一种图像重建方法、系统、装置及存储介质与流程

本申请涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种图像重建方法、系统、装置及存储介质。

背景技术：

图像重建技术广泛用于疾病诊断，因此重建图像的质量对疾病的诊断具有重要意义。对于冠状动脉图像而言，由于心脏是不停跳动的，且病人的心率存在波动或病人有服用药物等因素影响，因此在进行图像重建时需要对心脏冠状动脉的运动伪影进行校正，以获取图像质量较佳的重建图像。

技术实现要素：

本申请的目的在于提供一种图像重建方法、系统、装置及存储介质，以对心脏冠脉运动伪影进行校正。

本申请实施例之一提供一种图像重建方法，所述图像重建方法包括：获取与扫描对象相关的原始投影数据，所述原始投影数据对应于扫描对象的多个时相，多个时相在时间上依次相邻；基于所述原始投影数据，分别获取与每个时相对应的初始重建图像；对于每一个初始重建图像，确定目标区域在所述初始重建图像中的表示，所述目标区域为所述扫描对象的一部分；所述表示包括所述图像中对应于目标区域的像素点在预设坐标系中的坐标信息；基于多个表示，确定目标时相，并根据所述目标时相确定所述扫描对象的目标重建图像。

本申请实施例之一提供一种图像重建系统，所述系统包括：获取模块和确定模块。所述获取模块用于获取与扫描对象相关的原始投影数据，所述原始投影数据对应于扫描对象的多个时相，多个时相在时间上依次相邻。获取模块还用于基于所述原始投影数据，分别获取与每个时相对应的初始重建图像。确定模块用于对于每一个初始重建图像，确定目标区域在所述初始重建图像中的表示，所述目标区域为所述扫描对象的一部分，所述表示包括所述初始重建图像中对应于目标区域的像素点在预设坐标系中的坐标信息。确定模块还用于基于多个表示，确定目标时相，并根据所述目标时相确定所述扫描对象的目标重建图像。

本申请实施例之一提供一种图像重建装置，包括处理器，所述处理器用于执行上述图像重建方法。

本申请实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述图像重建方法。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的示例性图像重建系统的应用场景示意图；

图2是根据本申请一些实施例所示的图像重建的示例性流程图；

图3是根据本申请一些实施例所示的确定目标时相的示例性流程图；

图4是根据本申请一些实施例所示的确定目标区域在图像中的表示的示例性流程图；

图5是根据本申请一些实施例所示的确定扫描对象的目标重建图像的示例性流程图；

图6是根据本申请一些实施例所示的示例性图像重建系统的模块图；

图7是未经过时相筛选过程重建得到的冠状动脉图像；以及

图8是根据本申请一些实施例所示的经过时相筛选过程重建得到的冠状动脉图像。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，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申请的一些示例或实施例，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申请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或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

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，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

本申请所披露的图像重建方法，可以应用于多种医学扫描成像设备，包括但不限于计算机x线摄影仪(cr)、数字化x线摄影仪(dr)、计算机断层扫描仪(ct)、屏片x射线机、移动x射线设备(比如移动c臂机)、数字减影血管造影扫描仪(dsa)、直线加速器、发射型计算机断层扫描仪(ect)等中的一种或其任意组合。仅出于说明的目的，本申请将以ct系统为例，对披露的技术方案进行详细描述，并不旨在限制本发明的范围。

