[發明專利]在PET成像中最大后驗優化圖像重建方法

無效

• 申請號: 200710030079.2
• 申請日: 2007-09-04
• 公開（公告）號: CN101156780A
• 公開（公告）日: 2008-04-09
• 發明（設計）人: 馬建華;陳陽;陳武凡;馮衍秋;馮前進
• 申請（專利權）人: 陳武凡
• 主分類號: A61B6/00
• 分類號: A61B6/00;G06T1/00
• 代理公司: 廣州知友專利商標代理有限公司
• 代理人: 宣國華

1.一種在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)利用PET成像設備采集成像前的探測器數據，同時獲取成像設備中各種數據校正參數值和系統矩陣；

(2)根據步驟1獲取的成像前校正數據滿足的統計特征，構建用于重建圖像的數學統計模型；

(3)針對步驟2中數學模型的求解，引入廣義Gibbs先驗，采用最大后驗估計方法進行重建模型轉化，得到用于獲取PET重建圖像的帶約束目標函數的優化方程；

(4)由步驟3得到的結果，基于對優化方程中全局參數選擇的基礎上，采用拋物線替換坐標下降算法進行迭代計算處理，重建出的圖像。

2.根據權利要求1所述的在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于：步驟2中用到的數學統計模型為泊松分布或高斯分布。

3.根據權利要求1所述的在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于：步驟3中廣義Gibbs先驗的具體設計過程為：

a、首先選擇一個包含圖像中豐富的幾何信息的較大方形鄰域；同時設計一個相似性測度用于比較大方形鄰域內中像素點k和像素點j處對應的小方形鄰域的相似性；

b、隨后在選定的小方形鄰域的內進行兩像素間的灰度值比較的同時，利用兩像素間相似性來獲得勢能函數中的權值量。

4.根據權利要求3所述的在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于：步驟b中的權值量定義為wkjGG=exp(-||λ(Vk)-λ(Vj)||2/h2)/wkj,]]>w_kj定義為傳統Gibbs先驗中像素點k和像素點j之間的權值，通過圖像域內兩像點間的歐幾里德距離的反比例函數確定；V_k和V_j則設定為以像素點k和像素點j為中心的小方形鄰域；λ(V_k)和λ(V_j)為此兩個鄰域中所有像素灰度值數組；‖·‖代表此兩個像素點所在區域的加權歐幾里德距離；參數h用于計算像素點間權值的指數函數同鄰域相似性測度的反比例衰減關系。

5.根據權利要求4所述的在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于：上述參數h的確定過程為：首先直接對校正數據采用濾波反投影算法得到用于拋物線替換坐標下降迭代算法的初始圖像；其后對該圖像采用金字塔式結構由粗略到精細進行方差分析得到初始圖像中較平滑區域的方差值σ；最后取h值為方差σ的倍數作為迭代求解時廣義Gibbs先驗公式w_kj^GG中的固定參數。

6.根據權利要求3所述的在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于：步驟a中的相似性測度采用兩像素點鄰域內所有像素點灰度值的加權歐幾里德距離的反比例函數。

7.根據權利要求1所述的在PET成像中引入廣義Gibbs先驗的最大后驗優化圖像重建方法，其特征在于：步驟4采用拋物線替換坐標下降迭代處理的具體過程如下：第一步，首先基于上一步迭代獲得的重建圖像為參照圖像，獲得待重建圖像的每個像素點處廣義Gibbs先驗的權值量，以作為下一步迭代之用；第二步，在第一步獲取的權值量基礎上，利用拋物線替換坐標下降迭代算法進行迭代重建；第三步，交替進行第一、二步直至收斂，獲得最終重建圖像。