CN111588399B - 医学成像设备状态监控的方法、设备和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种医学成像设备状态监控的方法、设备和计算机设备，其中，该医学成像设备状态监控的方法包括：获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像，将该重建图像、该衰减信息图像和该医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据，将该目标对象的测试数据与该模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据该数据偏差对该医学成像设备的状态进行评估。通过本申请，解决了相关技术中对PET系统探测器的温度、湿度进行监控，往往灵敏度较低，可靠性不高的问题，简化了对医学成像设备状态监控的算法，方便快捷，提高了监控的灵敏度和可靠性。

Description

医学成像设备状态监控的方法、设备和计算机设备

技术领域

本申请涉及医疗技术领域，特别是涉及医学成像设备状态监控的方法、设备和计算机设备。

背景技术

正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography，简称为PET)，是核医学领域先进的临床检查影像技术。将生物生命代谢中必须的物质，例如：葡萄糖、蛋白质、核酸、脂肪酸，标记上短寿命的放射性核素，注入人体后，通过对于该物质在代谢中的聚集，来反映生命代谢活动的情况，从而达到诊断的目的。

PET系统的重建图像的质量与PET系统探测器所获得的数据质量息息相关，但是老化、温度、湿度等因素，会导致PET系统探测器的状态偏离出厂预定设置，进而影响数据质量与重建图像的质量。因此，在相关技术中，对探测器温度、湿度等各项参数进行监控，并且利用标准模体定期进行质量控制(Quality Control，简称为QC)，成为监控PET系统探测器的状态、维持重建图像质量的必要手段。然而，对PET系统探测器参数的监控，例如，对温度、湿度的监控，无法直接反映数据质量与重建图像的质量，而且往往灵敏度较低，可靠性不高。利用标准模体进行的QC虽然效果极佳，但时间成本与人力成本较高。

目前针对相关技术中，对PET系统探测器的温度、湿度进行监控，往往灵敏度较低，可靠性不高的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种医学成像设备状态监控的方法、设备、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中对PET系统探测器的温度、湿度进行监控，往往灵敏度较低，可靠性不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种医学成像设备状态监控的方法，所述方法包括：

获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像；

将所述重建图像、所述衰减信息图像和所述医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据；

将所述目标对象的测试数据与所述模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估。

在其中一些实施例中，所述方法包括：

对所述重建图像进行散射校正，获取估计符合计数数据，将所述估计符合计数数据作为所述模拟数据；

获取所述目标对象的实测符合计数数据，将所述实测符合计数数据作为测试数据；

将所述实测符合计数数据与所述估计符合计数数据进行对比，得到所述数据偏差，根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估。

在其中一些实施例中，所述对所述重建图像进行散射校正包括：

根据所述医学成像设备的几何数据、所述衰减信息图像和所述测试数据，生成所述目标对象的PET重建图像；

根据所述PET重建图像进行迭代计算，其中，所述迭代计算包括：根据所述PET重建图像、所述衰减信息图像和所述医学成像设备的几何数据，通过所述仿真模型对符合计数数据进行估计，获取散射校正数据，根据所述散射校正数据、所述医学成像设备的几何数据、所述衰减信息图像和所述测试数据，再次计算所述PET重建图像；

在所述迭代计算的次数达到预设迭代次数的情况下，完成所述散射校正，获取最后一次所述迭代计算中的所述符合计数数据作为所述估计符合计数数据。

在其中一些实施例中，

获取所述目标对象的实测符合计数数据作为所述测试数据；

所述仿真模型为蒙特卡罗模拟模型，获取所述蒙特卡罗模拟的真符合事件和散射符合事件形成估计符合计数数据，作为所述模拟数据。

在其中一些实施例中，所述根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估包括：

将所述实测符合计数数据压缩为一维测试数据，将所述估计符合计数数据压缩为一维模拟数据，所述一维测试数据和所述一维模拟数据均为飞行时间统计分布数据；

根据所述一维测试数据和所述一维模拟数据之间的数据偏差，得到实测时间信息与预设时间信息的吻合程度，根据所述吻合程度评估所述医学成像设备的状态，其中，所述一维测试数据中的时间信息为实测时间信息，所述一维模拟数据中的时间信息为预设时间信息。

