CN104412127B - 数字正电子发射断层摄影（dpet）能量校准系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种利用至少一个处理器的正电子发射断层摄影(PET)事件数据的能量校正的系统(10)和方法。接收与伽马事件相对应的多个撞击事件的事件数据。每个撞击事件由探测器模块(50)的像素来探测并且包括能量和时间。使用包括一个或多个参数的能量线性校正模型对撞击事件的能量进行线性化。基于所述撞击事件的所述时间来识别所述撞击事件的集群，并且基于与所述集群的所述撞击事件相对应的所述像素来识别所述集群的子集群。使用校正因子的第一集合来校正所述子集群的能量，并且使用校正因子的第二集合来校正包括多个子集群的集群的能量。

Description

数字正电子发射断层摄影（DPET）能量校准系统及方法
技术领域
本申请总体上涉及正电子发射断层摄影(PET)。其具体与数字PET (DPET)探测器的能量校准相结合而应用，并且将特别参考数字PET (DPET)探测器的能量校准来描述本申请。然而应当理解，本申请适用于其他使用场景，并且不必限于前述应用。
背景技术
PET探测器的一个规格是能量分辨率，所述能量分辨率表征探测器拒绝散射事件有多好。探测器的散射拒绝能力越好，所生成的图像的对比度越高。当DPET在时间上执行对处置的有效性的定量分析时，能量分辨率对于DPET探测器可以比对于模拟PET探测器更重要。较小的能量分辨率有助于使散射事件远离真实活动分布，并且因此改进标准化摄取值(SUV) 的准确度。
DPET探测器的校准对于改进能量分辨率是重要的。DPET探测器中的能量分辨率的一个挑战是光子计数中的非线性，所述非线性是由于DPET 探测器的光电二极管重置机制的。校准DPET探测器的当前方法使用单个对数模型来校正这种非线性。然而，这提出了至少两个问题。独立像素需要不同的校正，以使得对数模型对于所有像素欠佳地执行。另外，对数模型对从100keV至500keV范围的能量等级进行过度校正，这对于聚类 (clustering)而言是重要的。
在校正非线性之后，校准DPET探测器的当前方法测量诸如Na22的校准源的脉冲高度谱的质心。接着它得到测得的质心与理想质心的比率并且将所述比率与每个伽马事件相乘作为缩放因子。这良好地作用于诸如由单个晶体捕获的伽马事件的非散射伽马事件。然而，校正系数并不良好地作用于散射事件，并且能量分辨率变得较不精确。
本申请提供一种克服以上提到的问题和其他问题的新的且经改进的系统和方法。
发明内容
根据一个方面，提供了一种用于正电子发射断层摄影(PET)事件数据的能量校正的系统。所述系统包括被编程为接收与伽马事件相对应的多个撞击事件的事件数据的至少一个能量校正处理器。每个撞击事件由探测器模块的像素来探测并且包括能量和时间。使用包括一个或多个参数的能量线性校正模型来对所述撞击事件的所述能量进行线性化。基于所述撞击事件的所述时间来识别所述撞击事件的集群(cluster)，并且基于与所述集群的所述撞击事件相对应的所述像素来识别所述集群的子集群。使用校正因子的第一集合来校正所述子集群的能量，并且使用校正因子的第二集合来校正包括多个子集群的集群的能量。
根据一个方面，提供了一种用于正电子发射断层摄影(PET)事件数据的能量校正的方法。所述方法由至少一个处理器来执行，并且包括接收与伽马事件相对应的多个撞击事件的事件数据。每个撞击事件由探测器模块的像素来探测并且包括能量和时间。使用包括一个或多个参数的能量线性校正模型来对所述撞击事件的所述能量进行线性化。基于所述撞击事件的所述时间来识别所述撞击事件的集群，并且基于与所述集群的所述撞击事件相对应的所述像素来识别所述集群的子集群。使用校正因子的第一集合来校正所述子集群的能量，并且使用校正因子的第二集合来校正包括多个子集群的集群的能量。
根据另一方面，提供了一种用于正电子发射断层摄影(PET)事件数据的能量校正的系统。所述系统包括被编程为接收与伽马事件相对应的多个撞击事件的事件数据的至少一个能量处理器。每个撞击事件由探测器模块的像素来探测并且包括能量和时间。所述撞击事件的所述能量是使用能量线性校正模型在大约100keV与大约500keV之间被线性化的。基于所述撞击事件的所述时间来识别所述撞击事件的集群，并且使用多个等级的校正因子来校正识别出的集群的能量。公共集群的所述撞击事件的经校正能量被组合，并且经组合的经校正能量被与预选的阈值进行比较。
