一種PET成像系統及多模態醫學圖像處理系統的制作方法
本申請是于2016年12月29日提交中國專利局、申請號為201611244336.8、發明名稱為“一種pet散射校正方法、pet成像方法及pet成像系統”的中國專利申請的分案。
本申請涉及正電子發射斷層成像技術領域(positronemissiontomography，pet)，尤其涉及基于飛行時間(timeofflight，tof)正電子發射斷層成像過程中的pet成像系統以及多模態醫學圖像處理系統。
背景技術：
正電子發射計算機斷層掃描是一種檢測人體或動物體器官代謝特征的無創醫學成像技術，具有靈敏度高、準確性好、定位準確的特點。在pet成像中，將能夠發射正電子的放射性藥物注射到生物體內，正電子與生物體內的電子發生湮滅，產生兩個方向相反、能量為511kev的伽馬光子，環繞在被測生物體周圍的探測器對這對光子進行探測，并將其信息以符合計數的方式進行存儲，如果被記錄下來的符合計數足夠多，通過圖像重建算法可將原始數據重建為放射性核素在被測對象體內濃度分布的斷層圖像。
飛行時間技術正電子發射斷層成像(tof-pet)掃描儀是核醫學成像中的一種先進的功能成像工具，其應用前景已經受到核醫學成像研究者和設備制造廠商的高度重視。tof-pet與傳統pet的成像過程和系統的組成基本相同，但是對應的時間測量系統存在本質的區別：在傳統pet中，時間測量系統的功能是在符合時間窗內確定真符合是否發生，以便獲得器官和組織結構的投影；而在tof-pet中，時間測量系統的功能是在符合時間窗內確定放射性核素分布的位置和強度，利用正電子湮滅產生的兩個511kev的伽馬射線到達探測器的時間差，根據光速定位湮滅事件在響應線(lineofresponse，lor)上的位置，提高pet掃描儀的成像質量，減少用藥量，縮短掃描時間。
然而，在最新的tof-pet掃描儀中，雖然相對于傳統2d和擴展2d數據采集模式，對所有傾斜響應線的符合計數采集提高了系統的靈敏度，但同時也引入了大量的散射符合計數，從而降低了系統的分辨率和成像的定量準確性；同樣，在使用鉛擋板或鎢擋板的數據采集中，擋板上產生的光子散射也會對pet成像的分辨率和對比度產生很大的影響。鑒于此，為了提高tof-pet成像的準確性，有必要對tof-pet系統進行有效的散射校正。
技術實現要素：
本申請的目的在于提供一種用于tof-pet成像的散射校正方法，該方法可提高散射估計準確度。
為了解決上述問題，根據本申請的一方面，提出一種pet成像系統，包括機架、探測器環、預處理器、同時計數器以及處理器，所述同時計數器用于在對受檢者執行pet掃描期間，獲取受檢者目標區域的符合事件數據，所述處理器包括：
第一重建單元，用于根據所述符合事件數據獲取目標區域的pet圖像；
飛行時間處理單元，用于獲取符合事件時戳之間的時間差，并根據所述時間差將所述符合事件數據分類為多個箱；
校正單元，用于基于所述pet圖像和所述分類為多個箱的符合事件數據，獲取tof-pet成像的初始散射估計；對所述初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計；以及，基于所述tof-pet成像的散射估計對所述分類為多個箱中的符合事件數據進行散射校正；
第二重建單元，用于重建所述經散射校正的分類為多個箱的符合事件數據，獲取目標區域的tof-pet圖像。
可選地，所述校正單元還包括：
獲取目標區域的解剖圖像，該解剖圖像包含多個組織的分類信息；
將pet圖像配準至解剖圖像，并根據所述解剖圖像的分類信息為pet圖像的體素分配相應衰減值，獲取衰減圖；以及，
根據所述衰減圖對所述tof-pet數據進行衰減校正；
和/或，獲取受檢者目標區域的隨機符合事件數據，并根據所述隨機符合事件數據對所述tof-pet數據進行隨機校正。
可選地，所述解剖圖像包括ct圖像或mr圖像，且所述解剖圖像包含若干個組織的分類信息。
可選地，對所述初始散射估計進行校正處理包括：對所述初始散射估計進行高頻濾波處理，以去除所述初始散射估計中包含的高頻成分。
可選地，對所述初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計，包括：
利用基于飛行時間的單次校正方法獲取tof-pet散射的基準；
根據所述tof-pet散射的基準對所述初始散射估計進行擬合，獲取擬合參數；
基于所述擬合參數和所述tof散射的基準獲取tof-pet成像的散射估計。
可選地，對所述初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計，包括：
利用與pet圖像互洽的tof散射估計對所述初始散射估計進行擬合，獲取擬合參數；
基于所述擬合參數和所述初始散射估計獲取tof-pet成像的散射估計。
