專利名稱：正電子斷層掃描中熱源高分辨快速圖像迭代重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種斷層成像圖像數(shù)據(jù)處理方法，具體地涉及一種正電子斷層掃描中熱源高分辨快速圖像迭代重建(Hot-spot High Spatial Resolution，簡寫為HHSR)的方法。
背景技術(shù)：
正電子發(fā)射斷層掃描儀PET(Positron Emission Tomography)是當(dāng)今最高層次的核醫(yī)學(xué)技術(shù)，它也是當(dāng)前醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的最先進(jìn)的大型醫(yī)療診斷成像設(shè)備之一。正電子發(fā)射斷層成像已成為腫瘤、心、腦疾病診斷與病理研究中的不可缺少的重要方法。
PET顯像是一種有較高特異性的基于電子準(zhǔn)直技術(shù)的功能顯像和分子顯像，主要是在分子水平上提供有關(guān)臟器及其病變的功能信息。PET所用的示蹤藥物主要是18F-FDG短壽命正電子核素，它們是組成有機(jī)體組織的基本成分并能參與代謝過程。大多數(shù)疾病的生化變化先于解剖學(xué)的變化，因此PET能提供很多疾病在發(fā)展過程中的早期信息，可以進(jìn)行超前診斷。
放射性核素18F為短壽命正電子核素，適合于快速動(dòng)態(tài)研究。PET對(duì)于示蹤劑濃度的靈敏度非常高，能高精度地定量地檢測(cè)出代謝過程的非正常增加并給出清晰的圖像(所謂熱源成像)，這非常適合于腫瘤的早期診斷。
從結(jié)構(gòu)上講，PET是由封閉環(huán)繞型機(jī)架和探測(cè)器1，電子前端放大與符合系統(tǒng)2、主控計(jì)算機(jī)3以及檢測(cè)床4構(gòu)成，見

圖1。
人體注入正電子放射性核素18F后，躺在檢測(cè)床4上，然后被推進(jìn)探測(cè)器環(huán)1。注入人體的正電子放射性核素發(fā)生β+衰變產(chǎn)生正電子，正電子與組織中的電子發(fā)生湮滅，產(chǎn)生兩個(gè)具有511千電子伏特、但向相反方向飛出的一對(duì)γ光子。封閉環(huán)繞型探測(cè)器1對(duì)這些背對(duì)背的光子進(jìn)行符合測(cè)量。符合測(cè)量形成投影線，經(jīng)電子前端放大和符合系統(tǒng)2形成原始的SINO數(shù)據(jù)，原始的SINO數(shù)據(jù)送到主控計(jì)算機(jī)3，利用計(jì)算機(jī)處理這些投影數(shù)據(jù)可重建出待測(cè)的放射性分布。
其中探測(cè)器環(huán)1是由閃爍體(BGO)細(xì)條、光電器件所組成，它的功能是探測(cè)在正電子湮滅時(shí)轉(zhuǎn)換成的一對(duì)γ光子所分別命中的環(huán)上晶體條的位置，并把這些位置信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，連帶γ光子的能量信號(hào)和到達(dá)時(shí)刻的時(shí)間信息一起送到后續(xù)的電子前端放大和符合系統(tǒng)2中去。符合處理的功能是確定符合，即是判定一對(duì)γ光子是否由一次湮滅事例所發(fā)出的。此后就把經(jīng)選出的真實(shí)的符合事例所命中的兩個(gè)基本點(diǎn)探測(cè)器條的坐標(biāo)經(jīng)計(jì)算機(jī)接口，送到后面的主控計(jì)算機(jī)3去。計(jì)算機(jī)及相應(yīng)的各個(gè)軟件包的功能是完成數(shù)據(jù)采集、系統(tǒng)監(jiān)控與校正、圖像重建和圖像處理，并實(shí)現(xiàn)臨床上各種掃描操作和診斷的要求。掃描操作包括空掃描、透射掃描和發(fā)射掃描，其中又分為靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、門控以及全身、頭部、心臟掃描等。