一个优势在于数字正电子发射断层摄影探测器的经改进的能量分辨率。
另一优势存在于较高对比度图像。
本领域普通技术人员在阅读和理解了下面的详细说明之后，将意识到本发明进一步的优势。
附图说明
本发明可以采取各种部件和各部件的布置以及各种步骤和各步骤的安排的形式。附图只是出于图示优选实施例的目的并且不得被解释为对本发明的限制。
图1图示了采用固态探测器模块的正电子发射断层摄影(PET)系统。
图2图示了探测器模块。
图3图示了PET处理系统。
图4图示了Co57校准源的脉冲高度谱。
图5图示了Na22校准源的脉冲高度谱。
图6图示了用于撞击事件的能量线性校正的方法。
图7图示了非散射事件和散射事件的脉冲高度谱。
图8图示了用于将能量校正聚类的方法。
图9A图示了能量校正之后的PET系统的能量分辨率。
图9B图示了能量校正之前的PET系统的能量分辨率。
图10图示了用于确定能量线性校正模型的参数值的方法。
图11图示了用于确定第一等级缩放因子的方法。
图12图示了多个像素的第一等级脉冲高度谱。
图13图示了用于确定第二等级缩放因子的方法。
图14图示了多个像素的第二等级脉冲高度谱。
具体实施方式
参考图1，正电子发射断层摄影(PET)系统10包括用于接收患者的感兴趣区域(ROI)14来成像的成像体积12。另外，PET系统10可以包括诸如病床的患者支撑体(未示出)来支撑患者和/或将ROI 14定位在成像体积12中。ROI 14的范例包括但不限于心脏、大脑、甲状腺、骨骼、关节、韧带、肌腱、肌肉、神经、肾、肺、肿瘤、病变等。
PET系统10还包括典型地以圆形布置在成像体积12周围的多个固态探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30(例如，固态探测器模块)。探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30包括用于从成像体积12接收伽马光子的接收面32、34、36、38、40、42、44、46。响应于接收伽马光子，探测器模块生成伽马事件的事件数据，所述事件数据被提供到PET 系统10的PET处理系统48。如图示，伽马光子对从ROI 14发射并且几乎同时(即，符合地)撞击第一探测器模块16和第二探测器模块24。
参考图2，探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30中的每一个 50包括限定像素化探测网格的多个辐射敏感元件，例如辐射敏感元件。辐射敏感元件探测对应的光子撞击，包括光子撞击的能量，并且每个与像素化探测网格的像素相对应。像素化探测网格可以被细分为诸如块56的多个非交叠块，每个块包括像素的分组，例如像素的2x2分组。辐射敏感元件的范例包括数字或模拟硅光电倍增管(SiPM)、光电二极管和其他光电换能器。然而，还预期直接光电转换器(又称，半导体伽马探测器)，例如半导体晶体、锌镉碲化物(CZT)元件等。
辐射敏感元件典型地探测伽马光子和可见光光子中的一个。在辐射敏感元件探测伽马光子的情况下，像素化探测网格典型地限定探测器模块50 的接收面。然而，在辐射敏感元件探测可见光光子的情况下，探测器模块 50包括诸如闪烁体元件60的一个或多个闪烁体元件，所述闪烁体元件典型地限定探测器模块50的接收面。闪烁体元件将伽马光子转换为可见光光子并且与辐射敏感元件光学耦合。典型地，闪烁体元件以1:1的比率与辐射敏感元件光学相关。当由伽马光子撞击时，伽马光子向闪烁体元件释放能量，并且闪烁体元件向探测网格发射可见光光子。闪烁体元件的范例包括闪烁体板(例如，碘化钠晶体)、独立的闪烁或像素化晶体(例如，LYSO、LSO 等)及其他。
