正电子发射断层扫描（PET）作为一种重要的医学影像技术，广泛应用于肿瘤诊断、神经系统疾病评估等领域。然而，PET扫描过程中常会产生伪影，这些伪影会干扰医生的诊断。本文聚焦于利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架，对PET扫描参数进行智能调整，以降低伪影干扰。
强化学习是一种机器学习范式，通过让智能体在与环境的交互中学习最佳策略，以最大化累积奖励。其关键要素包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）。
在PET扫描中，多个参数如扫描时间、放射源强度、重建算法等，均会影响最终图像质量。目标是通过强化学习，找到一个最优的参数组合，使得扫描图像中的伪影干扰最小化。
状态表示PET扫描的当前状态，可以包括扫描设备的状态信息、病人的生理参数、先前扫描的结果等。例如，状态可以是一个多维向量：
state = [scan_time, source_intensity, patient_motion, ...]
动作空间定义了智能体可以执行的操作，即PET扫描参数的调整。每个动作可以是调整某个参数的增量或减少量：
action = [delta_scan_time, delta_source_intensity, ...]
奖励函数定义了智能体执行某个动作后获得的奖励，是优化目标的直接体现。在PET扫描参数调整中，奖励可以定义为图像质量的提升程度，即伪影减少的程度：
reward = -artifact_level(state')
其中，`state'`是执行动作后的新状态。
智能体通过策略网络（Policy Network）输出动作概率分布，选择最优动作。策略网络可以是深度神经网络（DNN），通过梯度下降等优化方法不断更新权重，使累积奖励最大化。
为了验证方法的有效性，在模拟PET扫描环境中进行了实验。实验结果显示，使用强化学习框架调整PET扫描参数后，图像中的伪影干扰显著减少，图像质量得到明显提高。
本文提出了一种基于强化学习框架的PET扫描参数调整方法，旨在降低伪影干扰。实验结果表明，该方法能有效提升PET扫描图像的质量，为医学影像诊断提供更加准确的信息。
未来的研究可以进一步探索更多类型的PET扫描参数，以及更复杂的奖励函数设计，以进一步提高图像质量和诊断准确性。