PET探測(cè)人體內(nèi)發(fā)出的放射性信號(hào)，經(jīng)過符合和采集系統(tǒng)處理，形成投影線，并以SINO圖方式存放于計(jì)算機(jī)硬盤中。計(jì)算機(jī)以SINO圖為輸入，調(diào)用圖像重建模塊，計(jì)算得出人體橫切斷層圖像。
圖像重建是PET研制中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其算法主要包括解析法和迭代法。解析法是以中心切片定理為基礎(chǔ)的反投影過程，分為濾波反投影法(FilterBack-Projection，F(xiàn)BP)，反投影濾波法和卷積反投影法，該方法的優(yōu)點(diǎn)是操作簡便，易于臨床實(shí)現(xiàn)，但是抗噪聲能力差，在采集數(shù)據(jù)為相對(duì)欠采樣和熱源尺寸較小(如早期小腫瘤)情況下，往往難以得到令人滿意的重建圖像，并且其定量精度較差。
迭代法是從一幅假設(shè)的初始圖像出發(fā)，采用逐步逼近的方法，將理論投影值同實(shí)際測(cè)量投影值進(jìn)行比較，在某種最優(yōu)化準(zhǔn)則指導(dǎo)下尋找最優(yōu)解，常見的幾種迭代法包括代數(shù)重建技術(shù)(Algebraic Reconstruction Technique，ART)、同時(shí)迭代重建技術(shù)(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique，SIRT)、共軛梯度法(Conjugate Gradient Method，CGM)、加權(quán)最小平方法(Weighted-Last Square，WLS，Iterative Least-Square Technique，ILST)、最大似然法(Maximum Likelihood Expectation-Maximization，EM-ML)等。迭代法優(yōu)點(diǎn)之一是可以根據(jù)具體成像條件引入與空間幾何有關(guān)的或與測(cè)量值大小有關(guān)的約束條件，如可進(jìn)行空間分辨不均勻性的校正，物體幾何形狀約束，平滑性約束等控制迭代的操作，在某些場(chǎng)合下，比如在相對(duì)欠采樣、低計(jì)數(shù)的核醫(yī)學(xué)成像中可發(fā)揮其高分辨的優(yōu)勢(shì)。迭代法最大的缺點(diǎn)是計(jì)算量大，計(jì)算速度慢，比較難滿足臨床實(shí)時(shí)重建的需求。為了提高迭代法圖像重建速度，人們進(jìn)行了大量的研究工作，提出了許多解決方法，如Hudson H.M等人提出了有序子集最大期望值方法(Ordered Subsets Expectation Maximization，OSEM)，通過加快迭代過程中重建圖像的刷新頻率來實(shí)現(xiàn)收斂速度的加快。OSEM是近年來發(fā)展完善的快速迭代重建算法，它具有空間分辨好，抗噪能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，已在新型的核醫(yī)學(xué)斷層影像設(shè)備中廣為應(yīng)用。為滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)上的要求，OSEM中子集劃分?jǐn)?shù)一般為總投影角度個(gè)數(shù)的因數(shù)，即子集數(shù)目不是任意連續(xù)可調(diào)的。子集數(shù)目過大時(shí)會(huì)引起較大的重建噪聲，子集數(shù)目過少又導(dǎo)致迭代重建的運(yùn)算時(shí)間過長，總之子集個(gè)數(shù)參數(shù)在實(shí)用中的可調(diào)節(jié)性受到一定限制。
