基于TGV正则化的MP-PET图像恢复

发布时间：2018-07-26 21:04

【摘要】：针对光子计数较少导致心肌灌注PET(MP-PET)图像质量严重退化问题,提出基于TGV正则化的MP-PET图像恢复模型。模型结合低秩稀疏分解理论对MP-PET序列图像的目标区域和背景区域进行分离,针对目标区域进行TGV约束从而改善图像质量。分别对仿真数据及临床扫描数据进行实验,采用视觉及不同的量化指标进行恢复效果评价。实验结果表明,提出的TGV模型具有优质的恢复效果。
[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.
【作者单位】： 广东食品药品职业学院软件学院;南方医科大学生物医学工程学院;
【基金】：教育部高等学校博士学科专项科研基金(20134433120017) 广东省科技计划项目(2016A020216016) 广东省医学科研基金(A2016044) 广东食品药品职业学院自然科学研究项目(2016YZ026)资助
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2147285