(EN) A low-dose Sinogram denoising and PET image reconstruction method based on teacher-student generators. A network model used in the method is divided into two parts: a Sinogram denoising module and a PET image reconstruction module, and the whole network needs to be trained and tested. In the training stage, in the method, the denoising module is used for denoising a low-dose of Sinogram, then the reconstruction module is used for reconstruction by using the denoised Sinogram, a teacher generator is introduced in the training stage to constrain the whole denoising and reconstruction process, the denoising module and the reconstruction module are decoupled, and a better reconstruction graph is obtained by means of training; and in the test stage, in the method, the low-dose Sinogram is only needed to be input into the denoising module to obtain the denoised Sinogram, and then the denoised Sinogram is input into a student generator to obtain the final reconstruction graph.
(FR) L’invention concerne un procédé de débruitage de sinogrammes à faible dose et de reconstruction d’images de PET sur la base de générateurs professeur-étudiant. Un modèle de réseau utilisé dans le procédé est divisé en deux parties : un module de débruitage de sinogrammes et un module de reconstruction d’images de PET, et l’ensemble du réseau a besoin d’être entraîné et mis à l’épreuve. Durant l’étape d’entraînement, selon le procédé, le module de débruitage sert à débruiter une faible dose de sinogramme, puis le module de reconstruction sert à la reconstruction en utilisant le sinogramme débruité, un générateur de professeur est introduit durant l’étape d’entraînement pour contraindre l’ensemble du processus de débruitage et de reconstruction, le module de débruitage et le module de reconstruction sont découplés, et un meilleur graphique de reconstruction est obtenu par entraînement ; et durant l’étape de mise à l’épreuve, selon le procédé, le sinogramme à faible dose a seulement besoin d’être entré dans le module de débruitage pour obtenir le sinogramme débruité, et puis le sinogramme débruité est entré dans un générateur d’étudiant pour obtenir le graphique de reconstruction final.
(ZH) 一种基于教师-学生生成器的低剂量Sinogram去噪与PET图像重建方法，其所采用的网络模型分为Sinogram去噪模块和PET图像重建模块两部分，整个网络需要进行训练和测试两个阶段；在训练阶段，该方法利用去噪模块对低剂量的Sinogram进行去噪，再使重建模块利用去噪后的Sinogram进行重建，其中通过在训练阶段引入教师生成器来约束整个去噪和重建的过程，将去噪模块与重建模块进行解耦，训练得到更好的重建图；在测试阶段，该方法只需要将低剂量的Sinogram输入给去噪模块，得到去噪后的Sinogram，再将它输入给学生生成器，得到最后的重建图。
