EAOR投影迭代算法求解一类对称双正型线性互补问题

研究求解一类对称双正型的线性互补问题的EAOR迭代算法.证明了由此算法产生的迭代序列的聚点是线性互补问题的解.并且,当互补问题中的矩阵为对称双正加阵或严格对称双正阵时,算法产生的迭代序列存在子序列收敛到互补问题的解.而当矩阵为非退化对称双正加阵时,该序列收敛.

EAOR投影迭代算法求解一类双边障碍问题

本文研究求解一类双边障碍问题的EAOR迭代算法。证明了由此算法产生的迭代序列至少存在一个聚点,该聚点是双边障碍问题的解。并且,当矩阵为非退化对称矩阵时,该序列收敛到双边障碍问题的解。在随后的数值实验中,验证了理论的正确性和算法的有效性。

基于放疗科大孔径CT的自适应迭代重建技术在肺结节穿刺中的应用研究

目的:研究大孔径CT自适应统计迭代重建(ASIR)对肺结节经皮穿刺中图像质量的影响。方法:选取2023年1月—7月于深圳市宝安区人民医院接受大孔径CT引导穿刺的肺结节患者20例。分别应用滤波反投影技术(FBP)和ASIR技术重建图像并评价两组图像质量。主观评价采用Likert评分,客观评价对结节区噪声标准差(SD)、对比噪声比(CNR)和穿刺针针尖位置CT值等资料。结果:图像的主观评价均满足穿刺要求且一致性较好(Kappa值=0.740)。ASIR图像质量随着权重先增加后降低,权重为60%时最佳。和FBP相比,ASIR 60%的Likert评分更高,结节SD和CNR值比较,差异有统计学意义(P=0.004、0.043)。其他统计参数比较,差异均没有统计学意义(P>0.05)。结论:放疗用大孔径CT常规扫描不影响穿刺图像质量,ASIR 60%图像质量更优,可以用于引导肺结节经皮穿刺。

基于不完备投影数据重建的四种迭代算法比较研究

在发射成像和穿透成像过程中,由于各种原因会造成投影数据不完备,若仍采用传统解析方法重建出的图像会产生伪影,而迭代算法则可以很好地改善图像质量。本文应用不同的迭代算法分别就真实标准线对测试卡的稀疏投影数据和有限角度投影数据进行重建,定量分析比较它们各自的优缺点,为几种迭代算法的工程或临床应用提供重要参考。

图像域迭代重建算法与滤波反投影法对肝脏CT图像质量和扫描剂量影响的比较研究

目的:评价图像域迭代重建算法(iterative reconstruction in image space,IRIS)与滤波反投影法(filtered backprojection,FBP)对肝脏CT图像质量和扫描剂量的影响。方法:采用西门子emotion 16层螺旋CT,在上腹部常用扫描管电压130 kV条件下,曝光量分别采用250、230、210、190、170、150、130、110、90、70、50、30、20 mAs对尸体标本进行上腹部扫描,采用IRIS与FBP分别对扫描后的原始数据进行重建。以130 kV、250 mAs FBP重建图像作为对照,比较不同扫描剂量条件对肝脏图像质量的影响,探讨IRIS对降低肝脏CT扫描剂量、提高肝脏CT图像质量的作用。结果:在相同扫描条件下,IRIS重建图像质量优于FBP重建图像质量;在同等图像质量的前提下,IRIS可以降低40%的扫描剂量。结论:与FBP相比,IRIS可以显著降低扫描剂量,提高肝脏CT图像质量。

一种不完全投影图像重建的快速迭代算法

为了保证不完全投影数据的重建图像质量,同时提高重建速度,提出了一种基于共轭梯度法的快速迭代算法.通过实时获取投影矩阵分量,以固定步长替代共轭梯度法中一维搜索最优迭代步长,在确保质量的同时缩短重建时间.利用模拟投影数据和实际导弹断层扫描数据进行图像重建,结果表明,与卷积反投影和代数重建法相比,此算法特别适用于扇形扫描的不完全投影数据的图像重建,在保证重建图像拟合度的同时,大大提高了重建速度.

