CN110192886B - 一种动态调用呼吸门控的重建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及CT成像技术领域，尤其涉及一种动态调用呼吸门控的重建方法，包括如下步骤：符合时间按等时间间隔分片；计算时间片的特征值序列；对特征序列进行分频滤波；计算呼吸波形中的最大峰谷幅值；确定门控数量；对符合事件按门控数量进行分割；对分割后的符合事件进行重建得到PET图像；本发明的优点在于：对于临床病人体型较大或者呼吸幅度较大的情况，本方法会动态设置较多的门控相位数量，使图像连贯清晰；对于病人体型偏小呼吸较弱的情况，本方法会动态设置较为少的门控相位数量，使重建的速度加快，满足出图实时性的需求。

Description

一种动态调用呼吸门控的重建方法
技术领域
本发明涉及CT成像技术领域，尤其涉及一种动态调用呼吸门控的重建方法。
背景技术
PET/CT是一种结合了CT(X射线计算机断层)和PET(正电子发射断层)的设备。CT给予人体的基本结构特征，PET给予人体的潜在的病变特征。CT图像和PET图像会同步的融合显示，提供给临床医生评估病人病情。同时，在实际信号处理时，CT数据额外提供PET重建的衰减信息。
在PET对于胸腹部的PET扫描过程中，由于人体的呼吸，会导致正电子的发射分布会出现非刚性形变，导致最终的图像模糊。因此需要一定的手段处理数据，减弱或者消除使呼吸带来的运动模糊伪影。呼吸伪影去除是同时通过仪器或者算法将CT数据和PET数据分成多个时间片段，每个片段各自对含有衰减的重建。但由于不同的病人体型或者呼吸幅度不同，现有技术的重建方法无法根据个体的差异对数据进行定量，例如对体型较小的患者按体型较大的患者的标准进行数据采集，导致重建过程中计算的数据量过大，降低了重建的效率。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种动态调用呼吸门控的重建方法，能够根据不同病人的体型或者呼吸幅度，调整门控的数量，提高重建效率。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种动态调用呼吸门控的重建方法，所述方法包括以下步骤：
(1)PET设备采集符合时间窗中的符合事件，按固定时间间隔将符合时间分为N片；
(2)对时间片内的符合事件进行序列化：每一个时间片里的符合事件数为Kn，在计算Kn个符合事件的坐标中，每个符合事件认定为两个single事件的集合；第i个符合事件Si的坐标为((Xai+Xsi)/2，(Yai+Ysi)/2，(Zai+Zsi)/2)，总的single事件的坐标为
Figure BDA0002076016390000021
其中，Xa、Ya、Za为其中一个single事件所在检测器的坐标，Xs、Ys、Zs为另一个single事件所在检测器的坐标；
(3)计算时间片的特征值：计算每个符合事件的扩张系数，扩张系数的计算公式为Li＝||(Xi，Yi，Zi)-S0||，获得每个符合事件的扩张系数后即可得到单个时间片内的特征值，特征值的计算方式为
Figure BDA0002076016390000022
N个时间片的特征值组成特征序列L(N)；
(4)对上述特征序列按呼吸中心频率和心跳中心频率进行分频滤波，得到呼吸波形和心跳波形；
(5)在呼吸波形中找出峰值与谷值，并计算出最大峰谷幅值；
(6)通过最大峰谷幅值确定门控数量；
(7)按照门控数量对符合事件进行门控分割；
(8)对进行门控分割后的符合事件进行重建，并将重建得到的多个PET图像配准到其中相同运动幅度的图像中。
进一步的，所述步骤(5)包括：
对呼吸中心频率按周期分为S段，找到每段周期内的峰值P(l)和谷值V(l),其中0<l<S；
将S范围内的所有峰值P(l)从小到大排序，根据数据采集稳定性确定估算比例r，从而得到选取序号Sr1为[S*r],按照排序顺序选取第Sr1个峰值作为代表峰值P(Sr1)；
将S范围内的所有谷值V(l)从大到小排序，根据上述确定的估算比例r，得到选取序号Sr2为[S*r],按照排序顺序选取第Sr2个谷值作为代表谷值V(Sr2)；
计算最大峰谷值幅值PV＝P(Sr1)-V(Sr2)；
计算最大峰谷值幅值PV＝Pj-Vj；
