公开(公告)号：CN117830373B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202311817363.X

申请日：2023-12-26

Applicant: 暨南大学

Inventor： 林义尊 ,  何永欣

IPC: G06T7/593 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种基于光滑高阶各向同性全变分正则化与加速预条件邻近梯度算法(APPGA)的低剂量高质量PET图像重建方法，该方法结合了多种技术，包括邻近梯度方法、广义Nesterov动量技术和预条件技术，旨在低剂量条件下快速重建出高质量PET图像。与传统算法相比，APPGA具有提高图像质量、加快重建速度和减少噪声等优势，有望在医学影像领域提供更快速、更高质量的PET图像，促进疾病诊断和治疗的发展。

公开(公告)号：CN117830373A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311817363.X

申请日：2023-12-26

Applicant: 暨南大学

Inventor： 林义尊 ,  何永欣

IPC: G06T7/593 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种基于光滑高阶各向同性全变分正则化与加速预条件邻近梯度算法(APPGA)的低剂量高质量PET图像重建方法，该方法结合了多种技术，包括邻近梯度方法、广义Nesterov动量技术和预条件技术，旨在低剂量条件下快速重建出高质量PET图像。与传统算法相比，APPGA具有提高图像质量、加快重建速度和减少噪声等优势，有望在医学影像领域提供更快速、更高质量的PET图像，促进疾病诊断和治疗的发展。