GPU加速的粒子濾波PET圖像重建算法.pdf

1、PET成像是目前廣泛研究的醫(yī)學成像方式之一。不同于CT、MRI等結(jié)構(gòu)成像系統(tǒng)，它能夠?qū)Σ∪梭w內(nèi)的新陳代謝情況進行成像、提供結(jié)構(gòu)成像系統(tǒng)所不能揭示的生理信患。因此，PET成像在醫(yī)學圖像領域處于不可替代的地位。
　　 PET成像系統(tǒng)通過探測從病人體內(nèi)發(fā)出的一對光子，得到帶有同位素湮滅位置信息的投影數(shù)據(jù)。然后利用數(shù)學方法，反演出病人體內(nèi)同位素分布的情況。由于其數(shù)據(jù)采集原理的特性，PET圖像分辨率不及CT、MRI這類結(jié)構(gòu)成像系統(tǒng)，噪聲也

2、比它們大。成像質(zhì)量的提高無非從兩個途徑下手：硬件和軟件。相比于硬件設施的改進，軟件的優(yōu)化往往能得到更高的經(jīng)濟和時間效率、普及速度也比硬件快。因此，改進重建算法成為提高PET成像質(zhì)量的一個有效途徑，也是充分發(fā)揮現(xiàn)有硬件性能的重要途徑。
　　 本文從數(shù)據(jù)統(tǒng)計特性和先驗信息的角度出發(fā)，針對目前重建算法中的幾類問題，進行一系列研究，提出了能夠大幅度提高PET圖像質(zhì)量的重建算法。主要貢獻包括：
　　 1、提出了利用粒子濾波方法來重

3、建PET圖像的思想。目前較為成熟的迭代算法由于其不能將先驗信息作為約束來優(yōu)化重建，使得結(jié)果分辨率不高、細節(jié)還原失真。近年來興起的狀態(tài)空間方法由于其普遍使用的卡爾曼濾波不適于估計泊松模型的數(shù)據(jù)，使其抑制噪聲的能力不及迭代算法。本文針對這兩個不足，取長補短，提出使用粒子濾波方法重建PET圖像的思想。該方法適用于復雜的統(tǒng)計分布模型，具有一定的普適性，同時能夠借助狀態(tài)空間框架將先驗信息加到重建中去。本文從已有的數(shù)學公式出發(fā)，推導出適用于PET圖