探测器模块50使用辐射敏感元件来创建伽马事件的事件数据。伽马事件与伽马光子的接收相对应并且典型地是散射事件和非散射事件中的一个。在探测器模块50包括闪烁体元件的情况下，非散射事件典型地是由单个闪烁体元件完全地捕获的伽马事件，而散射事件典型地是由多个闪烁体元件捕获的伽马事件。伽马事件的事件数据描述由辐射敏感元件探测到的对应的撞击事件。每个撞击事件的事件数据适合地识别对应的光子撞击的位置、时间和能量。
更具体地，当伽马光子撞击闪烁体元件时，它可能被散射或偏转。轨道的变化由散射或康普顿角来限定。闪烁体元件中沉积的能量的量与康普顿角成比例，并且沉积的能量的量与由闪烁创建的光的量或能量直接相关。在图2的范例中，伽马光子在最终将其能量的残余沉积在第三闪烁体元件中之前被散射在两个闪烁体元件中，造成三个不同闪烁体元件中的三个闪烁。
参考图3，PET处理系统48包括数据采集处理器62。数据采集处理器 62在预定长度(例如15分钟)的数据采集周期上从探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30采集事件数据。事件数据包括在数据采集周期期间由探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30探测到的所有撞击事件的事件数据，其中，撞击事件中的每个的事件数据识别事件的探测器像素或元件、能量和时间。数据采集处理器62可以被用于采集用于对ROI 14 进行成像的事件数据和/或用于采集用于校准探测器模块16、18、20、22、 24、26、28、30的事件数据。
如果数据采集处理器62被用于对ROI 14进行成像，则数据采集处理器62采集从ROI 14发射的伽马光子的事件数据并且将采集到的事件数据存储在成像缓存器64中。在准备采集中，ROI 14被注入有一种或多种放射性同位素。这样的放射性同位素的范例包括但不限于Tc-99m、I-131、Ga-67 和In-111。放射性同位素可以被与放射性配体组合并注入以创建绑定到具体类型的组织或优选地由具体类型的组织吸收的放射性药剂。另外，ROI 14被定位在成像体积12中。例如，患者被定位在患者支撑体上并且患者支撑体将ROI 14移动到成像体积12中。
如果数据采集处理器62被用于校准探测器模块16、18、20、22、24、 26、28、30，则数据采集处理器62针对一个或多个校准源中的每个来采集从校准源发射的伽马光子的事件数据并且将采集到的事件数据存储在校准缓存器66中。典型地，校准源包括多个校准源，例如Na22和Co57校准源。另外，校准源包括诸如511keV的一个或多个已知能量峰值，并且典型地包括跨越从大约100keV到大约500keV的多个已知能量峰值，例如122keV、 511keV和1275keV。校准源的能量峰值是校准源的脉冲高度谱上的峰值。校准源典型地被塑造为球形以相等地辐照所有探测器元件。可以被采用的校准源的范例包括Na22、Co57、Tc、Na17和发射伽马光子的其他源。在针对校准源中的一个的采集的准备中，校准源被定位在成像体积12内，典型地在成像体积12的中心。
PET处理系统48的能量校正处理器68处理由数据采集处理器62采集到的事件数据以用于对ROI 14进行成像。典型地经由成像缓存器64来接收事件数据。该处理包括对事件数据执行能量线性校正(ELC)。ELC对于聚类是重要的，ELC将给定的非常短的时间段内的探测器的撞击事件的能量相加，并且接着判断能量是否基本上是511keV。如果能量落入线性缩放中，则将能量相加是准确的。聚类对于其中伽马光子的能量被沉积在探测器元件的多个闪烁体元件中的探测器散射事件是特别重要的，这占所有伽马事件的大约30％。然而，ELC的已知方法典型地不足以准确地补偿这种非线性。
为了图示，注意图4和图5。图4图示了使用具有122keV的已知能量峰值的Co57校准源采集到的脉冲高度谱，并且图5图示了使用具有511keV 和1275keV的已知能量峰值的Na22校准源采集到的脉冲高度谱。在没有 ELC的情况下，与122keV、511keV和1275keV的已知能量峰值相对应的测得的能量峰值分别是118keV、489keV和1164keV。
ELC的已知方法典型地使用以下对数模型：
