基于滤波反投影算法和神经网络的PET图像重建方法

摘要

本发明公开了一种基于滤波反投影算法和神经网络的PET图像重建方法，其结合了传统的滤波反投影算法和神经网络，提出了一种可解释的深度神经网络结构，用于PET图像重建，将重建问题拆分为重建和去噪两个子问题，分别使用滤波反投影层和改进的去噪卷积神经网络解决；其中滤波反投影层将频域滤波器看作可学习的，由sinogram重建含有噪声的重建图；改进的DnCNN去除重建图像中的噪声，从而获得清楚的重建图。本发明解决了深度学习用于图像重建时难以解释的问题，在低计数率的情况下，依然能够重建清楚的PET图像。