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基于组合图像引导的动态pet图像去噪方法

xiaoxiao2020-07-22  1

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基于组合图像引导的动态pet图像去噪方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,包括以下步骤:(1)利用PET成像设备动态扫描并重建动态PET图像;(2)根据步骤(1)获取的PET重建图像,计算得到组合图像;(3)定义引导滤波器模型及其核函数;(4)将步骤(2)得到的组合图像作为引导图像,并对步骤(3)的模型进行转化,得到用于单帧动态PET图像的带约束目标函数的方程;(5)由步骤(4)得到的结果,基于对方程中全局参数选择的基础上,采用线性回归方法进行计算,得到去噪后的动态PET图像。该方法以组合图像为引导图像,可以有效减少单帧动态PET图像噪声,大幅度提高动态PET图像的质量。
【专利说明】基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种医学影像的图像去噪方法,尤其涉及一种基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法。
【背景技术】
[0002]正电子发射计算机断层成像(Positron Emission Tomography, PET)是医学影像领域最先进的临床检查技术之一,可以在分子水平对疾病进行诊断。动态PET成像,不仅能显示放射性示踪剂浓度的空间分布,还揭示了示踪剂随时间代谢的动态过程。通过应用动力学模型,即可获得具有丰富意义的动力学参数,从而为疾病诊断、治疗以及药物开发提供指导。然而,动态PET成像中,为了及时追踪组织器官的示踪剂活度变化,每一帧动态PET图像的扫描时间极短,相应的每一帧的符合事件减少,从而使得重建出的单帧PET图像受噪声影响非常大,进一步影响动力学参数的估计。所以,在动态PET成像中亟待优质、高效的滤波器对动态PET图像去噪。
[0003]目前广泛采用的滤波方法为高斯滤波(Gaussian Filter, GF),此方法对整幅图像进行加权平均,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过像素位置的欧式距离加权平均后得到。易见,高斯滤波仅考虑局部邻域像素在位置上的欧式距离对像素点进行滤波,其滤波核在空间上是不变的,常导致图像的模糊效应。2006年Huang等提出HYPR方法(HighlY constrained backPRojection, HYPR),即利用组合图像的高信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)改善时间序列图像的信噪比。2008年,Vandehey等将HYPR应用于动态PET图像去噪中,仿真及真实人体实验数据均表明使用HYPR方法去噪后的动态PET图像的SNR得到很好的改善。然而,HYPR去噪效果极大依赖于待去噪的单帧PET图像质量。
[0004]近年来,He等采用局部线性模型提出了一种引导图像滤波方法在图像去噪中得到了广泛应用,此方法中滤波核是由引导图像信息所决定的边缘保持平滑算子。现有技术中的相关作法仍然不能获得良好的PET图像质量。
[0005]针对现有技术不足,提供一种基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法以克服现有技术不足甚为必要。
[0006]

【发明内容】

[0007]本发明公开了一种基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法。该方法以组合图像作为引导图像,可大幅提闻动态PET图像质量。
[0008]本发明的目的可通过以下的技术措施来实现,包括步骤如下:
一种基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,包括以下步骤:
(I)利用PET成像设备进行动态扫描并重建动态PET图像,所述动态PET图像由序列中的各帧图像构成;(2)根据步骤(1)获取的动态PET图像,计算得到组合图像;
(3)构建引导滤波器模型;
(4)以步骤(2)得到的组合图像为引导图像,并对步骤(3)的模型进行转化,得到用于单帧动态PET图像的带约束目标函数的方程;
(5)由步骤(4)得到的带约束目标函数的方程,基于对方程中全局参数选择的基础上,采用线性回归方法进行计算,得到去噪后的动态PET图像。
[0009]上述步骤(2)具体是通过对动态序列中的各帧PET图像相应像素的像素值进行累加求和得到组合图像。
[0010]上述所述步骤(3)中构件的引导滤波器模型为线性模型,具体是假设滤波器输出g是引导图像/在中心位于像素A-的窗0%的线性变换,引导滤波器模型则表示为:
【权利要求】
1.一种基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)利用PET成像设备进行动态扫描并重建动态PET图像,所述动态PET图像由序列中的各帧图像构成; (2)根据步骤(1)获取的动态PET图像,计算得到组合图像; (3)构建引导滤波器模型; (4)以步骤(2)得到的组合图像为引导图像,并对步骤(3)的模型进行转化,得到用于单帧动态PET图像的带约束目标函数的方程; (5)由步骤(4)得到的带约束目标函数的方程,基于对方程中全局参数选择的基础上,采用线性回归方法进行计算,得到去噪后的动态PET图像。
2.根据权利要求1所述的基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,其特征在于:所述步骤(2)具体是通过对动态序列中的各帧PET图像相应像素的像素值进行累加求和得到组合图像。
3.根据权利要求2所述的基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,其特征在于:所述步骤(3)中构件的引导滤波器模型为线性模型,具体是假设滤波器输出ry是引导图像/在中心位于像素A-的窗的线性变换,引导滤波器模型则表示为:

4.根据权利要求3所述的基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,其特征在于:所述步骤(4)得到的用于单帧动态PET图像的带约束目标函数的方程具体为: m
5.根据权利要求1所述的基于组合图像引导的动态PET图像去噪方法,其特征在于: 所述步骤(5)具体采用线性回归法最小化目标函数,求得%和^.:
【文档编号】G06T5/00GK103955899SQ201410180289
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年5月2日 优先权日:2014年5月2日
【发明者】路利军, 胡德斌, 马晓勉, 辜承慰, 马建华, 陈武凡 申请人:南方医科大学

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