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正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,简称PET)是核医学领域生化灵敏度最高的临床尖端分子影像技术。它可以利用注射到生物体内放射性示踪剂的分布状态,做到无创、动态、定量地评估生物体内各种器官的代谢水平、生化水平和功能活动。因此在疾病诊断与鉴别、病情判断、疗效评价、脏器功能研究和新药开发等领域PET发挥着无可替代的作用。然而相比于其他大型医学影像手段如计算机断层成像(Computed Tomography,简称CT)和核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,简称MRI),PET尚未充分发挥其应用潜力,因此应用范围的深入和扩展,是当前PET成像研究的一个核心目标,同时也给PET性能提出了更高的要求。PET图像重建是为了得到放射性示踪剂的分布状态,而得到的投影数据的计数情况将直接影响最终成像质量。一些新型应用由于其成像方式、探测系统的特定需求和设计,使得投影数据在完备性或统计噪声等方面等无法满足传统成像方法的需求,导致重建图像噪声水平高,细节和边缘难以区分,信噪比较低。目前随着多模医学影像设备如PET/CT、PET/MRI的推出,进行PET扫描可以获得被扫描物体的解剖学图像,利用这些解剖学先验信息,结合PET图像自相似性并应用于PET图像重建是本文重点研究的问题。本文利用PET重建通用性算法框架(LMROS),构造了利用解剖先验信息的正则化PET图像重建算法LMROS-NLM-CT和LMROS-BIL-CT,并利用小动物PET和临床PET进行了不同计数情况下的假体和活体实际实验。实验结果证明在正则化情况下合理利用解剖学先验信息,实现了低计数情况下的高质量PET图像重建。希望本文的工作可以为利用正则化并结合解剖学先验信息在各种情况下的图像重建研究提供参考。