CN106236123A - 一种确定门控信号的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种确定门控信号的方法和装置,属于医学领域。所述方法包括:获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,所述单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识;根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息;根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于所述门控信号进行PET图像重建。采用本发明,可以降低诊断系统成本。
Description
技术领域
本发明涉及医学领域,特别涉及一种确定门控信号的方法和装置。
背景技术
在医学领域中,可以通过PET/CT(positron emission tomography/computedtomography,正电子发射断层显像/计算机断层扫描)设备对人体或动物体肿瘤、心脏系统疾病和神经系统疾病进行早期诊断,即可以通过PET/CT设备对被扫描对象扫描得到的图像确定发生病灶的位置。然而,在PET成像时,由于成像过程具有一定的时长,被扫描对象的呼吸运动或心脏搏动使被发生病灶的组织(比如肺)在空间上周期性移位,导致所得的PET图像模糊,使得难以或不可能识别PET图像中的小病变。
为消除呼吸运动导致的PET图像模糊,往往在PET中采用门控技术,即通过特定的设备采集呼吸运动对应的门控信号(其中,门控信号可以是用于反映被扫描对象在扫描时长(比如12分钟)内的呼吸运动过程或心脏搏动过程的信号),目前,常用的采集门控信号的方法往往需要依靠外部设备,比如,通过红外线采集装置或摄像机采集被扫描对象体表的运动信号,其中,运动信号可以是被扫描对象处于平躺状态下,体表某部位的高度随着时间进行变化的高度值,采集到的该运动信号即为门控信号。然后,可以根据得到的门控信号,进行PET图像重建,即可以根据门控信号反映出的呼吸周期,将很多次重复的相同运动阶段中的PET数据划分在一起,将划分在一起的PET数据重建为一个运动阶段的图像。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
基于上述处理方式采集门控信号时,需要增加额外的外部设备,而外部设备的价格往往比较昂贵,从而,导致诊断系统成本增加。
发明内容
为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种确定门控信号的方法和装置。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种确定门控信号的方法,所述方法包括:
获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,所述单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识;
根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息;
根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于所述门控信号进行PET图像重建。
可选的,所述单光子位置信息还包括飞行时间信息,其中,所述飞行时间信息是用于表示单光子所属光子对到达所述PET设备的时间差的信息。
可选的,所述根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
对于每个子时段,根据所述子时段对应的各单光子位置信息,确定所述子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目;
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
对于所述每个子时段,根据所述子时段中每个轴向位置标识所属的各单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目;
根据所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目,确定在所述子时段中,在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目;
根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置;
所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
根据所述每个子时段对应的单光子轴向重心位置,确定门控信号。
可选的,所述根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置,包括:
获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,对所述每个子范围对应的顺序号,计算加权平均值,作为所述子时段对应的单光子轴向重心位置。
可选的,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息;
所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号。
可选的,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,包括:
根据预设的主成分分析算法,对由所述每个子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目构成的矩阵进行主成分分析,得到至少一个特征值,以及所述至少一个特征值对应的特征向量,其中,所述特征值越大表示单光子数目在所述特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大;
选取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将所述第一特征向量或所述第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向;
对于每个子时段,根据所述子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目,以及所述第一特征向量或所述第二特征向量,确定在所述子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息。
可选的,所述根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号,包括:
对所述每个子时段和在每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息构成的运动幅度信息-时间函数进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数;
将所述插值处理后的运动幅度信息-时间函数作为门控信号。
可选的,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别计算所述每个子时段对应的单光子总数量;
所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
根据所述每个子时段对应的单光子总数量,确定门控信号。
可选的,所述方法还包括:
根据核素衰变公式和所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目;
所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
对所述每个子时段和所述每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行频域变换处理,得到所述单光子分布信息-时间函数对应的频谱;
基于具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器,对所述频谱进行滤波,得到滤波后的频谱;
对所述滤波后的频谱进行所述频域变换的逆变换,得到门控信号。
