CN110426729B - 单事件校正方法、图像重建方法、装置及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种单事件校正方法、图像重建方法、装置及计算机存储介质,该单事件校正方法可以包括:按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述预设筛选条件用于筛选出由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件;以及对确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。通过本申请实施例提供的技术方案,可以提高PET系统的灵敏度、空间分辨率以及信噪比等。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,特别涉及一种单事件校正方法、图像重建方法、装置及计算机存储介质。
背景技术
本部分的描述仅提供与本申请公开相关的背景信息,而不构成现有技术。
目前,在设计正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)系统中的探测器时,通常对闪烁晶体进行切割,以使闪烁晶体的尺寸减小,从而提高系统的空间分辨率。然而,闪烁晶体的尺寸越小,在放射性射线入射到闪烁晶体中后发生晶体内散射或串扰的概率越高。
针对所发生的晶体内散射或串扰,现有技术中在图像重建时通常会丢弃由于发生晶体内散射或串扰而产生的所有单事件或者随机选择其中的一个单事件。然而,丢弃所有单事件或随机选择一个单事件,都可能会导致单事件中的能量信息的丢失,从而会导致后续符合事件计数的减少,进而会影响PET系统的灵敏度和有效计数率,而且也可能会降低PET系统的信噪比。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种单事件校正方法、图像重建方法、装置及计算机存储介质,以解决现有技术中存在的至少一个技术问题。
为了解决上述技术问题,本申请实施例提供了一种单事件校正方法,该单事件校正方法包括:
步骤S1,按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述待校正单事件组包括所述所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件;以及
步骤S2,对确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
优选地,所获取的所述所有单事件包括经过以下初步筛选的多个单事件:
按照预先设置的初步筛选条件对从读出电路或采集装置获取的所有单事件进行初步筛选,以筛选出符合所述初步筛选条件的多个单事件;或者
在所述读出电路生成所述单事件之前,按照所述初步筛选条件对所述闪烁晶体阵列产生的光信号或与所述闪烁晶体阵列耦合的光电转换器产生的电信号进行初步筛选,以筛选出用于生成所述单事件的符合所述初步筛选条件的光信号或电信号。
优选地,所获取的所述所有单事件均包括时间信息、能量信息和/或位置信息,其中,所述时间信息包括所述闪烁晶体阵列中的闪烁晶体接收到所述放射性射线的时间,所述能量信息包括所述放射性射线在所述闪烁晶体内完成能量转化后的能量、或者所述闪烁晶体响应于所接收的所述放射性射线而产生的光信号或与所述闪烁晶体阵列耦合的光电转换器产生的电信号的能量,所述位置信息包括接收到所述放射性射线的所述闪烁晶体的位置。
优选地,所述预设筛选条件包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件。
优选地,所述时间约束条件包括长度为10ps~10ns的预设时间窗;所述能量约束条件包括长度为10keV~650keV的预设能量窗;以及所述位置约束条件用于限制接收到所述放射性射线的所述闪烁晶体的预设位置范围,所述预设位置范围包括在同一个闪烁晶体阵列内的相邻的多个闪烁晶体之间、在同一个闪烁晶体阵列内的不相邻的多个闪烁晶体之间、或者在所述闪烁晶体在相邻的多个闪烁晶体阵列内。
优选地,所述步骤S1包括:
按照预设筛选顺序对所获取的所述所有单事件进行所述时间约束条件、所述能量约束条件和/或所述位置约束条件的筛选,并且将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组。
优选地,所述步骤S1包括:
判断所获取的所述所有单事件中是否存在所述时间信息在所述预设时间窗内的单事件;在判断出存在所述单事件时,将所述单事件确定为所述待校正单事件组。
优选地,所述步骤S1包括:
判断所获取的所述所有单事件中是否存在所述能量信息在所述预设能量窗内的单事件;在判断出存在所述单事件时,将所述单事件确定为所述待校正单事件组。
优选地,所述步骤S1包括:
判断所获取的所述所有单事件中是否存在所述位置信息在所述预设位置范围内的单事件;在判断出存在所述单事件时,将所述单事件确定为所述待校正单事件组。
优选地,所述步骤S1具体包括:
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述时间约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述能量约束条件或所述位置约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的所述单事件确定为待校正单事件组;
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述能量约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述时间约束条件或所述位置约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的所述单事件确定为待校正单事件组;或者
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述位置约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述时间约束条件或所述能量约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的所述单事件确定为待校正单事件组。
优选地,所述步骤S1具体包括:
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述时间约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述能量约束条件的单事件,从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合所述位置约束条件的单事件,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组;
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述能量约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述位置约束条件的单事件,从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合所述时间约束条件的单事件,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组;或者
