[发明专利]一种基于图像分割的动态PET图像重建及示踪动力学参数估计方法

摘要

本发明提供了一种基于图像分割的动态PET图像重建及示踪动力学参数估计方法，其通过将统计学重建模型与有生理意义的模型相结合能够得到更加准确的联合重建结果。当重建和分割耦合到一个联合或同时的求解框架中时，对分割任务而言，可以获得噪声模型对原始投影数据进行建模的信息，而基于分割的结果也能够增强每个区域内的均匀性，从而实现一个更符合真实情况的重建结果。与其他单独重建动态PET图像或估计动力学参数的算法相比，本发明也都能获得较好的重建结果。结合本发明在模拟数据和真实数据实验中的表现，与其他单独重建动态PET图像、估计动力学参数以及图像分割的算法相比，本发明也都能获得较好的重建结果。

主权项

1.一种基于图像分割的动态PET图像重建及示踪动力学参数估计方法，包括如下步骤：(1)利用探测器对注入有放射性药剂的生物组织进行探测，动态采集得到对应各个时刻的符合计数向量，并建立符合计数矩阵Y；(2)使动态的PET图像序列组合成PET浓度分布矩阵X，根据PET成像原理，建立PET测量方程；(3)通过对PET测量方程引入全变分约束，得到基于TV的PET图像重建模型L(X)；(4)利用房室模型匹配估计示踪动力学参数，建立关于X和Ф的同步重建模型S(X，Ф)；(5)基于预处理得到的区域分割结果，对示踪动力学参数矩阵Ф进行聚类，得到聚类分割模型C(Ф)；(6)将上述三个模型L(X)、S(X，Ф)和C(Ф)相结合得到同步重建的目标函数LSC(X，Ф)如下：其中：γ和∈均为权重系数；(7)对目标函数LSC(X，Ф)进行最优化求解后即得到PET浓度分布矩阵X和示踪动力学参数矩阵Ф。