[发明专利]一种PET图像重建方法、装置和计算设备有效
申请号: | 201811147464.X | 申请日: | 2018-09-29 |
公开(公告)号: | CN109559360B | 公开(公告)日: | 2020-08-28 |
发明(设计)人: | 胡战利;梁栋;杨永峰;刘新;郑海荣 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00 |
代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 李艳丽 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明属于图像处理领域,提供了一种PET图像重建方法、装置和计算设备,以提高PET图像的重建速度,减小重建所需时间。所述方法包括:将期望PET图像与标准PET图像比较;若比较达到了比较停止条件,则输出期望PET图像作为目标PET图像;若比较未达到比较停止条件,则由映射网络对期望PET图像处理,得到新的期望PET图像。本发明提供的技术方案中,由于映射网络为基于字典学习并以磁共振图像和PET图像作为训练样本训练后得到的深度卷积神经网络,经这样的映射网络对期望PET图像处理得到新的期望PET图像,其经过次数较少的迭代计算后,与标准PET图像的差别越来越小,能够让算法迅速收敛,从而提高PET图像的重建速度,减小重建所需时间。 | ||
搜索关键词: | 一种 pet 图像 重建 方法 装置 计算 设备 | ||
【主权项】:
1.一种PET图像重建方法,其特征在于,所述方法包括:将期望PET图像与标准PET图像比较;若所述比较达到了比较停止条件,则输出所述期望PET图像作为目标PET图像;若所述比较未达到比较停止条件,则由映射网络对所述期望PET图像处理,得到新的期望PET图像,所述映射网络为基于字典学习并以磁共振图像和PET图像作为训练样本训练后得到的深度卷积神经网络;重复上述操作,直至达到了比较停止条件后输出目标PET图像为止。
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