基于不同先验获取的PET图像优质重建新方法研究的中期报告本研究旨在探索基于不同先验获取的PET图像优质重建新方法。以下是该研究的中期报告：研究背景：PET成像是一种常用的非侵入性医学成像技术，在肿瘤诊断、治疗效果评估等方面具有广泛应用。由于PET成像受到放射性物质的衰变和散射等因素的影响，重建PET图像时存在噪声和模糊等问题。因此，如何提高PET图像的质量是一个重要的研究方向。本研究的目的是探索不同先验获取方法对PET图像重建质量的影响，并提出一种基于深度学习的重建方法，以提高PET图像的质量。研究方法：本研究采用了两个不同的先验获取方法，包括传统的先验知识和基于深度学习的先验知识。传统先验知识包括采用正则化方法和基于梯度的先验知识，用于对重建过程进行约束，以减少噪声和提高图像质量。基于深度学习的先验知识采用了卷积神经网络（CNN），用于学习PET图像的特征表示，以获得更好的先验知识。在实验中，我们使用了现成的PET数据集，并将数据随机分为训练集和测试集。在训练阶段，我们使用训练集来训练深度学习模型，并使用测试集评估该模型的性能。在重建阶段，我们使用训练得到的深度学习模型和传统的先验知识进行PET图像的重建，并比较不同重建方法的图像质量。预期结果：我们预计通过本研究提出一种新的、基于深度学习的PET图像重建方法，可以提高PET图像的质量，并与传统方法进行比较。此外，我们还将探讨不同先验获取方法对重建结果的影响，以便更好地了解先验信息在PET图像重建中的重要性，并进一步提高PET图像重建的性能。