PET图像重建概述-当前和未来趋势

本次网络研讨会将为面向应用的用户提供PET图像重建的向导，帮助他们理解有时复杂的重建概念。本次网络研讨会将涵盖PET图像重建的优缺点和常见问题，从解析法(FBP)到迭代法(MLEM、OSEM和MAP)，从物理校正(散射、衰减等)到重建加速和降噪的重要性。此外，本次网络研讨会还将让您对未来的期待有一个初步的了解，包括磁共振成像如何制作出更好的PET图像，以及人工智能如何应用于PET重建等主题。

这个网络研讨会是在2020年5月21日,

在网络研讨会的第一部分，Josep Oliver博士将概述PET图像重建的所有基本概念。Josep将涵盖迭代和分析算法，讨论它们的基本原理，以及它们的优点和缺点和推荐设置。关键概念，如分辨率、噪声、伪影和收敛，将以一种允许面向应用的用户理解重建参数对量化和图像质量的影响的方式进行解释。在第二部分，Harry Tsoumpas博士将讨论作为图像重建一部分的数据校正的重要性，然后将继续展望混合成像设备的可用性和当前计算机科学趋势所带来的令人兴奋的新PET图像重建机会。最后Josep和Harry会回答观众的问题。

基础出口押汇

• 基本模型和概念
• 优点和缺点

MLEM基础

• 基本模型和概念
• 优点和缺点

改进MLEM

• 加快重建
• 减少噪音

数据校正在图像重建中的重要性

• 运动校正
• 衰减和散射校正
• 修正其他影响

图像重建用于量化

• 动态成像
• 动力学建模

当前及未来趋势

• MRI在改善PET图像中的作用
• 人工智能在图像重建中的潜力

医学成像领域和其他生物医学科学领域对PET图像重建有兴趣的研究人员(包括本科生、研究生、博士后和主要研究人员)和技术人员。