基于灰度方差和正逆扩散结合的PET重建

在正电子发射断层成像(PET)中,最大后验重建引入图像先验分布信息,将重建结果约束在正则空间中,但是不恰当的约束将导致重建图像过度平滑;经典正逆各项异性扩散模型仅考虑图像的梯度信息,不能完整表征图像的特征。针对该问题,提出了一种基于正逆扩散的优质PET重建算法,将灰度方差与正逆扩散模型结合,并采用改进模型进行正逆各项异性扩散,进行中值先验分布的贝叶斯重建。仿真结果表明,新算法克服了传统算法图像退化的缺点,优化了重建质量,能获得较高的信噪比和较好的图像视觉效果。