Lewitt R.M等人提出了加超松弛(Over-Relaxation)因子的重建算法，通過加大迭代的“步長”以加快收斂速度。Schmidlin將迭代方法歸納為兩個(gè)可調(diào)參數(shù)松弛因子與子集階數(shù)的統(tǒng)一形式，比較了ML-EM加超松弛因子法和有序子集法的收斂速度，重建圖像質(zhì)量，證明了二者之間的等價(jià)關(guān)系，但為了避免迭代過程中出現(xiàn)負(fù)的像素值，對(duì)超松弛因子的取值進(jìn)行了限制，沒有在OSEM迭代方法中同時(shí)引入超松弛因子進(jìn)行二次加速。因?yàn)樵贠SEM中引入超松弛因子后，像素會(huì)出現(xiàn)負(fù)值和低于本底的不合理的低計(jì)數(shù)值。
在其他一些熱源的圖像恢復(fù)的研究領(lǐng)域(如高能天體物理學(xué))也出現(xiàn)過象素值低于本底的不合理情況，為克服這一困難，人們引入物體空間的可變的上下限約束，使迭代過程中不出現(xiàn)過大或者過小乃至負(fù)的圖像值。在高分辨地探測(cè)微小“熱點(diǎn)”的模式下，下限約束就是為可變最小本底約束，該最小本底約束是在重建前從測(cè)量數(shù)據(jù)中通過合適的擬合方法提取出來的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)目前PET裝置特點(diǎn)和其圖像重建算法理論研究與臨床應(yīng)用現(xiàn)狀，提出新型算法以縮短迭代算法重建時(shí)間，提高PET重建斷層圖像空間分辨率，滿足臨床上對(duì)PET斷層圖像重建高速、精確的要求，滿足PET對(duì)快速高分辨熱源圖像重建算法的要求。此外對(duì)完成聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的已有PET機(jī)進(jìn)行以熱源高分辨圖像處理為主的后處理。
本發(fā)明的目的是加快PET數(shù)據(jù)處理中的OSEM重建速度，增加在OSEM對(duì)弱小熱源的空間分辨能力，同時(shí)防止出現(xiàn)負(fù)值和低于本底的不合理的低計(jì)數(shù)值，保持重建圖像的較好的定量行為。
本發(fā)明的算法是將可連續(xù)調(diào)節(jié)的超松弛因子加速機(jī)制與物體空間可變的上下限約束方法共同施加在PET的OSEM重建算法中，使改進(jìn)后的OSEM獲得二次加速，同時(shí)克服負(fù)像素值問題并提高對(duì)微小“熱點(diǎn)”的空間分辨和更有效地消除高頻噪聲偽影，其中大于1的超松弛因子的選取由反復(fù)模擬PET重建而優(yōu)化確定。
為實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述目的，提供一種正電子斷層掃描中的熱源高分辨快速圖像迭代重建方法，所述方法根據(jù)探測(cè)器測(cè)量到的放射性物體投影數(shù)據(jù)計(jì)算物體斷層截面放射性活度分布，所述方法包括步驟用正電子斷層掃描儀對(duì)在體外測(cè)量事先注入放射性同位素藥物的病人的伽瑪光子投影信號(hào)進(jìn)行采集，經(jīng)過處理后，以SINO圖文件方式存放原始投影線；在執(zhí)行圖像重建的計(jì)算機(jī)中事先讀入SINO圖數(shù)據(jù)，所需調(diào)用的參數(shù)；選擇重建參數(shù)；對(duì)SINO圖進(jìn)行預(yù)處理，求上下限約束；劃分子集并確定迭代次數(shù)n；順序執(zhí)行迭代計(jì)算N次，N為層數(shù)；對(duì)迭代所得的人體橫切數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行后處理、濾波等并顯示最后所得的圖像。
