[发明专利]PET图像重建方法、系统、终端和可读存储介质有效
申请号: | 201710885629.2 | 申请日: | 2017-09-27 |
公开(公告)号: | CN107845120B | 公开(公告)日: | 2020-11-27 |
发明(设计)人: | 胡战利;高娟;杨永峰;梁栋;刘新;郑海荣 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06T5/00;G06T5/50;G06K9/46 |
代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 李艳丽 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | pet 图像 重建 方法 系统 终端 可读 存储 介质 | ||
1.一种PET图像重建方法,其特征在于,所述方法包括:
原始重建图像优化:对原始重建图像进行去伪去噪优化,获得优化的原始重建图像;对PET扫描数据进行原始的PET图像重建计算,获得原始重建图像;
特征算子提取:对所述优化的原始重建图像进行图像特征提取,获得特征算子;所述特征算子Ft通过如下方式获得:其中,M表示所述以像素点j中心的尺寸为的图像块的宽度,D表示所述像素点j到所述的图像块的边缘的距离;以像素点j为中心的尺寸为的图像块所对应的子特征算子ft通过如下方式获得:其中,C表示常量;
PET图像重建:提取所述原始重建图像和所述优化的原始重建图像之间的差值数据,并对所述差值数据与所述特征算子进行卷积,将得到的卷积数据添加至所述优化的原始重建图像中,获得PET重建图像;所述PET图像重建步骤具体根据下述公式获得PET重建图像:其中,xFR表示所述PET重建图像,表示所述优化的原始重建图像,Ft表示所述特征算子,表示点乘法,υ表示所述差值数据;
按照预置的图像标准,对所述PET重建图像进行达标判断;
若确定所述PET重建图像达标,则确定当前的所述PET重建图像为最终的PET重建图像;所述预置的图像标准由SSIM算法确定;
若确定所述PET重建图像未达标,则将所述PET重建图像作为所述原始重建图像,返回执行所述原始重建图像优化步骤。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征算子提取步骤具体包括如下步骤:
对所述优化的原始重建图像做线性高斯滤波处理,获得模糊图像;
分别从所述优化的原始重建图像和所述模糊图像中,提取以像素点j为中心的尺寸为的图像块,分别获得优化的原始重建图像的子图像块和模糊图像的子图像块;其中,N表示像素数量,为正整数,j的初始值为j=[(N-1)/2]+1;
分别对所述优化的原始重建图像的子图像块和所述模糊图像的子图像块进行均方差计算,获得所述优化的原始重建图像的子图像块的均方差和所述模糊图像的子图像块的均方差,并求得所述优化的原始重建图像的子图像块与所述模糊图像的子图像块之间的均方差;
利用所述优化的原始重建图像的子图像块的均方差、所述模糊图像的子图像块的均方差,以及所述优化的原始重建图像的子图像块与所述模糊图像的子图像块之间的均方差,获得以像素点j为中心的尺寸为的图像块所对应的子特征算子;
令j=j+1,返回执行所述分别从所述优化的原始重建图像和所述模糊图像中,提取以像素点j为中心的尺寸为的图像块,获得优化的原始重建图像的子图像块和模糊图像的子图像块操作,依次迭代循环,直至j=W-[(N-1)/2]退出,获得若干个所述子特征算子;其中,W表示所述优化的原始重建图像或所述模糊图像的宽度;
对所述若干个所述子特征算子求和,获得所述特征算子。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于:
所述优化的原始重建图像的子图像块的均方差σp(j)通过如下方式获得:其中,P(j)表示所述优化的原始重建图像的子图像块的像素的均值,pj表示所述优化的原始重建图像的子图像块,表示所述优化的原始重建图像;
所述模糊图像的子图像块的均方差σq(j)通过如下方式获得:其中,Q(j)表示所述模糊图像的子图像块的像素的均值,qj表示所述模糊图像的子图像块,xd表示所述模糊图像;
所述优化的原始重建图像的子图像块与所述模糊图像的子图像块之间的均方差σqp(j)通过如下方式获得:
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