图像重建方法技术

本发明专利技术提供了一种图像重建方法，包括：获取扫描对象的数据，所述数据包括事件的时间信息和/或空间信息；按照时间信息和/或空间信息将所述数据划分为数个数据段；获取所述数据段中的数据的统计信息；根据所述数据段中的数据的统计信息获取所述扫描对象的运动信息；根据所述扫描对象的运动信息获取运动校正后的重建图像。利用本发明专利技术的重建方法，可以从扫描对象的数据中直接获取病人的运动信息，从而能快速、准确甚至实时检测并修正扫描对象刚体运动。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像重建
，特别涉及一种用于运动校正的图像重建方法。
技术介绍
正电子发射断层成像(Positron emission tomography，PET)采用正电子核素标记化合物作为显像剂，通过病灶对显像剂的摄取程度了解病灶功能代谢状态。其原理主要是基于组织细胞摄取放射性显像剂的特性和能力。它是一种功能性成像检查，提供功能性影像信息，用于确定疾病的性质，从而对疾病进行正确诊断。在PET研究中，携带有放射性示踪剂的生物活性分子首先被导入人体内，PET系统检测由示踪剂发出的γ射线，并通过分析检测到的信号构建人体内示踪剂分布的三维图像。在PET研究中使用的生物活性分子是靶器官或组织内的一种天然代谢物，PET可以评估靶器官或组织的生理(功能性)和解剖(结构)，以及生物学特征，特别适用于在没有形态学改变之前，早期诊断疾病，发现亚临床病变以及评价治疗效果。在PET成像中，由于扫描时间相对较长，扫描对象在长时间数据采集过程中难免会发生运动。扫描对象的运动会导致严重的图像伪影，其中伪影既包括衰减图与采集信号不匹配产生的伪影，又包括信号在不同时间上运动产生的伪影。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种图像重建方法，以减少重建图像中因扫描对象运动产生的伪影。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种图像重建方法，其特征在于，包括：获取扫描对象的数据，所述数据包括事件的时间信息和/或空间信息；按照时间信息和/或空间信息将所述数据划分为数个数据段；获取所述数据段中的数据的统计信息；根据所述数据段中的数据的统计信息获取所述扫描对象的运动信息；根据所述扫描对象的运动信息获取运动校正后的重建图像。优选地，上述扫描对象的数据包括列表模式的数据和/或弦图模式的数据。优选地，上述扫描对象的运动信息包括平移和/或旋转信息。优选地，上述数据段中的数据的统计信息包括期望、二次矩、方差和协方差信息中的一个或多个。优选地，上述根据所述数据段中的数据的统计信息获取所述扫描对象的运动信息包括：根据所述数据段中的数据对应的重建空间的统计信息获取所述扫描对象的运动信息。优选地，上述获取所述数据段中的数据对应的重建空间的统计信息包括：获取所述数据段中的数据对应的数据空间的统计信息；建立所述数据空间和重建空间的转换关系；根据所述数据段中的数据对应的数据空间的统计信息和所述数据空间和重建空间的转换关系，获取所述数据段中的数据对应的重建空间的统计信息。优选地，上述根据所述扫描对象的运动信息获取运动校正后的重建图像包括：根据所述扫描对象的运动信息，对所述扫描对象的数据进行分箱处理；对分箱后的数据进行图像重建，获得重建图像集。优选地，上述对分箱后的数据进行图像重建，获得重建图像集包括：根据所述扫描对象的运动信息对分箱后的数据作运动校正；根据所述运动校正后的分箱数据，获得运动校正后的重建图像集。优选地，上述图像重建方法，还包括：获取所述扫描对象的衰减图；根据所述扫描对象的运动信息对所述衰减图作运动校正，获得所述扫描对象实时运动的衰减图；根据所述扫描对象实时运动的衰减图对所述扫描对象的数据和/或重建图像作衰减校正。优选地，上述根据所述扫描对象的运动信息获取运动校正后的重建图像还包括：对所述重建图像集进行合并，获得最终的重建图像。利用本专利技术的重建方法，可以从扫描对象的数据中直接获取病人的运动信息，例如，运动的6个平移旋转自由度，从而能快速、准确甚至实时检测并修正扫描对象刚体运动。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本专利技术应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构和操作。