L'algoritmo Expectation Maximization (EM) è un metodo iterativo per risolvere problemi che utilizzano modelli statistici di tipo Poisson. Se questi modelli sono mal posti, il problema deve essere riformulato con l'aggiunta di opportuni vincoli. In particolare, se uno dei requisiti è quello di enfatizzare gli edges, tali vincoli possono essere introdotti mediante funzionali di regolarizzazione quali quello di Totale Variazione (TV). In questo lavoro sono descritte le esperienze numeriche relative all'impiego del funzionale di Totale Variazione nella ricostruzione di dati 3D SPECT mediante la versione accelerata, basata sull' Ordered Subset, dell'algoritmo EM nota in letteratura col nome di EM-OSn.
Il funzionale di Totale Variazione nella ricostruzione di dati 3D SPECT mediante l'algoritmo di EM-OSn
L Antonelli;L Carracciuolo;
2002
Abstract
L'algoritmo Expectation Maximization (EM) è un metodo iterativo per risolvere problemi che utilizzano modelli statistici di tipo Poisson. Se questi modelli sono mal posti, il problema deve essere riformulato con l'aggiunta di opportuni vincoli. In particolare, se uno dei requisiti è quello di enfatizzare gli edges, tali vincoli possono essere introdotti mediante funzionali di regolarizzazione quali quello di Totale Variazione (TV). In questo lavoro sono descritte le esperienze numeriche relative all'impiego del funzionale di Totale Variazione nella ricostruzione di dati 3D SPECT mediante la versione accelerata, basata sull' Ordered Subset, dell'algoritmo EM nota in letteratura col nome di EM-OSn.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
