基于概率图模型的动态医学图像的动力学模型参数化成像方法

本发明公开了一种基于概率图模型的动态医学图像的动力学模型参数化成像方法，包括：收集动态医学图像数据，并从动态医学图像数据中提取感兴趣区域的像素值以及像素值的时序信息；利用传统方法生成动力学模型参数的初始化输入值；将像素值、时序信息以及动力学模型参数的初始化输入值输入到概率图模型中，并通过引入隐变量标签、邻域信息和先验信息进行机器学习训练，以优化动力学模型的参数；利用训练好的概率图模型的输出值作为动力学模型的参数，并生成参数化图像。本发明能够解决动态医学图像的参数估计不适定，准确率低以及参数分布的空间连续性差等问题，以获得更精确的参数化成像图像。