通過驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，合適的下限約束不僅可防止出現(xiàn)負(fù)值和低于本底的不合理的低計(jì)數(shù)值，還可消除重建圖像中的高頻偽影，可以提高對(duì)微小“熱點(diǎn)”的分辨率，限制重建圖像中像素點(diǎn)值小于某一常數(shù)，大于該值的像素認(rèn)為是高頻噪聲，下限約束采用通用的非線性擬合方法或其他技術(shù)從觀測(cè)的投影數(shù)據(jù)中求解得出的。當(dāng)超松弛因子等于1(即不施加約束條件)時(shí)，本算法就是通常的OSEM。
本發(fā)明采用計(jì)算機(jī)模擬數(shù)據(jù)與臨床PET投影數(shù)據(jù)進(jìn)行初步驗(yàn)證，結(jié)果表明，同現(xiàn)有技術(shù)相比，本算法具有收斂速度快，重建時(shí)間短，抑制圖像噪聲，重建圖像空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)。
附圖簡要說明通過參考附圖對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的詳細(xì)描述，本發(fā)明的上述目的和優(yōu)點(diǎn)將變得更加清楚，其中圖1是PET成像原理示意圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明的正電子斷層掃描技術(shù)(PET)中熱源高分辨快速圖像迭代重建方法(HHSR)的流程圖；圖3是計(jì)算機(jī)模擬的2D幻圖(Phantom)原圖；以及圖4是傳統(tǒng)的重建方法與采用根據(jù)本發(fā)明的HHSR重建方法的重建結(jié)果比較圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的正電子斷層掃描技術(shù)(PET)中熱源高分辨快速圖像迭代重建方法(HHSR)是基于通常的OSEM方法的，本發(fā)明的方法同時(shí)引入超松弛因子和上下限可變約束條件而獲得改進(jìn)型OSEM，從而解決本發(fā)明所提出的技術(shù)問題。
下面具體說明根據(jù)本發(fā)明的正電子斷層掃描技術(shù)(PET)中熱源高分辨快速圖像迭代重建方法(HHSR)的流程圖。
參照?qǐng)D2，首先在步驟S1用PET對(duì)在體外測(cè)量事先注入放射性同位素藥物的病人的伽瑪光子投影信號(hào)進(jìn)行采集，經(jīng)過由后續(xù)電子裝置對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行調(diào)制放大、AD轉(zhuǎn)換、校正等處理，按照一定規(guī)則進(jìn)行時(shí)間空間上的合并與分類，之后以正弦圖即SINO圖文件方式存放原始投影線。在步驟S2，在執(zhí)行圖像重建的計(jì)算機(jī)中讀入SINO圖數(shù)據(jù)，并調(diào)用本方法所需的諸參數(shù)，如概率矩陣、傳統(tǒng)重建算法參數(shù)如截止頻率、濾波器階數(shù)、迭代次數(shù)、子集個(gè)數(shù)等，也包括本算法特有的參數(shù)如本底擬合多項(xiàng)式的冪次、超松弛因子等。在步驟S3，根據(jù)具體的情況，選擇重建參數(shù)。在步驟S4，對(duì)SINO圖進(jìn)行預(yù)處理，求上下限約束；在步驟S5，劃分子集并確定迭代次數(shù)n；在步驟S6，順序執(zhí)行迭代計(jì)算N次，N為層數(shù)；在步驟S7，對(duì)迭代所得的人體橫切數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行后處理、濾波等并顯示最后所得的圖像。
