[发明专利]图像重建方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种图像重建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取待测试对象的成像数据；生成放射图像及对应的高噪声散射弦图；基于经训练的优化模型对高噪声散射弦图进行处理，得到低噪声散射弦图；基于低噪声散射弦图进行重建，得到目标图像。由于采用低统计量的高噪声散射弦图并结合机器学习，对高噪声散射弦图进行处理得到低噪声散射弦图，以将处理后的低噪声散射弦图对成像数据进行重建，使得重建的目标图像的准确度高，加快了图像重建速度，大大缩短了重建耗时，可满足临床对扫描时间的限制要求。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像重建方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Tomography，简称PET)系统是一种放射性核素示踪造影系统。在通过PET系统对被探测物体进行扫描前，需要给被探测物体注射或添加含有放射性核素的示踪剂，示踪剂在被探测物体内衰变产生正电子，衰变所产生的正电子与邻近的电子相遇时会发生正负电子对湮灭反应，从而生成一对飞行方向相反、能量相同的511KeV伽玛(γ)光子，这一对γ光子由一对PET探测器在确定时间窗内采集到时，产生一个事件标记，称为符合事件，并进行一系列的电子学响应，将所述电子学响应信号输入至计算机，以通过相应的图像重建算法生成能够反映示踪剂在生物体内分布的图像。

上述符合事件可分为真符合事件、散射符合事件和随机符合事件。然而只有真符合事件才能准确反映定位信息。通常所采集的符合事件数据.与实际发生的湮灭事件存在一定差异，因此需要进行校正处理，才能重建得到更准确的PET图像。

散射校正是PET成像过程中，影响图像质量与定量的重要物理校正算法。散射校正的方法可包括：蒙特卡洛模拟法、解析建模法、源调制法等。其中，蒙特卡洛模拟法是一种贴近真实统计规律的算法，其是通过模拟光子与受照物体之间的相互作用，为散射信号建立统计学模型。目前的蒙特卡洛模拟法是通过大统计量湮灭光子的运输模拟来建立统计学模型，由于其还原度高且校正精准，被认为是PET散射校正方法中的金标准。虽然所统计的湮灭光子越多，其计算结果的误差就越小，进而可获得较好的校正数据，但是其也需要消耗大量的计算资源及时间，受到低计算机运算能力的应用限制，同时也难以满足临床PET扫描对扫描时间的限制要求。

发明内容

基于此，本发明目的在于提供一种图像重建方法、装置、设备及存储介质，以解决以上至少一种技术问题。所述技术方案如下：

一方面，本发明提供了一种图像重建方法，包括：

获取待测试对象的成像数据；

基于所述成像数据生成放射图像；

生成所述放射图像对应的高噪声散射弦图；

基于经训练的优化模型对所述高噪声散射弦图进行处理，得到低噪声散射弦图；

基于所述低噪声散射弦图对所述成像数据进行重建，得到目标图像。

在本发明的一实施例中，所述生成所述放射图像对应的高噪声散射弦图的步骤，包括：

获取所述成像数据所对应的衰减图；

基于所述衰减图，对所述放射图像进行蒙特卡洛模拟处理，得到所述高噪声散射弦图。

在本发明的一实施例中，所述基于所述低噪声散射弦图对所述成像数据进行重建，得到目标图像的步骤，包括：

基于所述低噪声散射弦图对所述成像数据进行处理，得到更新的放射图像；

基于所述更新的放射图像，迭代地获取所述待测试对象对应的高噪声散射弦图和低噪声散射弦图；

基于达到迭代结束条件目标迭代次数时所得到的低噪声散射弦图对所述成像数据进行重建，得到目标图像。