CN110507343B - 运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备 - Google Patents

运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110507343B
CN110507343B CN201910810494.2A CN201910810494A CN110507343B CN 110507343 B CN110507343 B CN 110507343B CN 201910810494 A CN201910810494 A CN 201910810494A CN 110507343 B CN110507343 B CN 110507343B
Authority
CN
China
Prior art keywords
motion
scanning
data
time
motion field
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910810494.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110507343A (zh
Inventor
张双悦
刘慧�
曹拓宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd filed Critical Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority to CN201910810494.2A priority Critical patent/CN110507343B/zh
Publication of CN110507343A publication Critical patent/CN110507343A/zh
Priority to US16/870,948 priority patent/US11564631B2/en
Priority to US18/161,861 priority patent/US20230172557A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN110507343B publication Critical patent/CN110507343B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A61B5/721—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts using a separate sensor to detect motion or using motion information derived from signals other than the physiological signal to be measured
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/4808—Multimodal MR, e.g. MR combined with positron emission tomography [PET], MR combined with ultrasound or MR combined with computed tomography [CT]
    • G01R33/481—MR combined with positron emission tomography [PET] or single photon emission computed tomography [SPECT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/0035—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room adapted for acquisition of images from more than one imaging mode, e.g. combining MRI and optical tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A61B5/7207—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal of noise induced by motion artifacts
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/037—Emission tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
    • A61B6/5247—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from an ionising-radiation diagnostic technique and a non-ionising radiation diagnostic technique, e.g. X-ray and ultrasound
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
    • A61B6/527—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion using data from a motion artifact sensor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
    • A61B6/582—Calibration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
    • G01R33/56509—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to motion, displacement or flow, e.g. gradient moment nulling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A61B5/1128—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10104—Positron emission tomography [PET]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Nuclear Medicine (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)

Abstract

本申请涉及一种运动场获取及PET图像校正的方法、装置和计算机设备。所述方法包括：通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据，获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线，并根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场，根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。采用本方法能够利用第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描获取多个第一数据，并利用多个第一数据得到全时段的运动场。

