一种重建pet图像的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及医疗图像重建技术领域，特别涉及一种重建PET图像的方法和装置。
【背景技术】
[0002] 正电子发射计算机断层扫描(Positron Emission Tomography，PET)技术是一种 核医学影像技术，利用向生物体内部注入正电子放射性同位素(如18F等)标记的化合物，而 在体外测量它们在生物体内部因发生正负电子对湮灭福射所产生的γ光子对的空间分布 和时间特性，获得生物体组织的功能分布信息，具有灵敏度高、准确性好的特点，在肿瘤检 测、心脑血管疾病及神经系统疾病的诊断等方面发挥着重要作用。随着先进的核医学断层 影像设备的应用和计算机技术的迅速发展，根据投影数据进行PET图像重建也越来越受到 人们的重视。
[0003] 在进行PET图像重建时，常用的迭代重建算法可以分为代数迭代重建算法 (Algebraic reconstruction technique，ART)和统计迭代重建算法，以及相应的改进算法 等。由于在实际扫描中，注射药物剂量和数据采集时间均有限，导致测得的投影数据计数率 不足以获得精确的重建图像，另外在测量过程中还有其他误差影响的引入，使得所获重建 结果信噪比较低，均匀性不够理想。
[0004] 相关技术中，虽然通过高斯滤波等滤波器进行图像滤波处理可以在一定程度上去 除噪声，但会使图像边界模糊，致使重建图像的对比度下降，甚至会引起某些小病灶被湮没 在背景中，影响诊断准确性。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本申请提供一种重建PET图像的方法和装置，以获得对比度高且均匀性 好的PET重建图像。
[0006] 具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：
[0007] 第一方面，提供一种重建PET图像的方法，应用于PET系统的PET图像重建过程，所 述方法包括：
[0008] 利用预设第一迭代重建算法对所述PET系统采集的被扫描对象的正投影数据进行 图像重建，获得初始重建图像；
[0009] 通过计算预设第二迭代重建算法的模型参数，确定迭代更新函数；
[0010] 利用所述迭代更新函数对输入图像进行迭代更新，获得目标重建图像，其中，所述 迭代更新函数进行初次迭代的输入图像为所述初始重建图像。
[0011] 可选地，所述通过计算预设第二迭代重建算法的模型参数，确定迭代更新函数，包 括：
[0012] 计算第一权重因子β，所述第一权重因子β为所述预设第二迭代重建算法中、影响 更新图像均匀性的权重因子；
[0013] 根据所述第一权重因子β，计算第二权重因子α，所述第二权重因子α为所述预设第 二迭代重建算法中、影响更新图像对比度的权重因子；
[0014]根据所述第一权重因子β、第二权重因子α，确定所述迭代更新函数。
[0015]可选地，所述计算第一权重因子β，包括：
[0016]确定用于计算所述第一权重因子邱勺输入图像；
[0017] 对所述输入图像进行滤波，获得滤波图像；
[0018] 对所述滤波图像的感兴趣区域进行图像分割，获得分割图像；
[0019] 根据所述分割图像确定用于计算所述第一权重因子邱勺参考图像；
[0020] 根据所述参考图像确定用于计算所述第一权重因子邱勺参考值；
[0021] 根据所述参考值、所述输入图像，利用预置权重计算公式计算所述第一权重因子 β〇
[0022] 可选地，所述确定用于计算所述第一权重因子邱勺输入图像，包括：
[0023] 将所述初始重建图像确定为所述输入图像;或者，
[0024] 将中间迭代更新图像确定为所述输入图像，其中，所述中间迭代更新图像为在迭 代更新过程中、利用所述迭代更新函数获得的更新图像。
[0025] 可选地，所述根据所述分割图像确定用于计算所述第一权重因子邱勺参考图像，包 括：
[0026] 通过所述滤波图像与所述分割图像相乘，获得第一参考图像，所述第一参考图像 为保留感兴趣区域滤波图像值的图像;或者，
[0027]通过所述初始重建图像与所述分割图像相乘，获得第二参考图像，所述第二参考 图像为保留感兴趣区域高对比度噪声图像值的图像。
[0028]可选地，所述根据所述参考图像确定用于计算所述第一权重因子β的参考值，包 括：
[0029]将所述第一参考图像的像素值确定为所述参考值;或者，
[0030]计算所述第一参考图像或所述第二参考图像的感兴趣区域的像素均值，将所述像 素均值确定为所述参考值。
[0031] 第二方面，对应上述重建PET图像的方法，还提供了一种重建PET图像的装置，应用 于PET系统，所述装置包括：
[0032] 初始重建模块，用于利用预设第一迭代重建算法对所述PET系统采集的被扫描对 象的正投影数据进行图像重建，获得初始重建图像；
[0033] 模型建立模块，用于通过计算预设第二迭代重建算法的模型参数，确定迭代更新 函数；
[0034] 迭代更新模块，用于利用所述迭代更新函数对输入图像进行迭代更新，获得目标 重建图像，其中，所述迭代更新函数进行初次迭代的输入图像为所述初始重建图像。
[0035]可选的，所述模型建立模块包括：
[0036]第一计算子模块，用于计算第一权重因子β，所述第一权重因子β为所述预设第二 迭代重建算法中、影响更新图像均匀性的权重因子；
[0037]第二计算子模块，用于根据所述第一权重因子β，计算第二权重因子α，所述第二权 重因子α为所述预设第二迭代重建算法中、影响更新图像对比度的权重因子；
[0038]模型确定子模块，用于根据所述第一权重因子β、第二权重因子α，确定所述迭代更 新函数。
[0039] 可选的，所述第一计算子模块包括：