在其中一些实施例中，所述根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估还包括：

根据飞行时间信息，将所述实测符合计数数据和所述估计符合计数数据划分为不同数据子集；

在每一个所述数据子集中，根据所述估计符合计数数据对所述实测符合计数数据进行拟合，得到不同飞行时间中，所述数据子集的拟合系数分布；

在所述拟合系数分布与预设分布之间的偏差大于预设偏差阈值的情况下，判定所述医学成像设备状态偏离。

在其中一些实施例中，所述得到模拟数据包括：

在所述仿真模型仅针对散射事件进行估计的情况下，对所述仿真模型的结果进行解析，得到散射事件符合估计数据，将所述散射事件符合估计数据与正投影数据进行叠加，得到所述模拟数据，其中，根据PET图像重建算法得到所述正投影数据，所述PET图像重建算法包括顺序子集最大似然重建算法和滤波反投影重建算法。

第二方面，本申请实施例提供了一种医学成像设备状态监控的设备，所述设备包括获取模块、模拟模块和评估模块：

所述获取模块，用于获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像；

所述模拟模块，用于将所述重建图像、所述衰减信息图像和所述医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据；

所述评估模块，用于将所述目标对象的测试数据与所述模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估。

在其中一些实施例中，所述设备还包括警报模块：

所述警报模块，在所述数据偏差大于预设偏差阈值的情况下，判定所述医学成像设备状态偏离，并进行警报。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一所述方法。

相比于相关技术，本申请实施例提供的医学成像设备状态监控的方法，通过获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像，将该重建图像、该衰减信息图像和该医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据，将该目标对象的测试数据与该模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据该数据偏差对该医学成像设备的状态进行评估，解决了相关技术中对PET系统探测器的温度、湿度进行监控，往往灵敏度较低，可靠性不高的问题，简化了对医学成像设备状态监控的算法，方便快捷，提高了监控的灵敏度和可靠性。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的医学成像设备状态监控的方法的应用环境示意图；

图2是根据本申请实施例的医学成像设备状态监控的方法的流程图；

图3是根据本申请实施例的另一种医学成像设备状态监控的方法的流程图；

图4是根据本申请实施例的从散射校正中获取估计符合计数数据的方法的流程图；

图5是根据本申请实施例的另一种医学成像设备状态监控的方法的流程图；

图6是根据本申请实施例的模拟数据和测试数据在TOF维度上的分布示意图；

图7为根据本申请实施例的又一种医学成像设备状态监控的方法的流程图；

图8是根据本申请实施例的医学成像设备状态监控的设备的结构框图；

图9是根据本申请实施例的另一种医学成像设备状态监控的设备的结构框图；

图10是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图。

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，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所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。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”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。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请提供的医学成像设备状态监控的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，图1是根据本申请实施例的医学成像设备状态监控的方法的应用环境示意图，如图1所示。其中，PET扫描系统包括数据采集设备101、扫描床102、主机103和重建机104，医生通过主机103控制数据采集设备101对扫描床102上的患者进行扫描，得到患者的PET重建图像和衰减信息图像。主机103根据重建图像、衰减信息图像和PET扫描系统的系统状态参数得到模拟数据，并将患者的测试数据与模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据该数据偏差对PET扫描系统的状态进行评估。

本申请提供的医学成像设备状态监控的方法，可以用于医学成像系统上，该医学成像系统可以为PET系统、电子计算机断层扫描(Computed Tomography，简称为CT)系统或者PET/CT系统。当然，该方法也可以用于核磁共振(Magnetic Resonance Imaging，简称为MRI)系统等等。

本实施例提供了一种医学成像设备状态监控的方法，图2是根据本申请实施例的医学成像设备状态监控的方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S201，获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像。