根據本申請的另一方面，提出一種pet成像系統，所述成像系統包括處理器、用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；
所述處理器被配置為：
獲取受檢者目標區域的tof-pet數據,所述tof-pet數據包括符合事件數據和tof信息；
根據所述符合事件數據獲取目標區域的pet圖像；
基于所述pet圖像和所述tof-pet數據，獲取用于tof-pet成像的初始散射估計；
對所述初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計；
基于所述tof-pet成像的散射估計對tof-pet數據進行散射校正。
可選地，所述處理器還被配置為：
基于所述tof-pet成像的散射估計對tof-pet數據進行散射校正；以及，重建所述經散射校正的tof-pet數據，獲取目標區域的tof-pet圖像。
根據本申請的又一方面，提出一種多模態醫學圖像處理系統，包括處理器、用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；
所述處理器被配置為：
獲取受檢者目標區域的tof-pet數據，所述tof-pet數據包括符合事件數據和tof信息；
根據所述符合事件數據獲取目標區域的pet圖像；
基于所述pet圖像和所述tof-pet數據，獲取用于tof-pet成像的初始散射估計；
對所述初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計；
基于所述tof-pet成像的散射估計對tof-pet數據進行散射校正。
可選地，所述處理器還被配置為：
獲取目標區域的解剖圖像，所述解剖圖像為ct圖像或mr圖像，并包含多個組織的分類信息；
將pet圖像配準至解剖圖像，并根據所述解剖圖像的分類信息為pet圖像的體素分配相應衰減值，獲取衰減圖；以及，
根據所述衰減圖對所述tof-pet數據進行衰減校正；
以及，重建經過校正的tof-pet數據，獲取目標區域的tof-pet圖像。
與現有技術相比，本申請具有以下優點：對初始散射估計進行濾波處理，獲取光滑的散射向量，保持可原有tof單次散射校正獲取的散射曲線的形狀；利用擬合參數進行擬合減小了由于tof單次散射和后續擬合獲取的散射校正與圖像一致性所需散射校正的量化差異，減小由于散射估計偏離而導致重建tof圖像的精度下降問題；以現有pet重建為基準/參考，對tof-pet數據的物理校正進行進一步規范化修正，確保tof-pet重建獲得的tof圖像和pet重建獲取的pet圖像的一致性。
附圖說明
在此所述的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構成對本申請的限定。在各圖中，相同標號表示相同部件。
圖1為本申請一實施例的pet成像系統結構示意圖；
圖2為本申請一實施例的處理器結構框圖；
圖3為本申請一實施例的校正單元結構框圖；
圖4為本申請一實施例的pet成像方法流程圖；
圖5為本申請一實施例的伽馬光子散射示意圖；
圖6a為本申請一實施例獲取的pet圖像橫斷面視圖；
圖6b為本申請一實施例采用現有tof-pet成像方法獲得的tof-pet圖像橫斷面視圖；
圖6c為本申請一實施例采用如圖4所示的方法獲得的tof-pet圖像橫斷面視圖；
圖6d為采用圖6b的tof-pet圖像和圖6a的pet圖像獲取的差值圖像；
圖6e為采用圖6c的tof-pet圖像和圖6a的pet圖像獲取的差值圖像；
圖7a為本申請一實施例獲取的pet圖像冠狀面視圖；
圖7b為本申請一實施例采用現有tof-pet成像方法獲得的tof-pet圖像冠狀面視圖；
圖7c為本申請一實施例采用如圖4所示的方法獲得的tof-pet圖像冠狀面視圖；
圖7d為采用圖7b的tof-pet圖像和圖7a的pet圖像獲取的差值圖像；
圖7e為采用圖7c的tof-pet圖像和圖7a的pet圖像獲取的差值圖像；
圖8a為本申請一實施例獲取的pet圖像矢狀面視圖；
圖8b為本申請一實施例采用現有tof-pet成像方法獲得的tof-pet圖像矢狀面視圖；
圖8c為本申請一實施例采用如圖4所示的方法獲得的tof-pet圖像矢狀面視圖；
圖8d為采用圖8b的tof-pet圖像和圖8a的pet圖像獲取的差值圖像；
圖8e為采用圖8c的tof-pet圖像和圖8a的pet圖像獲取的差值圖像。
具體實施方式
以下將描述本申請的一些實施方式。需要指出的是，在這些實施方式的具體描述過程中，為了進行簡明扼要的描述，本說明書不可能對實際的實施方式的所有特征均作詳盡的描述。
顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些示例或實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖將本申請應用于其他類似情景。此外，還可以理解的是，雖然這種開發過程中所作出的努力可能是復雜并且冗長的，然而對于與本申請公開的內容相關的本領域的普通技術人員而言，在本申請揭露的技術內容的基礎上進行的一些設計，制造或者生產等變更只是常規的技術手段，不應當理解為本申請公開的內容不充分。
除非另作定義，權利要求書和說明書中使用的技術術語或者科學術語應當為本申請所屬技術領域內具有一般技能的人士所理解的通常意義。本申請專利申請說明書以及權利要求書中使用的“第一”、“第二”以及類似的詞語并不表示任何順序、數量或者重要性，而只是用來區分不同的組成部分。“一”、“一個”、“一種”、“該”等類似詞語并不表示數量限制，可表示單數或復數。
“包括”或者“包含”等類似的詞語意指出現在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵蓋出現在“包括”或者“包含”后面列舉的元件或者物件及其等同元件，并不排除其他元件或者物件。“連接”或者“相連”等類似的詞語并非限定于物理的或者機械的連接，而是可以包括電氣的連接，不管是直接的還是間接的。
pet圖像重建的目的主要是重現人體中造影劑的空間分布。目前，pet圖像重建可采用多種方法，但各方法獲取的pet圖像在各位置的活度均值均應保持一致性。同樣，基于tof-pet數據重建獲得的tof圖像和傳統的pet圖像活度應滿足一致性，例如：某器官中勾畫的一個非像素級別的感興趣區域在tof圖像和pet圖像應該具有相同的活度均值，這種均一活度的圖像不會干擾醫師對病灶的診斷。
tof-pet重建的物理校正主要包括衰減校正、隨機校正和散射校正。通常情況下，衰減校正一般通過與pet掃描配準的ct圖像經雙線性模型轉換得到衰減圖像投影到弦圖空間并取反對數來獲取；隨機事件一般使用延遲的時間窗來獲取；而散射校正相對上述校正難度較大，尤其是在處理tof-pet數據時，飛行時間信息和每個飛行時間窗更稀疏的統計數據會進一步影響各個時間窗的散射校正精度，從而導致基于tof-pet數據重建獲得的tof-pet圖像和傳統的pet圖像的活度值存在一致性問題。本申請以傳統pet(即non-tofpet)重建為基準或參考，對tof-pet數據的物理校正進行進一步規范化修正，實現tof-pet數據重建的tof-pet圖像和傳統pet圖像的一致性。
本申請所涉及的系統不僅可用于非侵入成像，如疾病的診斷和研究，還可用于工業領域等，其所涉及的圖像處理系統可以包括正電子發射計算機斷層顯像系統(pet系統)、正電子發射計算機斷層顯像-計算機斷層掃描多模態系統(pet-ct系統)、正電子發射計算機斷層顯像-磁共振多模態混合系統(pet-mr系統)等。
在一個實施例中，以pet成像系統為例說明。如圖1，示例性給出本申請一實施例的pet成像系統100結構圖。該pet成像系統100以控制器110為中樞/控制中心，具有掃描床、機架120、預處理器130、同時計數器140、處理器150以及輸入/輸出設備160。掃描床用于支撐受檢者，并可將受檢者(圖中未示出)移動至掃描視野(fieldofview，fov)區域。
控制器110可控制pet成像系統100的成像過程，包括衰減校正、散射校正、隨機校正以及數據重建等多種數據處理操作。可以理解的，控制器110、機架120、預處理器130、同時計數器140、處理器150以及輸入/輸出設備160相互之間可連接。該連接可以是無線網絡連接或者有線網絡連接。其中，有線網絡可以包括利用金屬電纜、混合電纜、光纖、一個或多個接口等一種或多種組合的方式。無線網絡可以包括利用藍牙、區域局域網(lan)、廣域局域網(wan)、近源場通信(nearfieldcommunication，nfc)等一種或多種組合的方式。控制器110可以是集中式的，例如數據中心；也可以是分布式的，例如一個分布式系統。控制器110可以是本地的，也可以是遠程的。
在一些實施例中，控制器110可包括中央處理器(centralprocessingunit，cpu)、專門應用集成電路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、專用指令處理器(applicationspecificinstructionsetprocessor，asip)、物理處理器(physicsprocessingunit，ppu)、數字信號處理器(digitalprocessingprocessor，dsp)、現場可編程邏輯門陣列(field-programmablegatearray，fpga)、可編程邏輯器件(programmablelogicdevice，pld)、微處理器、控制器、微控制器等中的一種或幾種的組合。