在一个方面，本发明涉及用于图像重建的方法和系统。对心脏冠脉疾病进行诊断需要依赖心脏冠脉图像。在扫描心脏的过程中，虽然病人可以通过屏住呼吸，在快速旋转的ct设备上通过一个心动周期完成心脏的扫描。但由于有些病人心率不齐，或有些病人服用降心率的药物等导致在扫描过程中这些病人的心脏运动幅度较大时，扫描得到的心脏冠脉图像就会出现伪影。现有的伪影校正方法有：提高机架的旋转速度；多扇区重建；对扫描得到的原始数据进行校正并从相对的角度进行运动补偿；多相位重建时对相邻相位心脏冠脉图像提取冠脉中心线进行运动评估以及校正补偿等。对于基于中心线的运动评估，由于所使用的运动模型为匀速模型(即，认为冠脉运动是均匀的运动)，而不同的病人心脏运动是不同的，甚至对于同一病人其心脏运动在一个心动周期或多个心动周期内也是不同的。这使得最后的校正补偿并非对于所有的病人适用。因此，本申请提出一种图像重建方法，在多相重建过程中，提取冠脉中心线进行运动评估以及校正补偿前先对要校正的相位进行预筛选，以确定符合要求的相位(例如，心脏在该相位及相邻相位之间的运动变化属于匀速运动)来提升运动评估以及校正补偿的效果，最终获取质量较佳的重建图像。在本申请中，术语“相位”与“时相”可以互换使用，用于指示扫描对象(例如，心脏)在一个运动周期(例如，心动周期)内某一时刻所处的状态，例如，平缓状态。

图1所示为根据本申请一些实施例所示的示例性图像重建系统的应用场景示意图。在一些实施例中，该图像重建系统可以获取扫描对象的原始投影数据，并基于本申请所披露的方法获取扫描对象的重建图像。如图1所示，图像重建系统100可以包括扫描设备110、网络120、一个或多个终端130、处理设备140以及存储设备150。

扫描设备110可以包括机架111、探测器112、探测区域113、扫描床114和放射扫描源115。机架111可以支撑探测器112和放射扫描源115。机架111可以旋转，例如，围绕机架旋转轴线顺时针或逆时针旋转。放射扫描源115可以与机架111一同旋转。扫描对象可以放置于扫描床114上接受扫描。放射扫描源115可以发出放射线束到扫描对象。探测器112可以探测从探测区域113发出的辐射束(例如，伽马光子)，在接收穿过扫描对象的辐射束后，探测器112可以将其转变为可见光，并由光电转变为电信号，再经模拟/数字转换器转换为数字信息，输入计算设备(例如，计算机)进行处理，或传输至存储设备进行存储。在一些实施例中，探测器112可以包括一个或多个探测器单元。探测器单元可以包括闪烁探测器(例如，碘化铯探测器)和其他探测器等。探测器单元可以是包括单排探测器和/或多排探测器。

处理设备140可以处理从扫描设备110、终端130和/或存储设备150获得的数据和/或信息。例如，处理设备140可以确定图像重建所需的扫描数据。在一些实施例中，处理设备140可以用于对读取后的数据进行处理，例如，数据预处理、图像重建、重建后处理等。在一些实施例中，处理设备140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地的或远程的。例如，处理设备140可以通过网络120从扫描设备110、终端130和/或存储设备150访问信息和/或数据。又例如，处理设备140可以直接连接扫描设备110、终端130和/或存储设备150以访问信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备140可以在云平台上实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云等其中一种或几种的组合。

终端130可以包括移动设备131、平板电脑132、笔记本电脑133等或其任意组合。在一些实施例中，终端130可以通过网络与图像重建系统100中的其他组件交互。例如，终端130可以向扫描设备110发送一种或多种控制指令以控制扫描设备110按照指令进行扫描。又例如，终端130还可以接收处理设备140的处理结果，例如，重建后的图像。在一些实施例中，移动设备131可以包括智能家居装置、可穿戴设备、移动装置、虚拟现实装置、增强现实装置等或其任意组合。在一些实施例中，智能家居装置可以包括智能照明装置、智能电器控制装置、智能监控装置、智能电视、智能摄像机、对讲机等或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可以包括手链、鞋袜、眼镜、头盔、手表、衣服、背包、智能附件等或其任意组合。在一些实施例中，移动装置可包括移动电话、个人数字助理(pda)、游戏装置、导航装置、pos装置、笔记本电脑、平板电脑、台式机等或其任意组合。在一些实施例中，该虚拟现实装置和/或增强现实装置可包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实补丁、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实补丁等或其任意组合。例如，该虚拟现实装置和/或增强现实装置可包括googleglass^tm、oculusrift^tm、hololens^tm或gearvr^tm等。在一些实施例中，终端130可以是处理设备140的一部分。在一些实施例中，终端130可以与处理设备140整合为一体，作为扫描设备110的操作台。图像重建系统100的用户/操作者(例如，医生)可以通过该操作台控制扫描设备110的运行，并获取扫描后的重建图像。

