PET贝叶斯神经网络重建算法

• 作者: 钟元生 陈德人 龚杏
• 来源期刊: 浙江大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 正电子成像 贝叶斯重建 神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 543-546,569
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2003.05.010

摘要

从ML-EM重建算法入手,分析了贝叶斯模型的一些关键点.针对采用传统方法求解MAP问题的局限性,提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络(BNN)重建算法.为了保留边缘信息,引入了二进制的保边缘变量,并应用共轭神经网络求解.模拟的重建结果表明,应用这种算法可以得到比ML-EM算法更好的重建图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈德人	浙江大学计算机科学学院	84	666	13.0	21.0
2	钟元生	江西财经大学软件学院	50	272	10.0	14.0
4	龚杏	江西财经大学软件学院	3	16	2.0	3.0