機架120可設置成圓筒形，且沿圓周的中心軸z排列有多個探測器環121，探測器環121具有排列在中心軸z圓周上的多個探測器/檢測器，受檢者可隨掃描床移動至由多個探測器圍成的掃描視野fov內成像。在一些實施例中，pet成像系統100可僅提供輻射檢測器的單個環；在另一些實施例中，pet成像系統100包括提供輻射檢測器的兩個、三個、四個、五個或更多數量的環。
探測器具有閃爍器(scintillator)、光電倍增管(photomultipliertube，pmt)和光導耦合器。其中，閃爍器可二維排列多個晶體，該晶體可將從受檢者入射的伽馬射線轉換為可視光。
在一些實施例中，閃爍晶體可以是單晶體或陣列晶體，組成閃爍器的材料可以是nai、bgo、lso、lyso、gso，還可以是鋁酸镥、焦硅酸镥等镥化物或者基于鈰摻雜的鑭系、過渡金屬等無機晶體等。光導耦合器一般由透光性優良的塑料材料構成，用于將閃爍器輸出的可見光傳遞至光電倍增管；光電倍增管接收可見光，將該可見光倍增后轉換為電信號。光電倍增管可選擇蓋革式雪崩光電二極管(apd)或si光電倍增管。
在一個實施例中，光電倍增管可選擇一系列的apd單元，每個單元是一個獨立的蓋革式探測器，包括光電陽極、多級倍增電極和光電陰極，其中，光電陰極接受閃爍光而產生光電子；多級倍增電極可提供對光電子進行加速的電場，從光電陰極發射的電子在電場中被朝向倍增電極加速，并與倍增電極的表面碰撞溢出多個電子，該現象在多級倍增電極中重復發生，電子數雪崩似地倍增；光電陽極可輸出百萬數量級的電子，形成電子流。需要指出的是，為了利用雪崩現象進行放大，通常在倍增電極與陽極之間可施加500-800伏(v)的電壓，增益范圍在105-107，使得探測器具有足夠高的時間分辨率以檢測在兩個“基本同時”的伽馬射線檢測之間的飛行時間差異。
預處理器130與探測器環121設置的探測器輸出端連接，用于接收探測器輸出的電信號，并對該電信號進行處理。在一個實施例中，在pet掃描前，向受檢者體內注入放射性同位素標識的藥劑/示蹤劑；探測器檢測從受檢者內部發射的成對湮滅伽馬射線，生成與檢測出的成對湮滅伽馬射線的光量相應的脈沖狀電信號，該脈沖狀電信號被供給預處理器130；預處理器130根據電信號生成單事件數據(singleeventdata)。預處理器130可通過檢測電信號的強度是否超過閾值檢測產生湮滅的伽馬射線。可選地，預處理器可采用anger邏輯或其他處理方式識別單事件的空間坐標、時戳以及所檢測的伽馬射線的估計能量。
同時計數器140可連接預處理器130的輸出端，用于接收預處理器130產生的單事件數據，并對與多個單事件有關的單事件數據實施同時計數處理。示例性地，同時計數器140從重復供給的單事件數據中重復確定容納在與預先設定的時間范圍內的兩個單事件有關的事件數據，時間范圍被設定為例如6ns～18ns左右。該成對的單事件被推測為由來于從同一成對湮滅點產生的成對湮滅伽馬射線，其中成對的單事件概括地被稱為符合事件。連接檢測出該成對湮滅伽馬射線的成對的探測器的線被稱為響應線(lineofresponse,lor)，該lor數據包含了探測器中晶體條的編號、能量、每條lor的角度、及其與fov中心的距離等信息。
在一個實施例中，可根據每條lor的角度、與fov中心的距離對其進行編號，按照編號構建數組，數組中的元素為lor探測到的符合事件總數，這種存儲符合事件的方式為正弦圖模式(sinogram)。當然，符合事件數據也可采用列表模式(listmode)進行存儲，該種模式下的數據包含了晶體條的編號、光子能量以及光子飛行時間信息等。這樣，同時計數器140針對每一lor計數符合事件與構成lor的成對的事件有關的事件數據(以下稱為符合事件數據)。
處理器150與同時計數器140的輸出端連接，可根據符合事件數據重建出圖像數據，該圖像數據表現被檢體內的放射性同位素濃度的空間分布。在一個實施例中，如圖2所示，處理器150包括飛行時間處理單元210和第一重建單元220。飛行時間處理單元210可分析在符合(響應)事件時戳之間的時間差(飛行時間信息)，并根據該時間差將符合事件數據分類為多個箱(bins)，以沿lor定位正電子-電子湮滅時間。可選地，飛行時間處理單元210在大約光速乘以輻射檢測器的時間分辨率值相對應的距離間隔內定位lor。大量正電子-湮滅事件積累的結果是已定位的pet投影數據的集合。
第一重建單元220可基于符合事件數據/pet投影數據重建受檢者體內造影劑的空間分布，獲取pet圖像，該pet圖像對應的pet投影數據不包含飛行時間信息。在一個實施例中，第一重建單元220通過濾波反投影(filteredbackprojection，fbp)、最大期望重建(expectationmaximization，em)、最大化后驗重建(maximumaposteriori，map)等算法對符合事件數據進行重建獲取pet(活度)圖像/non-tofpet圖像。
