Texto completo
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| Autor(es): |
Michel Eduardo Beleza Yamagishi
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica |
| Data de defesa: | 2001-12-18 |
| Membros da banca: |
Alvaro Rodolfo De Pierro;
Sergio Shiguemi Furuie;
Nelson Delfino d'Avila Mascarenhas;
Cecil Chow Robilotta;
José Mario Martínez Pérez
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| Orientador: | Alvaro Rodolfo De Pierro |
| Resumo | |
Apresentamos uma extensão do RAMLA para o problema de Máxima Verossimilhança Regularizado em Tomografia por Emissão. Provamos que, se a seqüência gerada por este método converge, então deve convergir para a solução. Propomos também novos métodos iterativos de reconstrução para os problemas de Máxima Verossimilhança e Máxima Verossimilhança Regularizado em Tomografia por Transmissão. Estes algoritmos são extensões em CT do RAMLA. Mostramos que os novos algoritmos produzem soluções similares ou melhores que o EM para CT e outros métodos de subconjuntos ordenados com a vantagem de serem mais rápidos e terem boas propriedades de convergência (AU) | |
| Processo FAPESP: | 96/09186-2 - Métodos de subconjuntos ordenados para resolver problemas de máxima verossimilhança em tomografia de emissão |
| Beneficiário: | Michel Eduardo Beleza Yamagishi |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |