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一种基于扩散模型的PET迭代重建方法及系统

申请号: CN202311764922.5
申请人: 之江实验室
申请日期: 2023/12/21

摘要文本

本发明涉及一种基于扩散模型的PET迭代重建方法及系统,主要解决现有PET重建系统中噪声干扰大、成像质量低的问题。本发明将扩散模型引入到迭代重建的过程中,在每次迭代重建时,将输入图像和对应的正投图像拼接输入至训练好的扩散模型进行逐步去噪,得到去噪后的输入图像;基于去噪后的输入图像重建获得输出图像;本发明通过利用扩散模型对PET弦图数据进行降噪,降低了原始信号中的噪声干扰,提高了数据质量;通过在原有的迭代重建步骤中引入扩散模型降噪单元来优化重建过程,进一步提高了重建图像的成像质量。与现有技术相比,本发明采用了基于扩散模型的迭代重建方法,能够有效地降低噪声干扰,提高图像成像质量,具有广泛的应用前景。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于扩散模型的PET迭代重建方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311764922.5
申请日 2023/12/21
公告号 CN117437152A
公开日 2024/1/23
IPC主分类号 G06T5/70
权利人 之江实验室
发明人 黄海亮; 朱闻韬; 黄中柯; 张朵儿; 杨德富
地址 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室

专利主权项内容

1.一种基于扩散模型的PET迭代重建方法,其特征在于,在每次PET迭代重建过程中,包括:将输入图像和对应的正投图像拼接输入至训练好的扩散模型进行逐步去噪,得到去噪后的输入图像;基于去噪后的输入图像重建获得输出图像;判断是否满足预设的迭代停止条件,若满足,将本次迭代后的输出图像作为最终的PET迭代重建图像;否则将本次迭代后的输出图像作为下一次迭代的输入图像,执行下一次迭代;其中,输入图像的初始值为PET原始弦图数据;对应的正投图像由PET原始弦图数据经由一次重建后再正投影获得。。详见官网:www.macrodatas.cn