[发明专利]一种基于栈式自编码器的混合示踪剂动态PET浓度分布图像重建的方法

权利要求书

1.一种基于栈式自编码器的混合示踪剂动态PET浓度分布图像重建的方法，包括如下步骤：

(1)将两种示踪剂注入到生物组织中，利用探测器对注有放射性药剂的生物组织进行探测，采集得到对应不同时刻的符合计数向量，构建组成对应混合示踪剂动态PET的符合计数矩阵Y、对应第一种示踪剂动态PET的符合计数矩阵Y₁以及对应第二种示踪剂动态PET的符合计数矩阵Y₂；

(2)根据符合计数矩阵Y、Y₁和Y₂，利用PET成像原理通过ML-EM算法求解得到对应混合示踪剂的动态PET浓度分布图像X、对应第一种示踪剂的动态PET浓度分布图像X₁以及对应第二种示踪剂的动态PET浓度分布图像X₂；

然后将不同帧的PET浓度分布图像按照像素点顺序排列，得到混合示踪剂PET浓度分布图像中像素点的动态浓度真值向量集x和双示踪剂合并后PET浓度分布图像中像素点的动态浓度真值向量集o，将x和o组成作为训练集；

其中，x中的每个向量作为神经网络的训练样本，o中的每个向量作为训练样本所对应的真值标签；

(3)用训练集训练多个自编码器，级联组成栈式自编码器，然后再用训练集对栈式自编码器进行微调，得到PET浓度分布图像重建模型；

(4)利用步骤(1)的方法采集得到新符合计数矩阵，然后根据步骤(2)得到新混合示踪剂的动态PET浓度分布图像，并将新混合示踪剂的不同帧的PET浓度分布图像按照像素点顺序排列作为测试集最后将测试集输入到PET浓度分布图像重建模型中，重建得到两种示踪剂的动态PET浓度分布图像。

2.根据权利要求1所述的基于栈式自编码器的混合示踪剂动态PET浓度分布图像重建的方法，其特征在于：所述的对不同帧的PET浓度分布图像按照像素点顺序排列的具体方法为：

首先，将动态PET浓度分布图像X、X¹和X²中的像素数据排列成如下形式：

其中，x¹为第一种示踪剂PET浓度分布图像中像素点的动态浓度真值向量集，x²为第二种示踪剂PET浓度分布图像中像素点的动态浓度真值向量集，x_i对应为混合示踪剂PET浓度分布图像中第i个像素的动态浓度真值向量，对应为第一种示踪剂PET浓度分布图像中第i个像素的动态浓度真值向量，对应为第二种示踪剂PET浓度分布图像中第i个像素的动态浓度真值向量；i为自然数且1≤i≤m²，m×m为图像的分辨率，x_i、和的具体表达如下：

其中：x_ji为对应混合示踪剂第j帧PET浓度分布图像中第i个像素的浓度值，为对应第一种示踪剂第j帧PET浓度分布图像中第i个像素的浓度值，为对应第二种示踪剂第j帧PET浓度分布图像中第i个像素的浓度值，j为自然数且1≤j≤k，k为每种示踪剂的PET浓度分布图像的帧数，T表示转置；

然后，将x¹和x²合并得到o，o中的第i列向量为

3.根据权利要求1所述的基于栈式自编码器的混合示踪剂动态PET浓度分布图像重建的方法，其特征在于：所述的自编码器由输入层、隐藏层和输出层组成，从输入层到隐藏层部分称为编码器，隐藏层到输出层部分称为译码器；其中，前一个自编码器的隐藏层为后一个自编码器的输入层；对于任一自编码器，其隐藏层的神经元个数比输入层的神经元个数少。

4.根据权利要求3所述的基于栈式自编码器的混合示踪剂动态PET浓度分布图像重建的方法，其特征在于：所述自编码器的函数模型如下：

h＝f(Wx+b)

p＝f(W′h+b′)

其中：x、h和p分别为自编码器的输入层、隐藏层和输出层，w和b均为为编码器的权重和偏置参数，w'和b'均为译码器的权重和偏置参数，f为激活函数。