CN112998732A - Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 - Google Patents
Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112998732A CN112998732A CN202110171084.5A CN202110171084A CN112998732A CN 112998732 A CN112998732 A CN 112998732A CN 202110171084 A CN202110171084 A CN 202110171084A CN 112998732 A CN112998732 A CN 112998732A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scattering
- events
- scatter
- pet
- data correction
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 26
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 abstract description 11
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 68
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- A61B6/5282—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to scatter
-
- 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
-
- 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
- A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/16—Measuring radiation intensity
- G01T1/20—Measuring radiation intensity with scintillation detectors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
- G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
- G01T1/29—Measurement performed on radiation beams, e.g. position or section of the beam; Measurement of spatial distribution of radiation
- G01T1/2914—Measurement of spatial distribution of radiation
- G01T1/2985—In depth localisation, e.g. using positron emitters; Tomographic imaging (longitudinal and transverse section imaging; apparatus for radiation diagnosis sequentially in different planes, steroscopic radiation diagnosis)
-
- 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
- G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Surgery (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
- Measurement Of Radiation (AREA)
Abstract
本申请涉及一种PET数据校正方法、装置、计算机设备以及PET图像重建方法，其中，该PET数据校正方法包括：获取PET扫描过程中的单事件，所述单事件包括非散射事件以及散射事件；获取所述散射事件的散射特征，并基于所述散射特征对所述散射事件进行分类；获取不同分类的所述散射事件的校正参数；根据所述校正参数对所述散射事件进行校正。上述PET数据校正方法、装置、计算机设备以及PET图像重建方法根据散射事件的特征进行分类，并对不同类的散射事件采用对应的校正参数进行校正，采用校正后的散射事件和非散射事件进行图像重建，重建结果更加准确，成像效果更好。
Description
技术领域
本申请涉及医学成像技术领域，特别是涉及一种PET数据校正方法、装置、计算机设备以及PET图像重建方法。
背景技术
正电子放射断层成像(Positron Emission Tomography，PET)通过测量正电子湮灭产生的一对伽马光子来进行成像，PET系统一般包含多个探测器模块，每次正电子湮灭产生的一对伽马光子会打在两个不同的探测器模块上，探测器模块对其进行探测。伽马光子击中探测器模块中的闪烁晶体后，会被吸收，然后产生荧光，到达光电传感器，产生电信号。正电子湮灭产生的是能量为511keV的伽马光子，闪烁晶体吸收伽马光子分为多种情况，第一种情况是伽马光子在第一个点就被完全吸收，能量全部沉积；第二种情况是伽马光子在第一个点发生散射，沉积部分能量，剩余能量在第二个点被吸收；第三种情况就是伽马光子发生多次散射，在多个点产生能量沉积。三种伽马光子的沉积情况产生的特性不一样。传统图像重建方案不区分伽马光子沉积的情况，所有的伽马光子事件不加区分，采用同样的参数进行图像重建，图像质量会受到散射事件的影响，导致重建结果不准确，成像效果较差。
目前针对相关技术中传统图像重建方案重建结果不准确，成像效果较差的问题，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PET数据校正方法、装置、计算机设备以及PET图像重建方法，以至少解决相关技术中传统图像重建方案重建结果不准确，成像效果较差的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种PET数据校正方法，包括：
