1.一种基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、将原始影像序列输入至分类诊断模型，并对原始影像序列进行预处理，得到标准化时空特征矩阵；

利用标准化时空特征矩阵计算得到代谢强度以及代谢速率；基于代谢强度和代谢速率得到可调脉冲，基于可调脉冲生成得到初始脉冲序列，对初始脉冲序列进行整形和验证以得到验证通过的脉冲序列；

利用字线驱动电路将验证通过的脉冲序列转换为行电压，并施加至忆阻器阵列行线，生成得到交叉序列；

基于交叉序列中的行电压和忆阻器电导，得到列电流信号；

步骤2、基于列电流信号，利用有限状态机，按预设状态顺序对膜单位积分进行复位以及发放脉冲信号；

步骤3、利用字线驱动电路将脉冲信号转换为行电压，并施加至忆阻器阵列行线，得到新的交叉序列；基于新的交叉序列得到新的列电流信号；对新的列电流信号进行低通滤波与运放转换后得到数字化电流值；

步骤4、对数字化电流值进行同步采样得到定点数字信号，基于定点数字信号对原始影像序列进行分类预处理以得到分类结果；

步骤5、基于分类结果与临床诊断标签得到更新后的权重，利用更新后的权重优化分类诊断模型以得到优化后的分类诊断模型，将原始影像序列输入至优化后的分类诊断模型以生成分类诊断结果。

2.根据权利要求1所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，在所述步骤1中，利用标准化时空特征矩阵计算得到代谢强度以及代谢速率，对应过程存在的关系式为：；

其中，表示目标脑区标准化摄取值比，表示年龄匹配健康人群的参考值，表示受体结合速率随时间的变化率，表示示踪剂与靶受体的特异性结合速率常数，表示求导符号，表示动态PET扫描中的时间轴坐标，表示目标脑区有关淀粉样蛋白或Tau蛋白放射性示踪剂的平均标准化摄取值，表示参考脑区有关同一病理蛋白放射性示踪剂的平均标准化摄取值，表示目标脑区有关淀粉样蛋白或Tau蛋白放射性示踪剂的平均放射性浓度，表示淀粉样蛋白或Tau蛋白放射性示踪剂注射剂量与受试者体重的比值，表示参考脑区有关同一病理蛋白放射性示踪剂的平均放射性浓度，表示目标脑区内的有效体素总数，表示目标脑区内第个体素的有关淀粉样蛋白或Tau蛋白放射性示踪剂的放射性浓度，表示参考脑区内的有效体素总数，表示参考脑区第个体素的有关同一病理蛋白放射性示踪剂的放射性浓度。

3.根据权利要求2所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，在所述步骤1中，基于可调脉冲生成得到初始脉冲序列，对应过程存在的关系式为：；

其中，表示标准化摄取值比，表示脉冲序列中相邻两个脉冲之间的时间间隔，表示受体结合速率随时间的变化率。

4.根据权利要求3所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，在所述步骤1中，基于交叉序列中的行电压和忆阻器电导，得到列电流信号，对应过程存在的关系式为：；

其中，表示第列的总输出电流，表示第行的输入电压，表示第行第列忆阻器的电导值，表示行索引，表示列索引。

5.根据权利要求4所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，在所述步骤2中，基于列电流信号，利用有限状态机，按预设状态顺序对膜单位积分进行复位以及发放脉冲信号，具体步骤如下：将列电流信号转换成数字化电流信号，对数字化电流信号进行差分离散处理，得到更新后的膜单位积分；

利用判定器对更新后的膜单位积分进行判断，并生成布尔信号；基于布尔信号输出单位时钟周期的高电平脉冲，基于单位时钟周期的高电平脉冲对膜单位积分进行复位；对膜单位积分进行复位的同时发放脉冲信号，基于脉冲信号启动不应期计数器以屏蔽输入。

6.根据权利要求5所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，对数字化电流信号进行差分离散处理，得到更新后的膜单位积分，对应过程存在的关系式为：；

其中，表示当前时刻膜电位，表示膜时间常数，表示输入电阻，表示输入电流强度，表示积分步长，表示离散时间步的索引，表示ADC输出的12-bit数字值，表示第个时间步时的膜电位瞬时值，表示神经元的静息电位，表示输入电流的最大理论值，表示跨阻放大器的反馈电阻值。

7.根据权利要求6所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，利用判定器对更新后的膜单位积分进行判断，并生成布尔信号，基于布尔信号，输出单位时钟周期的高电平脉冲，对应过程存在的关系式为：；

其中，表示动态可配置的膜电位发放阈值，表示当前神经元的膜电位积分值超过预设阈值时触发的脉冲发放事件。

8.根据权利要求7所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，基于单位时钟周期的高电平脉冲对膜单位积分进行复位，复位过程存在的关系式为：；

其中，为可配置膜单位积分。

9.根据权利要求6所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，在所述步骤2中，基于列电流信号，利用有限状态机，按预设状态顺序对膜单位积分进行复位以及发放脉冲信号，其中，预设状态顺序具体为：空闲状态、膜电位积分值计算状态、阈值判定状态、脉冲生成/电位复位状态和不应期状态；

空闲状态：描述为，等待输入电流；

膜电位积分值计算状态：描述为，进行膜电位积分值计算；

阈值判定状态：描述为，判定是否满足发放阈值的条件；

脉冲生成/电位复位状态：描述为，发放脉冲信号并进行电位复位；

不应期状态：描述为，启动不应期倒计时，屏蔽输入；

当时，进入脉冲生成状态，输出单位时钟周期的高电平脉冲；当不应期计数器>0时，进入不应期状态，启动不应期计数器以屏蔽输入；其它情况时在积分状态与阈值判定状态之间循环。

10.根据权利要求9所述的基于忆阻器阵列的SNN动态PET影像处理方法，其特征在于，在所述步骤5中，基于分类结果与临床诊断标签得到更新后的权重，对应过程存在的关系式为：；

其中，表示权重调整量，表示交叉熵损失函数，表示样本的真实标签，表示模型预测的概率值，表示神经元膜电位，表示突触权重。