公开(公告)号：CN111275786A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010115056.7

申请日：2020-02-25

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 李文彬 ,  敖文琪

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合ML-EM与Unet算法的SPECT断层影像重建方法、装置、设备和存储介质，方法包括：从SPECT成像系统采集投影数据，从CT系统采集衰减系数；采用ML-EM算法根据所述投影数据计算重建图像的初始解；将所述初始解代入训练好的神经网络模型中输出重建图像，所述神经网络模型为UNet神经网络模型，所述UNet神经网络模型输出层为1层，激活函数为sigmoid函数。本发明通过ML-EM算法计算重建图像的初始解，将所述初始解代入训练好的改进的UNet神经网络模型中输出重建图像，能够提高重建图像的质量，削弱甚至消除噪声的干扰，重建出界面清晰的图像，同时缩短图像重建的时间。

公开(公告)号：CN111340906A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010115023.2

申请日：2020-02-25

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 李文彬 ,  敖文琪

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种结合ART与UNet算法的SPECT断层影像重建方法、装置和设备，方法包括：从SPECT成像系统采集投影数据，从CT系统采集衰减系数；采用ART算法根据所述投影数据和所述衰减系数计算重建图像的初始解；将所述初始解代入训练好的神经网络模型中输出重建图像，所述神经网络模型为改进的UNet神经网络模型，所述UNet神经网络模型输出层为1层，激活函数为sigmoid函数。本发明，能够一定程度上弥补松弛因子的ART算法在SPECT断层影像重建的缺陷，使得其适用于SPECT图像重建，并且提高重建图像的质量。