基于全变分α散度最小化的PET优质重建
作者：喻高航；田玲玲；黄静；马建华；路利军；边兆英；张华；高杨；陈武凡
作者单位：赣南师范学院数学与计算机科学学院,江西赣州341000;南方医科大学生物医学工程学院医学信息研究所,广东广州510515
加工时间：2014-07-15
信息来源：《电子学报》
关键词：正电子发射成像；阿尔法散度；全变分；自适应非单调线性搜索
摘 要：为了获得优质的PET成像,本文提出一种基于全变分阿尔法散度最小化的PET重建新方法.新方法通过引入阿尔法散度度量投影数据和估计值之间的偏差;通过增加全变分正则化修正阿尔法散度最小化解的一致性.针对新构建的PET重建目标函数的求解,本文提出一种基于次梯度理论的交替式迭代策略,期间运用自适应非单调线性搜索来保证算法的收敛性.仿真和临床PET数据实验表明,本文方法在噪声抑制和边缘保持方面均优于传统的PET重建方法.
027-87841330