CN107610083A - 数据处理方法、设备及医学图像的获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种数据处理方法、设备及医学图像的获取方法。本发明实施例通过识别受检对象的重建区域中的多个运动区域，获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据，确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同，对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据，对于重建区域中的每个运动区域，用与该运动区域对应的运动校正方式进行校正，使各个运动区域都能够得到准确的校正，提高了经校正的PET数据的准确性，从而能够提高利用该经校正的PET数据重建获得的PET图像的图像质量，一定程度上解决了现有技术中PET图像质量较差的问题。

Description

数据处理方法、设备及医学图像的获取方法

【技术领域】

本方案涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、设备及医学图像的获取方法。

【背景技术】

PET(Positron Emission Computed Tomography，正电子发射型计算机断层显像)设备是一种较为先进的医学成像设备。其原理是：把具有正电子发射的同位素标记药物(即显像剂)注人人体内，如碳、氟、氧和氮的同位素1种或2种，这些药物在参与人体的生理代谢过程中发生湮灭效应，生成基本上在180度方向上发射的2个能量为0.511MeV彼此运动相反的伽马射线光量子。

根据人体不同部位吸收标记药物能力的不同，同位素在人体内各部位的浓聚程度不同，湮灭反应产生光子的强度也不同。用环绕人体的伽马光子检测器，可以检测到释放出光子的时间、位置、数量和方向，通过光电倍增管将光信号转变为时间脉冲信号，经过计算机系统对上述信息进行采集、存储、运算、数/模转换和影像重建，从而获得人体脏器的横断面、冠状断面和矢状断面图像。代谢率高的组织或病变，在PET图像上呈现明亮的高代谢亮信号，代谢率低的组织或病变在PET图像上呈现出低代谢暗信号。

在对受检对象进行PET扫描的过程中，受检对象的一部分身体部位在不同的扫描时间处于不同的运动状态，这导致利用PET数据重建得到的PET图像质量较差。

【发明内容】

有鉴于此，本方案实施例提供了一种数据处理方法、设备及医学图像的获取方法，用以解决现有技术中PET图像质量较差的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：

识别受检对象的重建区域中的多个运动区域；

获取所述多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据；

确定所述每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个所述运动区域对应的运动校正方式不同；

对所述每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到所述每个运动区域对应的经校正的PET数据。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取所述多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据，包括：

确定每个运动区域对应的响应线，所述响应线至少穿过该运动区域；

获取每个运动区域对应的响应线对应的PET数据。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述确定每个运动区域对应的响应线包括：

确定所述每个运动区域对应的第一组响应线，所述第一组响应线只穿过该运动区域；或者，

确定所述每个运动区域对应的第二组响应线，所述第二组响应线穿过该运功区域和至少一个所述多个运动区域中的其他运动区域，并且所述第二组响应线对应的湮灭事件发生在该运动区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，确定所述每个运动区域对应的运动校正方式，包括：

对于所述每个运动区域，确定该运动区域对应的运动类型；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，该运动区域为头部运动区域；

确定该运动区域对应的运动类型，包括：确定头部运动区域对应的运动类型为刚体运动；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式，包括：查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，作为头部运动区域对应的运动校正方式。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，该运动区域为胸腹部运动区域；

确定该运动区域对应的运动类型，包括：确定胸腹部运动区域对应的运动类型包括生理运动和刚体运动；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式，包括：查找生理运动对应的门控校正方式，查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，以门控校正方式和刚体运动校正方式作为胸腹部运动区域对应的运动校正方式。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，识别受检对象的重建区域中的多个运动区域，包括：

获取所述受检对象的CT图像或MR图像；

对所述受检对象的CT图像或MR图像进行图像分割，获得头部分割图像和胸腹部分割图像，以所述头部分割图像对应的扫描区域作为头部运动区域，以所述胸腹部分割图像对应的扫描区域作为胸腹部运动区域。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：

获取所述受检对象的重建区域中非运动区域对应的PET数据；

基于所述每个运动区域对应的经校正的PET数据和所述非运动区域对应的PET数据进行重建处理，得到所述受检对象对应所述重建区域的图像。

第二方面，本发明实施例提供一种数据处理设备，所述设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器被配置为：

识别受检对象的重建区域中的多个运动区域；

获取所述多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据；

确定所述每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个所述运动区域对应的运动校正方式不同；

对所述每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到所述每个运动区域对应的经校正的PET数据。

第三方面，本发明实施例提供一种医学图像的获取方法，所述方法包括：

识别受检对象的重建区域中的一个或多个运动区域；

获取所述一个或多个运动区域对应的医学成像数据；

确定所述医学成像数据的至少两种校正方式，所述校正方式包括：对应多个运动区域的生理运动校正方式或刚体运动校正方式，或者对应多个运动区域的生理运动校正方式和刚体运动校正方式，或者对应一个运动区域的生理运动校正方式和刚体运动校正方式；

