本文關(guān)鍵詞：改進的最大似然期望最大化超聲CT重建方法

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【摘要】：針對超聲CT重建問題,提出了一種基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最優(yōu)化的方法來設(shè)置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合測得時間信息的分布規(guī)律,所以基于高斯分布的新算法比傳統(tǒng)基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精確。所采用的非最小最優(yōu)化方法能夠減少迭代次數(shù),有利于提高重建質(zhì)量和計算效率。為了檢驗新算法,對三維溫度場進行了仿真重建實驗,結(jié)果表明,改進后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均誤差,能夠得到更精確的重建圖像。
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 超聲波CT 重建算法 溫度場 TOF 最大似然期望最大化方法 非最小最優(yōu)化
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20130131120036,20130131110038) 山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎勵基金(BS2013DX027) 中國自然科學(xué)基金(61273277,81401543) 山東省科技重大專項(新興產(chǎn)業(yè))(2015ZDXX0801A01) 山東大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(自然科學(xué)專項)(2015QY001)資助項目
【分類號】：R814.42;TB559
【正文快照】： 1引言超聲波CT是一種新型的非接觸測量方法,它具有成本低、效率高、對人體無害等優(yōu)點[1],在工業(yè)探傷[2-3]、環(huán)境測量[4-5]、醫(yī)學(xué)成像等方面有著廣泛的應(yīng)用前景[6]。CT重建可以采用多種方法,迭代方法出現(xiàn)較早,計算量大,結(jié)果準(zhǔn)確[7]。最大似然期望最大化(maximum likelihood exp，

本文編號：998848