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申请/专利权人：佛山读图科技有限公司;京心禾(北京)医疗科技有限公司
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种基于SPECT动态采集数据重建动态图像的方法，该方法将常规断层图像重建的求解所有体素数值的问题，简化求解不同器官、组织影响的加权系数的问题，通过降低图像重建过程中未知变量的数量，降低了每个时间点断层数据重建所需的投影数据的采样角和噪声水平的要求，进而能够较为精确的重建出以不同器官影像分布为基础的动态断层图像，便于后续的图像定量分析和临床诊断。
主权项：1.一种基于SPECT动态采集数据重建动态图像的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取j个时间点采集的J个初始图像数据，并将每一所述初始图像数据根据预设图像分割方法进行分割，得到i个器官组织图像；S2、根据所述预设图像分割方法，对每一所述器官组织图像进行分割，得到对应所述器官组织图像的I个初始估计图像；S3、对每一所述初始估计图像的像素值进行归一化处理；S4、为所述时间点为j时、根据所述器官组织图像i分割得到的所述初始估计图像I设定迭代参数；S5、将所述初始估计图像中的每一像素值乘以所述迭代参数以进行图像重建，得到当前动态重建估计图像；S6、根据所述初始图像数据和所述当前动态重建估计图像按照预设迭代方法更新所述迭代参数，所述预设迭代方法为最大似然估计法或最大后验概率法，同时，判断所述预设迭代方法是否达到预设迭代次数，若是，执行步骤S7；若否，迭代至步骤S5；S7、将所述初始图像数据中的每一像素值乘以所述迭代参数以进行图像重建，得到最终动态重建图像；其中，所述最大后验概率法满足以下关系式： ；其中，代表所述初始估计图像，且，代表所述初始图像数据对应的向量，代表与所述时间点j时图像重建过程的系统传输矩阵，代表所述器官组织图像i不同在所述时间点j的关于所述迭代参数的约束，所述约束满足： ；或： 。
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