可选的,所述预设中心频率为预设呼吸频率值时,得到的所述门控信号为呼吸运动对应的门控信号。
可选的,所述预设中心频率为预设心跳频率值时,得到的所述门控信号为心脏搏动对应的门控信号。
第二方面,提供了一种确定门控信号的装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,所述单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识;
第一确定模块,用于根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息;
第二确定模块,用于根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于所述门控信号进行PET图像重建。
可选的,所述单光子位置信息还包括飞行时间信息,其中,所述飞行时间信息是用于表示单光子所属光子对到达所述PET设备的时间差的信息。
可选的,所述第一确定模块,用于:
对于每个子时段,根据所述子时段对应的各单光子位置信息,确定所述子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目;
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,所述第一确定模块,用于:
对于所述每个子时段,根据所述子时段中每个轴向位置标识所属的各单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目;
根据所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目,确定在所述子时段中,在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目;
根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置;
所述第二确定模块,用于:
根据所述每个子时段对应的单光子轴向重心位置,确定门控信号。
可选的,所述第一确定模块,用于:
获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,对所述每个子范围对应的顺序号,计算加权平均值,作为所述子时段对应的单光子轴向重心位置。
可选的,所述第一确定模块,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息;
所述第二确定模块,用于:
根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号。
可选的,所述第一确定模块,用于:
根据预设的主成分分析算法,对由所述每个子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目构成的矩阵进行主成分分析,得到至少一个特征值,以及所述至少一个特征值对应的特征向量,其中,所述特征值越大表示单光子数目在所述特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大;
选取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将所述第一特征向量或所述第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向;
对于每个子时段,根据所述子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目,以及所述第一特征向量或所述第二特征向量,确定在所述子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息。
可选的,所述第二确定模块,用于:
对所述每个子时段和在每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息构成的运动幅度信息-时间函数进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数;
将所述插值处理后的运动幅度信息-时间函数作为门控信号。
可选的,所述第一确定模块,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别计算所述每个子时段对应的单光子总数量;
所述第二确定模块,用于:
根据所述每个子时段对应的单光子总数量,确定门控信号。
可选的,所述装置还包括:
第三确定模块,用于根据核素衰变公式和所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目;
所述第一确定模块,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,所述第二确定模块,用于:
对所述每个子时段和所述每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行频域变换处理,得到所述单光子分布信息-时间函数对应的频谱;
基于具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器,对所述频谱进行滤波,得到滤波后的频谱;
对所述滤波后的频谱进行所述频域变换的逆变换,得到门控信号。
可选的,所述预设中心频率为预设呼吸频率值时,得到的所述门控信号为呼吸运动对应的门控信号。
可选的,所述预设中心频率为预设心跳频率值时,得到的所述门控信号为心脏搏动对应的门控信号。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本发明实施例中,可以根据PET设备检测到的各单光子位置信息确定门控信号,无需在PET设备检测各单光子位置信息的时候,增加额外的外部设备采集门控信号,从而,可以降低诊断系统成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种确定门控信号的方法流程图;
图2是本发明实施例提供的一种终端结构示意图;
图3是本发明实施例提供的一种确定门控信号的装置结构示意图;
图4是本发明实施例提供的一种确定门控信号的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例提供了一种确定门控信号的方法,如图1所示,该方法的执行主体为终端。其中,该终端可以是具有确定门控信号功能的终端,比如,可以是与PET(positronemission tomography,正电子发射断层显像)设备相连,且可以根据PET设备采集的数据确定门控信号的计算机设备。
终端可以包括处理器210、收发器220、存储器230、输入单元240、显示单元250、音频电路260以及电源270等部件,如图2所示,本领域技术人员可以理解,图2中示出的终端结构并不构成对终端的限定,可以包括比图示更多或更少的部件或者组合某些部件,或者不同的部件布置。其中:
处理器210可以是终端的控制中心,利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分,如收发器220和存储器230等,通过运行或执行存储在存储器230内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器230内的数据,执行终端的各种功能和处理数据,从而对终端进行整体监控。可选的,处理器210可包括一个或多个处理核心。在本发明中,处理器210可以用于确定门控信号的相关处理。收发器220可以用于接收和发送数据,终端可以通过收发器220接收和发送数据,终端可以通过因特网收发数据,收发器可以是网卡。
