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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本发明涉及一种基于改进Kernel方法结合稀疏约束的PET图像重建方法，包括以下步骤：获取PET原始数据和与PET配准好的MR图像；利用分割的MR图像构建各类组织的强度Kernelmatrix和梯度Kernelmatrix；结合强度Kernelmatrix和梯度Kernelmatrix构建各类组织的组织Kernelmatrix；结合所有组织Kernelmatrix构建成像物体的完整Kernelmatrix；利用成像物体的完整Kernelmatrix结合MLEM方法，得到基于改进Kernel方法重建的PET图像；增加稀疏约束，得到优化的PET图像。与现有技术相比，本发明改进了基于Kernel的PET重建方法中Kernel矩阵的构成方法，降低了图像重建的难度，提高了图像的分辨率，使重建的PET图像边缘更清晰；增加稀疏约束项来恢复PET独有的特征以及先验图像与重建PET的不匹配部分，解决MR作为先验与PET图像不完全匹配的问题，重建结果更好。

主权项：1.一种基于改进Kernel方法结合稀疏约束的PET图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取PET原始数据和与PET配准好的MR图像，确定MR图像中成像物体的组织的种类数n，n0；S2：对MR图像进行分割，构建得到n个基于不同组织的强度Kernelmatrix：K1m、K2m、…、Knm；S3：根据MR图像中不同组织图像的梯度图，构建得到n个基于不同组织的梯度Kernelmatrix：K1grad、K2grad、…、Kngrad；S4：对于MR图像中的每一类组织，将同一类组织的强度Kernelmatrix和梯度Kernelmatrix结合，构建得到每一类组织的组织Kernelmatrix：K1、K2、…、Kn；S5：将MR图像中所有组织的组织Kernelmatrix结合，构建得到成像物体的完整Kernelmatrix：K；S6：构建PET基本模型，利用成像物体的完整Kernelmatrix重建PET图像，得到基于改进Kernel方法重建的PET图像xkernel；S7：增加稀疏约束，稀疏项为基于改进Kernel方法重建的PET图像xkernel与真实的PET图像x之间的不同，得到优化的PET图像所述步骤S2中，基于不同组织的强度Kernelmatrix的具体构建公式如下： 其中，1≤i≤n，Kim表示基于组织i的强度Kernelmatrix，fj∈i、fl∈i分别表示MR图像中组织i内像素j，l的特征向量，σi是用于控制强度的参数；所述步骤S3中，基于不同组织的梯度Kernelmatrix的具体构建公式如下： 其中，1≤i≤n，Kigrad表示基于组织i的梯度Kernelmatrix，分别表示组织i的梯度图内像素j，k的特征向量，是用于控制边缘尖锐程度的参数。

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