本实施例中的目标对象可为任意被检测的物体。

PET重建图像具体为，在通过PET系统对受检物体进行扫描前，先给受检物体注射含有放射性核素的示踪剂，示踪剂在受检物体内会发生衰变并产生正电子，接着衰变后产生的正电子在行进十分之几毫米到几毫米后，与受检物体内的电子相遇，发生正负电子对湮灭反应，从而生成一对方向相反、能量相同的光子，这一对光子穿过受检物体组织，被PET系统的探测器接收，得到成像数据，根据该成像数据，通过相应的图像重建算法生成能够反映示踪剂在受检物体内分布的重建图像。

衰减信息图像为表示身体各部分组织衰减效率的图像，其中，衰减信息图像可以由CT对待检测物体进行扫描得到；衰减信息图像还可以由磁共振扫描(MagneticResonance，简称为MR)检测物体，再对生成的图像进行图像分割后得到；衰减信息图像还可以由PET系统对待扫描物体进行扫描，通过形态抗锯齿(Morphological Antialiasing，简称为MLAA)算法得到；衰减信息图像还可以通过人工智能(Artificial Intelligence，简称为AI)进行图像识别得到。根据衰减图像能够获取目标对象的几何信息，该几何信息具体是指被测物体在PET系统中所处的位置以及占据的空间大小。

步骤S202，将该重建图像、衰减信息图像和医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据。

本实施例中的系统状态参数为理想情况下的系统状态参数，包括PET系统中探测器的时间分辨率、能量分辨率和探测器的能量阈值。

由于未做校正的重建图像中包含了很多干扰成分，无法准确反映示踪剂的定位信息，因此需要通过仿真模型对重建图像做进一步的降噪处理，进行降噪之后的数据为模拟数据。本实施例中的仿真模型可以为蒙特卡罗模拟，也可以是PET重建中的解析正投影算法，还可以为单散射事件模拟。

步骤S203，将该目标对象的测试数据与该模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据该数据偏差对该医学成像设备的状态进行评估。

本实施例中，测试数据为对目标对象的实测数据，该实测数据未经过校正，计算该测试数据与模拟数据的数据偏差，在该数据偏差大于预设偏差阈值的情况下，认为该PET系统状态偏离，需要进行QC处理。

通过上述步骤S201至步骤S203，本实施例获取目标对象的测试数据和模拟数据，并计算测试数据和模拟数据之间的数据偏差，根据该数据偏差对PET系统的状态进行评估，解决了通过对PET系统探测器的温度、湿度等间接因素进行监控，往往灵敏度较低，可靠性不高的问题，简化了对医学成像设备状态监控的算法，方便快捷，直接通过与医学成像有关的数据对医学成像设备进行状态监控，可以直接反映图像质量，提高了监控的灵敏度和可靠性。

在其中一些实施例中，图3是根据本申请实施例的另一种医学成像设备状态监控的方法的流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤：

步骤S301，对重建图像进行散射校正，获取估计符合计数数据，将该估计符合计数数据作为模拟数据。

其中，散射校正为PET成像过程中，影响图像质量的重要物理校正方法，目的是减少散射符合对PET扫描的影响。本实施例中的散射校正的算法包括但不限于：蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟法、解析建模法、源调制法等、高斯拟合法、反卷积算法(Deconvolution)、单散射模拟算法(Single Scatter Simulation，简称为SSS)等。

在散射校正中，符合事件根据正负电子对的湮灭反应确定，具体为，示踪剂在目标对象体内经过衰变产生正电子，衰变后所产生的正电子与邻近的电子相遇时会发生正负电子对湮灭反应，从而生成一对飞行方向相反、能量相同的511KeV伽玛(γ)光子，这一对γ光子由一对PET探测器在确定时间窗内采集到时，产生一个事件标记，称为符合事件，PET系统扫描所探测到的符合事件所对应的数据，简称为符合数据，符合事件可分为真符合事件、散射符合事件和随机符合事件。

符合计数弦图体现了散射事件在测量弦图中的强度分布。因此，通常利用符合计数弦图在图像重建的过程中进行散射校正。本实施例中，可以通过获取散射校正过程中的估计符合计数弦图作为估计符合计数数据进行计算。

