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?? eml_osem_example.m

?? 實現PET/SPECT 幻影圖像regression的matlab源代碼 algorithms for Poisson emission tomography PET/SPECT/ Poisson
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% eml_osem_example.m%% a complete example m-file illustrating E-ML-OSEM.% showing faster "convergence" compared to E-ML-EM%% Copyright 1998-1, Jeff Fessler, The University of Michigan%% generate data%if ~isvar('yi'), printm 'data'	f.count = 1e6;	im clf, em_test_setuppromptend% block object for block iterationsif ~isvar('Gb'), printm 'Gb'	f.nblock = 5;	Gb = Gblock(G, f.nblock, 0);end%% ML-EM iterations%if ~isvar('xmlem'), printm 'E-ML-EM'	f.niter = 16;	xinit = ig.ones; % uniform initial image	xmlem = eml_em(xinit(ig.mask), G, yi(:), ci(:), ri(:), [], f.niter);	xmlem = ig.embed(xmlem);	im clf, im pl 2 2, im(1, xmlem, 'ML-EM'), cbar	printm('Done running ML-EM')promptend%% OS-EM iterations%if ~isvar('xosem'), printm 'E-ML-OS-EM'	xosem = eml_osem(xinit(ig.mask), Gb, yi, ci, ri, ...		'niter', f.niter-1, 'precon', 'classic');	xosem = ig.embed(xosem);	im(2, xosem, 'E-ML-OS-EM classic'), cbarpromptendif 0, disp 'E-ML-OS-EM fast'	xfast = eml_osem(xinit(ig.mask), Gb, yi, ci, ri, ...		'niter', f.niter-1, 'precon', 'fast');	xfast = ig.embed(xfast);	im(3, xfast, 'E-ML-OS-EM fast'), cbar	im(4, xfast-xosem, 'fast-classic'), cbarpromptend%% E-ML-INC-EM-3 iterations%if ~isvar('xiem3'), disp 'E-ML-INC-EM'	xiem1 = eml_inc_em(xinit(ig.mask), Gb, yi, ci, ri, ...		'niter', f.niter, 'hds', 1);	xiem1 = ig.embed(xiem1);	im(3, xiem1, 'E-ML-INC-EM-1'), cbar	xiem3 = eml_inc_em(xinit(ig.mask), Gb, yi, ci, ri, ...		'niter', f.niter, 'hds', 3);	xiem3 = ig.embed(xiem3);	im(4, xiem3, 'E-ML-INC-EM-3'), cbar	printm 'Done running E-ML-INC-EM'promptend% plot likelihood to show accelerationif 1	like.mlem = eql_obj(xmlem, G, yi(:), ci(:), ri(:), [], ig.mask);	like.osem = eql_obj(xosem, G, yi(:), ci(:), ri(:), [], ig.mask);	like.iem1 = eql_obj(xiem1, G, yi(:), ci(:), ri(:), [], ig.mask);	like.iem3 = eql_obj(xiem3, G, yi(:), ci(:), ri(:), [], ig.mask);	if im		subplot(212)		plot(	...			0:f.niter-1, like.osem, 'c-+', ...			0:f.niter-1, like.iem1, 'g*-', ...			0:f.niter-1, like.iem3, 'm*-', ...			0:f.niter-1, like.mlem, 'yx-', ...			f.nblock * (0:f.niter-1), like.osem, 'ro')		axisx(0, f.niter-1)		legend('OS-EM', 'INC-EM-1', 'INC-EM-3', 'ML-EM', ...			sprintf('OSEM/%d', f.nblock), 4)		title 'ML-EM vs ML-OSEM convergence rate'		xlabel iteration, ylabel likelihood	endpromptend% run regularized case for comparisonif 0 | ~isvar('R'), disp 'build R'	f.l2b = -2;	f.delta = 0.5;	R = Robject(ig.mask, 'type_denom', 'matlab', ...		'potential', 'hyper3', 'beta', 2^f.l2b, 'delta', f.delta);promptendif 0 | ~isvar('xh'), disp 'E-PL-OS-EMDP'	xh = epl_os_emdp(xinit(ig.mask), Gb, yi, ci, ri, R, f.niter, 1e9, 1);	xh = ig.embed(xh);	im clf, im(xh, 'xh'), cbar%promptendif 1 & im % compare pics of ml-osem vs pl	clim = [0 8];	elim = [-1 1]*2.5;	im(231, xtrue, clim, 'true'), cbar	im(232, xosem(:,:,end), clim, 'ML-OSEM'), cbar	im(233, xh(:,:,end), clim, 'PL-OS-EMDP'), cbar	im(235, xtrue-xosem(:,:,end), elim), cbar	title(sprintf('nrms err %g%%', 100*nrms(col(xosem(:,:,end)), xtrue(:))))	im(236, xtrue-xh(:,:,end), elim), cbar	title(sprintf('nrms err %g%%', 100*nrms(col(xh(:,:,end)), xtrue(:))))end

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