获取PET扫描过程中的单事件，所述单事件包括非散射事件以及散射事件；
获取所述散射事件的散射特征，并基于所述散射特征对所述散射事件进行分类；
获取不同分类的所述散射事件的校正参数；
根据所述校正参数对所述散射事件进行校正。
在其中一些实施例中，所述散射特征包括散射次数、散射空间范围、最大点沉积能量以及散射点时间分布中的至少一种。
在其中一些实施例中，所述散射特征包括散射次数，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述散射次数将所述散射事件分为一次散射事件以及多次散射事件。
在其中一些实施例中，所述散射特征包括散射空间范围，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述散射空间范围将所述散射事件分为近距离散射事件以及远距离散射事件。
在其中一些实施例中，所述散射特征包括最大点沉积能量，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述最大点沉积能量将所述散射事件分为高能散射事件以及低能散射事件。
在其中一些实施例中，所述散射特征包括散射点时间分布，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述散射点时间分布将所述散射事件分为长间隔散射事件以及短间隔散射事件。
在其中一些实施例中，所述获取所述散射事件的散射特征之后还包括：
对所述散射事件进行散射恢复。
第二方面，本申请实施例提供了一种PET图像重建方法，包括：
获取经上述PET数据校正方法校正得到的散射事件；
根据经校正的散射事件和非散射事件获取符合事件；
根据散射特征对所述符合事件进行重建，获取PET图像。
第三方面，本申请实施例提供了一种PET数据校正装置，包括：
事件获取模块，用于获取PET扫描过程中的单事件，所述单事件包括非散射事件以及散射事件；
分类模块，用于获取所述散射事件的散射特征，并基于所述散射特征对所述散射事件进行分类；
参数获取模块，用于获取不同分类的所述散射事件的校正参数；
校正模块，用于根据所述校正参数对所述散射事件进行校正。
第四方面，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如上述第一方面以及第二方面所述的PET数据校正方法以及PET图像重建方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的PET数据校正方法、装置、计算机设备以及PET图像重建方法，通过获取PET扫描过程中的单事件，所述单事件包括非散射事件以及散射事件；获取所述散射事件的散射特征，并基于所述散射特征对所述散射事件进行分类；获取不同分类的所述散射事件的校正参数；根据所述校正参数对所述散射事件进行校正的方式，根据散射事件的特征进行分类，并对不同类的散射事件采用对应的校正参数进行校正，采用校正后的散射事件和非散射事件进行图像重建，重建结果更加准确，成像效果更好。
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为本发明一实施例的PET数据校正方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例的PET图像重建方法的流程示意图；
图3为本发明一实施例的PET数据校正装置的结构框图；
图4为本发明一实施例的PET图像重建装置的结构框图；
图5为本发明一实施例的计算机设备的硬件结构示意图。
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。
正电子放射断层成像(Positron Emission Tomography，PET)中，当正电子发生衰变时，会产生方向相反的一对伽马光子，伽马光子击中闪烁晶体时，有一定的概率将全部能量沉积，也有一定的概率沉积部分能量，剩余的能量由伽马光子带走，在另一点或多点沉积下来。在传统方案中，这两种情况不做区分，都当作同一种事件进行校正和处理重建，重建结果会受到影响，导致重建结果不准确，成像效果较差。
请参阅图1，图1为本发明一实施例的PET数据校正方法的流程示意图。
在本实施例中，PET数据校正方法包括：
S101，获取PET扫描过程中的单事件，单事件包括非散射事件以及散射事件。
示例性地，在进行PET扫描时放射性核素在人体内衰变，并释放出正电子，正电子在运动过程中与电子碰撞发生湮灭，湮灭后产生两个运动方向相反的光子被探测器接收，根据探测器接收到的数据，统计得到单事件数据。其中，将探测器接收到一个光子称为一个单事件。具体的，若光子在第一个点就被完全吸收，能量全部沉积，则为非散射事件，若光子发生散射，在两个或多个点沉积能量，则为散射事件。
S102，获取散射事件的散射特征，并基于散射特征对散射事件进行分类。
示例性地，伽马光子在散射过程中根据沉积能量、散射次数等散射状况不同，具有不同的散射特征，基于散射特征可以将散射事件进行分类。可以理解的，可以根据分类结果对不同类别的散射事件添加相应的标记信息。
S103，获取不同分类的散射事件的校正参数。
可以理解的，由于散射事件与非散射事件的能量分辨率、时间分辨率等特性不同，采用相同的参数对散射事件与非散射事件进行校正与图像重建，会导致图像重建准确度不高，效果不佳。因此，通过散射特征对散射事件进行分类，并基于分类结果分别获取不同分类的散射事件的校正参数，以用于后续分别对不同分类散射事件的校正与图像重建。
S104，根据校正参数对散射事件进行校正。
示例性地，校正参数根据散射事件的分类进行确定，因此可针对不同类别的散射事件分别进行针对性的校正，重建结果更加准确，成像效果更好。
在另一个实施例中，散射特征包括散射次数、散射空间范围、最大点沉积能量以及散射点时间分布中的至少一种。
可以理解的，可以仅根据散射次数、散射空间范围、最大点沉积能量以及散射点时间分布中的一种特征对散射事件进行分类，也可以根据散射次数、散射空间范围、最大点沉积能量以及散射点时间分布中的两种或多种特征分别对散射事件进行分类。此处不作具体限定，可以由用户根据实际需求进行确定。
