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【24h】

Maximum-likelihood reconstruction based on a modified Poisson distribution to reduce bias in PET

机译:基于修正的Poisson分布的最大似然重建以减少PET中的偏差

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摘要

The AB-ML algorithm [2] and the proposed NEG-ML algorithm can reduce or eliminate the bias in reconstructions from noisy data. AB-ML shifts the Poisson distribution, while NEG-ML modifies it near zero. Both algorithms have a single parameter that defines the balance between MLEM-like and unweighted-least-squares-like behaviour.
机译:AB-ML算法[2]和提出的NEG-ML算法可以减少或消除噪声数据重构中的偏差。 AB-ML改变泊松分布,而NEG-ML则将其修改为接近零。两种算法都有一个单一的参数,用于定义类似MLEM的行为和不加权最小二乘的行为之间的平衡。

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