СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ<.>)

Общее количество найденных документов : 8
Показаны документы с 1 по 8

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 97.04-04А4.355

Автор(ы) : Mumcuoglu Erkan U., Leahy Richard M., Cherry Simon R.
Заглавие : Bayesian reconstruction of PET images: Methodology and performance analysis
Источник статьи : Phys. Med. and Biol. - 1996. - Vol. 41, N 9. - С. 1777-1807
Аннотация: Обсуждается методология статистической реконструкции ПЭТ-изображений, основанная на эффективном использовании априорной информации по концепции Байеса. Разработана и смоделирована технология такой реконструкции. При этом исходные данные рассматривались как независимые случайные переменные с распределением Пуассона, а изображение моделировалось как предварительно сглаженное случайное поле Маркова. Далее производилась калибровка проекционных данных, позволяющая учесть поправки на ослабление и рассеяние излучения, а также определить среднее значение случайной компоненты исходных данных, после чего выполнялась реконструкция методом сопряженных градиентов с ограничениями. Разработанная технология была успешно использована при ПЭТ антропоморфного фантома грудной клетки. Показано, что она обеспечивает получение существенно более высокой точности количественной визуализации фантома, чем стандартная реконструкция по обычному алгоритму обратного проецирования фильтрованных проекций. США, Signal & Image Processing Inst., Dep. of Electr. Eng.-Systems, Univ. of California, Los Angeles, CA 90089-2564. Ил. 13. Табл. 2. Библ. 38
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
РЕКОНСТРУКЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ
ФАНТОМНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.04-04А3.342

Автор(ы) : Mumcuoglu Erkan U., Leahy Richard M., Cherry Simon R.
Заглавие : Bayesian reconstruction of PET images: Methodology and performance analysis
Источник статьи : Phys. Med. and Biol. - 1996. - Vol. 41, N 9. - С. 1777-1807
Аннотация: Обсуждается методология статистической реконструкции ПЭТ-изображений, основанная на эффективном использовании априорной информации по концепции Байеса. Разработана и смоделирована технология такой реконструкции. При этом исходные данные рассматривались как независимые случайные переменные с распределением Пуассона, а изображение моделировалось как предварительно сглаженное случайное поле Маркова. Далее производилась калибровка проекционных данных, позволяющая учесть поправки на ослабление и рассеяние излучения, а также определить среднее значение случайной компоненты исходных данных, после чего выполнялась реконструкция методом сопряженных градиентов с ограничениями. Разработанная технология была успешно использована при ПЭТ антропоморфного фантома грудной клетки. Показано, что она обеспечивает получение существенно более высокой точности количественной визуализации фантома, чем стандартная реконструкция по обычному алгоритму обратного проецирования фильтрованных проекций. США, Signal & Image Processing Inst., Dep. of Electr. Eng.-Systems, Univ. of California, Los Angeles, CA 90089-2564. Ил. 13. Табл. 2. Библ. 38
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
РЕКОНСТРУКЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ
ФАНТОМНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 00.04-04А4.306

Автор(ы) : Seret A., Blocket D., Schoutens A.
Заглавие : Median root prior for DMSA cortical renal spet : Pap. Congr. Eur. Assoc. Nucl. Med., Barcelona, 9-13 Oct., 1999
Источник статьи : Eur. J. Nucl. Med. - 1999. - Vol. 26, N 9. - С. 1040
Аннотация: Указанный алгоритм, предложенный сравнительно недавно, относится к классу алгоритмов байесовской реконструкции и основан на введении штрафных функций в конце каждой итерации, вычисляемой как разность между плотностью данного пиксела и медианы плотностей окружающих его пикселов. Алгоритм был успешно апробирован на 15 ОФЭКТ-исследованиях с в/в введением по 225 МБк {99m}Tc-DMSA, в к-рых изображения почек реконструировались 6 различными методами, в т. ч. и с помощью предложенной технологии. Полученные изображения оценивались 3 опытными экспертами по 6-балльной шкале от 1 (наилучшее качество) до 6 (наихудшее). Показано, что для предложенного алгоритма усредненная оценка составила 2,3, тогда как для алгоритмов обратного проецирования фильтрованных проекций - 4,4 и 3,9 (2 разных фильтра) и максимизации математического ожидания максимума правдоподобия - 3,1, 4,2 и 3,1 (без и с 2 разными фильтрами соотв.). Бельгия, ULB - Hopital Erasme, Radioisotopes, route de Lennik 808, B-1070 Brussels
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: ОФЭКТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
РЕКОНСТРУКЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
ДРУГИЕ АЛГОРИТМЫ
СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПОЧКИ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 00.04-04А3.634