步骤S302，获取该目标对象的实测符合计数数据，将该实测符合计数数据作为测试数据。

其中，本实施例中的实测符合计数数据可以为实测符合计数弦图，实测符合计数弦图为PET系统对目标对象进行扫描之后得到的成像数据生成的符合计数弦图。

步骤S303，将该实测符合计数数据与该估计符合计数数据进行对比，得到数据偏差，根据该数据偏差对医学成像设备的状态进行评估。

通过上述步骤S301至步骤S303，本实施例采用散射校正过程中的估计符合计数数据作为模拟数据，可以内嵌于PET重建的散射校正流程中，只需要在散射校正结束时，增加一次估计符合计数数据与实测符合计数数据的对比分析即可，便于应用至各种数据。本实施例中的方案所需计算时间基本可忽略，对PET系统的数据处理效率几乎没有影响。

在其中一些实施例中，图4是根据本申请实施例的从散射校正中获取估计符合计数数据的方法的流程图，如图4所示，该方法包括如下步骤：

步骤S401，根据医学成像设备的几何数据、衰减信息图像和测试数据，生成该目标对象的PET重建图像。

其中，重建图像为根据PET系统对目标对象扫描得到的数据，生成该目标对象的观测图像。

在散射校正的过程中，散射事件为光子在行进过程中，与物质发生相互作用，从而发生康普顿散射，改变其原有前进方向。由于光子方向的改变，导致探测器探测所得响应线偏移原响应线位置，如果不对此类散射数据进行处理，会影响PET图像质量。散射校正需要对PET系统探测到的散射事件进行评估，通常以被测物体的放射性活度分布图与衰减系数分布图为基础，估计出散射事件在测量得到的符合计数事件中的占比，从而对图像质量进行校正，本实施例中的散射分布估计可以通过SSS或者蒙特卡罗模拟算法实现。

步骤S402，根据该PET重建图像进行迭代计算。

其中，该迭代计算的步骤包括：根据PET重建图像、衰减信息图像和医学成像设备的几何数据，通过仿真模型对符合计数数据进行估计，获取散射校正数据，根据该散射校正数据、该医学成像设备的几何数据、该衰减信息图像和该测试数据，再次计算该PET重建图像，重复上述步骤，对散射校正数据和PET重建图像进行多次计算，以实现迭代计算。

步骤S403，在该迭代计算的次数达到预设迭代次数的情况下，完成该散射校正，获取最后一次迭代计算中的符合计数数据作为估计符合计数数据。

在散射校正达到预设迭代次数的情况下，说明PET图像重建的结果已经收敛。

通过上述步骤S401至步骤S403，本实施例实现对目标对象的重建图像进行散射校正，提高图像质量。

在一些实施例中，在仿真模型为蒙特卡罗模拟的情况下，获取该蒙特卡罗模拟的真符合事件和散射符合事件形成估计符合计数数据，作为模拟数据，获取该目标对象的实测符合计数数据作为测试数据。本实施例中的估计符合计数数据可以为蒙特卡罗模拟过程中的估计符合计数弦图，实测符合计数数据可以为目标对象的实测符合计数弦图。蒙特卡罗模拟的模拟结果中直接包含真符合事件与散射符合事件，可与经过随机校正后的实测数据进行直接的对比分析。蒙特卡罗模拟是一种贴近真实统计规律的算法，通过模拟光子与受照物体之间的相互作用，为散射信号建立统计学模型，步骤简单且运算速度快，可以有效提高仿真模型的运算速度，进一步减少时间消耗。

在一些实施例中，图5是根据本申请实施例的另一种医学成像设备状态监控的方法的流程图，如图5所示，该方法包括如下步骤：

步骤S501，将实测符合计数数据压缩为一维测试数据，将估计符合计数数据压缩为一维模拟数据，该一维测试数据和一维模拟数据均为飞行时间统计分布数据。

在仿真模型为蒙特卡罗模拟的情况下，可以获取该蒙特卡罗模拟的真符合事件和散射符合事件形成估计符合计数弦图作为模拟数据，然后将目标对象的实测符合计数弦图作为测试数据，将该模拟数据和测试数据压缩至一维数据。

