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一种使用霍普菲尔德型神经网络进行断层图像重建的二维方法。

A 2D approach to tomographic image reconstruction using a Hopfield-type neural network.

作者信息

Cierniak Robert

机构信息

Technical University of Czestochowa, Department of Computer Engineering, Armii Krajowej Avenue 36, Pl.-42-200 Czestochowa, Silesia, Poland.

出版信息

Artif Intell Med. 2008 Jun;43(2):113-25. doi: 10.1016/j.artmed.2008.03.003. Epub 2008 May 27.

DOI:10.1016/j.artmed.2008.03.003
PMID:18502625
Abstract

OBJECTIVE

In this paper a new approach to tomographic image reconstruction from projections is developed and investigated.

METHOD

To solve the reconstruction problem a special neural network which resembles a Hopfield net is proposed. The reconstruction process is performed during the minimizing of the energy function in this network. To improve the performance of the reconstruction process an entropy term is incorporated into energy expression.

RESULT AND CONCLUSION

The approach presented in this paper significantly decreases the complexity of the reconstruction problem.

摘要

目的

本文开发并研究了一种从投影进行断层图像重建的新方法。

方法

为解决重建问题,提出了一种类似于霍普菲尔德网络的特殊神经网络。重建过程在该网络能量函数的最小化过程中进行。为提高重建过程的性能,在能量表达式中加入了一个熵项。

结果与结论

本文提出的方法显著降低了重建问题的复杂性。

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