[发明专利]一种PET图像的重建方法和装置

权利要求书

1.一种PET图像的重建方法，其特征在于，包括：

获取PET投影数据Y；

根据所述PET投影数据Y，获取初始估计图像；

根据所述初始估计图像获取目标估计图像；

基于全变差稀疏变换和先验图像X_p，根据所述目标估计图像，建立目标函数，所述目标函数的表达式为：

$f\left(X\right)=\mathrm{\α}1{\left|\right|X\left|\right|}_{\mathrm{TV}}+\mathrm{\α}2{\left|\right|X^k-X_p\left|\right|}_2^2---\left(I\right);$

其中，X为重建图像，α1和α2分别为全变差项||X||_TV和最小二乘项的权重因子，X^k为第k步重建出的目标估计图像，所述先验图像X_p是利用所述PET投影数据Y进行迭代重建得到的图像；

在A·X＝Y的约束条件下求解所述目标函数的最小解，所述目标函数的最小解即为重建的PET目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于全变差稀疏变换和先验图像X_p，根据所述目标估计图像，建立目标函数，具体为：基于自适应加权全变差稀疏变换和先验图像X_p，根据所述目标估计图像，建立目标函数，所述目标函数的表达式具体为：

$f\left(X\right)=\mathrm{\α}1{\left|\right|X\left|\right|}_{\mathrm{AwTV}}+\mathrm{\α}2{\left|\right|X^k-X_p\left|\right|}_2^2---\left(\mathrm{II}\right);$

其中，X为重建图像；α1和α2分别为自适应加权全变差项||X||_AwTV和最小二乘项的权重因子；X^k为第k步重建出的目标估计图像；

${\left|\right|X\left|\right|}_{\mathrm{AwTV}}=\underset{s,t}{\mathrm{\Σ}}\sqrt{w_{s+1,s,t,t}{|X(s+1,t)-X(s,t)|}^2+w_{s,s,t+1,t}{|X(s,t+1)-X(s,t)|}^2}---\left(\mathrm{III}\right);$

$w_{s+1,s,t,t}=\exp [-{\left(\frac{X(s+1,t)-X(s,t)}{\mathrm{\δ}}\right)}^2];$

$w_{s,s,t+1,t}=\exp [-{\left(\frac{X(s,t+1)-X(s,t)}{\mathrm{\δ}}\right)}^2];$

w_s+1,s,t,t和w_s,s,t+1,t为权重因子，δ为标量因子。