存储设备150可以存储数据(例如，对目标对象的扫描数据)、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备150可以存储从扫描设备110、终端130和/或处理设备140处获得的数据，例如，存储设备150可以存储从扫描设备110获得的扫描对象的扫描数据。在一些实施例中，存储设备150可以存储处理设备140执行或使用的数据和/或指令，以执行本申请中描述的示例性方法。在一些实施例中，存储设备150可包括大容量存储器、可移除存储器、易失性读写存储器、只读存储器(rom)等其中一种或几种的组合。大容量存储可以包括磁盘、光盘、固态硬盘、移动存储等。可移除存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等。易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(ram)。ram可以包括动态随机存储器(dram)、双数据率同步动态随机存取存储器(ddr-sdram)、静态随机存取存储器(sram)、可控硅随机存取存储器(t-ram)、零电容随机存取存储器(z-ram)等。rom可以包括掩模只读存储器(mrom)、可编程的只读存储器(prom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘等。在一些实施例中，存储设备150可以通过本申请中描述的云平台实现。例如，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云等其中一种或几种的组合。

在一些实施例中，存储设备150可以连接网络120，以与图像重建系统100中的一个或多个组件(例如，处理设备140、终端130等)之间实现通信。图像重建系统100中的一个或多个组件可以通过网络120读取存储设备150中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备140的一部分，也可以是独立的，与处理设备140直接或间接相连。

网络120可以包括能够促进图像重建系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，图像重建系统100的一个或多个组件(例如，扫描设备110、终端130、处理设备140、存储设备150等)可以通过网络120与图像重建系统100的一个或多个组件之间交换信息和/或数据。例如，处理设备140可以通过网络120从数据处理计划系统获取计划数据。网络120可以包括公共网络(如互联网)、私人网络(例如，局域网(lan)、广域网(wan))等)、有线网络(如以太网)、无线网络(例如，802.11网络、无线wi-fi网络等)、蜂窝网络(例如，长期演进(lte)网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(vpn)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、服务器计算机等其中一种或几种组合。例如，网络120可以包括有线网络、光纤网络、电信网络、局域网、无线局域网(wlan)、城域网(man)，公用电话交换网(pstn)、蓝牙^tm网络，zigbee^tm网络、近场通信(nfc)网络等其中一种或几种的组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络120可以包括有线和/或无线网络接入点，例如基站和/或因特网交换点，通过所述接入点，图像重建系统100的一个或多个组件可以连接网络120以交换数据和/或信息。

图2所示为根据本申请一些实施例所示的图像重建的示例性流程图。在一些实施例中，流程200可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。图2所示的用于图像重建的流程200中的一个或多个操作可以通过图1所示的处理设备140实现。例如，流程200可以以指令的形式存储在存储设备150中，并由处理设备140执行调用和/或执行。