利用所述至少两种校正方式对所述医学成像数据进行校正，得到经校正的医学成像数据；

重建所述经校正的医学成像数据。

本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例，通过识别受检对象的重建区域中的多个运动区域，获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据，确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同，对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据，对于重建区域中的每个运动区域，用与该运动区域对应的运动校正方式进行校正，使得各个运动区域都能够得到准确的校正，提高了运动区域对应的经校正的PET数据的准确性，从而能够提高利用该经校正的PET数据重建获得的PET图像的图像质量。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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它的附图。

图1为本发明实施例提供的数据处理方法的第一流程示例图。

图2为本发明实施例提供的运动区域示例图。

图3为本发明实施例提供的响应线与运动区域的关系示例图。

图4为本发明实施例提供的数据处理方法的第二流程示例图。

图5是数据处理设备500的简化框图。

图6为本发明实施例提供的医学图像的获取方法的流程示例图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

实施例一

图1为本发明实施例提供的数据处理方法的第一流程示例图。如图1所示，本实施例中，数据处理方法包括如下步骤：

S101，识别受检对象的重建区域中的多个运动区域。

S102，获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据。

S103，确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同。

S104，对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据。

其中，受检对象一般为人体。

其中，运动区域可以包括头部运动区域、胸腹部运动区域等。

通过步骤S101，识别出受检对象的重建区域中的多个运动区域，从而为步骤S102提供基础。

步骤S102在步骤S101的基础上，获取各个运动区域对应的PET数据，从而对不同运动区域的PET数据进行了准确的划分。这为不同运动区域的PET数据进行与运动区域相对应的运动校正提供了基础。

通过步骤S103，为每个运动区域分别确定对应的运动校正方式，并且步骤S101识别出的多个运动区域中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同。

步骤S104中，对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据。这使得各个运动区域都能够得到准确的校正，从而提高了运动区域对应的经校正的PET数据的准确性，进而能够提高利用该经校正的PET数据重建获得的PET图像的图像质量。

在一个示例性的实现过程中，识别受检对象的重建区域中的多个运动区域，可以包括：获取受检对象的CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)图像或MR(MagneticResonance，磁共振)图像；对受检对象的CT图像或MR图像进行图像分割，获得头部分割图像和胸腹部分割图像，以头部分割图像对应的扫描区域作为头部运动区域，以胸腹部分割图像对应的扫描区域作为胸腹部运动区域。在另一个示例性的实现过程中，可以获得部分头部区域对应的分割图像或部分胸腹部区域对应的分割图像，以部分头部区域对应的分割图像对应的扫描区域作为第一运动区域，以部分胸腹部区域对应的分割图像对应的扫描区域作为第二运动区域，该第一运动区域属于头部运动区域，第二运动区域属于胸腹部运动区域。

头部和胸腹部是人体中最重要的两个运动区域。头部的运动是指人体头部的移动，该运动为刚体运动，例如头部发生的平移运动。胸腹部的运动对应生理运动(例如，心跳和呼吸)，兼或刚体运动(例如平移运动)。

利用CT图像或MR图像，可以获得受检对象的各个部位的结构信息，因此，通过对受检对象的CT图像或MR图像进行图像分割，可以得到头部和/或胸腹部各自对应的分割图像(该分割图像为CT分割图像或MR分割图像)。由于CT图像的图像数据坐标或MR图像的图像数据坐标与PET图像的图像数据坐标之间具有确定的对应关系，因此，可以通过CT图像的图像数据坐标或MR图像的图像数据坐标与PET图像的图像数据坐标之间的对应关系，确定头部分割图像和胸腹部分割图像各自对应的PET扫描区域，从而得到头部运动区域和胸腹部运动区域。

图2为本发明实施例提供的运动区域示例图。参见图2，运动区域可以包括头部运动区域、胸腹部运动区域等。

在一个示例性的实现过程中，获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据，可以包括：确定每个运动区域对应的响应线，响应线至少穿过该运动区域；获取每个运动区域对应的响应线对应的PET数据。

