从降压和嘈杂的测量值(例如MRI和低剂量计算机断层扫描(CT))中重建图像是数学上不良的反问题。我们提出了一种基于期望传播(EP)技术的易于使用的重建方法。我们将蒙特卡洛(MC)方法,马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)和乘数(ADMM)算法的交替方向方法纳入EP方法,以解决EP中遇到的棘手性问题。我们在复杂的贝叶斯模型上演示了图像重建的方法。我们的技术应用于伽马相机扫描中的图像。我们仅将EPMC,EP-MCMC,EP-ADMM方法与MCMC进行比较。指标是更好的图像重建,速度和参数估计。在真实和模拟数据中使用伽马相机成像进行的实验表明,我们提出的方法在计算上比MCMC昂贵,并且产生相对更好的图像重建。
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