Description

运动场获取方法及PET图像校正方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及医学成像技术领域，特别是涉及一种运动场获取方法及PET图像校正方法、装置和计算机设备。
背景技术
近年来，随着医学技术的不断发展，为了更好的对人体进行检查，采用多种检测技术融合的方式对人体进行检测，例如，对软组织检测使用PET(Positron EmissionComputed Tomography，正电子发射型计算机断层显像)与MRI(Magnetic ResonanceImaging，核磁共振成像)结合的系统，是目前医疗设备研发的热点。
然而，PET-MRII胸腹部位的图像质量常受到病人呼吸和心跳引起的运动的影响。常见的去运动伪影技术，例如基于呼吸带或导航条的运动波形引导下的重建技术，仅重建某一呼吸状态对应的图像，舍弃其他呼吸状态的数据，造成最终的图像信噪比不高。而基于MRI特殊序列提取运动场进行PET图像运动校正方法可以解决不同呼吸状态位间的运动配准，充分利用不同状态位的PET数据，保障了图像质量，然而此技术受限于采集时间段内的PET运动校正，即此技术依赖特殊的MRI序列，仅能较好的校准此序列对应的时间段内的PET图像；并且不能满足全时段的PET运动校正，即将特定时间窗口中建立的运动模型应用于其他时间窗口中，可能由于运动的不平稳而无法取得较好的校正效果。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种运动场获取方法及PET图像校正方法、装置和计算机设备。
一种运动场获取的方法，所述方法包括：
通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在其中一个实施例中，所述根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场包括：所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；
根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；
将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；
根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场。
在其中一个实施例中，所述根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：
获取第一MRI扫描协议的扫描时间；
在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；
根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；
根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据。
在其中一个实施例中，所述根据多个第一运动场，得到全时段运动场包括：所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；
将所述第一运动场作为与其相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在其中一个实施例中，所述根据多个第一运动场，得到全时段运动场包括：
对相邻的两个所述第一运动场进行拟合，得到两个第一MRI扫描协议中间第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在其中一个实施例中，所述根据多个第一运动场，得到全时段运动场包括；
根据所述多个第一运动场进行拟合，得到全时段运动场。
在其中一个实施例中，所述第一MRI扫描协议包括以下采集序列的一种或多种：多周期的放射状采集序列，螺旋采集序列，随机k空间采集序列以及黄金角放射状采集序列。
一种运动场获取装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
第二获取模块，用于获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
第一运动场生成模块，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
全时段运动场生成模块，用于根据多个第一运动场，得到全时段运动场。
一种运动场获取的方法，所述方法包括：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
一种PET图像校正方法，所述方法包括：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
在其中一个实施例中，所述PET扫描数据包括：PET原始数据，或PET重建图像。
一种PET图像校正获取装置，所述装置包括：
MRI数据获取模块，用于通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
PET数据获取模块，用于获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
生理运动曲线得到模块，用于获取对待扫描物体进行扫描时全时段的呼吸运动曲线；
第一运动场得到模块，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
全时段运动场得到模块，用于根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
PET校正图像得到模块，用于根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
上述运动场获取及PET图像校正的方法、装置和计算机设备，通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据，获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线，并根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场，根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。通过利用第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描获取多个第一数据，并利用多个第一数据得到全时段的运动场，满足扫描过程全时段的运动伪影校正。
附图说明
图1为一个实施例中一种运动场获取方法的流程示意图；
图2为另外一个实施例中一种运动场获取方法的流程示意图；
图3为一个实施例中一种PET图像校正获取方法的流程示意图；
图4为一个实施例中获取全时段运动场方法的示意图
图5为一个实施例中运动场获取装置的结构框图；
