CN100485410C - 借助查找表完成事件定位的诊断成像系统与方法 - Google Patents
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Abstract
一种诊断成像系统(10)，包括：传感器(22)的矩阵，被定位成用于观测事件。每一个传感器(22)被连接到模数转换器(24)用于将相关传感器(22)的输出模拟量转换成数字量。识别矩阵中的一个传感器(50)，所述传感器响应于事件相对于其它传感器(22)具有最高输出值。识别是高灵敏度传感器(50)最近邻的外部传感器(52)。通过使用各种非线性平方根函数，来压缩外部传感器(52)的输出用以减小各输出的位数。承载最多信息的传感器的输出被压缩得最少，而那些承载最少信息的传感器的输出被压缩得最多。每一个事件的地址被产生并被保存在查找表(44)中。使用查找表(44)来离线执行实时定位迭代算法。
Description
本发明涉及诊断成像系统和方法.本发明致力于结合正电子发射断层成像(PET)和单光子发射断层成像(SPECT)系统的特定应用，并且特别参考它来描述本发明。应当理解本发明也可以应用到其它类似应用和诊断成像模式中。
核成像使用放射性源对患者的解剖结构进行成像。通常，放射性药物被注入患者体内。放射性药物混合物包含按照可预测速率和特性能量进行伽马射线衰变的放射性同位素。辐射探测器被放置在患者附近用于监测和记录发射的辐射。通常，探测器围绕患者旋转或转换角度，用于监测来自多个方向的发射的辐射。根据被测位置和能量这样的信息，放射性药物在体内的分布被确定，并且分布图像被重建用于研究循环系统、放射性药物在被选器官或组织中的摄取，等等。
在传统闪烁探测器中，探测器具有由大闪烁晶体或较小闪烁晶体矩阵组成的闪烁体。在这两种情况中的任一种情况下，闪烁体均由传感器矩阵观测。通常使用的传感器是光电倍增管(“PMT”)。包括辐射吸收材料的网格状或蜂窝状阵列的准直器可以被放置在闪烁体和正在接收检查的受检者之间，用于限制和闪烁体发生碰撞的辐射的进入角。和闪烁体碰撞的每一个辐射事件均产生相应闪光(闪烁)，而这种闪光(闪烁)可以被PMT观测。在PMT的密拼排六方晶格阵列中，事件主要是由最接近的PMT及其周围的6个PMT来观测.PMT个体和闪光源的接近度影响到了被上述PMT个体观测到的光的程度。观测到事件的每一个PMT均产生相应的电脉冲.电脉冲的各个幅度通常和每一个PMT到闪光的距离成正比。伽马照相机根据PMT的输出绘制辐射事件，也就是，它确定和闪烁体碰撞的放射线的能量和位置。
通常，使用用于事件定位的传统Anger方法确定事件位置，该方法在事件出现后对PMT的输出信号求和并加权。用于事件定位的Anger方法基于简单的一阶矩计算.能量通常作为所有PMT信号的总和被测量，并且位置通常作为所有PMT信号的“质心”或质量中心(centroid)被测量。
但是，目前的实时定位算法没有已知的迭代方法准确.至今，迭代方法对于支持实时的图像生成和处理而言在计算上还是密集的.因此，需要一种允许使用迭代技术来确定事件更准确的位置的方法和设备。本发明提出一种经过改进的新型成像设备和方法，用于克服上述问题和其它问题.
