CN114755710A - 一种康普顿相机成像的方法及装置 - Google Patents

一种康普顿相机成像的方法及装置 Download PDF

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CN114755710A CN202210464988.1A CN202210464988A CN114755710A CN 114755710 A CN114755710 A CN 114755710A CN 202210464988 A CN202210464988 A CN 202210464988A CN 114755710 A CN114755710 A CN 114755710A
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Abstract

本申请提供一种康普顿相机成像的方法及装置,包括:探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;根据散射沉积能量和吸收沉积能量,确定多个光子事件的真实总沉积能量的能谱区间;以预设步长将能谱区间划分为多个能量点;根据多个能量点,确定指定三维空间内的各个体素,在多个光子事件的各个能量点下的体素权重;对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得各个体素在各个能量点下的权重之和;通过预设判据,对各个体素的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素的更新权重之和;根据各个体素的更新权重之和,对光子源进行三维空间分布重建。旨在对放射源的空间分布和能量进行快速重建。

Description

一种康普顿相机成像的方法及装置
技术领域
本发明涉及康普顿相机成像放射性探测领域,特别是涉及一种康普顿相机成像的方法及装置。
背景技术
目前,现有康普顿相机成像方法主要包括两类:基于放射源的能谱先验信息,通过预先设定的总能量窗口来筛选出适合用于重建的康普顿散射事件,以及,利用全能谱投影数据,将光子的能量作为重建的第四维度,实现多能放射源空间分布和能谱的同时重建。对于第一种,这类方法难以避免受到探测器固有能量分辨率和光子能量不完全沉积的影响,例如低能区的光子事件无法避免地存在高能区光子的不完全沉积事件,这些光子事件来源的固有误差导致了重建质量的下降。此外,能窗符合区间相对于整个能谱区间的占比小,从而导致需要长时间的探测才能获取足够数量的符合重建要求的光子事。对于第二种,通过在迭代过程中将放射源的能量信息加入似然函数,通过计算包含总能量估计的四维系统矩阵,最终通过极大似然迭代的四维迭代来恢复沉积能量的同时实现空间放射源的重建。其计算复杂度为O(KN2M3),式中K为设定的迭代次数,N为用于重建的事件数量,M为重建空间划分的体素数量。极大似然法重建过程的计算量正比于重建空间的事件数的平方以及重建空间体素数量的三次方,因此每提升一个维度进行放射源能量重建时,计算复杂度大幅度提高。以能谱划分的精度为50个窗口为例,该方法在四维重建时将额外增加503倍需要迭代遍历的体素数量,增加的计算复杂度约为125000倍,在放射源能量重建中耗时显著增长。而且该方法在其四维系统矩阵的计算过程,无法在额外增加较小的计算复杂度的情况下将探测器的空间和能量测量偏差的影响进行修正,使得该方法难以在放射源空间分布和能量同时重建中实际应用。
发明内容
有鉴于此,一种康普顿相机成像的方法及装置。旨在对放射源的空间分布和能量进行快速重建。
第一方面,本申请提供一种康普顿相机成像的方法,所述方法包括:
探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;
根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;
以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点;
根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;
对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;
通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和;
根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
可选地,所述根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间,包括:
根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,通过第一计算式,确定所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围;其中,所述第一计算式为:
Eji-1.28ε·Eji≤Eji0≤Eji+1.28ε·Eji
其中,j=1,2;i∈N;j=1时,E1i0表示第i个光子事件的真实散射沉积能量;j=2时,E2i0表示第i个光子事件的真实吸收沉积能量;j=1时,E1i表示探测到的第i个光子事件的散射沉积能量;j=2时,E2i表示探测到的第i个光子事件的吸收沉积能量;ε表示探测器的能量分辨率;N表示光子事件集合,康普顿相机探测到的一个光子对应一个光子事件;
根据所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围,通过第二计算式,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;其中,所述第二计算式为:
E1i+E2i-1.28ε·E1i-1.28ε·E2i≤E0i≤maxi∈N(E1i+E2i)
其中,E0i表示第i个光子事件的真实总沉积能量;maxi∈N(E1i+E2i)表示将所有光子事件中散射沉积能量和吸收沉积能量之和的取值最大的光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量之和,作为第i个光子事件的真实总沉积能量的能谱区间的上限。
可选地,所述根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重,包括:
根据所述多个光子事件各自的多个能量点,通过第三计算式,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;其中,所述第三计算式为:
Figure BDA0003623549550000031
其中,(x,y,z)∈M,e∈L,i∈N,(x,y,z)表示体素的空间位置,M表示指定三维空间内的体素集合,m表示指定区域内的所有体素M集合中的第m个体素,L表示光子事件的能量点集合,l表示能量点集合L中的第l个能量点,e表示能量点的真实总沉积能量,N表示光子事件集合,i表示光子事件集合N中的第i个光子事件;cosθil为通过第i个光子事件的第l个能量点下的真实总沉积能量E0il和散射沉积能量E1i-1.28ε·E1i计算出的康普顿散射角;cosθim′为采用探测数据中第i个光子事件的散射作用位置、吸收作用位置和重建视野中的三维空间的第m个体素三点连线构成夹角的余弦值;m0c2为电子的静止能量;δ为狄拉克函数,且δ(0)=1;txyzei表示空间位置为(x,y,z)的体素在第i个光子事件下的真实总沉积能量为e时的体素权重。
可选地,所述对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和,包括:
通过第四计算式,对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;其中,所述第四计算式为:
Figure BDA0003623549550000041
