PET/CT医学图像去噪方法的研究

摘要

噪声元素在光子量有限的最大似然期望最大化(MLEM)方法重建PET/CT(positron emission tomography/computed tomography)图像研究的过程中影响甚至加重图像特征明暗度变化。为减小这类影响,该文提出了一种包含解剖端信息的中值非局部平均算法(AMNLM)。该算法是对适用低信噪比图像去噪的非局部平均算法(NLM)的改进。将该算法应用于临床肺部病变患者PET/CT图像的分析研究。参数反演结果表明,在视觉评估、病变对比度和噪声的权衡方面与中值滤波方法、小波滤波方法和传统NLM方法相比较,该方法具有更好的去噪效果,从而也验证了该方法的有效性。