一种基于解剖先验信息的PET重建方法技术

一种基于解剖先验信息的PET重建方法，涉及医学PET成像技术，该方法包括以下步骤：步骤一、获取先验图像；步骤二、提取在高维空间中表示解剖特征的函数F；步骤三、选择径向高斯核函数；步骤四、将核方法加入到期望最大算法迭代重建框架中，用来表示重建过程中的PET图像；步骤五、最后得到重建结果，利用提取的高空间分辨率的解剖图像的先验信息，加入一种基于机器学习的核方法重建过程中，得到了更好的PET图像重建质量，提高了图像信噪比和定量分析效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于解剖先验信息的PET重建方法
本专利技术涉及医学PET成像技术，具体涉及一种基于解剖先验信息的PET重建方法。
技术介绍
正电子发射断层成像(PositronEmissionComputedTomography，PET)作为一种非介入的定量研究活体功能活度的工具，正越来越广泛地应用于临床诊断，尤其是疾病的早期诊断。PET空间分辨率是PET系统的核心指标之一，正电子的一些物理特性和数据采集机制的局限性，导致空间分辨率不可避免地降低，表现在图像上则为图像模糊，这制约了PET系统在某些要求高分辨领域的应用，如早期肿瘤的发现、脑功能成像等。传统的PET图像重建方法的图像噪声高，造成定量分析效果差，影响影像诊断，为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。
技术实现思路
本专利技术提出医学PET成像技术，特别说明了一种基于解剖先验信息的PET重建方法，通过将高空间分辨率和包含准确边界信息的解剖图像的先验信息加入到PET重建模型中，从而提高PET重建图像的质量，降低了重建图像的噪声，在感兴趣区的量化方面也得到了提高。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于解剖先验信息的PET重建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/n步骤一、获取先验图像；/n步骤二、提取在高维空间中表示解剖特征的函数F；/n步骤三、选择径向高斯核函数；/n步骤四、将核方法加入到期望最大算法迭代重建框架中，用来表示重建过程中的PET图像；/n步骤五、最后得到重建结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于解剖先验信息的PET重建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一、获取先验图像；
步骤二、提取在高维空间中表示解剖特征的函数F；
步骤三、选择径向高斯核函数；
步骤四、将核方法加入到期望最大算法迭代重建框架中，用来表示重建过程中的PET图像；
步骤五、最后得到重建结果。


2.根据权利要求1所述的基于解剖先验信息的PET重建方法，其特征在于：所述的提取在高维空间中表示解剖特征的函数，提取的特征的函数F采用灰度共生矩阵的能量和对比度，灰度共生矩阵是由计算图像中灰度为i和j的一个像素对沿固定方向固定步长出现的概率得到的，像素对的方向可以是沿着横向、竖向、斜向及其反向共八个方向上出现，显然像素对(i,j)和(j,i)沿相反方向出现的次数一样，所以在灰度共生矩阵的计算过程中可以只计算与横向夹角为0°、45°、90°、135°这四个方向上出现的概率。
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘新，黄志炜，李晓伟，陈铭湘，
申请(专利权)人：广州互云医院管理有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44