进一步的，所述步骤(6)中门控数量的确定步骤如下：
选定相邻门控的最大位移限制值Dmax；
门控数量GC＝ceil(PV/Dmax)，其中ceil为向上取整算符。
进一步的，所述步骤(6)中门控数量的确定通过PV值查表获得GC值，其中GC值即为门控数量。
进一步的，所述步骤(7)中门控分割的方式为等幅分割，将属于不同幅度的符合事件分为GC个类别。
进一步的，所述步骤(7)中门控分割的方式为变幅分割，将N个时间片按照最大峰谷幅值PV进行排序，使得每个门控中分得的时间片数量一致。
进一步的，所述估算比例r的取值范围在90％-95％之间。
本发明的优点在于：相比于现有技术，对于不同的运动幅度，本发明的方法从速度上或图像质量上有着明显的提升，具体而言，对于临床病人体型较大或者呼吸幅度较大的情况，本方法会动态设置较多的门控相位数量，使图像连贯清晰；对于病人体型偏小呼吸较弱的情况，本方法会动态设置较为少的门控相位数量，使重建的速度加快，满足出图实时性的需求。
附图说明
图1为PET设备测得的原始波形示意图；
图2为特征序列L(N)的频域幅值示意图；
图3为对图2进行分频滤波后得到的呼吸波形示意图；
图4为对图2进行分频滤波后得到的心跳波形示意图；
图5为实施例中对符合事件进行门控变幅分割的示意图；
图6为实施例中流程框图示意图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明作进一步详细描述。
本实施例提出一种动态调用呼吸门控的重建方法，如图6所示，所述方法包括以下步骤：
(1)PET设备采集符合时间窗中的符合事件，参见图1，按固定时间间隔将符合时间分为N片；
(2)对时间片内的符合事件进行序列化：每一个时间片里的符合事件数为Kn，在计算Kn个符合事件的坐标中，每个符合事件认定为两个single事件的集合(single事件是指在很短的时间段内，高能光子到达检测器，形成信号，这个信号是单个检测器的瞬时读数)；第i个符合事件Si的坐标为((Xai+Xsi)/2，(Yai+Ysi)/2，(Zai+Zsi)/2)，总的single事件的坐标为
Figure BDA0002076016390000041
其中，Xa、Ya、Za为其中一个single事件所在检测器的坐标，Xs、Ys、Zs为另一个single事件所在检测器的坐标；
(3)计算时间片的特征值：计算每个符合事件的扩张系数，扩张系数的计算公式为Li＝||(Xi，Yi，Zi)-S0||，所述“||”为计算二阶张量；获得每个符合事件的扩张系数后即可得到单个时间片内的特征值，特征值的计算方式为
Figure BDA0002076016390000042
N个时间片的特征值组成特征序列L(N)，如图2所示，特征序列L(N)由于心脏跳动频率和呼吸频率分为不同的频段范围；
(4)对上述特征序列按呼吸中心频率和心跳中心频率进行分频滤波，得到呼吸波形和心跳波形，参见图3和图4；
(5)在呼吸波形中找出峰值与谷值，并计算出最大峰谷幅值，计算方法具体如下所述：
第一步：对呼吸中心频率按周期分为S段，找到每段周期内的峰值P(l)和谷值V(l),其中0<l<S；
第二步：将S范围内的所有峰值P(l)从小到大排序，根据数据采集稳定性确定估算比例r，r的取值优选在90％-95％之间，从而得到选取序号Sr1为[S*r],其中[]“[]”为取整符，按照排序顺序选取第Sr1个峰值作为代表峰值P(Sr1)；
第三步：将S范围内的所有谷值V(l)从大到小排序(考虑方向性，V(l)越小幅度越大)，根据上述确定的估算比例r，r的取值优选在90％-95％之间，得到选取序号Sr2为[S*r],按照排序顺序选取第Sr2个谷值作为代表谷值V(Sr2)；
第四步：计算最大峰谷值幅值PV＝P(Sr1)-V(Sr2)；
(6)通过最大峰谷幅值确定门控数量,门控数量的确定可以通过计算或查表方式获得，查表方式是通过PV值查表直接获得GC值，其中GC值即为门控数量，而计算方式需进行以下步骤：
第一步：选定相邻门控的最大位移限制值Dmax；
