在PET/CT图像重建中，FBP与ML-EM在数据处理方面有什么不同，它们各自的优点和限制是什么？

在PET/CT图像重建过程中，FBP（Filtered Back Projection，滤波反投影）和ML-EM（Maximum Likelihood-Expectation Maximization，最大似然期望最大化）是两种常用的方法，它们在处理数据时有着本质的区别以及各自的优势和局限性。

参考资源链接：[PET/CT图像重建技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/67ke0fai5r?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，FBP是一种解析法重建技术，其原理是通过将投影数据经过滤波处理后反投影到图像空间来重建图像。这种方法计算速度快，实现简单，适合用于实时成像。然而，FBP在处理具有噪声和不完整数据时，容易产生伪影和模糊，尤其是当患者动度过大或呼吸不规律时，图像质量会受到显著影响。

另一方面，ML-EM是一种迭代法重建技术，它通过迭代过程不断优化估计图像，以使得模拟得到的投影数据与实际测量的投影数据之间的差异最小化。ML-EM能够提供更高的图像质量，特别是在处理含噪声和有限数据集的情况下，它能够更好地保持图像的细节，减少伪影。但其缺点是计算量大，重建速度较慢，需要较长的计算时间，因此对计算资源要求较高。

总结来说，FBP适用于对实时性要求高但对图像质量要求不是特别严格的场合，而ML-EM适合在对图像质量有较高要求且可以接受较长重建时间的情况下使用。了解这两种方法的不同特点和适用场景对于PET/CT图像重建具有重要意义。对于想要深入了解这些技术背后原理和实践操作的读者，推荐阅读《PET/CT图像重建技术详解》这篇文章，它不仅提供了理论知识，还介绍了PET/CT成像原理、数据获取方法以及图像重建技术的具体细节。

参考资源链接：[PET/CT图像重建技术详解](https://wenku.csdn.net/doc/67ke0fai5r?spm=1055.2569.3001.10343)