可以理解的，本申請所述的“pet圖像”、“non-tofpet圖像”、“non-tof圖像”可代表同一含義，都表示采用傳統意義的pet(不包含飛行時間技術)重建方法重建符合響應事件數據重現示蹤劑在人體內的分布。
在又一實施例中，處理器150可包括校正單元230、第二重建單元240和/或存儲單元250。校正單元230可獲取符合計數采集過程中的散射符合估計。在一個實施例中，pet圖像包含多個體素，校正單元可基于pet圖像和分類為多個箱中的符合事件數據，獲取用于tof-pet成像的初始散射估計；對初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計；以及，基于tof-pet成像的散射估計對分類為多個箱中的符合事件數據進行散射校正。
需要說明的是，本申請中，校正單元230獲取符合計數采集過程中的散射符合估計，可稱之為“第一次校正”；對初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計，可稱之為“第二次校正”。可選地，對初始散射估計進行校正處理，可采用降噪處理方法、平滑處理方法或者其他濾除信號噪聲的方法。
在另一實施例中，校正單元230可獲取目標區域的解剖圖像，該解剖圖像包含如肝臟、肺、心臟、脂肪、肋骨、脊柱等多個器官或組織的分類信息；將pet圖像配準至解剖圖像，并根據解剖圖像的分類信息為pet圖像的體素分配相應衰減值/衰減系數，獲取衰減圖，以及基于衰減圖對tof-pet數據進行衰減校正。在又一實施例中，校正單元230可獲取受檢者目標區域的隨機符合事件數據，并根據所述隨機符合事件數據對所述tof-pet數據進行隨機校正。可選地，解剖圖像可采用ct圖像，通過ct圖像的ct值可為pet圖像的體素分配相應衰減值/衰減系數。
第二重建單元240可重建經散射校正的分類為多個箱中的符合事件數據，獲取目標區域的tof-pet/tof圖像。在一個實施例中，第二重建單元240可從校正單元230獲取經散射校正的分類為多個箱中的符合事件數據；采用解析法對上述數據進行重建。在另一個實施例中，第二重建單元240可采用mlem重建算法重建經散射校正的分類為多個箱中的符合事件數據。在又一個實施例中，第二重建單元240還可采用基于系統響應函數(pointspreadfunction，psf)和tof-pet重建結合的方法，獲得圖像分辨率高的tof-pet圖像。
可以理解的是，本申請所述的“tof-pet重建”、“tof重建”可代表同一含義，都表示根據飛行時間信息將符合事件數據按照不同的權重分配至與時間分辨率相對應的lor上，對上述數據進行圖像重建來獲得示蹤劑的分布圖像。類似地，“tof-pet圖像”、“tof圖像”可代表同一含義，都表示示蹤劑在生物體內的分布圖像。
存儲單元250可設置為用于數據存儲的設備，例如，軟盤驅動器、光盤、rom(只讀存儲器)、ram(隨機存取存儲器)、eprom(可擦除可編程只讀存儲器)、eeprom(電可擦除可編程只讀存儲器)、cd-rom驅動器(緊致盤-只讀存儲器)、dvd驅動器、磁光盤，或者用于從計算機可讀介質讀取指令和/或數據的任意其他數字設備。可選地，處理器執行的指令和/或處理后的數據存儲在硬盤或云存儲器等介質中。
輸入/輸出設備160可與處理器150的輸出端連接，用于顯示處理器產生的pet圖像和/或tof圖像，且pet圖像與tof圖像具有一致性。示例性地，輸入/輸出設備160可包括鼠標、鍵盤、顯示器等人機交互設備。在一個實施例中，顯示器顯示受檢者的身高、體重、年齡、成像部位以及pet成像系統100的工作狀態等。顯示器的類型可以是陰極射線管(crt)顯示器、液晶顯示器(lcd)、有機發光顯示器(oled)、等離子顯示器等中的一種或幾種的組合。
如圖3所示為本申請一實施例的校正單元230結構示意圖。校正單元230可包括初始散射估計獲取子單元310、高頻成分濾除子單元320、擬合參數獲取子單元330以及tof-pet成像散射估計獲取子單元340。