Автор(ы) : Seret A., Blocket D., Schoutens A.
Заглавие : Median root prior for DMSA cortical renal spet : Pap. Congr. Eur. Assoc. Nucl. Med., Barcelona, 9-13 Oct., 1999
Источник статьи : Eur. J. Nucl. Med. - 1999. - Vol. 26, N 9. - С. 1040
Аннотация: Указанный алгоритм, предложенный сравнительно недавно, относится к классу алгоритмов байесовской реконструкции и основан на введении штрафных функций в конце каждой итерации, вычисляемой как разность между плотностью данного пиксела и медианы плотностей окружающих его пикселов. Алгоритм был успешно апробирован на 15 ОФЭКТ-исследованиях с в/в введением по 225 МБк {99m}Tc-DMSA, в к-рых изображения почек реконструировались 6 различными методами, в т. ч. и с помощью предложенной технологии. Полученные изображения оценивались 3 опытными экспертами по 6-балльной шкале от 1 (наилучшее качество) до 6 (наихудшее). Показано, что для предложенного алгоритма усредненная оценка составила 2,3, тогда как для алгоритмов обратного проецирования фильтрованных проекций - 4,4 и 3,9 (2 разных фильтра) и максимизации математического ожидания максимума правдоподобия - 3,1, 4,2 и 3,1 (без и с 2 разными фильтрами соотв.). Бельгия, ULB - Hopital Erasme, Radioisotopes, route de Lennik 808, B-1070 Brussels
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ОФЭКТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
РЕКОНСТРУКЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
ДРУГИЕ АЛГОРИТМЫ
СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ПОЧКИ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 89.11-04А4.683

Автор(ы) : Liang Z., Jaszczak R., Floyd C., Greer K., Coleman R.
Заглавие : Validation of Bayesian reconstruction with Monte Carlo simulations and real data
Источник статьи : J. Nucl. Med. - 1989. - Vol. 30, N 5 suppl. - С. 6С. 755
Аннотация: Преимущества байесовского алгоритма реконструкции ОФЭКТ- и ПЭТ-изображений определяются: 1) возможностью внесения априорной информации об ожидаемом пространственном распределении РФП, наличии и форме "горячих" или "холодных" очагов, конц-ии РФП в тканях; 2) возможностью учетам статистических флуктуаций регистрируемых изображений; 3) возможностью учета коррелированности величин конц-ий в близлежащих участках тканей гомогенных структур. С помощью алгоритма, реализующего этот принцип, были реконструированы томограммы на основе данных компьютерного моделирования методом Монте-Карло и на основе реальных данных фантомных измерений. Реконструкция проводилась по 90 параллельным проекциям, распределенным в диапазоне от 0'ГРАДУС' до 360'ГРАДУС', каждая из к-рых содержала 64 отсчета. Показано преимущество предложенного метода по сравнению с др. статистическими методами реконструкции. США, Duke Univ. Med. Cent., Durham, NC.
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: ОФЭКТ
ПЭТ
РЕКОНСТРУКЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ФАНТОМНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ
СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 91.12-04А4.222

