This is the code for maximum likelihood expectation maximum reconstruction metho...

资 源 简 介

This is the code for maximum likelihood expectation maximum reconstruction metho...

详 情 说 明

最大似然期望最大化（MLEM）重建方法是医学影像领域中的经典迭代算法，特别适用于CT、PET等断层扫描成像技术。该算法通过迭代方式逐步优化图像质量，相比传统的滤波反投影方法能更好地处理噪声和低剂量扫描数据。

算法的核心思想是通过不断调整重建图像的像素值，使得观测到的投影数据与算法预测的投影数据之间的似然函数达到最大化。每次迭代包含两个关键步骤：首先计算当前估计图像的正向投影，然后根据实际测量数据与计算投影的比值来更新图像。

这种方法在低信噪比或数据不完整的情况下表现尤为出色，因为它能够整合统计模型中的噪声特性。随着迭代次数增加，重建图像会逐渐收敛到最优解。需要注意的是，迭代次数需要合理控制以避免过度拟合噪声。现代改进算法常结合正则化技术来进一步提升重建质量。