【摘 要】
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该文主要研究了CT成像的代数重算法(ART),详细分析了算法的执行效率和影响算法的几个因素(松弛因子的选择,数据访问方式,基函数的选择,最优迭代次数的估计),并在此基础上给出
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该文主要研究了CT成像的代数重算法(ART),详细分析了算法的执行效率和影响算法的几个因素(松弛因子的选择,数据访问方式,基函数的选择,最优迭代次数的估计),并在此基础上给出了一种新的松弛因子的选取方法,这种方法使ART重建算法的成像质量和收敛速度都得到了提高.该文还把算法编制成软件进行了仿真实验.理论分析和成像实验说明了代数重建法是CT成像的最有效方法之一,它在适用的灵活性和图像的清晰性等方面具有显著的优点.该文另一个主要的工作是研究CT成像的伪影总是着重分析了肩胛骨,骨盆等部分条状伪影产生的原因和消除方法.我们根据投影数据的统计我提出了一种降低此类条状伪影的新型算法,实验结果表明这种算法比较有效地降低了条状伪影,从而改进了CT图像的质量,提高了诊断的准确性.
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