初始散射估計獲取子單元310可從第一重建單元220獲取pet圖像，從同時計數器140獲取tof-pet數據，并基于pet圖像和tof-pet數據獲取用于tof-pet成像的初始散射估計。高頻成分濾除子單元320，可從初始散射估計獲取子單元310獲取tof-pet成像的初始散射估計，并對初始散射估計進行校正處理。擬合參數獲取子單元330可利用基于飛行時間的單次校正方法獲取tof-pet散射的基準；并根據tof-pet散射的基準對所述初始散射估計進行擬合，獲取擬合參數。tof-pet成像散射估計獲取子單元340可從擬合參數獲取子單元330獲取擬合參數，并基于該擬合參數和tof-pet散射的基準獲取tof-pet成像的散射估計。擬合參數獲取子單元330還可執行如下操作：利用與pet圖像互洽的tof散射估計對初始散射估計進行(二次)擬合，獲取擬合參數。可以理解的，確定與pet圖像互洽的tof散射估計，可稱之為“一次擬合”過程，而利用與pet圖像互洽的tof散射估計對初始散射估計進行擬合，可稱之為“二次擬合”過程。
需要說明的是，本申請中，初始散射估計獲取子單元310獲取符合計數采集過程中的散射符合估計，可稱之為對散射事件/數據的“第一次校正”；高頻成分濾除子單元320對初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計，可稱之為對散射事件/數據的“第二次校正”。可選地，對初始散射估計進行校正處理，可采用降噪處理方法、平滑處理方法或者其他濾除信號噪聲的方法。
如圖4所示為本申請實施例的pet成像方法，用于tof-pet成像，包括如下步驟：
步驟401.在對受檢者執行pet掃描期間，獲取受檢者目標區域的tof-pet數據,該tof-pet數據包括符合事件數據和tof信息，其中，符合事件數據和/或tof信息可以正弦圖模式存儲。
在本申請一些實施例中，采用如圖1所示的pet成像系統100掃描過程中，預先注入受檢者體內的含有的正電子放射性核素在衰變時會發射正電子，而原子核中的質子衰變為中子并釋放正電子和中微子，正電子的質量與電子相等，電量與電子的電量相同，而符號相反。正電子在湮滅前在人體組織內行進1-3mm，同時產生互成180°的511kev的伽馬光子。兩條相對指向的伽馬光子射線幾乎同時撞擊探測器環121內、處于同一直線上的探測器，并產生電信號/符合觸發信號。電信號經預處理器130可轉化成單事件數據，同時計數器140接收預處理器130發送的單事件數據，并確定是否在預定時間窗口內的兩個事件為同一湮滅事件。如果是同一湮滅事件，則同時計數器140啟動響應線(lor)處理器以確定湮滅事件沿其出現的響應線，與符合響應線對應的符合事件數據也可稱之為pet投影數據。
如圖5為本申請實施例的pet掃描腔體坐標示意圖(以機架12或探測器環121圍成的腔體中心為坐標原點，腔體縱向切面圓周的半徑為r，腔體四周分布有多個環形探測器，可以檢測符合事件中發出的兩光子，如在x-y平面(pet橫斷面，與探測環平面平行)內，探測器a(xa,ya)和探測器b(xb,yb)為真實的符合事件所命中的兩個晶體探測器，兩探測器的連線經過散射點，該連線為響應線。
在本實施例中，探測器a與光子h散射點s的連線為響應線as，探測器b與散射點s的連線為響應線bs。在不存在介質散射的情況下，光子h的飛行路徑可分別沿響應線as和與響應線as具有180度相移的cs運動。然而由于介質散射的存在，獲取的響應線不完全與光子實際的飛行軌跡吻合，光子h的飛行路徑可分別沿響應線as和響應線bs，兩響應線之間的相移小于180度；在此情況下探測器a與探測器b的連線被認為是符合響應線lorab，而根據響應線確定的散射點位置與實際位置并不完全一致，最終重建出來的pet圖像與示蹤劑真實分布存在一定偏差。
在另一實施例中，兩個基本同時到達探測器a和探測器b的伽馬射線探測事件/符合事件的飛行時間tof信息可檢測到，且該飛行時間tof信息/數據可被一概率密度函數表示。
步驟402.第一重建單元220根據符合事件數據獲取目標區域的pet圖像，該pet圖像包含多個體素。符合事件數據和pet(non-tofpet)圖像/活度圖像的關系可以用下列模型表示：
其中，yi表示采集得到的符合事件數據(弦圖模式)第i個元素的值，符合事件數據也可稱之為pet投影數據；ai表示衰減校正弦圖第i個元素的值；pij表示一系統矩陣對應第j個圖像元素、第i個弦圖元素的值；xj表示pet圖像第j個元素的值；ri和si表示隨機校正和散射校正第i個元素的值。
采用有序子集最大期望值(os-em)重建算法對采集的pet數據進行多次迭代可得到pet圖像，示例性地，對于重建過程中的任一次迭代過程可用如下公式表示：
其中，
步驟403.初始散射估計獲取子單元310基于pet圖像和tof-pet數據，獲取用于tof-pet成像的初始散射估計。在一個實施例中，tof-pet成像的初始散射估計可通過如下公式獲得：
其中，t表示飛行時間的箱數編號；
步驟404.對初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計。通常情況下，散射校正弦圖在空間上包含的應是低頻信號，而根據公式(3)的計算直接將數據中高頻的分量引入了散射校正，從而導致tof重建相對傳統pet重建的優勢不明顯。考慮到散射校正應該是光滑的，本申請在一個實施例中高頻成分濾除子單元320對初始散射估計進行高頻濾波處理，以去除初始散射估計中包含的高頻成分。示例性地，可采用如下公式：
