用于PET系统的自动化参数选择技术方案

本公开提供了用于经由向医学成像系统(10)的用户推荐适当参数设置的推荐系统来提高医学图像的质量的系统和方法。在一个示例中，一种用于推荐用于经由正电子发射断层摄影(PET)系统(12)采集和/或重建图像的参数设置的混合推荐系统(202,308)包括：第一模型(309)，该第一模型被训练以基于初步重建图像(306)来预测参数设置(311)；和第二模型(310)，该第二模型被训练以基于该混合推荐系统(202,308)的用户的偏好来定制所预测的参数设置(311)。

【技术实现步骤摘要】

本文所公开的主题的实施方案涉及正电子发射断层摄影(pet)成像，并且更具体地涉及用于优化pet图像的质量的系统和方法。

技术介绍

1、医学图像的图像质量(iq)可基于由医学成像系统的用户选择的一组图像采集、重建和处理参数设置而变化。这些参数设置通常是基于临床任务、扫描协议、扫描仪规范和/或用户的偏好经由实验选择的。设置可随患者而变化，其中针对一个患者的理想设置或参数对于不同的患者而言可能不是理想的。例如，在正电子发射断层摄影(pet)系统中，用于每床扫描时间的采集参数和用于图像重建的正则化参数(例如，β值)可能不是患者特定的，因为找到针对每个患者的适当参数设置可能是耗时的或者在临床上是不可能的。因此，用于采集图像数据和重建pet图像的参数可基于反复试验来估计，从而导致具有不一致或低于期望的质量的图像。

技术实现思路

1、本公开通过一种用于正电子发射断层摄影(pet)系统的方法至少部分地解决了以上所标识的问题中的一者或多者，包括：在不指定噪声正则化参数的情况下使用该pet系统的原始图像数据来执行第一图像体积的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于正电子发射断层摄影(PET)系统的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括使用快速有序子集期望最大化(OSEM)重建来重建所述第一图像体积。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一经训练模型是相对于从具有不同噪声水平的图像体积中提取的多个分块训练的卷积神经网络(CNN)，所述多个分块中的每个分块被标记有目标噪声正则化参数设置。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所提取的分块是从位于所述PET系统的不同床位置处的所述第一图像体积的部分提取的，并且使用所述第一经训练模型来预测所述噪声正则化参数设置还包括：

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【技术特征摘要】

1.一种用于正电子发射断层摄影(pet)系统的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括使用快速有序子集期望最大化(osem)重建来重建所述第一图像体积。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一经训练模型是相对于从具有不同噪声水平的图像体积中提取的多个分块训练的卷积神经网络(cnn)，所述多个分块中的每个分块被标记有目标噪声正则化参数设置。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所提取的分块是从位于所述pet系统的不同床位置处的所述第一图像体积的部分提取的，并且使用所述第一经训练模型来预测所述噪声正则化参数设置还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述用户的所述偏好数据基于所述用户对具有不同的噪声水平和噪声正则化参数的图像的评级，所述图像以配对或分组显示给所述用户。

6.根据权利要求1所述的方法，其中：

7.一种用于推荐用于经由成像系统(10)采集和/或重建图像的参数设置的混合推荐系统(rs)(202,308)，所述混合rs(202,308)包括：

8.根据权利要求7所述的混合rs(202,308)，其中所述成像系统(10)包括正电子发射断层摄影(pet)系统(12)，并且所述参数设置(311)是针对用于重建所述图像的噪声正则化参数的设置。

9.根据权利要求7所述的混合rs(202,308)，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·梅拉尼恩，S·沃伦韦伯，苏冠豪，R·J·约翰森，弗洛里贝特斯·P·休肯斯费尔特·詹森，
申请(专利权)人：通用电气精准医疗有限责任公司，
类型：发明
国别省市：