其中，一维测试数据和一维模拟数据为随TOF维度变化的计数数据。

步骤S502，根据该一维测试数据和一维模拟数据之间的数据偏差，得到实测时间信息与预设时间信息的吻合程度，根据该吻合程度评估该医学成像设备的状态，其中，该一维测试数据中的时间信息为实测时间信息，该一维模拟数据中的时间信息为预设时间信息。

其中，实测时间信息为当前医学成像设备的时间分辨率，预设时间信息可以为蒙特卡罗模拟中预设的理想时间分辨率。

例如，图6是根据本申请实施例的模拟数据和测试数据在TOF维度上的分布示意图，如图6所示，给出了多个时间分辨率下的模拟数据和测试数据的对比结果，实线为一维测试数据，虚线为一维模拟数据，为了优化显示效果，本实施例根据一维测试数据对一维模拟数据的分布进行了归一化，因此一维测试数据分布显示为一条直线。图中所有模拟结果中TOF bin两端模拟结果均偏离测试结果，这是由于实测数据中包含了硅酸钇镥闪烁晶体(LYSO)的本底符合计数事件，因此，模拟结果在TOF bin边缘会远低于实测结果。忽略边缘部分，可明显看出，在时间分辨率为450ps的情况下，模拟分布结果与实测弦图数据的分布结果更吻合，说明当前该数据系统时间分辨率大约在450ps。如果模拟数据和测试数据的结果是分辨率为400ps、500ps或者600ps的图像中的数据，可以判断医学成像设备探测器的时间分辨率已偏离预设的理想状态。

通过上述步骤S501和步骤S502，本实施例将测试数据和模拟数据压缩至一维，根据TOF bin对一维测试数据和一维模拟数据进行对比，可以直接对医学成像设备的时间分辨率进行检测，方便快捷。

在一些实施例中，在散射校正的过程中会根据散射分布对实测符合计数弦图进行统计缩放，该统计缩放过程同样为一种对比模拟数据与测试数据的过程。

图7为根据本申请实施例的又一种医学成像设备状态监控的方法的流程图，如图7所示，该方法包括如下步骤：

步骤S701，根据飞行时间信息，将实测符合计数数据和估计符合计数数据划分为不同数据子集。

本实施例中的实测符合计数数据可以为实测符合计数弦图，估计符合计数数据可以为估计符合计数弦图。

步骤S702，在每一个数据子集中，根据估计符合计数数据对实测符合计数数据进行拟合，得到不同飞行时间中，该数据子集的拟合系数分布。

在统计缩放的过程中，将不同TOF bin的弦图数据分别拟合，则可提取到不同TOFbin数据的拟合系数，从而得到拟合系数分布。

在仿真模型为蒙特卡罗模拟的情况下，统计缩放的目的是为了使蒙特卡罗模拟所得到的估计符合计数弦图与实测符合计数弦图保持统计量的一致。更具体的，将蒙特卡罗模拟得到的估计符合计数弦图中真符合事件的总数与散射事件的总数求和，将实测符合计数弦图中真符合事件的总数与散射事件的总数求和，将估计符合计数弦图的事件总和与实测符合计数弦图的事件总和的比值作为拟合系数。也可以将蒙特卡罗模拟得到的估计符合计数弦图与实测符合计数弦图做线性最小二乘拟合，得到拟合系数。还可以将估计符合计数弦图和实测符合计数弦图拆分为不同的片段分别处理，得到各个片段的拟合系数。

步骤S703，在该拟合系数分布与预设分布之间的偏差大于预设偏差阈值的情况下，判定该医学成像设备状态偏离。

拟合系数在不同TOF bin上的分布或在其它维度上的分布与理想预测不同，则可判断当前系统状态偏离理想系统状态。

通过上述步骤S701至步骤S703，本实施例根据估计符合计数数据和实测符合计数数据之间的拟合系数对医学成像设备的状态进行检测，只需要散射校正过程中的散射分布结果，可以直接应用于蒙特卡罗散射校正或者单散射校正方法中，简化了医学成像设备状态监控的流程，提高了检测效率。