其中，l表示濾波器。可選地濾波器的種類選擇巴特沃斯低通濾波器、自適應低通濾波器等類似高斯形狀的物理模型，以得到不含高頻成分的tof成像散射估計。通過采用濾波器可去除初步散射估計中的高頻成分，獲得僅包含低頻成分的信號，該部分信號可用于表示散射事件估計。
在另一個實施例中，利用基于飛行時間的單次校正(singlescattersimulation，sss)方法獲取的光滑散射弦圖作為tof-pet散射的基準，采用tof單次校正方法得到的初始tof-pet散射(公式(3))對以上基準tof散射進行擬合，獲取擬合后的光滑散射弦圖。
可選地，tof-pet成像的散射估計通過如下方式獲得：擬合參數獲取子單元330利用基于飛行時間的單次校正方法獲取tof-pet散射的基準；根據tof-pet散射的基準對初始散射估計進行擬合，獲取擬合參數；tof-pet成像散射估計獲取子單元340基于擬合參數和tof散射的基準獲取tof-pet成像的散射估計。示例性地，可采用如下公式：
其中，t表示飛行時間的箱(bin)數編號；a表示檢測符合事件光子的一個探測器，b表示檢測符合事件光子的另一個探測器，(a,b)表示符合事件的探測器對；s表示一散射點，sab為一個非量綱量，表示從散射點單次散射的光子對被(a，b)探測器對探測到的計數率；sab(ray,angle,slice,t)表示四維正弦圖，可作為散射的形態基準，ray、angle、slice、t分別表示一維投影、角度、層面以及飛行時間箱編號，且與第t個飛行時間箱的第i個元素相對應；
在一個實施例中，對tof-pet數據進行單次散射校正的tofsss算法可用如下公式表示：
其中，令as表示從散射點s到探測器a的響應線，bs表示從散射點s到探測器b的響應線；令
在又一實施例中，對初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計，包括：利用與pet圖像互洽的tof散射估計對初始散射估計進行(二次)擬合，獲取擬合參數；基于擬合參數和初始散射估計獲取tof-pet成像的散射估計。示例性地，擬合參數獲取子單元330基于蒙特卡羅模型獲取與pet圖像互洽的tof散射估計；根據與pet圖像互洽的tof散射估計對初始散射估計進行擬合，獲取擬合參數；tof-pet成像散射估計獲取子單元340基于擬合參數和tof-pet散射的基準獲取tof-pet成像的散射估計。
需要說明的是，本申請中對散射弦圖的角度、層、時間飛行箱下的各個維度進行投影，其對應的散射向量依然是光滑的，且保持了原有tofsss獲取的散射曲線的形狀；采用擬合參數對散射估計的形態基準進行擬合，進一步減小由于tofsss和后續擬合獲取的散射校正與圖像一致性/互洽所需的散射校正的量化差異。
可以理解的，在上述過程中，獲取符合計數采集過程中的散射符合估計，可稱之為對散射事件/數據的“第一次校正”；對初始散射估計進行校正處理，獲取tof-pet成像的散射估計，可稱之為對散射事件/數據的“第二次校正”。當然，對初始散射估計進行校正處理，可采用降噪處理方法、平滑處理方法或者其他濾除信號噪聲的方法。
步驟405.基于tof-pet成像的散射估計對tof-pet數據進行散射校正；以及，重建經散射校正的tof-pet數據，獲取目標區域的tof-pet圖像。在一個實施例中，第二重建單元240采用有序子集最大期望值(os-em)重建算法獲取tof-pet圖像，示例性地可采用如下公式：
其中，令ai表示衰減正弦圖中第i個元素而的值也可稱之為衰減值；令
可選地，在tof-pet數據重建為tof-pet圖像的過程中，還可對tof-pet數據進行衰減校正和/或隨機校正。在一個實施例中，對tof-pet數據進行衰減校正可包括如下步驟：獲取目標區域對應的解剖圖像，該解剖圖像可以是ct圖像、mr圖像等解剖圖像，且解剖圖像可包含肺部、脂肪、肋骨、脊柱、心臟等多個組織的分類信息；將pet圖像配準至解剖圖像，并根據多個組織的分類信息為pet圖像的體素分配相應衰減值，獲取衰減圖；以及，基于衰減圖在經散射校正的tof-pet數據重建為目標區域的tof圖像過程中進行衰減校正。