其中，Po是探测到的能量，P是实际能量，并且A是有效单元的数量。使用该函数来校正122keV、511keV和1275keV伽马光子的实际测得的能量峰值的能量，经校正的能量峰值变为130keV、518keV和1261keV。然而，尽管经校正的能量峰值更接近伽马光子的已知能量峰值，但是误差仍然是高的。另外，由于经校正的能量峰值和已知能量的比率不同，因此不可以使用单个乘数来校正非线性。例如，
而
为了解决ELC的已知方法的不足，ELC采用以下对数模型：
其中，k1、k2和k3是参数，Po是探测到的能量，P是实际能量，并且A是有效单元的数量。
参考图6，提供了用于撞击事件的ELC的方法100。方法100由能量校正处理器68执行并且使用包括一个或多个参数的ELC模型，例如等式(2) 的对数模型。ELC模型将探测到的能量作为输入并且输出经校正的能量。
方法100包括典型地从PET处理系统48的ELC存储器70接收与探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30中的每个像素的ELC模型的参数相对应的参数值。在对PET系统10的校准期间确定参数值。可以通过例如接收探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30中的每个的ELC查询表 (LUT)来接收参数值，其中，ELC LUT是基于探测器像素和探测器模块而被索引的，并且包括探测器模块中的每个像素的参数值。对于每个撞击事件，确定104撞击事件的参数值。例如，基于撞击事件的像素在与撞击事件的探测器模块相对应的ELC LUT中查询撞击事件的参数值。接着利用确定的参数值来更新106ELC模型，并且使用经更新的ELC模型来校正108 撞击事件的能量。
在事件数据的ELC之后，能量校正处理器68使用撞击事件的时间来识别来自事件数据的撞击或闪烁事件的集群。集群通过注意在时间上互相靠近发生并且由同一探测器模块50探测的撞击事件来注意识别由单个伽马光子造成的撞击或闪烁事件。另外，能量校正处理器68基于与撞击事件相对应的探测器像素或探测元件来识别来自集群的撞击事件的子群集。子群集是与探测器像素56的块(例如像素的2x2块)相对应的集群的一个或多个撞击事件的分组。如以上描述的，块56是探测器模块16、18、20、22、24、 26、28、30；50的像素化探测网格的细分。任何数量的公知的技术都可以被用来识别集群和子集群。
例如，伽马光子以光速行进。基于探测能量的探测器元件的相对位置和探测之间的时间，可以针对可能由公共伽马光子造成的探测器事件来筛选探测到的事件。
使用识别出的集群和子集群，能量校正处理器68执行聚类能量校正 (CEC)。CEC对于校正非散射事件与散射事件的能量峰值之间的差异是重要的。非散射事件典型地由单个闪烁体元件来捕获，而散射事件典型地由多个闪烁体元件来捕获。如图7所示，分别生成非散射事件和散射事件的脉冲高度谱，可以看出能量峰值的差异。
参考图8，提供了用于CEC的方法150。方法150由能量校正处理器 68来执行并且典型地使用两个等级的能量校正来执行。然而，本领域技术人员将意识到，可以采用额外等级的能量校正。第一等级的能量校正对集群的子集群的能量进行校正，并且第二等级的能量校正对如根据经校正的子集群的能量来确定的集群的能量进行校正。
方法150包括典型地分别从PET处理系统48的第一等级CEC存储器 72和第二等级CEC存储器74接收针对探测器模块50的每个像素的第一等级缩放因子和第二等级缩放因子。如以下描述的，缩放因子在对PET系统 10的校准期间被确定，并且可以例如通过接收针对探测器模块16、18、20、 22、24、26、28、30中的每个的第一等级CEC LUT和第二等级CECLUT 而被接收，其中，第一CEC LUT和第二CEC LUT是基于探测器模块的像素而被索引的，并且分别包括探测器模块的每个像素的第一等级缩放因子和第二等级缩放因子。
对于每个子集群，通过对子集群的撞击事件的能量进行求和来确定154 子集群的能量，如以下所示：
其中，Ej是子集群j的能量，ei是子集群j的撞击事件i的能量，并且n是子集群j的撞击事件的数量。与子集群j相对应的探测器模块的接收面上的与子集群j相对应的接收到的伽马光子的位置可以被估计如下：