图6为另外一个实施例中运动场获取装置的结构框图；
图7为一个实施例中PET图像校正获取装置的结构框图；
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography，PET)，是核医学领域比较先进的临床检查影像技术。是将某种物质，一般是生物生命代谢中必须的物质，如：葡萄糖、蛋白质、核酸、脂肪酸，标记上短寿命的放射性核素(如18F，11C等)，注入人体后，放射性核素在衰变过程中释放出正电子，一个正电子在行进十分之几毫米到几毫米后遇到一个电子后发生湮灭，从而产生方向相反的一对能量为511KeV的光子。这对光子，通过高度灵敏的照相机捕捉，并经计算机进行散射和随机信息的校正。经过对不同的正电子进行相同的分析处理，我们可以得到在生物体内聚集情况的三维图像，从而达到诊断的目的。
核磁共振(magnetic resonance Imaging，MRI)检查，是将人体置于特殊的磁场中，用无线电射频脉冲激发人体内氢原子核，引起氢原子核共振，并吸收能量。在停止射频脉冲后，氢原子核按特定频率发出射电信号，并将吸收的能量释放出来，被体外的接受器收录，经电子计算机处理获得图像，这就叫做核磁共振成像。核磁共振检查彻底摆脱了电离辐射对人体的损害，又有参数多，信息量大，可多方位成像，以及对软组织有高分辨力等突出的特点，被广泛用于临床疾病的诊断，对有些病变成为必不可少的检查方法。
PET与MRI两种设备的结合能够实现同步数据采集并且使图像融合，能获得更准确的确定人体结构、功能和代谢等全方位的信息，并减少辐射，这对改进疾病的诊断和治疗有重要价值。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种运动场获取方法，所述方法包括以下步骤：
步骤202，通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据。
在步骤202中，通过MRI设备利用第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，也就是说，在对待扫描物体进行扫描过程中，第一MRI扫描协议以间断多次，短时间的方式进行扫描，从而获取多个第一数据。
需要说明的是，每一次第一MRI扫描协议对待扫描物体进行扫描的时间，覆盖2到3个呼吸周期，从而获取的各第一数据中包含有2-3呼吸周期的呼吸数据。
在本实施例中，MRI扫描协议通常包括：扫描参数和扫描序列。在一些实施例中，利用MRI扫描序列对待扫描物体进行扫描。
步骤204，获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线。
在步骤204中，在通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描的同时，还需要获取全时段的生理运动曲线。当患者在进行MRI扫描时，在MRI设备扫描的整个过程将会持续比较长的时间，在此过程中，会经历患者的多个呼吸阶段。需要记录下多个呼吸阶段的呼吸运动数据从而得到呼吸运动曲线。
实现获取生理运动曲线的方式包括多种，其中，可在对患者进行扫描前，在患者腹部穿戴腹带以采集患者在进行扫描过程中的呼吸信号，再通过采集的呼吸信号进行处理得到呼吸运动曲线。还可以利用在MRI设备中设置有摄像装置，利用摄像装置获取患者在扫描全时段中的影像，通过对影像进行处理后得到呼吸运动曲线，其处理过程包括在影像中对感兴趣区域(胸腹部)的影响数据进行提取，对提取后的影响数据再进行处理后得到呼吸运动曲线。在其他实施例中，还可以在MRI设备中设置雷达、线圈之类等不限于一种非接触式传感装置用于采集呼吸信号。
在其他实施例中，在MRI设备中设置有生命体征数据采集装置采集所述生理运动曲线。其中生命体征数据采集装置包括但不限于：基于电磁波回波信号的生命体征数据采集装置、基于心电信号的生命体征数据采集装置、基于光电信号的生命体征数据采集装置以及基于压力震荡信号的生命体征数据采集装置。
需要说明的是，利用上述装置获取的生理运动曲线包括但不限于呼吸运动曲线和心跳运动曲线。
当此方法运用在PET-MRI设备中时，还可通过对PET数据进行处理，得到生理运动曲线。需要说明的是，获取生理运动曲线的方式包括但不拘于上述方式。
在其他实施例中，还可以从MRI设备采集的原始数据中提取与生理运动相关的数据，再根据该数据生成呼吸运动曲线。
在本发明中，获取生理运动曲线的方式不限于上述几种，还包括其他获取生理运动曲线的方式。
步骤206，所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线，根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场。在其他实施例中，还可通过心跳运动曲线获取运动场。步骤206还包括：根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场。
进一步的，根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到的多个呼吸区间的数据，其中各呼吸区间标示患者在进行扫描过程中的不同呼吸状态。其中呼吸状态可以按照吸气初期阶段，吸气末期阶段，呼气初期阶段以及呼气末期阶段的形式进行划分，也可以按照其他的方式进行划分。
其中，根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：获取第一MRI扫描协议的扫描时间；在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据。
进一步的，利用获取的第一MRI扫描协议的扫描时间，在所述呼吸曲线中查找与该扫描时间相对应的呼吸运动曲线。由于在本方法中，第一MRI扫描协议分时段扫描得到了多个第一数据，从全时段的生理运动曲线中，通过各段扫描时间可以得到与各第一数据相对应的一段呼吸运动曲线。也就是说上述得到的每段呼吸运动曲线中的呼吸运动信息都与相对应的第一数据中的呼吸运动信息相匹配。
进一步的，由于各段第一MRI扫描协议的扫描时间均覆盖有2-3个呼吸周期，则上述得到的每段呼吸运动曲线中相应的也包含有2-3个呼吸周期，利用该呼吸运动曲线将各第一数据分为上文所述的若干呼吸区间数据。而各呼吸区间数据为患者在进行扫描过程中处于各呼吸状态下获取的第一数据。
进一步的，将来自于同一个第一数据中的多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸状态下没有运动伪影的呼吸区间图像。通过图像配准方法获得每个呼吸区间的图像到参考状态图像之间的运动场，作为该第一数据的第一运动场。其中，图像配准的方法包括根据两组各自包含有不同的呼吸周期的图像，计算出两组图像之间的运动场(deformation field)。并根据多个第一数据得到多个第一运动场。
具体的，在利用呼吸区间数据进行图像重建得到没有运动伪影的呼吸区间图像的过程中，还需要进行运动矫正。运动矫正可以通过pre-reconstruction(重建前处理)或者post-reconstruction(重建后处理)的方式来实现。