其中,txyze表示空间位置为(x,y,z)的体素在真实总沉积能量为e时的所有光子事件下的权重之和;N表示光子事件集合;i表示光子事件集合N中的第i个光子事件。
可选地,所述通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和,包括:
步骤1:将在所处能量点下,权重之和不为零的两个体素,分别确定为初始体素和对比体素;
步骤2:通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,所述预设判据为:
Figure BDA0003623549550000042
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;txyze表示初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e;tx′y′z′e′表示对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e′;
在α=1或0时,对初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
在α=-1时,对初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
步骤3:将上一次迭代处理中进行加一处理的体素,确定为当前次迭代处理的初始体素,以及,将之前未进行迭代更新处理的权重之和不为零的一个体素,确定为当前次迭代处理的对比体素;通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,该预设判据为:
Figure BDA0003623549550000051
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;tx1y1z1e1表示当前次迭代处理的初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1;tx1′y1′z1′e1′表示当前次迭代处理的对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1′;
在α=1或0时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
在α=-1时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
步骤4:循环执行步骤3,直至所有能量点下的权重之和不为零的所有体素都执行过迭代更新处理或达到设定的迭代次数。
可选地,所述根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像,包括:
根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,确定各个体素在各个能量点下的显示参数;
根据所述各个体素在各个能量点下的显示参数,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
可选地,所述以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点,包括:
以线性坐标或对数坐标,设定所述预设步长;
以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点。
可选地,所述以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点,包括:
将每个光子事件的能谱区间的上限确定为各自的初始能量点;
从每个光子事件各自的初始能量点开始,在每个光子事件的能谱区间上,每隔所述预设步长取一个能量点,直至取到每个光子事件各自的能谱区间下限,以获得所有光子事件各自的多个能量点。
本申请实施例提供了一种康普顿相机成像的方法。对交点体素的权重,通过相应的判据进行一维随机迭代获得所有光子事件的四维权重分布,迭代的计算复杂度与高维空间的网格划分复杂度无关,仅正比于光子事件数,计算复杂度为O(kNβ),式中k为设定的迭代次数,β是随机数采样操作,在放射源能量重建中耗时显著降低,能够快速实现对放射源的空间分布和能量的重建。另外,本方法通过对体素的权重之和进行迭代更新处理,能够克服探测器固有能量分辨率和光子能量不完全沉积的影响,使得通过康普顿相机获得放射源的活度和能谱在三维空间的分布的同时,快速重建放射源得以真正实现。
第二方面,本申请提供一种康普顿相机成像的装置,所述装置包括:
探测模块,用于探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;
能谱区间确定模块,用于根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;
能量点划分模块,用于以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点;
体素权重计算模块,用于根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;
权重求和模块,用于对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;
迭代更新模块,用于通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和;
成像模块,用于根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例的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是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法的示意图;
图2是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的光子源和探测器的示意图;
图3是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的康普顿圆锥面的示意图;
图4是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的康普顿散射角与基于体素构成的夹角的示意图;
图5是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的放射源参数设置的示意图;
图6是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的重建结果投影图;
图7是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的不同能量的光资源的位置的示意图;
图8是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的装置的示意图。
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,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
图1是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法的示意图。参照图1,本申请提供的一种康普顿相机成像的方法,所述方法包括以下步骤;
步骤S11:探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;
步骤S12:根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;
步骤S13:以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点;
步骤S14:根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;
