一种基于模糊集理论的贝叶斯PET重建算法

• 作者: 刘祎 桂志国
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 正电子断层成像 MAP MP 模糊加权均值滤波器
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与电子信息
• 页码范围: 630-635
• 分类号: TP391|TN911.73
• 字数: 3526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2011.05.020

摘要

最大似然估计算法是PET重建的经典算法,是统计意义上的最优解,但是MLEM (Maximum Likelihood Expectation Maximization)算法具有不稳定性,即随迭代次数的增加,图像噪声反而会增加.针对这一缺点,研究了最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)重建方法,分析了MAP方法中不恰当的约束造成的过分平滑等不良后果,提出了基于模糊理论的Bayesian重建方法,以提高重建结果的噪声性能并能够保持图像边界等有用的信息.主要方法是在重建过程中先用模糊加权均值滤波器滤波,再用中值滤波器进行滤波.仿真结果表明:该算法不仅能够抑制噪声,而且能够保持重建图像的边缘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂志国	中北大学电子测试技术国家重点实验室	108	491	11.0	16.0
2	刘祎	中北大学电子测试技术国家重点实验室	43	182	8.0	11.0