如图2所示，流程200可以包括以下操作。

步骤210，获取与扫描对象相关的原始投影数据，所述原始投影数据对应于扫描对象的多个时相，多个时相在时间上依次相邻。步骤210可以由获取模块610执行。

在一些实施例中，所述扫描对象可以包括患者、其他医学实验对象(例如，试验用小白鼠等动物)、患者或其他医学实验对象的器官和/或组织等，例如，心脏、肺、腹腔等。在一些实施例中，所述原始投影数据可以是由探测设备，例如图1中所示的探测器112所获取的扫描投影数据，其可用于图像重建。例如，原始投影数据可以是由探测器112接收到的ct值信号经过预处理，比如模数转换后得到的数据。在一些实施例中，原始投影数据可以从探测器112直接获取，也可以从存储设备150获取。例如，所述原始投影数据可以是直接从扫描设备110获得的扫描对象的扫描投影数据，也可以是存储在存储设备150中的数据。结合图1，可以知道的是，在一次扫描过程中，基于扫描协议，放射扫描源115可以在特定的时刻发射射线束，同时探测器112可以探测从扫描对象例如患者穿过的射线束从而获取扫描投影数据。每个特定的时刻被称为一次数据采集时刻。因为放射扫描源115是运动的，每一个数据采集时刻可以对应一个数据采集角度。该数据采集角度可以理解为放射扫描源115在数据采集时刻时的旋转角度，或机架111在数据采集时刻时的旋转角度，如10°、15°、90°或180°等。因此，每一个数据采集角度可以对应有一份扫描投影数据。基于以上的描述可以理解，扫描角度范围可以是放射扫描源115在扫描过程中的一段旋转角度范围。所述原始投影数据可以是指一段扫描角度范围的所有数据采集角度对应的扫描投影数据的集合。可以理解的是，所述扫描对象在多个运动周期内，其运动是重复的。以心脏为例，一个心动周期为心脏的一个运动周期，即从运动周期开始时的初始状态开始运动，经历多个不同的状态后在运动周期结束后回到初始状态。每一个状态可以对应于运动周期的一个具体的时刻。因此，每一个状态可以被称为心脏的一个时相，其可以由时间数值进行表示。例如，假定一个心动周期为t，则时相0.4t可以是指心脏在一个运动周期进行到40％处时所处的状态。每个时相可以对应于运动周期内一个特定时刻心脏所处的一个运动状态。在一些实施例中，所述原始投影数据可以对应于扫描对象的运动周期内的多个时相。例如，假定扫描对象是患者的心脏，时相为0.4t时心脏处于平缓状态。则可以首先确定该时相对应的数据采集时刻，然后根据该数据采集时刻获取其对应的数据采集角度。所述原始投影数据对应的扫描角度范围下的，以该数据角度为中心的一段扫描角度范围下的扫描投影数据则对应于该时相的。在本说明书中，对应于一个时相的原始投影数据，可以用一段原始投影数据表示。在一些实施例中，多个时相在时间上依次相邻可以是指所述多个时相对应的数据采集时刻在时间轴上依次相邻。例如，一次扫描有7个时相，可以将该7个时相依数据采集时刻依次编号为：第一个时相、第二个时相、第三个时相、第四个时相、第五个时相、第六个时相和第七个时相。多个时相在时间上依次相邻可以包括上述7个时相中依次相邻的2个、3个、4个、5个、6个或7个时相。多组原始投影数据可以分别对应于扫描对象的运动周期内的多个连续的运动状态。

步骤220，基于所述原始投影数据，分别重建与每个时相对应的初始重建图像。步骤220可以由获取模块610执行。

在一些实施例中，基于所述原始投影数据，分别重建与每个时相对应的图像可以包括对所述原始投影数据中的每一段原始投影数据，分别通过执行重建流程以获取与每个时相对应的初始重建图像。在一些实施例中，所述重建流程可以包括使用迭代重建算法基于每组原始投影数据以获取每个初始重建图像。示例性的迭代重建算法可以包括同步代数重建技术(sart)、同步迭代重建技术(sirt)、有序子集凸技术(osc)、有序子集最大似然法、有序子集期望最大化(osem)方法、自适应统计迭代重建技术(asir)方法、最小二乘qr方法、期望最大化(em)方法、有序子集-可分离的抛物面替代技术(os-sps)、代数重建技术(art)、kacsmarz重建技术，或满足特定应用要求的任何其他迭代重建技术或方法。在一些实施例中，所述重建流程可以包括使用直接反投影法基于每组原始投影数据以获取每个初始重建图像。在一些实施例中，所述重建流程可以包括使用解析法基于每组原始投影数据以获取每个初始重建图像。示例性的解析法可以包括傅里叶变换重建法和滤波反投影法。

在一些实施例中，与时相对应的初始重建图像可以包括扫描对象在一个运动周期内的一个运动状态的图像。以心脏作为示例性说明，假定一个心动周期为t，则时相0.4t可以是指心脏在一个运动周期进行到40％处时所处的运动状态。时相0.4t对应的原始投影数据通过执行重建流程可以获取时相0.4t对应的初始重建图像，该时相0.4t对应的初始重建图像可以是指心脏在一个运动周期进行到40％处时心脏所处状态对应的图像。