在上述方法中，迭代次數(shù)為n，層數(shù)為N，兩者不同。N是由PET硬件確定，n是HHSR方法中可選的重建參數(shù)。在一次典型PET中有N層原始投影圖，即N個(gè)二維SINO圖，對(duì)每一個(gè)都可調(diào)用HHSR方法進(jìn)行二維迭代重建，其循環(huán)迭代次數(shù)為n。每一個(gè)二維SINO圖的重建結(jié)果為一個(gè)二維圖象，即人體橫切斷層圖象，N個(gè)二維SINO圖全部重建，結(jié)果給出N層斷層圖象，即完成了PET的圖象重建任務(wù)。
下面具體對(duì)上述本發(fā)明的算法中步驟S4、S5和S6做具體的介紹1)步驟S4中確定上下限約束本發(fā)明中采用下面約束條件f(k)(i，j)≥flow(i，j)f(k)(i，j)≤fup(i，j)(1)
其中f(k)(i，j)為第k次迭代后的重建圖像，fup(i，j)＝const，為像素的最大可能值，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)設(shè)定，flow(i，j)由觀測(cè)數(shù)據(jù)推算，隨空間位置變化。假設(shè)待重建斷層的放射性分布是由若干孤立點(diǎn)狀源和一個(gè)整體背景組成，背景相對(duì)于點(diǎn)源是緩變的。為了從觀測(cè)投影數(shù)據(jù)中提取出背景信息，采用非線性迭代擬合方法，首先選取一個(gè)低階多項(xiàng)式，假設(shè)它可以很好地描述背景分布fback(i,j)=Σα,β=0α+β≤kα(α,β)iαjβ---(2)]]>上式為mr+1項(xiàng)多項(xiàng)式，式中a為擬合系數(shù)，α，β為正整數(shù)，α+β最大取值為k，可依據(jù)對(duì)重建圖像的本底知識(shí)先驗(yàn)地確定，若k＝2，則擬合本底為二階多項(xiàng)式。該本底的理論投影數(shù)據(jù)為dback(na,m)=Σi,jA(i,j,na,m)fback(i,j)---(3)]]>在最小二乘意義下求出該本底計(jì)數(shù)多項(xiàng)式fback，將算出的dback(na，m)同實(shí)際測(cè)量SINO數(shù)據(jù)d(na，m)對(duì)比，na為一個(gè)斷層SINO數(shù)據(jù)的角度指標(biāo)，m為探測(cè)器環(huán)上的位置指標(biāo)，A(i，j，na，m)為概率矩陣，若滿足d(na,m)>dback(na,m)+Kdback(na,m)---(4)]]>則修改d(na，m)為d(na,m)=dback(na,m)+Kdback(na,m)---(5)]]>K≥0為擬合參數(shù)，然后再由新的d(na，m)擬合出新的fback，如此反復(fù)，直到d(na，m)不再改變?yōu)橹埂?br> 2)步驟S5中劃分子集將一個(gè)斷層的投影SINO數(shù)據(jù)按角度等分為若干個(gè)子集，每一個(gè)子集對(duì)重建圖像各像素點(diǎn)值校正以后，重建圖像便被更新一次，所有的子集運(yùn)算一遍，稱為一次迭代過程。本方法中子集中投影個(gè)數(shù)為4或8個(gè)較為適宜。
3)步驟S6中HHSR迭代算法本發(fā)明的HHSR迭代算法公式f(k′+l+1)(i,j)=f(k′,l)(i,j)[1+zΣn,m∈dlA(i,j,na,m)Σn,m∈dlA(i,j,na,m)(dl(na,m)d^l(na,m)-1)]---(6)]]>其中k′為迭代序號(hào)，l為每次迭代過程中子集劃分序號(hào)，z為超松弛因子，按照(6)式對(duì)重建圖像f(i，j)進(jìn)行迭代更新，并加約束式(1)，直至收斂。
通過圖3和4的比較，可以清楚地看出采用上述本發(fā)明的方法所達(dá)到的技術(shù)效果。
圖3是計(jì)算機(jī)模擬的2D幻圖(Phantom) 原圖。在圖3中，使用計(jì)算機(jī)模擬產(chǎn)生一個(gè)圓形斷層。其中均勻本底為10(相對(duì)計(jì)數(shù))，最大值為70。由此產(chǎn)生的投影數(shù)據(jù)為一個(gè)以該斷層的理論計(jì)算值為均值的泊松分布，總計(jì)數(shù)約為106，總投影數(shù)目，即角度采樣個(gè)數(shù)為P＝32，且每個(gè)投影的元素為64。