其中，Pre-reconstruction即对采集的呼吸区间数据进行处理，然后直接重建出没有运动伪影的图像。其中，Post-reconstruction即先重建出每个呼吸周期下没有运动伪影的图像，然后进行运动矫正合成单一的、没有运动伪影的图像。
具体的，在对呼吸区间数据进行图像重建，可运用快速重建方法，所述方法包括且不限于快速傅里叶、压缩感知、深度学习等方法。
具体的，运动场是指从一个呼吸周期A的图像到另一个呼吸周期B(通常是一个参考状态，比如呼气末端的静息期)的配准函数，通过此配准函数，可以将A状态下的图像配准到B状态下的图像。并且在理想的情况下，将该配准函数施加到图像A上之后，可以得到与图像B完全一致的图像。
具体的，在进行图像配准时，通过图像配准算法计算两张呼吸区间图像之间的运动场信息(deformation field)。即呼吸周期A的图像中每个像素点通过图像配准算法后能够运动到达呼吸周期B的图像中的位置(或其他任意与其等效的数学形式)。在理想的情况下，将该运动场信息施加到呼吸周期A的图像上之后，可以得到与呼吸周期B的图像完全一致的图像。
步骤208，根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在步骤208中，所述全时段运动场包括所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场。由于第二运动场对应的时间段，第一MRI扫描协议没有对待扫描物体进行扫描，故不能根据扫描数据得到相应的运动场。
在步骤208中，还包括：将所述第一运动场作为与其相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在本实施例中，可将第一运动场作为之后或者之前第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场，这样可得到多个第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场。再根据多个第一运动场以及多个第二运动场得到全时段的运动场。
在步骤208中，还包括：对相邻的两个所述第一运动场进行拟合，得到两个第一MRI扫描协议中间第一MRI扫描协议未扫描时间段的的第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在步骤208中，还包括：根据所述多个第一运动场进行拟合，得到全时段运动场。
在本实施例中，根据呼吸运动曲线的幅度或者相位，查找到第一MRI扫描协议未扫描时间段的每个呼吸区间，并将各呼吸区间作为区间A，查找一个或多个第一MRI扫描协议扫描时间中的呼吸区间，并将各呼吸区间作为区间B。再根据区间A和每一个区间B之间的相关性度量将多个区间B的运动场进行加权得到区间A的运动场。进而得到全时段的运动场。
具体的，相关性度量可由两个对应时间的呼吸运动曲线的幅度、相位的相关性，或者两个对应时间的时间差，或者是其他因素得到。
在其他实施例中，还可通过人工智能的方法建立所需的拟合函数，通过多个第一运动场通过拟合函数进行拟合得到全时段的运动场
在本实施例中，所述第一MRI扫描协议包括以下采集序列的一种或多种：多周期的放射状采集序列，螺旋采集序列，随机k空间采集序列以及黄金角放射状采集序列。
上述运动场获取方法，通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据，获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线，并根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场，根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。通过利用第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描获取多个第一数据，并利用多个第一数据得到全时段的运动场。
在另一个实施例中，如图2所示，提供了一种运动场获取方法，所述方法包括以下步骤：
步骤302，通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据。
步骤304，获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线。
步骤306，根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场。
步骤308，根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在本实施例中，在对待扫描物体进行扫描过程中，由第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议进行交替扫描。第一MRI扫描协议短时间扫描，而第二MRI扫描协议为正常扫描，扫描时间稍长。也就是说，第二MRI扫描协议进行正常扫描的过程中，分散地，稀疏得插入第一MRI扫描协议进行短时间扫描。
关于本方法步骤304-步骤308的具体限定可以参见上文中方法中步骤204-步骤208的限定。需要说明的是，在上述方法中第二运动场为第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场，而在本方法中，第二运动场为第二MRI扫描协议扫描时间段的运动场。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种PET图像校正方法，所述方法包括以下步骤：
步骤402，通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据。
步骤404，获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据。
步骤406，获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线。
步骤408，根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场。
步骤410根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
步骤412，根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
在本方法中，为PET-MRI设备对待扫描物体进行扫描，在扫描过程中，由第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议进行交替扫描。第一MRI扫描协议短时间扫描，而第二MRI扫描协议为正常扫描，扫描时间稍长。也就是说，第二MRI扫描协议进行正常扫描的过程中，分散地，稀疏得插入第一MRI扫描协议进行短时间扫描。在第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议进行交替扫描的过程中，由PET设备对待扫描物体进行全时段的扫描，以获取PET数据。