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述位置约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述时间约束条件的单事件,从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合所述能量约束条件的单事件,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组。
优选地,所述步骤S2包括按照下述方式之一对所述待校正单事件组的时间信息进行校正以得到所述校正单事件的时间信息:
从所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息当中选择一个最佳时间以作为所述校正单事件的时间信息,所述最佳时间包括最小的时间信息或者对应于具有最大能量信息的单事件的时间信息;
按照预设时间校正方法对所选择的所述最佳时间进行校正,并且将所得到的时间校正值作为所述校正单事件的时间信息;或者
计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息的平均值并且将所得到的平均值作为所述校正单事件的时间信息。
优选地,所述步骤S2还包括按照下述方式之一对所述待校正单事件组的能量信息进行校正以得到所述校正单事件的能量信息:
计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息的总和,并且将所得到的能量总和作为所述校正单事件的所述能量信息;
按照预设能量校正方法对所得到的所述能量总和进行校正,并且将所得到的能量校正值作为所述校正单事件的所述能量信息;
利用所述预设能量校正方法将所述校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的所述能量信息;或者
通过神经网络、深度学习的方式将所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的所述能量信息。
优选地,所述步骤S2还包括按照下述方式之一对所述待校正单事件组的位置信息进行校正以得到所述校正单事件的位置信息:
将所述待校正单事件组内的最早发生的或具有最大能量信息的单事件的位置信息选择为所述校正单事件的位置信息;
计算所述待校正单事件组内的所有单事件的能量权重,按照计算得到的所述能量权重对所述所有单事件的位置信息进行加权计算,并且将计算得到的空间位置作为所述校正单事件的位置信息;
根据所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息和所述能量信息,反向推算所述放射性射线的入射角度和方向以获得所述放射性射线在所述闪烁晶体中的实际入射位置,并且将所获得的所述实际入射位置作为所述校正单事件的位置信息;或者
利用神经网络算法对所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息、所述能量信息和所述位置信息进行处理以得到所述校正单事件的位置信息。
本申请实施例还提供了一种图像重建方法,该图像重建方法包括:
步骤P1:利用上述单事件校正方法对所获取的所有单事件进行校正以获得所述校正单事件;以及
步骤P2:对所获得的所述校正单事件和所述所有单事件中的除了所述待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
优选地,所述步骤P2包括:
对所述校正单事件和所述剩余单事件进行符合事件处理以获得符合事件;
对所获得的所述符合事件进行随机校正和/或散射校正;
对校正后的所述符合事件进行图像重建处理。
本申请实施例还提供了一种单事件校正装置,该单事件校正装置包括:
筛选模块,其被配置为按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述待校正单事件组包括所述所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件;
校正模块,其被配置为将确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
优选地,所获取的所述所有单事件均包括时间信息、能量信息和/或位置信息,并且所述预设筛选条件包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件。
优选地,所述筛选模块具体被配置为按照预设筛选顺序对所获取的所述所有单事件进行所述时间约束条件、所述能量约束条件和/或所述位置约束条件的筛选,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组。
优选地,所述校正模块包括:
时间校正单元,其被配置为按照下述方式之一对所述待校正单事件组的时间信息进行校正以得到所述校正单事件的时间信息:(1)从所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息当中选择一个最佳时间以作为所述校正单事件的时间信息,所述最佳时间包括最小的时间信息或具有最大的能量信息的单事件的时间信息,(2)按照预设时间校正方法对所选择的所述最佳时间进行校正,并且将所得到的时间校正值作为所述校正单事件的时间信息,或者(3)计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息的平均值并且将所得到的平均值作为所述校正单事件的时间信息;
能量校正单元,其被配置为按照下述方式之一对所述待校正单事件组的能量信息进行校正以得到所述校正单事件的能量信息:(1)计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息的总和,并且将所得到的能量总和作为所述校正单事件的能量信息,(2)按照预设能量校正方法对所得到的所述能量总和进行校正,并且将所得到的能量校正值作为所述校正单事件的所述能量信息,(3)利用所述预设能量校正方法将所述校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的所述能量信息,或者(4)通过神经网络、深度学习的方式将所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的能量信息;和/或
位置校正单元,其被配置为按照下述方式之一对所述待校正单事件组的位置信息进行校正以得到所述校正单事件的位置信息:(1)将所述待校正单事件组内的最早发生的或具有最大的能量信息的单事件的位置信息选择为所述校正单事件的位置信息,(2)计算所述待校正单事件组内的所有单事件的能量权重,按照计算得到的所述能量权重对所述所有单事件的位置信息进行加权计算,并且将加权计算得到的空间位置作为所述校正单事件的位置信息,(3)根据所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息和所述能量信息,反向推算所述放射性射线的入射角度和方向以获得所述放射性射线在所述闪烁晶体中的实际入射位置,并且将所得到的实际入射位置作为得到所述校正单事件的位置信息,或者(4)利用神经网络算法对所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息、所述能量信息和所述位置信息进行处理以得到所述校正单事件的位置信息。
本申请实施例还提供了一种图像重建装置,该图像重建装置包括:
校正模块,其被配置为利用上述单事件校正方法对所获取的所有单事件进行校正以获得所述校正单事件;以及
图像重建模块,其被配置为对所获得的所述校正单事件和所述所有单事件中的除了所述待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被执行时实现:按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述预设筛选条件用于筛选出由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件;以及将确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见,本申请实施例通过按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选,以筛选出由于发生晶体内散射或串扰而产生的单事件,然后对所筛选出的单事件进行校正以获得一个校正单事件,而不是丢弃所有单事件或随机选择一个单事件,这可以避免真实单事件的丢失,从而可以提高PET系统的有效计数率和灵敏度,而且还可以提高PET系统的空间分辨率和信噪比。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是PET系统中的探测器的结构示意图;
图2是探测器发生晶体内散射或串扰的场景示意图;
图3是本申请实施例提供的单事件校正方法的流程示意图;
图4是推算放射性射线的入射角度和方向的效果示意图;
图5是本申请实施例提供的图像重建方法的流程示意图;
图6是本申请实施例提供的单事件校正装置的结构示意图;
图7是本申请实施例提供的图像重建装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是用于解释说明本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例,并不希望限制本申请的范围或权利要求书。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,当元件被称为“设置在”另一个元件上,它可以直接设置在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当元件被称为“连接/联接”至另一个元件,它可以是直接连接/联接至另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“连接/联接”可以包括电气和/或机械物理连接/联接。本文所使用的术语“包括/包含”指特征、步骤或元件的存在,但并不排除一个或更多个其它特征、步骤或元件的存在或添加。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关所列项目的任意的和所有的组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述具体实施例的目的,而并不是旨在限制本申请。
另外,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的和区别类似的对象,两者之间并不存在先后顺序,也不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
如图1所示,PET系统中的探测器一般可以包括闪烁晶体阵列110、光电转换器120和读出电路130。其中,闪烁晶体阵列110可以用于接收来自外部的放射性射线并且产生对应的光信号,并且包括多个闪烁晶体,所述多个闪烁晶体中的每一个均可以是整块连续晶体,也可以是通过对整块连续晶体进行切割得到的晶体条;光电转换器120可以用于将闪烁晶体阵列110产生的光信号转换为电信号,并且可以包括与多个闪烁晶体耦合的多个光电转换组件,并且读出电路130可以用于对光电转换器120产生的电信号进行处理以生成单事件并且输出所生成的单事件。闪烁晶体阵列110所包括的闪烁晶体的数量一般与光电转换器120中的光电转换组件和读出电路130中的电路通道的数量相同,从而实现单事件的1:1读出。
在实际探测中,如图2所示,当放射性射线入射到闪烁晶体阵列110中时,往往会发生晶体内散射现象,即,同一个放射性射线在闪烁晶体阵列110中的多个闪烁晶体内发生能量沉积并转化;或者可能会进一步发生串扰现象,即,多个闪烁晶体针对接收到的同一个放射性射线产生了对应的光信号,然后光电转换器120中的对应耦合的光电转换组件将所述多个闪烁晶体产生的光信号可以被转换为对应的电信号,最后读出电路130可以对光电转换组件所产生的电信号进行处理以生成并输出多个单事件。
一个单事件可以是指一个闪烁晶体接收到一个放射性射线转化成一个电信号的事件。所述多个单事件可以包括有效单事件和无效单事件,其中,有效单事件可以是指放射性射线入射到闪烁晶体中之后未发生晶体内散射或者串扰转化成唯一的光信号的单事件,也即,真实单事件,例如,图2中的单事件S1;无效单事件可以是指放射性射线入射到闪烁晶体中之后因发生晶体内散射或串扰而产生的单事件,例如,图2中的单事件S2。放射性射线可以是指中子射线、X射线、γ射线、β射线和/或α射线等。
下面对本申请实施例提供的单事件校正方法进行详细描述。
如图3所示,本申请实施例提供了一种单事件校正方法,其可以包括以下步骤:
步骤S1:按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组。
所获取的所有单事件可以包括从读出电路或采集装置(其可以与读出电路连接,其可以用于从读出电路采集单事件并进行记录)获取的未经过任何处理的多个单事件,或者可以包括经过初步筛选的多个单事件。所述初步筛选可以包括以下筛选方式:按照预先设置的能量窗、时间窗和/或可接受位置范围等初步筛选条件对从读出电路或采集装置获取的单事件进行初步筛选,以筛选出符合上述初步筛选条件的单事件;或者,可以在读出电路生成单事件之前,按照初步筛选条件(例如,电压阈值)对闪烁晶体阵列产生的光信号或与闪烁晶体阵列耦合的光电转换器产生的电信号进行初步筛选,以筛选出用于生成单事件的符合初步筛选条件的光信号或电信号。例如,可以首先对光电转换器产生的电信号进行电压阈值的筛选,然后利用读出电路针对筛选后的电信号生成对应的单事件。
所获取的每个单事件均可以包括时间信息、能量信息和/或位置信息等事件信息,其中,时间信息可以包括闪烁晶体阵列中的闪烁晶体接收到放射性射线的时间;能量信息可以包括放射性射线在闪烁晶体内完成能量转化时的能量、或者闪烁晶体阵列响应于所接收的放射性射线而产生的光信号或光电转换器产生的电信号的能量;位置信息可以包括接收到放射性射线的闪烁晶体的位置等。
预设筛选条件可以是按照之前统计的探测数据或仿真结果来设置的,其可以用于筛选出由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件(即,无效单事件)。预设筛选条件包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件等,但不限于此。时间约束条件可以是指约束所获取的单事件中的时间信息的条件,其可以包括预设时间窗,该预设时间窗的长度一般较短,例如,在10ps~10ns之间,优选地,可以为2ns或3ns等。能量约束条件可以是指约束所获取的单事件中的能量信息的条件,其可以包括预设能量窗,该预设能量窗的长度可以较长,一般可以为10keV~650keV,优选地,可以为10keV~450keV等。位置约束条件可以是指约束所获取的单事件中的位置信息的条件,其可以用于限制接收到所述放射性射线的所述闪烁晶体的预设位置范围,所述预设位置范围可以包括在同一个闪烁晶体阵列内的相邻的多个闪烁晶体之间、在同一个闪烁晶体阵列内的不相邻的多个闪烁晶体之间、或者在闪烁晶体在相邻的多个(例如,3个)闪烁晶体阵列内等,但不于此。
