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基于时间串流的OSEM图像重建算法研究
文献摘要：
利用γ光子探测腔体内部动态流场需要快速的图像重建算法,传统处理方式是先采集所有事件、再进行OSEM等算法处理.本文提出了一种按时间流对响应事件进行子集划分的图像重建(T-OSEM)算法.在连续采样数据的同时,按时间段将采样到的数据划分为子采样数据集,对子集进行OSEM迭代实现图像重建.并将上一帧图像作为迭代输入,利用帧间图像相关性,以加快收敛速度.该算法中数据流的采样与上一帧图像的处理同时进行,并通过多线程并行运算加速图像重建过程.研究了最优子集事件数量及相对应采样时间的关系,以实现在尽可能短的采样时间下达到最优的重建效果.实验表明,当采样时间段达到1 s时,T-OSEM算法仍有很好的粒子跟踪效果,粒子轨迹图像结构相似比为0.92,表明T-OSEM算法对于动态图像重建是一个比较好的解决方案.
文献关键词：
γ光子;T-OSEM;流体状态检测;动态粒子跟踪
中图分类号：
作者姓名：
徐蕾;赵敏;郭瑞鹏;姚敏;单尧
作者机构：
南京航空航天大学自动化学院 南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]徐蕾;赵敏;郭瑞鹏;姚敏;单尧-.基于时间串流的OSEM图像重建算法研究)[J].仪器仪表学报,2022(06):194-204
A类：
流体状态检测,动态粒子跟踪
B类：
串流,OSEM,图像重建算法,算法研究,光子探测,腔体,动态流场,传统处理,有事,按时,连续采样,采样数据,数据划分,子采样,对子,一帧,快收敛,收敛速度,数据流,多线程并行,并行运算,最优子集,件数,采样时间,下达,粒子轨迹,轨迹图像,结构相似,相似比,动态图像
AB值：
0.358944
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