TY -的A2 -李,梁盟——Takalo Reijo盟——Hytti直升机盟——Ihalainen Heimo盟(人名)——Sohlberg Antti PY - 2015 DA - 2015/05/18 TI -自适应自回归模型来减少噪声SPECT SP - 494691年六世- 2015 AB -本文改进的自回归模型(AR)在SPECT图像减少噪音。一个AR滤波器应用于预滤器投影图像和预滤器有序子集期望最大化(OSEM)重建图像(AR-OSEM-AR方法)。这种方法的性能与过滤后投影(FBP)之前巴特沃斯滤波(BW-FBP方法)和OSEM重建方法之后,巴特沃斯滤波(OSEM-BW方法)。一个数学汽缸幻影被用于这项研究。它是热的和冷的对象。执行的测试是使用三个模拟SPECT数据集。图像质量评估通过百分比对比分辨率(CR %)和半宽度(应用)的直线气缸的传播功能。BW-FBP方法显示最高的CR %值和AR-OSEM-AR方法给冷堆CR %值最低。在热分析栈,BW-FBP方法有更高的CR %值比OSEM-BW方法。冷BW-FBP方法表现出最低的应用值栈和AR-OSEM-AR热栈的方法。 In conclusion, the AR-OSEM-AR method is a feasible way to remove noise from SPECT images. It has good spatial resolution for hot objects. SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2015/494691 DO - 10.1155/2015/494691 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -