四色播播 CT基础——迭代重建（IR）

擦玻璃 裸舞

迭代重建，顾名念念义即是不啻一次的重建。从给定的运转值发轫，一次又一次地修正图像四色播播，直到图像称心一定的迭代隔断条目。迭代算法自己还不错细分为不同的子类，主要有以下几种：

代数迭代：迭代历程中不斟酌噪声的影响，每次对输入的图像进行正投影，然后比较正投影和原始投影的互异，然后将互异修正且归，如斯反复进行，最终得回图像。

统计迭代：与代数迭代比较，统计迭代对噪声建模，在迭代历程中引入正则化项（不错结伙为继续条目，比如图像不成噪声太大）。通过正则化项经营引入，迭代重建还能有降噪的成果。

混杂迭代：将滤波反投影算法重建的图像看成算法的输入，在此基础上进行迭代。由于运转输入的图像仍是是一个较好的算计了，是以算法顾问的速率大大加多。

深度学习迭代：在迭代历程中引入深度学习集会，比如用于生成正则化项，用于图像本死后治理降噪等等。

当今各大厂商王人有我方的迭代算法四色播播，西门子有SAFIRE/ADMIRE，GE有ASiR/ASiR-V，飞利浦有iDose等算法，在十足深度学习重建期间降临之前，迭代算法照旧会捏续在CT图像重建范畴发光发烧！