在获取多个单事件之后,可以按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以获得待校正单事件组。具体地,可以判断所获取的所有单事件中是否存在符合预设筛选条件的单事件,在判断出所获取的所有单事件中存在符合预设筛选条件的单事件时,可以将这些符合预设筛选条件的单事件筛选出来以作为待校正单事件组。该待校正单事件组可以包括所获取的所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的一个或多个单事件(即,无效单事件)。
步骤S1可以包括:按照预设筛选顺序对所获取的所有单事件进行时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件的筛选,并且将最后筛选出的单事件确定为待校正单事件组。对所有单事件进行时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件的筛选可以是指筛选出所有单事件中存在的闪烁晶体接收到放射性射线的时间在预设时间窗内的单事件、筛选出所有单事件中存在的光信号或电信号的能量在预设能量窗内的单事件、和/或筛选出所有单事件中存在的接收到放射性射线的闪烁晶体的位置在预设位置范围内的单事件。
在本申请的一个实施例中,步骤S1可以具体包括:判断所获取的所有单事件中是否存在时间信息符合时间约束条件的单事件,在判断出所获取的所有单事件中存在时间信息符合时间约束条件的单事件时,可以将这些单事件确定为待校正单事件组。例如,可以判断所获取的所有单事件中是否存在闪烁晶体接收到放射性射线的时间在预设时间窗内的单事件,在判断出存在这样的单事件时,可以将这些单事件确定为待校正单事件组。
在本申请的另一个实施例中,步骤S1也可以具体包括:判断所获取的所有单事件中是否存在能量信息符合能量约束条件的单事件,在判断出所获取的所有单事件中存在能量信息符合能量约束条件的单事件时,可以将这些单事件确定为待校正单事件组。例如,可以判断所获取的所有单事件中是否存在光信号或电信号的能量在预设能量窗内的单事件,在判断出存在这样的单事件时,可以将这些单事件确定为待校正单事件组。
在本申请的另一个实施例中,步骤S1还可以具体包括:判断所获取的所有单事件中是否存在位置信息符合位置约束条件的单事件,在判断出所获取的所有单事件中存在位置信息符合位置约束条件的单事件时,可以将这些单事件确定为待校正单事件组。例如,可以判断所有单事件中是否存在接收到放射性射线的闪烁晶体的位置在预设位置范围内的单事件,在判断出存在这样的单事件时,可以将这些单事件确定为待校正单事件组。
在本申请的另一个实施例中,步骤S1还可以具体包括:可以首先从所获取的所有单事件中筛选出符合时间约束条件的单事件,然后进一步筛选出这些单事件中的符合能量约束条件或位置约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的单事件确定为待校正单事件组;还可以首先从所获取的所有单事件中筛选出符合能量约束条件的单事件,然后进一步筛选出这些单事件中的符合时间约束条件或位置约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的单事件确定为待校正单事件组;或者也还可以首先从所获取的所有单事件中筛选出符合位置约束条件的单事件,然后进一步筛选出这些单事件中的符合时间约束条件或能量约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的单事件确定为待校正单事件组。
在本申请的另一个实施例中,步骤S1还可以具体包括:可以首先从所获取的所述所有单事件中筛选出符合时间约束条件的单事件,然后所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合能量约束条件的单事件,再从进一步筛选出的单事件中筛选出符合位置约束条件的单事件,并将最后筛选出的单事件确定为所述待校正单事件组;也可以首先从所获取的所有单事件中筛选出符合能量约束条件的单事件,然后从所筛选出的单事件中进一步筛选出符合位置约束条件的单事件,再从进一步筛选出的单事件中筛选出符合时间约束条件的单事件,并将最后筛选出的单事件确定为待校正单事件组;或者还可以首先从所获取的所有单事件中筛选出符合位置约束条件的单事件,然后从所筛选出的单事件中进一步筛选出符合时间约束条件的单事件,再从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合能量约束条件的单事件,并将最后筛选出的单事件确定为待校正单事件组。
步骤S2:对确定出的待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
在确定出所获取的所有单事件中的待校正单事件组之后,可以分别对待校正单事件组的时间信息、能量信息和/或位置信息进行校正,并且将校正后的时间信息、能量信息和/或位置信息作为校正单事件的时间信息、能量信息和/或位置信息,从而实现将待校正单事件组校正成一个准确的单事件。准确的单事件将能更加客观真实的反映探测器对放射性射线的探测情况,包括更准确的确定放射性射线入射到晶体的位置,被探测器探测到的时间和入射的放射性射线的能量。更准确的位置可以帮助在PET系统的符合事件判断中确定更准确和真实的响应线,提升PET系统的空间分辨率,提升图像质量;更准确的探测时间能帮助进一步准确的挑选PET系统的符合事件,即能让在符合过程落入时间窗的单事件更准确;更准确的能量信息可以帮助PET系统的能量筛选过程,能筛选出正确的单事件,不会错误的将应该在能量窗之内的真事件(即,真实的单事件)由于未做校正而排除在能量窗之外,降低真事件丢失的概率,提升计数率和真事件比例。总体上来讲,通过校正可以获得更真实的单事件,能够更准确的描述、记录真实的信息,帮助筛选更真实的单事件用于PET系统的符合事件判断,提升系统的空间分辨率、计数率和信噪比。
可以按照下述方式(1)-(3)之一对待校正单事件组的时间信息进行校正以得到校正单事件的时间信息:(1)可以从待校正单事件组内的所有单事件的时间信息当中选择一个最佳时间以作为校正单事件的时间信息,该最佳时间可以包括最小的时间信息(即,最早接收到放射性射线的时间)或者具有最大的能量信息的单事件的时间信息。具体地,例如,可以比较所有单事件的时间信息,并且将最小的时间信息作为校正单事件的时间信息;也可以比较所有单事件的能量信息,并且将对应于具有最大的能量信息的单事件的时间信息作为校正单事件的时间信息。(2)可以在方式(1)的基础上按照预设时间校正方法对所选择的最佳时间进行校正,并且将所得到的时间校正值作为校正单事件的时间信息。具体地,例如,可以将最佳时间加上或减去特定的时间偏移量或者乘以特定的时间缩放系数以得到时间校正值,或者也可以利用现有的时间查找表对最佳时间进行校正以得到时间校正值。可以根据实际需求来设置时间偏移量或者时间缩放系数。关于利用时间查找表对时间进行校正的具体描述可以参照现有技术,在此不再赘叙。(3)可以计算待校正单事件组内的所有单事件的时间信息的平均值并且将所得到的平均值作为校正单事件的时间信息。