关于本方法步骤406-步骤410的具体限定可以参见上文中方法中步骤204-步骤208的限定。需要说明的是，在上述方法中第二运动场为第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场，而在本方法中，第二运动场为第二MRI扫描协议扫描时间段的运动场。
具体的，步骤408如图4所示，其中基于MRI的运动场信息采集为第一数据短时间对待扫描物体进行扫描；MRI临床数据采集为第二数据对待扫描物体进行扫描；PET临床数据采集为PET设备对待扫描物体进行全时段的扫描；生理信号监测为获取的全时段呼吸运动曲线。其中MRI数据采集的数据包括基于MRI的运动场信息以及MRI临床数据进行交替采集得到的数据。在处理数据的过程中，利用基于MRI的运动场信息采集的数据以及生理信号检测采集得到的全时段呼吸运动曲线进行处理，相应的得到多个运动场。在整个MRI-PET设备进行扫描的过程中，可以得到多个这样的运动场，将这些运动场对图像虚线框内的PET数据采集的到数据以及MRI临床数据的进行运动校正。
进一步的，基于MRI的运动场信息采集的数据对相邻的MRI临床数据采集的数据进行运动校正，并且基于MRI的运动信息采集的数据还对上述MRI临床数据采集的时间段以及该MRI的运动信息采集的时间段对应时间内PET临床数据采集的数据进行运动校正。也就是说，如图4中所示，基于MRI的运动场信息采集的数据对同一个虚线框内的MRI临床数据以及PET临床数据进行运动校正。
进一步的，在步骤412中，根据步骤410获取全时段的运动场对PET扫描数据进行校正。其中PET扫描数据包括：PET原始数据，或PET重建图像。
在本实施例中，根据全时段的运动场对PET原始数据进行校正后，再对校正后的原始数据进行图像重建，可以得到没有运动伪影的PET校正图像。
在其他实施例中，可先对PET原始数据进行图像重建，得到PET重建图像。再根据全时段的运动场对PET重建图像进行校正，得到没有运动伪影的PET校正图像。
在本实施例中，通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据，并获取第二MRI扫描协议获取的第二数据。将获取的第一数据和第二数据作为MRI扫描数据。并根据全时段的运动场MRI扫描数据进行校正，同样的，所述MRI扫描数据包括MRI原始数据，或MRI重建图像。
在本实施例中，根据全时段的运动场对MRI原始数据进行校正后，再对校正后的原始数据进行图像重建，可以得到没有运动伪影的MRI校正图像。
在其他实施例中，可先对PET原始数据进行图像重建，得到MRI重建图像。再根据全时段的运动场对MRI重建图像进行校正，得到没有运动伪影的MRI校正图像。
在PET-MRI设备对待扫描物体进行扫描过程中，可根据得到的全时段运动场对PET扫描数据以及MRI扫描数据分别进行校正，得到没有运动伪影的PET校正图像以及MRI校正图像。
上述PET图像校正方法中，通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据，获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。在本方法中，通过在对待扫描物体进行扫描的过程中，在第二MRI扫描协议正常进行扫描中，稀疏的插入短时间扫描的第一MRI扫描协议。通过由第一MRI扫描协议获取的第一数据得到全时间段的运动场，再通过该运动场对PET扫描数据进行校正，从而得到没有运动伪影的PET校正图像。以解决现有技术中依赖特殊的MRI序列，仅能较好的校准此序列对应的时间段内的PET图像，并不能满足全时段的PET运动校正，即将特定时间窗口中建立的运动模型应用于其他时间窗口中，可能由于呼吸运动的不平稳而无法取得较好的校正效果的问题。
应该理解的是，虽然图1-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种运动场获取装置，包括：第一获取模块502、第二获取模块504、第一运动场生成模块506和全时段运动场生成模块508，其中：
第一获取模块502，用于通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据。
第二获取模块504，用于获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线。
第一运动场生成模块506，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场。
全时段运动场生成模块508，用于根据多个第一运动场，得到全时段运动场。
关于运动场获取装置的具体限定可以参见上文中对于运动场获取方法的限定，在此不再赘述。上述运动场获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，如图6所示，提供了另一种运动场获取装置，包括：第三获取模块602、第四获取模块604、第二运动场生成模块606和全时段运动场生成模块608，其中：
第三获取模块602，用于通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
第四获取模块604，用于获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
第二运动场生成模块606，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
全时段运动场生成模块608，用于根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
关于另一种运动场获取装置的具体限定可以参见上文中对于另一种运动场获取方法的限定，在此不再赘述。上述的另一种运动场获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在本实施例中，如图7所示，提供了一种PET图像校正装置，包括：MRI数据获取模块702，PET数据获取模块704，生理运动曲线得到模块706，第一运动场生成模块708，全时段运动场生成模块710以及PET校正图像得到模块712，其中：
MRI数据获取模块702，用于通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
PET数据获取模块704，用于获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
呼吸运动曲线得到模块706，用于获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
第一运动场计算模块708，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