在其他实施例中，可以提取其他维度的散射特征，此处不作具体限定。
示例性地，校正参数与散射特征相关，例如，以散射空间范围作为分类标准进行分类并对应获取的校正参数，校正的为散射事件在位置维度的偏差；以最大点沉积能量作为分类标准进行分类并对应获取的校正参数，校正的为散射事件在能量维度的偏差；以散射点时间分布作为分类标准进行分类并对应获取的校正参数，校正的为散射事件在时间维度的偏差。
在另一个实施例中，每一散射特征对应的校正参数均预先完成计算并存储在数据库中，当获取到散射事件的散射特征后，根据散射特征在数据库中进行查询，获取对应的校正参数，对散射事件进行校正。具体的，如何根据不同的散射特征获取校正参数此处不作具体限定，只需能够校正散射特征对应的偏差即可。
在另一个实施例中，散射特征包括散射次数，基于散射特征对散射事件进行分类包括以下步骤：
基于散射次数将散射事件分为一次散射事件以及多次散射事件。
在本实施例中，若散射事件仅经过一次散射，即伽马光子在第一个点发生散射，沉积部分能量，剩余能量在第二个点被吸收，则将该散射事件归为一次散射事件；若散射事件经过多次散射，即伽马光子发生多次散射，在多个点产生能量沉积，则将该散射事件归为多次散射事件。
在另一个实施例中，散射特征包括散射空间范围，基于散射特征对散射事件进行分类包括以下步骤：
基于散射空间范围将散射事件分为近距离散射事件以及远距离散射事件。
示例性地，若散射事件的散射空间范围在预设散射范围内，则将该散射事件归为近距离散射事件；若散射事件的散射空间范围不在预设散射范围内，则将该散射事件归为远距离散射事件。其中，预设散射范围可以由用户根据实际情况进行设定，此处不作具体限定。
在另一个实施例中，散射特征包括最大点沉积能量，基于散射特征对散射事件进行分类包括以下步骤：
基于最大点沉积能量将散射事件分为高能散射事件以及低能散射事件。
示例性地，最大点沉积能量为伽马光子散射过程中沉积能量最多的散射点的能量。若散射事件的最大点沉积能量大于预设沉积能量，则该散射事件为高能散射事件；若散射事件的最大点沉积能量小于或等于预设沉积能量，则该散射事件为低能散射事件。可以理解的，预设沉积能量可以由用户根据实际需求进行设定，此处不作具体限定。
在另一个实施例中，散射特征包括散射点时间分布，基于散射特征对散射事件进行分类包括以下步骤：
基于散射点时间分布将散射事件分为长间隔散射事件以及短间隔散射事件。
示例性地，伽马光子在两个相邻散射点发生能量沉积的时间点之间存在一定的时间间隔。若散射事件的两个相邻散射点之间的最小时间间隔大于预设时间间隔，则将该散射事件归为长间隔散射事件；若散射事件的两个相邻散射点之间的最小时间间隔小于或等于预设时间间隔，则将该散射事件归为短间隔散射事件。可以理解的，预设时间间隔可以由用户根据实际情况进行设定，此处不作具体限定。
在另一个实施例中，根据散射次数、散射空间范围、最大点沉积能量以及散射点时间分布中的两种或多种特征分别对散射事件进行分类。例如，根据散射次数将散射事件分为一次散射事件以及多次散射事件，基于散射空间范围将散射事件分为近距离散射事件以及远距离散射事件，并分别基于散射次数以及散射空间范围获取散射事件的校正参数。
示例性地，可以仅基于单一散射特征获取的校正参数对散射事件进行校正，也可以同时使用两个或多个校正参数对散射事件进行校正。
在另一个实施例中，获取散射事件的散射特征之后还包括以下步骤：
对散射事件进行散射恢复。
示例性地，散射事件为不满足能量阈值的单事件，在对散射事件进行校正并基于校正后的散射事件进行图像重建之前，还需要将散射事件恢复为满足能量阈值的单事件。具体的，能量阈值通过预先的实验得到，为理论上划分单事件是否为散射事件的最佳数值。
请参阅图2，图2为本发明一实施例的PET图像重建方法的流程示意图。
在本实施例中，PET图像重建方法包括：
S201，获取经上述PET数据校正方法校正得到的散射事件。
示例性地，PET扫描过程中的单事件包括非散射事件以及散射事件，非散射事件可以直接用于图像重建，散射事件需要经上述PET数据校正方法校正后才可用于图像重建。
S202，根据经校正的散射事件和非散射事件获取符合事件。
可以理解的，非散射事件和经校正的散射事件组成了PET扫描过程中获取到的所有单事件，将单事件进行符合，得到符合事件。
具体地，在进行PET扫描时，放射性核素在人体内衰变，并释放出正电子，正电子在运动过程中与电子碰撞发生湮灭，湮灭后产生两个运动方向相反的光子被探测器接收，探测器接收到一对光子的数据称为符合事件数据。探测器由许多的晶体构成，每个晶体接收到一个光子的数据称为单事件数据。可以理解的，将两个晶体接收到的匹配的光子对应的单事件进行符合，即可得到一对光子对应的符合事件。
S203，根据散射特征对符合事件进行重建，获取PET图像。
示例性地，部分符合事件中包含散射事件，根据散射事件对应的散射特征分别选用重建参数进行重建，以使重建结果更加准确，成像效果更好。
上述PET数据校正方法以及PET图像重建方法，通过获取PET扫描过程中的单事件，单事件包括非散射事件以及散射事件；获取散射事件的散射特征，并基于散射特征对散射事件进行分类；获取不同分类的散射事件的校正参数；根据校正参数对散射事件进行校正的方式，根据散射事件的特征进行分类，并对不同类的散射事件采用对应的校正参数进行校正，采用校正后的散射事件和非散射事件进行图像重建，重建结果更加准确，成像效果更好。
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PET图像重建装置以及PET数据校正装置，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3是根据本申请实施例的PET数据校正装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：
事件获取模块10，用于获取PET扫描过程中的单事件，单事件包括非散射事件以及散射事件。
分类模块20，用于获取散射事件的散射特征，并基于散射特征对散射事件进行分类。
分类模块20，还用于基于散射次数将散射事件分为一次散射事件以及多次散射事件。