其中，xi和yi分别是与撞击事件i相对应的探测器像素的x位置和y位置。
在确定子集群的能量之后，使用第一等级缩放因子对能量进行缩放 156。这包括通过分析子集群的撞击事件的能量来确定子集群的主要撞击事件。主要撞击事件是具有最大能量的撞击事件。在确定主要撞击事件之后，基于主要撞击事件的像素来确定第一等级缩放因子。例如，基于主要撞击事件的像素来在与主要撞击事件的探测器模块相对应的第一等级CEC LUT 中查询第一等级缩放因子。第一等级缩放因子接着被如下应用到子集群的能量：
E'j＝Ejxα (6)
其中，Ej’是子集群j的经校正的能量，Ej是子集群j的原始能量，并且α是缩放因子。
对于包括仅单个子集群的每个集群，集群的能量是子集群的能量。然而，对于包括多个子集群的每个集群，集群的能量是通过对子集群的能量进行求和来确定158的，如以下所示：
其中，Ek c是集群k的能量，Ej是集群k的子集群j的能量，并且m是集群 k的子集群的数量。与集群k相对应的探测器模块50的接收面上的与集群k 相对应的接收到的伽马光子的位置可以被估计如下：
其中，xi和yi分别是与子集群j相对应的块的x位置和y位置。
在确定集群的能量之后，使用第二等级缩放因子来对能量进行缩放 160。这包括通过分析集群的撞击事件的能量来确定集群的主要撞击事件。如上，主要撞击事件是具有最大能量的撞击事件。在确定主要撞击事件之后，基于主要撞击事件的像素来确定第二等级缩放因子。例如，基于主要撞击事件的像素来在与主要撞击事件的探测器模块相对应的第二等级CEC LUT中查询第二等级缩放因子。第二等级缩放因子接着被如下应用到集群的能量：
其中，Ek c’是集群k的经校正的能量，Ek c是集群k的原始能量，并且β是缩放因子。
有利地，应用ELC和CEC两者改进了PET系统10的能量分辨率。参考图9A和图9B，图示了能量校正之前和能量校正之后的PET系统10的能量分辨率。图9A图示了能量校正之后的能量分辨率，而图9B图示了能量校正之前的能量分辨率。另外，在没有能量校正的情况下，能量谱是不正确的。这可以通过测得的能量曲线202与拟合高斯曲线204的比较而看出。能量校正之前的测得的能量曲线202具有拟合高斯曲线204以外的较宽尾部。
返回参考图3，PET处理系统48的重建处理器76处理经能量校正的事件数据以生成ROI 14的图像表示。这包括过滤无效伽马事件(例如具有除 511keV外的能量的伽马事件)、基于时间来将伽马事件进行配对以限定响应线(LOR)、并且将LOR重建为图像表示。关于过滤无效伽马事件，经能量校正的集群被与能量阈值进行比较以确定事件是否有效，并且可以被用于重建。在PET扫描器中，仅集群和非散射事件被用在重建中。剩下的被丢弃。图像表示接着被存储在PET处理系统48的图像存储器78中以用于后续使用。例如，图像表示可以由视频处理器来采用和/或被显示在显示器上。
PET处理系统48的校准处理器80处理由数据采集处理器62采集的用于校准的事件数据以校准探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30。典型地经由校准缓存器66来接收事件数据。该处理包括针对探测器模块中的每个像素确定ELC模型的参数值、第一等级缩放因子和第二等级缩放因子。如以上注明的，也可以确定额外等级的缩放因子。适合地，根据在不同的数据采集周期期间采集到的事件数据来生成参数值、第一等级缩放因子和第二等级缩放因子。
参考图10，提供了用于确定ELC模型的参数值的方法250。方法250 由校准处理器80来执行并且使用诸如等式(2)的对数模型的ELC模型。方法250包括针对探测器模块16、18、20、22、24、26、28、30的每个像素根据每个校准源的事件数据来确定252像素的脉冲高度谱。接着分析254 像素的脉冲高度谱以确定校准源的一个或多个已知能量峰值(例如122keV、511keV和1275keV)的测得的能量峰值。可以通过搜索接近已知能量峰值(例如在已知能量峰值的+/-15keV的范围内)的能量峰值来确定已知能量峰值的测得的能量峰值。
