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基于图拉普拉斯正则化的PET图像核重建方法

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正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)在很多疾病的早期诊断中有重要的作用,PET图像重建的难点之一是如何在保持重建图像中病灶边缘特性的同时具有良好的去噪性能.针对此问题,本文提出了一种结合图拉普拉斯正则化和深度图像先验的PET图像核重建方法.设计了改进的U-net神经网络,将PET前向投影模型中的核系数表示为神经网络的输出;通过先验图像构建图拉普拉斯矩阵,重建问题被建模为基于神经网络的带图拉普拉斯正则化项的最大似然函数优化问题.利用优化转移方法导出了收敛的迭代重建算法,每一次迭代包括由核重建方法更新图像和利用神经网络更新核系数两个步骤.仿真和临床实验结果表明,本文提出的方法在不同的指标下都有更好的重建效果,优于已有核重建方法以及最新的基于深度系数先验的重建方法.
A Kernel Method for PET Image Reconstruction with Graph Laplacian Regularization

PETimage reconstructionkernel methoddeep image priorgraph laplacian regularization

盛玉霞、孙坤、柴利

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武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉 430081

浙江大学控制科学与工程学院,浙江杭州 310027

PET 图像重建 核方法 深度图像先验 图拉普拉斯正则化

国家自然科学基金湖北省自然科学基金

621732592022CFB110

2024

10.12263/DZXB.20221161

电子学报
中国电子学会

电子学报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.237
ISSN：0372-2112
年,卷(期)：2024.52(1)
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