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PET图像重建算法的研究与优化

作　者: 廖文熙
导　师: 袁昕
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用
关键词: 正电子发射断层成像 三维重建 滤波反投影算法 迭代算法 最大似然期望最大化算法 有序子集期望最大化算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


计算机科学技术的快速发展使得计算机应用渗透到生活工作的各个方面。在临床医学中,计算机辅助应用也越来越普遍。正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography, PET)是一种重要的临床辅助诊断技术,它在临床中得到越来越广泛的应用。其主要原理是：将一定剂量的放射性同位素药剂注入患者体内,这些具有放射性的粒子在衰变过程释放出正电子,正电子遇到负电子发生湮灭,产生两个反向运动的光子。PET仪器检测得到人体空间区域内发射的光子值,然后根据测得的数据重建出原先人体内部特定器官的灰度图像,通过图像可以表明该器官的新陈代谢的兴旺程度,从而可以辨明该器官是否有病变甚或癌变。PET成像的关键是图像的三维重建过程。PET图像重建算法大致可分为解析法和迭代法两类。解析法又以滤波反投影算法为代表。而统计迭代算法以Shepp和Vardi在1982年提出的基于最大似然期的期望值最大化算法(Maximum Likelihood Expectation Maximization, MLEM)最为经典。MLEM算法是基于像素的迭代算法,每个体素的像素值被看作是待估计参数,通过不断迭代更新,使似然函数逼近最大,由此得到极大似然参数估计值。这样的思想为后续的各种改进算法所采用,并在此基础上发展起来的OSEM, MOSEM等算法。经典MLEM算法计算量大,重建速度很慢,很难直接应用到实际工程中。因此,本文在重点研究传统的MLEM算法的基础上,通过仔细分析了其计算过程,对MLEM算法的计算过程进行两次改进优化,大大缩短MLEM算法进行PET重建整体迭代一次的时间。同时针对MLEM算法收敛迭代慢的特点,在改进的MLEM算法的基础上,引进OSEM算法,并用FBP计算结果作为体素的初始化值,这样既减少一次迭代的计算时间,同时又减少整体的收敛迭代次数,从而加快图像重建的整个过程,大大减少完整PET图像重建需要的时间。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-10
第1章 绪论  10-21
  1.1 引言  10
  1.2 PET成像的基本原理  10-11
  1.3 PET成像过程  11-17
    1.3.1 正电子发射性核素和示踪剂的生成  11-12
    1.3.2 PET探测器对探测γ光子  12-13
    1.3.3 PET数据转换处理  13-14
    1.3.4 PET图像重建模型  14-15
    1.3.5 PET图像重建算法的研究  15-17
    1.3.6 PET重建图像的后期处理  17
  1.4 PET在临床中的应用  17-19
    1.4.1 肿瘤的PET应用  17-18
    1.4.2 脑神经方面PET的应用  18
    1.4.3 心脏方面PET的应用  18
    1.4.4 药物开发研究中PET的应用  18-19
  1.5 本文的主要贡献  19
    1.5.1 对MLEM算法的改进优化  19
    1.5.2 结合OSEM算法的改进优化  19
  1.6 本文的组织结构  19-21
第2章 滤波反投影算法  21-25
  2.1 投影的基本概念  21-22
  2.2 滤波反投影算法原理  22-24
    2.2.1 投影中心切片定理  22-23
    2.2.2 滤波反投影法  23-24
  2.3 滤波反投影法的缺点  24
  2.4 本章小结  24-25
第3章 MLEM算法及其改进  25-35
  3.1 MLEM算法的发展背景  25-26
  3.2 MLEM算法的原理推导  26-28
  3.3 直接MLEM算法模型计算分析  28-29
  3.4 对MLEM算法模型的初次优化  29-30
  3.5 对MLEM算法模型的最终优化  30-33
  3.6 实验结果比较与分析  33
  3.7 本章小结  33-35
第4章 OSEM算法及其应用  35-47
  4.1 OSEM的基本原理  35-37
  4.2 OSEM算法理论依据  37-39
  4.3 子集划分与排序  39-40
  4.4 OSEM算法的改进  40-42
  4.5 迭代算法停止准则  42-44
    4.5.1 统计学feasibility图像  42-43
    4.5.2 交叉验证  43
    4.5.3 更新值作为停止准则  43-44
  4.6 重建图像的评价准则  44-45
    4.6.1 均方根(Root Mean Square,RMS)准则  44
    4.6.2 残差范数标准(Residual Norm,RN)  44-45
    4.6.3 泊松统计准则  45
  4.7 实验结果比较与分析  45-46
  4.8 本章小结  46-47
第5章 总结与展望  47-49
  5.1 研究总结  47-48
  5.2 讨论和展望  48-49
参考文献  49-52
攻读硕士学位期间的研究工程成果  52-53
致谢  53

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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