PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)魯棒重建
發(fā)布時間:2024-01-01 07:36
PET(正電子發(fā)射斷層成像)是現(xiàn)在醫(yī)學(xué)影像學(xué)中一種重要的斷層成像技術(shù),在生物醫(yī)學(xué)研究和臨床診斷有著不可替代的作用。PET圖像重建研究是PET研究中的一個重要分支,圖像重建包括靜態(tài)重建和動態(tài)重建,不同的重建方式提供不同的研究信息,為了更好地滿足PET技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,本文對PET重建算法中的問題進行研究分析,主要內(nèi)容和貢獻如下: 1、本文針對PET圖像重建中存在的如何協(xié)調(diào)重建圖像精度和重建速度的問題,提出一種采用無網(wǎng)格的點云結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)矩陣的建立的方法,根據(jù)結(jié)構(gòu)先驗圖像提供的信息密度不同來提高布點的有效性,同時保證關(guān)鍵信息的重建和計算開銷的減少,通過數(shù)字體模,模擬數(shù)據(jù)以及真實病人數(shù)據(jù)實驗證明結(jié)構(gòu)先驗導(dǎo)引的自適應(yīng)點云方法能夠在保證重建精度的同時減少重建時間。 2、本文對如何提高PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)精度的問題展開研究,PET動態(tài)重建關(guān)注于時空分布信息,即通過示蹤劑動力學(xué)模型,從生理和病理學(xué)方面來描述生物的動態(tài)新陳代謝情況,動力學(xué)參數(shù)能夠?qū)崟r反應(yīng)生物體的代謝水平。本文提出利用狀態(tài)空間框架,建立PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)聯(lián)合估計的框架,使用雙濾波器方法求解,提高對噪聲的處理能力,并且能得...
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
圖目錄
表目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 科學(xué)問題
1.3 主要貢獻
1.3.1 提出面向PET重建的無網(wǎng)格點云自適應(yīng)方法
1.3.2 實現(xiàn)PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)的聯(lián)合估計
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 研究背景
2.1 PET成像原理
2.1.1 PET物理原理
2.1.2 PET數(shù)據(jù)
2.1.3 PET圖像重建
2.2 PET放射性濃度重建
2.2.1 EM-ML迭代法
2.2.2 狀態(tài)空間法
2.3 PET動力學(xué)參數(shù)估計
2.3.1 PET示蹤劑動力學(xué)模型
2.3.2 參數(shù)估計方法
2.4 本章小結(jié)
第3章 面向PET圖像重建的自適應(yīng)點云方法
3.1 研究的意義
3.2 先驗引導(dǎo)布點模型
3.2.1 先驗信息
3.2.2 基于先驗信息布點
3.2.3 功能信息的布點
3.3 系統(tǒng)矩陣的構(gòu)造及點云重建框架
3.4 實驗及結(jié)果分析
3.4.1 數(shù)字體模實驗
3.4.2 蒙特卡羅模擬實驗
3.4.3 真實采集數(shù)據(jù)實驗
3.5 本章小結(jié)
第4章 PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)聯(lián)合估計
4.1 研究的意義
4.2 PET放射濃度估計
4.2.1 PET動態(tài)采集過程
4.2.2 兩組織三房室模型
4.2.3 放射性濃度估計
4.3 動力學(xué)參數(shù)估計框架
4.3.1 狀態(tài)方程的建立
4.3.2 測量方程建立
4.4 雙濾波求解框架
4.4.1 Kalman濾波器
4.4.2 雙濾波器框架
4.5 實驗分析
4.5.1 單個ROI實驗
4.5.2 三個ROI實驗
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
5.1 本文工作的總結(jié)
5.2 本文后續(xù)工作的展望
5.3 PET雙示蹤劑動態(tài)成像研究
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號:3876361
【文章頁數(shù)】:73 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
目錄
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第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 科學(xué)問題
1.3 主要貢獻
1.3.1 提出面向PET重建的無網(wǎng)格點云自適應(yīng)方法
1.3.2 實現(xiàn)PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)的聯(lián)合估計
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 研究背景
2.1 PET成像原理
2.1.1 PET物理原理
2.1.2 PET數(shù)據(jù)
2.1.3 PET圖像重建
2.2 PET放射性濃度重建
2.2.1 EM-ML迭代法
2.2.2 狀態(tài)空間法
2.3 PET動力學(xué)參數(shù)估計
2.3.1 PET示蹤劑動力學(xué)模型
2.3.2 參數(shù)估計方法
2.4 本章小結(jié)
第3章 面向PET圖像重建的自適應(yīng)點云方法
3.1 研究的意義
3.2 先驗引導(dǎo)布點模型
3.2.1 先驗信息
3.2.2 基于先驗信息布點
3.2.3 功能信息的布點
3.3 系統(tǒng)矩陣的構(gòu)造及點云重建框架
3.4 實驗及結(jié)果分析
3.4.1 數(shù)字體模實驗
3.4.2 蒙特卡羅模擬實驗
3.4.3 真實采集數(shù)據(jù)實驗
3.5 本章小結(jié)
第4章 PET放射性濃度和動力學(xué)參數(shù)聯(lián)合估計
4.1 研究的意義
4.2 PET放射濃度估計
4.2.1 PET動態(tài)采集過程
4.2.2 兩組織三房室模型
4.2.3 放射性濃度估計
4.3 動力學(xué)參數(shù)估計框架
4.3.1 狀態(tài)方程的建立
4.3.2 測量方程建立
4.4 雙濾波求解框架
4.4.1 Kalman濾波器
4.4.2 雙濾波器框架
4.5 實驗分析
4.5.1 單個ROI實驗
4.5.2 三個ROI實驗
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
5.1 本文工作的總結(jié)
5.2 本文后續(xù)工作的展望
5.3 PET雙示蹤劑動態(tài)成像研究
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號:3876361
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