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柴利 教授(浙江大学):基于图信号处理的PET图像 #E家之言 26期
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报告题目 基于图信号处理的PET图像去噪与重构方法 报告摘要 Positron emission tomography (PET) is an important biomedical imaging modality for disease diagnosis. PET images have high contrast, but low spatial resolution compared to MRI and CT. Extensive researches aim to improve the quality of PET images with low counts. This talk will discuss our recent progress on denoising and reconstruction of PET images by graph signal processing (GSP) tools. We first introduce some basic concepts of GSP such as graph signals, graph filters, and graph Fourier transform, etc. For dynamic PET sinogram denoising, we will present a kernel graph filtering method. This method is derived from treating the dynamic sinograms as the signals on a graph, and learning the graph adaptively from the kernel principal components of the sinograms to construct a lowpass kernel graph spectrum filter. For PET image reconstruction, we will discuss the regularized KEM (RKEM) method with a kernel space composite regularizer. The composite regularizer consists of a convex kernel space graph regularizer that smoothes the kernel coefficients, a non-convex kernel space energy regularizer that enhances the coefficients’ energy, and a composition constant that guarantees the convexity of composite regularizer. A globally convergent iterative algorithm is derived for RKEM reconstruction.
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