全时段运动场计算模块710，用于根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
PET校正图像生成模块712，用于根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
关于运动场获取装置的具体限定可以参见上文中对于运动场获取方法的限定，在此不再赘述。上述运动场获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
关于另一种运动场获取装置的具体限定可以参见上文中对于另一种运动场获取方法的限定，在此不再赘述。上述另一种运动场获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
关于PET图像校正装置的具体限定可以参见上文中对于PET图像校正方法的限定，在此不再赘述。上述PET图像校正装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种运动场获取方法，或/和实现另外一种运动场获取方法，或/和实现一种PET图像校正方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；
根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；
将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；
根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
获取第一MRI扫描协议的扫描时间；
在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；
根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；
根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
所述全时段运动场包括所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；
将所述第一运动场作为与其相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
对相邻的两个所述第一运动场进行拟合，得到两个第一MRI扫描协议中间第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
根据所述多个第一运动场进行拟合，得到全时段运动场。
所述第一MRI扫描协议包括以下采集序列的一种或多种：多周期的放射状采集序列，螺旋采集序列，随机k空间采集序列以及黄金角放射状采集序列。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的呼吸运动曲线；
根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；
根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；
将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；
根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取第一MRI扫描协议的扫描时间；
在所述生理运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；
根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；
根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
所述全时段运动场包括所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；
将所述第一运动场作为与其相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
对相邻的两个所述第一运动场进行拟合，得到两个第一MRI扫描协议中间第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据所述多个第一运动场进行拟合，得到全时段运动场。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种运动场获取的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场包括：所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：获取第一MRI扫描协议的扫描时间；在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据；
其中，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括：所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；将与所述第一运动场相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场作为所述第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括：
对相邻的两个所述第一运动场进行拟合，得到两个第一MRI扫描协议中间第一MRI扫描协议未扫描时间段的第二运动场；
根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括；
根据多个所述第一运动场进行拟合，得到全时段运动场。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一MRI扫描协议包括以下采集序列的一种或多种：多周期的放射状采集序列，螺旋采集序列，随机k空间采集序列以及黄金角放射状采集序列。
5.一种运动场获取装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于通过第一MRI扫描协议对待扫描物体进行分时段扫描，获取第一MRI扫描协议扫描对应的第一数据；
第二获取模块，用于获取待扫描物体的全时段的生理运动曲线；
第一运动场生成模块，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
全时段运动场生成模块，用于根据多个第一运动场，得到全时段运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场包括：所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：获取第一MRI扫描协议的扫描时间；在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据；