分类模块20，还用于基于散射空间范围将散射事件分为近距离散射事件以及远距离散射事件。
分类模块20，还用于基于最大点沉积能量将散射事件分为高能散射事件以及低能散射事件。
分类模块20，还用于基于散射点时间分布将散射事件分为长间隔散射事件以及短间隔散射事件。
参数获取模块30，用于获取不同分类的散射事件的校正参数。
校正模块40，用于根据校正参数对散射事件进行校正。
PET数据校正装置，还包括：散射恢复模块。
散射恢复模块，用于对散射事件进行散射恢复。
图4是根据本申请实施例的PET图像重建装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：
散射事件获取模块50，用于获取经上述PET数据校正方法校正得到的散射事件。
符合事件获取模块60，用于根据经校正的散射事件和非散射事件获取符合事件。
重建模块70，用于根据散射特征对符合事件进行重建，获取PET图像。
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。
另外，结合图1描述的本申请实施例的PET数据校正方法以及PET图像重建方法可以由计算机设备来实现。图5为根据本申请实施例的计算机设备的硬件结构示意图。
计算机设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。
具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。
处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种PET数据校正方法以及PET图像重建方法。
在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图5所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。
通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信接口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线80包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该计算机设备可以基于获取到的计算机程序指令，执行本申请实施例中的PET数据校正方法以及PET图像重建方法，从而实现结合图1描述的PET数据校正方法以及PET图像重建方法。
另外，结合上述实施例中的PET数据校正方法以及PET图像重建方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种PET数据校正方法以及PET图像重建方法。
上述PET数据校正方法、装置、计算机设备以及PET图像重建方法，通过获取PET扫描过程中的单事件，单事件包括非散射事件以及散射事件；获取散射事件的散射特征，并基于散射特征对散射事件进行分类；获取不同分类的散射事件的校正参数；根据校正参数对散射事件进行校正的方式，根据散射事件的特征进行分类，并对不同类的散射事件采用对应的校正参数进行校正，采用校正后的散射事件和非散射事件进行图像重建，重建结果更加准确，成像效果更好。
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 (10)
1.一种PET数据校正方法，其特征在于，包括：
获取PET扫描过程中的单事件，所述单事件包括非散射事件以及散射事件；
获取所述散射事件的散射特征，并基于所述散射特征对所述散射事件进行分类；
获取不同分类的所述散射事件的校正参数；
根据所述校正参数对所述散射事件进行校正。
2.根据权利要求1所述的PET数据校正方法，其特征在于，所述散射特征包括散射次数、散射空间范围、最大点沉积能量以及散射点时间分布中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的PET数据校正方法，其特征在于，所述散射特征包括散射次数，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述散射次数将所述散射事件分为一次散射事件以及多次散射事件。
4.根据权利要求1所述的PET数据校正方法，其特征在于，所述散射特征包括散射空间范围，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述散射空间范围将所述散射事件分为近距离散射事件以及远距离散射事件。
5.根据权利要求1所述的PET数据校正方法，其特征在于，所述散射特征包括最大点沉积能量，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述最大点沉积能量将所述散射事件分为高能散射事件以及低能散射事件。
6.根据权利要求1所述的PET数据校正方法，其特征在于，所述散射特征包括散射点时间分布，所述基于所述散射特征对所述散射事件进行分类包括：
基于所述散射点时间分布将所述散射事件分为长间隔散射事件以及短间隔散射事件。
7.根据权利要求1所述的PET数据校正方法，其特征在于，所述获取所述散射事件的散射特征之后还包括：
对所述散射事件进行散射恢复。
8.一种PET图像重建方法，其特征在于，包括：
获取经权利要求1-7任一项所述的PET数据校正方法校正得到的散射事件；
根据经校正的散射事件和非散射事件获取符合事件；
根据散射特征对所述符合事件进行重建，获取PET图像。
9.一种PET数据校正装置，其特征在于，包括：
事件获取模块，用于获取PET扫描过程中的单事件，所述单事件包括非散射事件以及散射事件；
分类模块，用于获取所述散射事件的散射特征，并基于所述散射特征对所述散射事件进行分类；
参数获取模块，用于获取不同分类的所述散射事件的校正参数；
校正模块，用于根据所述校正参数对所述散射事件进行校正。
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8中任一项所述的PET数据校正方法以及PET图像重建方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110171084.5A CN112998732B (zh) | 2021-02-08 | 2021-02-08 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