在一些实施例中，在仿真模型仅针对散射事件进行估计的情况下，对该仿真模型的结果进行解析，得到散射事件符合估计数据，将该散射事件符合估计数据与正投影数据进行叠加，得到模拟数据，其中，根据PET图像重建算法得到该正投影数据，该PET图像重建算法包括顺序子集最大似然重建算法和滤波反投影重建算法。本实施例中的解析计算模拟方法可以为SSS或者双散射模拟(Double Scatter Simulation，简称为DSS)，通过解析计算模拟方法得到散射校正弦图作为散射事件符合估计数据之后，还需要通过PET图像重建算法得到正投影数据，将散射校正弦图和正投影数据弦图叠加后，得到估计符合计数弦图作为模拟数据。其中，顺序子集最大似然法是一种统计方法，用于求解相关概率密度函数的参数，通过使用概率模型，寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。

在一些实施例中，获取估计符合计数弦图中物体内符合事件数与物体外符合事件数的第一比例，同时获取实测符合计数弦图中物体内符合事件数与物体外符合事件数的第二比例，通过对比第一比例与第二比例，可分析当前探测器的能量探测状态，例如能量分辨率或者能量阈值，是否与预期的理想状态吻合。本实施例中的方法需要作为模拟数据的估计符合计数弦图既包含真符合计数数据，也包含散射符合计数数据。另外，还可以用特定空间的内外符合事件的比例来代替实测符合计数弦图的第二比例。

在一些实施例中，也可在PET重建结束后再进行模拟及对比分析。

在一些实施例中，在仿真模型采用蒙特卡罗进行模拟的情况下，可直接模拟出探测器所获取的能谱，或者探测器在晶体维度上的理想计数分布，该能谱和理想计数分布均可用于对比分析，以监控医学成像系统的状态是否偏离。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例还提供了一种医学成像设备状态监控的设备，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图8是根据本申请实施例的医学成像设备状态监控的设备的结构框图，如图8所示，该设备包括获取模块81、模拟模块82和评估模块83：

获取模块81，用于获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像。

模拟模块82，用于将该重建图像、该衰减信息图像和该医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据。

评估模块83，用于将该目标对象的测试数据与该模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据该数据偏差对医学成像设备的状态进行评估。

本实施例通过获取模块81获取目标对象的测试数据和模拟数据，通过模拟模块82根据预设的系统参数信息得到模拟数据，通过评估模块83计算测试数据和模拟数据之间的数据偏差，根据该数据偏差对PET系统的状态进行评估，解决了通过对PET系统探测器的温度、湿度等间接因素进行监控，往往灵敏度较低，可靠性不高的问题，简化了对医学成像设备状态监控的算法，方便快捷，直接通过与医学成像有关的数据对医学成像设备进行状态监控，可以直接反映图像质量，提高了监控的灵敏度和可靠性。

在一些实施例中，图9是根据本申请实施例的另一种医学成像设备状态监控的设备的结构框图，如图9所示，该设备还包括警报模块91，该警报模块91在数据偏差大于预设偏差阈值的情况下，判定医学成像设备状态偏离，并进行警报。在模拟数据与测试数据的数据偏差大于预设偏差阈值的情况下，说明医学成像设备的图像质量可能会受到影响，需要工作人员对其进行QC或者其他处理，以保证医学成像设备的完好运行，本实施例中的警报信号可以为声信号或者光信号，也可以为在医学成像设备的主控设备上进行弹窗提醒。在本实施例中，在数据偏差大于预设偏差阈值的情况下，警报模块91发出警报信息，可以及时通知工作人员进行查看，减少设备状态不佳导致的图像质量下降。

在其他实施例中，模拟数据与测试数据的对比分析结果也可以作为后台监控数据，用于对包括PET系统在内的医学成像设备进行追踪分析。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