根据本发明的一个方面，公开了一种诊断成像系统.传感器矩阵被定位成用以观测事件，并且这些传感器具有响应事件的各自输出。每一个传感器均被连接到一个单独的模数转换器上，用于将相关传感器的模拟输出量转换成数字量。一种装置识别在矩阵中高灵敏度传感器(high sensor)，该传感器响应于事件相对于其它传感器具有最高输出值。一种装置识别在矩阵中是高传感器最近邻的外部传感器的数目。一种装置压缩外部传感器的输出用以减少各输出的位数.查找表被通过压缩的输出寻址，用以重新获得相应的事件位置。
根据本发明的另一个方面，公开了一种诊断成像方法.利用伽马照相机的传感器矩阵来检测辐射，这些传感器被定位成用以观测事件并且各自具有响应事件的输出。相关传感器的模拟输出量被模数转换器转换成数字量，其中每一个传感器均被连接到单独的模数转换器上。矩阵中的高灵敏度传感器被识别，所述高灵敏度传感器响应于事件相对于其它传感器具有最高输出值。识别在矩阵中是高灵敏度传感器最近邻的外部传感器的数目.对外部传感器的输出进行压缩用以减少各输出的位数.查找表被通过压缩的输出寻址用以重新获得相应的事件位置.
本发明的一个优点在于通过使用迭代算法能够更准确地估计事件位置。
本发明的另一个优点在于能够对那些不能被正确定位的事件执行事件鉴别/排除.
在阅读和理解优选实施方案的下述详细描述的基础上，本发明的其它优点和益处对本领域普通技术人员而言显而易见.
本发明可以采用多种部件和部件排列，并且可以采用多种步骤和步骤安排。附图仅用于说明优选实施方案，不应当被理解成对本发明构成限制.
图1是诊断成像系统的示意图；
图2是一部分诊断成像系统的示意图；
图3是根据本发明的一部分软件程序；
图4是根据本发明的一种编码方案的示意图；
图5是使用水平对称的4管族的示意图；
图6是根据本发明的另一种编码方案的示意图；
图7是7管族的示意图，其中事件发生在外部管附近；
图8是根据本发明的另一种编码方案的示意图；和
图9是7管族的示意图，其中事件发生在高灵敏度管的中心附近.
参考图1，PET扫描机10包括多个探头或伽马照相机或探测器12，它们面向并且优选安装成围绕(优选包含放射性核素分布的)受检者14运动，其中受检者14位于检测区域16中。每一个探测器12均包括闪烁体20，闪烁体20将辐射事件(例如，与闪烁体20发生碰撞的来自放射性核素分布的放射线)转换成闪光或闪烁.像光电倍增管(PMT)这样的传感器22的矩阵用于观测或接收来自闪烁体20的闪光。在优选实施方案中，传感器22的矩阵是PMT的密拼排六方晶格排列。但是，其它传感器和拼排方式也考虑到了。通常，辐射产生在放射性同位素蜕变中出现的伽马量子。蜕变量子撞击闪烁体20引起闪烁，其中上述闪烁体20优选包括掺杂碘化纳(NaI).闪烁发出的光被分布到多个传感器22上。从给定传感器22观测或接收到的特定闪烁的光量有随着传感器到事件距离逐渐减小的趋势。作为对接受到的闪光的响应，每一个传感器22均产生各自的输出信号(例如，模拟电脉冲)，其中输出信号和接受到的闪光信号成正比.优选地，每一个传感器22均被电连接到模数(A/D)转换器24上，其将各模拟输出转换成数字信号。信息被传送给处理器28，由处理器28测量或另外确定相对于每一个探测头发生的各个闪烁事件的位置(x，y)和/或能量(z)。对于给定事件，每一个传感器22的输出值可选地由下述内容确定：响应事件的传感器输出信号的积分(也就是，确定传感器22的输出脉冲在相对时间发生变化的幅度或强度曲线下的面积或一部分面积)；响应事件的传感器输出信号的峰值幅度；或和观测到的光总量(由此和事件能量)成正比或适当相关的一些其它测量。在闪烁体20上的事件位置可以在使用标称为x、y坐标的二维(2D)笛卡儿坐标系中被解析和/或确定.但是，也考虑到了其它坐标系.
