Login
Search manual

Details

Title Математическое моделирование в позитронно-эмиссионной томографии (вводный курс): учебное пособие: [для студентов и аспирантов вузов]
Creators Денисова Наталья Валерьевна ; Пригарин Сергей Михайлович
Organization Новосибирский государственный университет
Electronic publication Новосибирск: Издательско-полиграфический центр НГУ, 2026
Collection Издания НГУ
Subjects Математическое моделирование ; Труды преподавателей и сотрудников НГУ
LBC В336.36в631я73-1я04
Literature on branches of knowledge Физика ( В3 )
Document type Tutorial
Language Russian
Rights Свободный доступ из сети Интернет (чтение, цитирование)
Additionally New arrival
Record key RU\NSU\elcopy\6025
Record create date 10/23/2026

Allowed Actions

Read

Group Anonymous
Network Internet
Network User group Action
Internet All
Read
  • Предисловие
  • 1. Введение
    • 1.1. Диагностические методы ядерной медицины
    • 1.2. Физические эффекты, связанные с прохождением гамма-излучения через вещество
    • Литература
  • 2. О математическом моделировании в ядерной медицине
    • 2.1. Разработка математических фантомов
    • 2.2. Математические (стилизованные) фантомы
    • 2.3. Воксельные фантомы
    • 2.4. Фантомы, генерируемые с помощью технологий компьютерной графики (BREP, mash-type, hybrid)
    • 2.5. «Цифровые двойники» пациентов
    • Литература
  • 3. Статистическое моделирование переноса гамма-излучения при ПЭТ-сканировании
    • 3.1. Моделирование источника излучения
    • 3.2. Общая схема моделирования траекторий гамма-квантов
    • 3.3. Алгоритмы моделирования свободного пробега
    • 3.4. Моделирование комптоновского рассеяния
    • 3.5. Индикатрисы комптоновского рассеяния
    • 3.6. Уравнение переноса излучения
    • 3.7. Оценки радиационных характеристик методом Монте-Карло
    • 3.8. Локальные оценки
    • Литература
  • 4. Статистические алгоритмы реконструкции изображений в диагностической ядерной медицине
    • 4.1. Постановка задачи в рамках детерминистической модели
    • 4.2. Постановка задачи в рамках статистической модели
    • 4.3. Алгоритм Maximum Likelihood Expectation Maximization
    • 4.4. Байесовские алгоритмы Maximum a Posteriori (MAP)
    • 4.5. Алгоритм MAP-Gibbs
    • 4.6. Алгоритм MAP-ENT
    • 4.7. Системная матрица
    • Литература
  • Приложение
...