[0040] 输入图像确定单元，用于确定用于计算所述第一权重因子邱勺输入图像；
[0041 ]滤波单元，用于对所述输入图像进行滤波，获得滤波图像；
[0042] 图像分割单元，用于对所述滤波图像的感兴趣区域进行图像分割，获得分割图像；
[0043] 参考图像确定单元，用于根据所述分割图像确定用于计算所述第一权重因子β的 参考图像；
[0044] 参考值确定单元，用于根据所述参考图像确定用于计算所述第一权重因子β的参 考值；
[0045] 第一计算单元，用于根据所述参考值、所述输入图像，利用预置权重计算公式计算 所述第一权重因子β。
[0046] 可选的，所述输入图像确定单元包括：
[0047] 第一输入子单元，用于将所述初始重建图像确定为所述输入图像；
[0048] 第二输入子单元，用于将中间迭代更新图像确定为所述输入图像，其中，所述中间 迭代更新图像为在迭代更新过程中、利用所述迭代更新函数获得的更新图像。
[0049] 可选的，所述参考图像确定单元包括：
[0050] 第一确定子单元，用于通过所述滤波图像与所述分割图像相乘，获得第一参考图 像，所述第一参考图像为保留感兴趣区域滤波图像值的图像；
[0051] 第二确定子单元，用于通过所述初始重建图像与所述分割图像相乘，获得第二参 考图像，所述第二参考图像为保留感兴趣区域高对比度噪声图像值的图像。
[0052] 可选的，所述参考值确定单元包括：
[0053] 第一取值子单元，用于将所述第一参考图像的像素值确定为所述参考值；
[0054] 第二取值子单元，用于计算所述第一参考图像或所述第二参考图像的感兴趣区域 的像素均值，将所述像素均值确定为所述参考值。
[0055] 本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0056]本公开提供的重建PET图像的方法，首先采用相关技术中的预设第一迭代重建算 法获得初始重建图像;然后通过确定预设第二迭代重建算法的模型参数，确定对应的迭代 更新函数;最后利用该迭代更新函数对输入图像进行迭代更新，获得目标重建图像。本公开 中，在预设第二迭代重建算法中既考虑了输入图像的高对比度特性和噪声高缺点对更新图 像的影响，又考虑了具有较好均匀性的滤波图像对更新图像的影响，从而使目标重建图像 既保留了初始重建图像的高对比度，又能继承滤波图像较好的均匀性，图像质量有效提高。 在临床医学中，通过本公开获得的高质量PET重建图像，可以帮助医生提高疾病诊断的准确 性。
【附图说明】
[0057]图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种重建PET图像的方法的流程图；
[0058]图2是本公开根据一示例性实施例示出的步骤12【具体实施方式】的流程图；
[0059]图3是本公开根据一示例性实施例示出的步骤121【具体实施方式】的流程图；
[0060]图4是本公开根据一示例性实施例示出的重建PET图像的方法实施例一的流程图；
[0061 ]图5是本公开根据一示例性实施例示出的重建PET图像的方法实施例二的流程图； [0062]图6是本公开根据一示例性实施例示出的重建PET图像的方法实施例三的流程图；
[0063] 图7是本公开根据一示例性实施例示出的重建PET图像的方法实施例四的流程图；
[0064] 图8是本公开根据一示例性实施例示出的重建PET图像的方法实施例五的流程图；
[0065] 图9是本公开根据一示例性实施例示出的重建PET图像的方法实施例六的流程图；
[0066] 图10-A至图10-C是根据一示例性实施例示出的PET图像重建结果的对比示意图；
[0067] 图11是本公开根据一示例性实施例示出的一种重建PET图像的装置框图；
[0068] 图12是本公开根据一示例性实施例示出的模型建立模块的结构框图；
[0069] 图13是本公开根据一示例性实施例示出的第一计算子模块的结构框图；
[0070] 图14是本公开根据一示例性实施例示出的一种重建PET图像的装置的结构图。
【具体实施方式】
[0071] 在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。 在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的"一种"、"所述"和"该"也旨在包括多数 形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语"和/或"是指并包 含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0072]本公开提供了一种重建PET图像的方法，应用于PET系统的PET图像重建。首先，可 以利用相关技术中的统计迭代算法获得初始PET重建图像，然后，利用新的迭代算法对上述 初始PET重建图像进一步处理，在不降低图像对比度的情况下，去除重建图像噪声、提升重 建图像的均匀性。
[0073]参见图1根据一示例性实施例示出的一种重建PET图像的方法的流程图，包括： [0074]在步骤11中，利用预设第一迭代重建算法对PET系统采集的被扫描对象的正投影 数据进行图像重建，获得初始重建图像；
[0075] 本公开实施例中，上述预设第一迭代重建算法可以是基于极大似然估计的图像重 建算法、基于最小均方误差准则的图像重建方法、基于最大后验概率（Maximum a Posterior，MAP)的贝叶斯图像重建算法、或者基于压缩感知的重建算法等。其中，上述基于 极大似然估计的图像重建算法，可以是极大似然期望最大算法（Maximum Likelihood Expectation Maximization，MLEM