步骤S15:对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;
步骤S16:通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和;
步骤S17:根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
在本实施例中,图2是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的光子源和探测器的示意图。参照图2,光子源将向不同方向和不同角度发射大量光子,通过包括吸收探测器和反射探测器的探测器对光子源发射出的各个光子进行探测,其中康普顿相机探测到的一个光子称之为一个光子事件,光子与光子事件一一对应。具体为:靠近光子源的散射探测器探测到每个光子事件各自的反射沉积能量,通过远离光子源的吸收探测器探测到每个光子事件各自的吸收沉积能量,一个光子事件具有探测到的唯一的一个反射沉积能量和探测到的唯一的一个吸收沉积能量。图2中的21为光子源,22为反射探测器,23为吸收探测器。通过探测到的光子事件,确定光子事件是否属于时间符合的光子事件,只保留时间符合的光子事件执行后续步骤。其中,时间符合的光子事件是指根据探测器探测到的光子事件的吸收沉积能量和散射沉积能量的探测时间,可以明确确定该吸收沉积能量和该散射沉积能量同属于一个光子事件时,该吸收沉积能量和该散射沉积能量所对应的该光子事件称之为时间符合的光子事件。后续提到的各个光子事件均为事件符合的光子事件。
在本实施例中,在获得各个光子事件各自的吸收沉积能量和反射沉积能量后,对于每个光子事件,基于自身的吸收沉积能量和反射沉积能量,通过第一计算式,计算到自身的真实总沉积能量的能谱区间。在计算到所有光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间后,执行步骤S13。
在本实施例中,设定预设步长,对于每个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间,以间隔预设步长在每个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间上取能量点,获得各个光子事件各自的能谱区间内的多个能量点。
在本实施例中,将正对于探测器探测面的指定三维空间划分为多个体素。其中,光子源处于该指定三维空间中。计算确定该指定三维空间内的每个体素在不同光子事件下的不同能量点下的体素权重。其中,一个体素在一个光子事件的一个能量点下的体素权重表征该体素处于该光子事件的该能量点下的康普顿圆锥面上的可能性。其中,一个光子事件的一个能量点下的康普顿圆锥面表示的是基于该光子事件的该能量点下的散射沉积能量和吸收沉积能量,通过康普顿公式计算获得的光子源所处于的圆锥面。图3是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的康普顿圆锥面的示意图。参照图3,基于一个光子事件的一个能量点下的散射沉积能量和吸收沉积能量,通过康普顿公式计算可以获得一个光子源所处于的康普顿圆锥面,光子源将处于如图3所示的这个圆锥面上。其中,体素为三维空间内的像素点。
在本实施例中,在计算确定每个体素在不同的光子事件下的不同能量点下的体素权重之后,对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和。
示例地,光子事件包括光子事件1、光子事件2、光子事件3;光子事件1包括能量点A1、能量点A2、能量点A3;光子事件2包括能量点A2、能量点A3、能量点A4;光子事件3包括能量点A1、能量点A2、能量点A4。
由于光子事件1和光子事件3都包括能量点A1;光子事件1和光子事件2和光子事件3都包括能量点A2,光子事件1和光子事件2都包括能量点A3,光子事件2和光子事件3都包括能量点A4。
因此,对所有体素中的每个体素都求到该体素在能量点为A1时,光子事件1下和光子事件3下的两个体素权重之和,以及,求到该体素在能量点为A2时,光子事件1下和光子事件2下和光子事件3下的三个体素权重之和,以及,求到该体素在能量点为A3时,光子事件1下和光子事件2下的两个体素权重之和,以及,求到该体素在能量点为A4时,光子事件2下和光子事件3下的两个体素权重之和。
在本实施例中,在求到每个体素在各个能量点下的权重之和后,通过预设判据,对各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和。根据各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对光子源进行三维空间分布重建,以实现对光子源的成像。
在本申请中,步骤S12具体包括:根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,通过第一计算式,确定所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围;其中,所述第一计算式为:
Eji-1.28ε·Eji≤Eji0≤Eji+1.28ε·Eji
其中,j=1,2;i∈N;j=1时,E1i0表示第i个光子事件的真实散射沉积能量;j=2时,E2i0表示第i个光子事件的真实吸收沉积能量;j=1时,E1i表示探测到的第i个光子事件的散射沉积能量;j=2时,E2i表示探测到的第i个光子事件的吸收沉积能量;ε表示探测器的能量分辨率;N表示光子事件集合,康普顿相机探测到的一个光子对应一个光子事件;
根据所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围,通过第二计算式,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;其中,所述第二计算式为:
E1i+E2i-1.28ε·E1i-1.28ε·E2i≤E0i≤maxi∈N(E1i+E2i)
其中,E0i表示第i个光子事件的真实总沉积能量;maxi∈N(E1i+E2i)表示将所有光子事件中散射沉积能量和吸收沉积能量之和的取值最大的光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量之和,作为第i个光子事件的真实总沉积能量的能谱区间的上限。
在本实施例中,通过靠近光子源的散射探测器探测到每个光子事件各自的反射沉积能量,通过远离光子源的吸收探测器探测到每个光子事件各自的吸收沉积能量。对于康普顿相机符合时间测量的光子事件,康普顿沉积的能量由于探测器的能量分辨率,投影数据中光子事件探测得到的散射沉积能量和与准确值之间有偏差,以及吸收沉积能量与准确值之间也有偏差。本申请通过沉积能量和探测器的能量分辨率确定真实沉积能量。具体为:在假设沉积能量为高斯分布的基础上,采用第一计算式,计算到每个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围。
在得到每个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围之后,通过第二计算式,计算到每个光子事件各自所涵盖的真实总沉积能量的能谱区间。对于一个光子事件的能谱区间的下限,则由该光子事件自身的真实散射沉积能量的范围的下限和真实吸收沉积能量的范围的下限之和确定。而对于每个光子事件的能谱区间的上限,则将所有光子事件中散射沉积能量和吸收沉积能量之和的取值最大的光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量之和确定为每个光子事件的能谱区间的上限。
示例地,一个光子事件都有对应的一个探测获得的散射沉积能量和一个探测获得的吸收沉积能量,将两者相加即可获得该光子事件探测的总沉积能量。从所有光子事件中确定总沉积能量最大的一个事件,将该事件的总沉积能量确定为每个光子事件的能谱区间的上限。
在本申请中,所述步骤S14具体包括:
根据所述多个光子事件各自的多个能量点,通过第三计算式,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;其中,所述第三计算式为:
Figure BDA0003623549550000111
其中,(x,y,z)∈M,e∈L,i∈N,(x,y,z)表示体素的空间位置,M表示指定三维空间内的体素集合,m表示指定区域内的所有体素M集合中的第m个体素,L表示光子事件的能量点集合,l表示能量点集合L中的第l个能量点,e表示能量点的真实总沉积能量,N表示光子事件集合,i表示光子事件集合N中的第i个光子事件;cosθil为通过第i个光子事件的第l个能量点下的真实总沉积能量E0il和散射沉积能量E1i-1.28ε·E1i计算出的康普顿散射角;cosθim′为采用探测数据中第i个光子事件的散射作用位置、吸收作用位置和重建视野中的三维空间的第m个体素三点连线构成夹角的余弦值;m0c2为电子的静止能量;δ为狄拉克函数,且δ(0)=1;txyzei表示空间位置为(x,y,z)的体素在第i个光子事件下的真实总沉积能量为e时的体素权重。
在本实施例中,图4是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的康普顿散射角与基于体素构成的夹角的示意图。参照图4,图中41即为体素,图中42即为散射作用位置,图中43即为吸收作用位置,图中1为通过计算获得的康普顿散射角,图中2为光子事件的散射作用位置、吸收作用位置和重建视野中的三维空间的体素三点连线构成夹角。
在本实施例中,通过第三计算式,求解到每个体素在不同的光子事件下的不同能量点下的体素权重。每个体素的体素权重的数量即为每个光子事件下的能量点数量之和。
示例地,光子事件包括4个光子事件,第1个光子事件有3个能量点,第2个光子事件有4个能量点,第3个光子事件有3个能量点,第4个光子事件有4个能量点。则每个体素就有对应的不同光子事件下的不同能量点的14个体素权重。
在本申请中,步骤S15具体包括:
通过第四计算式,对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;其中,所述第四计算式为:
Figure BDA0003623549550000121
其中,txyze表示空间位置为(x,y,z)的体素在真实总沉积能量为e时的所有光子事件下的权重之和;N表示光子事件集合;i表示光子事件集合N中的第i个光子事件。
在本实施例中,通过第四计算式求解到各个体素在各个能量点下的权重之和。具体的:对于一个体素,确定具有同一能量点的所有光子事件,然后将该体素在该能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得该体素在该能量点下的权重之和。对于该体素的其他同一能量点,以相同的方式,计算到该体素在该其他同一能量点下的权重之和,直至计算到该体素在所有能量点下各自的权重之和。对于其他体素,均以类似的方式求解到其在所有能量点下各自的权重之和。
在本申请中,所述步骤S16具体包括:
步骤S161:将在所处能量点下,权重之和不为零的两个体素,分别确定为初始体素和对比体素;
步骤S162:通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,所述预设判据为:
Figure BDA0003623549550000122
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;txyze表示初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e;tx′y′z′e′表示对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e′;
在α=1或0时,对初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
在α=-1时,对初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
步骤S163:将上一次迭代处理中进行加一处理的体素,确定为当前次迭代处理的初始体素,以及,将之前未进行迭代更新处理的权重之和不为零的一个体素,确定为当前次迭代处理的对比体素;通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,该预设判据为:
Figure BDA0003623549550000131
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;tx1y1z1e1表示当前次迭代处理的初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1;tx1′y1′z1′e1′表示当前次迭代处理的对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1′;
在α=1或0时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
在α=-1时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
步骤S164:循环执行步骤S163,直至所有能量点下的权重之和不为零的所有体素都执行过迭代更新处理或达到设定的迭代次数。
在本实施例中,在经过对体素的权重之和的求解后,一个体素将对应多个在不同能量点下的权重之和,对体素的权重之和进行迭代更新处理。具体为:从所有的体素中,确定出两个在所处能量点下权重之和不为零的体素,将其中一个确定为初始体素,另一个确定为对比体素。其中,所处能量点下权重之和不为零的体素是指一个体素对应多个在不同能量点下的权重之和,该一个体素可能在一个能量点下的权重之和为零,但在另一个能量点下的权重之和不为零,确定的该体素是在所处能量点下权重不为零的情况下的该体素。
通过上述预设判据,来确定对比体素的权重之和相较于初始体素的权重之和,哪个体素更可能处于光子源所在康普顿圆锥面上。在α=1或0时,确定对比体素相较于初始体素更可能处于光子源所在康普顿圆锥面上。此时,对初始体素的权重之和作减一处理,以降低其权重,将减一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;而对对比体素的权重之和作加一处理,以增加其权重,将加一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和。
在α=-1时,确定初始体素相较于对比体素更可能处于光子源所在康普顿圆锥面上。对初始体素的权重之和作加一处理,以增加其权重,将加一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;而对对比体素的权重之和作减一处理,以降低其权重,将减一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和。
在完成上一次的迭代更新处理后,将上一次迭代处理中进行加一处理的体素,确定为当前次迭代处理的初始体素,以及,将之前未进行迭代更新处理的所处能量点下的权重之和不为零的一个体素,确定为当前次迭代处理的对比体素,也就是一个体素在一个能量点下的权重之和不为零,同时在该能量点下的权重之和在之前未进行过迭代更新处理时,在该能量点下的该体素才能确定为当前迭代处理的对比体素;通过上述从第二次迭代更新处理时所需的预设判据,对该两个体素进行迭代更新。
在α=1或0时,确定当前次迭代更新处理的对比体素相较于当前次迭代更新处理的初始体素更可能处于光子源所在康普顿圆锥面上。此时,对当前次迭代更新处理的初始体素的权重之和作减一处理,以降低其权重,将减一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;而对当前次迭代更新处理的对比体素的权重之和作加一处理,以增加其权重,将加一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和。
