1.一种基于类序贯H∞滤波的静态PET图像重建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

1)通过数据采集及校正，得到系统的观测数据，建立相应的状态空间模型；

其中，t表示时间；y(t)是经过噪声矫正后得到的正弦图数据；D表示人体内放射性浓度与PET扫描之间的投影关系的投影矩阵；x(t)为需要重建的对象的放射性浓度分布；v(t)是过程噪声；e(t)为数据采集并经噪声矫正后残留的噪声；

2)根据下列方程得到基于类序贯H∞滤波的重建图像：

P0,j(t)＝Pj(t-1),Pj(0)＝P(0)

Pj(t)＝Pr,j(t)   (6)

其中，γ＞0是一个给定的正数，I为维数相容的单位阵，diag{I,-γ2I}表示对角线元素分别为I,-γ2I的块对角阵， 为与Lj相关的放射性浓度的滤波重建值， 为放射性浓度的滤波初始值，Pj(t)为与Lj相关的放射性浓度的预估误差协方差阵，P(0)为初始放射性浓度预估误差协方差，将与x(t)同维的单位阵按行分为m块，并记第j块为Lj，同时将y(t)分为r块，记yi(t)是y(t)的第i分块，Di是与yi(t)相对应的矩阵D的分块，Kij(t)为与Lj有关的相应于yi(t)的滤波增益矩阵， 为有Lj有关的基于正弦图数据{y(0),…,y(t-1),y1(t),…,yi(t)}的放射性浓度滤波重建值，Pij(t)是与Lj有关的相应于正弦图数据{y(0),…,y(t-1),y1(t),…,yi(t)}的滤波误差协方差阵；

迭代从初始值 P(0)出发，经过设定次数的迭代，最终得到放射性浓度分布

2.如权利要求1所述的基于类序贯H∞滤波的静态PET图像重建方法，其特征在于：所述步骤2)中，重建图像迭代过程如下：

2.1)首先通过给L1,…,Lm赋值将重构图像的像素分块，并设定放射性浓度分布的初始值和初始估计协方差 P0,j(0)＝P(0)；

2.2)利用方程(3)计算增益矩阵Ki,j(t)；

2.3)利用量测值yi(t)及增益Ki,j(t)，根据状态更新方程(2)计算出当前时刻当前观测分块的放射性浓度估计值 并根据方程(4)推出当前时刻的下一观测分块的预估误差协方差阵Pi,j+1(t)；

2.4)重复步骤2.2)，2.3)，直至获得与Lj相关的基于类序贯H∞滤波的最终重建结果

2.5)根据方程(7)得到最终的放射性浓度分布