存储器230可用于存储软件程序以及模块,处理器210通过运行存储在存储器230的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器230可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如确定门控信号功能等)等;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据(比如单光子位置信息等)等。此外,存储器230可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。输入单元240可以用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。显示单元250可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端的各种图形用户接口,这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元250可包括显示面板251,可选的,可以采用LCD(LiquidCrystal Display,液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板251。音频电路260、扬声器261,传声器262可提供用户与终端之间的音频接口,音频电路260可将接收到的音频数据转换为电信号。电源270可以通过电源管理系统与处理器210逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源270还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。终端还包括有存储器,以及一个或者一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行述一个或者一个以上程序来执行下述各个实施例所述的确定门控信号的方法。
下面将结合具体实施方式,对图1所示的处理流程进行详细的说明,内容可以如下:
步骤101,获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识。
其中,单光子可以是正电子与体内的负电子发生湮灭产生的一对光子中的一个光子,单光子位置信息可以是接收到单光子的探测晶体的位置,可以包括探测晶体标识和轴向位置标识,探测晶体标识可以是每个探测器环上的探测晶体的编号,轴向位置标识可以是用于表示接收光子的探测晶体的轴向位置的信息,轴向位置标识可以用PET设备中每个探测器环的编号表示,例如,每个探测器环包括60个探测晶体,编号依次为1,2,…60,PET设备共包括15个探测器环,编号依次是1,2,…15,某个单光子位置信息可以是(40,2),即表示在第2个探测器环的40号探测晶体检测到了光子。
在实施中,在医学领域,可以通过PET设备对人体或动物体肿瘤、心脏系统疾病和神经系统疾病进行早期诊断,即可以通过PET设备对被扫描对象进行扫描得到图像,进而根据得到的图像确定发生病灶的位置。具体的,首先可以对被扫描对象注射放射性核素(如18F、11C),其中,放射性核素是正电子核素,放射性核素会随着代谢进入体内的组织(其中,发生病灶的组织会吸收大量的放射性核素),然后,正电子将会与体内的负电子发生湮灭(正电子与负电子发生湮灭的位置可以称为湮灭点),产生一对反向运动的光子,这一对反向运动的光子将会被位于对称位置的两个探测晶体检测到,其中,PET设备每个探测器环上具有相同个数的探测晶体,且每个探测器环上的每个探测晶体具有唯一的编号,PET设备每检测到一对光子时,即可对检测到该光子对的探测晶体的位置(比如,可以是分别检测到该光子对的两个探测晶体的编号和该两个探测晶体所在的探测器环的环数,可以称为光子对位置信息)进行存储,即可以对几近同时检测到一对光子的两个探测晶体的编号和轴向位置标识进行存储,最后,终端可以根据存储的所有光子对位置信息,形成PET图像。进而,医生可以根据PET图像确定该扫描对象是否有发生病灶的组织,其中,PET设备在检测各光子对位置信息时,需要一定的检测时长(一般检测时长大约在12分钟左右),在PET设备对被扫描对象扫描期间,被扫描对象会进行多次呼吸运动或心脏搏动,此种情况下,若被扫描对象有发生病灶的组织时,由于病灶组织的运动,将会导致得到的PET图像发生模糊。
目前,可以通过门控技术解决由于病灶组织运动导致得到的PET图像模糊的问题,下面将具体介绍终端确定门控信号的详细过程。
终端可以将PET设备的整个检测时段划分为多个具有相同预设时长的子时段,其中,预设时长可以是0.5秒,也可以是1秒,该预设时长可以由技术人员预先设置。终端可以获取PET设备在检测时段内检测到的多个光子对位置信息,其中,PET设备检测到的各光子对位置信息可以是按照各光子对位置信息对应的检测时间依次排列的列表式数据,终端可以基于各光子对位置信息对应的检测时间,确定在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各光子对位置信息,进而,可以根据每个光子对位置信息,得到单光子位置信息,即终端可以得到在检测时段内的每个预设时长的子时段中的各单光子位置信息。例如,PET设备检测到的光子对位置信息为(50,20,1,2),根据该光子对位置信息可以得到单光子位置信息(50,1)、(20,2)。此外,PET设备也可以直接得到检测到每个单光子位置信息,此种情况下,终端可以直接根据每个单光子位置信息对应的检测时间,确定在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息。
可选的,单光子位置信息还可以包括飞行时间信息,其中,飞行时间信息是用于表示单光子所属光子对到达PET设备的时间差的信息。
在实施中,PET设备每检测到在湮灭点产生的一对光子时,还可以记录该对光子对应的飞行时间,即记录先后检测到这一对光子的时间差,该光子对对应的飞行时间信息即是其中的两个光子对应的飞行时间信息,即每个单光子位置信息可以包括探测晶体标识、轴向位置标识、飞行时间信息。
另外,本发明实施例讲述的方法适用于单光子位置信息包括探测晶体标识和轴向位置标识的情况,也同样适用于单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识和飞行时间信息的情况,本发明实施例以单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识和飞行时间信息为例,进行详细讲述,单光子位置信息包括探测晶体标识和轴向位置标识的情况的处理方式与之类似,不再进行赘述。
步骤102,根据每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息。
其中,每个子时段对应的单光子分布信息可以是每个子时段对应的反映单光子分布的信息,可以是每个子时段对应的单光子总数量、可以是每个子时段对应的单光子轴向重心位置,可以是由每个子时段对应的各单光子位置信息反映的病灶组织的运动幅度信息。
在实施中,终端得到每个子时段对应的各单光子位置信息后,可以根据每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,终端可以计算每个子时段内的不同单光子位置信息对应的单光子数目,相应的,步骤102的处理过程可以如下:对于每个子时段,根据子时段对应的各单光子位置信息,确定子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目;根据每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息。
在实施中,终端获取到每个子时段对应的各单光子位置信息(其中,每个子时段对应的各单光子位置信息中可能包含重复的单光子位置信息)后,可以对每个不同的单光子位置信息的出现次数进行统计,获取每个不同的单光子位置信息的出现次数(即每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目),即可得到每个子时段对应的符合单光子矩阵,其中,符合单光子矩阵可以包括每个不同的单光子位置信息及其对应的出现次数(单光子数目),符合单光子矩阵可以用来反映单光子的分布情况。例如,第一子时段的单光子位置信息包括(1,10,1)、(5,10,1)、(1,10,3)、(10,20,1)、(1,10,3)、(10,20,1)、(5,10,1)、(10,20,1)、(1,10,3)、(1,10,3)、(1,10,2)、(1,10,1)、(1,10,2)、(5,10,1)、(1,10,1)、(5,10,1),对该子时段的单光子位置信息的出现次数进行统计,得到的符合单光子矩阵包含的信息为:3个(1,10,1)、4个(5,10,1)、4个(1,10,3)、3个(10,20,1)、2个(1,10,2),其中,符合单光子矩阵可以是三维矩阵(每一维分别是探测晶体标识、轴向位置标识、飞行时间信息),可以是以三维矩阵的形式记录每个单光子位置信息及其对应的单光子数目,需要说明的是,在实际操作中,每个子时段会包括大量的单光子位置信息,上述示例只是为了说明由列表式数据到符合单光子矩阵的处理过程。终端得到每个子时段的符合单光子矩阵后,可以根据每个子时段的符合单光子矩阵,确定每个子时段对应的单光子分布信息。
