[发明专利]基于混合损失函数3D CNN的动态双示踪PET重建方法

摘要

本发明公开了一种基于混合损失函数3D CNN的动态双示踪PET重建方法，其针对双示踪PET数据的3D格式，选用对应的3D卷积核，在立体感受野中进行特征提取(下采样)和重建(上采样)过程，精确地从动态符合计数序列出发，重建出两种不同的双示踪PET的三维浓度分布图。本发明方法可以较好地对同时注射、单次采集的双示踪投影数据进行重建，不需要任何模型的约束，对双示踪剂的种类也无特殊要求。基于本发明方法可以最大限度地缩短双示踪PET所需的扫描时间，除此之外，向训练好的网络模型中输入混合的动态符合计数序列，可以在短时间内输出两种单一示踪剂的动态PET图像，这都有助于重建效率的提高。

主权项

1.一种基于混合损失函数3D CNN的动态双示踪PET重建方法，包括如下步骤：(1)向生物组织注入由示踪剂I和示踪剂II所组成的混合双示踪剂并进行动态PET探测，得到对应不同时刻的符合计数向量，进而组成反映混合双示踪剂分布情况的三维动态符合计数序列Sdual；(2)向生物组织先后注入示踪剂I和示踪剂II并进行动态PET探测，得到两组单示踪剂对应不同时刻的符合计数向量，进而组成分别反映示踪剂I和示踪剂II分布情况的三维动态符合计数序列SI和SII；(3)利用PET图像重建算法计算出动态符合计数序列Sdual、SI和SII所对应的三维动态PET图像序列Xdual、XI和XII；(4)使Sdual、Xdual、XI和XII组成为样本，根据步骤(1)～(3)重复执行多次以得到大量样本，进而将所有样本分为训练集和测试集；(5)利用训练集样本中的Sdual作为输入，对应的Xdual作为辅助标签，XI和XII作为主标签，通过三维卷积神经网络进行训练，得到动态双示踪剂PET重建模型；(6)从测试集中任取一样本，使该样本中的Sdual输入至所述动态双示踪剂PET重建模型，即可输出得到对应示踪剂I和示踪剂II的三维动态PET图像序列XI和XII。