基于壓縮感知理論的tof-pet圖像重建方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法。該方法包括:S1.根據(jù)飛行時(shí)間定位成像原理,通過TOF重建算法基于TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集以及一初始圖像重建出第一圖像;S2.根據(jù)壓縮感知理論,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以lp范數(shù)最小化為目標(biāo)求解,并根據(jù)求解結(jié)果更新所述第一圖像,得到第二圖像;S3.判斷是否達(dá)到停止條件:若是,則以所述第二圖像為結(jié)果圖像;若否,則將所述初始圖像更新為所述第二圖像,并轉(zhuǎn)至步驟S1。通過本發(fā)明可以更充分的利用給出的時(shí)間信息,減少采集時(shí)間,降低藥物劑量;同時(shí),不但可以提高圖像信噪比,而且對噪聲有顯著的抑制作用,因此可以獲得更優(yōu)的圖像質(zhì)量。
【專利說明】基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本公開涉及核醫(yī)學(xué)影像成像【技術(shù)領(lǐng)域】,尤其涉及一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法。
【背景技術(shù)】
[0002]正電子發(fā)射斷層成像(Positron Emiss1n Tomography, PET)是臨床上應(yīng)用廣泛的一種無創(chuàng)核醫(yī)學(xué)影像診斷技術(shù),其通過對注入活體的放射性示蹤劑成像,從而提供活體的新陳代謝等功能信息,在臨床診斷、療效評價(jià)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究以及新藥研發(fā)中發(fā)揮著重要作用。其主要原理為:將標(biāo)記有正電子核素的放射性示蹤藥物注射入被檢測體內(nèi),正電子核素發(fā)生衰變發(fā)射出正電子,與被檢測對象體內(nèi)的負(fù)電子發(fā)生湮沒反應(yīng),產(chǎn)生兩個(gè)方向相反,能量均為511KeV的Y光子,從而被放置在被檢測對象周圍的閃爍晶體條探測到。經(jīng)過電子學(xué)符合探測的處理,記錄下符合要求的Y光子對,其中一次湮滅反應(yīng)被稱為一個(gè)事例。
[0003]如圖1A以及圖1B所示,探測到一個(gè)事例的兩個(gè)伽馬光子的晶體條之間的連線稱作響應(yīng)線12 (Line of Response,L0R)。其中圖1A展示的探測器11為環(huán)形探測器,圖1B展示的探測器11為平板型探測器,更為具體的,平板型探測器可分為靜態(tài)型與旋轉(zhuǎn)型兩種,但這些探測器成像原理均相同。記錄大量這樣的事例后,通過圖像重建即可獲得放射性示蹤藥物活度分布圖。
[0004]隨著現(xiàn)代PET技術(shù)的發(fā)展,PET的各部分性能一直在優(yōu)化,一種基于飛行時(shí)間(Time-of-Flight,T0F)技術(shù)的PET(即T0F-PET)逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。TOF-PET與傳統(tǒng)PET最大的區(qū)別在于它能夠根據(jù)兩個(gè)Y光子飛到兩端晶體條的時(shí)間差,來大致確定湮沒反應(yīng)發(fā)生在響應(yīng)線上的位置(即圖1A以及圖1B中的湮沒點(diǎn)13)。由于傳統(tǒng)PET無法預(yù)知湮沒反應(yīng)發(fā)生的位置,因而只能將每條響應(yīng)線對應(yīng)的事例等權(quán)重的分配到該響應(yīng)線經(jīng)過的所有路徑,而TOF-PET則能夠按照不同的權(quán)重(一般來說是高斯分布)對響應(yīng)線上的計(jì)數(shù)來進(jìn)行分配,例如可以如圖2中所示。
[0005]理論上來說,只要時(shí)間信息足夠精確,TOF-PET就可以根據(jù)Y光子入射到兩端晶體條的時(shí)間差來完全確定湮沒點(diǎn)13所在的位置。然而由于目前探測器的時(shí)間分辨率有限,時(shí)間測量具有一定的不確定性,仍然需要通過圖像重建來獲得放射性分布的圖像。盡管如此,相比較傳統(tǒng)PET而言,TOF-PET仍然具有巨大的優(yōu)勢:由于將反投影限定在了一定范圍,TOF-PET可以顯著提高圖像信噪比以及對比度恢復(fù)系數(shù),從而提高小病灶的檢出率。同時(shí),TOF-PET可以在保持圖像質(zhì)量的同時(shí),降低藥物劑量和減少采集時(shí)間,從而降低被探測者及操作者所受的輻射風(fēng)險(xiǎn)。
