[发明专利]PET图像的重建方法、装置及设备

权利要求书

1.一种正电子发射断层显像PET图像的重建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取先验图像；所述先验图像包括解剖图像以及自相关特征图像；所述自相关特征图像是根据所述解剖图像的灰度共生矩阵确定的；

获取所述先验图像的特征值；

根据所述特征值以及迭代算法对PET图像进行重建。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取先验图像包括：

对解剖图像中像素的灰度进行量化；

根据设置的步长和方向，获取灰度量化后的解剖图像在各设置方向上的初始灰度共生矩阵；

对所述初始灰度共生矩阵进行归一化处理，得到归一化处理后的灰度共生矩阵；

根据归一化处理后的灰度共生矩阵的自相关特征值，确定所述解剖图像的自相关特征图像；

根据所述解剖图像以及所述解剖图像的自相关特征图像，获取先验图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述归一化处理后的灰度共生矩阵的自相关特征值是根据预设的自相关特征值计算公式计算得到的；所述预设的自相关特征值计算公式为：

其中，f_a表示自相关特征值；N_g表示灰度级；v_g和v_k表示图像灰度值；p(v_g，v_k)表示像素对(v_g，v_k)归一化处理后的灰度共生矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述先验图像的特征值是将初始低维特征值映射到高维空间后得到的；所述初始低维特征值是根据核方法从所述先验图像中提取的；所述先验图像的特征值用于对所述先验图像中的每一像素的像素值进行线性描述。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述先验图像的特征值，包括：

根据径向高斯核函数，确定所述先验图像的特征值；其中，所述径向高斯核函数为：

其中，K表示所述先验图像的特征值；j′表示像素j的邻域内的像素；所述像素j表示所述先验图像中的任一像素；σ表示所述径向高斯核函数的宽度参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征值以及迭代算法对PET图像进行重建，包括：

将所述特征值添加至PET图像的正投影模型中，得到目标正投影模型以及与所述目标正投影模型对应的目标对数似然函数；

根据期望最大化方法，通过迭代公式得到所述目标对数似然函数中的指定参数的估计值；

根据目标公式、所述特征值，以及所述指定参数的估计值，确定重建后的PET图像；其中，所述目标公式是通过所述特征值以及像素灰度值计算公式确定的。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述像素灰度值计算公式为：

其中，j表示所述先验图像中的任一像素；j′表示像素j的邻域内的像素；x_j表示像素j处的图像灰度值；N表示邻域像素的个数；f_j和f_j′分别表示所述先验图像中像素j和j′的值；α_j′表示像素j′处的指定参数值；K表示所述先验图像的特征值；

对应地，所述目标公式为：x＝Kα。

8.一种正电子发射断层显像PET图像的重建装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取先验图像；所述先验图像包括解剖图像以及自相关特征图像；所述自相关特征图像是根据所述解剖图像的灰度共生矩阵确定的；

第二获取模块，用于获取所述先验图像的特征值；

重建模块，用于根据所述特征值以及迭代算法对PET图像进行重建。

9.一种设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。