继续参考图1，扫描机10能够有选择地按照需要工作在SPECT模式或PET模式下。在SPECT模式中，照相机12具有附着到其上的准直器(未示出)，准直器用于将辐射进入限制在特定方向上，也就是，沿着已知射线。因此，在闪烁体20上检测辐射的确定的位置和照相机12的角坐标限定了在每一个辐射事件沿其发生的射线。这些射线轨迹和(例如，从角坐标解析器30中获得的)照相机角坐标被传递给重建处理器32，重建处理器32将射线背投影或另外重建成存储到图像存储器34中的体图像表示.
在PET模式中，准直器被卸下.因此，单个闪烁事件的位置不能限定射线。但是，在PET扫描中使用的放射性核素经历了湮灭事件，在湮灭事件中两个辐射光子在完全相反的方向上(也就是，相差180度)被同时射出。重合探测器36(coincidence detector)检测两个照相机12上的闪烁同时出现的时间.两个同时闪烁的位置限定了经过湮灭事件的射线的端点.射线或轨迹计算器38从每一对同时接收的闪烁事件中计算经过受检者14的相应射线.从射线计算器38中得到的射线轨迹被传递给重建处理器32，重建成体图像表示。合成图像表示被保存在体图像存储器34中.
在SPECT和PET模式中，视频处理器40处理和/或格式化在监视器42上显示的图像表示数据。
继续参考图1并进一步参考图2，处理器28包括查找表44，查找表44被产生用于使用迭代算法执行实时事件定位.通常，在成像之前，PMT 22被一种已知的同位素校准。和所有PMT一样，高灵敏度管50的中心位置可以从先验信息(例如，物理测量)准确获得.每一个管22的校准信息被保存在查找表44中。查找表44用于识别事件相对于高灵敏度管中心的位置。更具体而言，处理器28包括确定PMT 22初始值的PMT值确定装置46。最高输出确定装置或算法48识别相对于其它所有PMT 22具有最高输出值的高灵敏度管50以及位于高灵敏度管50附近的最近邻管或外部管52的数目，例如，如图5所示的PMT子集或PMT族54.优选地，最近邻管52的最大数目是6，这限定了一个7-PMT密拼排六边形族，其中央传感器是具有最高输出值的传感器。但是，族54可以包括不同数目的管，例如3个或5个.组分(fraction)确定装置56将族54中管50、52的输出除以高灵敏度管50的值，相应地消除一个变量，例如高灵敏度管50的值.这种操作形成3到6个10位组分F1-F6，这取决于族54中外部管52的数目.组分次序确定装置58识别管52的组分F1-F6的降序，例如最高组分F1，第二高组分F2和较低组分F3-F6。组分F1-F6被保存在PMT值存储器60中。组分F1-F6识别事件相对于高灵敏度管中心的位置，并且能够用于在查找表44中寻址.
典型地，每一个模数转换器24均输出10位强度值.这样，在没有压缩的情况下，查找表44就会具有1021个存储器地址.为了在查找表44中寻址，压缩装置70动态应用压缩算法以减小位数，例如10位组分F1-F6可以根据下面详细讨论的各种标准被压缩到在查找表44中可用的空间。具体而言，小组分压缩程度大于大组分压缩程度的动态压缩被优选应用。此外，对称性用于消除相对于最高灵敏度管50对下一个或多个最高灵敏度管的一个或多个事件空间位置进行编码的需求.当然，可以考虑：当建立更大的查找表(例如，1021大小的查找表)变得切实可行时，压缩步骤可以被忽略。