在根据脉冲高度谱确定测得的能量峰值之后，使用测得的能量峰值针对像素确定256能量线性化模型的参数值。这包括使用回归分析以及已知的和测得的能量峰值来优化参数，以使得输出能量P的误差对于能量峰值在最小均方意义上最小。例如，可以例如针对122keV、511keV和1275keV 的能量峰值来优化等式(2)的模型的参数。适合地，已知能量峰值的数量大于或等于等式(2)的ELC模型的参数k1、k2和k3的数量。
参考图11，提供了用于确定第一等级缩放因子的方法300。方法300 由校准处理器80来执行，并且包括针对校准源中的一个校正30事件数据的撞击事件的能量线性度、根据事件数据来识别304撞击事件的子集群、并且通过对对应的撞击事件的能量进行求和来确定306子集群的能量。适合地，校准源包括511keV能量峰值。结合能量校正处理器68如以上描述地执行ELC、对子集群的识别和子集群能量确定。
使用确定的子集群的能量，针对每个像素确定308第一等级脉冲高度谱。脉冲高度谱是计数对能量的图。可以针对每个子集群通过将子集群的能量的计数添加到与子集群相对应的脉冲高度谱来确定像素的脉冲高度谱。与子集群相对应的脉冲高度谱是子集群的主要撞击事件的像素的脉冲高度谱。如以上所提及的，主要撞击事件是具有最大能量的撞击事件。
在确定像素的第一等级脉冲高度谱之后，分析310脉冲高度谱以确定校准源的已知能量峰值(例如511keV)的测得的能量峰值。可以通过搜索接近已知能量峰值(例如在已知能量峰值的+/-15keV的范围内)的能量峰值来确定已知能量峰值的测得的能量峰值。像素的第一等级缩放因子接着被确定312为测得的能量峰值与已知能量峰值的比率。参考图12，图示了多个像素的第一等级脉冲高度谱。每个高度谱包括与已知能量峰值相对应的能量峰值。在具有竖直线的脉冲高度谱上标记测得的能量峰值和已知能量峰值的理想位置。
参考图13，提供了用于确定第二等级缩放因子的方法350。方法350 由校准处理器80来执行，并且包括针对校准源中的一个校正352事件数据的撞击事件的能量线性度、根据事件数据来识别354撞击事件的子集群和集群、对子集群执行356第一等级CEC、并且通过对相对应的子集群的能量进行求和来确定358集群的能量。适合地，校准源包括511keV能量峰值。结合能量校正处理器68如以上描述地执行ELC、对集群和子集群的识别、第一等级CEC、以及对集群的能量的确定。
使用集群的确定的能量，针对每个像素确定360第二等级脉冲高度谱。可以针对每个集群通过将集群的能量的计数添加到与集群相对应的脉冲高度谱来确定像素的脉冲高度谱。与集群相对应的脉冲高度谱是子集群的主要撞击事件的像素的脉冲高度谱。
在确定像素的第二等级脉冲高度谱之后，分析362脉冲高度谱以确定校准源的已知能量峰值(例如511keV)的测得的能量峰值。可以通过搜索接近已知能量峰值(例如在已知能量峰值的+/-15keV的范围内)的能量峰值来确定已知能量峰值的测得的能量峰值。像素的第二等级缩放因子接着被确定364为测得的能量峰值与已知能量峰值的比率。参考图14，图示了多个像素的第二等级脉冲高度谱。每个脉冲高度谱包括与已知能量峰值相对应的能量峰值。在具有竖直线的脉冲高度谱上标记测得的能量峰值和已知能量峰值的理想位置。
如本文中使用的，存储器包括以下中的一个或多个：非暂态计算机可读介质；磁盘或其他磁性存储介质；光盘或其他光学存储介质；随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子存储器设备或芯片或能够互连的芯片的集合；可以经由互联网/内联网或局域网从其中检索存储的指令的互联网/内联网服务器等。另外，如本文中使用的，处理器包括以下中的一个或多个：微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等；控制器包括至少一个存储器和至少一个处理器，所述处理器执行存储器上的处理器可执行指令；用户输入设备包括以下中的一个或多个：鼠标、键盘、触摸屏显示器、一个或多个按钮、一个或多个开关、一个或多个操纵杆等；并且显示设备包括以下中的一个或多个：LCD显示器、LED显示器、等离子显示器、投影显示器、触摸屏显示器等。
