【摘 要】
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低剂量计算机断层成像(computed tomography,CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势.本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题.通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中.为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,
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低剂量计算机断层成像(computed tomography,CT)具有减少X射线对患者的伤害的优势.本文主要针对从不完备投影数据重建出高质量低剂量CT图像的问题.通常,这个问题可以通过统计图像重建方法来实现,而统计重建算法需要非常多的迭代次数,导致了巨大的计算时间压力,以至于很难应用在实践中.为解决此问题,本文提出一种有序子集重建算法,该算法结合了全变分最小化和快速一阶方法以减少重建的迭代次数,采用Split Bregman交替方向法求解上述优化问题,利用投影到凸集合的方法加快迭代的收敛速率.实验
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在7年的养分添加(对照、低磷、低氮、低氮高磷和高氮低磷)试验基础上,测定了内蒙古半干旱典型草原优势种大针茅(Stipa grandis)和羊草(Leymus chinensis)叶片氮、磷、可溶性碳水化合物和淀粉含量。结果表明:两物种叶片氮、可溶性碳水化合物、淀粉及非结构性碳水化合物含量对养分添加有显著的响应(P<0.05),养分添加与物种有显著的交互作用(P<0.05);加氮显著增加了两物种植物
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