继续参考图2，编码选择装置72根据查找表44可用地址位的数目、族54中管50、52的数目、最高组分F1的幅度和其它标准，为每一个事件动态选择编码方案。承载信息最多的管52被压缩得最少，同时承载信息最少的那些管被压缩得最多.优选地，管组分F1-F6的非线性压缩(例如，加权平方根函数)用于减小对每一个组分进行编码所需的位数。为了最小化量化误差，根据管组分的范围，不同的非线性压缩算法被使用.优选地，使用地址位来指示：已经执行信号偏置(例如，固定值可以从最高组分中减去)用以减小动态范围的时间，所述动态范围是为了最小化量化误差而必须把这些值压缩到的动态范围。
继续参考图2，地址产生装置74产生事件地址.所得到的事件地址访问查找表44用于重新获得相对于最高灵敏度管中心的事件位置。位置确定装置80重新获得包含事件x、y位置的16位地址，并且将其分解成明显不同的8位x值和y值。高灵敏度管位置中心的x、y位置通过位置调节装置82使用查找表输出进行调节，以导出事件的最终位置。
在图5所示的实施方案中，高灵敏度管50被放置在4管族54中，也就是高灵敏度管50具有3个邻近或外部管52。使用沿水平轴的水平对称来把事件(case)数减小两倍。4管族54被看作是好像外部管52被放置在探测器上方。优选地，标志被置位用于指示最高组分F1总是位于上部象限中。
再次参考图2，翻转装置84根据最高组分F1所在象限绕对称轴翻转查找得来的事件位置.例如，根据最高组分F1相对于y轴的位置，x位置调节符号被选择，并且根据相对于x轴的位置，y校正符号被调节。在所述4族实例中，位置确定装置80在已编码的地址执行查找，并且重新获得相对于高灵敏度管50中心的x、y位置.如果翻转没有被执行，位置调节装置82计算最终x、y位置，它等于高灵敏度管50中心位置加上相关的x、y位置.如果翻转被执行，位置调节装置82计算最终x、y位置，它等于高灵敏度管50中心位置减去相关的x、y位置。当然，可以考虑：在适当情况下也可以使用垂直对称.
参考图2和3并且进一步参考图4，在步骤90中，编码方案选择装置72动态选择编码方案6以建立查找表44.优选地，3个地址位(例如，位25-27)用于指示管组分F1-F3已经如何被编码和压缩。在编码方案6中，通过使用平方根方程(A)，每一个组分F1、F2、F3被转换成8位(256个编码)：
(A)Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F1-F6的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是每一个组分F1-F6的最大编码，等于2bits-1＝255，Fmax是每一个组分F1-F6的最大值，等于1023；
k＝(Codemax)2/Fmax＝2552/1023＝63.56304985。
通过使用下述函数，实现使用编码方案6编码的每一个组分F1-F6的解码或解压缩：
(A)′Funcomp＝((int)((double)(Fcomp)2/k+0.5)
在图7所示的实施方案中，高灵敏度管50被放置在7管族54中，也就是高灵敏度管50具有6个邻近或外部管52.和图5所示实施方案类似，水平对称被使用，这样仅需要3个最大组分位置.如果最高组分F1是一个底部管，翻转装置84翻转管信号.
