

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、正電子發(fā)射斷層掃描在當今核醫(yī)學發(fā)展中起著至關重要的作用。在很多領域,包括腫瘤診斷與治療、心血管疾病診斷、神經系統(tǒng)疾病研究,以及新藥開發(fā)等都有著很大的貢獻。PET成像所包含的關鍵技術為:具有靶向特異性的PET藥物標記技術,藥物在進入人體后的藥物代謝動力學分析,測量湮滅反應的雙光子符合探測技術,光子在人體內的散射和衰減校正算法研究,圖像重建與圖像處理系統(tǒng)。其中,圖像重建的質量直接決定著系統(tǒng)的好壞,能夠影響醫(yī)生在臨床上的診斷與治療過程。
2、> 本文討論了正電子發(fā)射成像的重建問題,以交替方向乘子算法(ADMM,AlternatingDirection Method of Multipliers)為基礎,分別應用加權最小二乘法(WLS)、最大似然算法(EM)、共軛梯度算法(CG)、LandWeber算法(PL)以及解決經典Lasso問題。交替方向乘子算法可以將大規(guī)模的優(yōu)化問題分解為多個子問題,并進行分布優(yōu)化進行求解,最終得到原問題的全局解。主要研究內容如下:
首先
3、,論述了PET重建算法的基本分類,主要有解析法和迭代法。其中解析法重點為濾波反投影方法,而迭代重建法主要有最小均方誤差準則、最大似然圖像重建和最大后驗概率方法。
其次,介紹經典ADMM優(yōu)化算法的相關知識,以增廣拉格朗日算法為基礎,將原問題即帶噪聲的圖像重建問題分解為子問題,進行局部優(yōu)化求解。
再次,文中將有噪聲的PET重建問題,以迭代法為主,通過將ADMM算法分別應用于加權最小二乘法、最大似然算法、共軛梯度算法、La
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于線性規(guī)劃譯碼的交替方向乘子法算法研究.pdf
- 范數最優(yōu)化問題的交替方向乘子算法.pdf
- 基于交替方向乘子法的分布式優(yōu)化算法研究.pdf
- 基于交替方向乘子法的分布式在線學習算法.pdf
- 基于交替方向乘子法的LDPC碼譯碼方法研究.pdf
- 基于交替方向乘子的無線傳感器網絡分布式控制算法研究.pdf
- PET圖像重建算法的研究與優(yōu)化.pdf
- 半臨近交替方向乘子法及在圖像處理中的應用.pdf
- 基于最大后驗概率的PET圖像重建算法研究.pdf
- PET圖像重建算法研究及實現.pdf
- 稀疏約束的PET圖像重建算法研究.pdf
- 求解凸規(guī)劃問題的松弛交替方向乘子法.pdf
- 基于交替方向乘子法的完全分布式經濟調度方法研究.pdf
- 基于區(qū)域時空行驗的動態(tài)PET重建及PET圖像恢復算法研究.pdf
- PET圖像統(tǒng)計迭代重建算法的研究與優(yōu)化.pdf
- 基于協(xié)同進化遺傳算法的PET圖像重建研究.pdf
- 基于交替方向乘子法的電動汽車分散式充電控制.pdf
- GPU加速的粒子濾波PET圖像重建算法.pdf
- 改進的多分塊凸優(yōu)化問題的交替方向乘子法.pdf
- 求解凸規(guī)劃問題的松弛鄰點交替方向乘子法.pdf
評論
0/150
提交評論