【摘 要】
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有序子集期望最大化(OSEM)迭代算法是近年来发展较快的一种迭代类算法。但该算法在迭代过程中容易产生条纹状伪影、金属伪影或者散射伪影。构造了平滑约束矩阵作为先验信息引入到重建迭代过程,建立了一种平滑约束OSEM(SC-OSEM)迭代重建算法。分别将中值滤波、全变差最小(TVM)方法作为平滑约束条件,通过数值模拟,针对不完备理想投影数据、含金属不完备投影数据、含噪声不完备投影数据三种情况,重建出了与
【基金项目】
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国家自然科学基金（11275155）
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有序子集期望最大化(OSEM)迭代算法是近年来发展较快的一种迭代类算法。但该算法在迭代过程中容易产生条纹状伪影、金属伪影或者散射伪影。构造了平滑约束矩阵作为先验信息引入到重建迭代过程,建立了一种平滑约束OSEM(SC-OSEM)迭代重建算法。分别将中值滤波、全变差最小(TVM)方法作为平滑约束条件,通过数值模拟,针对不完备理想投影数据、含金属不完备投影数据、含噪声不完备投影数据三种情况,重建出了与原始模型一致性较好的计算机层析成像技术(CT)图像,比单独OSEM迭代算法重建质量高,并且发现中值滤波约
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