一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法，包括：(1)采集符合计数，建立状态空间方程；(2)对体素进行粒子采样，并求取体素的先验浓度值；(3)计算粒子权重值；(4)进行重采样计算；(5)迭代求取粒子浓度真值及其粒子权重真值；(6)求取体素值，遍历重建每帧PET图像。本发明专利技术方法通过利用状态空间方程与粒子滤波，将PET的数据统计特性和生理特性联合起来用于重建PET的动态图像，有效地加强了对噪声的过滤，提高了PET图像动态重建的准确率，能够将PET动态图像更好的还原出来，使重建结果在医学领域上更具有使用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法
本专利技术属于PET成像
，具体涉及一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法。
技术介绍
PET全称为Positron emission tomography,也就是通常所说的正电子发射断层成像，是一种基于核物理学和分子生物学的医学影像技术，它能够从分子层面上观察细胞的新陈代谢活动，为早期疾病尤其是肿瘤的检测和预防提供了有效依据。PET本质上是对病人体内药物的浓度分布进行成像，被注射入病人体内的放射性同位核素标记药物通过血液进入循环系统，这些物质在人体内各组织器官中将形成一定的浓度分布。由于放射性同位核素的半衰期较短，且极其不稳定，将很快发生衰变，衰变过程中所释放的正电子与附近的自由电子发生湮灭反应，产生一对方向几乎相反、能量相等，能量大小为511kev的伽玛光子对，这些光子由探测器环接收，再经由符合采集系统对这些带有放射性药物分布信息的成对光子进行处理生成投影数据(sinogram)。之后，通过相应的数学方法对投影数据进行反演求解，可重建出人体的放射性物质的空间浓度分布。近几年PET在实际医学领域的应用日趋广泛，但与此同时，临床上对PET成像的要求也随之变高，越来越多的医学领域需要PET能提供更高成像分辨率和能够实时的对患者进行扫描，而与此相应的图像维数的扩展和采集数据量的急剧加大对现有的重建算法提出了挑战，并且这些需求也对计算机的计算能力和存储空间有极为苛刻的要求。目前，PET成像的重建方法大致可分为两类解析法和迭代统计法。前一类主要是滤波反投影法(FBP)，计算速度快，但成像分辨率低并且存在伪影严重。为此，从数据统计角度进行重建的迭代统计法被提出来，由于迭代法基于统计学模型，对不完全数据适应性好， 逐渐成为PET重建算法研究关注点；如ML-EM算法，其根据最大似然估计原理，将病人体素 (Voxel)浓度作为待估计值、建立似然函数、求得极大值。但是，迭代统计发的计算复杂、计算量大，耗时长。为解决重建速度问题，大规模矩阵快速运算技术被不断运用到该算法体系中，如有序子集最大似然法。而针对于算法中未考虑先验估计的统计特性，提出了后验估计中加以修正的最大后验估计法。此外，将统计模型近似为高斯模型后又引入了最小二乘法， 继而发展未带有惩罚加权的最小二乘、非负超松弛迭代法等。但是这些算法都只是将患者的结构信息加入重建，并没有效的对患者的生理信息进行利用。而基于房室模型的状态空间体系则从另一个角度为PET图像的重建提供了新的思路，通过根据实际求解问题调整测量方程与状态方程的统一表达式，以实现静态、动态重建以及先验估计。通过相关方法求解，如卡尔曼滤波、H c 滤波等可适应不同噪声特性和清晰度的要求，与传统的解析法或迭代统计法相比具有优势。但是以上这些算法在PET的实时动态重建方面都有着一些缺陷，有的无法适应动态PET成像庞大的数据采集量，从而导致重建准确率低或耗时过长，而有的则不能将患者的先验生理信息加载到重建中，使重建的信息利用率较低。
技术实现思路
针对现有技术所存在的上述技术缺陷，本专利技术提供了一种基于粒子滤波的动态 PET图像重建方法，有效提高了 PET图像动态重建的质量。一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法，包括如下步骤(I)利用探测器对注入有放射性物质的生物组织进行探测，采集到不同时刻对应的多组符合计数，每一组符合计数对应一帧PET图像；根据PET成像原理，建立PET图像的状态空间方程X (t) = θΑΔ χ (t-1) Xuy(t) = Dx (t)+v其中D为系统矩阵且为mX η维矩阵，A为状态矩阵；y(t)为第t帧PET图像对应时刻采集到的符合计数，且为m维向量；x(t)和x(t-l)分别为第t帧PET图像和第t-Ι帧 PET图像的体素值，且为η维向量；u为放射性物质浓度变化对探测器的影响因子，V为测量噪声；Λ t为第t帧PET图像对应时刻与第t-Ι帧PET图像对应时刻的间隔；n为PET图像的体素个数，m为符合计数中的元素个数；(2)对PET图像中的体素进行粒子采样，获得每帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值；根据采集到的符合计数，利用FBP算法求得PET图像中每一体素的先验浓度值；(3)根据所述的状态空间方程建立以下方程表达式；根据所述的先验浓度值和粒子浓度初值，通过以下方程表达式求得当前帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值对应的粒子权重值；权利要求1.