步骤230，对于每一个初始重建图像，确定目标区域在所述初始重建图像中的表示，所述目标区域为所述扫描对象的一部分；所述表示包括所述初始重建图像中对应于目标区域的像素点在预设坐标系中的坐标信息。步骤230由确定模块620执行。

在一些实施例中，所述扫描对象可以是包括患者、其他医学实验对象(例如，试验用小白鼠等动物)、患者或其他医学实验对象的器官和/或组织等，例如，心脏、肺、腹腔等。所述目标区域可以是指扫描对象中相对于其他区域具有某一特性的区域，例如，相较于其他区域运动较为剧烈的区域，其会在重建图像中带来噪音，例如，伪影。以扫描对象为心脏为例，由于心脏是不停跳动的，冠状动脉输送由心脏收缩时挤压出的血液，其具有较高压力，流速较快。血液流经冠状动脉时，冠状动脉会出现剧烈变化。也就是说，冠状动脉会在心脏运动期间发生剧烈变化，可以导致心脏重建图像出现运动伪影。因此，对于扫描对象为心脏时，目标区域可以包括冠状动脉。在一些实施例中，表示可以包括用于在所述初始重建图像中体现所述目标区域的信息。例如，所述表示可以包括所述初始重建图像中对应于目标区域的像素点在预设坐标系中的坐标信息。所述预设坐标系可以包括图像坐标系。例如，所述图像坐标系的原点可以为所述初始重建图像的第一行第一列的像素，两个坐标轴的方向可以是像素的行与列方向。由于图像可以由像素组成，基于像素排列所得到的图像坐标系中对应于目标区域的像素的坐标值可以表征目标区域在所述初始重建图像中的位置。在一些实施例中，所述坐标信息可以包括坐标值的集合。例如，对于每一个心脏图像而言，可以确定对应于冠状动脉的像素点在重建图像坐标系中的坐标值的集合。关于确定目标区域在所述初始重建图像中的表示的相关说明可以参见图4及其相关描述，在此不再赘述。

步骤240，基于多个表示，确定目标时相，并根据所述目标时相确定所述扫描对象的目标重建图像。步骤240由确定模块620执行。

在一些实施例中，目标时相可以是指目标区域的表示在多个相邻时相对应的初始重建图像中的运动轨迹或坐标变化满足匀速运动时的多个相邻时相中的中间时相。关于运动轨迹的相关描述可以参见步骤320。以心脏作为示例说明，目标区域的表示可以是冠状动脉的中心线坐标值的集合。关于冠状动脉的中心线的确定可以参见本申请步骤420及其相关描述，在此不再赘述。例如，多个相邻时相可以是指7个时相中的第二个时相、第三个时相和第四个时相。若冠状动脉的中心线上的一个点在上述第二个时相、第三个时相和第四个时相对应的初始重建图像中的坐标值的变化是均匀的，或冠状动脉的中心线上的一个点在上述第二个时相、第三个时相和第四个时相对应的初始重建图像中的运动轨迹满足匀速运动时，则第三个时相可以是目标时相。目标区域在目标时相与该目标时相相邻的时相中的运动轨迹是匀速的。在一些实施例中，可以基于多个表示和运动评估模型确定目标时相。例如，对于冠状动脉，可以基于中心线在不同时相对应的初始重建图像中对应的坐标值的变化确定目标时相。关于基于多个表示确定目标时相的相关说明可以参见图3及其相关描述，在此不再赘述。

在一些实施例中，确定模块620可以至少基于与目标时相对应的一段原始投影数据和重建流程，确定扫描对象的初始重建图像。例如，可以通过对目标时相对应的一段原始投影数据执行重建流程以获取扫描对象的初始重建图像。关于重建算法的具体说明可以参见本申请步骤220的具体描述，在此不再赘述。在一些实施例中，基于与目标时相相邻的一个或以上时相对应的一组或多组原始投影数据对初始重建图像进行校正可以得到目标重建图像。例如，校正可以包括基于与目标时相相邻的一个或以上时相对应的一组或多组原始投影数据对初始重建图像进行预测和/或补偿。关于确定扫描对象的目标重建图像的相关说明可以参见图5及其相关描述，在此不再赘述。