图1是根据本申请的一些实施例所示的成像系统的一个示意图；图2是根据本申请的一些实施例所示的处理器的一个示意图；图3是根据本申请的一些实施例所示的数据处理器的一个示意图；图4是根据本申请的一些实施例所示的图像重建的一种示例性流程图；图5是根据本申请的一些实施例所示的模型设定模块的一个示意图；图6是根据本申请的一些实施例所示的从原始数据中获取生理运动信息或刚体运动信息的一种示例性流程图；图7是根据本申请的一些实施例所示的生理运动检测器的一个示意图；图8是根据本申请的一些实施例所示的根据生理运动信息对数据进行划分，并基于分组数据进行图像重建的一种示例性流程图；图9是根据本申请的一些实施例所示的从原始数据中获取VOI的一种示例性流程图；图10A是根据本申请的一些实施例所示的刚体运动检测器的一个示意图；图10B是根据本申请的一些实施例所示的刚体运动检测和校正的一种示例性流程图；图11是根据本申请的一些实施例所示的刚体运动检测的一种示例性流程图；图12A是根据本申请的一些实施例所示的获取刚体运动信息的一种示例性流程图；图12B是根据本申请的一些实施例所示的弦图坐标与3D重建坐标的函数关系的一个示意图；图13是根据本申请的一些实施例所示的刚体运动校正的一种示例性流程图；图14是根据本申请的一些实施例所示的运动校正的一种示例性流程图；图15是根据本申请的一些实施例所示的呼吸信号和心动信号的频谱的一个示意图；图16A是根据本申请的一些实施例所示的未指定VOI的加权信号的频谱分析的一个示意图；16B是根据本申请的一些实施例所示的指定VOI内的加权信号的频谱分析的一个示意图；图17是根据本申请的一些实施例所示的未指定VOI的加权信号的呼吸波形的时间曲线和指定VOI内的呼吸波形的时间曲线的一个示意图；图18A至18D是根据本申请的一些实施例所示的经校正和/或未经校正的四个示例性门控图像；图19A是根据本申请的一些实施例所示的运动曲线的一个示意图；图19B是根据本申请的一些实施例所示的运动门控曲线的一个示意图；图20A是根据本申请的一些实施例所示的两个运动曲线的示意图；图20B是根据本申请的一些实施例所示的两个运动曲线的示意图；图20C是根据本申请的一些实施例所示的两个运动曲线的示意图；图20D是根据本申请的一些实施例所示的两个运动曲线的示意图；图20E是根据本申请的一些实施例所示的两个运动曲线的示意图；图20F是根据本申请的一些实施例所示的两个运动曲线的示意图；图21是根据本申请的一些实施例所示的基于原始数据重建的头部图像的示意图；图22是根据本申请的一些实施例所示的对于基于不同方法获取的沿X轴的平移的一个对比示意图；图23是根据本申请的一些实施例所示的基于平移和旋转信息进行运动检测的一种示例性流程图。具体实施方式为让本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本专利技术的具体实施方式作详细说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。术语“系统”、“单元”、“模块”和/或“块”用于区分不同的和/或不同级别的组件、元件、部件或部分，也可以由表示相同意思的其他术语进行替换。如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“系统”、“单元”、“模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像重建方法，其特征在于，包括：获取扫描对象的数据，所述数据包括事件的时间信息和/或空间信息；按照时间信息和/或空间信息将所述数据划分为数个数据段；获取所述数据段中的数据的统计信息；根据所述数据段中的数据的统计信息获取所述扫描对象的运动信息；根据所述扫描对象的运动信息获取运动校正后的重建图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：获取扫描对象的数据，所述数据包括事件的时间信息和/或空间信息；按照时间信息和/或空间信息将所述数据划分为数个数据段；获取所述数据段中的数据的统计信息；根据所述数据段中的数据的统计信息获取所述扫描对象的运动信息；根据所述扫描对象的运动信息获取运动校正后的重建图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描对象的数据包括列表模式的数据和/或弦图模式的数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描对象的运动信息包括平移和/或旋转信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据段中的数据的统计信息包括期望、二次矩、方差和协方差信息中的一个或多个。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据段中的数据的统计信息获取所述扫描对象的运动信息包括：根据所述数据段中的数据对应的重建空间的统计信息获取所述扫描对象的运动信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述数据段中的数据对应的重建空间的统计信息包括：获取所述数据段中的数据对应的数据空间的统计信息；建立所述数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯涛，杨德富，董筠，李弘棣，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31