?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術同步精進，

代碼獲取、論文復現及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內容點擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經網絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

圖像重建是醫(yī)學影像學中的一個重要領域，它涉及到對患者的影像數據進行處理和重建，以便醫(yī)生能夠更清晰地診斷疾病。在圖像重建的過程中，算法的選擇對最終的重建效果起著至關重要的作用。本文將介紹一種常用的圖像重建算法——OSEM算法，并探討它在圖像重建中的應用。

OSEM算法，全稱為Ordered Subset Expectation Maximization，是一種常用的正電子發(fā)射斷層掃描（PET）圖像重建算法。它基于最大似然估計原理，通過迭代計算來逼近真實的圖像分布。相比于傳統(tǒng)的MLEM算法，OSEM算法在計算效率和重建質量上有著明顯的優(yōu)勢，因此在臨床實踐中得到了廣泛的應用。

在實際應用中，OSEM算法通常需要結合系統(tǒng)矯正和散射校正等技術來提高重建圖像的質量。此外，算法的參數設置也對重建結果有著重要的影響。合理選擇子集數量、迭代次數以及圖像平滑度等參數，可以有效地提高重建圖像的對比度和清晰度。

除了在PET圖像重建中的應用，OSEM算法也被廣泛應用于其他醫(yī)學成像領域，如單光子發(fā)射計算機斷層掃描（SPECT）和計算機斷層掃描（CT）等。它的靈活性和高效性使得它成為了當前醫(yī)學影像學中不可或缺的重建工具之一。

然而，雖然OSEM算法在圖像重建中有著諸多優(yōu)勢，但它也存在一些局限性。比如在噪聲處理方面，OSEM算法的表現并不理想，容易受到系統(tǒng)噪聲和統(tǒng)計噪聲的影響。此外，對于圖像中的小結構和邊緣信息，OSEM算法也往往表現不佳。因此，在實際應用中，我們需要根據具體的情況選擇合適的重建算法，或者結合多種算法來獲得更好的重建效果。

綜上所述，OSEM算法作為一種常用的圖像重建算法，在醫(yī)學影像學領域有著廣泛的應用前景。通過不斷地改進和優(yōu)化，相信它將在未來的醫(yī)學影像學中發(fā)揮越來越重要的作用，為臨床診斷和治療提供更精準的影像數據支持。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數據res = xlsread('數據集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數據歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結果

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1]任變青,潘晉孝.OSEM算法在圖像重建中子集分類的研究[J].中北大學學報：自然科學版, 2006, 27(5):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-3193.2006.05.021.

?? 部分理論引用網絡文獻，若有侵權聯(lián)系博主刪除

?? ?關注我領取海量matlab電子書和數學建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復現、期刊合作、論文輔導及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產調度、經濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經網絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合