已经参考优选的实施例描述了本发明。他人在阅读和理解前述详细说明之后可以想到修改和变型。本发明旨在被解释为包括所有这样的修改和变型，只要它们落入权利要求或其等价方案的范围内。

Claims (15)

1.一种用于正电子发射断层摄影(PET)事件数据的能量校正的系统(10)，所述系统包括：
至少一个能量校正处理器(68)，其被编程为：
接收与伽马事件相对应的多个撞击事件的事件数据，每个撞击事件由探测器模块(50)的像素来探测并且包括能量和时间；
使用包括一个或多个参数的能量线性校正模型来对所述撞击事件的所述能量进行线性化以补偿散射撞击事件的能量非线性；
基于所述撞击事件的所述时间来识别所述撞击事件的集群，其中，经识别的集群中的每个中的所述撞击事件在与单个伽马事件相对应的时间窗口内；
基于与每个集群的所述撞击事件的子集相对应的所述像素来识别所述集群的子集群；
使用校正因子的第一集合来校正所述子集群的能量；并且
使用校正因子的第二集合来校正包括多个子集群的集群的能量。
2.根据权利要求1所述的系统(10)，其中，所述撞击事件的所述能量的所述线性化包括：
针对所述撞击事件中的每个：
确定与所述能量线性校正模型的所述参数相对应的参数值，所述参数值特定于与所述撞击事件相对应的所述像素；
利用所确定的参数值来更新所述能量线性校正模型的所述参数；并且
使用经更新的能量线性校正模型来校正所述撞击事件的所述能量，其中，所述能量线性校正模型是：
<mrow> <mi>P</mi> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>1</mn> </msub> <mi>A</mi> <mi> </mi> <msub> <mi>log</mi> <mn>10</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> <mfrac> <msub> <mi>P</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>A</mi> </mfrac> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>k</mi> <mn>3</mn> </msub> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，k1、k2和k3是所述参数，Po是所述撞击事件的所述能量，P是所述撞击事件的经校正的能量，并且A是有效单元的数量。
3.根据权利要求1和2中的任一项所述的系统(10)，其中，所述撞击事件的所述能量在100keV与500keV之间被线性化。
4.根据权利要求1-2中的任一项所述的系统(10)，其中，对所述子集群的所述识别包括：
将与所述撞击事件相对应的一个或多个探测器模块(16、18、20、22、24、26、28、30)的像素分组为多个非交叠块，所述探测器模块(16、18、20、22、24、26、28、30)的所述像素包括与所述撞击事件相对应的所述像素；
其中，所述子集群中的每个与所述非交叠块中的单独一个相对应并且包括与所述单个非交叠块相对应的所述对应的集群的撞击事件。
5.根据权利要求1-2中的任一项所述的系统(10)，其中，所述校正因子的第一集合和/或所述校正因子的第二集合中的每个校正因子是以下中的一个或多个：
特定于所述撞击事件的探测器模块的像素；以及，
已知峰值能量和对应的测得的峰值能量的比率。
6.根据权利要求1-2中的任一项所述的系统(10)，其中，对所述子集群的所述校正包括：
针对所述子集群中的每个：
通过对所述子集群的一个或多个撞击事件的能量进行求和来确定所述子集群的能量；
确定所述子集群的主要撞击事件，所述主要撞击事件包括所述子集群的所有撞击事件的最大能量；
使用所述校正因子的第一集合来确定校正因子，所述校正因子特定于与所述主要撞击事件相对应的像素；并且
将所述校正因子应用到所述子集群的所述能量。
7.根据权利要求1-2中的任一项所述的系统(10)，其中，对包括多个子集群的所述集群的所述校正包括：