在α=-1时,确定当前次迭代更新处理的初始体素相较于当前次迭代更新处理的对比体素更可能处于光子源所在康普顿圆锥面上。对当前次迭代更新处理的初始体素的权重之和作加一处理,以增加其权重,将加一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;而对当前次迭代更新处理的对比体素的权重之和作减一处理,以降低其权重,将减一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和。重复上述的迭代更新处理,直至所有能量点下的权重之和不为零的体素都执行过迭代更新处理后,完成迭代更新。
在本申请中,步骤S17具体包括:根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,确定各个体素在各个能量点下的显示参数;根据所述各个体素在各个能量点下的显示参数,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
在本实施例中,根据体素的更新权重之和,确定该体素的显示参数。一个体素具有多个在不同能量点下的更新权重之和,因此一个体素将具有在多个不同能量点下的多个显示参数。根据各个体素在各自多个不同能量点下的多个显示参数,在空间中对光子源进行三维空间分布的重建,以实现对光子源进行成像。
在本实施例中,体素的显示参数优选为显示亮度或显示颜色深度。体素在具有更高的更新权重之和时,其显示亮度或显示深度将更深,最后所有体素根据自身的显示参数在三维空间中进行显示,以实现对光子源在三维空间中的分布重建,以实现对该光子源的成像定位。
应当理解的是,显示参数优选为显示亮度或显示颜色深度只是一种可选的实施方式,对于其他可以用于实现对光子源在三维空间分布的重建的显示参数都可作为本申请的实施方式。
在本申请中,所述以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点,包括:以线性坐标或对数坐标,设定所述预设步长;以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点。
在本实施例中,用于将光子事件的能谱区间划分出多个能量点的预设步长,可以是以线性坐标设定预设步长,也可以是以对数坐标设定预设步长。
在本申请中,所述以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点,包括:将每个光子事件的能谱区间的上限确定为各自的初始能量点;从每个光子事件各自的初始能量点开始,在每个光子事件的能谱区间上,每隔所述预设步长取一个能量点,直至取到每个光子事件各自的能谱区间下限,以获得所有光子事件各自的多个能量点。
在本实施例中,在线性坐标中设定预设步长的情况下,设定预设步长dE,由于所有光子事件的能谱区间上限相同,以光子事件的上限作为初始能量点进行划分,可以保证所有光子事件能够有更多的相同能量点,使得体素的权重之和的计算将更为准确,因为体素的每个权重之和都尽可能地考虑了所有的光子事件。将每个光子事件的初始能量点作为各自的第一个能量点。在初始能量点的位置,以每间隔预设步长,取一个能量点,直至取到每个光子事件各自的能谱区间的下限。
在光子事件的能谱区间的下限无法与上一个能量点间隔预设步长时,继续在该上一个能量点上间隔预设步长取一个能量点作为该光子事件的最后一个能量点。
示例地,以一个光子事件为例,该光子事件的能谱区间为(E,E+3.5dE),在该能谱区间取到的能量点为E+3.5dE、E+2.5dE、E+1.5dE,E+0.5dE。由于能谱区间的下限为E,而上一个能量点E+0.5dE与该下限E之间间隔无法达到预设步长。为了避免只有一个光子事件或少量的光子事件具有一个特殊的能量点,导致的体素会存在只基于一个光子事件或少量光子事件求得的权重之和,进而致使该权重之和不够准确。此时,在上一个能量点E+0.5dE间隔预设步长取一个能量点E-0.5dE作为该光子事件的最后一个能量点。
本申请的一种康普顿相机成像的方法,通过构造光子源的能谱区间获得康普顿圆锥簇与放射源活度空间(即三维空间)和能谱联合域的体素的交点集合,对交点体素的权重,通过相应的判据进行一维随机迭代获得所有光子事件的四维权重分布,从而实现光子源空间分布和能量的快速重建,其中一维是指的只对体素的权重之和进行迭代更新处理,四维是指的体素的权重分布是在三维空间的基础上引入光子事件的能谱维度,由此获得光子事件的四维权重分布。相比于现有成像方法,计算复杂度降低五个数量级以上,重建速度提高两个数量级以上,使得通过康普顿相机成像获得放射源的活度与能谱的三维空间分布同时快速重建得以真正实现应用。
示例地,通过康普顿相机的时间符合获取列表形式投影数据。图5是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的放射源参数设置的示意图。参照图5,两层LYSO探测器构成的康普顿相机探测由4个对称放置的间隔坐标中心点20MM的各向同性发射的光子源。它们分别发射2.31MEV,4.44MEV,5.25MEV和6.13MEV能量的高能光子。通过时间窗口20NS记录下符合条件的两点作用事件,并以列表形式存储。两层LYSO探测器的能量分辨率为15%@662keV,空间分辨率为平行于探测器平面方向为1mm,深度方向为2.5mm。
根据探测器的能量分辨率和总沉积能量分别构造所有光子事件的能谱区间。假设沉积能量的概率分布为以探测到的沉积能量为均值,探测器能量分辨率的1/2.355为标准差σ的高斯分布,计算出3σ=1.28。采用第一计算式计算出每个光子真实总沉积能量的上下限。然后通过第二计算式计算每个光子事件的真实总沉积能量的能谱区间。
对构造每个光子事件的能谱区间进行预设步长的插值,计算康普顿圆锥簇与放射源活度空间(即三维空间)和能谱联合域的体素的交点集合。设定预设步长dE=100keV,采用第三计算式,对每个光子事件的能谱区间进行预设步长的插值,获得不同总沉积能量下的康普顿反演圆锥,遍历所有光子事件和能谱区间插值获得的沉积能量,也就是能量点,获得康普顿圆锥簇与放射源活度空间和能谱联合域的体素的交点集合。
对交点体素的权重,通过相应的判据进行一维随机迭代获得所有光子事件的四维权重分布,即采用预设判据对光子事件的体素点(x,y,z,e)的权重进行迭代更新处理,以更新体素的四维权重分布。式子U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数。若α=1或0,则tx′y′z′e′=tx′y′z′e′+1;txyze=txyze-1.若α=-1,则tx′y′z′e′=tx′y′z′e′-1;txyze=txyze+1。根据上述结果,将上一次迭代处理中进行加一处理的体素,确定为当前次迭代处理的初始体素,以及,将之前未进行迭代更新处理的权重之和不为零的一个体素,确定为当前次迭代处理的对比体素,进行新一轮的迭代更新处理。通过足够次数的迭代获得光子源的所有光子事件在放射源活度空间与能谱联合域内的稳定四维权重分布,重建出的放射源活度的空间分布和能谱。
图6是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的重建结果投影图,图7是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的方法中的不同能量的光资源的位置的示意图。参照图6和图7,图6是基于本申请的所述的方法,以上述示例中的数据重建的光子源的重建投影图,其中包括光子源在空间中的分布,以及光子源各自的能谱,以及,图7是基于本申请的所述的方法,以上述示例中的数据重建的不同能量的光子源所在的位置示意图。
本申请通过应用未经总能量窗筛选的全能谱投影数据,可以大幅度提高可用于重建的康普顿相机投影数据量,缩短康普顿相机的探测时间;同时可以获得空间放射源的能量信息,在未知放射源的调查、多能放射源的种类与空间分布的甄别优势更大。本申请可降低重建时计算的复杂度,降低耗时,避免了在非理想投影数据下难以实现准确重建,以及难以进行实际应用的问题。本申请对体素交点的权重,通过预设判据进行一维随机迭代获得所有体素的四维权重分布,大幅度降低了在空间-能谱联合域迭代的计算复杂度,降低了对执行重建时的硬件负担,实现了实用的放射源活度和能谱的同时重建。总体来说,本申请可以有效利用光子不完全吸收事件、缩短探测时间、提高放射源三维定位精度、同时重建放射源能量,计算复杂度更低,对重建需求的硬件要求低,方法更实用。