基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建算法研究

颅脑磁感应断层成像技术(BMIT)是一种非接触、无创的新兴颅脑医学成像技术,图像重建算法是提高重建图像质量的关键。依据BMIT反投影算法和迭代算法,设计出一套基于滤波反投影的脑磁感应迭代重建方法。首先根据滤波反投影重建算法原理,给出初始电导率分布,其次基于电导率变化敏感性加权计算滤波反投影矩阵,最后利用一步牛顿迭代构成滤波反投影迭代重建算法,通过设置理想条件数G来修正Hessian矩阵,改善重建过程的病态程度,并对待重建数据进行标准化位置校正处理。实验结果表明,该算法成像速度快,重建出的图像具有较高分辨率,能够准确反映成像区域内仿真病变的大小及位置信息,且轮廓清晰,为颅脑磁感应断层成像技术应用于临床监护奠定了基础。

迭代算法用于投影数据不完备时重建断层图像的研究

在工业CT的检测过程中,由于各种原因而可能造成投影数据的不完备,这样利用传统解析方法重建出的图像会有严重失真。应用迭代算法则可以使重建图像质量有很大改善。应用基于最大似然估计的梯度法和凸函数法对不完备投影数据进行重建。

基于迭代p阈值投影算法的压缩感知磁共振成像

针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题,提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数,对小系数的惩罚更大,对大系数产生更小的偏置,以抑制噪声,减少重建误差。为加快算法速度,利用Nesterov梯度加速技术,设计了快速迭代p阈值投影算法,用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下,将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明,快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响,给出了适合的p值选择方法,以获得较好的收敛速度、减小重构误差。

基于扇束双投影方向的改进迭代层析成像算法

提出一种适用于气体扩散分布重建的改进代数迭代算法.针对投影射线扇束构型及双投影方向,在算法迭代步骤中引入先验矩阵,对迭代结果间隔性地进行中值滤波.以高斯烟羽模型为测试对象,分析迭代次数、松弛因子及不同滤波器使用策略对重建结果的影响,结果表明:迭代次数为500次,松弛因子为2时,均方误差、峰值相对误差基本收敛,并将波峰控制在一定范围内.改进代数迭代算法的均方误差、峰值相对误差重建指标优于传统代数迭代重建算法;同时,改进后算法能够准确定位波峰,完成尾峰重建,具有较强的抗噪性.

高斯投影坐标反算的迭代算法

高斯投影是常用的一种投影方法,高斯投影正算是把大地坐标投影到高斯平面上的坐标换算,而高斯坐标反算是将高斯平面坐标换算到椭球面上的大地坐标。但是,由于高斯投影反算公式复杂,推导过程和公式本身都很难掌握与理解,给初学者造成困难。本文根据高斯投影的正算公式,用简单迭代法反求大地坐标,其效果与直接用反算公式相同。这种迭代算法形式简单,便于理解与编程,避免了枯燥的反算公式的推导。

相容线性系统的行投影块迭代算法

探讨了一种行投影块迭代算法来求解大型相容线性系统.该算法基于Kaczmarz算法,主要思想是首先对系数矩阵A进行分块,然后通过选取离当前迭代点距离最远的块来进行投影,并将投影作为下一个迭代点.数值结果显示,行投影迭代算法对坏条件问题非常有效,所提出的算法与经典的C imm ino算法相比,收敛速度更快.另外还提出一种新的对系数矩阵A分块的列分解策略,该策略基于每块的列相关性估计而得出.

一类广义Radon变换的反演:迭代重建再投影的外插算法

本文对不完全数据下的一类广义Radon变换的反演问题,建议用迭代重建再投影的外插算法重建图像。数值模拟结果表明,迭代重建再投影的外插算法对重建图像是有效的。

生产线模糊图像恢复的投影迭代算法和维纳滤波算法比较

为解决在运动模糊图像的处理中传统的逆滤波法算法对噪声很敏感且易产生噪声放大的问题,采用维纳滤波算法和投影迭代算法对生产线上模糊图像的处理进行分析和比较。在VC++2008上仿真结果表明:这2种算法都能克服逆滤波算法放大高频段噪声的不足;投影迭代算法在恢复模糊图像所用时间和清晰度方面比维纳滤波算法好。

交互投影迭代算法的原理与实践:用线性化分离方法求解Non-LTE恒星大气模型

讨论交互投影的迭代算法在线性化分离求解Non LTE恒星大气模型中的运用和实践 ,交互投影的迭代算法可以实现降维和病态分离 ,它的解可以收敛至原来解的最小二乘解 ,实践证实了这一点 。

