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REDUCING staircasing artifacts IN SPECT RECONSTRUCTION BY AN INFIMAL CONVOLUTION REGULARIZATION

Journal of Computational Mathematics 2016年第6期34卷 626-647页

作者： Zhifeng Wu Si Li Xueying Zeng Andrzej Krol School of Mathematics Guangdong Provincial Key Lab of Computational Science Sun Yat-sen University Guangzhou 510275 P. R. China School of Data and Computer Science Guangdong Provincial Key Lab of Computational Science Sun Yat-sen University Guangzhou 510275 P. R. China School of Mathematical Sciences Ocean University of China Qingdao 266100 P. R. China Department of Radiology and Department of Pharmacology SUNY Upstate Medical University Syracuse NY 13210 USA

The purpose of this paper is to investigate the ability of the infimal convolution regular- ization in curing the staircasing artifacts of the TV model in the SPECT reconstruction. We formulate the problem of SPECT reconstruction with the infimal convolution regu- larization as a convex three-block optimization problem and characterize its solution by a system of fixed-point equations in terms of the proximity operator of the functions involved in its objective function. We then develop a novel fixed-point proximity algorithm based on the fixed-point equations. Moreover, we introduce a preconditioning matrix motivated by the classical MLEM （maximum-likelihood expectation maximization） algorithm. We prove convergence of the proposed algorithm. The numerical results are included to show that the infimal convolution regularization is capable of effectively reducing the staircasing artifacts, while maintaining comparable image and coefficient recovery contrast. quality in terms of the signal-to-noise ratio

关键词： SPECT Infimal Convolution Regularization staircasing artifacts Fixed-pointProximity Algorithm.

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