再次参考图3，在步骤92中，当族54具有7个管并且最高组分F1大于255时，例如，事件远离高灵敏度管50的中心出现，接近指示PMT两点d或三点t的一个或多个邻近管52，编码方案选择装置72选择编码方案0、1或2。在步骤94中，当确定最高组分F1和第二高组分F2没有彼此相邻时，编码方案选择装置72丢弃事件.在步骤96中，当确定较低组分F3-F6中有一个组分大于255时(这表明事件被污染)，编码方案选择装置72丢弃事件。
参考图6，位25-27用于指示管组分已经如何被编码和压缩。编码ID使用图7所示的管示意图进行设置，上述管示意图用于指示具有最高组分F1的管的位置.当大部分信号被包含在最高和第二高组分F1、F2中时，其它地址位(例如，位24)被优选用于指示第二高组分F2到最高组分F1的方向关系(顺时针或逆时针)。这就允许相对于较低组分F3-F6可以将更多的地址位分配给最高和第二高组分F1、F2.优选地，位24通常被设置成CCW，例如，第二高组分F2现对于最高组分F1呈逆时针方向。如果第二高组分F2现对于最高组分F1呈顺时针方向，那么位24则被清零。
继续参考图6，位17-22被指定用于最高组分F1。通过从最高组分F1中减去255(0xFF)，并使用(输入范围在0到768[0x300]之间的)平方根函数(B)将结果转换到6位，来执行压缩：
(B)F1comp＝(int)(sqrt(k*(F1-255))+0.5)，
其中F1comp是施加到相应管组分F1的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/F1max；
Codemax是组分F1的最大编码，等于2bits-1＝63，F1max是组分F1的最大值，等于768；
k＝632/768＝5.16796875。
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(B)编码的组分F1的解码或解压缩：
(B)′F1uncomp＝((int)((double)(F1comp)2/k+0.5)+255
继续参考图6，位12-16被指定用于第二高组分F2.编码方案选择装置72根据第二高组分F2的值选择编码方案.如果第二高组分F2大于200(0 x C8)，那么通过从第二高组分F2中减去201(0 x C9)，并使用(输入范围在0到822[0 x 336]之间的)平方根函数(C)将结果压缩到5位(32个编码)，来执行压缩.位23被设置为1以用于表示减法已经被执行。
(C)F2comp＝(int)(sqrt(k*(F2-201))+0.5)，
其中F2comp是施加到第二高组分F2上的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/F2max；
Codemax是组分F2的最大编码，等于2bits-1＝31，
F2max是组分F2的最大值，等于822；
k＝312/822＝1.169099757。
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(C)编码的组分F2的解码或解压缩：
(C)′F2uncomp＝((int)((double)(F2comp)2/k+0.5))+201
如果第二高组分F2的值小于等于200(0 x C8)，那么通过使用(输入范围在0到200[0 x C8]之间的)平方根函数D将第二高组分值压缩到5位(32个编码)并将位23清零，来执行压缩：
(D)F2comp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中F2comp是施加到管组分F2的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/F2max；
Codemax是组分F2的最大编码，等于2bits-1＝31，
F2max是组分F2的最大值，等于200；
k＝312/200＝4.805.
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(D)编码的组分F2的解码或解压缩：
(D)′F2uncomp＝((int)((double)(F2comp)2/k+0.5))
继续参考图6，位0-11被指定用于较低组分F3-F6，例如，第3个到第6个组分.通过使用平方根函数E，较低组分F3-F6每一个均被转换到3位(8个编码)。假设组分F3-F6的最大值等于255(0xFF)：
(E)Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F3-F6的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是较低组分F3-F6的最大编码，等于2bits-1＝7，
Fmax是较低组分F3-F6的最大值，等于255；
k＝72/255＝0.192156863。
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(E)编码的较低组分F3-F6的解码或解压缩：
(E)′Funcomp＝((int)((double)Fcomp)2/k+0.5))
再次参考图3并进一步参考图9-10，在步骤98中，当族54具有7个管50、52并且最高组分F1大于200且小于或等于255时，编码方案选择装置72选择编码方案3。通过使用平方根函数G，组分F1-F6均被转换到4位(16个编码)。假设组分F1的最大值等于255(0 x FF)：
(G)Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F1-F6的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是每一个组分F1-F6的最大编码，等于2bits-1＝15，
Fmax是每一个组分F1-F6的最大值，等于255；
k＝152/255＝0.882352941。
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(G)编码的组分F1-F6的解码或解压缩：
(G)′Funcomp＝((int)((double)(Fcomp)2/k+0.5))
继续参考图4和9-10，在步骤100中，当族54具有7个管50、52并且最高组分F1大于160且小于或等于200时，例如事件发生在高灵敏度管50附近，编码方案选择装置72选择编码方案4.通过使用平方根函数H，组分F1-F6均被转换成4位(16个编码).假设组分F1的最大值等于200(0 x C8)：
(H)Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F1-F6的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是每一个组分F1-F6的最大编码，等于2bits-1＝15，
Fmax是每一个组分F1-F6的最大值，等于200；
k＝152/200＝1.125.
