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?? 實現(xiàn)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_em_test.m% compare aspire and matlab E-ML-EM% Copyright Jan 1998	Jeff Fessler, The University of Michigan%% generate data%if ~isvar('yi'), printm 'setup for eml_em_test'	if has_aspire		f.dir	= test_dir;		f.wtf	= [f.dir 't,g.wtf'];		f.yi	= [f.dir 'yi.fld'];		f.ci	= [f.dir 'ci.fld'];		f.ri	= [f.dir 'ri.fld'];		f.mask	= [f.dir 'mask.fld'];	end	em_test_setuppromptend%% matlab iterations%if ~isvar('xmat'), printm 'matlab E-ML-EM'	f.niter = 9;	xinit = ig.ones; % uniform	xmat = eml_em(xinit(ig.mask), G, yi(:), ci(:), ri(:), [], f.niter);	xmat = ig.embed(xmat);	im clf, im(xmat, 'matlab E-ML-EM iterates')promptendif ~has_aspire, return, end%% aspire iterations - this is for Fessler's testing only!%if ~isvar('xasp'), printm 'aspire E-ML-EM'	f.init	= [f.dir 't,init.fld'];	f.out = [f.dir 't,out.fld'];	fld_write(f.init, xinit, '-nocheck')	if (exist(f.out) == 2), delete(f.out), end	f.alg = 'em,1';	f.saver = '-';	f.saver = 'stack,1';	f.penal = '-';	f.method = sprintf('@%d@%s@%s', f.niter-1, f.alg, f.penal);	f.scaleinit = 0;	if 1		f.com = sprintf('i -chat 0 empl2 %s %s  %s %s %s 1 %s %s  %s %s 0 1e9 %d -', ...			f.out, f.init, f.yi, f.ci, f.ri, f.wtf, ...			f.mask, f.method, f.saver, f.scaleinit);		os_run(f.com)		xasp = double(fld_read(f.out));	endendif 1	im(221, xmat, 'xhat matlab')	im(222, xasp, 'xhat aspire')	im(223, (xasp-xmat)/max(xmat(:)), 'aspire-matlab')	t = vcorrcoef(xasp, xmat);	printf('corr. %g,%g', t, t-1)	t1 = eql_obj(xmat, G, yi(:), ci(:), ri(:), [], ig.mask);	t2 = eql_obj(xasp, G, yi(:), ci(:), ri(:), [], ig.mask);	if im		subplot(224)		plot(0:f.niter-1, t1-t1(1), '-o', 0:f.niter-1, t2-t1(1), '-x')		legend('mat', 'asp', 4), xlabel iteration, ylabel objective	endend

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