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基于可调子块迭代的加速SAGE算法在PET图像重建中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种可调子块迭代(RBI)方法加速空间交替广义期望最大(SAGE)算法的收敛性.新的可调子块迭代的空间交替广义期望最大算法(RBI-SAGE)组合了RBI算法和SAGE算法的优点用于加速正电子发射断层(PET)图像重建.RBI-SAGE将投影数据分成不连续的子块,每一次迭代仅包含一个这样的子块.在每一个子块中用SAGE算法序列更新参数.实验中,运用RBI-SAGE算法与SAGE算法对PET图像进行重建.结果表明,RBI-SAGE收敛性能比SAGE算法优越,且重建图像质量较高. 相似文献
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基于行处理的SAGE算法在PET图像重建中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
运用基于行处理(RA)的"单块"投影子集法改进了空间交替广义期望最大(SAGE)算法的收敛性. 新的RA-SAGE算法以正交单投影序列的方式对投影数据进行处理, 以减少投影间的相关性, 达到加速收敛的效果. 此外, 在迭代搜索同时, 新算法结合了超松弛变量, 使其能快速接近全局最大似然解. 实验中, 运用RA-SAGE与SAGE对正电子发射断层(PET)进行了重建. 结果表明,RA-SAGE收敛性能比SAGE优越, 且重建图像质量较高. 相似文献
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提出了一种利用修改的有序子集(MOS)方法改进空间交替广义期望最大(SAGE)算法收敛性的方法.新的可变有序子集算法(MOS-SAGE)通过修改投影数据的数目和子集的排列循序加速收敛速度.其中每一个子集中的投影数目按2,4,8,16,32,64来排列以便重建算法首先恢复高频部分信息,然后重建低频部分信息.另外新算法还使相邻子集尽可能分离以减少投影间的相关性,达到加速收敛的效果.实验中,运用MOS-SAGE算法对计算机仿真的PET投影数据和实际的临床数据进行重建.几种误差分析结果表明,MOS-SAGE算法的收敛性能比SAGE算法和有序子集期望最大算法(OSEM)要快,重建后的图像更接近仿真用的模板图像. 相似文献
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