可以按照下述方式(1)-(4)之一对待校正单事件组的能量信息进行校正以得到校正单事件的能量信息:(1)可以计算待校正单事件组内的所有单事件的能量信息的总和,并且将所得到的能量总和作为校正单事件的能量信息。(2)可以在方式(1)的基础上按照预设能量校正方法对所得到的能量总和进行校正,并且将所得到的能量校正值作为校正单事件的能量信息。例如,可以将能量总和加上或减去能量偏移值或者乘以能量缩放系数以得到能量校正值,或者也可以利用特定的线性函数、非线性曲线函数、分段函数或能量查找表对能量总和进行校正以得到能量校正值。可以根据实际需求来设置能量偏移量或者能量缩放系数。(3)可以利用上述预设能量校正方法将校正单事件组内的所有单事件的能量信息转换为校正单事件的能量信息。例如,可以将单事件组内所有单事件的能量信息都作为线性函数或者非线性函数或者分段函数或者能量查找表的输入参数,并且通过这些特定的函数或能量查找表将其转换成校正后的能量信息。关于利用线性函数、非线性曲线函数、分段函数和能量查找表对能量进行校正或转换的具体描述可以参照现有技术,在此不再赘叙。(4)可以通过神经网络、深度学习的方式将所有单事件的能量信息转换为一个校正单事件的能量信息。关于神经网络、深度学习这种方式的描述可与参照现有技术,在此不再赘叙。通常来讲,待校正单事件组产生的主要原因是由于一个放射性射线在闪烁晶体阵列内发生多次能量转化而产生了多个单事件,多个单事件的能量和最佳地对应放射性射线的能量。考虑到噪声和闪烁晶体内能量转化和沉积的各种影响因素,通过对现有的能量信息加和以及用显式传递函数或者变换模型(线性函数、非线性曲线函数、分段函数或者能量查找表)以及非显式的变化方法(神经网络、深度学习)等方法训练得到总的校正事件的能量信息是较好的方式。
可以按照以下方式中的一种方式对待校正单事件组的位置信息进行校正以得到校正单事件的位置信息:
(1)将待校正单事件组内的最早发生的或具有最大的能量信息的单事件的位置信息选择为校正单事件的位置信息。
(2)计算待校正单事件组内的所有单事件的能量权重,按照计算得到的能量权重对所有单事件的位置信息进行加权计算,并且将计算得到的空间位置作为校正单事件的位置信息。例如,待校正单事件组内具有3个单事件,其能量权重分别为50%、30%和20%,则校正单事件的位置信息可以表示如下:A=a1*50%+a2*30%+a3*20%,其中,a1、a2和a3可以分别表示这三个单事件中的位置信息的二维坐标或三维坐标。
(3)对待校正单事件组的位置信息进行以下校正:可以根据待校正单事件组内的所有单事件的时间信息和能量信息,反向推算放射性射线的入射角度和方向,从而获得放射性射线在闪烁晶体中的实际入射位置,并且将所获得的实际入射位置作为校正单事件的位置信息。例如,根据时间信息和能量信息所推算的放射性射线的入射角度和方向可以如图4所示,根据图4可以判断出放射性射线在闪烁晶体中的实际入射位置为P1点所在位置,然后可以P1点的位置坐标作为校正单事件的位置信息。图4中的P1、P2、P3点分别对应于三个闪烁晶体接收到放射性射线而产生的三个单事件,其中,P1点对应的单事件的发生时间最晚,而P3点对应的单事件的发生时间最早。
(4)利用神经网络算法对待校正单事件组内的所有单事件的时间信息、能量信息和位置信息进行处理以得到校正单事件的位置信息。例如,可以建立一个黑匣子,将待校正单事件组内的各个单事件的时间信息、能量信息、位置信息等作为该黑匣子的输入,将该黑匣子所输出的空间位置作为校正单事件的位置信息。关于利用神经网络算法的原理可以参照现有技术,在此不再赘叙。
通过以上描述可以看出,本申请实施例通过按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选,将筛选出的由于发生晶体内散射或串扰而产生的所有单事件确定为待校正单事件组,然后对待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件,而不是丢弃所有单事件或随机选择一个单事件,这可以避免由于发生晶体内散射或串扰而产生的单事件的丢失,从而可以提高PET系统的有效计数率和灵敏度,而且可以提高PET系统的空间分辨率和信噪比。另外,将待校正单事件组内的所有单事件的总能量作为校正单事件的能量信息,这可以避免单事件中的能量信息的丢失,从而有助于后续准确地判断出接收到放射性射线的闪烁晶体(即,产生有效单事件的闪烁晶体)的唯一位置,从而可以提高成像质量和PET系统的空间分辨率。
本申请实施例还提供了一种图像重建方法,如图5所示,该图像重建方法可以包括以下步骤:
步骤P1:利用上述单事件校正方法对所获取的所有单事件进行校正以获得校正单事件。
在获取到所有单事件之后,可以利用上面实施例中描述的单事件校正方法对所获取的单事件进行校正以获得一个校正单事件。
关于该步骤的详细描述,可以参照上面实施例中对单事件校正方法的描述,在此不再赘叙。
步骤P2:对所获得的校正单事件和所有单事件中的除了待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
在获得一个校正单事件之后,可以将该校正单事件与所获取的所有单事件中的除了待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。具体地,可以对该校正单事件和剩余单事件进行符合事件处理以获得符合事件,然后可以对所获得的符合事件进行随机校正或散射校正等,以剔除符合事件中的随机事件和/或散射事件;最后可以对校正后的符合事件进行图像重建,以得到探测器所探测的目标对象的重建图像。通过对重建图像进行分析,可以确定出真正接收到放射性射线的唯一闪烁晶体的位置。
关于符合事件处理、随机校正、散射校正以及图像重建的具体过程,可以参照现有技术,在此不再赘叙。
通过利用图像重建方法,可以准确地确定出真正接收到放射性射线的唯一闪烁晶体的位置,并且可以提高重建图像的空间分辨率,进而可以提高成像质量。
本申请实施例还提供了一种单事件校正装置,如图6所示,该单事件校正装置可以包括相互连接的筛选模块610和校正模块620。其中,筛选模块610可以被配置为按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组。校正模块620可以被配置为将确定出的待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
其中,所获取的所有单事件均可以包括时间信息、能量信息和/或位置信息,并且该预设筛选条件可以包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件。该待校正单事件组可以包括所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件。
在本申请的一个实施例中,筛选模块610可以具体被配置为按照预设筛选顺序对所获取的所有单事件进行时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件的筛选,并将最后筛选出的单事件确定为待校正单事件组。
在本申请的一个实施例中,校正模块620可以包括(图中未示出):
时间校正单元,其可以被配置为按照下述方式之一对待校正单事件组的时间信息进行校正以得到校正单事件的时间信息:(1)从待校正单事件组内的所有单事件的时间信息当中选择一个最佳时间以作为校正单事件的时间信息,该最佳时间可以包括最小的时间信息或具有最大的能量信息的单事件的时间信息,(2)按照预设时间校正方法对所选择的最佳时间进行校正,并且将所得到的时间校正值作为校正单事件的时间信息,或者(3)计算待校正单事件组内的所有单事件的时间信息的平均值并且将所得到的平均值作为校正单事件的时间信息;
