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放射ＣＴ的重建问题可以归结为一种基于泊松分布的最大似然估计（ＭｕｘｉｍｕｎＬｉｋｅｌｉｂｈｏｏｄ，ＭＬ），其中最著名的如ＥＭ算法，这种地存在的问题是鲁棒性不强，当观测数据中存在一些出格点（ｏｕｔｉｌｅｒ）（如２％）时，ＥＭ算法的性能变就得很差，本文分析了算法性能误差的原因，将泊松分布近似为高斯分布后，仿照鲁棒估计的Ｍ－估计，构造了一种鲁棒性能很强的ＥＭ改进算法，实验结果表明，即使在投影数据中混有１