| PCT/CN2022/075457 WO2022166976A1 (zh) | 2021-02-08 | 2022-02-08 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
| JP2023547840A JP2024505727A (ja) | 2021-02-08 | 2022-02-08 | Ｐｅｔデータ補正方法、装置、コンピュータ機器及びｐｅｔ画像再構成方法 |
| EP22749255.0A EP4289361A1 (en) | 2021-02-08 | 2022-02-08 | Pet data correction method and apparatus, computer device and pet image reconstruction method |
| US18/276,257 US20240122567A1 (en) | 2021-02-08 | 2022-02-08 | Pet-data correction method and device, computer apparatus, and pet-image reconstruction method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110171084.5A CN112998732B (zh) | 2021-02-08 | 2021-02-08 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112998732A true CN112998732A (zh) | 2021-06-22 |
| CN112998732B CN112998732B (zh) | 2023-07-18 |
Family
ID=76384305
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110171084.5A Active CN112998732B (zh) | 2021-02-08 | 2021-02-08 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20240122567A1 (zh) |
| EP (1) | EP4289361A1 (zh) |
| JP (1) | JP2024505727A (zh) |
| CN (1) | CN112998732B (zh) |
| WO (1) | WO2022166976A1 (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022166976A1 (zh) * | 2021-02-08 | 2022-08-11 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
| WO2023035360A1 (zh) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | 苏州瑞派宁科技有限公司 | 散射校正方法、装置、成像系统及计算机可读存储介质 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008000190A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置およびｘ線診断装置におけるデータ処理方法 |
| CN102970935A (zh) * | 2011-07-05 | 2013-03-13 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置以及超声波诊断装置控制方法 |
| CN104508513A (zh) * | 2012-07-30 | 2015-04-08 | 皇家飞利浦有限公司 | 高空间分辨率模式固态正电子发射断层摄影(pet)扫描器 |
| US20150289825A1 (en) * | 2012-11-07 | 2015-10-15 | Massachusetts Institute Of Technology | Inter-detector scatter enahnced emission tomography |
| CN106491153A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-03-15 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种pet散射校正方法、pet成像方法及pet成像系统 |
| US20170086757A1 (en) * | 2014-06-13 | 2017-03-30 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Multiple Emission Energies in Single Photon Emission Computed Tomography |
| CN109009199A (zh) * | 2017-08-26 | 2018-12-18 | 上海联影医疗科技有限公司 | 用于正电子发射断层扫描中的图像数据处理的系统和方法 |
| CN109658472A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-19 | 上海联影医疗科技有限公司 | 处理正电子发射计算机断层扫描图像数据的系统和方法 |
| CN109875592A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-06-14 | 北京永新医疗设备有限公司 | 一种pet和spect同时成像的方法、装置和系统 |