具体的,确定每个子时段中的不同单光子位置信息对应的单光子数目的过程,即是根据每个子时段对应的各单光子位置信息中的探测晶体标识、轴向位置标识和飞行时间信息,确定每个子时段对应的符合单光子矩阵的过程,其中,符合单光子矩阵的格式可以是预先存储的,每一个位置代表不同的单光子位置信息,每确定一个探测晶体标识-轴向位置标识-飞行时间信息组合对应的单光子数目后,可以将该单光子数目添加到符合单光子矩阵中的相应位置,即每个子时段的符合单光子矩阵中包含的各个探测晶体标识-轴向位置标识-飞行时间信息组合是固定的,每个探测晶体标识-轴向位置标识-飞行时间信息组合对应的单光子数目是变化的,每个位置对应的单光子数据是根据每个子时段的各单光子位置信息确定出的。例如,对于某轴向位置标识对应的子符合单光子矩阵,如表1所示,其中,按照从左到右,从上到下数值依次增大的顺序排列,每个探测晶体标识和飞行时间信息组合对应的数目即为该单光子位置信息对应的单光子数目。例如,对于轴向位置标识6,位置(0,0)对应的5即表示探测晶体标识为0、飞行时间信息为0、轴向位置标识为6的单光子位置信息对应的单光子数目为5。
表1
可选的,单光子分布信息可以是单光子轴向重心位置,相应的,处理过程可以如下:对于每个子时段,根据子时段中每个轴向位置标识所属的各单光子位置信息对应的单光子数目,确定每个轴向位置标识所对应的单光子数目;根据每个轴向位置标识所对应的单光子数目,确定在子时段中,在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目;根据每个子范围对应的单光子数目,确定子时段对应的单光子轴向重心位置。
其中,单光子轴向重心位置可以是单光子在PET设备轴向上的重心位置。
在实施中,确定每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目后,对于每个轴向位置标识,可以对包含有相同轴向位置标识的单光子位置信息的个数进行统计,即可得到每个轴向位置标识对应的出现次数(即单光子数目),得到每个轴向位置标识对应的单光子数目后,终端可以根据该子时段对应的各轴向位置标识对应的单光子数目,确定在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目,其中,可以将每个探测器环看作是一个子范围,也可以将每相邻的预设数目个探测器环看作是一个子范围。具体的,对于每个子范围,终端可以将该子范围下的单光子位置信息对应的单光子数目之和,作为该子范围对应的单光子数目。最后,可以根据每个子范围对应的单光子数目,确定子时段对应的单光子轴向重心位置。
可选的,对于每个子时段,得到每个子范围对应的单光子数目后,可以根据每个子范围对应的顺序号,确定单光子轴向重心位置,相应的,处理过程可以如下:获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,对每个子范围对应的顺序号,计算加权平均值,作为子时段对应的单光子轴向重心位置。
在实施中,终端得到每个子范围对应的单光子数目后,可以获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,其中,把每个探测器环看作是一个子范围时,每个子范围的顺序号可以是对应的探测器环编号,进而,可以将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,计算每个子范围的顺序号的加权平均值,该加权平均值既是该子时段对应的单光子轴向重心位置。
具体的,可以将每个子时段下每个子范围对应的单光子数目记为S(t,i),其中,i表示子范围对应的顺序号,每个子时段对应的单光子轴向重心位置记为W(t),则每个子时段t对应的单光子轴向重心位置W(t)可以按照公式(1)进行计算,
可选的,单光子分布信息可以是各单光子位置信息反映的病灶组织的运动幅度信息,相应的,处理过程可以如下:根据每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在每个子时段病灶组织在运动方向上的运动幅度信息。
在实施中,终端得到每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目后,即得到符合单光子矩阵后,可以根据不同单光子位置信息对应的单光子数目反映的单光子位置的变化趋势,确定在每个子时段病灶组织在运动方向上的运动幅度信息。
可选的,可以利用主成分分析算法,确定病灶组织的运动方向以及在该运动方向上的运动幅度信息,相应的,处理过程可以如下:根据预设的主成分分析算法,对由每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目构成的矩阵进行主成分分析,得到至少一个特征值,以及至少一个特征值对应的特征向量,其中,特征值越大表示单光子数目在特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大;选取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将第一特征向量或第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向;对于每个子时段,根据子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,以及第一特征向量或第二特征向量,确定在子时段病灶组织在运动方向上的运动幅度信息。
在实施中,对应每个子时段,终端得到该子时段中符合单光子矩阵后,可以将其按照一定的排列顺序,组成n×1维的向量,可以用X(tj)表示,其中,n为正整数,n可以是符合单光子矩阵中的探测晶体标识的数量、轴向位置标识的数量和飞行时间信息的数量的乘积,tj表示第j个子时段,j=1,2,…M,其中,M是子时段的数目,每一维的数值即是该维所表示的单光子位置信息对应的单光子数目,进而,可以由每个子时段的X(tj)组成矩阵,可以用矩阵S表示,即S=[X(t1),X(t2),X(t3)…X(tM)]。进而,终端可以利用PCA(PrincipalComponent Analysis,主成分分析)算法,对矩阵S进行主成分分析。具体的,终端获得矩阵S后,可以计算矩阵S中每一行数值的均值,将矩阵S每行的每个数据减去该行对应的均值,得到矩阵S′,进而,可以根据公式(2)计算矩阵S′的协方差矩阵Σ,
其中,S′T表示矩阵S′的转置矩阵,进而,可以计算协方差矩阵Σ的特征值和特征向量,其中,特征值越大表示单光子数目在特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大,在本方案中,最大特征值对应的特征向量对应的方向可以是运动强度最大的运动对应的运动方向(由于特征值的大小反应数据的变化程度,由于呼吸运动或心脏搏动等运动导致病灶组织运动,进而,导致单光子的分布发生变化,即矩阵S中的每一位置的数据发生变化,因此,可以将根据矩阵S得到的最大特征值对应的特征向量的方向作为运动强度最大的运动对应的运动方向),以此类推,可以根据获取的特征向量确定某运动的运动方向,比如,一般情况下,呼吸运动的运动强度大于心脏搏动的运动强度,可以将最大特征值对应的特征向量对应的方向作为呼吸运动的运动方向,将次大特征值对应的特征向量对应的方向作为心脏搏动的运动方向,特殊情况下,如果心脏搏动的运动强度大于呼吸运动的运动强度,则可以将最大特征值对应的特征向量对应的方向作为心脏搏动的运动方向,将次大特征值对应的特征向量对应的方向作为呼吸运动的运动方向。进而,终端可以获取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将第一特征向量或第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向,即可以根据需要,选取其中的一个特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向,优选的,可以将第一特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向。
