最大似然重建方法

资 源 简 介

最大似然重建方法

详 情 说 明

最大似然重建方法是一种基于概率模型的图像重建技术，广泛应用于断层扫描（如CT、PET等）中。其核心思想是通过最大化观测数据的似然函数，逐步优化图像估计值，以获得最符合实际物理过程的重建结果。

在断层扫描中，探测器接收到的投影数据通常受到噪声和物理效应的影响。最大似然重建将这一问题转化为统计优化问题，假设测量数据服从某种概率分布（如泊松分布），通过迭代算法调整图像像素值，使得生成数据的概率最大化。

与传统的滤波反投影（FBP）方法相比，最大似然重建的优势在于能够更好地处理噪声和缺失数据，尤其适用于低剂量或稀疏角度的扫描场景。常见的实现算法包括期望最大化（EM）及其加速变种（如OS-EM），这些算法通过分解计算步骤显著提升了迭代效率。

实际应用中需注意两个关键点：一是选择合适的统计模型以匹配真实物理过程；二是设置合理的迭代停止条件，避免过拟合噪声。现代改进方法常结合正则化技术，在最大化似然的同时引入先验知识，进一步提升重建质量。