算法(CROSEM)应用于CT图像的重建.对比CROSEM算法、OSEM算法和子集序列EM算法(SSEM)对Sheep_ Logan模型和实际的固体火箭发动机模型的重建结果,对比重建图像的收敛速度、重建图像的质量以及算法子集水平选择的不定性.实验结果表明,CROSEM算法相比于其它两种算法,重建图像的收敛速度更快、质量更好,子集水平是一个固定值,其具有更好的实用性.
图像重建算法、有序子集算法、子集水平、图像收敛速度、图像质量
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61171177;山西省青年科技研究基金项目2012021011-1
2015-11-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2524-2527,2538