| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·SPECT 发展历程 | 第10-11页 |
| ·SPECT 硬件结构 | 第11-13页 |
| ·SPECT 的临床应用 | 第13-16页 |
| ·本文的研究背景与意义 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容及论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 SPECT 重建算法 | 第18-37页 |
| ·SPECT 成像原理 | 第18-25页 |
| ·SPECT 的成像原理 | 第18-19页 |
| ·SPECT 成像的数学描述 | 第19-25页 |
| ·SPECT 迭代重建算法 | 第25-32页 |
| ·ART 算法 | 第27-29页 |
| ·MLEM 算法 | 第29-31页 |
| ·OSEM 算法 | 第31-32页 |
| ·基于全变差方法的稀疏重建 | 第32-37页 |
| ·稀疏投影 | 第32-33页 |
| ·稀疏重建描述 | 第33-37页 |
| 第3章 人工神经网络基础 | 第37-48页 |
| ·神经网络的发展历程 | 第37-39页 |
| ·神经网络简介 | 第39-46页 |
| ·神经网络的结构 | 第39-41页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第41-43页 |
| ·常见的神经网络 | 第43-46页 |
| ·神经网络在图像重建方面的应用 | 第46-48页 |
| 第4章 神经网络应用于 SPECT 重建 | 第48-66页 |
| ·基于 EM 算法神经网络的重建 | 第48-59页 |
| ·基于 EM 算法神经网络重建描述 | 第48-51页 |
| ·基于 EM 算法神经网络重建结果 | 第51-59页 |
| ·基于 EM 算法神经网络的 CUDA 加速重建 | 第59-66页 |
| ·CUDA 基础 | 第59-62页 |
| ·基于 EM 算法神经网络的 CUDA 加速重建描述 | 第62-63页 |
| ·基于 EM 算法神经网络的 CUDA 加速重建结果 | 第63-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 致谢 | 第75页 |