On the Effect of Relaxation in the Convergence and Quality of Statistical Image Reconstruction for Emission Tomography Using Block-Iterative Algorithms

Relaxation is widely recognized as a useful tool for providing convergence in block-iterative algorithms [1], [2], [6]. In the present article we give new results on the convergence of RAMLA (Row Action Maximum Likelihood Algorithm) [2], filling some important theoretical gaps. Furthermore, because...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	XVIII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI'05) s. 13 - 20
Hlavní autoři:	Neto, E.S.H., De Pierro, A.R.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 2005
Témata:	Convergence Detectors Filling Image quality Image recognition Image reconstruction Inverse problems Maximum likelihood detection Positron emission tomography Single photon emission computed tomography
ISBN:	9780769523897, 0769523897
ISSN:	1530-1834
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!