[发明专利]一种基于阿尔法散度的动态PET图像因子处理方法

摘要

一种基于 散度的动态PET图像因子处理方法，包括如下步骤，（1）利用PET成像设备进行动态扫描并进行图像重建，得到动态PET图像；（2）建立因子分析模型；（3）定义动态PET图像与因子分析模型的散度；（4）最小化散度得到初级因子图像和对应的初级因子；（5）最小化初级因子图像间的重叠程度，得到最终因子图像和对应的最终因子。本发明利用了动态PET图像与因子分析模型的散度测度，可以根据动态PET图像噪声不同分布特性，进行因子分析，得到相应的因子图像及因子。由于对分解得到的因子图像加入了唯一性约束使得得到的因子图像之间重叠度最小，可以有效提高因子图像的准确性。

主权项

一种基于阿尔法散度的动态PET图像因子处理方法，其特征在于：包括如下步骤，(1)利用PET成像设备进行动态扫描并图像重建，得到动态PET图像；(2)建立因子分析模型；(3)定义动态PET图像与因子分析模型的α散度；(4)最小化α散度得到初级因子图像和对应的初级因子；(5)最小化初级因子图像间的重叠程度，得到最终因子图像和对应的最终因子；所述步骤(2)中建立的因子分析模型为线性模型，具体是：假设动态PET图像I上每个像素点的像素值可由各个因子F的线性组合表示，每个因子的系数由因子图像L确定，动态PET图像I可表示为：I＝LF；其中因子F为组织的时间活度曲线，动态PET图像I的大小为N×T，其中N表示每一帧PET图像的像素点数目，T表示动态PET图像的帧数，因子矩阵F的大小为K×T，因子图像L的大小为N×K，其中K为所需提取的因子数目；所述步骤(3)中定义的动态PET图像与因子分析模型的α散度Dα为：其中i＝1...N，f＝1...T，表示在当前因子图像L和当前因子F下所得到估计值；α为任意值，且当α＝1时，当α＝‑1时，