最大似然期望法（MLEM）是一种基于概率论的迭代方法，用于估计图像或数据的参数。它通过最大化数据的似然函数来估计模型参数，从而获得统计学上最优的重建结果。MLEM的核心思想是通过迭代更新参数值，使得观测数据出现的概率最大化。
MLEM的迭代过程通常包括两个步骤：期望（E）步和最大化（M）步。在E步中，通过随机赋值模型参数的初始值，并计算隐含参数的后验概率；在M步中，利用这些后验概率对参数进行修正，以提高参数估计的准确性。这一过程不断重复，直到参数收敛或达到预设的迭代次数。
MLEM在图像重建领域有广泛应用，特别是在CT图像重建中表现出良好的性能。例如，在CT图像重建中，MLEM能够有效抑制泊松噪声，提高图像质量。此外，MLEM还被用于其他领域，如编码孔径辐射成像定位和图像重建等。
MLEM是一种基于最大似然估计（MLE）的迭代算法，通过迭代更新参数值，使观测数据出现的概率最大化。它在图像重建、信号处理等领域具有广泛的应用
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