【摘 要】
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在正电子发射断层成像中，经典的MLEM（Maximum Likelihood Expectation Maximization）算法具有收敛速度慢、不能有效抑制噪声的不足。为了解决该问题，通常在迭代过程中加入正则项
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院,上海长安信息技术咨询开发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61071192,61271357);山西省自然科学基金资助项目(2009011020-2);山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资助项目
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在正电子发射断层成像中，经典的MLEM（Maximum Likelihood Expectation Maximization）算法具有收敛速度慢、不能有效抑制噪声的不足。为了解决该问题，通常在迭代过程中加入正则项来改善MLEM的重建性能。提出一种新的基于小波收缩和各向异性扩散的去噪算法，将该算法与MLEM算法结合起来形成一种新的PET（Positron Emission Tomography）重建方法。实验结果表明，该算法在降低复杂性、保持较高收敛速度的同时，能获得较高的信噪比和较好的图像视觉效果。
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