基于鄰近ADMM的重建算法的開題報(bào)告一、研究背景及意義重建算法在醫(yī)療影像領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。對(duì)于醫(yī)學(xué)影像來說，精確、高質(zhì)量的重建結(jié)果直接影響著診斷與治療結(jié)果。重建過程中最常用的方法之一是迭代重建算法，其中基于鄰近ADMM的重建算法由于其高效性和穩(wěn)定性而備受歡迎。然而，傳統(tǒng)的基于鄰近ADMM的重建算法在實(shí)際應(yīng)用中還存在著一些問題。例如，算法收斂速度較慢，需要大量迭代才能得到較好的重建結(jié)果；同時(shí)，算法對(duì)于噪聲和偽影非常敏感，容易導(dǎo)致重建質(zhì)量的下降。因此，對(duì)于基于鄰近ADMM的重建算法的優(yōu)化和改進(jìn)具有重要的研究意義。二、研究目的本研究旨在針對(duì)基于鄰近ADMM的重建算法中存在的問題，提出一種改進(jìn)和優(yōu)化的算法，并針對(duì)該算法進(jìn)行性能分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。具體研究目的如下：1.分析現(xiàn)有基于鄰近ADMM的重建算法的不足之處，明確需要改進(jìn)和優(yōu)化的方向。2.提出一種基于鄰近ADMM的重建算法的改進(jìn)和優(yōu)化方法，并詳細(xì)描述其實(shí)現(xiàn)流程和原理。3.通過性能分析或?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證等方式，驗(yàn)證改進(jìn)算法的優(yōu)越性和有效性，比較其與傳統(tǒng)算法的差異和優(yōu)劣性。三、研究?jī)?nèi)容1.針對(duì)基于鄰近ADMM的重建算法中存在的問題進(jìn)行分析和總結(jié)。具體包括算法收斂速度慢、對(duì)噪聲和偽影敏感等方面。2.提出一種基于鄰近ADMM的重建算法的改進(jìn)和優(yōu)化方法，主要包括以下方面的研究：（1）針對(duì)收斂速度慢的缺點(diǎn)，提出一種新的求解鄰近問題的方法。（2）針對(duì)對(duì)噪聲和偽影敏感的問題，提出一種新的正則化策略。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)越性，主要包括以下方面的工作：（1）利用數(shù)學(xué)模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)醫(yī)學(xué)圖像，比較改進(jìn)算法和傳統(tǒng)算法的重建質(zhì)量。（2）利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證改進(jìn)算法在噪聲和偽影存在的情況下的優(yōu)越性。四、研究方法1.搜集和閱讀相關(guān)文獻(xiàn)。包括已有的相關(guān)論文、研究報(bào)告等。2.分析基于鄰近ADMM的重建算法在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題，總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn)。3.根據(jù)問題分析，提出基于鄰近ADMM的重建算法的改進(jìn)和優(yōu)化方法。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)越性。五、研究預(yù)期結(jié)果1.對(duì)基于鄰近ADMM的重建算法的不足之處進(jìn)行詳細(xì)的分析和總結(jié)，為改進(jìn)算法的提出奠定基礎(chǔ)。2.提出一種基于鄰近ADMM的重建算法的改進(jìn)和優(yōu)化方法，拓展算法的應(yīng)用范圍。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證顯著提高了算法的效率和穩(wěn)定性，提高了重建圖像的質(zhì)量，具有實(shí)際意義。六、參考文獻(xiàn)[1]CongY,WangG,JiangM,etal.Efficientimagereconstructionviaadmmwithfullyparallelizableproximaloperators[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2017,36(2):500-509.[2]YangY,JunL,TianZ,etal.Parallelandefficientalgorithmsforhigh-resolutionMRimagesreconstruction[C].2018IEEEInternationalConferenceonImagingSystemsandTechniques(IST).IEEE,2018:1-6.[3]OuyangC,LiuH,ZhangQ,etal.Robustlow-dosectdenoisingbasedongenerativeadversarialnetw