摘要：目的：Myocardial perfusion（MP）PET动态扫描中低光子计数通常会导致PET图像质量严重退化,直接影响后期定量分析的准确性与可靠性,亟待专用的恢复模型,以获取优质的PET图像.方法：本实验提出一种基于低秩框架的心肌灌注动态PET图像恢复模型,其基本假设是动态序列PET图像可以分解表示为低秩成分及稀疏成分并分别进行约束.在此基础上,利用迭代软阈值法进行求解.结果：提出的模型应用于Rb82MPPET心肌灌注成像仿真数据以及临床心肌灌注动态PET扫描数据,仿真及临床实验均表明本实验方法在视觉评价及量化评价（偏差vs.方差,对比度恢复系数vs.标准差,CNR）等方面明显优于MLEM重建图像及传统的引入单一的稀疏约束与同时引入低秩和稀疏约束等图像先验恢复模型.结论：与传统的图像先验恢复模型相比,本实验方法在视觉评价及量化评价均具有优质表现.

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