PEM圖像重建算法的研究及應用.pdf

1、乳腺癌的早期診斷、早期治療對于降低乳腺癌的死亡率起著重要作用。研究表明,正電子發(fā)射斷層成像(PET)對于示蹤劑具有極高的靈敏度,能夠很好地實現(xiàn)腫瘤的高精度熱源成像。但是使用全身PET,由于分辨率等原因而不適用于乳腺檢測中。為此,學者們研制出了專門用于乳腺檢測的PET掃描儀——正電子發(fā)射乳腺成像(PEM)。PEM的引入推動了乳腺腫瘤方面影像學的發(fā)展。在PEM的成像中,圖像重建算法起著重要的作用。因此本文著重就PEM圖像重建算法方面展開研究

2、。本文的主要研究工作如下:
　　(1)解析法重建:介紹了濾波反投影法的理論基礎——Radon變換即傅里葉切片定理,推導出了濾波反投影法算法的重建方程,并介紹了詳細地實現(xiàn)流程。然后以Shepp-Logan大腦圖作為標準圖像,分別在投影間隔為10o、5o、1o下實現(xiàn)圖像的重建。結果表明,投影間隔越小成像越清晰。針對濾波反投影算法在抗噪能力上的欠缺,我們研究了添加窗函數(shù)對成像效果的影響。因此在添加0.1的泊松噪聲之后,我們對比分析了濾波

3、反投影法未添加和添加窗函數(shù)下的重建結果。結果表明添加窗函數(shù)之后,圖像噪聲降低,但同時因為圖像高頻成分同時被消除,因此整體成像效果也并不理想。
　　(2)基于迭代法的圖像重建:本章首先介紹了迭代法相關基本知識然后主要研究了代數(shù)(ART)迭代法、最大似然期望值法(MLEM)以及有序子集最大期望值法(OSEM),并對三種方法的成像效果進行對比分析,結果表明,OSEM算法的性能優(yōu)于ART以及MLEM算法。另外我們還研究了OSEM算法每個子

4、集中包含的投影方向數(shù)對圖像重建的影響,結果表明,在OSEM算法中每個子集中包含10個以內的投影方向數(shù)是比較合理的。同時針對實際數(shù)據(jù)中包含大量的噪聲,我們還研究了存在噪聲的情況下迭代次數(shù)對成像質量的影響。結果表明,在實際的圖像重建中存在迭代次數(shù)的最佳值,具體的次數(shù)則需根據(jù)實際噪聲的情況而定。
　　(3)圖像重建算法在PEM中的應用:本章進行了乳腺模型實驗以及小鼠腫瘤實驗來驗證方法的有效性。在乳腺模型成像實驗中,實現(xiàn)了三維數(shù)據(jù)的單層重

5、組計算,然后分別利用解析法與迭代法實現(xiàn)圖像的重建。結果表明解析法成像效果更好,迭代法相對成像不明顯,但偽影較少。在小鼠腫瘤成像實驗中,實現(xiàn)了三種重組方式,同樣也是利用解析法和迭代法進行圖像重建。從重組模式方面進行對比分析的話,在本文PEM的基礎上,單層重組(SSRB)及傅里葉重組(FORE)兩種重組方式的成像質量優(yōu)于多層重組(MSRB)重組方式;從重建算法層面進行比較分析,無論是顯像的清晰程度還是對噪聲的抑制方面,迭代法都明顯優(yōu)于解析法