基于未知输入的PET医学图像重构

基于未知输入的PET医学图像重构

论文摘要

正电子发射断层成像(PET)扫描技术是一项能够反映组织代谢水平的显像技术,对实体肿瘤的定性诊断和病灶转移的检查准确率较高。本文提出了一种PET图像的重建算法来提高PET图像的质量。考虑到大多已有重建算法的图像质量严重依赖于PET的线性测量模型,而该模型与实际情况不符,通过引入未知输入项,本文提出了一种新的测量模型。该未知输入项由2部分组成:一部分是未知输入的输入矩阵,用以描述测量模型中投影矩阵的不确定性;另一部分是未知输入,用于刻画被干扰了的示踪剂浓度和一些未建模信息。在此新模型的基础上,利用最优估计理论,提出了一种不同于已有算法的重建算法,同时重构出了未知输入和示踪剂的浓度分布。最后通过实验验证了该算法比其他常用算法能更好地重建PET图像。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 PET图像重构问题描述
  • 2 图像重构过程
  • 3 实验仿真和数据比较
  •   3.1 静态PET模拟装置
  •   3.2 不同重建方法的比较
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王宏霞,徐英婕,赵云波,张文安

    关键词: 未知输入,最优估计,卡尔曼滤波,重建算法,正电子发射断层成像

    来源: 高技术通讯 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,医药卫生科技,信息科技

    专业: 临床医学,特种医学,计算机软件及计算机应用

    单位: 浙江工业大学信息工程学院

    基金: 浙江省自然科学基金(LY18F030022,LR16F030005),国家自然科学基金(61673350)资助项目

    分类号: TP391.41;R816

    页码: 1184-1192

    总页数: 9

    文件大小: 6774K

    下载量: 20

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