本申请不仅可以通过构造光子来源的能谱区间获得康普顿圆锥簇与空间和能谱联合域的体素的交点集合,消除探测器的能量测量偏差和光子能量不完全沉积的影响,获得放射源的准确空间分布和光子能谱。还可以通过对体素的权重,通过预设判据进行一维随机迭代获得所有体素的稳定四维权重分布,相比于现有技术降低高维迭代的计算复杂度五个量级以上,大幅度降低对执行重建的硬件的负担和重建的运行成本,可实现康普顿相机的放射源的活度和能谱三维空间分布同时快速重建。
本申请另一方面还提供一种康普顿相机成像的装置800,图8是本申请一实施例示出的一种康普顿相机成像的装置的示意图,参照图8,所述装置800包括:
探测模块801,用于探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;
能谱区间确定模块802,用于根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;
能量点划分模块803,用于以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点;
体素权重计算模块804,用于根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;
权重求和模块805,用于对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;
迭代更新模块806,用于通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和;
成像模块807,用于根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
可选地,能谱区间确定模块802,包括:
第一能谱区间确定模块,用于根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,通过第一计算式,确定所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围;其中,所述第一计算式为:
Eji-1.28ε·Eji≤Eji0≤Eji+1.28ε·Eji
其中,j=1,2;i∈N;j=1时,E1i0表示第i个光子事件的真实散射沉积能量;j=2时,E2i0表示第i个光子事件的真实吸收沉积能量;j=1时,E1i表示探测到的第i个光子事件的散射沉积能量;j=2时,E2i表示探测到的第i个光子事件的吸收沉积能量;ε表示探测器的能量分辨率;N表示光子事件集合,康普顿相机探测到的一个光子对应一个光子事件;
第二能谱区间确定模块,用于根据所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围,通过第二计算式,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;其中,所述第二计算式为:
E1i+E2i-1.28ε·E1i-1.28ε·E2i≤E0i≤maxi∈N(E1i+E2i)
其中,E0i表示第i个光子事件的真实总沉积能量;maxi∈N(E1i+E2i)表示将所有光子事件中散射沉积能量和吸收沉积能量之和的取值最大的光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量之和,作为第i个光子事件的真实总沉积能量的能谱区间的上限。
可选地,体素权重计算模块804,包括:
体素权重计算子模块,用于根据所述多个光子事件各自的多个能量点,通过第三计算式,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;其中,所述第三计算式为:
Figure BDA0003623549550000191
其中,(x,y,z)∈M,e∈L,i∈N,(x,y,z)表示体素的空间位置,M表示指定三维空间内的体素集合,m表示指定区域内的所有体素M集合中的第m个体素,L表示光子事件的能量点集合,l表示能量点集合L中的第l个能量点,e表示能量点的真实总沉积能量,N表示光子事件集合,i表示光子事件集合N中的第i个光子事件;cosθil为通过第i个光子事件的第l个能量点下的真实总沉积能量E0il和散射沉积能量E1i-1.28ε·E1i计算出的康普顿散射角;cosθim′为采用探测数据中第i个光子事件的散射作用位置、吸收作用位置和重建视野中的三维空间的第m个体素三点连线构成夹角的余弦值;m0c2为电子的静止能量;δ为狄拉克函数,且δ(0)=1;txyzei表示空间位置为(x,y,z)的体素在第i个光子事件下的真实总沉积能量为e时的体素权重。
可选地,所述权重求和模块805,包括:
权重求和子模块,用于通过第四计算式,对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;其中,所述第四计算式为:
Figure BDA0003623549550000201
其中,txyze表示空间位置为(x,y,z)的体素在真实总沉积能量为e时的所有光子事件下的权重之和;N表示光子事件集合;i表示光子事件集合N中的第i个光子事件。
可选地,所述迭代更新模块806,包括:
体素确定模块,用于将在所处能量点下,权重之和不为零的两个体素,分别确定为初始体素和对比体素;
迭代更新模块,用于通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,所述预设判据为:
Figure BDA0003623549550000202
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;txyze表示初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e;tx′y′z′e′表示对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e′;
在α=1或0时,对初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
在α=-1时,对初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
第二迭代更新模块,用于将上一次迭代处理中进行加一处理的体素,确定为当前次迭代处理的初始体素,以及,将之前未进行迭代更新处理的权重之和不为零的一个体素,确定为当前次迭代处理的对比体素;通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,该预设判据为:
Figure BDA0003623549550000211
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;tx1y1z1e1表示当前次迭代处理的初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1;tx1′y1′z1′e1′表示当前次迭代处理的对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1′;
在α=1或0时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
在α=-1时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
迭代循环模块,用于控制所述第二迭代更新模块循环执行,直至所有能量点下的权重之和不为零的所有体素都执行过迭代更新处理或达到设定的迭代次数。
可选地,所述成像模块807,包括:
第一成像模块,用于根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,确定各个体素在各个能量点下的显示参数;
第二成像模块,用于根据所述各个体素在各个能量点下的显示参数,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
可选地,所述能量点划分模块,包括:
预设步长设定模块,用于以线性坐标或对数坐标,设定所述预设步长;
能量点划分子模块,用于以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点。
可选地,所述能量点划分子模块,包括:
初始能量点确定模块,用于将每个光子事件的能谱区间的上限确定为各自的初始能量点;
第二能量点划模块,用于从每个光子事件各自的初始能量点开始,在每个光子事件的能谱区间上,每隔所述预设步长取一个能量点,直至取到每个光子事件各自的能谱区间下限,以获得所有光子事件各自的多个能量点。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种康普顿相机成像的方法及装置,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种康普顿相机成像的方法,其特征在于,所述方法包括:
探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;
根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;
以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点;
根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;
对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;
通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和;
根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间,包括:
根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,通过第一计算式,确定所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围;其中,所述第一计算式为:
Eji-1.28ε·Eji≤Eji0≤Eji+1.28ε·Eji
其中,j=1,2;i∈N;j=1时,E1i0表示第i个光子事件的真实散射沉积能量;j=2时,E2i0表示第i个光子事件的真实吸收沉积能量;j=1时,E1i表示探测到的第i个光子事件的散射沉积能量;j=2时,E2i表示探测到的第i个光子事件的吸收沉积能量;ε表示探测器的能量分辨率;N表示光子事件集合,康普顿相机探测到的一个光子对应一个光子事件;
根据所述多个光子事件各自的真实散射沉积能量的范围和真实吸收沉积能量的范围,通过第二计算式,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;其中,所述第二计算式为:
E1i+E2i-1.28ε·E1i-1.28ε·E2i≤E0i≤maxi∈N(E1i+E2i)
其中,E0i表示第i个光子事件的真实总沉积能量;maxi∈N(E1i+E2i)表示将所有光子事件中散射沉积能量和吸收沉积能量之和的取值最大的光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量之和,作为第i个光子事件的真实总沉积能量的能谱区间的上限。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重,包括:
根据所述多个光子事件各自的多个能量点,通过第三计算式,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;其中,所述第三计算式为:
Figure FDA0003623549540000021
其中,(x,y,z)∈M,e∈L,i∈N,(x,y,z)表示体素的空间位置,M表示指定三维空间内的体素集合,m表示指定区域内的所有体素M集合中的第m个体素,L表示光子事件的能量点集合,l表示能量点集合L中的第l个能量点,e表示能量点的真实总沉积能量,N表示光子事件集合,i表示光子事件集合N中的第i个光子事件;cosθil为通过第i个光子事件的第1个能量点下的真实总沉积能量E0il和散射沉积能量E1i-1.28ε·E1i计算出的康普顿散射角;cosθim′为采用探测数据中第i个光子事件的散射作用位置、吸收作用位置和重建视野中的三维空间的第m个体素三点连线构成夹角的余弦值;m0c2为电子的静止能量;δ为狄拉克函数,且δ(0)=1;txyzei表示空间位置为(x,y,z)的体素在第i个光子事件下的真实总沉积能量为e时的体素权重。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和,包括:
通过第四计算式,对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;其中,所述第四计算式为:
Figure FDA0003623549540000031
其中,txyze表示空间位置为(x,y,z)的体素在真实总沉积能量为e时的所有光子事件下的权重之和;N表示光子事件集合;i表示光子事件集合N中的第i个光子事件。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和,包括:
步骤1:将在所处能量点下,权重之和不为零的两个体素,分别确定为初始体素和对比体素;
步骤2:通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,所述预设判据为:
Figure FDA0003623549540000032
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;txyze表示初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e;tx′y′z′e′表示对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e′;
在α=1或0时,对初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
在α=-1时,对初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为该初始体素的权重之和;对对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为该对比体素的权重之和;
步骤3:将上一次迭代处理中进行加一处理的体素,确定为当前次迭代处理的初始体素,以及,将之前未进行迭代更新处理的权重之和不为零的一个体素,确定为当前次迭代处理的对比体素;通过预设判据,对该两个体素的权重进行迭代更新;其中,该预设判据为:
Figure FDA0003623549540000041
其中,U(0,1)表示(0,1)之间均匀分布的随机数;tx1y1z1e1表示当前次迭代处理的初始体素的权重之和,该初始体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1;tx1′y1′z1′e1′表示当前次迭代处理的对比体素的权重之和,该对比体素所处的光子事件的真实总沉积能量为e1′;
在d=1或0时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
