迁移模糊聚类在医学PET/MRI快速衰减校正中的应用

发布时间：2020-12-16 21:22

　　为了避免PET/CT对病人造成大剂量的X辐射伤害和更好地对PET/MRI混合成像系统进行信号衰减校正。在组织分割方法的指导下,利用迁移模糊聚类算法将对人体无伤害的磁共振成像(MRI)划分成诸如空气、液体、软组织、骨头等不同组织成分,然后赋予不同组织不同的线性衰减系数,以此来实现配准的PET成像的衰减校正工作。本方法具有三大好处:(1)迁移模糊聚类算法可以利用历史高级知识来辅助当前病人MRI组织分割任务,从而保证了临床有效性和鲁棒性,降低了环境噪声、数据缺失及个体解剖结构差异等因素对算法的不良影响;(2)本算法内嵌的基于迁移学习的简单抽样策略,在保证算法鲁棒性的同时,极大地缩短了聚类划分的整体时间,适用于医学MRI大数据快速聚类分割的场合,因而有效地增强了算法的实用性;(3)本算法涉及的历史MRI知识,都是通过历史MRI源数据高度总结得到,非历史MRI源数据,这有效地保护了病人隐私,符合医学诊断的基本要求。通过在真实数据集上的实验表明了上述优点。 

【文章来源】：计算机工程与科学. 2016年04期 北大核心

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关知识与迁移准则
    2.1 PET衰减效应与MR-AC
    2.2 迁移学习
    2.3 历史类中心迁移准则
    2.4 历史隶属度迁移准则
3 TFC-FMRAC方法
    3.1 极大熵聚类算法
    3.2 快速迁移模糊聚类算法
        3.2.1 TFC-FMRAC模型
        3.2.2 迁移模糊聚类算法的目标函数
4 实验
    4.1 评价指标
    4.2 实验分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]CT用于PET衰减校正技术的研究进展[J]. 柴培,聂彬彬,叶婷,武丽伟,单保慈.  中国医学影像技术. 2010(08)
[2]PET显像的散射校正和衰减校正[J]. 陆汉魁.  中华核医学杂志. 2004(01)



本文编号：2920795