公开(公告)号：CN109584324A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811247856.3

申请日：2018-10-24

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  周瑾洁 ,  王宗祥 ,  张明辉 ,  王玉皞

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明提供了一种基于自动编码器网络的正电子发射型计算机断层显像(PET)重建方法，包括以下步骤：步骤A：在正电子发射型计算机断层显像(PET)图像基础上，建立去噪自动编码器(DAE)网络模型，利用训练好的去噪自动编码器(DAE)获取图像的先验信息；步骤B：将带有图像先验信息的去噪自动编码器(DAE)网络和传统PET迭代重建方法结合，两者交替迭代获得重建图像，本发明在正电子发射型计算机断层显像(PET)重建方法的基础上融入了去噪自动编码器(DAE)网络，采用去噪自动编码器(DAE)网络来无监督学习PET图像的先验信息，然后将带有图像先验信息的DAE网络和传统PET迭代重建方法结合，两者交替迭代获得重建图像，达到了很好的重建效果。

公开(公告)号：CN109584324B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN201811247856.3

申请日：2018-10-24

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  周瑾洁 ,  王宗祥 ,  张明辉 ,  王玉皞

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明提供了一种基于自动编码器网络的正电子发射型计算机断层显像(PET)重建方法，包括以下步骤：步骤A：在正电子发射型计算机断层显像(PET)图像基础上，建立去噪自动编码器(DAE)网络模型，利用训练好的去噪自动编码器(DAE)获取图像的先验信息；步骤B：将带有图像先验信息的去噪自动编码器(DAE)网络和传统PET迭代重建方法结合，两者交替迭代获得重建图像，本发明在正电子发射型计算机断层显像(PET)重建方法的基础上融入了去噪自动编码器(DAE)网络，采用去噪自动编码器(DAE)网络来无监督学习PET图像的先验信息，然后将带有图像先验信息的DAE网络和传统PET迭代重建方法结合，两者交替迭代获得重建图像，达到了很好的重建效果。

公开(公告)号：CN106991651B

公开(公告)日：2019-10-29

申请号：CN201611138095.9

申请日：2016-12-12

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  王宗祥 ,  熊娇娇 ,  徐晓玲 ,  张明辉 ,  王玉皞

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种基于合成分析反卷积网络的快速成像方法，包括以下步骤：在融入DN和MRF先验信息的合成分析反卷积网络上用图像库进行滤波器学习；在滤波器训练过程中利用轮换技术、半二次分离技术和迭代重加权最小二乘法更新滤波器和稀疏系数；在已训练的滤波器基础上，从欠采样K空间中获取初始图像，建立图像重建模型；在重建模型上利用轮换技术、半二次元分离技术和迭代重加权最小二乘法进行稀疏系数和目标图像更新；满足收敛条件得到重建图像。本发明在一定程度上提高了图像重建的精度，同时还提供了一种运用上述合成分析反卷积网络的快速成像方法的基于合成分析反卷积网络的快速成像系统，能够得到较高精度的重建图像。