一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法，包括如下步骤(1)利用探测器对注入有放射性物质的生物组织进行探测，采集到不同时刻对应的多组符合计数，每一组符合计数对应一帧PET图像；根据PET成像原理，建立PET图像的状态空间方程；(2)对PET图像中的体素进行粒子采样，获得每帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值；根据采集到的符合计数，利用FBP算法求得PET图像中每一体素的先验浓度值；(3)根据所述的状态空间方程建立以下方程表达式；根据所述的先验浓度值和粒子浓度初值，通过以下方程表达式求得当前帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值对应的粒子权重值；2.根据权利要求I所述的动态PET图像重建方法，其特征在于所述的状态空间方程如下X(t) = θΑΔ χ(t-1) Xuy (t) = Dx (t) +v其中D为系统矩阵且为mXη维矩阵，A为状态矩阵；y(t)为第t帧PET图像对应时刻采集到的符合计数，且为m维向量；x(t)和x(t-l)分别为第t帧PET图像和第t-Ι帧PET 图像的体素值，且为η维向量；u为放射性物质浓度变化对探测器的影响因子，V为测量噪声；Λ t为第t帧PET图像对应时刻与第t-Ι帧PET图像对应时刻的间隔；n为PET图像的体素个数，m为符合计数中的元素个数。3.根据权利要求I所述的动态PET图像重建方法，其特征在于所述的步骤(2)中，对 PET图像中的体素进行粒子采样的方法为获取体素值的分布区间，所述的分布区间符合非线性泊松分布；对于任一体素通过对所述的分布区间进行采样获得s个粒子采样值，进而根据公式vj (O = gj (t)pj ( )计算出每帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值；其中，vj(0为第t帧PET图像中第j体素的第k粒子浓度初值，g〉(O为第t帧PET图像中第j体素的第k粒子采样值，夕丨(O为尽丨(纟)对应的粒子初始权重，k为自然数且I < k < S。4.根据权利要求3所述的动态PET图像重建方法，其特征在于对于第一帧PET图像，所述的粒子初始权重(〖)为初始给定值；对于非第一帧PET图像，所述的粒子初始权重/7丨(/)为前一帧PET图像中第j体素的第k粒子浓度真值对应的粒子权重真值。5.根据权利要求I所述的动态PET图像重建方法，其特征在于所述的步骤(4)中，采用粗糙重采样算法求取重采样后的粒子浓度值及其粒子权重值。6.根据权利要求I所述的动态PET图像重建方法，其特征在于所述的步骤(6)中，根据以下公式求取当前帧PET图像中每一体素的体素值左=1其中Xj(t)为第t帧PET图像中第j体素的体素值，为第t帧PET图像中第j体素的第k粒子浓度真值，为对应的粒子权重真值，s为粒子采样个数。全文摘要本专利技术公开了一种基于粒子滤波的动本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于粒子滤波的动态PET图像重建方法，包括如下步骤：(1)利用探测器对注入有放射性物质的生物组织进行探测，采集到不同时刻对应的多组符合计数，每一组符合计数对应一帧PET图像；根据PET成像原理，建立PET图像的状态空间方程；(2)对PET图像中的体素进行粒子采样，获得每帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值；根据采集到的符合计数，利用FBP算法求得PET图像中每一体素的先验浓度值；(3)根据所述的状态空间方程建立以下方程表达式；根据所述的先验浓度值和粒子浓度初值，通过以下方程表达式求得当前帧PET图像中每一体素的每一粒子浓度初值对应的粒子权重值；ωjk(t)=fv{z(t)-Σi=1m[D(i,j)vjk(t)]}z(t)=Σi=1m[yi(t)Pj,i(t)]Pj,i(t)=D(i,j)×uj(t)Σj=1nuj(t)Σj=1n{D(i,j)×uj(t)Σj=1nuj(t)}其中：为第t帧PET图像中第j体素的第k粒子浓度初值，为对应的粒子权重值，uj(t)为第t帧PET图像中第j体素的先验浓度值，yi(t)为第t帧PET图像对应时刻采集到的符合计数中的第i元素值，D(i，j)为系统矩阵中第i行第j列的元素值；fv为噪声的概率名都函数；k、i和j均为自然数，且1≤i≤m，1≤j≤n，k为粒子序号，n为PET图像的体素个数，m为符合计数中的元 素个数；(4)根据所述的粒子浓度初值及其粒子权重值，通过重采样算法求得重采样后的粒子浓度值及其粒子权重值；(5)将重采样后的粒子浓度值作为步骤(3)中的粒子浓度初值，重复步骤(3)和步骤(4)，直至重采样后的粒子浓度值收敛，将收敛后的粒子浓度值及其粒子权重值作为粒子浓度真值及其粒子权重真值；(6)根据粒子浓度真值及其粒子权重真值，求得当前帧PET图像中每一体素的体素值，进而遍历每帧PET图像。FDA00002394885800014.jpg,FDA00002394885800015.jpg,FDA00002394885800016.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘华锋，于行健，胡正珲，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：