圖4計(jì)算機(jī)模擬的、分別采用S＝8，S＝16的OSEM，S＝8的HHSR(k＝2，z＞1)以及不加約束條件式(3)和(5)的HHSR進(jìn)行重建的重建結(jié)果圖，重建圖像為64×64。S為子集劃分個(gè)數(shù)，z為超松弛因子，n為迭代次數(shù)，k為低階本底擬合多項(xiàng)式的階數(shù)。其中圖4計(jì)算機(jī)模擬的重建結(jié)果(a)OSEM，S＝8，迭代次數(shù)n＝1；(b)OSEM，S＝8，n＝2；(c)OSEM，S＝16，n＝1；(d)HHSRk＝2，S＝8，n＝2，z＝2；(e)HHSRk＝2，S＝8，n＝2，z＝3.5；(f)HHSR去掉約束的結(jié)果，S＝8，n＝1，z＝3.5。
由圖4可以看出，相同條件下(相同階數(shù)S＝8，迭代次數(shù)n＝1)的HHSR(k＝2，z＝2時(shí)的圖4(d)和z＝3.5時(shí)的圖4(e))重建結(jié)果明顯好于相同條件下的OSEM(圖4(a))，前者也好于后者迭代2-4次迭代(圖4(b))或更高一階子集(S＝16)的迭代結(jié)果(圖4(c))。這說明本發(fā)明的HHSR方法(k＝2，z＞1)具有同子集技術(shù)效果相近的加快收斂的作用。圖4(f)說明在本方法中不加約束會(huì)引起重建圖像中過多的噪聲偽影。對(duì)比幾種重建算法產(chǎn)生相近迭代結(jié)果所需要的計(jì)算時(shí)間，見表1。
表1 不同算法產(chǎn)生相近重建結(jié)果計(jì)算時(shí)間對(duì)比(模擬幻圖(Phantom))OSEMOSEMOSEM HHSRk＝2方法(S＝4，n＝4) (S＝8，n＝2) (S＝16，n＝1) (S＝8，n＝1，z＝2)時(shí)間0.44(秒) 0.29(秒) 0.24(秒) 0.15(秒)表1中的數(shù)據(jù)說明本發(fā)明的HHSR方法是上述幾種算法中速度最快的一種方法，HHSR方法(S＝8，n＝1，z＝2)比同階數(shù)的OSEM(S＝8，n＝2)快1倍，比同樣迭代次數(shù)的更高階數(shù)的OSEM(S＝16，n＝1)運(yùn)算速度還要快。在上模擬實(shí)例中，HHSR算法用VC6.0編程，在奔3微機(jī)上運(yùn)行，上述時(shí)間只有相對(duì)意義。
在實(shí)際應(yīng)用中，HHSR方法適用于PET的高分辨模式下的圖像重建。比如，在PET的大腦FDG高分辨采集模式下，層數(shù)為N＝63，每層SINO圖大小為256*256，重建矩陣為256*256，此時(shí)可采用HHSR(k＝3，z＝2)方法進(jìn)行高分辨重建，可選取子集數(shù)目為32，迭代次數(shù)為n＝2。此外，HHSR方法還可以用于可疑病人數(shù)據(jù)的二次高分辨離線重建，即在FBP重建結(jié)果中有可疑影象時(shí)(如小尺寸早期腫瘤)再進(jìn)行一次高分辨重建。
本發(fā)明采用計(jì)算機(jī)模擬數(shù)據(jù)與臨床PET投影數(shù)據(jù)進(jìn)行初步驗(yàn)證，結(jié)果表明，同現(xiàn)有技術(shù)相比，本算法具有收斂速度快，重建時(shí)間短，抑制圖像噪聲，重建圖像空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)。
本發(fā)明的方法較好地適用于采用18F-FDG短壽命正電子核素進(jìn)行電狀熱源的高空間分辨成像的圖像重建，也可以用在X-CT中小尺寸金屬物的精確定位與識(shí)別。
本發(fā)明不限于上述實(shí)施例，任何本領(lǐng)域技術(shù)人員在本說明書的啟示下，能夠獲得各種變形和改變，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所附的權(quán)利要求書來限定。