终端确定病灶组织的运动方向后,可以计算上述矩阵S′的每一列在第一特征向量或第二特征向量的投影,即可以计算第一特征向量或者第二特征向量与减去均值后的X(tj)的点积,其中,可以将得到的每个子时段对应的投影,作为在该子时段病灶组织在运动方向上的运动幅度信息,可以记为Y(t),即Y(t)可以用于表示病灶组织在t子时段的运动幅度信息。
可选的,单光子分布信息可以是单光子总数量,相应的,处理过程可以如下:根据每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别计算每个子时段对应的单光子总数量。
在实施中,对于每个子时段,终端确定出该子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目后,可以将该子时段中的每个不同单光子位置信息对应的单光子数目进行相加,将相加之后的和作为该子时段对应的单光子总数量。
可选的,考虑到核素衰变对统计数据的影响,得到每个单光子位置信息对应的单光子数目后,可以对每个单光子位置信息对应的单光子数目进行衰变修正,相应的,处理过程可以如下:根据核素衰变公式和每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目。相应的,处理过程可以如下:根据每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息。
在实施中,对于每个子时段,得到该子时段下的每个单光子位置信息对应的单光子数目后,可以根据核素衰变公式,对子时段下的每个单光子位置信息对应的单光子数目进行衰变修正,得到该子时段下的每个单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,具体的,可以按照公式(3)得到每个子时段下的每个单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,
其中,S′(p,q,r,t)为子时段t下的单光子位置信息(p,q,r)对应的衰变修正后的单光子数目,p为探测晶体标识,q为轴向位置标识,r为飞行时间信息,S(p,q,r,t)为子时段t下的单光子位置信息(p,q,r)对应的衰变修正后的单光子数目,即PET设备实际检测到的单光子数目,T12为核素的半衰期,为核素衰变公式。
此种情况下,终端可以根据每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息。
对于上述单光子位置信息是单光子轴向重心位置的情况,后续可以基于每个子时段下的每个单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,计算S(t,i)。对于上述单光子位置信息是运动幅度信息的情况,后续可以基于每个子时段下的每个单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,计算S。对于上述单光子位置信息是单光子总数量的情况,后续可以基于每个子时段下的每个单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,计算每个子时段的单光子总数量。
步骤103,根据每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于门控信号进行PET图像重建。
其中,门控信号可以是由每个子时段对应的单光子分布信息确定出的运动信号。
在实施中,终端确定出每个子时段对应的单光子分布信息后,可以将每个子时段对应的单光子分布信息,作为门控信号。可以从门控信号中,提取单光子分布信息最大(或者最小)对应的各个时刻,将每相邻两个时刻之间的时长等分为预设数目个子时长,其中,相邻两个时刻之间的时长即是运动周期,将每个时长内相对应的子时长中检测到的光子对位置信息划分在一起,其中,可以认为划分在一起的光子对位置信息是被扫描对象处于相同运动阶段时检测到的,进而,可以根据划分在一起的光子对位置信息进行PET图像重建,得到相应运动阶段的PET图像。例如,单光子分布信息最大时对应的时刻分别是t1、t2、t3、t4、t5,分别将t2-t1、t3-t2、t4-t3、t5-t4的时长划分为3等分,编号分别为1-3,可以将在所有编号为1的子时长内检测到的各光子对位置信息划分在一起,根据这些光子对位置信息进行PET图像重建,得到对应该运动阶段的PET图像,将在所有编号为2的子时长内检测到的各光子对位置信息划分在一起,根据这些光子对位置信息进行PET图像重建,得到对应该运动阶段的PET图像,在所有编号为3的子时长内检测到的各光子对位置信息划分在一起,根据这些光子对位置信息进行PET图像重建,得到对应该运动阶段的PET图像,进而,可以得到多个运动阶段的PET图像。
可选的,针对单光子分布信息是单光子轴向重心位置的情况,步骤103的处理过程可以如下:根据每个子时段对应的单光子轴向重心位置,确定门控信号。
在实施中,终端得到每个子时段对应的单光子轴向重心位置后,可以将每个子时段对应的单光子轴向重心位置,作为门控信号。可以从门控信号中,提取单光子轴向重心位置最大时(或者最小时)对应的各个时刻,将每相邻两个时刻之间的时长等分为预设数目个子时长,其中,相邻两个时刻之间的时长即是运动周期,将每个时长内相对应的子时长中检测到的光子对位置信息划分在一起,其中,可以认为划分在一起的光子对位置信息是被扫描对象处于相同运动阶段时检测到的,进而,可以根据划分在一起的光子对位置信息进行PET图像重建,得到相应运动阶段的PET图像。
可选的,针对单光子分布信息可以是各单光子位置信息反映的病灶组织的运动幅度信息的情况,步骤103的处理过程可以如下:根据在每个子时段病灶组织在运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号。
在实施中,终端确定出病灶组织在每个子时段的在运动方向上的运动幅度信息后,可以将每个子时段对应的运动幅度信息,作为门控信号。可以从门控信号中,提取运动幅度信息最大时(或者最小时)对应的各个时刻,将每相邻两个时刻之间的时长等分为预设数目个子时长,将每个时长内相对应的子时长中检测到的光子对位置信息划分在一起,其中,可以认为划分在一起的光子对位置信息是被扫描对象处于相同运动阶段时检测到的,进而,可以根据划分在一起的光子对位置信息进行PET图像重建,得到相应运动阶段的PET图像。
可选的,终端可以将经过插值处理的运动幅度信息,作为门控信号,相应的,处理过程可以如下:对每个子时段和在每个子时段病灶组织在运动方向上的运动幅度信息构成的运动幅度信息-时间函数进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数;将插值处理后的运动幅度信息-时间函数作为门控信号。
在实施中,终端确定出病灶组织在每个子时段在运动方向上的运动幅度信息Y(t)后,可以基于预设的插值算法对Y(t)进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数Y′(t),具体的,可以对Y(t)进行线性插值,通过相邻时刻对应的运动幅度信息,确定该相邻时刻的中间时刻对应的运动幅度信息,本方案中也可以采用非线性插值算法,不对其进行限定。得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数Y′(t),可以将Y′(t)作为门控信号。这样,可以更准确的获取最大运动幅度信息对应的时刻,以便进行PET图像重建。
可选的,针对单光子是单光子总数量的情况,相应的,步骤103的处理过程可以如下:根据每个子时段对应的单光子总数量,确定门控信号。
在实施中,正电子与负电子发生湮灭产生的一对光子的运动方向是随机的,PET设备通常是一个圆柱体结构,病灶组织沿着轴向中心移动时,PET设备探测到的光子对数量将会增加(当病灶组织在中心位置时,中心位置两侧的探测器环也能检测到光子,因此,PET设备探测到的光子对数量将会较多,当病灶组织在边缘位置时,只有一侧的探测器环能检测到光子,因此,PET设备探测到的光子对数量将会较少),也就是说,每个子时段对应的单光子总数量与病灶组织当前的位置有一定的对应关系,或者说,每个子时段对应的单光子总数量与病灶组织的运动位置有一定的对应关系,即在某子时段病灶组织运动到中心时,该子时段对应的单光子总数量就会较多,运动到PET设备的边缘时,该子时段对应的单光子总数量就会较少,进而,可以通过每个子时段对应的单光子总数量反映病灶组织的运动情况,可以根据单光子总数量与时间的对应关系,得到病灶组织的运动周期。