| CN110063742A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-07-30 | 上海联影医疗科技有限公司 | 散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110327067A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-15 | 东软医疗系统股份有限公司 | 图像重建方法、装置、终端设备及pet系统 |
| CN110934604A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-03-31 | 上海联影医疗科技有限公司 | 康普顿散射序列恢复方法、装置、存储介质和pet成像系统 |
| US20200273214A1 (en) * | 2017-09-28 | 2020-08-27 | Koninklijke Philips N.V. | Deep learning based scatter correction |
| CN111670462A (zh) * | 2018-01-31 | 2020-09-15 | 皇家飞利浦有限公司 | 正电子发射断层摄影(pet)的散射校正 |
| CN112053411A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-08 | 东软医疗系统股份有限公司 | 一种pet图像的重建方法及装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112998732B (zh) * | 2021-02-08 | 2023-07-18 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
-
2021
- 2021-02-08 CN CN202110171084.5A patent/CN112998732B/zh active Active
-
2022
- 2022-02-08 EP EP22749255.0A patent/EP4289361A1/en active Pending
- 2022-02-08 JP JP2023547840A patent/JP2024505727A/ja active Pending
- 2022-02-08 WO PCT/CN2022/075457 patent/WO2022166976A1/zh active Application Filing
- 2022-02-08 US US18/276,257 patent/US20240122567A1/en active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008000190A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Toshiba Corp | Ｘ線診断装置およびｘ線診断装置におけるデータ処理方法 |
| CN102970935A (zh) * | 2011-07-05 | 2013-03-13 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置以及超声波诊断装置控制方法 |
| CN104508513A (zh) * | 2012-07-30 | 2015-04-08 | 皇家飞利浦有限公司 | 高空间分辨率模式固态正电子发射断层摄影(pet)扫描器 |
| US20150289825A1 (en) * | 2012-11-07 | 2015-10-15 | Massachusetts Institute Of Technology | Inter-detector scatter enahnced emission tomography |
| US20170086757A1 (en) * | 2014-06-13 | 2017-03-30 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Multiple Emission Energies in Single Photon Emission Computed Tomography |
| CN106491153A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-03-15 | 上海联影医疗科技有限公司 | 一种pet散射校正方法、pet成像方法及pet成像系统 |
| CN109009199A (zh) * | 2017-08-26 | 2018-12-18 | 上海联影医疗科技有限公司 | 用于正电子发射断层扫描中的图像数据处理的系统和方法 |
| US20200273214A1 (en) * | 2017-09-28 | 2020-08-27 | Koninklijke Philips N.V. | Deep learning based scatter correction |
| CN111670462A (zh) * | 2018-01-31 | 2020-09-15 | 皇家飞利浦有限公司 | 正电子发射断层摄影(pet)的散射校正 |
| CN109658472A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-19 | 上海联影医疗科技有限公司 | 处理正电子发射计算机断层扫描图像数据的系统和方法 |
| CN109875592A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-06-14 | 北京永新医疗设备有限公司 | 一种pet和spect同时成像的方法、装置和系统 |
| CN110063742A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-07-30 | 上海联影医疗科技有限公司 | 散射校正方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110327067A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-15 | 东软医疗系统股份有限公司 | 图像重建方法、装置、终端设备及pet系统 |
