專利名稱：解剖信息約束下基于h∞濾波的動(dòng)態(tài)pet濃度重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于正電子發(fā)射斷層成像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種解剖信息約束下基于 H⑴濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法。
背景技術(shù)：
動(dòng)態(tài)正電子發(fā)射斷層成像(Positron emission tomography, PET)技術(shù)是一種利用示蹤劑原理，通過連續(xù)短時(shí)間窗內(nèi)掃描采集符合計(jì)數(shù)，以解剖結(jié)構(gòu)方式實(shí)時(shí)顯示生物體內(nèi)生化和代謝信息的活體功能顯像技術(shù)。由于能夠提供描述特定組織生理變化過程的量化參數(shù)，動(dòng)態(tài)PET成像技術(shù)被廣泛用于藥物學(xué)和神經(jīng)化學(xué)等眾多科學(xué)領(lǐng)域研究中。動(dòng)態(tài)PET的數(shù)據(jù)采集時(shí)間短，符合計(jì)數(shù)率低，并且由于實(shí)際采集過程中可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)缺失以及各類噪聲影響，使得求解是個(gè)嚴(yán)重的病態(tài)問題。為了提高圖像質(zhì)量，需要引入先驗(yàn)信息作為約束，從而對(duì)病態(tài)問題起到正則化作用以保證解的存在性以及成像的完整性。同時(shí)，由于重建過程中的高噪聲很大程度上降低了病灶區(qū)對(duì)比度和小體積病灶區(qū)的探測(cè)能力，使得重建圖像細(xì)節(jié)分辨率低，結(jié)構(gòu)信息不顯著，而加入解剖模版為改善以上問題提供了可能。盡管CT、MRI圖像所提供高對(duì)比度的解剖結(jié)構(gòu)信息與PET提供的低分辨率功能成像的實(shí)質(zhì)不同，但兩者在結(jié)構(gòu)和邊界上仍具有一定的相似性。對(duì)按解剖結(jié)構(gòu)所劃分的組織來說，其生理特性，如血流速度、血流體積、生理速率、生物學(xué)功能對(duì)于放射性藥物濃度分布有很大的影響。對(duì)于現(xiàn)有加入解剖信息的重建方法，大致圍繞在Bayesian重建算法中考慮加入基于邊緣或基于區(qū)域兩類模版。前者根據(jù)相應(yīng)配準(zhǔn)的解剖結(jié)構(gòu)圖像中的非連續(xù)邊界點(diǎn)，加入邊界保護(hù)的Gibbs先驗(yàn)，通過設(shè)置不同的空間權(quán)重調(diào)整先驗(yàn)分布對(duì)重建結(jié)果的影響。后者對(duì)分割后的各組織域設(shè)置標(biāo)識(shí)，與PET圖像中每個(gè)待估計(jì)像素點(diǎn)相對(duì)應(yīng)，利用標(biāo)識(shí)區(qū)域的差別來調(diào)整先驗(yàn)的影響，例如在標(biāo)記為非連續(xù)的像素點(diǎn)上，其平滑權(quán)重相對(duì)較低，則允許像素值躍變。但以上兩類方法對(duì)解剖模版函數(shù)與待估PET圖像的相關(guān)性要求較高，否則結(jié)果會(huì)存在較大誤差。并且，使用Bayesian重建的方法中存在超驗(yàn)參數(shù)，取得最佳效果的超驗(yàn)參數(shù)值很大程度上受到先驗(yàn)分布函數(shù)、噪聲模型、以及圖像特性的影響，而一般的方法無法解決如何合理選擇先驗(yàn)中的超驗(yàn)參數(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種解剖信息約束下基于H c 濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，通過加入的解剖信息對(duì)動(dòng)態(tài)PET重建進(jìn)行引導(dǎo)，利用H⑴濾波算法對(duì)具有解剖信息約束的PET 圖像重建模型進(jìn)行求解，解決了現(xiàn)有重建方法所面臨的上述技術(shù)難題，提高了 PET重建圖像的質(zhì)量。一種解剖信息約束下基于H⑴濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，包括如下步驟(1)獲取與待估計(jì)的各幀動(dòng)態(tài)PET圖像配準(zhǔn)后的高分辨率解剖掃描圖像中所包含的解剖信息；
所述的動(dòng)態(tài)PET圖像是指從放射性藥物注射入生物體內(nèi)開始，以連續(xù)短時(shí)間間隔內(nèi)所發(fā)出的光子信號(hào)的累積濃度值作為待估計(jì)的各幀原始投影數(shù)據(jù)，經(jīng)過一系列數(shù)據(jù)校正處理后，通過對(duì)各幀數(shù)據(jù)的圖像重建獲得直觀的能夠?qū)崟r(shí)反映藥物在體內(nèi)各器官和組織中的運(yùn)轉(zhuǎn)與分布情況的藥物濃度空間分布圖。所述的解剖掃描圖像是利用現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像儀器CT或MRI所獲得的反映生物體內(nèi)各個(gè)解剖組織器官分布及形態(tài)特征的CT掃描圖像或MRI掃描圖像。所述的圖像配準(zhǔn)是在假設(shè)解剖掃描圖像與動(dòng)態(tài)PET圖像之間所求解仿射變換矩陣的誤差很小的基礎(chǔ)上，使所引入的解剖信息約束與PET圖像中組織結(jié)構(gòu)基本吻合。(2)將所述的解剖信息加入到PET圖像重建模型中，建立一個(gè)由離散的測(cè)量方程 (1)和時(shí)間連續(xù)的狀態(tài)方程(2)構(gòu)成的具有解剖信息約束的PET圖像重建模型