在进行PET扫描时，探测器的响应线可能只穿过一个运动区域，也可能穿过两个以上的运动区域，还可能不穿过运动区域。

在一个示例性的实现过程中，确定每个运动区域对应的响应线，可以包括：确定每个运动区域对应的第一组响应线，第一组响应线只穿过该运动区域；或者，确定每个运动区域对应的第二组响应线，第二组响应线穿过该运功区域和至少一个多个运动区域中的其他运动区域，并且第二组响应线对应的湮灭事件发生在该运动区域。

也就是说，每个运动区域对应的响应线，可能是只穿过该运动区域的响应线，也可能是穿过包括该运动区域在内的至少两个运动区域、且湮灭事件发生在该运动区域的响应线。

图3为本发明实施例提供的响应线与运动区域的关系示例图。参见图3，响应线1既没有穿过头部运动区域，也没有穿过胸腹部运动区域，因此对于与响应线1对应的PET数据不进行运动校正。响应线2没有穿过头部运动区域，只穿过胸腹部运动区域，因此对于与响应线2对应的PET数据用胸腹部运动区域对应的运动校正参数进行运动校正。响应线3既穿过头部运动区域，也穿过胸腹部运动区域，响应线3与弧线1相交的区域为湮灭事件发生区域，可见，湮灭事件发生在胸腹部运动区域，因此对于与响应线3对应的PET数据用胸腹部运动区域对应的运动校正参数进行运动校正。响应线4既穿过头部运动区域，也穿过胸腹部运动区域，响应线4与弧线2相交的区域为湮灭事件发生区域，可见，湮灭事件发生在头部运动区域，因此对于与响应线4对应的PET数据用头部运动区域对应的运动校正参数进行运动校正。响应线5只穿过头部运动区域，没有穿过胸腹部运动区域，因此对于与响应线5对应的PET数据用头部运动区域对应的运动校正参数进行运动校正。

每个运动区域的运动校正方式，是由该运动区域对应的运动类型决定的。

因此，在一个示例性的实现过程中，确定每个运动区域对应的运动校正方式，包括：对于每个运动区域，确定该运动区域对应的运动类型；查找运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式。

在一个示例性的实现过程中，该运动区域为头部运动区域；获取该运动区域对应的运动类型，包括：确定头部运动区域对应的运动类型为刚体运动；查找运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式，包括：查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，作为头部运动区域对应的运动校正方式。也就是说，头部运动区域对应的运动校正方式为刚体运动校正方式。

在一个示例性的实现过程中，该运动区域为胸腹部运动区域；获取该运动区域对应的运动类型，包括：确定胸腹部运动区域对应的运动类型包括生理运动和刚体运动；查找运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式，包括：查找生理运动对应的门控校正方式，查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，以门控校正方式兼或刚体运动校正方式作为胸腹部运动区域对应的运动校正方式。也就是说，胸腹部运动区域对应的运动校正方式为门控校正方式兼或刚体运动校正方式。

其中，在考虑呼吸运动、不考虑心跳运动时，门控校正方式可以采用门控技术，在考虑呼吸运动和心跳运动时，门控校正方式可以采用双门控技术。

需要说明的是，每一个运动区域的运动校正参数，需要根据该运动区域对应的全部PET数据进行计算。例如，头部区域的运动校正参数需要根据头部对应的全部PET数据进行计算，胸腹部区域的运动校正参数需要根据胸腹部对应的全部PET数据进行计算。

在PET扫描完成后，不仅得到了全部PET数据(包括各运动区域对应的PET数据和非运动区域对应的PET数据)，还从全部PET数据中筛选出了每个运动区域所对应的PET数据。这为各重建机分配PET数据奠定了基础。

在应用中，可以将PET扫描得到的全部PET数据中同一个运动区域对应的PET数据分配到同一个第一重建机中，将非运动区域对应的PET数据分配到至少一个第二重建机中。

需要说明的是，不同运动区域对应的PET数据可以分配到同一个第一重建机中。

举例说明。假设共有头部运动区域和胸腹部运动区域这两个运动区域，5个重建机。可以将头部运动区域对应的第一PET数据全部分配到重建机1中，将胸腹部运动区域对应的第一PET数据全部分配到重建机2中，将第二PET数据随机分配到重建机3、重建机4、重建机5中。还可以将头部运动区域对应的第一PET数据全部分配到重建机1中，将胸腹部运动区域对应的第一PET数据全部分配到重建机1中，将第二PET数据随机分配到重建机2、重建机3、重建机4、重建机5中。

