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改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法
被引量：
1
1
作者
赵子健
常发亮
李冰清
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2016年第9期1327-1332,共6页
针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化...
针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。
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关键词
超声波CT
重建算法
温度场
TOF
最大似然期望最大化方法
非最小最优化
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职称材料
题名
改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法
被引量：
1
1
作者
赵子健
常发亮
李冰清
机构
山东大学控制科学与工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2016年第9期1327-1332,共6页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20130131120036
20130131110038)
+4 种基金
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2013DX027)
中国自然科学基金(61273277
81401543)
山东省科技重大专项(新兴产业)(2015ZDXX0801A01)
山东大学基本科研业务费(自然科学专项)(2015QY001)资助项目
文摘
针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。
关键词
超声波CT
重建算法
温度场
TOF
最大似然期望最大化方法
非最小最优化
Keywords
ultrasonic CT
reconstruction
temperature field
TOF
maximum likelihood expectation maximization
non-minimization optimization
分类号
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法
赵子健
常发亮
李冰清
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2016
1
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