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四次元MRFを利用した事前分布によるBayes断層画像再構成法

机译:使用4D MRF进行先验分布的贝叶斯层析成像重建方法

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摘要

医療診断などで用いられる断層撮像法の画像再構成問題において,空間と時間からなる四次元の事前分布を導入したBayes画像推定法を提案し,画質による性能評価を行った.Bayes推定を行う場合,観測データの他に原画像がどのような画像であるべきかを記述する事前分布を画像モデルとして導入する必要がある.断層撮像法の被写体は,空間的には三次元の連続的な構造をもち時間的にも滑らかに変化していくと仮定し,時空間モデルとして四次元のMarkov確率場(MRF)状の関数を,可解モデルとなるように事前分布として導入した.事後分布は解析解として導出し,これを用いた画像再構成法に関して数値解を求めた.本提案手法と,(Filtered Back Projection)FBP法と呼ばれる従来手法,及び先行研究の二次元MRF状関数を事前分布として用いた手法との性能比較を行い,ノィズ除去の意味で良好な結果を得ることができた.
机译:针对医学诊断中层析成像的图像重建问题,我们提出了一种贝叶斯图像估计方法,该方法引入了一种由空间和时间组成的四维先验分布,并基于图像质量对性能进行了评估。 ,除了观察数据外,有必要引入先验分布作为描述原始图像应该是哪种图像的图像模型,层析成像的主题是空间三维连续结构。假设时间平滑变化,则将类似于马尔可夫随机场(MRF)的四维函数作为时空模型作为先验分布引入,从而成为可解模型。我们推导了一种解析方法,并使用该方法获得了图像重建方法的数值解决方案,该方法,所提出的方法,传统方法(过滤后向投影)FBP方法以及先前研究的二维类似于MRF的函数均已预先分发。通过将性能与使用的方法进行比较,我们在噪声去除方面获得了良好的结果。

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