摘要目的 通过对自制的微型Derenzo体模进行实验研究,探讨迭代重建算法中不同成像条件(迭代次数、子集个数)对正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography,PET)图像质量的影响.方法 使用微型Derenzo体模对临床前MadicLab Ultra PET/CT设备进行空间分辨率测量实验(list-mode模式,采集时间为20 min);采用迭代重建算法进行图像重建,迭代范围为1～40,子集为5～30,间隔5,体素大小为0.314 mm,矩阵大小为257×257,高斯后滤波半峰全宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)为1.57 mm;通过视觉评估、信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、对比度、变异系数(Coefficient of Variation,CV)和对比度-噪声比(Contrast-to-Noise Ratio,CNR)来评估重建后体模PET图像中心8张切片中0.8 mm热棒的图像质量.最后通过一项健康小鼠实验,以实证研究最佳重建参数的影响.结果在微型Derenzo体模研究中,可清晰识别0.6 mm的图像分辨率.采用3D-最大似然期望最大化算法(3D-Maximum Likelihood Expectation Maximized,3D-MLEM)时,图像的SNR在15次迭代时达到峰值,25次迭代后趋于收敛.采用3D-有序子集期望最大化算法(3D-Ordered Subset Expectation Maximized,3D-OSEM)(5个子集)时,8～12次迭代的图像变化差异较小,SNR在约7次迭代后趋于收敛,对比度、CNR及CV值均呈现上升趋势.在动物实验中,采用3D-MLEM(30次迭代)和3D-OSEM(5个子集,6次迭代)进行图像重建,可清晰观察到小鼠的脑、心脏和肾脏等局部组织结构.结论 最佳重建参数对于获得高分辨率图像和定量准确性至关重要.采用30～40之间迭代更新次数(子集×迭代)、0.314 mm重建体素和1.57 mm高斯后滤波FWHM进行图像重建,可获得高SNR、高分辨率PET图像质量.在动物实证研究中,该重建参数适合微小病灶的高精准识别成像.