【技术实现步骤摘要】
本申请属于医学成像，尤其涉及一种图像重建方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、目前医疗影像设备对患者进行扫描(例如心脏扫描)时，为了尽可能减少运动伪影，需要选取生理周期(例如心动周期)的某个时相范围进行曝光和数据采集。而生理周期的确定依赖于生理信号波峰(例如心电信号r波尖峰)的检测，两个生理信号波峰之间构成了一个生理周期。
2、在生理信号波峰检测出来后，可以根据生理信号波峰计算生理周期，然后根据生理周期和用户选定的时相，决定曝光开始和结束时间，从而进行扫描。扫描完成后，医疗影像重建系统利用前面检出的生理信号波峰和其他生数据进行图像重建。
3、相关技术中，在医疗影像设备执行扫描协议时，曝光阶段会使用某种检测算法标记生理信号波峰，而图像重建时会使用曝光阶段标记的生理信号波峰。为了提高曝光的实时性，需要检测算法能在生理信号波峰真实发生后快速检测出，因此检测算法会尽量压缩检测算法需要的数据量和检测时间。然而，这样很容易造成一些生理信号波峰的误检和漏检，如果生理信号波峰没有被正确检测，会导致图像重建选取的重建时相不正确，进而影响图像质量。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种图像重建方法、装置及电子设备，可以提高重建图像的质量。
2、本申请实施例的第一方面提供了一种图像重建方法，包括：通过第一检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第一波峰检测结果；基于第一波峰检测结果，对目标对象进行扫描，得到目标对象的扫描数据；通过第二检测算法对目标对象的生理
3、可选的，在第一方面一种可能的实现方式中，上述通过第一检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第一波峰检测结果，包括：
4、获取目标对象的生理信号，并对生理信号进行差分运算，得到第一序列；
5、对第一序列进行非线性转换，得到第二序列；
6、根据第二序列及预设的阈值判断规则，确定目标信号；
7、基于目标信号，对生理信号进行极值点搜索，得到第一波峰检测结果。
8、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述根据第二序列及预设的阈值判断规则，确定目标信号，包括：
9、确定第二序列的平均值；
10、将第二序列中大于平均值的信号，确定为目标信号。
11、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述基于目标信号，对生理信号进行极值点搜索，得到第一波峰检测结果之前，还包括：
12、确定每两个连续的目标信号之间的时间间隔；
13、基于每两个连续的目标信号之间的时间间隔及预设时间阈值，对目标信号中的假阳性信号进行过滤。
14、可选的，在第一方面再一种可能的实现方式中，上述通过第二检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第二波峰检测结果，包括：
15、获取扫描过程中目标对象所有的生理信号；
16、将扫描过程中目标对象所有的生理信号输入预设的神经网络模型，神经网络模型输出第二波峰检测结果。
17、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述神经网络模型包括多个卷积层、池化层及全连接层，上述将扫描过程中目标对象所有的生理信号输入预设的神经网络模型，神经网络模型输出第二波峰检测结果，包括：
18、通过多个卷积层，对扫描过程中目标对象所有的生理信号进行特征提取，得到多层级特征信息；
19、通过池化层对多层级特征信息进行降维；
20、通过全连接层对降维后的多层级特征信息进行处理，得到第二波峰检测结果。
21、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述基于第一波峰检测结果，对目标对象进行扫描，得到目标对象的扫描数据，包括：
22、根据第一波峰检测结果，确定目标对象的生理周期；
23、根据生理周期及预设时相，确定扫描过程中每个生理周期对应的曝光开始时间及曝光结束时间；
24、基于扫描过程中每个生理周期对应的曝光开始时间及曝光结束时间，对目标对象进行扫描，得到目标对象的扫描数据。
25、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述生理信号波峰为心电信号r波尖峰或呼吸信号波峰。
26、本申请实施例的第二方面提供了一种图像重建装置，包括：
27、第一检测模块，用于通过第一检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第一波峰检测结果；
28、扫描模块，用于基于第一波峰检测结果，对目标对象进行扫描，得到目标对象的扫描数据；
29、第二检测模块，用于通过第二检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第二波峰检测结果，其中，第一检测算法的检测速度快于第二检测算法，第二检测算法的检测精度大于第一检测算法；
30、图像重建模块，用于根据扫描数据及第二波峰检测结果进行图像重建，得到重建图像。
31、本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器中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第一方面的图像重建方法。
32、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的图像重建方法。
33、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面的图像重建方法。
34、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例公开了一种图像重建方法、装置及电子设备，其中，该方法首先通过第一检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第一波峰检测结果；然后基于第一波峰检测结果，对目标对象进行扫描，得到目标对象的扫描数据；接着通过第二检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第二波峰检测结果，其中，第一检测算法的检测速度快于第二检测算法，第二检测算法的检测精度大于第一检测算法；最后根据扫描数据及第二波峰检测结果进行图像重建，得到重建图像。由此，通过在扫描过程中使用检测速度较快的第一检测算法，以及在扫描完成后使用检测精度更高的第二检测算法，既保证扫描过程中能够实时检测出生理信号波峰，又提高了生理信号波峰的正确检出率，进而提高了重建图像的质量。
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1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述通过第一检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第一波峰检测结果，包括：
3.如权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述根据所述第二序列及预设的阈值判断规则，确定目标信号，包括：
4.如权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述目标信号，对所述生理信号进行极值点搜索，得到所述第一波峰检测结果之前，还包括：
5.如权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述通过第二检测算法对所述目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第二波峰检测结果，包括：
6.如权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述神经网络模型包括多个卷积层、池化层及全连接层，所述将扫描过程中所述目标对象所有的生理信号输入预设的神经网络模型，所述神经网络模型输出所述第二波峰检测结果，包括：
7.如权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述第一波峰检测结果，对所述目标对象进行扫描，得到所述目标对象的扫描数据，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述通过第一检测算法对目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第一波峰检测结果，包括：
3.如权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述根据所述第二序列及预设的阈值判断规则，确定目标信号，包括：
4.如权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于所述目标信号，对所述生理信号进行极值点搜索，得到所述第一波峰检测结果之前，还包括：
5.如权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述通过第二检测算法对所述目标对象的生理信号波峰进行检测，得到第二波峰检测结果，包括：
6.如权利要求5所述的图像重建方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐逸文，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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