应当注意的是，上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。

图3所示为根据本申请一些实施例所示的确定目标时相的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。图3所示的用于确定目标时相的流程300中的一个或多个操作可以通过图1所示的处理设备140实现。例如，流程300可以以指令的形式存储在存储设备150中，并由处理设备140执行调用和/或执行。在一些实施例中，流程300可以由确定模块620执行。

如图3所示，流程300可以包括以下操作。

步骤310，获取目标区域在所述多个时相中的依次相邻的第一预设个数的时相对应的初始重建图像中的表示。

在一些实施例中，依次相邻是指运动周期内的多个运动状态在数据采集时刻的时间上依次相邻。例如，基于扫描协议，一次扫描有7个时相，可以将该7个时相依数据采集时刻依次编号为：第一个时相、第二个时相、第三个时相、第四个时相、第五个时相、第六个时相和第七个时相。多个时相中的依次相邻的第一预设个数可以是上述7个时相中依次相邻的奇数个时相，例如3个、5个、或7个时相。以心脏冠脉的重建图像为例，假定所述多个时相为3个，则可以获取冠脉对应的像素点在上述依次相邻的3个时相对应的初始重建图像中的坐标信息。

步骤320，基于所述表示，确定目标区域的运动轨迹。

在一些实施例中，运动轨迹可以是冠状动脉的像素点在相邻时相对应的初始重建图像中的坐标值的连线。运动轨迹可以反映冠状动脉在相邻时相对应的初始重建图像中的坐标的变化。在一些实施例中，运动轨迹可以用光滑的曲线表示，也可以用坐标方程表征。例如，对冠状动脉的中心线上的点在不同时相对应的重建图像中的坐标进行拟合，可以得到坐标方程。关于冠状动脉的中心线的相关描述可以参见图4及其相关说明。

步骤330，获取运动评估模型，并基于所述运动评估模型，确定目标区域的运动轨迹是否满足预设条件。

在一些实施例中，运动评估模型可以是预先得到的。所述运动评估模型可以是用于评估目标区域的运动轨迹是否满足预设条件的模型。所述预设条件可以是运动轨迹满足匀速运动。由于现有的重建流程适合匀速运动，而不同的病人心脏运动是不同的，甚至对于同一病人其心脏运动在一个心动周期或多个心动周期内也是不同的，因此需要在重建之前先对要校正的时相进行筛选，以确定符合要求的目标时相。以心脏进行示例性说明，该目标时相要满足的条件可以是该目标时相与相邻的时相之间的运动变化属于匀速运动，因此需要选择上述运动评估模型以确定目标区域的运动轨迹是否满足匀速运动。

步骤340，若满足所述预设条件，确定所述依次相邻的第一预设个数的时相中的中心时相作为所述目标时相。

在一些实施例中，若目标区域的运动轨迹满足匀速运动，可以确定上述依次相邻的第一预设个数的时相中的中心时相作为目标时相。例如，基于扫描协议，一次扫描有7个时相，7个时相中的依次相邻的第一预设个数可以是3个，7个时相中的依次相邻的第一预设个数的时相编号可以为：第一个时相、第二个时相、第三个时相或者第二个时相、第三个时相、第四个时相或者第三个时相、第四个时相、第五个时相或者第五个时相、第六个时相和第七个时相。当3个依次相邻的时相编号为第一个时相、第二个时相、第三个时相时，确定第二时相作为目标时相。当3个依次相邻的时相编号为第二个时相、第三个时相、第四个时相时，确定第三时相作为目标时相。当3个依次相邻的时相编号为第五个时相、第六个时相和第七个时相时，确定第六时相作为目标时相。

