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AAPM TG18测试图是PACS图像质量控制的检测标准，即将发表的中国PACS标准明确要求采用AAPM TG18眩光图案测试图进行图像质量检测。

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em算法matlab代码我的毕业设计 对于我的毕业设计，我已经完成了从光学散斑图案进行图像重建的研究。 同时采用了迭代相位检索算法和用于端到端映射的深度学习方法。 抽象的 通过散射复杂介质成像是许多情况下遇到的普遍问题，例如深部组织光学成像。 光散射扰乱了介质内部传播的波，结果是没有生成目标的图像，而只是看似随机的斑点（称为斑点）。 对于计算成像方式，通过使用透射矩阵（TM）方法对散斑图案进行解扰以“透视”散射介质已经取得了重大进展。 最近，在这种情况下，越来越多地采用了深度学习（DL）技术。 在本文中，研究重点是通过仅对斑点图案进行强度测量来重建目标图像。 第一步是获取包含目标图像和相应斑点图案的图像数据集。 进行了光学实验，其中在仅相位空间光调制器（SLM）上显示了MNIST手写数字图像，以操纵入射到漫射器上的激光，并通过照相机测量了所产生的斑点图案。 除了MNIST数据集外，还下载了包含散射介质的经验TM的公共数据集。 基于下载的数据集，采用TM测量算子的相位检索算法能够成功检索SLM模式。 此外，已经利用采用密集块的改进的U-net模型从记录的斑点强度模式有效地重建显示在SLM

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