如圖6a、6b和6c分別為本申請一實施例獲取的pet圖像橫斷面視圖、采用現有pet成像方法獲得的tof-pet圖像橫斷面視圖，以及采用如圖4所示的方法獲得的tof-pet圖像橫斷面視圖。分別將采用現有tof-pet成像方法獲得的tof-pet圖像和采用本申請方法獲取的tof-pet圖像與pet圖像相比較，可確定tof-pet成像與nontof-pet成像重建圖像的是否存在較大差異。如圖6d為采用圖6b的tof-pet圖像和圖6a的pet圖像獲取的差值圖像，其中，黑色像素區域表示tof-pet重建的像素值高于nontof-pet重建得到的像素值；白素色像素區域表示tof-pet重建的像素值低于nontof-pet重建得到的像素值。進一步地，圖像差異呈現隨空間位置變動而變化的趨勢。圖6d的中間區域像素為黑色區域，越靠近皮膚線或器官邊界的部分灰度值越小，且兩類像素點的交界區域存在明顯的跳變，說明采用tof-pet方法和nontof-pet重建方法獲得圖像的像素點存在大量不一致。而如圖6e所示，采用本申請的pet成像方法獲得的tof-pet圖像與pet圖像相比，整個區域的像素值較均勻，且兩類像素點交接區域較少存在明顯跳變，整個tof-pet圖像各像素點的像素值均勻度提高。
如圖7a、7b和7c分別為本申請一實施例獲取的pet圖像冠狀面視圖、采用現有pet成像方法獲得的tof-pet圖像冠狀面視圖，以及采用如圖4所示的方法獲得的tof-pet圖像冠狀面視圖。將圖7b與圖7a各體素的像素值相減可獲取如圖7d所示的差值圖像，該差值圖像的上、下部分存在較多黑色像素點，中間部分存在較多白色像素點，兩部分像素值不一致較明顯。將圖7c與圖7a各體素的像素值相減可獲取如圖7e所示的差值圖像，該圖像各體素的像素值相比圖7d更均一，且與圖6e相應部位具有很好的一致性。
如圖8a、8b和8c分別為本申請一實施例獲取的pet圖像矢狀面視圖、采用現有pet成像方法獲得的tof-pet圖像矢狀面視圖，以及采用如圖4所示的方法獲得的tof-pet圖像矢狀面視圖。將圖8b與圖8a各體素的像素值相減可獲取如圖8d所示的差值圖像，與圖7d相對應該差值圖像的上、下部分存在較多黑色像素點，中間部分存在較多白色像素點，兩部分像素值不一致較明顯。將圖8c與圖8a各體素的像素值相減可獲取如圖8e所示的差值圖像，該圖像各體素的像素值相比圖8d更均一，且與圖6e和圖7e相應部位具有很好的一致性，tof-pet圖像和傳統pet圖像的像素不一致特性得到改善。
上文已對基本概念做了描述，顯然，對于本領域技術人員來說，上述發明披露僅僅作為示例，而并不構成對本申請的限定。雖然此處并沒有明確說明，本領域技術人員可能會對本申請進行各種修改、改進和修正。該類修改、改進和修正在本申請中被建議，所以該類修改、改進、修正仍屬于本申請示范實施例的精神和范圍。
同時，本申請使用了特定詞語來描述本申請的實施例。如“一個實施例”、“一實施例”、和/或“一些實施例”意指與本申請至少一個實施例相關的某一特征、結構或特點。因此，應強調并注意的是，本說明書中在不同位置兩次或多次提及的“一實施例”或“一個實施例”或“一替代性實施例”并不一定是指同一實施例。此外，本申請的一個或多個實施例中的某些特征、結構或特點可以進行適當的組合。
本申請各部分操作所需的計算機程序編碼可以用任意一種或多種程序語言編寫，包括面向對象編程語言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常規程序化編程語言如c語言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，動態編程語言如python、ruby和groovy，或其他編程語言等。該程序編碼可以完全在用戶計算機上運行、或作為獨立的軟件包在用戶計算機上運行、或部分在用戶計算機上運行部分在遠程計算機運行、或完全在遠程計算機或服務器上運行。在后種情況下，遠程計算機可以通過任何網絡形式與用戶計算機連接，比如局域網(lan)或廣域網(wan)，或連接至外部計算機(例如通過因特網)，或在云計算環境中，或作為服務使用如軟件即服務(saas)。
此外，除非權利要求中明確說明，本申請所述處理元素和序列的順序、數字字母的使用、或其他名稱的使用，并非用于限定本申請流程和方法的順序。盡管上述披露中通過各種示例討論了一些目前認為有用的發明實施例，但應當理解的是，該類細節僅起到說明的目的，附加的權利要求并不僅限于披露的實施例，相反，權利要求旨在覆蓋所有符合本申請實施例實質和范圍的修正和等價組合。例如，雖然以上所描述的系統組件可以通過硬件設備實現，但是也可以只通過軟件的解決方案得以實現，如在現有的服務器或移動設備上安裝所描述的系統。
同理，應當注意的是，為了簡化本申請披露的表述，從而幫助對一個或多個發明實施例的理解，前文對本申請實施例的描述中，有時會將多種特征歸并至一個實施例、附圖或對其的描述中。但是，這種披露方法并不意味著本申請對象所需要的特征比權利要求中提及的特征多。實際上，實施例的特征要少于上述披露的單個實施例的全部特征。
- 還沒有人留言評論。精彩留言會獲得點贊！