申请/专利权人：深圳高性能医疗器械国家研究院有限公司

申请日：2021-03-15

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113052933B

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.07.16#实质审查的生效;2021.06.29#公开

摘要：本申请属于图像成像技术领域，特别是涉及一种参数成像方法及系统。目前已有的很多研究在成像质量上有着很大的突破，但很多算法在创新的同时忽略了其计算速度，导致算法复杂性过高，在临床上很难得到广泛的应用。本申请提供了一种参数成像方法，将正电子发射断层显像数据重建为动态图像，从所述动态图像中求得清晰明确的参数图像。在低计量成像以及不大幅增加其计算成本的前提下，得到信噪比高且结构清晰的图像。

主权项：1.一种参数成像方法，其特征在于：将正电子发射断层显像数据重建为动态图像，从所述动态图像中求得清晰明确的参数图像；根据正电子发射断层显像数据得到参数图像，将正电子发射断层显像数据重建为动态图像，从所述动态图像中提取权重值，采用所述权重值对所述参数图像进行滤波得到清晰明确的参数图像；或者对正电子发射断层显像数据进行重建得到所述动态图像，对所述动态图像拟合动力学模型得到参数图像，对所述参数图像进行滤波后得到清晰明确的参数图像；将动态PET图像作为先验信息的引导滤波方法用于PET参数图像重建；采用直接法对参数图像进行重建：1对1小时的PET正弦数据进行衰减校正，ai是衰减校正系数；后面的步骤都是基于衰减校正后的数据进行的；首先将1小时的数据分为24个时间帧：4×20s，4×40s，4×60s，4×180s，和8×300s，然后对其拟合线性不可逆的动力学模型，使用期望最大化算法进行参数成像，但此时得到的参数图像信噪比非常差，图像可辨识性很低；使用如下迭代公式对算法进行求解： 其中θ"表示待求的参数图像，n表示迭代次数，A是动力学模型的参数系数，G是系统矩阵，1；是全为1的向量，yi是PET的正弦数据，r是背景事件，包括随机和散射事件，是Kronecker积；2将1小时的数据按照时间先后分为3个20分钟的时间帧，然后使用期望最大化算法对三个时间帧进行图像重建，并在后面加窗口大小为3的高斯滤波，这样得到的参数图像虽然细节信息会有一些损失，但信噪比非常的好；PET图像重建的迭代公式是： 其中xm，m＝1，2，3是待求的PET图像；3使用最近邻算法从上一步求得PET图像中求得归一化的核矩阵K作为权重，然后利用引导滤波方法和权重K对参数图像进行滤波；将这一步使用在参数图像重建的每一次迭代中，即公式1变为： 这时我们得到的参数图像在拥有高信噪比的同时还拥有着非常清晰的细节信息。

全文数据：

权利要求：

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