改进的最大似然期望最大化超声CT重建方法

• 作者: 常发亮 李冰清 赵子健
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 页码范围: 1327-1332
• 页数: 6页
• 分类号: TN98|TP391.7
• 字数: 3196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2016.09.006

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常发亮	山东大学控制科学与工程学院	84	1550	21.0	36.0
2	赵子健	山东大学控制科学与工程学院	10	54	5.0	7.0
3	李冰清	山东大学控制科学与工程学院	4	21	2.0	4.0