一种基于mr信息引导的体素水平pet图像部分容积校正方法
【专利摘要】一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，包括如下步骤：(1)分别利用MR成像设备与PET成像设备采集同一目标物的MR与PET图像数据，获得目标物的MR图像与PET图像，同时获取PET成像设备中探测器的系统分辨率；(2)构建用于PET图像部分容积校正的模型；(3)得到带约束的PET图像部分容积校正目标函数；(5)对步骤(4)得到的带约束的PET图像部分容积校正目标函数进行迭代求解，得到校正的PET图像。本发明能够抑制图像噪声，大幅提高PET图像量化水平。
【专利说明】—种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种医学影像的图像部分容积效应校正方法，尤其涉及一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法。
【背景技术】
[0002]正电子发射成像(PET)是一种在分子水平诊断和研究肿瘤的重要临床工具。由于探测器的有限空间分辨率，PET部分容积效应较CT/MRI等成像设备更为突出。部分容积效应会使图像模糊，病灶失真，导致图像质量退化，从而影响临床诊断。PET部分容积校正方法可以分为两大类:在重建过程中校正和在后重建过程中校正。每类方法具体又可以分为体素水平和感兴趣区域(region of interest, R0I)水平校正方法。
[0003]感兴趣区域水平的PET后重建过程的部分容积校正主要是恢复区域的真实放射性活度，而这些区域假定是在每个区域内具有相同活度。通常来说，这些感兴趣区域的获取是通过分割与PET图像配准好的解剖图像。几何转换矩阵法(geometric transfermatrix, GTM)就是将得到的感兴趣区域的二值图像与PET的点扩散函数(point spreadfunction, PSF)做卷积得到区域扩散函数，通过计算区域扩散函数得到转换矩阵，从而校正区域活度。然而，这种方法对PET图像和解剖图像的配准和分割精度要求较高，同时需要假设区域内活度一致，配准和分割的误差会引起图像质量的下降，有一定局限性和复杂性。
[0004]与基于感兴趣区域的后重建校正方法相比，体素水平后重建校正方法不需要假设区域内活度一致，能够对单个体素进行校正。针对本身PET图像进行迭代去卷积处理，就可以校正图像的每个体素，但是校正过程会引入高水平噪声。为了抑制噪声的增加，中值先验和小波滤波引入到迭代去卷积过程。不足的是，这些去卷积算法都会存在吉伯斯伪影。基于解剖先验引导的PET部分容积校正方法已引起广泛关注，然而，现有的解剖先验引导的部分容积校正多是基于解剖图像区域信息。此类方法首先要对解剖图像进行精确分割，而解剖图像分割目前尚无绝对鲁棒的方法。此外，此类方法需要假设解剖区域内PET活度分布一致，极大限制了此类方法的应用。
[0005]因此，针对现有技术不足提供一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法以克服现有技术不足甚为必要。
【发明内容】
[0006]本发明面的目的是提供一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，不需要对解剖图像进行分割，可以有效利用解剖图像的边缘信息，同时可以抑制图像噪声，大幅提闻PET图像质量。
[0007]本发明的上述目的通过以下的技术手段实现:
[0008]一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，包括如下步骤:
[0009](I)分别利用MR成像设备与PET成像设备采集同一目标物的MR与PET图像数据，获得目标物的MR图像与PET图像，同时获取PET成像设备中探测器的系统分辨率；
[0010](2)根据步骤(1)获取的PET图像数据，构建用于PET图像部分容积校正的模型；
[0011](3)将步骤(1)中获取的MR图像和PET图像进行配准；
[0012](4)对步骤(2)中的模型进行转化，同时将步骤(3)得到的配准的MR图像作为先验引入模型，得到带约束的PET图像部分容积校正目标函数；
[0013](5)采用最速下降法对步骤(4)得到的带约束的PET图像部分容积校正目标函数进行迭代求解，得到校正的PET图像。
[0014]上述步骤⑵中构建用于PET图像部分容积校正的模型，具体为:
[0015]0(x) = I(X) ? h(x) + N(x)；
[0016]其中0是步骤⑴中PET成像设备探测得到的PET图像，即存在部分容积效应的退化图像，I是目标物所对应的PET理想图像，X代表空间坐标，h代表点扩散函数，N为加性高斯噪声，?是卷积操作。
[0017]上述步骤(3)具体采用刚性配准方法得到配准后的MR图像。
[0018]上述步骤(4)得到的带约束的PET图像部分容积校正目标函数为:
[0019]
【权利要求】
1.一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)分别利用MR成像设备与PET成像设备采集同一目标物的MR与PET图像数据，获得目标物的MR图像与PET图像，同时获取PET成像设备中探测器的系统分辨率； (2)根据步骤(1)获取的PET图像数据，构建用于PET图像部分容积校正的模型； (3)将步骤(1)中获取的MR图像和PET图像进行配准； (4)对步骤(2)中的模型进行转化，同时将步骤(3)得到的配准的MR图像作为先验引入模型，得到带约束的PET图像部分容积校正目标函数； (5)采用最速下降法对步骤(4)得到的带约束的PET图像部分容积校正目标函数进行迭代求解，得到校正的PET图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤(2)中构建用于PET图像部分容积校正的模型，具体为:
i)(x) = /(x) ? h(x) N(x)； 其中0是步骤(1)中PET成像设备探测得到的PET图像，即存在部分容积效应的退化图像，I是目标物所对应的PET理想图像，X代表空间坐标，h代表点扩散函数，N为加性高斯噪声?是卷积操作。
3.根据权利要求1所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤(3)具体采用刚性配准方法得到配准后的MR图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤(4)得到的带约束的PET图像部分容积校正目标函数为:
5.根据权利要求4所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤⑷中的解剖先验的先验方程为:P(I) = Z-1 Xexp (-β XU(I))； 其中Z为正火常数，β为全局参数，I是目标物所对应的PET理想图像，U (I)为解剖先验项。
6.根据权利要求5所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤(4)中的MR解剖先验项具体为:
7.根据权利要求1所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤(5)具体是基于对优化方程中全局参数选择的基础上，采用最速下降法算法进行迭代计算，得到校正图像。
8.根据权利要求7所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于:所述步骤(5)中采用的最速下降法进行迭代公式为:
9.根据权利要求1所述的一种基于MR信息引导的体素水平PET图像部分容积校正方法，其特征在于: 所述步骤(1)中获取PET成像设备中探测器的系统分辨率是通过点源重建后图像的半高宽得到。
【文档编号】A61B6/03GK103942763SQ201410183320
【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年5月3日 优先权日:2014年5月3日
【发明者】路利军, 胡德斌, 边兆英, 马建华, 陈武凡 申请人:南方医科大学