【技術實現步驟摘要】
本申請涉及pet圖像處理，特別是涉及一種pet圖像的重建方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。
技術介紹
1、在pet（positron?emission?tomography，正電子發射型計算機斷層顯像）的3d采集模式中，軸向邊緣區域的靈敏度低于軸向中心區域的靈敏度，因此，軸向邊緣區域的計數水平低于軸向中心區域的計數水平。
2、在基于統計的迭代重建算法中，軸向邊緣區域的計數水平較低會引發針對poisson噪聲（中文名為泊松噪聲）的過擬合現象，放大了軸向邊緣區域的圖像噪聲水平，導致軸向邊緣區域的圖像噪聲水平會高于軸向中心區域的圖像噪聲水平。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種pet圖像的重建方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。
2、本申請提供一種pet圖像的重建方法，所述方法包括：
3、步驟s1，根據pet投影數據，對各軸向層的初始pet圖像進行更新，得到各軸向層的更新后的pet圖像；
4、步驟s2，獲取各軸向層的弛豫因子；
5、步驟s3，針對每一所述軸向層，按所述軸向層的弛豫因子，得到所述軸向層的第一權重和第二權重，根據所述第一權重和所述第二權重，對所述軸向層的所述更新后的pet圖像與所述軸向層的所述初始pet圖像進行加權求和，得到所述軸向層的加權后的pet圖像；
6、步驟s4，若根據各軸向層的所述加權后的pet圖像確定滿足迭代結束條件，則根據各軸向層的所述加
7、步驟s5，若根據各軸向層的所述加權后的pet圖像確定未滿足所述迭代結束條件，則將各軸向層的所述加權后的pet圖像確定為各軸向層的初始pet圖像，及返回執行步驟s1至步驟s3。
8、在一個實施例中，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
9、針對每一所述軸向層，獲取所述軸向層與中心軸向層之間的層數差；
10、若所述層數差大于層數差閾值，則根據所述層數差以及負相關函數，確定所述軸向層的弛豫因子；所述軸向層的弛豫因子小于中心軸向層的弛豫因子。
11、在一個實施例中，所述方法還包括：
12、若所述層數差小于或等于所述層數差閾值，則將中心軸向層的弛豫因子，確定為所述軸向層的弛豫因子。
13、在一個實施例中，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
14、針對每一所述軸向層，獲取所述軸向層與中心軸向層之間的層數差；
15、根據所述層數差以及負相關函數，確定所述軸向層的弛豫因子。
16、在一個實施例中，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
17、針對每一體素，獲取每條響應線對該體素的探測概率；
18、獲取每條響應線的衰減系數；
19、針對每一所述軸向層，根據所述軸向層上的各體素的每條響應線的所述探測概率以及每條響應線的衰減系數，得到所述軸向層的弛豫因子。
20、在一個實施例中，根據所述軸向層上的各體素的每條響應線的所述探測概率以及每條響應線的衰減系數，得到所述軸向層的弛豫因子，包括：
21、針對所述軸向層上的每一體素，對該體素的每條響應線的所述探測概率以及每條響應線的衰減系數進行加權求和，得到該體素的探測概率加權值；
22、根據所述軸向層上的每一體素的探測概率加權值，得到所述軸向層的弛豫因子。
23、在一個實施例中，按所述軸向層的弛豫因子，得到所述軸向層的第一權重和第二權重，包括：
24、根據所述軸向層的弛豫因子，得到所述軸向層的第一權重；
25、根據設定值與所述軸向層的弛豫因子的差值，得到所述軸向層的第二權重。
26、在一個實施例中，根據pet投影數據，對各軸向層的初始pet圖像進行更新，得到各軸向層的更新后的pet圖像，包括：
27、根據各軸向層的初始pet圖像，得到第一pet投影預測數據；
28、根據所述第一pet投影預測數據與所述pet投影數據的差異，對各軸向層的初始pet圖像進行更新，得到各軸向層的更新后的pet圖像。
29、在一個實施例中，所述方法還包括：
30、根據各軸向層的所述加權后的pet圖像，得到第二pet投影預測數據；
31、根據所述第二pet投影預測數據與所述pet投影數據的差異，確定是否滿足所述迭代結束條件。
32、本申請提供一種pet圖像的重建裝置，所述裝置包括：
33、更新模塊，用于根據pet投影數據，對各軸向層的初始pet圖像進行更新，得到各軸向層的更新后的pet圖像；
34、弛豫因子獲取模塊，用于獲取各軸向層的弛豫因子；
35、加權求和處理模塊，用于針對每一所述軸向層，按所述軸向層的弛豫因子，得到所述軸向層的第一權重和第二權重，根據所述第一權重和所述第二權重，對所述軸向層的所述更新后的pet圖像與所述軸向層的所述初始pet圖像進行加權求和，得到所述軸向層的加權后的pet圖像；
36、目標圖像獲取模塊，用于若根據各軸向層的所述加權后的pet圖像確定滿足迭代結束條件，則根據各軸向層的所述加權后的pet圖像，得到各軸向層的目標pet圖像；
37、返回執行模塊，用于若根據各軸向層的所述加權后的pet圖像確定未滿足所述迭代結束條件，則將各軸向層的所述加權后的pet圖像確定為各軸向層的初始pet圖像，及返回更新模塊、弛豫因子獲取模塊和加權求和處理模塊。
38、本申請提供一種pet圖像的重建方法，所述方法包括：
39、獲取pet投影數據；
40、對所述pet投影數據進行至少一次的迭代重建，得到各軸向層的目標pet圖像；
41、其中，在當前次迭代重建時，根據所述pet投影數據，對各軸向層在當前次迭代時的初始pet圖像進行更新，得到各軸向層在當前次迭代的更新后的pet圖像；根據各軸向層的弛豫因子得到的兩個權重，對各軸向層在當前次迭代時更新后的pet圖像與各軸向層在當前次迭代時的初始pet圖像進行加權求和，得到各軸向層在當前次迭代時加權后的pet圖像；設定范圍內的軸向層越靠近中心軸向層，軸向層的弛豫因子越大，賦給軸向層在當前次迭代時更新后的pet圖像的權重越大，賦給軸向層在當前次迭代時的初始pet圖像的權重越小。
42、本申請提供一種pet圖像的重建裝置，所述裝置包括：
43、投影數據獲取模塊，用于獲取pet投影數據；
44、迭代重建模塊，用于對所述pet投影數據進行至少一次的迭代重建，得到各軸向層的目標pet圖像；
45、迭代重建模塊，還用于在當前次迭代重建時，根據所述pet投影數據，對各軸向層在當前次迭代時的初始pet圖像進行更新，得到各軸向層在當前次迭代的更新后的pet圖像；根據各軸向層的弛豫因子得到的兩個權重，對各軸向層在當前次迭代時更本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種PET圖像的重建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述軸向層上的各體素的每條響應線的所述探測概率以及每條響應線的衰減系數，得到所述軸向層的弛豫因子，包括：
7.根據權利要求2至6任一項所述的方法，其特征在于，按所述軸向層的弛豫因子，得到所述軸向層的第一權重和第二權重，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據PET投影數據，對各軸向層的初始PET圖像進行更新，得到各軸向層的更新后的PET圖像，包括：
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
10.一種PET圖像的重建方法，其特征在于，所述方法包括：
【技術特征摘要】
1.一種pet圖像的重建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取各軸向層的弛豫因子，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述軸向層上的各體素的每條響應線的所述探測概...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐涵聰，
申請(專利權)人：上海聯影醫療科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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