第二步：计算门控数量GC＝ceil(PV/Dmax)，其中ceil为向上取整算符；(7)按照门控数量对符合事件进行门控分割，门控分割方式可采取等幅分割和变幅分割，其中，等幅分割是将属于不同幅度的符合事件分为GC个类别，而变幅分割则是将N个时间片按照最大峰谷幅值PV进行排序，使得每个门控中分得的时间片数量一致，如图5所示是将呼吸波形进行变幅分割的示意图，虚线表示门控的划分，沿着幅度方向对呼吸波形进行区域化，每一个被虚线划分的区域独立组成数据集；等幅分割方式操作简单，容易实现，但各个门控中时间片数量不同，导致不同门控数据重建后图像噪声水平差异大；变幅分割需要排序，虽然计算效率上低于等幅分割，但门控中时间片数量相同，不同门控数据重建后图像噪声水平相当；
(8)对进行门控分割后的符合事件进行重建，并将重建得到的多个PET图像配准到其中相同运动幅度的图像中。

Claims (7)

1.一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
(1)PET设备采集符合时间窗中的符合事件，按固定时间间隔将符合时间分为N片；
(2)对时间片内的符合事件进行序列化：每一个时间片里的符合事件数为Kn，在计算Kn个符合事件的坐标中，每个符合事件认定为两个single事件的集合；第i个符合事件Si的坐标为((Xai+Xsi)/2，(Yai+Ysi)/2，(Zai+Zsi)/2)，总的single事件的坐标为
Figure FDA0002076016380000011
其中，Xa、Ya、Za为其中一个single事件所在检测器的坐标，Xs、Ys、Zs为另一个single事件所在检测器的坐标；
(3)计算时间片的特征值：计算每个符合事件的扩张系数，扩张系数的计算公式为Li＝||(Xi，Yi，Zi)-S0||，获得每个符合事件的扩张系数后即可得到单个时间片内的特征值，特征值的计算方式为
Figure FDA0002076016380000012
N个时间片的特征值组成特征序列L(N)；
(4)对上述特征序列按呼吸中心频率和心跳中心频率进行分频滤波，得到呼吸波形和心跳波形；
(5)在呼吸波形中找出峰值与谷值，并计算出最大峰谷幅值；
(6)通过最大峰谷幅值确定门控数量；
(7)按照门控数量对符合事件进行门控分割；
(8)对进行门控分割后的符合事件进行重建，并将重建得到的多个PET图像配准到其中相同运动幅度的图像中。
2.如权利要求1所述的一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述步骤(5)包括：
对呼吸中心频率按周期分为S段，找到每段周期内的峰值P(l)和谷值V(l),其中0<l<S；
将S范围内的所有峰值P(l)从小到大排序，根据数据采集稳定性确定估算比例r，从而得到选取序号Sr1为[S*r],按照排序顺序选取第Sr1个峰值作为代表峰值P(Sr1)；
将S范围内的所有谷值V(l)从大到小排序，根据上述确定的估算比例r，得到选取序号Sr2为[S*r],按照排序顺序选取第Sr2个谷值作为代表谷值V(Sr2)；计算最大峰谷值幅值PV＝P(Sr1)-V(Sr2)。
3.如权利要求2所述的一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述步骤(6)中门控数量的确定步骤如下：
选定相邻门控的最大位移限制值Dmax；
门控数量GC＝ceil(PV/Dmax)，其中ceil为向上取整算符。
4.如权利要求2所述的一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述步骤(6)中门控数量的确定通过PV值查表获得GC值，其中GC值即为门控数量。
5.如权利要求3或4所述的一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述步骤(7)中门控分割的方式为等幅分割，将属于不同幅度的符合事件分为GC个类别。
6.如权利要求3或4所述的一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述步骤(7)中门控分割的方式为变幅分割，将N个时间片按照最大峰谷幅值PV进行排序，使得每个门控中分得的时间片数量一致。
7.如权利要求2所述的一种动态调用呼吸门控的重建方法，其特征在于：所述估算比例r的取值范围在90％-95％之间。
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