[发明专利]一种基于H无穷滤波的PET生理参数的重构方法

说明书

技术领域

本发明属于PET图像技术领域，具体涉及一种基于H无穷滤波的PET生理参数的重构方法。

背景技术

正电子发射断层成像（Positron emission tomography，PET）是一种基于核物理学、分子生物学的医学影像技术，它能够从分子水平上观察细胞的代谢活动，为早期疾病的检测和预防提供了有效依据。在进行PET扫描时首先需要将由放射性同位核素标记的药物注入人体内，通过血液循环系统，这些物质在人体内各组织器官中将形成一定的分布。由于放射性同位核素的半衰期较短，且极其不稳定，将很快发生衰变，衰变过程中所产生的正电子与附近的自由电子发生湮灭反应，产生一对方向几乎相反、能量相等，大小为511kev的伽玛光子，经由符合采集系统对这些带有放射性药物分布信息的成对光子进行处理生成投影数据。通过相应的数学方法对投影数据进行反演求解，可重建出人体的放射性物质的空间浓度分布。

静态正电子发射断层成像认为在符合计数采集过程中示踪物质的分布是稳定不变的，这是一种近似的假设，从而重建的放射性活度图像可以看成是示踪物质在静态时间窗内的平均分布。事实上，示踪物质进入活体开始就不断参与生理化学分解与合成过程中，其分布也是在不断改变的，而在PET扫描过程中始终维持不变的是组织代谢水平。因此在某些情况下，我们不仅需要得到示踪物质在生物体内的空间分布，更希望对生物体组织或器官的真实代谢水平进行定量分析。

房室模型分析是运用PET动态成像进行示踪动力学研究的基础，在过去几十年中，房室参数成为活体代谢代谢定量分析中一个重要准则，包括血流定量，脑部葡萄糖代谢率定量，神经受体配基结合定量等等，房室建模在医学分析与诊断领域也得到了越来越广泛的应用。

在单组织房室模型中，示踪剂血液流向组织和组织流向血液的一阶速率常数（k₁、k₂）表征了示踪剂在活体中代谢水平，是反映活体代谢功能的重要生理参数之一。把含有反映组织功能状态的参数耦合到生理模型，结合动态测量数据追踪生理代谢过程，再通过计算机数值方法处理，就能估计得到定量参数本身。

对于结合房室模型的动态PET生理参数重建，目前主要有两类算法：直接重建和间接重建。间接重建的方法需要首先重建每个测量时间段的放射性浓度图像，接着使用该图像来估计动力学参数。间接重建的主要问题在于每个时间段采集的低信噪比数据重建的放射性活度图像通常带有较大的噪声，运用带噪的图像来估计动力学参量会引入更大的系统误差。

在直接重建的研究中，Carson和Lange在标题为Alternatives to voxels for image representation for iterative reconstruction algorithms（Physics in Medicine and Biology，1992）的文献中提出了使用期望最大化（EM）迭代算法的直接重建框架；Kamasak等在标题为Direct reconstruction of kinetic parameter images from dynamic PET data（IEEE Transactions on Medical Imaging，2005）的文献中提出了的基于贝叶斯估值的参量化迭代坐标下降算法（Parametric Iterative Coordinate Descent，简称PICD）。这些直接重建的方法通过PET采集的正弦数据直接重建动力学参量的空间分布；相比之下，直接重建算法难度较大，但却更为直观准确。不过这些方法都是基于对统计测量和物理系统的模型假设（例如认为测量服从高斯或者泊松分布），因而好的重建结果依赖于对统计模型和系统响应准确把握。然而测量的统计特性并不是完全确定的，同时系统响应也有其不确定性，这都降低了对动力学参数重建的准确程度，成为直接重建算法的所面临的难题。

发明内容

针对现有技术所存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于H无穷滤波的PET生理参数的重构方法，能够克服PET成像中统计不确定性的难题，提高重构的鲁棒性和准确性。

一种基于H无穷滤波的PET生理参数的重构方法，包括如下步骤：

（1）利用探测器对注入有放射性物质的生物组织进行探测，动态采集得到PET的n组符合计数；n为大于1的自然数；

（2）通过对生物组织进行动脉血采样，拟合出生物组织的血输入函数，并通过血输入函数计算出放射性物质在血液中与符合计数对应的n组浓度分布数据u₁～u_n；