[发明专利]一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法

权利要求书

1.一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1.1：分别利用结构图像成像设备和PET成像设备采集同一目标物的结构图像与PET的原始数据，获取目标物的结构图像G和PET图像P，同时获取结构图像和PET成像设备的分辨率；

步骤1.2：将步骤1.1中得到的结构图像G和PET图像P进行刚性配准；

步骤1.3：将步骤1.1中得到的PET图像P进行中值滤波，得到中值滤波后的PET图像P^median；

步骤1.4：将步骤1.2中得到的结构图像G定义体素有效邻域ω_k；

步骤1.5：利用步骤1.3中得到的P^median和步骤1.4中得到的体素有效邻域ω_k定义引导容积效应校正模型；

步骤1.6：将步骤1.2得到的结构图像G作为引导图像，对步骤1.5的引导容积效应校正模型进行转化，得到带约束目标函数的方程；

步骤1.7：将步骤1.6得到的带约束目标函数的方程采用线性回归方法进行最小化求解，得到去噪和部分容积效应校正后的输出PET图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：所述结构图像G为CT或MR图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：所述步骤1.3中，中值滤波采用式(I)，

P^median＝Median(P,ω_m)(I)

其中，ω_m为中值滤波窗，P^median为中值滤波过滤后的PET图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：所述步骤1.3中，ω_m为(3×3×3)的中值滤波窗。

5.根据权利要求1所述的一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：所述步骤1.4中，对于像素k和其邻域N_k依据如下准则定义像素k的有效邻域ω_k：

对于三维图像中每个像素点k的邻域N_k中的每一个像素i，如果满足其归为有效邻域ω_k，其中μ为结构图像G中的自定义边缘判定阈值。

6.根据权利要求5所述的一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：所述自定义边缘判定阈值μ的取值范围为0.5≤μ≤1。

7.根据权利要求1所述的一种基于结构图像引导的PET图像部分容积校正方法，其特征在于：步骤1.5中，引导容积效应校正模型为式(II),

Qi=ak(HG)i+bk(HI)i-Pimedian---(II)]]>

其中，a_k和b_k为在邻域ω_k中保持不变的线性系数，i为邻域ω_k中任意一个像素，I为各个像素值等于1的图像，H为PET成像设备的点扩散函数，为卷积操作符。