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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。