一种反投影模型下的图像重建迭代算法

现有的图像重建迭代算法,通常是基于对投影模型及其几何物理意义的分析形成迭代格式,通过研究投影模型与反投影模型在几何物理意义上存在的相互对应关系,建立了一种反投影模型下的图像重建迭代算法.基于反投影模型中扫描射线和重建点的几何位置关系,引入重建点离散化模型,考察了全体扫描射线对重建点的贡献因子,给出了一种反投影系数矩阵的估计方法,并形成了迭代格式,进而建立了反投影模型下的图像重建迭代算法.数据实验结果给出了反投影模型下的图像重建迭代算法的有效性验证.该算法的成像结果有较好的密度分辨率,有助于进一步研究并构建直接成像的快速实用算法.

一种基于局部迭代的仿射投影算法

为降低仿射投影算法的计算复杂度,提出了一种基于Mmax局部迭代策略的算法。首先根据权系数局部迭代的简化原理,将滤波器系数分成多个系数子集,通过每次迭代仅更新权系数部分子集的方法,减少算法的计算量。仿真结果表明,由于每次迭代将对误差性能贡献最大的输入信号筛选出来作为输入,Mmax系数局部迭代仿射投影算法性能与全系数更新算法相当。

滤波反投影算法与低剂量迭代算法在肺结节CT筛查中的差异

目的分析滤波反投影算法与低剂量迭代算法在肺结节CT筛查中的差异。方法采用回顾性分析,选取本院85例行CT筛查的肺结节患者临床资料,均行滤波反投影算法扫描,其中20例患者另行低剂量迭代算法重建图像,比较这两种重建方法的肺结节信噪比、对比信噪比、肺组织信噪比和小结构可见性、密度分辨率、空间分辨率评分等差异。结果相比滤波反投影算法,低剂量迭代算法iDose 1~3级的对比信噪比、肺组织信噪比、肺结节信噪比均明显下降(P<0.05),而iDose 4~7级的对比信噪比、肺组织信噪比、肺结节信噪比与滤波反投影算法比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。低剂量迭代算法iDose 1~4级小结构可见性评分与滤波反投影算法比较,差异均无统计学意义(P>0.05);iDose 5~7级小结构可见性评分均低于滤波反投影算法评分(P<0.05)。两种重建方法在密度分辨率和空间分辨率评分上的比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论在64排螺旋CT肺结节筛查中,低剂量迭代算法薄层重建图像中iDose 4级可能为最优水平,其图像质量与滤波反投影算法图像较接近,同时可明显减少辐射剂量。

自适应统计迭代重建算法在肺部低剂量CT扫描中的应用价值

目的:分析自适应统计迭代重建(ASIR)算法在肺部低剂量CT扫描中的应用价值。方法:回顾性分析2019年10月—2020年10月于我院就诊需进行肺部低剂量CT扫描的83例患者,采用ASIR算法纳入实验组(n=42),采用传统滤波反投影法(FBP)纳入常规组(n=41),比较两组患者CT容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)、噪声和图像清晰度。结果:实验组CTDIvol、DLP和ED均显著小于常规组(P<0.05),实验组胸廓入口、气管隆突、上腹部的肌肉和脂肪CT值均显著小于常规组(P<0.05),两组患者主观噪声评分和清晰度评分中1分、2分、3分和4分例数均无统计学差异(P>0.05),实验组主观噪声评分和清晰度评分5分例数占比均显著大于常规组(P<0.05)。结论:ASIR算法在肺部低剂量CT扫描中具有降低图像噪声、提高图像清晰度的优势,可推广应用于临床诊断。

基于最远块投影的自适应分块迭代CQ算法

针对分块迭代CQ算法,因子集的无序性和步长的不稳定性而导致的收敛速度较慢的问题,提出了一种基于最远块投影的自适应分块迭代CQ算法.该方法通过逐次对子集最远块进行投影,可以获取较快的收敛速度;利用类-Armijo搜索的方法可以获取合适的步长参数.在证明了算法收敛性的同时,结合短扫描CT投影重建问题对2种算法的实验结果进行了对比分析.结果表明所提出算法能够取得较快的收敛速度和较高的重建精度.