Resumen

Hoy en día, la tomografía por emisión de positrones (PET) se utiliza ampliamente en ingeniería. En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo de máxima verosimilitud penalizada (PML) para mejorar la calidad de las imágenes PET. El algoritmo propuesto fusiona un filtro anisotrópico de difusión mediana (AMD) con el algoritmo de máxima verosimilitud de maximización de expectativas (MLEM). El algoritmo de fusión muestra su efecto positivo en la reconstrucción y eliminación de ruido de las imágenes. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto denoises y reconstruye imágenes con alta calidad. Además, en comparación con otros algoritmos de reconstrucción clásicos, este nuevo algoritmo muestra un mejor rendimiento en la preservación de los bordes.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:algoritmo, tomografía por emisión de positrones, resultados experimentales, imágenes de mascotas, mediana anisotrópica, mejor rendimiento, preservación de bordes, alta calidad, reconstrucción de imágenes, expectativa de verosimilitud
• Keywords:algorithm, positron emission tomography, experimental results, pet images, anisotropic median, better performance, edge preservation, high quality, image reconstruction, likelihood expectation