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题名基于RBF网络图像表示的CT重建算法研究
被引量：1
- 1
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作者
郭平
胡明
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机构
北京师范大学图像处理与模式识别实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期1183-1186,共4页
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基金
国家自然科学基金(No60675011)
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文摘
本文提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function—RBF)神经网络图像表示实现对计算机断层成像装置不完备投影数据的重建方法,并分析了方法的计算效率、重建质量和适用范围.该方法采用RBF神经网络表示断层图像,降低了问题的计算规模,并通过ART(Algebraic Reconstruction Technique)迭代算法重建出断层图像.在模拟实验中,我们将本方法与FBP、ART的重建图像算法进行了比较.实验结果表明所提出的方法其重建质量和计算效率都有明显地改进.
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关键词
计算机断层成像
投影数据
RBF神经网络
图像表示
重建算法
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Keywords
computerized tomography
projection data
RBF neural network
image representation
reconstruction algorithm
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名几种计算超体积算法的比较研究
被引量：2
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作者
周秀玲
郭平
陈宝维
王静
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机构
北京城市学院人工智能研究所
北京师范大学图像处理与模式识别实验室
中国辐射防护研究院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期152-154,157,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10605021
60675011)
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文摘
对LebMeasure算法、HSO算法、HSO+MWW算法以及HKMP算法的基本思路、关键问题进行评述,在几种测试数据集上对算法的性能进行比较验证。实验结果表明,对于所有类型的前沿,HSO+MWW的性能好于HSO算法;当处理点的数目超过某一值时,HKMP算法的性能好于HSO算法,与理论分析一致;对于HKMP算法和HSO+MWW算法,在random和discontinuous前沿上,当处理点的数目超过某一值时,HKMP算法的性能好于HSO+MWW算法;但在spherical和degenerate前沿上,HSO+MWW算法的实际性能远好于HKMP算法。
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关键词
进化计算
多目标进化算法
超体积
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Keywords
evolutionary computation
mulitiobjective evolutionary algorithm
hypervolume
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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