Автор(ы) : Nunez J., Llacer J.
Заглавие : A fast bayesian reconstruction algorithm for emission tomography with entropy prior converging to feasible images
Источник статьи : IEEE Trans. Med. Imag. - 1990. - Vol. 9, N 2. - С. 159-171
Аннотация: Предложен новый итеративный алгоритм (Ал) реконструкции ЭКТ-изображений (Из), основанный на статистических концепциях Байеса. Априорное определение вероятностной функции в алгоритме осуществлялось по величине энтропии генерированных Из. Обсуждаются вопросы его практического улучшения: 1) ускорение процесса сходимости; 2) обеспечение неотрицательности результатов; 3) выбор единственного регулируемого параметра, влияющего на качество результирующего Из. Представлены результаты использования алгоритма с 2 мат. фантомами и реальным физ. фантомом головного мозга. Показано, что по сравнению с традиционным методом максим. правдоподобия Ал обеспечивает: 1) устойчивую сходимость к статистически достоверным Из; 2) регулируемость достоверности Из с помощью параметра контрастности; 3) возможность 3-кратного ускорения сходимости. В качестве недостатка Ал отмечено усложнение численных расчетов, обусловленное необходимостью вычислений логарифмической и показательной ф-ций для каждого воксела. США, Eng. Div. Lawrence Berkeley Lab. Berkeley, CA 94720. Ил. 10. Библ. 40.
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: ЭКТ
РЕКОНСТРУКЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
ОЦЕНКА ЭНТРОПИИ
МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
СРАВНЕНИЕ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 94.11-04А4.247

Автор(ы) : Palmas W., Morise A., Denton T.A., Dlamond G.A.
Заглавие : Afterimages: Improved detection of coronary artery disease by Bayesian enhancement of myocardial perfusion scintigraphic images : [Abstr.] 40th Annu. Meet. Soc. Nucl. Med., Toronto, June 8-11, 1993
Источник статьи : J. Nucl. Med. - 1993. - Vol. 34, N 5 Suppl. - С. 150
Аннотация: Предложен и исследован байесовский алгоритм трансформации сцинтиграфич. изображений, позволяющий изменять контраст дефектов накопления РФП как ф-цию априорной вероятности наличия поражения коронарной артерии (в основном, по данным о возрасте, поле, изменениям сердечной деятельности под воздействием физич. нагрузки и т. д.). Алгоритм был испытан на 2 группах б-ных (166 и 212 чел.), прошедших планарную сцинтиграфию с {2}{0}{1}Tl и коронарную антиграфию; у половины из них было установлено коронарное стенозирование. Сцинтиграфич. изображения анализировались 8 независимыми экспертами до и после байесовского контрастирования по 4-балльной шкале. Точность диагностики оценивалась по ROC-кривой. Показано, что для обеих групп пациентов она достоверно выше при использовании предложенного метода. США, Cedars-Sinai Med. Cent., Los Angeles, CA.
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: СЦИНТИГРАФИЯ
РЕГУЛИРОВАНИЕ КОНТРАСТА
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
АПОСТЕРИОРНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
СЕРДЦЕ
КОРОНАРНАЯ АРТЕРИЯ
ВЫЯВЛЕНИЕ ПОРАЖЕНИЙ
ROC-АНАЛИЗ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 94.11-04А4.344

Автор(ы) : Bowsher J.E., Johnson V.E., Qian J., Xu J., Floyd C.E.(Jr.), Jaszczak R.J., Coleman R.E.
Заглавие : Three-dimensional bayesian reconstruction for SPECT : [Abstr.] 40th Annu. Meet. Soc. Nucl. Med., Toronto, June 8-11, 1993
Источник статьи : J. Nucl. Med. - 1993. - Vol. 34, N 5 Suppl. - С. 20
Аннотация: С целью снижения уровня шумов в 3-мерном ОФЭКТизображении предложена байесовская процедура реконструкции, превосходящая в этом плане известный итерационный алгоритм максимизации мат. ожидания максимума правдоподобия. Ее испытания проведены на смоделированных проекционных данных для фантома Hoffman головного мозга. Реконструкция проводилась с введением поправок на ослабление и на зависимость ф-ции чувствительности коллиматора от глубины. Показано, что независимо от размеров области интереса байесовский метод обеспечивает более точную оценку средней активности в этой области, а также более надежно подавляет высокочастотные шумы. Предложенная процедура пригодна также и для ПЭТ, особенно при наличии априорной структурной информации, полученной, напр., методом МРТ. США, Duke Univ. Med. Cent., Durham, NC 27710.
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: ОФЭКТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ТРЕХМЕРНЫЕ
РЕКОНСТРУКЦИЯ
БАЙЕСОВСКИЙ АЛГОРИТМ
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска