PET重建中的研究热点

1. 基于深度学习的PET重建技术：深度学习在医学图像处理领域的应用日益广泛，基于深度学习的PET重建技术也成为研究热点。如利用深度卷积神经网络（CNN）进行PET图像重建，提高图像质量和减少噪声。

2. PET重建中的时间性考虑：PET图像重建中，时间信息是非常重要的。因此，研究人员正在探索如何将时间信息融入PET图像重建中，以提高空间和时间分辨率。

3. PET重建中的多模态影像融合：多模态影像融合技术可以结合PET和其他影像模态，如CT、MRI等，以提高图像的空间分辨率和对病变的诊断准确性。

4. PET重建中的低剂量成像：低剂量PET成像可以减少对患者的辐射剂量，但也会导致图像质量下降。因此，研究人员正在探索如何通过优化PET重建算法来提高低剂量成像的质量。

5. PET重建中的动态成像：动态PET成像可以提供关于生物过程和代谢过程的信息。因此，研究人员正在探索如何将动态成像的时间信息融入PET重建中，以提高空间和时间分辨率。