针对包括多个子集群的所述集群中的每个：
通过对所述集群的一个或多个子集群的能量进行求和来确定所述集群的能量；
确定所述集群的主要撞击事件，所述主要撞击事件包括所述集群的所有撞击事件的最大能量；
使用所述校正因子的第二集合来确定校正因子，所述校正因子特定于与所述主要撞击事件相对应的像素；并且
将所述校正因子应用到所述集群的所述能量。
8.根据权利要求1-2中的任一项所述的系统(10)，还包括：
多个固态探测器模块(16、18、20、22、24、26、28、30)，其探测来自患者的感兴趣区域(14)的伽马光子并且响应于所述伽马光子而生成所述事件数据；以及
重建处理器(76)，其处理由所述能量校正处理器(68)校正的所述事件数据以创建所述感兴趣区域(14)的图像表示。
9.根据权利要求1-2中的任一项所述的系统(10)，还包括：
校准处理器(80)，其使用针对包括Co57和Na22的多个校准源的事件数据来确定所述能量线性校正模型的参数值。
10.一种用于正电子发射断层摄影(PET)事件数据的能量校正的方法，所述方法包括：
通过至少一个处理器(68、80)来接收用于与伽马事件相对应的多个撞击事件的事件数据，每个撞击事件由探测器模块(50)的像素来探测并且包括能量和时间；
通过所述至少一个处理器(68、80)使用包括一个或多个参数的能量线性校正模型来对所述撞击事件的所述能量进行线性化以补偿散射撞击事件的能量非线性；
通过所述至少一个处理器(68、80)基于所述撞击事件的所述时间来识别所述撞击事件的集群，其中，经识别的撞击事件的集群中的每个中的所述撞击事件在与单个伽马事件相对应的时间窗口内；
通过所述至少一个处理器(68、80)基于与所述集群的所述撞击事件相对应的所述像素来识别所述集群的子集群；
通过所述至少一个处理器(68、80)使用校正因子的第一集合来校正所述子集群的能量；并且
通过所述至少一个处理器(68、80)使用校正因子的第二集合来校正包括多个子集群的集群的能量。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，对所述子集群的所述识别包括：
将与所述撞击事件相对应的一个或多个探测器模块(16、18、20、22、24、26、28、30)的像素分组为多个非交叠块，所述探测器模块(16、18、20、22、24、26、28、30)的所述像素包括与所述撞击事件相对应的所述像素；
其中，所述子集群中的每个与所述非交叠块中的单独一个相对应并且包括与所述单个非交叠块相对应的所述对应的集群的撞击事件。
12.根据权利要求10和11中的任一项所述的方法，其中，所述校正因子的第一集合和/或所述校正因子的第二集合中的每个校正因子是以下中的一个或多个：
特定于所述撞击事件的探测器模块的像素；以及，
已知峰值能量和对应的测得的峰值能量的比率。
13.根据权利要求10-11中的任一项所述的方法，其中，对所述子集群的所述校正包括：
针对所述子集群中的每个：
通过对所述子集群的一个或多个撞击事件的能量进行求和来确定所述子集群的能量；
确定所述子集群的主要撞击事件，所述主要撞击事件包括所述子集群的所有撞击事件的最大能量；
使用所述校正因子的第一集合来确定校正因子，所述校正因子特定于与所述主要撞击事件相对应的像素；并且
将所述校正因子应用到所述子集群的所述能量。
14.根据权利要求10-11中的任一项所述的方法，其中，对包括多个子集群的所述集群的所述校正包括：
针对包括多个子集群的所述集群中的每个：
通过对所述集群的一个或多个子集群的能量进行求和来确定所述集群的能量；
确定所述集群的主要撞击事件，所述主要撞击事件包括所述集群的所有撞击事件的最大能量；
使用所述校正因子的第二集合来确定校正因子，所述校正因子特定于与所述主要撞击事件相对应的像素；并且
将所述校正因子应用到所述集群的所述能量。
15.根据权利要求10-11中的任一项所述的方法，还包括：
通过所述至少一个处理器(68、80)使用针对包括Co57和Na22的多个校准源的事件数据来确定所述能量线性校正模型的参数值。
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