终端确定出每个子时段对应的单光子总数量后,可以将每个子时段对应的单光子总数量,作为门控信号。可以从门控信号中,提取单光子总数量最大时(或者最小时)对应的各个时刻,将每相邻两个时刻之间的时长等分为预设数目个子时长,将每个时长内相对应的子时长中检测到的光子对位置信息划分在一起,其中,可以认为划分在一起的光子对位置信息是被扫描对象处于相同运动阶段时检测到的,进而,可以根据划分在一起的光子对位置信息进行PET图像重建,得到相应运动阶段的PET图像。
可选的,还可以将经过滤波后的每个子时段对应的单光子分布信息作为门控信号,相应的,步骤103的处理过程可以如下:对每个子时段和每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行频域变换处理,得到单光子分布信息-时间函数对应的频谱;基于具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器,对频谱进行滤波,得到滤波后的频谱;对滤波后的频谱进行频域变换的逆变换,得到门控信号。
在实施中,终端得到每个子时段对应的单光子分布信息后,可以每个子时段和每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行快速傅里叶变换(FFT)处理,得到单光子分布信息-时间函数对应的频谱,由于噪声的存在,可以对单光子分布信息-时间函数对应的频谱进行滤波,其中,可以通过具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器(比如高斯滤波器)对其进行滤波,得到滤波后的频谱,之后,对滤波后的频谱进行反傅里叶变换处理,得到门控信号。
对于单光子分布信息是单光子轴向重心位置的情况,终端得到每个子时段t对应的单光子轴向重心位置W(t)后,可以对W(t)进行FFT处理,进而,得到W(t)的频谱,其中,W(t)的频谱可以按照公式(4)计算得到,
H(f)=|FFT(W(t))| (4)
其中,H(f)即是W(t)的频谱,f表示频率,进而,终端可以对单光子轴向重心位置W(t)的频谱进行滤波,其中,可以通过具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器(比如高斯滤波器)对其进行滤波,得到滤波后的频谱,之后,对滤波后的频谱进行反傅里叶变换处理,得到门控信号。
对于单光子位置信息是运动幅度信息的情况,终端得到在每个子时段t病灶组织在运动方向上的运动幅度信息Y(t)后,可以对Y(t)进行FFT处理,进而,得到Y(t)的频谱,其中,Y(t)的频谱可以按照公式(5)计算得到,
H(f)=|FFT(Y(t))| (5)
其中,H(f)即是Y(t)的频谱,f表示频率,进而,终端可以对运动幅度信息Y(t)的频谱进行滤波,其中,可以通过具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器(比如高斯滤波器)对其进行滤波,得到滤波后的频谱,之后,对滤波后的频谱进行反傅里叶变换处理,得到门控信号。
对于单光子分布信息是单光子总数量的情况,终端得到每个子时段对应的单光子总数量后,可以对每个子时段和每个子时段对应的单光子总数量构成的单光子总数量-时间函数进行FFT处理,得到单光子总数量-时间函数对应的频谱,由于噪声的存在,可以对单光子总数量-时间函数对应的频谱进行滤波,其中,可以通过具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器(比如高斯滤波器)对其进行滤波,得到滤波后的频谱,之后,对滤波后的频谱进行反傅里叶变换处理,得到门控信号。
另外,对于单光子分布信息是单光子轴向重心位置和单光子总数量的情况,终端得到单光子分布信息-时间函数对应的频谱后,一般频谱上会有两个明显的波峰,一个在低于0.5Hz的位置上,主要是呼吸运动引起的,另一个在1Hz左右的位置上,主要由心脏搏动引起的。我们可以通过预先设置带通滤波器的中心频率和带宽分别获取呼吸运动对应的门控信号和心脏搏动对应的门控信号。具体的,预设中心频率为预设呼吸频率值(比如,预设呼吸频率值可以是0.5Hz)时,得到的门控信号即为呼吸运动对应的门控信号,预设中心频率为预设心跳频率值(比如,预设心跳频率值可以是1Hz)时,得到的门控信号即为心脏搏动对应的门控信号。
对于单光子分布信息是运动幅度信息的情况,若在利用PCA算法确定出的运动方向是呼吸运动对应的运动方向,则终端得到运动幅度信息-时间函数Y(t)对应的频谱后,一般频谱上会在预设呼吸频率值处出现明显的波峰,即此种情况下,技术人员可以设置带通滤波器的中心频率为预设呼吸频率值(比如,预设呼吸频率值可以是0.5Hz);若在利用PCA算法确定出的运动方向是心脏搏动对应的运动方向,则终端得到运动幅度信息-时间函数Y(t)对应的频谱后,一般频谱上会在预设心跳频率值处出现明显的波峰,即此种情况下,技术人员可以设置带通滤波器的中心频率为预设心跳频率值(比如,预设心跳频率值可以是1Hz)。一般情况下,呼吸运动的运动强度大于心脏搏动的运动强度,即最大特征值对应的特征向量对应的方向作为呼吸运动的运动方向,次大特征值对应的特征向量对应的方向作为心脏搏动的运动方向,也就是说,对于单光子分布信息是运动幅度信息的情况,若在利用PCA算法确定出的运动方向是最大特征值对应的特征向量对应的方向,则技术人员可以设置带通滤波器的中心频率为预设呼吸频率值,经过反傅里叶变换后的门控信号即为呼吸运动对应的门控信号,若在利用PCA算法确定出的运动方向是次大特征值对应的特征向量对应的方向,则技术人员可以设置带通滤波器的中心频率为预设心跳频率值,经过反傅里叶变换后的门控信号即为心脏搏动对应的门控信号。
本发明实施例中,可以根据PET设备检测到的各单光子位置信息确定门控信号,无需在PET设备检测各单光子位置信息的时候,增加额外的外部设备采集门控信号,从而,可以降低诊断系统成本。
基于相同的技术构思,本发明实施例还提供了一种确定门控信号的装置,如图3所示,该装置包括:
获取模块310,用于获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,所述单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识;
第一确定模块320,用于根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息;
第二确定模块330,用于根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于所述门控信号进行PET图像重建。
可选的,所述单光子位置信息还包括飞行时间信息,其中,所述飞行时间信息是用于表示单光子所属光子对到达所述PET设备的时间差的信息。
可选的,所述第一确定模块320,用于:
对于每个子时段,根据所述子时段对应的各单光子位置信息,确定所述子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目;
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,所述第一确定模块320,用于:
对于每个子时段,根据所述子时段中每个轴向位置标识所属的各单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目;
根据所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目,确定在所述子时段中,在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目;
根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置;
所述第二确定模块330,用于:
根据所述每个子时段对应的单光子轴向重心位置,确定门控信号。
可选的,所述第一确定模块320,用于:
获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,对所述每个子范围对应的顺序号,计算加权平均值,作为所述子时段对应的单光子轴向重心位置。
可选的,所述第一确定模块320,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息;
所述第二确定模块330,用于:
根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号。
可选的,所述第一确定模块320,用于:
