| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 本文常用缩略语说明 | 第7-8页 |
| 本文常用符号及说明 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-30页 |
| ·课题背景与意义 | 第13页 |
| ·相关技术回顾 | 第13-17页 |
| ·PET 物理原理 | 第13-15页 |
| ·成像系统 | 第15-17页 |
| ·国内外研究回顾与现状 | 第17-22页 |
| ·解析法 | 第17-18页 |
| ·代数重建法 | 第18页 |
| ·统计迭代法 | 第18-22页 |
| ·论文的主要贡献与组织框架 | 第22-23页 |
| ·论文的组织框架 | 第23-24页 |
| 参考文献 | 第24-30页 |
| 第二章 ML 估计与SAGE 优化算法及其应用 | 第30-51页 |
| ·观测模型 | 第30-33页 |
| ·一般观测模型 | 第30-31页 |
| ·系统概率矩阵 | 第31-33页 |
| ·泊松观测模型 | 第33页 |
| ·ML 估计 | 第33-40页 |
| ·泊松最大似然估计 | 第33-34页 |
| ·EM 算法 | 第34-37页 |
| ·SAGE 算法 | 第37-40页 |
| ·近似高斯观测模型 | 第40-44页 |
| ·最小二乘估计 | 第40页 |
| ·非线性WLS 估计与SA-WLS 算法 | 第40-43页 |
| ·自适应可变索引集与MSA-WLS 算法 | 第43-44页 |
| ·实验仿真与分析 | 第44-48页 |
| ·实验材料与基本参数描述 | 第44-45页 |
| ·收敛情况比较 | 第45-46页 |
| ·图像重建精度及算法耗时比较 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 第三章 基于小波变换的PET 断层重建方法 | 第51-74页 |
| ·ML 非稳定性示例 | 第51-52页 |
| ·MAP 估计 | 第52-56页 |
| ·MAP 估计和MRF | 第52-53页 |
| ·OSL-EM 算法 | 第53-55页 |
| ·GEM 算法与PML-SAGE 算法 | 第55-56页 |
| ·基于小波的MAP 估计 | 第56-66页 |
| ·多尺度小波分解与重构 | 第57-61页 |
| ·基于小波的重建模型 | 第61页 |
| ·MAP 估计 | 第61-62页 |
| ·多尺度广义SAGE 优化算法 | 第62-65页 |
| ·收缩阈值选择 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-69页 |
| ·仿真实验材料与基本参数描述 | 第66页 |
| ·收敛情况比较 | 第66-67页 |
| ·图像重建精度比较 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 第四章 序列最小二乘估计与KALMAN 滤波重建 | 第74-87页 |
| ·时变观测模型 | 第74-75页 |
| ·序列化WLS 估计 | 第75-78页 |
| ·状态空间滤波重建方法 | 第78-81页 |
| ·KALMAN 滤波 | 第78-80页 |
| ·次优KALMAN 滤波 | 第80-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-84页 |
| ·序列化WLS 性能定量分析 | 第81-83页 |
| ·（次优）KALMAN 滤波重建的定量分析 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
| 第五章 基于正交LEGENDRE 矩的有限角度投影数据重建 | 第87-102页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·RADON 变换 | 第88页 |
| ·投影矩和图像矩的定义 | 第88-89页 |
| ·投影矩和图像矩之间的一般关系 | 第89-91页 |
| ·正交LEGENDRE 矩关系 | 第91-94页 |
| ·基于矩的非完整投影数据的估计 | 第94-95页 |
| ·实验结果与分析 | 第95-98页 |
| ·估计矩与真实矩的比较 | 第95-96页 |
| ·与非正交矩方法的比较 | 第96页 |
| ·重建图像比较 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-104页 |
| ·全文工作总结 | 第102-103页 |
| ·未来的展望 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 作者在博士研究生期间发表的论文及专利 | 第105-107页 |