其中，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括：所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；将与所述第一运动场相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场作为所述第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
6.一种运动场获取的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场包括：所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：获取第一MRI扫描协议的扫描时间；在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据；
其中，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括：所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；将与所述第一运动场相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场作为所述第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
7.一种PET图像校正方法，其特征在于，所述方法包括：
通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像；
其中，所述根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场包括：所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：获取第一MRI扫描协议的扫描时间；在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据；
其中，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括：所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；将与所述第一运动场相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场作为所述第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述PET扫描数据包括：PET原始数据，或PET重建图像。
9.一种PET图像校正获取装置，其特征在于，所述装置包括：
MRI数据获取模块，用于通过第一MRI扫描协议以及第二MRI扫描协议对待扫描物体进行交替扫描，获取第一MRI扫描协议对应的第一数据；
PET数据获取模块，用于获取在第一MRI扫描协议与第二MRI扫描协议进行交替扫描时，获取对待扫描物体进行扫描的PET扫描数据；
生理运动曲线得到模块，用于获取对待扫描物体进行扫描时全时段的生理运动曲线；
第一运动场计算模块，用于根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场；
全时段运动场计算模块，用于根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场；
PET校正图像得到模块，用于根据所述全时段运动场对所述PET扫描数据进行校正，得到校正后的PET图像；
其中，所述根据所述第一数据以及生理运动曲线，得到每个第一数据对应扫描时间的第一运动场包括：所述生理运动曲线包括呼吸运动曲线；根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据；将多个所述呼吸区间数据分别进行图像重建，得到多个呼吸区间图像；根据多个所述呼吸区间图像，得到第一运动场；
其中，所述根据所述第一数据以及呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间数据包括：获取第一MRI扫描协议的扫描时间；在所述呼吸运动曲线中查找所述扫描时间对应的呼吸运动曲线；根据所述扫描时间对应的呼吸运动曲线，得到多个呼吸区间；根据所述第一数据以及多个呼吸区间，将所述第一数据划分为多个呼吸区间数据；
其中，所述根据多个所述第一运动场，得到全时段运动场包括：所述全时段运动场还包括第二运动场，所述第二运动场对应所述第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场；将与所述第一运动场相邻的第一MRI扫描协议未扫描时间段的运动场作为所述第二运动场；根据多个所述第一运动场以及多个所述第二运动场，得到全时段运动场。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤；
和/或，
所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求6所述方法的步骤；
和/或，
所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求7至8中任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤；
和/或，
所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求6所述的方法的步骤；
和/或，
所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求7至8中任一项所述的方法的步骤。
CN201910810494.2A 2019-08-29 2019-08-29 运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备 Active CN110507343B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910810494.2A CN110507343B (zh) 2019-08-29 2019-08-29 运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备
US16/870,948 US11564631B2 (en) 2019-08-29 2020-05-09 Systems and methods for image correction
US18/161,861 US20230172557A1 (en) 2019-08-29 2023-01-30 Systems and methods for image correction