權(quán)利要求
1.一種正電子斷層掃描中的熱源高分辨快速圖像迭代重建方法，所述方法根據(jù)探測(cè)器測(cè)量到的放射性物體投影數(shù)據(jù)計(jì)算物體斷層截面放射性活度分布，所述方法包括步驟用正電子斷層掃描儀對(duì)在體外測(cè)量事先注入放射性同位素藥物的病人的伽瑪光子投影信號(hào)進(jìn)行采集，經(jīng)過校正等處理后，以正弦圖即SINO圖文件方式存放原始投影線；在執(zhí)行圖像重建的計(jì)算機(jī)中讀入SINO圖數(shù)據(jù)和所需調(diào)用的參數(shù)；選擇重建參數(shù)；對(duì)SINO圖進(jìn)行預(yù)處理，求上下限約束；劃分子集并確定迭代次數(shù)n；重復(fù)執(zhí)行迭代計(jì)算N次，N為層數(shù)；對(duì)迭代所得的人體橫切數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行后處理、濾波等并顯示最后所得的圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像迭代重建方法，其中所述的放射性同位素藥物是短壽命正電子核素18F-FDG。
3.如權(quán)利要求1所述的圖像迭代重建方法，其中在進(jìn)行圖像重建的計(jì)算機(jī)中讀入的所需參數(shù)包括截止頻率、濾波器階數(shù)、迭代次數(shù)、子集個(gè)數(shù)，本底擬合多項(xiàng)式的冪次、超松弛因子。
4.如權(quán)利要求書1所述的圖像迭代重建方法，其特征在于在所述的求上下限約束步驟中包括以下子步驟取出讀入的SINO圖數(shù)據(jù)，并按照角度分檢為一維數(shù)據(jù)點(diǎn)陣，對(duì)之進(jìn)行規(guī)定的低階多項(xiàng)式非線性擬合，求出生成大于零的下限約束條件并合成下限約束SINO圖。
5.如權(quán)利要求1所述的圖像迭代重建方法，其特征在于在所述的求上下限約束步驟中包括以下子步驟將上限約束條件設(shè)定為無窮大。
6.如權(quán)利要求1所述的圖像迭代重建方法，其特征在于在所述的求上下限約束步驟中包括以下子步驟根據(jù)具體情況，將上限約束條件確定為一個(gè)充分大的正數(shù)。
7.如權(quán)利要求書1所述的圖像迭代重建方法，其特征在于在所述的重復(fù)執(zhí)行迭代計(jì)算步驟中包括以下子步驟按照規(guī)定的迭代次數(shù)、子集個(gè)數(shù)、超松弛因子進(jìn)行重建，每次迭代中要使用上下限約束條件。
全文摘要
一種用以正電子斷層掃描儀(PET)中的迭代圖像重建算法。通過引入超松弛加速因子可變本底約束的有機(jī)組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)PET投影數(shù)據(jù)(SINO圖)的快速高空間分辨的圖像重建，其重建速度和空間分辨優(yōu)于傳統(tǒng)的目前常用的有序子集最大期望值(OSEM)方法，同時(shí)其抗噪聲能力優(yōu)于傳統(tǒng)的解析法一濾波反投影方法(FBP)。本發(fā)明是OSEM的改進(jìn)。本發(fā)明的迭代圖像重建算法將多種數(shù)據(jù)處理的技術(shù)有機(jī)結(jié)合并施用在PET的熱源成像的圖像重建中，可獲得高的空間分辨和低噪聲的重建圖像。
文檔編號(hào)A61B6/03GK1416781SQ0215992
公開日2003年5月14日 申請(qǐng)日期2002年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2002年12月30日
發(fā)明者劉力 申請(qǐng)人:北京質(zhì)子科技開發(fā)有限公司