根据预设的主成分分析算法,对由所述每个子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目构成的矩阵进行主成分分析,得到至少一个特征值,以及所述至少一个特征值对应的特征向量,其中,所述特征值越大表示单光子数目在所述特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大;
选取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将所述第一特征向量或所述第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向;
对于每个子时段,根据所述子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目,以及所述第一特征向量或所述第二特征向量,确定在所述子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息。
可选的,所述第二确定模块330,用于:
对所述每个子时段和在每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息构成的运动幅度信息-时间函数进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数;
将所述插值处理后的运动幅度信息-时间函数作为门控信号。
可选的,所述第一确定模块320,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别计算所述每个子时段对应的单光子总数量;
所述第二确定模块320,用于:
根据所述每个子时段对应的单光子总数量,确定门控信号。
可选的,如图4所示,所述装置还包括:
第三确定模块340,用于根据核素衰变公式和所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目;
所述第一确定模块320,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
可选的,所述第二确定模块330,用于:
对所述每个子时段和所述每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行频域变换处理,得到所述单光子分布信息-时间函数对应的频谱;
基于具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器,对所述频谱进行滤波,得到滤波后的频谱;
对所述滤波后的频谱进行所述频域变换的逆变换,得到门控信号。
可选的,所述预设中心频率为预设呼吸频率值时,得到的所述门控信号为呼吸运动对应的门控信号。
可选的,所述预设中心频率为预设心跳频率值时,得到的所述门控信号为心脏搏动对应的门控信号。
本发明实施例中,可以根据PET设备检测到的各单光子位置信息确定门控信号,无需在PET设备检测各单光子位置信息的时候,增加额外的外部设备采集门控信号,从而,可以降低诊断系统成本。
需要说明的是:上述实施例提供的确定门控信号的装置在确定门控信号时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将终端的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的确定门控信号的装置与确定门控信号的方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (26)
1.一种确定门控信号的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,所述单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识;
根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息;
根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于所述门控信号进行PET图像重建。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述单光子位置信息还包括飞行时间信息,其中,所述飞行时间信息是用于表示单光子所属光子对到达所述PET设备的时间差的信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
对于每个子时段,根据所述子时段对应的各单光子位置信息,确定所述子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目;
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
对于所述每个子时段,根据所述子时段中每个轴向位置标识所属的各单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目;
根据所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目,确定在所述子时段中,在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目;
根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置;
所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
根据所述每个子时段对应的单光子轴向重心位置,确定门控信号。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置,包括:
获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,对所述每个子范围对应的顺序号,计算加权平均值,作为所述子时段对应的单光子轴向重心位置。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息;
所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,包括:
根据预设的主成分分析算法,对由所述每个子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目构成的矩阵进行主成分分析,得到至少一个特征值,以及所述至少一个特征值对应的特征向量,其中,所述特征值越大表示单光子数目在所述特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大;
选取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将所述第一特征向量或所述第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向;
对于每个子时段,根据所述子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目,以及所述第一特征向量或所述第二特征向量,确定在所述子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其特征在于,所述根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号,包括:
对所述每个子时段和在每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息构成的运动幅度信息-时间函数进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数;
将所述插值处理后的运动幅度信息-时间函数作为门控信号。
9.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别计算所述每个子时段对应的单光子总数量;
所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
根据所述每个子时段对应的单光子总数量,确定门控信号。
10.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据核素衰变公式和所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目;
