[發(fā)明專利]一種PET重建圖像優(yōu)化方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2017-11-13
• 公開（公告）號: CN108053456A
• 公開（公告）日: 2018-05-18
• 發(fā)明（設計）人: 胡戰(zhàn)利;孫峰毅;楊永峰;梁棟;劉新;鄭海榮
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市恒申知識產(chǎn)權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 袁文英

本發(fā)明提供了一種PET重建圖像優(yōu)化方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有的PET重建圖像會產(chǎn)生偽影，從而造成的PET重建圖像質(zhì)量低的問題。該方法首先對有偽影的PET圖像樣本進行訓練學習，構建出深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，將待處理的有偽影的PET重建圖像輸入該深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)過層層運算提取并輸出偽影圖像；最后將該偽影圖像從有偽影的PET重建圖像中去除，即可得到去除偽影的、高質(zhì)量的、優(yōu)化的PET重建圖像。

技術領域

本發(fā)明屬于PET成像技術領域，尤其涉及一種PET重建圖像優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術

正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emission Tomography,PET)是一種發(fā)射型成像技術，PET成像技術是實現(xiàn)分子水平顯像的最佳途徑之一，其為醫(yī)學上的臨床診斷、治療和愈后監(jiān)測、以及新藥研究、開發(fā)研制等提供了十分有力的分析手段。

由于低劑量采樣得到的測量數(shù)據(jù)比用正常劑量采樣得到的測量數(shù)據(jù)具有更低的信噪比，因此為了降低測量數(shù)據(jù)的信噪比，目前醫(yī)學上大多采用低計數(shù)采樣方法，如：減少探測器晶體數(shù)目或減少放射性藥物使用量。

然而，針對低劑量采樣、欠采樣或稀疏采樣得到的測量數(shù)據(jù)，使用現(xiàn)有傳統(tǒng)的PET圖像重建算法會產(chǎn)生嚴重的偽影，影響重建圖像的質(zhì)量，尤其在臨床上，這些偽影將會直接影響醫(yī)生的診斷行為。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種PET重建圖像優(yōu)化方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有的PET重建圖像會產(chǎn)生偽影，從而造成的PET重建圖像質(zhì)量低的問題。

為解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種PET重建圖像優(yōu)化方法，所述方法包括：

對有偽影的PET圖像樣本依次進行卷積運算、批標準化運算和非線性激活運算操作以組成一層網(wǎng)絡，并得到輸出圖像；將輸出圖像作為下一層的輸入圖像，重復執(zhí)行所述卷積運算、批標準化運算和非線性激活運算操作以組成若干層網(wǎng)絡，經(jīng)過若干層網(wǎng)絡堆疊構建出深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；

利用所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡最后一層的輸出圖像以及預設訓練方法，對若干個PET圖像樣本對進行訓練，得到樣本偽影特征的卷積核權重以及卷積核偏置參數(shù)并輸入至所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；其中，每個所述PET圖像樣本對由一個所述有偽影的PET圖像樣本和與所述有偽影的PET圖像樣本對應的無偽影的PET圖像樣本組成；

將有偽影的PET重建圖像輸入所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，以提取并輸出偽影圖像；

計算所述有偽影的PET重建圖像與所述偽影圖像的差值以去除偽影圖像，得到優(yōu)化的PET重建圖像。

進一步地，所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡共包括M*N層，所述M*N層分為M段，每段包括N層，且每段中的N層具有相同的卷積核大小和卷積核個數(shù)。

進一步地，所述利用所述樣本偽影特征的卷積核權重以及卷積核偏置參數(shù)，同時對所述有偽影的PET圖像樣本依次進行卷積運算、批標準化運算和非線性激活運算操作以組成一層網(wǎng)絡，經(jīng)過多層網(wǎng)絡堆疊以構建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；其中，將上一層的輸出圖像作為當前層的輸入圖像，并且在除去最后一層的每一層，均對輸入圖像依次進行卷積運算、批標準化運算和非線性激活運算操作，在最后一層對輸入圖像進行卷積運算具體包括：

步驟A：將有偽影的PET圖像樣本的每個像素按照二維矩陣方式排布后輸入圖像輸入至所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；

步驟B：利用下述卷積運算公式(1)對所述輸入圖像進行計算，得出卷積輸出圖像；