步骤350，若不满足所述预设条件，重新获取目标区域在另一依次相邻的第二预设个数的时相对应的初始重建图像中的表示，以确定所述目标时相。

在一些实施例中，若目标区域的运动轨迹不满足匀速运动，可以重新获取目标区域在另一依次相邻的第二预设个数的时相对应的初始重建图像中的表示，以确定目标时相。继续沿用以上举例，假定所选取的3个相邻时相不满足预设条件，可以重新在7个时相中再次选择依次相邻的3个或5个或7个时相，获取目标区域在这些时相对应的初始重建图像中的表示，并执行步骤320-330以判断是否满足预设条件。若满足，则将第二预设个数的时相的中心时相作为所述目标时相。若不满足，则再次选择另一依次相邻的预设个数例如第三预设个数的时相对应的初始重建图像中的表示，重复上述流程直到满足预设条件为止。在一些实施例中，上述第一预设个数、第二预设个数和第三预设个数的数量可以相等，也可以互不相等。例如，第一预设个数、第二预设个数和第三预设个数的数量可以均为3个。又例如，第一预设个数的数量可以为5个，第二预设个数的数量可以为5个，第三预设个数的数量可以为3个。又例如，第一预设个数的数量可以为7个，第二预设个数的数量可以为5个，第三预设个数的数量可以为3个。

应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。

图4所示为根据本申请一些实施例所示的确定目标区域在所述初始重建图像中的表示的示例性流程图。在一些实施例中，流程400可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。图4所示的确定目标区域在初始重建图像中的表示的流程400中的一个或多个操作可以通过图1所示的处理设备140实现。例如，流程400可以以指令的形式存储在存储设备150中，并由处理设备140执行调用和/或执行。在一些实施例中，流程400可以由确定模块620执行。

如图4所示，该确定目标区域在初始重建图像中的表示的方法可以包括以下操作。

步骤410，分割所述初始重建图像以获取对应于目标区域的图像区域。

在一些实施例中，可以基于图像分割技术分割所述初始重建图像以获取对应于目标区域的图像区域。以心脏的初始重建图像为例，可以基于图像分割技术分割心脏的初始重建图像以获取心脏冠脉的图像区域。在一些实施例中，图像分割技术可以包括基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、基于图论的分割方法、基于能量泛函的分割方法、聚类算法等，或其他分割算法，或几种的组合。所述基于阈值的分割方法可以包括大津法、最小误差法、最大熵法等。所述基于边缘的分割方法可以基于微分算子，例如，robert算子、prewitt算子、sobel算子、laplacian算子、canny算子等。所述基于区域的分割算法可以包括区域生长、区域分裂合并法、分水岭法等。所述基于图论的分割方法可以包括最小支撑树法、normalizedcut方法、min-maxcut方法、graphcut方法等。所述基于能量泛函的分割方法可以是活动轮廓模型以及在此基础上发展出来的算法，例如，snake模型、水平集方法等。所述聚类算法可以包括模糊c-均值聚类算法、k-均值聚类算法等。

步骤420，确定图像区域的中心线，并将中心线在所述预设坐标系中的坐标信息作为所述表示。

在一些实施例中，中心线可以包括位于图像区域的中心位置的假想线条。作为示例，心脏冠脉的图像区域的中心线可以是沿着冠脉延伸方向、位于冠脉中心的假想的线条。在一些实施例中，确定心脏冠脉的图像区域的中心线之后，将该中心线在心脏冠脉的重建图像坐标系中的坐标信息作为所述表示。

应当注意的是，上述有关流程400的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程400进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。

图5所示为根据本申请一些实施例所示的确定扫描对象的目标重建图像的示例性流程图。在一些实施例中，流程500可以通过处理逻辑来执行，该处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(运行在处理设备上以执行硬件模拟的指令)等或其任意组合。图5所示的用于确定目标图像的流程500中的一个或多个操作可以通过图1所示的处理设备140实现。例如，流程500可以以指令的形式存储在存储设备150中，并由处理设备140执行调用和/或执行。在一些实施例中，流程500可以由确定模块620执行。

如图5所示，该确定扫描对象的目标重建图像的方法可以包括以下操作。

步骤510，基于与所述目标时相对应的原始投影数据，确定所述扫描对象的初始重建图像。

在一些实施例中，可以基于与目标时相对应的一段原始投影数据和重建流程，确定扫描对象的初始重建图像。例如，可以通过对目标时相对应的一段原始投影数据执行重建流程以获取扫描对象的初始重建图像。重建流程所使用的重建算法可以包括迭代重建算法例如sart、sirt等、解析重建算法例如傅里叶变换重建法、滤波反投影法等。

