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A Hyper-parameter Inference for Radon Transformed Image Reconstruction Using Bayesian Inference

机译：贝叶斯推理的Radon变换图像重建超参数推理

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摘要

We propose an hyper-parameter inference method in the manner of Bayesian inference for image reconstruction from Radon transformed observation which often appears in the computed tomography. Hyper-parameters are often introduced in Bayesian inference to control the strength ratio between prior information and the fidelity to the observation. Since the quality of the reconstructed image is influenced by the estimation accuracy of these hyper-parameters, we apply Bayesian inference into the filtered back projection (FBP) reconstruction method with hyper-parameters inference, and demonstrate that estimated hyper-parameters can adapt to the noise level in the observation automatically.
机译：我们提出了一种贝叶斯推理的超参数推理方法，用于从通常在计算机断层扫描中出现的Radon变换观测图像重建图像。通常在贝叶斯推理中引入超参数，以控制先验信息与观察的逼真度之间的强度比。由于重建图像的质量受这些超参数估计精度的影响，因此我们将贝叶斯推断应用于具有超参数推断的滤波反投影（FBP）重建方法中，并证明估计的超参数可以适应观察中的噪音水平自动。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Beijing(CN);Beijing(CN);Beijing(CN);Beijing(CN)
  • 作者

    Hayaru Shouno; Masato Okada;

  • 作者单位

    University of Electro-Communications, 1-5-1 Chofugaoka, Chofu, Japan;

    University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan,RIKEN Brain Science Institute, 2-1 Hirosawa, Wako, Japan;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 医用物理学;
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