由于同一个运动区域对应的第一PET数据被分配到同一个第一重建机中，因此当在重建处理过程中，需要获得计算某个运动区域的运动校正参数所需的全部PET数据时，直接从同一个第一重建机中就可以获取到计算某个运动区域的运动校正参数所需的第一PET数据，不需要与其他重建机交互来获得，这样就大大减少了重建机之间的交互次数，减小了重建机之间的通信负载，从而减少了重建过程的处理时间，进而提高了处理效率。

其中，运动校正参数可以是运动校正矩阵。

不同运动区域的PET数据需要使用不同的运动校正参数进行运动校正。

图4为本发明实施例提供的数据处理方法的第二流程示例图。如图4所示，本实施例中，数据处理方法包括如下步骤：

S401，识别受检对象的重建区域中的多个运动区域。

S402，获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据。

S403，确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同。

S404，对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据。

S405，获取受检对象的重建区域中非运动区域对应的PET数据。

S406，基于每个运动区域对应的经校正的PET数据和非运动区域对应的PET数据进行重建处理，得到受检对象对应重建区域的图像。

其中，步骤S405中，获取受检对象的重建区域中非运动区域对应的PET数据，可以包括：获取受检对象的重建区域的全部PET数据；从重建区域的全部PET数据中去除识别出的多个运动区域对应的PET数据。

运动区域对应的PET数据经校正后，与非运动区域对应的PET数据一起进行重建处理，得到受检对象对应重建区域的图像。

本发明实施例提供的数据处理方法可以应用于PET设备以及包括PET成像系统的多模态设备中。

本发明实施例提供的数据处理方法，通过识别受检对象的重建区域中的多个运动区域，获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据，确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同，对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据，对于重建区域中的每个运动区域，用与该运动区域对应的运动校正方式进行校正，使得各个运动区域都能够得到准确的校正，提高了运动区域对应的经校正的PET数据的准确性，从而能够提高利用该经校正的PET数据重建获得的PET图像的图像质量。

实施例二

本发明实施例还提供一种数据处理设备，该设备包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；处理器被配置为：识别受检对象的重建区域中的多个运动区域；获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据；确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同；对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据。。

其中，数据处理设备可以是PET设备或者包括PET成像系统的多模态设备。

图5是数据处理设备500的简化框图。参见图5，该数据处理设备500可以包括与一个或多个数据存储工具连接的处理器501，该数据存储工具可以包括存储介质506和内存单元504。数据处理设备500还可以包括输入接口505和输出接口507，用于与另一装置或系统进行通信。被处理器501的CPU执行的程序代码可存储在内存单元504或存储介质506中。

数据处理设备400中的处理器401调用存储在内存单元404或存储介质406的程序代码，执行下面各步骤：

识别受检对象的重建区域中的多个运动区域；

获取多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据；

确定每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个运动区域对应的运动校正方式不同；

对每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到每个运动区域对应的经校正的PET数据。

在一个示例性的实现过程中，处理器401还可以被配置为执行如下步骤：

确定每个运动区域对应的响应线，所述响应线至少穿过该运动区域；

获取每个运动区域对应的响应线对应的PET数据。

在一个示例性的实现过程中，处理器401还可以被配置为执行如下步骤：

确定所述每个运动区域对应的第一组响应线，所述第一组响应线只穿过该运动区域；或者，确定所述每个运动区域对应的第二组响应线，所述第二组响应线穿过该运功区域和至少一个所述多个运动区域中的其他运动区域，并且所述第二组响应线对应的湮灭事件发生在该运动区域。

在一个示例性的实现过程中，处理器401还可以被配置为执行如下步骤：

对于所述每个运动区域，确定该运动区域对应的运动类型；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式。

在一个示例性的实现过程中，该运动区域为头部运动区域；处理器401还可以被配置为执行如下步骤：确定头部运动区域对应的运动类型为刚体运动；查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，作为头部运动区域对应的运动校正方式。

在一个示例性的实现过程中，该运动区域为胸腹部运动区域；处理器401还可以被配置为执行如下步骤：确定胸腹部运动区域对应的运动类型包括生理运动和刚体运动；查找生理运动对应的门控校正方式，查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，以门控校正方式和刚体运动校正方式作为胸腹部运动区域对应的运动校正方式。

在一个示例性的实现过程中，处理器401还可以被配置为执行如下步骤：

获取所述受检对象的CT图像或MR图像；

对所述受检对象的CT图像或MR图像进行图像分割，获得头部分割图像和胸腹部分割图像，以所述头部分割图像对应的扫描区域作为头部运动区域，以所述胸腹部分割图像对应的扫描区域作为胸腹部运动区域。