在α=-1时,对当前次迭代处理的初始体素的权重之和作加一处理,将加一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的初始体素的权重之和;对当前次迭代处理的对比体素的权重之和作减一处理,将减一处理后的更新权重之和作为当前次迭代处理的对比体素的权重之和;
步骤4:循环执行步骤3,直至所有能量点下的权重之和不为零的所有体素都执行过迭代更新处理或达到设定的迭代次数。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像,包括:
根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,确定各个体素在各个能量点下的显示参数;
根据所述各个体素在各个能量点下的显示参数,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点,包括:
以线性坐标或对数坐标,设定所述预设步长;
以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述以设定的所述预设步长,将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点,包括:
将每个光子事件的能谱区间的上限确定为各自的初始能量点;
从每个光子事件各自的初始能量点开始,在每个光子事件的能谱区间上,每隔所述预设步长取一个能量点,直至取到每个光子事件各自的能谱区间下限,以获得所有光子事件各自的多个能量点。
9.一种康普顿相机成像的装置,其特征在于,所述装置包括:
探测模块,用于探测光子源发射的多个光子事件的散射沉积能量和吸收沉积能量;
能谱区间确定模块,用于根据所述多个光子事件各自的散射沉积能量和吸收沉积能量,确定所述多个光子事件各自的真实总沉积能量的能谱区间;
能量点划分模块,用于以预设步长将所述多个光子事件各自的能谱区间划分为多个能量点;
体素权重计算模块,用于根据所述多个光子事件各自的多个能量点,确定包含所述光子源的指定三维空间内的各个体素,分别在所述多个光子事件的各个能量点下的体素权重;
权重求和模块,用于对每个体素在同一能量点下的所有光子事件的体素权重进行求和,获得所述各个体素在各个能量点下的权重之和;
迭代更新模块,用于通过预设判据,对所述各个体素在各个能量点下的权重之和进行预设次数的迭代更新处理,获得各个体素在各个能量点下的更新权重之和;
成像模块,用于根据所述各个体素在各个能量点下的更新权重之和,对所述光子源进行三维空间分布重建,以实现对所述光子源的成像。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116577819A (zh) * 2023-05-18 2023-08-11 兰州大学 一种多头康普顿探测方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101138501A (zh) * 2006-09-08 2008-03-12 通用电气公司 用于生成目标的多光谱图像的方法和系统
KR20130039566A (ko) * 2011-10-12 2013-04-22 서울대학교산학협력단 컴프턴 카메라 및 그의 해상도 복원용 영상 재구성 방법
US20180188392A1 (en) * 2015-06-25 2018-07-05 University Of Baltimore, Maryland Techniques for Producing an Image of Radioactive Emissions Using a Compton Camera
CN108459344A (zh) * 2018-02-09 2018-08-28 北京中科核安科技有限公司 基于γ相机的局域谱分析方法及装置
US20190094390A1 (en) * 2016-03-09 2019-03-28 University Of Maryland, Baltimore Techniques for producing an image of radioactive emissions using a Compton camera and Compton lines
DE102019131695A1 (de) * 2019-11-22 2021-05-27 Hellma Materials Gmbh Bildgebendes Detektorsystem für Gammastrahlung unter Nutzung von uni- und bidirektionalen Compton-Streuprozessen
CN113112558A (zh) * 2021-03-26 2021-07-13 徐州医科大学 一种高清pet图像重建方法
CN113607762A (zh) * 2021-08-05 2021-11-05 兰州大学 一种碲锌镉三维高精度康普顿成像方法、系统及应用

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101138501A (zh) * 2006-09-08 2008-03-12 通用电气公司 用于生成目标的多光谱图像的方法和系统
KR20130039566A (ko) * 2011-10-12 2013-04-22 서울대학교산학협력단 컴프턴 카메라 및 그의 해상도 복원용 영상 재구성 방법
US20180188392A1 (en) * 2015-06-25 2018-07-05 University Of Baltimore, Maryland Techniques for Producing an Image of Radioactive Emissions Using a Compton Camera
US20190094390A1 (en) * 2016-03-09 2019-03-28 University Of Maryland, Baltimore Techniques for producing an image of radioactive emissions using a Compton camera and Compton lines
CN108459344A (zh) * 2018-02-09 2018-08-28 北京中科核安科技有限公司 基于γ相机的局域谱分析方法及装置
DE102019131695A1 (de) * 2019-11-22 2021-05-27 Hellma Materials Gmbh Bildgebendes Detektorsystem für Gammastrahlung unter Nutzung von uni- und bidirektionalen Compton-Streuprozessen
CN113112558A (zh) * 2021-03-26 2021-07-13 徐州医科大学 一种高清pet图像重建方法
CN113607762A (zh) * 2021-08-05 2021-11-05 兰州大学 一种碲锌镉三维高精度康普顿成像方法、系统及应用

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
古宇飞;闫镔;李磊;魏峰;韩玉;陈健;: "基于全变分最小化和交替方向法的康普顿散射成像重建算法", 物理学报, no. 01, 22 November 2013 (2013-11-22) *
高宇;: "迭代重建算法的研究进展", 中国医疗设备, no. 03, 25 March 2013 (2013-03-25) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116577819A (zh) * 2023-05-18 2023-08-11 兰州大学 一种多头康普顿探测方法及系统
CN116577819B (zh) * 2023-05-18 2023-09-26 兰州大学 一种多头康普顿探测方法及系统

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