能量校正单元,其可以被配置为按照下述方式之一对待校正单事件组的能量信息进行校正以得到校正单事件的能量信息:(1)计算待校正单事件组内的所有单事件的能量信息的总和,并且将所得到的能量总和作为校正单事件的能量信息,(2)按照预设能量校正方法对所得到的能量总和进行校正,并且将所得到的能量校正值作为校正单事件的能量信息,(3)通过上述预设能量校正方法将校正单事件组内的所有单事件的能量信息转换为校正单事件的能量信息,或者(4)通过神经网络、深度学习的方式将待校正单事件组内的所有单事件的能量信息转换为校正单事件的能量信息;和/或
位置校正单元,其可以被配置为按照下述方式之一对待校正单事件组的位置信息进行校正以得到校正单事件的位置信息:(1)将待校正单事件组内的最早发生的或具有最大的能量信息的单事件的位置信息选择为校正单事件的位置信息,(2)计算待校正单事件组内的所有单事件的能量权重,按照计算得到的所述能量权重对所述所有单事件的位置信息进行加权计算,并且将加权计算得到的空间位置作为所述校正单事件的位置信息,(3)根据待校正单事件组内的所有单事件的时间信息和能量信息,反向推算放射性射线的入射角度和方向以获得放射性射线在闪烁晶体中的实际入射位置,并且将所得到的实际入射位置作为得到校正单事件的位置信息,或者(4)利用神经网络算法对待校正单事件组内的所有单事件的时间信息、能量信息和位置信息进行处理以得到校正单事件的位置信息。
关于该单事件校正装置的详细描述可以参照上面实施例中对单事件校正方法的描述,在此不再赘叙。
另外,该单事件校正装置也可以包括存储器和处理器,处理器可以根据存储器存储的程序指令来实现筛选模块610和校正模块620的操作。
本申请实施例还提供了一种图像重建装置,如图7所示,该图像重建装置可以包括:校正模块710,其可以被配置为利用上述单事件校正方法对所获取的所有单事件进行校正以获得校正单事件,其可以等同于图6中的单事件校正装置;以及图像重建模块720,其可以被配置为对所获得的校正单事件和所有单事件中的除了待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
关于该图像重建装置的详细描述也可以参照上面实施例中对图像重建方法的描述,在此不再赘叙。
另外,该图像重建装置也可以包括存储器和处理器,处理器可以根据存储器存储的程序指令来实现校正模块710和图像重建模块720的操作。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被执行时可以实现:按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,该待校正单事件组可以包括所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件;以及将确定出的待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。另外,该程序指令被执行时也可以实现对所获得的校正单事件和所有单事件中的除了待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
关于该实施例的详细描述,可以参照上述实施例中对单事件校正方法和图像重建方法的详细描述,在此不再赘叙。
上述实施例阐明的装置、模块、单元等,具体可以由计算机芯片和/或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本申请实施例时可以把各模块的功能集成在同一个或多个计算机芯片中实现。
虽然本申请提供了如上述实施例或流程图所述的方法操作步骤,但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤中,这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。
上述实施例是为便于该技术领域的普通技术人员能够理解和使用本申请而描述的。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改,并把在此说明的一般原理应用到其它实施例中而不必经过创造性的劳动。因此,本申请不限于上述实施例,本领域技术人员根据本申请的揭示,不脱离本申请范畴所做出的改进和修改都应该在本申请的保护范围之内。
Claims (20)
1.一种单事件校正方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S1,按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述待校正单事件组包括所述所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件,所获取的所述所有单事件均包括时间信息、能量信息和/或位置信息,并且所述预设筛选条件包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件;以及
步骤S2,对确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所获取的所述所有单事件包括经过以下初步筛选的多个单事件:
按照预先设置的初步筛选条件对从读出电路或采集装置获取的所有单事件进行初步筛选,以筛选出符合所述初步筛选条件的多个单事件;或者
在所述读出电路生成所述单事件之前,按照所述初步筛选条件对所述闪烁晶体阵列产生的光信号或与所述闪烁晶体阵列耦合的光电转换器产生的电信号进行初步筛选,以筛选出用于生成所述单事件的符合所述初步筛选条件的光信号或电信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述时间信息包括所述闪烁晶体阵列中的闪烁晶体接收到所述放射性射线的时间,所述能量信息包括所述放射性射线在所述闪烁晶体内完成能量转化后的能量、或者所述闪烁晶体响应于所接收的所述放射性射线而产生的光信号或与所述闪烁晶体阵列耦合的光电转换器产生的电信号的能量,所述位置信息包括接收到所述放射性射线的所述闪烁晶体的位置。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述时间约束条件包括长度为10ps~10ns的预设时间窗;所述能量约束条件包括长度为10keV~650keV的预设能量窗;以及所述位置约束条件用于限制接收到所述放射性射线的所述闪烁晶体的预设位置范围,所述预设位置范围包括在同一个闪烁晶体阵列内的相邻的多个闪烁晶体之间、在同一个闪烁晶体阵列内的不相邻的多个闪烁晶体之间、或者在所述闪烁晶体在相邻的多个闪烁晶体阵列内。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
按照预设筛选顺序对所获取的所述所有单事件进行所述时间约束条件、所述能量约束条件和/或所述位置约束条件的筛选,并且将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
判断所获取的所述所有单事件中是否存在所述时间信息在所述预设时间窗内的单事件;在判断出存在所述单事件时,将所述单事件确定为所述待校正单事件组。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
判断所获取的所述所有单事件中是否存在所述能量信息在所述预设能量窗内的单事件;在判断出存在所述单事件时,将所述单事件确定为所述待校正单事件组。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
