[发明专利]一种由PET图像生成CT图像的深度学习框架和方法

摘要

本发明公开了一种由PET图像生成CT图像的深度学习框架和方法。该方法包括：利用未经衰减校正的第一PET图像和对应的经衰减校正的第二PET图像，通过对衰减校正机制的逆向计算，获得衰减校正系数图；利用所获的衰减校正系数图，通过图对图生成对抗网络的拟合学习，获得所述衰减校正系数图和CT模态图像之间的映射关系，从而实现了PET图像到CT模态图像的生成过程。在所述图对图对抗网络中，其生成器以所述衰减校正系数图作为输入，以CT模态图像作为输出，并以所述生成器输入图像作为判别器的判别条件以区分生成的CT模态图像的真伪。利用本发明能同时实现PET衰减校正和CT图像重建，借助衰减校正系数图能有效地降低CT图像地重建难度，同时提高CT图像质量。