| CN110934604A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-03-31 | 上海联影医疗科技有限公司 | 康普顿散射序列恢复方法、装置、存储介质和pet成像系统 |
| CN112053411A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-08 | 东软医疗系统股份有限公司 | 一种pet图像的重建方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 周旺;牛书通;闫学文;白雄飞;韩承志;张鹛枭;周利华;杨爱香;潘鹏;邵剑雄;陈熙萌;: "100-keV质子在聚碳酸酯微孔膜中传输的动态演化过程", 物理学报 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022166976A1 (zh) * | 2021-02-08 | 2022-08-11 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 |
| WO2023035360A1 (zh) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | 苏州瑞派宁科技有限公司 | 散射校正方法、装置、成像系统及计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112998732B (zh) | 2023-07-18 |
| EP4289361A1 (en) | 2023-12-13 |
| JP2024505727A (ja) | 2024-02-07 |
| US20240122567A1 (en) | 2024-04-18 |
| WO2022166976A1 (zh) | 2022-08-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10319118B2 (en) | Reconstructing PET image | |
| US9659389B2 (en) | Fast scatter estimation in pet reconstruction | |
| US8987659B2 (en) | Pet calibrations with varying coincidence windows | |
| CN112998732B (zh) | Pet数据校正方法、装置、计算机设备以及pet图像重建方法 | |
| US9753153B2 (en) | High spatial resolution mode solid state positron emission tomography (PET) scanner | |
| CN109887048B (zh) | Pet散射校正方法、图像重建方法、装置及电子设备 | |
| EP2433261A2 (en) | Continuous time-of-flight scatter simulation method | |
| JP2006518035A (ja) | 信号増強モジュール | |
| CN111568452A (zh) | Pet系统状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN109658473B (zh) | 主动降低数据链路负载方法、装置和计算机设备 | |
| US11925498B2 (en) | Reconstructing image | |
| CN110327067A (zh) | 图像重建方法、装置、终端设备及pet系统 | |
| CN111445550B (zh) | Pet图像的迭代重建方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| CN110934604A (zh) | 康普顿散射序列恢复方法、装置、存储介质和pet成像系统 | |
| CN112817035B (zh) | 数据补偿方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN110400361B (zh) | 子集划分及图像重建的方法、装置和计算机设备 | |
| CN111544022B (zh) | 一种pet衰减校正方法、装置和计算机设备 | |
| US7983186B2 (en) | Defining lost event talley tag packets when PET count rates exceed available acquisition bandwidth | |
| CN111568450B (zh) | Pet扫描数据散射校正方法、装置和计算机设备 | |
| EP2715671A1 (en) | Fast computation of the sensitivity matrix in iterative algorithms | |
| CN110680368B (zh) | 有效单事件的检测方法及装置、信号读出方法及系统 | |
| US20120025091A1 (en) | Method of coincidence detection and tomography system using the same | |
| CN111728625A (zh) | Pet系统时间同步方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111887875A (zh) | Pet设备校正方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111627084B (zh) | 基于pet扫描的图像校正方法、装置和系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |