从ML-EM重建算法入手,分析了贝叶斯模型的一些关键点.针对采用传统方法求解MAP问题的局限性,提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络(BNN)重建算法.为了保留边缘信息,引入了二进制的保边缘变量,并应用共轭神经网络求解.模拟的重建结果表明,应用这种算法可以得到比ML-EM算法更好的重建图像.
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从ML-EM重建算法入手,分析了贝叶斯模型的一些关键点.针对采用传统方法求解MAP问题的局限性,提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络(BNN)重建算法.为了保留边缘信息,引入了二进制的保边缘变量,并应用共轭神经网络求解.模拟的重建结果表明,应用这种算法可以得到比ML-EM算法更好的重建图像.
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