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。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医学成像设备状态监控的方法。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。

在一个实施例中，图10是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图，如图10所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子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、计算机程序和数据库。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。该电子设备的数据库用于存储数据。该电子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医学成像设备状态监控的方法。

本领域技术人员可以理解，图10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电子设备的限定，具体的电子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、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各实施例提供的医学成像设备状态监控的方法中的步骤。

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上述各个实施例提供的医学成像设备状态监控的方法中的步骤。

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，该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。

以上所述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)

1.一种医学成像设备状态监控的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像；

将所述重建图像、所述衰减信息图像和所述医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据；

将所述目标对象的测试数据与所述模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述重建图像进行散射校正，获取估计符合计数数据，将所述估计符合计数数据作为所述模拟数据；

获取所述目标对象的实测符合计数数据，将所述实测符合计数数据作为测试数据；

将所述实测符合计数数据与所述估计符合计数数据进行对比，得到所述数据偏差，根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述重建图像进行散射校正包括：

根据所述医学成像设备的几何数据、所述衰减信息图像和所述测试数据，生成所述目标对象的PET重建图像；

根据所述PET重建图像进行迭代计算，其中，所述迭代计算包括：根据所述PET重建图像、所述衰减信息图像和所述医学成像设备的几何数据，通过所述仿真模型对符合计数数据进行估计，获取散射校正数据，根据所述散射校正数据、所述医学成像设备的几何数据、所述衰减信息图像和所述测试数据，再次计算所述PET重建图像；

在所述迭代计算的次数达到预设迭代次数的情况下，完成所述散射校正，获取最后一次所述迭代计算中的所述符合计数数据作为所述估计符合计数数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

获取所述目标对象的实测符合计数数据作为所述测试数据；

所述仿真模型为蒙特卡罗模拟模型，获取所述蒙特卡罗模拟的真符合事件和散射符合事件形成估计符合计数数据，作为所述模拟数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估包括：

将所述实测符合计数数据压缩为一维测试数据，将所述估计符合计数数据压缩为一维模拟数据，所述一维测试数据和所述一维模拟数据均为飞行时间统计分布数据；

根据所述一维测试数据和所述一维模拟数据之间的数据偏差，得到实测时间信息与预设时间信息的吻合程度，根据所述吻合程度评估所述医学成像设备的状态，其中，所述一维测试数据中的时间信息为实测时间信息，所述一维模拟数据中的时间信息为预设时间信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估还包括：

根据飞行时间信息，将所述实测符合计数数据和所述估计符合计数数据划分为不同数据子集；

在每一个所述数据子集中，根据所述估计符合计数数据对所述实测符合计数数据进行拟合，得到不同飞行时间中，所述数据子集的拟合系数分布；

在所述拟合系数分布与预设分布之间的偏差大于预设偏差阈值的情况下，判定所述医学成像设备状态偏离。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到模拟数据包括：

在所述仿真模型仅针对散射事件进行估计的情况下，对所述仿真模型的结果进行解析，得到散射事件符合估计数据，将所述散射事件符合估计数据与正投影数据进行叠加，得到所述模拟数据，其中，根据PET图像重建算法得到所述正投影数据，所述PET图像重建算法包括顺序子集最大似然重建算法和滤波反投影重建算法。

8.一种医学成像设备状态监控的设备，其特征在于，所述设备包括获取模块、模拟模块和评估模块：

所述获取模块，用于获取目标对象的PET重建图像和衰减信息图像；

所述模拟模块，用于将所述重建图像、所述衰减信息图像和所述医学成像设备的系统状态参数输入仿真模型，得到模拟数据；

所述评估模块，用于将所述目标对象的测试数据与所述模拟数据进行对比，得到数据偏差，根据所述数据偏差对所述医学成像设备的状态进行评估。

9.根据权利要求8所述的设备，其特征在于，所述设备还包括警报模块：

所述警报模块，在所述数据偏差大于预设偏差阈值的情况下，判定所述医学成像设备状态偏离，并进行警报。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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