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(H)编码的组分F1-F6的解码或解压缩：
(H)′Funcomp＝((int)((double)(Fcomp)2/k+0.5))
继续参考图4、9和10，在步骤102中，当族54具有7个管50、52并且最高组分F1小于或等于160时，编码方案选择装置72选择编码方案5。通过使用平方根函数J，组分F1-F6均被转换成4位(16个编码)。假设组分F1的最大值等于160(0xA0)：
(J)Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F1-F6上的加权平方根压缩；
k是用于压缩管组分的常数标量，k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是每一个组分F1-F6的最大编码，等于2bits-1＝15，
Fmax是每一个组分F1-F6的最大值，等于160；
k＝(15)2/160＝1.40625。
通过使用下述函数，来实现使用编码函数(J)编码的组分F1-F6的解码或解压缩：
(J)′Funcomp＝((int)((double)(Fcomp)2/k+0.5))
本发明已经参考优选实施方案进行了描述.显然，人们在阅读理解上述详细描述后，可以想到修改和替换.应当理解只要落入所附权利要求或其等价物范围的情况下，可以对本发明做出各种修改和替换。
Claims (21)
1.一种诊断成像系统(10)，包括：
传感器(22)的矩阵，被定位成用以观测事件，所述传感器(22)各自具有响应事件的输出；
模数转换器(24)，每一个传感器(22)被连接到模数转换器(24)用于将相关传感器(22)的模拟输出量转换成数字量；
用于识别所述矩阵中的高灵敏度传感器(50)的装置(48)，所述高灵敏度传感器响应于事件相对于其它传感器(22)具有最高输出值；
用于识别所述矩阵中与高灵敏度管(50)最近邻的外部传感器(52)的数目的装置(56)；
用于压缩外部传感器(52)的输出以减小各输出的位数的装置(70)；和
查找表(44)，通过压缩的输出对查找表(44)寻址用以重新获得对应的事件位置。
2.根据权利要求1所述的系统，其中重新获得的事件位置与高灵敏度管(50)的中心相关，并且进一步包括：
位置调节装置(82)，用于把事件位置和高灵敏度传感器中心的位置结合起来。
3.根据权利要求1所述的系统，其中传感器(22)是光电倍增管(PMT)。
4.根据权利要求1所述的系统，其中压缩装置(70)包括：
编码方案选择装置(72)，用于根据可能的输出范围为每一个传感器输出动态分配位数。
5.根据权利要求1所述的系统，进一步包括：
组分确定装置(56)，用于通过将相关输出除以最高输出值来确定外部传感器(52)的组分F1-F6；和
组分次序确定装置(58)，用于按照降序从最高组分F1到最低组分地确定传感器(52)的组分F1-F6的降序次序。
6.根据权利要求5所述的系统，其中沿水平轴和垂直轴中的一个轴使用对称，并且进一步包括：
翻转装置(84)，用于根据最高组分F1所在的象限绕对称轴翻转事件位置。
7.根据权利要求5所述的系统，其中压缩装置(70)包括：
编码方案选择装置(72)，用于根据以下至少一项来动态选择编码方案(0-6)：
查找表(44)可用的位数；
传感器(50、52)的数目；或
最高组分F1的值。
8.根据权利要求7所述的系统，其中压缩方案选择装置(72)对至少一位进行置位用以表明哪一个压缩方案被使用。
9.根据权利要求7所述的系统，其中高灵敏度传感器(50)和外部传感器(52)限定了7-PMT族(54)。
10.根据权利要求9所述的系统，其中当出现下述情况之一时，编码方案选择装置(72)就丢弃事件：
最高纽分F1和第二高组分F2彼此不相邻，或
较低组分F3-F6中的一个组分的值大于第一预定值V1.
