一种基于扩散模型的PET迭代重建方法及系统

    公开(公告)号:CN117437152B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311764922.5

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 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。

    一种基于扩散模型的PET迭代重建方法及系统

    公开(公告)号:CN117437152A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311764922.5

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 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。

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