步骤520，基于与所述目标时相相邻的一个或以上时相对应的一段或多段原始投影数据，对所述扫描对象的初始重建图像进行校正，获取所述目标重建图像。

在一些实施例中，校正可以包括运动补偿。在一些实施例中，运动补偿可以包括基于与目标时相相邻的一个或以上时相对应的一段或多段原始投影数据来预测、补偿初始重建图像，以获取目标重建图像。例如，可以通过目标时相和与目标时相相邻的一个或以上时相进行运动估算，以使上述运动符合匀速运动为目的对初始投影数据进行修正或补偿。

应当注意的是，上述有关流程500的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本申请的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本申请的指导下可以对流程500进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本申请的范围之内。

图6是根据本申请一些实施例所示的示例性图像重建系统的模块图。

如图6所示，该图像重建系统100可以包括获取模块610和确定模块620。所述获取模块610可以用于获取与扫描对象相关的原始投影数据，所述原始投影数据对应于扫描对象的一个时相，多个时相在时间上依次相邻。在一些实施例中，所述扫描对象可以是包括患者、其他医学实验对象(例如，试验用小白鼠等动物)、患者或其他医学实验对象的器官和/或组织等，例如，心脏、肺、腹腔等。在一些实施例中，多组原始投影数据可以是直接从扫描设备110获取的扫描投影数据，也可以是由探测器112接收到的ct值信号经过预处理，比如模数转换后得到的数据，也可以是从存储设备150获取的数据。在一些实施例中，多个时相在时间上依次相邻可以是指多个时相对应的数据采集时刻在时间轴上依次相邻。所述获取模块610还可以用于基于所述原始投影数据，分别获取与每个时相对应的初始重建图像。在一些实施例中，基于所述原始投影数据，分别获取与每个时相对应的初始重建图像可以包括分别通过执行重建流程以获取与每个时相对应的初始重建图像。在一些实施例中，所述初始重建图像可以是指扫描对象在一个运动周期内的一个运动状态的图像。

所述确定模块620可以用于对于每一个初始重建图像，确定目标区域在所述初始重建图像中的表示，所述目标区域为所述扫描对象的一部分，所述表示包括所述初始重建图像中对应于目标区域的像素点在预设坐标系中的坐标信息。在一些实施例中，目标区域可以是扫描对象在运动过程中会出现剧烈变化的一部分组织。在一些实施例中，表示可以包括目标区域在所述初始重建图像中的信息，例如坐标信息等。所述确定模块620还可以基于多个表示，确定目标时相。在一些实施例中，目标时相可以是指目标区域的表示在多个相邻时相对应的初始重建图像中的运动轨迹或坐标变化满足匀速运动时的多个相邻时相中的中间时相。所述确定模块620还可以用于至少基于与所述目标时相对应的一段原始投影数据，确定所述扫描对象的目标重建图像。在一些实施例中，确定模块620可以基于与所述目标时相对应的一段原始投影数据和重建流程确定扫描对象的初始重建图像，再基于与目标时相相邻的一个或以上时相对应的一段或多段原始投影数据对上述初始重建图像进行校正，可以确定扫描对应的目标重建图像。

应当理解，图6所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本申请的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于候选项显示、确定系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本申请限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，在一些实施例中，例如，图6中披露的获取模块610可以是一个模块实现两个或两个以上模块的功能。例如获取模块610可以包括原始数据获取单元、图像获取单元。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本申请的保护范围之内。

图7是未经过时相筛选过程重建得到的冠状动脉图像。图8是根据本申请一些实施例所示的经过时相筛选过程重建得到的冠状动脉图像。对照图7和图8，图7与图8中的白色箭头所指为冠状动脉处。两者相比较可以看出图8中冠脉成像质量要明显优于图7中的冠脉成像质量。本申请所披露的方法能够有效的提升图像重建质量。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：在进行运动评估之前，对要校正的时相进行筛选得到目标时相，使得对目标时相进行校正得到的目标重建图像优于没有经过时相筛选过程得到的重建图像。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visualbasic、fortran2003、perl、cobol2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。