在一个示例性的实现过程中，处理器401还可以被配置为执行如下步骤：

获取所述受检对象的重建区域中非运动区域对应的PET数据；

基于所述每个运动区域对应的经校正的PET数据和所述非运动区域对应的PET数据进行重建处理，得到所述受检对象对应所述重建区域的图像。

实施例三

本发明实施例提供一种医学图像的获取方法。

图6为本发明实施例提供的医学图像的获取方法的流程示例图。如图6所示，本实施例中，医学图像的获取方法包括如下步骤：

S601，识别受检对象的重建区域中的一个或多个运动区域。

S602，获取一个或多个运动区域对应的医学成像数据。

S603，确定医学成像数据的至少两种校正方式，校正方式包括：对应多个运动区域的生理运动校正方式或刚体运动校正方式，或者对应多个运动区域的生理运动校正方式和刚体运动校正方式，或者对应一个运动区域的生理运动校正方式和刚体运动校正方式。

S604，利用至少两种校正方式对医学成像数据进行校正，得到经校正的医学成像数据。

S605，重建经校正的医学成像数据。

其中，医学成像数据可以是PET数据。

本发明实施例提供的医学图像的获取方法，对于重建区域中的一个或多个运动区域对应的医学成像数据，利用至少两种校正方式对医学成像数据进行校正，使得每个运动区域对应医学成像数据的校正都运用与该运动区域的运动类型相匹配的校正方式，从而提高了校正的准确性，进而能够提高基于经校正的医学成像数据获得的重建图像的图像质量。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

识别受检对象的重建区域中的多个运动区域；

获取所述多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据；

确定所述每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个所述运动区域对应的运动校正方式不同；

对所述每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到所述每个运动区域对应的经校正的PET数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据，包括：

确定每个运动区域对应的响应线，所述响应线至少穿过该运动区域；

获取每个运动区域对应的响应线对应的PET数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定每个运动区域对应的响应线，包括：

确定所述每个运动区域对应的第一组响应线，所述第一组响应线只穿过该运动区域；或者，

确定所述每个运动区域对应的第二组响应线，所述第二组响应线穿过该运功区域和至少一个所述多个运动区域中的其他运动区域，并且所述第二组响应线对应的湮灭事件发生在该运动区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述每个运动区域对应的运动校正方式，包括：

对于所述每个运动区域，确定该运动区域对应的运动类型；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，该运动区域为头部运动区域；

确定该运动区域对应的运动类型，包括：确定头部运动区域对应的运动类型为刚体运动；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式，包括：查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，作为头部运动区域对应的运动校正方式。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，该运动区域为胸腹部运动区域；

确定该运动区域对应的运动类型，包括：确定胸腹部运动区域对应的运动类型包括生理运动和刚体运动；

查找所述运动类型对应的运动校正方式，作为该运动区域对应的运动校正方式，包括：查找生理运动对应的门控校正方式，查找刚体运动对应的刚体运动校正方式，以门控校正方式和刚体运动校正方式作为胸腹部运动区域对应的运动校正方式。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别受检对象的重建区域中的多个运动区域，包括：

获取所述受检对象的CT图像或MR图像；

对所述受检对象的CT图像或MR图像进行图像分割，获得头部分割图像和胸腹部分割图像，以所述头部分割图像对应的扫描区域作为头部运动区域，以所述胸腹部分割图像对应的扫描区域作为胸腹部运动区域。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述受检对象的重建区域中非运动区域对应的PET数据；

基于所述每个运动区域对应的经校正的PET数据和所述非运动区域对应的PET数据进行重建处理，得到所述受检对象对应所述重建区域的图像。

9.一种数据处理设备，其特征在于，所述设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器被配置为：

识别受检对象的重建区域中的多个运动区域；

获取所述多个运动区域中每个运动区域对应的PET数据；

确定所述每个运动区域对应的运动校正方式，其中至少两个所述运动区域对应的运动校正方式不同；

对所述每个运动区域对应的PET数据，运用该运动区域对应的运动校正方式进行校正，得到所述每个运动区域对应的经校正的PET数据。

10.一种医学图像的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

识别受检对象的重建区域中的一个或多个运动区域；

获取所述一个或多个运动区域对应的医学成像数据；

确定所述医学成像数据的至少两种校正方式，所述校正方式包括：对应多个运动区域的生理运动校正方式或刚体运动校正方式，或者对应多个运动区域的生理运动校正方式和刚体运动校正方式，或者对应一个运动区域的生理运动校正方式和刚体运动校正方式；

利用所述至少两种校正方式对所述医学成像数据进行校正，得到经校正的医学成像数据；

重建所述经校正的医学成像数据。