[發(fā)明專利]PET圖像的重建方法、裝置及設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011507583.9 | 申請日: | 2020-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN112614200A | 公開(公告)日: | 2021-04-06 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 高東芳;胡戰(zhàn)利;楊永峰;曾天翼;楊茜;梁棟;劉新;鄭海榮 | 申請(專利權(quán))人: | 深圳先進技術(shù)研究院 |
| 主分類號: | G06T11/00 | 分類號: | G06T11/00;G06T7/45 |
| 代理公司: | 北京國昊天誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11315 | 代理人: | 李瀟 |
| 地址: | 518055 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | pet 圖像 重建 方法 裝置 設(shè)備 | ||
1.一種正電子發(fā)射斷層顯像PET圖像的重建方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取先驗圖像;所述先驗圖像包括解剖圖像以及自相關(guān)特征圖像;所述自相關(guān)特征圖像是根據(jù)所述解剖圖像的灰度共生矩陣確定的;
獲取所述先驗圖像的特征值;
根據(jù)所述特征值以及迭代算法對PET圖像進行重建。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取先驗圖像包括:
對解剖圖像中像素的灰度進行量化;
根據(jù)設(shè)置的步長和方向,獲取灰度量化后的解剖圖像在各設(shè)置方向上的初始灰度共生矩陣;
對所述初始灰度共生矩陣進行歸一化處理,得到歸一化處理后的灰度共生矩陣;
根據(jù)歸一化處理后的灰度共生矩陣的自相關(guān)特征值,確定所述解剖圖像的自相關(guān)特征圖像;
根據(jù)所述解剖圖像以及所述解剖圖像的自相關(guān)特征圖像,獲取先驗圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述歸一化處理后的灰度共生矩陣的自相關(guān)特征值是根據(jù)預(yù)設(shè)的自相關(guān)特征值計算公式計算得到的;所述預(yù)設(shè)的自相關(guān)特征值計算公式為:
其中,fa表示自相關(guān)特征值;Ng表示灰度級;vg和vk表示圖像灰度值;p(vg,vk)表示像素對(vg,vk)歸一化處理后的灰度共生矩陣。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述先驗圖像的特征值是將初始低維特征值映射到高維空間后得到的;所述初始低維特征值是根據(jù)核方法從所述先驗圖像中提取的;所述先驗圖像的特征值用于對所述先驗圖像中的每一像素的像素值進行線性描述。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述獲取所述先驗圖像的特征值,包括:
根據(jù)徑向高斯核函數(shù),確定所述先驗圖像的特征值;其中,所述徑向高斯核函數(shù)為:
其中,K表示所述先驗圖像的特征值;j′表示像素j的鄰域內(nèi)的像素;所述像素j表示所述先驗圖像中的任一像素;σ表示所述徑向高斯核函數(shù)的寬度參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述特征值以及迭代算法對PET圖像進行重建,包括:
將所述特征值添加至PET圖像的正投影模型中,得到目標正投影模型以及與所述目標正投影模型對應(yīng)的目標對數(shù)似然函數(shù);
根據(jù)期望最大化方法,通過迭代公式得到所述目標對數(shù)似然函數(shù)中的指定參數(shù)的估計值;
根據(jù)目標公式、所述特征值,以及所述指定參數(shù)的估計值,確定重建后的PET圖像;其中,所述目標公式是通過所述特征值以及像素灰度值計算公式確定的。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,所述像素灰度值計算公式為:
其中,j表示所述先驗圖像中的任一像素;j′表示像素j的鄰域內(nèi)的像素;xj表示像素j處的圖像灰度值;N表示鄰域像素的個數(shù);fj和fj′分別表示所述先驗圖像中像素j和j′的值;αj′表示像素j′處的指定參數(shù)值;K表示所述先驗圖像的特征值;
對應(yīng)地,所述目標公式為:x=Kα。
8.一種正電子發(fā)射斷層顯像PET圖像的重建裝置,其特征在于,所述裝置包括:
第一獲取模塊,用于獲取先驗圖像;所述先驗圖像包括解剖圖像以及自相關(guān)特征圖像;所述自相關(guān)特征圖像是根據(jù)所述解剖圖像的灰度共生矩陣確定的;
第二獲取模塊,用于獲取所述先驗圖像的特征值;
重建模塊,用于根據(jù)所述特征值以及迭代算法對PET圖像進行重建。
9.一種設(shè)備,其特征在于,包括:存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序,所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于深圳先進技術(shù)研究院,未經(jīng)深圳先進技術(shù)研究院許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202011507583.9/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 彩色圖像和單色圖像的圖像處理
- 圖像編碼/圖像解碼方法以及圖像編碼/圖像解碼裝置
- 圖像處理裝置、圖像形成裝置、圖像讀取裝置、圖像處理方法
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序以及圖像解碼程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序、以及圖像解碼程序
- 圖像形成設(shè)備、圖像形成系統(tǒng)和圖像形成方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序