權(quán)利要求
1. 一種解剖信息約束下基于H c 濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，包括如下步驟(1)獲取與待估計(jì)的各幀動(dòng)態(tài)PET圖像配準(zhǔn)后的高分辨率解剖掃描圖像中所包含的解剖信息；(2)將所述的解剖信息加入到PET圖像重建模型中，建立一個(gè)由離散的測(cè)量方程⑴和時(shí)間連續(xù)的狀態(tài)方程(2)構(gòu)成的具有解剖信息約束的PET圖像重建模型
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解剖信息約束下基于H⑴濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，其特征在于所述的步驟C3)中，估計(jì)動(dòng)態(tài)PET圖像上放射性濃度的空間分布的過程包括以下步驟1)設(shè)定初始值Ptl；2)求解方程(4)和(7)，推算出放射性濃度的空間分布的先驗(yàn)估計(jì)值和對(duì)應(yīng)誤差協(xié)方差的先驗(yàn)估計(jì)值P(〔)；3)利用方程(5)和方程(6)計(jì)算出H⑴增益矩陣K(tk)；4)利用方程(11)中所計(jì)算出的累積測(cè)量值^，根據(jù)方程(5)、方程(9)和方程(8)對(duì)先驗(yàn)估計(jì)值F(〔)和尸( )進(jìn)行更新，推算出放射性濃度的空間分布的后驗(yàn)估計(jì)值F (ij和對(duì)應(yīng)誤差協(xié)方差的后驗(yàn)估計(jì)值P (tk)；5)對(duì)時(shí)間軸上所有數(shù)據(jù)進(jìn)行更新后，迭代次數(shù)增加1，重復(fù)步驟幻至4)，直到F(tk)的估計(jì)值戶( )收斂；6)利用方程(10)求解出重建后的動(dòng)態(tài)PET圖像上放射性濃度的空間分布Λ(k)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解剖信息約束下基于H⑴濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，其特征在于所述的解剖信息加入到PET圖像重建模型中的過程為首先，根據(jù)解剖掃描圖像中的解剖信息，將各個(gè)組織結(jié)構(gòu)劃分成若干藥物動(dòng)力學(xué)特征區(qū)域和若干低代謝區(qū)域；其次， 采用雙房室模型來描述所劃分的具有藥物動(dòng)力學(xué)特征的組織區(qū)域中放射性藥物的運(yùn)轉(zhuǎn)過程；最后，采用低代謝模型來表示低代謝區(qū)域中放射性藥物的濃度分布，所述的低代謝模型的方程表達(dá)式為χ,,(Ο 「ι Oirxi1,、/ { = β+ν212_、(0」Lo i」L 」Xj[t)=x_n^n(is)其中β為權(quán)重因子；V2為引入的過程狀態(tài)誤差；j為像素點(diǎn)序號(hào)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解剖信息約束下基于H⑴濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，其特征在于所述的高分辨率解剖掃描圖像為CT掃描圖像或MRI掃描圖像。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種解剖信息約束下基于H∞濾波的動(dòng)態(tài)PET濃度重建方法，包括(1)獲取解剖信息；(2)構(gòu)建具有解剖信息約束的PET圖像重建模型；(3)利用H∞濾波算法迭代求解。本發(fā)明通過利用解剖信息作為空間約束對(duì)PET濃度重建進(jìn)行引導(dǎo)，提高了PET重建圖像的質(zhì)量；通過利用H∞濾波算法對(duì)具有解剖信息約束的PET圖像重建模型進(jìn)行求解，更好地適應(yīng)了系統(tǒng)的復(fù)雜性和噪聲的不確定性，增強(qiáng)了各幀動(dòng)態(tài)PET圖像在時(shí)間上的關(guān)聯(lián)性，對(duì)PET圖像中的細(xì)節(jié)重建能力較高，改善了重建圖像的噪聲，能夠在一定程度上提高重建圖像的時(shí)間分辨率和空間分辨率，可廣泛應(yīng)用于藥物學(xué)和神經(jīng)化學(xué)等眾多科學(xué)領(lǐng)域研究中。
文檔編號(hào)G06T5/10GK102156974SQ201110101718
公開日2011年8月17日 申請(qǐng)日期2011年4月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月22日
發(fā)明者劉華鋒, 張俊超 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)