PET图像重建关键技术研究的中期报告PET（正电子发射断层成像）技术在医学影像领域中得到了广泛应用，但PET图像的质量受到各种因素的影响，如噪声、运动伪影、硬件故障等，这些因素都可能使PET图像失真、模糊或者噪声过大，严重影响了图像的诊断效果。因此，研究PET图像重建关键技术对于提高PET图像质量、改善诊断效果具有重要意义。本中期报告主要介绍了PET图像重建关键技术的研究进展，包括以下几个方面：1.图像重建算法目前常用的PET图像重建算法主要有MLEM（最大似然期望最大化）算法、OSEM（有序子集期望最大化）算法、PSF（点扩散函数）重建算法等。近年来，还出现了一些新的算法，如MBIR（模型基础迭代重建）算法、TV（全变差）重建算法等，他们可以更好地处理PET图像噪声、伪影等问题，提高PET图像质量和诊断效果。2.运动伪影校正技术PET图像的运动伪影是因为病人在扫描过程中运动或者呼吸造成的，这会导致PET图像模糊或者失真。运动伪影校正技术主要有重建前运动补偿、动态PET图像重建、运动参数估计重建等。这些技术可有效降低PET图像的运动伪影，使PET图像更加清晰。3.噪声去除技术PET图像中噪声过大会对诊断造成不良影响。因此，噪声去除技术是PET图像重建中的重要研究方向之一。常见的噪声去除技术主要有小波变换、多尺度噪声分析、基于全变差的噪声去除算法等。近年来，深度学习技术在噪声去除方面也得到了广泛应用。4.PET图像联合重建技术PET联合重建技术可以将PET图像与其他医学成像模态（如CT、MRI）进行联合重建，得到更加精细、准确的图像。常见的PET联合重建技术有PET-CT联合重建、PET-MRI联合重建等。联合重建技术可以相互补充不同成像技术的优缺点，提高图像诊断的准确性。总之，PET图像重建关键技术是PET医学影像领域中的重点研究方向之一。在未来，我们需要进一步探索PET图像重建算法、运动伪影校正技术、噪声去除技术以及PET联合重建技术的发展，以提高PET图像的质量和临床应用效果。