[0006]申請?zhí)枮镃N200780027583的中國專利申請公開了一種“用于改進(jìn)的TOF-PET重建的方法和系統(tǒng)”技術(shù)方案,該方案包括以下步驟:基于第一時(shí)間分辨率估計(jì)第一正電子湮沒事件的位置;基于第二時(shí)間分辨率估計(jì)第二正電子湮沒事件的位置;利用所估計(jì)的位置來重建正電子湮沒事件的圖像。
[0007]申請?zhí)枮镃N201080030171的中國專利申請公開了一種“利用基于飛行時(shí)間信息逐個(gè)事件生成的圖像內(nèi)容的飛行時(shí)間正電子發(fā)射斷層攝影重建”技術(shù)方案,該方案根據(jù)每個(gè)事例的飛行時(shí)間信息獨(dú)立定位湮沒點(diǎn)以形成生成圖像,并將生成圖像適當(dāng)?shù)赜米鞯亟ǖ某跏紙D像。
[0008]現(xiàn)有技術(shù)中,還有其他一些其他基于飛行時(shí)間技術(shù)的圖像重建方法,在此不一一列舉。在所有這些算法中,均已經(jīng)證實(shí)相比較于傳統(tǒng)PET來說,TOF-PET具有相當(dāng)大的優(yōu)勢。
[0009]然而上述方法仍有改進(jìn)空間。例如,現(xiàn)有技術(shù)中的TOF-PET雖然能顯著提高圖像信噪比,然而單純對噪聲的改善有限。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0010]針對現(xiàn)有技術(shù)中的部分或者全部問題,本公開提供一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法,用于更進(jìn)一步的提升TOF-PET重建圖像的質(zhì)量。
[0011]本公開的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然,或部分地通過本公開的實(shí)踐而習(xí)得。
[0012]根據(jù)本公開的一個(gè)方面,一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法,包括:
[0013]S1.根據(jù)飛行時(shí)間定位成像原理,通過TOF重建算法基于TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集以及一初始圖像重建出第一圖像;
[0014]S2.根據(jù)壓縮感知理論,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以Ip范數(shù)最小化為目標(biāo)求解,并根據(jù)求解結(jié)果更新所述第一圖像,得到第二圖像;
[0015]S3.判斷是否達(dá)到停止條件:若是,則以所述第二圖像為結(jié)果圖像;若否,則將所述初始圖像更新為所述第二圖像,并轉(zhuǎn)至步驟Si。
[0016]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,所述TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)格式包括List Mode數(shù)據(jù)格式或者Sinogram數(shù)據(jù)格式。
[0017]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,所述TOF重建算法為基于飛行時(shí)間的迭代算法;所述基于飛行時(shí)間的迭代算法的迭代次數(shù)為一次或者多次。。
[0018]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,所述步驟SI中通過TOF重建算法由TOF-PET探測器得到的全部數(shù)據(jù)集或者全部數(shù)據(jù)集的子集重建出第一圖像。
[0019]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,在第一次執(zhí)行所述步驟SI時(shí),所述初始圖像被設(shè)定為某一初始值,或者,所述初始圖像由所述TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行解析重建獲得。
[0020]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,所述稀疏表達(dá)方式包括梯度變換、離散余弦變換、Fourier變換、離散小波變換以及基于冗余字典的稀疏變換等。
[0021]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,所述步驟S2中,利用梯度下降法,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以Ip范數(shù)最小化為目標(biāo)求解。
[0022]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以Ip范數(shù)最小化為目標(biāo)求解為一迭代過程,其迭代次數(shù)為一次或者多次。
[0023]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,還包括
