基于TOF PET改善低劑量CT性能的重建算法初探

程 李，姚樹林，劉亞強，馬天予*

（1.清華大學工程物理系，北京 100084；2.清華大學粒子技術與輻射成像教育部重點實驗室，北京100084；3.解放軍總醫院第一醫學中心核醫學科，北京 100853）

0 引言

目前CT已經廣泛應用于臨床的醫療診斷[1-2]，但是其帶來的潛在的輻射風險也引起了人們更多的關注[3-4]。臨床上降低CT劑量的方法包括：降低X線管的管電流、管電壓，或者稀疏采樣，但是這樣會導致圖像的噪聲增大，并可能出現偽影[5-7]。傳統CT重建主要采用的是濾波反投影（filter back projection，FBP）算法，這種算法是線性算法，優點是簡單、快速，缺點是沒有考慮數據的統計特性，特別是應用低劑量CT掃描時容易出現前面所述的問題。除了FBP之外，還有極大似然透射重建（maximum likelihood transmission reconstruction，MLTR）算法和可分離二次替代函數法（separable quadratic surrogate，SQS）等相應的迭代算法。迭代算法的優點是可以考慮數據的統計特性，改善重建圖像的噪聲和偽影問題，缺點是重建速度慢。迭代算法在低劑量CT的重建領域得到了越來越多的應用，但是較少的數據量依然是制約最終圖像質量的重要原因。

臨床上越來越多的PET系統都包含了飛行時間（time of flight，TOF）信息，使得 PET 數據可以直接估計衰減信息，并可以在沒有CT的情況下唯一確定PET圖像，最多差一個全局常數（即根據圖像x的TOF數據可重建出結果為kx的圖像，其中k是一個未知常數）。除此之外，臨床上多模態醫學影像的應用越來越多，例如已經廣為使用的PET/CT一體機[8]以及新型的PET/MR一體機。由此發展起來聯合重建（joint reconstruction，JR）算法，即利用2種相關的圖像互為先驗，共同提高，例如PET/MR，但是對于2種模態圖像結構上不匹配的地方，JR算法可能會帶來一些問題，在原本的圖像上引入一些偽影。……