[發明專利]一種低劑量PET圖像還原方法、系統、設備和介質

在審

• 申請號: 202011425193.7
• 申請日: 2020-12-08
• 公開（公告）號: CN112488949A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 胡戰利;鄭海榮;梁棟;楊永峰;劉新;徐英杰
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486
• 代理人: 王策

1.一種低劑量PET圖像還原方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、對包括低劑量PET圖像、MR圖像和標準劑量PET圖像在內的訓練圖像進行分塊處理獲取第一補丁，并對所述第一補丁進行第一預處理獲取第二補?。?/p>

S2、根據所述第二補丁，利用稀疏編碼和字典更新獲取第一聯合字典；

S3、根據所述第一聯合字典將所述低劑量PET圖像還原成標準劑量PET的還原圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S2中還包括如下步驟：

S21、以所述第二補丁為樣本獲取包括低劑量PET字典、MR字典和標準劑量PET字典在內的初始化字典；

S22、根據所述初始化字典構建初始化聯合字典，根據所述第二補丁構建目標矩陣；

S23、根據所述目標矩陣獲取稀疏編碼，對所述稀疏編碼和所述初始化聯合字典進行迭代更新至滿足迭代停止條件后，獲取包括第一低劑量PET字典、第一MR字典和第一標準劑量PET字典在內的第一聯合字典。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述S23中，每次迭代包括先固定字典更新稀疏編碼，再固定稀疏編碼更新字典。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述S23中，每次迭代通過隨機選取部分樣本用于稀疏編碼和字典更新。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述S3中，還包括以下步驟：

S31、對低劑量PET圖像和MR圖像進行分塊處理獲取第三補丁，并對所述第三補丁進行第二預處理獲取第四補丁；

S32、將所述S2獲取的所述第一低劑量PET字典和所述第一MR字典合并成第二聯合字典，根據所述第四補丁和所述第二聯合字典獲取第二稀疏編碼；

S33、根據所述S2獲取的所述第一標準劑量PET字典和所述第二稀疏編碼獲取預測補丁，將所述預測補丁還原成二維點陣，得到標準劑量PET的還原圖像。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一補丁為從多幀圖像中隨機選取圖像塊并延展成的一維向量，包括所述低劑量PET圖像的第一補丁、所述MR圖像的第一補丁和所述標準劑量PET圖像的第一補??；

所述第一補丁在多幀圖像中處于同一位置。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第三補丁在選取位置時，按照多幀圖像的順序覆蓋整個一幀圖像。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S1中，所述第一預處理包括通過預設矩陣將所述低劑量PET圖像的第一補丁和所述MR圖像的第一補丁映射到所述標準劑量PET圖像的成像空間得到所述低劑量PET圖像的第二補丁和所述MR圖像的第二補丁。

9.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述S31中，所述第二預處理包括通過預設矩陣將所述低劑量PET圖像的第三補丁和所述MR圖像的第三補丁映射到所述標準劑量PET圖像的成像空間得到所述低劑量PET圖像的第四補丁和所述MR圖像的第四補丁。

10.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述S21中包括采用K-means聚類算法，以所述第二補丁為樣本，獲取K個聚類中心作為初始化字典，并對所述初始化字典做歸一化處理。

11.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述S22中，所述初始化聯合字典和所述目標矩陣的表達式分別為：

其中，D表示初始化聯合字典，Y表示目標矩陣，Dl表示低劑量PET字典，Dr表示MR字典，Ds表示標準劑量PET字典，Yl表示低劑量PET圖像的第二補丁，Yr表示MR圖像的第二補丁，Ys表示標準劑量PET圖像的第二補丁。