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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明属于PET成像领域，具体涉及一种基于先验图像的PET图像重建方法及PET图像3D感知方法。该方案将深度学习算法与既有的PET图像重建算法相结合，并将用户之前PET检查得到PET图像作为先验信息嵌入到神经网络中。最后，在受试者每次检查时，同时采用神经网络和PET图像重建算法根据传感器数据生成融合后的重建结果。本发明的3D感知方案利用NeRF中的点云采样技术获得PET图像对应的点云数据；然后通过自定义的编码方式将五维的点云数据转换为2维的新数据；最后训练生成对抗网络实现图像重建，进而利用生成的图像进行体积渲染得到3D感知。本发明可以解决现有PET成像的质量过度依赖探测器几何排列以及检测过程的数据规模的问题，并支持减少扫描时间和剂量。
主权项：1.一种基于先验图像的PET图像重建方法，其特征在于，其包括如下过程：受试者在每次PET检查时采用相同的姿势进行扫描；利用既有的PET图像重建算法根据受试者每次PET检查获得的多组传感器数据生成用于表征PET图像的多个第一强度矩阵X1；将受试者上次PET检查后获得PET图像作为先验数据集；通过先验数据集中的部分样本数据对一个MLP网络进行特征嵌入得到一个先验嵌入MLP网络；所述先验嵌入MLP网络输出的各个强度值与PET图像中的各个空间坐标一一对应；结合既有的PET图像重建算法和所述先验嵌入MLP网络构建一个图像增强网络，所述先验嵌入MLP网络用于辅助所述PET图像重建算法重建出更清晰的PET图像；在图像增强网络中，所述PET图像重建算法和先验嵌入MLP网络分别根据输入的多组传感器数据生成对应的多个第一强度矩阵X1和多个第二强度矩阵X2；所述图像增强网络将所述第一强度矩阵X1与所述第二强度矩阵X2进行融合，并利用融合后的增强矩阵X重建出PET图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于先验图像的PET图像重建方法及PET图像3D感知方法
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