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基于能谱解析的康普顿背散射成像重建算法研究

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基于能谱解析的康普顿背散射成像重建算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-25页
  1.1 课题背景与研究意义第13-14页
  1.2 基于能谱解析的CBST概述第14-20页
    1.2.1 康普顿背散射成像的物理基础第15-17页
    1.2.2 基于能谱解析的康普顿背散射成像原理第17-19页
    1.2.3 基于能谱解析的CBST重建问题分类第19-20页
  1.3 国内外研究现状第20-23页
    1.3.1 基于能谱解析的CBST重建算法研究现状第20-22页
    1.3.2 重建算法加速研究现状第22-23页
  1.4 课题研究内容与论文结构安排第23-25页
第二章 结合衰减校正的CBST迭代重建算法第25-39页
  2.1 基于能谱解析的CBST系统投影模型第25-27页
  2.2 解决射线衰减因素影响的方法第27-30页
    2.2.1 忽略衰减的解析重建算法第27-28页
    2.2.2 结合透射CT的CST重建算法第28-29页
    2.2.3 结合衰减校正的CST重建算法第29-30页
  2.3 基于ACFs的CBST迭代重建算法第30-34页
    2.3.1 基于SART的CBST迭代重建算法第30-32页
    2.3.2 基于ACFs和SART的CBST重建算法第32-34页
  2.4 实验结果与分析第34-38页
  2.5 小结第38-39页
第三章 基于TV最小化和交替方向法的CBST重建算法第39-49页
  3.1 康普顿效应占主导时的CBST系统投影模型第39-40页
  3.2 基于TV最小化和交替方向法的CBST重建算法第40-43页
    3.2.1 基于TV最小化正则化的重建模型第40-41页
    3.2.2 基于TV最小化和交替方向法的CBST重建算法第41-43页
  3.3 实验结果与分析第43-47页
  3.4 小结第47-49页
第四章 基于稀疏矩阵向量乘和CUDA的重建算法并行加速第49-61页
  4.1 TVM-ADM算法加速分析第49-50页
  4.2 基于稀疏矩阵向量乘的投影计算第50-53页
  4.3 基于CUDA的TVM-ADM并行加速第53-57页
    4.3.1 GPU通用计算与CUDA编程模型第53-55页
    4.3.2 基于CUDA的TVM-ADM算法的并行加速第55-57页
  4.4 实验结果与分析第57-59页
  4.5 小结第59-61页
第五章 总结和展望第61-63页
  5.1 总结第61-62页
  5.2 展望第62-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-71页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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