[0024]設(shè)置一松弛因子;
[0025]在所述第二圖像與第一圖像之間的差異程度大于預(yù)設(shè)大小時(shí),根據(jù)所述松弛因子縮減所述第二圖像與第一圖像之間的差異。
[0026]在本公開的一種實(shí)例實(shí)施方式中,所述停止條件為:
[0027]所述步驟S1-S3的運(yùn)行次數(shù)達(dá)到一預(yù)設(shè)次數(shù);或者,
[0028]所述步驟S2中,更新前后,所述第一圖像之間的差異程度小于一預(yù)設(shè)閾值。
[0029]本公開的示例實(shí)施方式所提供的基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法中,基于壓縮感知理論對圖像進(jìn)行還原,從而可以更充分的利用給出的時(shí)間信息,減少采集時(shí)間,降低藥物劑量;同時(shí),通過該方法,不但可以提高圖像信噪比,而且對噪聲有顯著的抑制作用,因此可以獲得更優(yōu)的圖像質(zhì)量。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0030]通過參照附圖詳細(xì)描述其示例實(shí)施方式,本公開的上述和其它特征及優(yōu)點(diǎn)將變得更加明顯。
[0031]圖1A為一環(huán)型探測器及一個(gè)事例的兩個(gè)Y光子在晶體條間的響應(yīng)線;
[0032]圖1B為一平板型探測器及一個(gè)事例的兩個(gè)Y光子在晶體條間的響應(yīng)線;
[0033]圖2為TOF-PET的原理示意圖;
[0034]圖3本公開示例實(shí)施方式中一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法的流程不意圖;
[0035]圖4為飛行時(shí)間定位成像原理示意圖;
[0036]圖5A、5B為梯度變換前后的圖像示意圖;
[0037]圖6為GATE軟件模擬的TOF-PET探測器示意圖;
[0038]圖7、圖8為模擬得到的Phantom對象示意圖;
[0039]圖9A為現(xiàn)有技術(shù)中TOF-PET方法的圖像重建結(jié)果;
[0040]圖9B為本公開示例實(shí)施方式中方法的圖像重建結(jié)果;
[0041]圖10為現(xiàn)有技術(shù)中TOF-PET方法的圖像重建結(jié)果和本公開示例實(shí)施方式中方法的圖像重建結(jié)果的對比噪聲比對比示意圖。
[0042]附圖標(biāo)記說明:
[0043]11:探測器
[0044]12:響應(yīng)線
[0045]13:湮沒點(diǎn)
[0046]S1-S3:步驟
【具體實(shí)施方式】
[0047]現(xiàn)在將參考附圖更全面地描述示例實(shí)施方式。然而,示例實(shí)施方式能夠以多種形式實(shí)施,且不應(yīng)被理解為限于在此闡述的實(shí)施方式;相反,提供這些實(shí)施方式使得本公開將全面和完整,并將示例實(shí)施方式的構(gòu)思全面地傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。在圖中相同的附圖標(biāo)記表示相同或類似的結(jié)構(gòu),因而將省略它們的詳細(xì)描述。
[0048]此外,所描述的特征、結(jié)構(gòu)或特性可以以任何合適的方式結(jié)合在一個(gè)或更多示例實(shí)施方式中。在下面的描述中,提供許多具體細(xì)節(jié)從而給出對本公開的示例實(shí)施方式的充分理解。然而,本領(lǐng)域技術(shù)人員將意識到,可以實(shí)踐本公開的技術(shù)方案而沒有所述特定細(xì)節(jié)中的一個(gè)或更多,或者可以采用其它的方法、材料、組元等。在其它情況下,不詳細(xì)示出或描述公知結(jié)構(gòu)或者操作以避免模糊本公開的各方面。
[0049]本示例實(shí)施方式中首先提供了一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法。如圖3中所示,該基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法中主要包括:
[0050]步驟S1.根據(jù)飛行時(shí)間定位成像原理,通過TOF重建算法基于TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集以及一初始圖像重建出第一圖像;在第一次執(zhí)行該步驟時(shí),所述初始圖像可以設(shè)定為某一初始值(例如,可以為O或I等等),也可由TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行解析重建獲得。