判断所获取的所述所有单事件中是否存在所述位置信息在所述预设位置范围内的单事件;在判断出存在所述单事件时,将所述单事件确定为所述待校正单事件组。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括:
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述时间约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述能量约束条件或所述位置约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的所述单事件确定为待校正单事件组;
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述能量约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述时间约束条件或所述位置约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的所述单事件确定为待校正单事件组;或者
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述位置约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述时间约束条件或所述能量约束条件的单事件,并且将进一步筛选出的所述单事件确定为待校正单事件组。
10.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括:
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述时间约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述能量约束条件的单事件,从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合所述位置约束条件的单事件,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组;
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述能量约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述位置约束条件的单事件,从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合所述时间约束条件的单事件,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组;或者
从所获取的所述所有单事件中筛选出符合所述位置约束条件的单事件,从所筛选出的所述单事件中进一步筛选出符合所述时间约束条件的单事件,从进一步筛选出的所述单事件中筛选出符合所述能量约束条件的单事件,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组。
11.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2包括按照下述方式之一对所述待校正单事件组的时间信息进行校正以得到所述校正单事件的时间信息:
从所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息当中选择一个最佳时间以作为所述校正单事件的时间信息,所述最佳时间包括最小的时间信息或者对应于具有最大能量信息的单事件的时间信息;
按照预设时间校正方法对所选择的所述最佳时间进行校正,并且将所得到的时间校正值作为所述校正单事件的时间信息;或者
计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息的平均值并且将所得到的平均值作为所述校正单事件的时间信息。
12.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2还包括按照下述方式之一对所述待校正单事件组的能量信息进行校正以得到所述校正单事件的能量信息:
计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息的总和,并且将所得到的能量总和作为所述校正单事件的所述能量信息;
按照预设能量校正方法对所得到的所述能量总和进行校正,并且将所得到的能量校正值作为所述校正单事件的所述能量信息;
利用所述预设能量校正方法将所述校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的所述能量信息;或者
通过神经网络、深度学习的方式将所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的所述能量信息。
13.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤S2还包括按照下述方式之一对所述待校正单事件组的位置信息进行校正以得到所述校正单事件的位置信息:
将所述待校正单事件组内的最早发生的或具有最大能量信息的单事件的位置信息选择为所述校正单事件的位置信息;
计算所述待校正单事件组内的所有单事件的能量权重,按照计算得到的所述能量权重对所述所有单事件的位置信息进行加权计算,并且将计算得到的空间位置作为所述校正单事件的位置信息;
根据所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息和所述能量信息,反向推算所述放射性射线的入射角度和方向以获得所述放射性射线在所述闪烁晶体中的实际入射位置,并且将所获得的所述实际入射位置作为所述校正单事件的位置信息;或者
利用神经网络算法对所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息、所述能量信息和所述位置信息进行处理以得到所述校正单事件的位置信息。
14.一种图像重建方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤P1:利用权利要求1-13任一项所述的单事件校正方法对所获取的所有单事件进行校正以获得所述校正单事件;以及
步骤P2:对所获得的所述校正单事件和所述所有单事件中的除了所述待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,所述步骤P2包括:
对所述校正单事件和所述剩余单事件进行符合事件处理以获得符合事件;
对所获得的所述符合事件进行随机校正和/或散射校正;
对校正后的所述符合事件进行图像重建处理。
16.一种单事件校正装置,其特征在于,所述装置包括:
筛选模块,其被配置为按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述待校正单事件组包括所述所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件,所获取的所述所有单事件均包括时间信息、能量信息和/或位置信息,并且所述预设筛选条件包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件;
