PET圖像重建算法研究及實現(xiàn).pdf

1、正電子發(fā)射斷層成像(positron emission tomography,PET)是一種對臟器或組織進行功能、代謝和分子成像的醫(yī)學成像新技術(shù),已成為現(xiàn)代核醫(yī)學診斷的重要手段。隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,其研究越來越受到人們的重視,而其關(guān)鍵技術(shù)之一圖像重建一直是PET領(lǐng)域的研究熱點。本文在深入理解分析PET原理和圖像重建算法的基礎(chǔ)上,主要基于PET圖像的迭代重建方法展開研究。本文所做工作主要分為兩部分:對現(xiàn)有重建算法的研究以及基于網(wǎng)格模

2、型的懲罰加權(quán)最小二乘算法的PET重建方法的研究。
　　 本文前半部分對圖像重建中的各種常用算法的理論基礎(chǔ)做詳細的闡述,并分別進行數(shù)值實驗及討論。對常用的FBP算法的實現(xiàn)分兩類進行重建,并加以比較。而對于運用FBP算法得不到理想圖像的PET成像,迭代法具有一定的優(yōu)越性。本文對迭代法中的MLEM法及CG算法進行實現(xiàn),在同一指標函數(shù)下進行結(jié)果的對比,驗證MLEM算法較強的去噪能力。
　　 然后,本文提出將網(wǎng)格模型與懲罰加權(quán)最小