所述根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息,包括:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,包括:
对所述每个子时段和所述每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行频域变换处理,得到所述单光子分布信息-时间函数对应的频谱;
基于具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器,对所述频谱进行滤波,得到滤波后的频谱;
对所述滤波后的频谱进行所述频域变换的逆变换,得到门控信号。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述预设中心频率为预设呼吸频率值时,得到的所述门控信号为呼吸运动对应的门控信号。
13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述预设中心频率为预设心跳频率值时,得到的所述门控信号为心脏搏动对应的门控信号。
14.一种确定门控信号的装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取正电子发射断层显像PET设备在检测时段内的每个预设时长的子时段中检测到的各单光子位置信息,其中,所述单光子位置信息包括探测晶体标识、轴向位置标识;
第一确定模块,用于根据所述每个子时段对应的各单光子位置信息,分别确定每个子时段对应的单光子分布信息;
第二确定模块,用于根据所述每个子时段对应的单光子分布信息,确定门控信号,基于所述门控信号进行PET图像重建。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述单光子位置信息还包括飞行时间信息,其中,所述飞行时间信息是用于表示单光子所属光子对到达所述PET设备的时间差的信息。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,用于:
对于每个子时段,根据所述子时段对应的各单光子位置信息,确定所述子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目;
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
17.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,用于:
对于所述每个子时段,根据所述子时段中每个轴向位置标识所属的各单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目;
根据所述每个轴向位置标识所对应的单光子数目,确定在所述子时段中,在轴向检测位置范围内的每个预设长度的子范围对应的单光子数目;
根据每个子范围对应的单光子数目,确定所述子时段对应的单光子轴向重心位置;
所述第二确定模块,用于:
根据所述每个子时段对应的单光子轴向重心位置,确定门控信号。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,用于:
获取预先设置的每个子范围对应的顺序号,将每个子范围对应的单光子数目作为对应顺序号的权值,对所述每个子范围对应的顺序号,计算加权平均值,作为所述子时段对应的单光子轴向重心位置。
19.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定病灶组织的运动方向,确定在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息;
所述第二确定模块,用于:
根据在所述每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息,确定门控信号。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,用于:
根据预设的主成分分析算法,对由所述每个子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目构成的矩阵进行主成分分析,得到至少一个特征值,以及所述至少一个特征值对应的特征向量,其中,所述特征值越大表示单光子数目在所述特征值的特征向量对应的方向上变化程度越大;
选取最大特征值对应的第一特征向量或次大特征值对应的第二特征向量,将所述第一特征向量或所述第二特征向量对应的方向作为病灶组织的运动方向;
对于每个子时段,根据所述子时段中所述不同单光子位置信息对应的单光子数目,以及所述第一特征向量或所述第二特征向量,确定在所述子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息。
21.根据权利要求19或20所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块,用于:
对所述每个子时段和在每个子时段所述病灶组织在所述运动方向上的运动幅度信息构成的运动幅度信息-时间函数进行插值处理,得到插值处理后的运动幅度信息-时间函数;
将所述插值处理后的运动幅度信息-时间函数作为门控信号。
22.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,分别计算所述每个子时段对应的单光子总数量;
所述第二确定模块,用于:
根据所述每个子时段对应的单光子总数量,确定门控信号。
23.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第三确定模块,用于根据核素衰变公式和所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的单光子数目,确定所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目;
所述第一确定模块,用于:
根据所述每个子时段中不同单光子位置信息对应的衰变修正后的单光子数目,分别确定所述每个子时段对应的单光子分布信息。
24.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述第二确定模块,用于:
对所述每个子时段和所述每个子时段对应的单光子分布信息构成的单光子分布信息-时间函数进行频域变换处理,得到所述单光子分布信息-时间函数对应的频谱;
基于具有预设中心频率和预设带宽的带通滤波器,对所述频谱进行滤波,得到滤波后的频谱;
对所述滤波后的频谱进行所述频域变换的逆变换,得到门控信号。
25.根据权利要求24所述的装置,其特征在于,所述预设中心频率为预设呼吸频率值时,得到的所述门控信号为呼吸运动对应的门控信号。
26.根据权利要求24所述的装置,其特征在于,所述预设中心频率为预设心跳频率值时,得到的所述门控信号为心脏搏动对应的门控信号。
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Citations (1)
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108498110A (zh) * | 2017-02-22 | 2018-09-07 | 上海联影医疗科技有限公司 | 用于检测器官运动的系统和方法 |
CN107095691A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-08-29 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种pet成像方法及系统 |
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CN108634974A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-10-12 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 一种门控信号的确定方法和装置 |
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