校正模块,其被配置为将确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
17.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述筛选模块具体被配置为按照预设筛选顺序对所获取的所述所有单事件进行所述时间约束条件、所述能量约束条件和/或所述位置约束条件的筛选,并将最后筛选出的所述单事件确定为所述待校正单事件组。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,所述校正模块包括:
时间校正单元,其被配置为按照下述方式之一对所述待校正单事件组的时间信息进行校正以得到所述校正单事件的时间信息:(1)从所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息当中选择一个最佳时间以作为所述校正单事件的时间信息,所述最佳时间包括最小的时间信息或具有最大的能量信息的单事件的时间信息,(2)按照预设时间校正方法对所选择的所述最佳时间进行校正,并且将所得到的时间校正值作为所述校正单事件的时间信息,或者(3)计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述时间信息的平均值并且将所得到的平均值作为所述校正单事件的时间信息;
能量校正单元,其被配置为按照下述方式之一对所述待校正单事件组的能量信息进行校正以得到所述校正单事件的能量信息:(1)计算所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息的总和,并且将所得到的能量总和作为所述校正单事件的能量信息,(2)按照预设能量校正方法对所得到的所述能量总和进行校正,并且将所得到的能量校正值作为所述校正单事件的所述能量信息,(3)利用所述预设能量校正方法将所述校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的所述能量信息;或者(4)通过神经网络、深度学习的方式将所述待校正单事件组内的所有单事件的所述能量信息转换为所述校正单事件的能量信息;和/或
位置校正单元,其被配置为按照下述方式之一对所述待校正单事件组的位置信息进行校正以得到所述校正单事件的位置信息:(1)将所述待校正单事件组内的最早发生的或具有最大的能量信息的单事件的位置信息选择为所述校正单事件的位置信息,(2)计算所述待校正单事件组内的所有单事件的能量权重,按照计算得到的所述能量权重对所述所有单事件的位置信息进行加权计算,并且将加权计算得到的空间位置作为所述校正单事件的位置信息,(3)根据所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息和所述能量信息,反向推算所述放射性射线的入射角度和方向以获得所述放射性射线在所述闪烁晶体中的实际入射位置,并且将所得到的实际入射位置作为得到所述校正单事件的位置信息,或者(4)利用神经网络算法对所述待校正单事件组内的所述所有单事件的所述时间信息、所述能量信息和所述位置信息进行处理以得到所述校正单事件的位置信息。
19.一种图像重建装置,其特征在于,所述装置包括:
校正模块,其被配置为利用权利要求1-13任一项所述的单事件校正方法对所获取的所有单事件进行校正以获得所述校正单事件;以及
图像重建模块,其被配置为对所获得的所述校正单事件和所述所有单事件中的除了所述待校正单事件组以外的剩余单事件进行图像重建处理。
20.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质上存储有程序指令,所述程序指令被执行时实现:
按照预设筛选条件对所获取的所有单事件进行筛选以确定出待校正单事件组,其中,所述待校正单事件组包括所述所有单事件中的由于放射性射线入射到探测器中的闪烁晶体阵列中之后发生晶体内散射或串扰而产生的单事件,所获取的所述所有单事件均包括时间信息、能量信息和/或位置信息,并且所述预设筛选条件包括时间约束条件、能量约束条件和/或位置约束条件;以及
将确定出的所述待校正单事件组进行校正以获得一个校正单事件。
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN107908362A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-04-13 | 湖北锐世数字医学影像科技有限公司 | 针对全数字pet的符合事件筛选的方法及装置 |
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US7315027B2 (en) * | 2003-10-22 | 2008-01-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Radiation detection device, scintillator panel, method of making the same, making apparatus, and radiation image pick-up system |
JP2006239118A (ja) * | 2005-03-03 | 2006-09-14 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | X線ct装置 |
CN102755172B (zh) * | 2011-04-28 | 2015-01-28 | 株式会社东芝 | 核医学成像方法以及核医学成像装置 |
US20160216382A1 (en) * | 2013-08-26 | 2016-07-28 | Teledyne Dalsa B.V. | A radiation detector and a method thereof |
WO2016092314A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | The University Court Of The University Of Edinburgh | A method of, and apparatus for, processing positron emission tomography data |
CN108846876B (zh) * | 2018-06-04 | 2022-05-17 | 湖北锐世数字医学影像科技有限公司 | 一种用于pet衰减校正的ct图像的定位方法 |
CN109444945A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-03-08 | 中国电子科技集团公司第二十六研究所 | 一种低串扰x射线探测器 |
-
2019
- 2019-07-03 CN CN201910592418.9A patent/CN110426729B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107908362A (zh) * | 2017-11-10 | 2018-04-13 | 湖北锐世数字医学影像科技有限公司 | 针对全数字pet的符合事件筛选的方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110426729A (zh) | 2019-11-08 |
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