基于未知输入的PET医学图像重构

• 作者: 张文安 徐英婕 王宏霞 赵云波
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 未知输入 最优估计 卡尔曼滤波 重建算法 正电子发射断层成像(PET)
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 1184-1192
• 页数: 9页
• 字数: 5739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2019.12.003

摘要

正电子发射断层成像(PET)扫描技术是一项能够反映组织代谢水平的显像技术,对实体肿瘤的定性诊断和病灶转移的检查准确率较高.本文提出了一种PET图像的重建算法来提高PET图像的质量.考虑到大多已有重建算法的图像质量严重依赖于PET的线性测量模型,而该模型与实际情况不符,通过引入未知输入项,本文提出了一种新的测量模型.该未知输入项由2部分组成:一部分是未知输入的输入矩阵,用以描述测量模型中投影矩阵的不确定性;另一部分是未知输入,用于刻画被干扰了的示踪剂浓度和一些未建模信息.在此新模型的基础上,利用最优估计理论,提出了一种不同于已有算法的重建算法,同时重构出了未知输入和示踪剂的浓度分布.最后通过实验验证了该算法比其他常用算法能更好地重建PET图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文安	浙江工业大学信息工程学院	58	675	14.0	24.0
2	赵云波	浙江工业大学信息工程学院	13	12	1.0	3.0
3	王宏霞	浙江工业大学信息工程学院	6	1	1.0	1.0
4	徐英婕	浙江工业大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0