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基于最大似然期望法(ML-EM)重建的图像质量好,但因其收敛速度太慢,而难以直接应用于临床.有序子集最大期望法(OSEM)具有较高的重建图像质量和较短的计算时间,超松弛因子(OR)有可灵活调节超松弛因子和加速收敛两种功效.文中将OSEM和OR有机地结合起来用于PET图像重建,形成可变超松弛因子的OSEM重建算法(OR-OSEM).该方法综合了上述两种算法的优点,具有可根据需要灵活改变子集数和超松弛因子的功能.计算机仿真模拟和临床PET投影数据的重建结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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基于改进遗传算法的图像分割识别方法 总被引：5，自引：4，他引：5
提出了一种利用灰度直方图熵和改进遗传算法对图像进行分割的方法，以灰度图像直方图熵作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的分割阙值．针对遗传算法的某些不足之处，利用精英策略和模拟退火的思想，对其做了一些修正．实验结果表明，该方法不仅分割质量好，而且缩短了运算时间． 相似文献
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