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910810494.2A CN110507343B (zh) 2019-08-29 2019-08-29 运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110507343A CN110507343A (zh) 2019-11-29
CN110507343B true CN110507343B (zh) 2023-08-01

Family

ID=68629200

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910810494.2A Active CN110507343B (zh) 2019-08-29 2019-08-29 运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备

Country Status (2)

Country Link
US (2) US11564631B2 (zh)
CN (1) CN110507343B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230084413A1 (en) * 2021-09-13 2023-03-16 Siemens Healthcare Gmbh Deep learning-based realtime reconstruction

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101855564A (zh) * 2007-11-09 2010-10-06 皇家飞利浦电子股份有限公司 Mr-pet周期运动门控和校正
CN103845073A (zh) * 2012-12-04 2014-06-11 美国西门子医疗解决公司 用于pet衰减校正的mr扫描选择
CN107730567A (zh) * 2017-10-30 2018-02-23 上海联影医疗科技有限公司 医学成像方法及系统

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7945079B2 (en) 2006-11-22 2011-05-17 The General Hospital Corporation Motion correction of PET images using navigator data acquired with an MRI system
US20120265050A1 (en) * 2011-04-04 2012-10-18 Ge Wang Omni-Tomographic Imaging for Interior Reconstruction using Simultaneous Data Acquisition from Multiple Imaging Modalities
CN103608845B (zh) * 2011-06-21 2016-10-19 皇家飞利浦有限公司 呼吸运动确定装置
DE102012218289A1 (de) 2012-10-08 2014-04-10 Siemens Aktiengesellschaft Bewegungskorrigierte PET-Bilder
DE102013205576B4 (de) 2013-03-28 2024-05-23 Siemens Healthineers Ag Verfahren zum Erzeugen einer Bewegungskorrektur für PET-Daten, Verfahren zum Erzeugen von PET-Bildern sowie entsprechend ausgestaltete MR-Anlage und PET-Anlage, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
US9398855B2 (en) * 2013-05-30 2016-07-26 Siemens Aktiengesellschaft System and method for magnetic resonance imaging based respiratory motion correction for PET/MRI
US9990741B2 (en) * 2015-09-28 2018-06-05 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Motion correction in a projection domain in time of flight positron emission tomography

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101855564A (zh) * 2007-11-09 2010-10-06 皇家飞利浦电子股份有限公司 Mr-pet周期运动门控和校正
CN103845073A (zh) * 2012-12-04 2014-06-11 美国西门子医疗解决公司 用于pet衰减校正的mr扫描选择
CN107730567A (zh) * 2017-10-30 2018-02-23 上海联影医疗科技有限公司 医学成像方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20210059609A1 (en) 2021-03-04
CN110507343A (zh) 2019-11-29
US20230172557A1 (en) 2023-06-08
US11564631B2 (en) 2023-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11020077B2 (en) Simultaneous CT-MRI image reconstruction
Martinez-Möller et al. Dual cardiac–respiratory gated PET: implementation and results from a feasibility study
JP6243121B2 (ja) 飛行時間情報を用いて画像化スキャンにおける動き検出及び補正をする方法と装置
Field et al. False cerebral activation on BOLD functional MR images: study of low-amplitude motion weakly correlated to stimulus
CN110960241A (zh) 医学影像扫描的扫描参数确定方法、装置和计算机设备
WO2016033458A1 (en) Restoring image quality of reduced radiotracer dose positron emission tomography (pet) images using combined pet and magnetic resonance (mr)
CN109917315A (zh) 磁共振成像扫描方法、装置、计算机设备和存储介质
US11607181B2 (en) Systems and methods for cardiac triggering of an imaging system
CN110223247B (zh) 图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111588399A (zh) 医学成像设备状态监控的方法、设备和计算机设备
Sloots et al. Strain Tensor Imaging: Cardiac-induced brain tissue deformation in humans quantified with high-field MRI
CN110507343B (zh) 运动场获取方法及pet图像校正方法、装置和计算机设备
CN110215226B (zh) 图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质
US20030048937A1 (en) Method of processing visual imagery from a medical imaging device
CN111402356B (zh) 参数成像输入函数提取方法、装置和计算机设备
CN110477941B (zh) 摄取值的校正方法、装置、计算机设备和可读存储介质
US11925419B2 (en) Systems and methods for position determination
CN110811665A (zh) Pet图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107569251B (zh) 医学成像方法和系统及非暂态计算机可读存储介质
CN110215203B (zh) 心电信号获取方法、装置、计算机设备和存储介质
EP2711738A1 (en) A method and a device to generate virtual X-ray computed tomographic image data
CN114677415A (zh) 图像配准方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN111316327B (zh) 对移动对象的pet数据的衰减校正
CN113057662A (zh) 用于混合pet-mr成像中的运动补偿的方法和系统
Ozsahin et al. Monte Carlo simulation of PET/MR scanner and assessment of motion correction strategies

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 201807 Shanghai City, north of the city of Jiading District Road No. 2258

Applicant after: Shanghai Lianying Medical Technology Co.,Ltd.

Address before: 201807 Shanghai City, north of the city of Jiading District Road No. 2258

Applicant before: SHANGHAI UNITED IMAGING HEALTHCARE Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant