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Likelihood-Scheduled Score-Based Generative Modeling for Fully 3D PET Image Reconstruction
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内容提要
本研究提出了一种基于似然调度的生成模型方法，解决全3D PET图像重建中的慢速重建和超参数调节问题。通过匹配逆扩散过程的似然与最大似然算法，显著加速重建并减少超参数数量，实验证明该方法在重建时间和效果上优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于似然调度的生成模型方法，旨在解决全3D PET图像重建中的慢速重建和超参数调节问题。
- 通过匹配逆扩散过程的似然与最大似然算法，该方法显著加速了重建过程，并减少了所需的超参数数量。
- 实验证明，该方法在重建时间和效果上优于现有技术，能够达到或超越现有技术在NRMSE和SSIM上的表现。
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