【摘要】：針對光子計數(shù)較少導(dǎo)致心肌灌注PET(MP-PET)圖像質(zhì)量嚴(yán)重退化問題,提出基于TGV正則化的MP-PET圖像恢復(fù)模型。模型結(jié)合低秩稀疏分解理論對MP-PET序列圖像的目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域進(jìn)行分離,針對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行TGV約束從而改善圖像質(zhì)量。分別對仿真數(shù)據(jù)及臨床掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,采用視覺及不同的量化指標(biāo)進(jìn)行恢復(fù)效果評價。實驗結(jié)果表明,提出的TGV模型具有優(yōu)質(zhì)的恢復(fù)效果。
[Abstract]:Aiming at the serious degradation of myocardial perfusion PET (MP-PET) image quality caused by less photon count, a MP-PET image restoration model based on TGV regularization is proposed. The model combines the low rank sparse decomposition theory to separate the target region from the background region of the MP-PET sequence image. The TGV constraint is applied to the target region to improve the image quality. The simulation data and clinical scanning data were experimented respectively, and the recovery effect was evaluated by visual and different quantitative indexes. The experimental results show that the proposed TGV model has a good recovery effect.
【作者單位】： 廣東食品藥品職業(yè)學(xué)院軟件學(xué)院;南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：教育部高等學(xué)校博士學(xué)科專項科研基金(20134433120017) 廣東省科技計劃項目(2016A020216016) 廣東省醫(yī)學(xué)科研基金(A2016044) 廣東食品藥品職業(yè)學(xué)院自然科學(xué)研究項目(2016YZ026)資助
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2147285