11.根据权利要求9所述的系统，其中最高组分F1的值大于第一预定值V1，并且被使用平方根函数(B)压缩成6位组分F1comp：
F1comp＝(int)(sqrt(k*(F1-V1))+0.5)，
其中F1comp是施加到最高组分F1的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/F1max；
Codemax是最高组分F1的最大选择码；
F1max是最高组分F1的最大选择值。
12.根据权利要求11所述的系统，其中第二高组分F2的值大于第二预定值V2，并且被使用平方根函数(C)压缩成5位组分F2comp：
F2comp＝(int)(sqrt(k*(F1-(V2+1)))+0.5)，
其中F2comp是施加到第二高组分F2的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/F2max；
Codemax是第二高组分F2的最大选择码；
F2max是第二高组分F2的最大选择值。
13.根据权利要求11所述的系统，其中第二高组分F2的值小于或等于第二预定值V2，并且被使用平方根函数(D)压缩成5位组分F2comp：
F2comp＝(int)(sqrt(k*F2)+0.5)，
其中F2comp是施加到第二高组分F2的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/F2max；
Codemax是第二高组分F2的最大选择码；
F2max是第二高组分F2的最大选择值。
14.根据权利要求11所述的系统，其中较低组分F3-F6的值均被使用平方根函数(E)压缩成3位组分Fcomp：
Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应较低组分F3-F6的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是相应较低组分F3-F6的最大选择码；
Fmax是相应较低组分F3-F6的最大选择值。
15.根据权利要求11所述的系统，其中压缩装置(70)对至少一位进行置位，用以表明第二高组分F2到最高组分F1的方向关系。
16.根据权利要求9所述的系统，其中最高组分F1的值小于或等于第一预定值V1且大于第二预定值V2，组分F1-F6的值均被使用平方根函数(G)压缩成4位组分Fcomp：
Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应组分F1-F6的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是相应组分F1-F6的最大选择码；
Fmax是相应组分F1-F6的最大选择值。
17.根据权利要求9所述的系统，其中最高组分F1的值小于或等于第二预定值V2且大于第三预定值V3，组分F1-F6的值均被使用平方根函数(H)压缩成4位组分Fcomp：
Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F1-F6的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是相应组分F1-F6的最大选择码；
Fmax是相应组分F1-F6的最大选择值。
18.根据权利要求9所述的系统，其中最高组分F1的值小于或等于第三预定值V3，组分F1-F6的值均被使用平方根函数(J)压缩成4位组分Fcomp：
Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应组分F1-F6的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是相应组分F1-F6的最大选择码；
Fmax是相应组分F1-F6的最大选择值。
19.根据权利要求8所述的系统，其中高灵敏度传感器(50)和外部传感器(52)限定了4-PMT族(54)。
20.根据权利要求19所述的系统，其中组分F1-F3的值均被使用平方根函数(A)压缩成8位组分Fcomp：
Fcomp＝(int)(sqrt(k*F)+0.5)，
其中Fcomp是施加到相应管组分F1-F3的加权平方根压缩；
k＝(Codemax)2/Fmax；
Codemax是相应组分F1-F3的最大选择码；
Fmax是相应组分F1-F3的最大选择值。
21.一种诊断成像方法，包括：
使用伽马照相机(12)的传感器(22)的矩阵来检测辐射，其中所述传感器(22)被定位成用于观测事件并且各自具有响应事件的输出；
使用模数转换器(24)将相关传感器(22)的模拟输出量转换成数字量，每一个传感器被连接到单独的模数转换器上；
识别所述矩阵中的高灵敏度传感器(50)，所述高灵敏度传感器响应于事件相对于其它传感器(22)具有最高输出值；
识别所述矩阵中与高灵敏度管(50)最近邻的外部传感器(52)的数目；
压缩外部传感器(52)的输出以减小各输出的位数；和
通过压缩的输出对查找表(44)寻址用以重新获得对应的事件位置。
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