[0051]其中,飛行時(shí)間定位成像原理是指根據(jù)兩個(gè)Y光子入射到兩端晶體條的時(shí)間差來確定湮沒點(diǎn)所在的位置的方法。如圖4中粗線所示,其中湮沒點(diǎn)13的位置具有一定的不確定范圍。在該不確定范圍內(nèi),湮沒點(diǎn)13位置的概率分布應(yīng)為系統(tǒng)矩陣概率模型與標(biāo)準(zhǔn)概率模型的乘積。其中,系統(tǒng)矩陣描述了探測器對被檢測物的探測過程,它連接了圖像空間和投影空間。一般來說,系統(tǒng)矩陣反應(yīng)了兩方面的內(nèi)容:一是像素與響應(yīng)線之間的耦合定位,也即某一個(gè)像素發(fā)出的光子是否被某一條響應(yīng)線探測到;二是像素與響應(yīng)線之間的耦合程度,也即某一個(gè)像素發(fā)出的光子被某一條響應(yīng)線探測到的概率。常用的系統(tǒng)矩陣概率模型有點(diǎn)線模型、線積分模型、面積分模型、立體角模型以及點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)系統(tǒng)矩陣模型;常用的標(biāo)準(zhǔn)概率模型為高斯模型。
[0052]湮沒反應(yīng)的最可幾位置可由下式得到:
[0053]
【權(quán)利要求】
1.一種基于壓縮感知理論的TOF-PET圖像重建方法,其特征在于,包括: 51.根據(jù)飛行時(shí)間定位成像原理,通過TOF重建算法基于TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集以及一初始圖像重建出第一圖像; 52.根據(jù)壓縮感知理論,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以Ip范數(shù)最小化為目標(biāo)求解,并根據(jù)求解結(jié)果更新所述第一圖像,得到第二圖像; 53.判斷是否達(dá)到停止條件:若是,則以所述第二圖像為結(jié)果圖像;若否,則將所述初始圖像更新為所述第二圖像,并轉(zhuǎn)至步驟SI。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)格式包括List Mode數(shù)據(jù)格式或者Sinogram數(shù)據(jù)格式。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述TOF重建算法為基于飛行時(shí)間的迭代算法;所述基于飛行時(shí)間的迭代算法的迭代次數(shù)為一次或者多次。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在第一次執(zhí)行所述步驟SI時(shí),所述初始圖像被設(shè)定為某一初始值,或者,所述初始圖像由所述TOF-PET探測器得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行解析重建獲得。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟SI中通過TOF重建算法由TOF-PET探測器得到的全部數(shù)據(jù)集或者全部數(shù)據(jù)集的子集重建出第一圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述稀疏表達(dá)方式包括梯度變換、離散余弦變換、Fourier變換、離散小波變換以及基于冗余字典的稀疏變換。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟S2中,利用梯度下降法,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以Ip范數(shù)最小化為目標(biāo)求解。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,對所述第一圖像的一稀疏表達(dá)方式以Ip范數(shù)最小化為目標(biāo)求解為一迭代過程,其迭代次數(shù)為一次或者多次。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括: 設(shè)置一松弛因子; 在所述第二圖像與第一圖像之間的差異程度大于預(yù)設(shè)大小時(shí),根據(jù)所述松弛因子縮減所述第二圖像與第一圖像之間的差異。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述停止條件為: 所述步驟S1-S3的運(yùn)行次數(shù)達(dá)到一預(yù)設(shè)次數(shù);或者, 所述步驟S2中,更新前后,所述第一圖像之間的差異程度小于一預(yù)設(shè)閾值。
【文檔編號】G06T5/50GK104077763SQ201410324131
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2014年7月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月8日
【發(fā)明者】魏龍, 周小林, 贠明凱, 曹學(xué)香, 劉雙全, 孫翠麗, 高娟, 李默涵, 魏存峰 申請人:中國科學(xué)院高能物理研究所