基于gpu加速的pet图像重建方法

基于gpu加速的pet图像重建方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及核医学PET图像重建领域，尤其涉及一种基于GPU加速的PET图像的 采集与重建方法。
【背景技术】
[0002] PET (positron emission tomography，PET)全称为正电子发射计算机断层扫描， 是核医学领域重要的临床检查影像技术。PET技术是利用代谢和受体的功能显像技术，在肿 瘤学临床医学影像和癌扩散等方面有着大量重要的应用。
[0003] PET的探测原理是将能发射正电子的核素作为特异性示踪剂注入病人体内，示踪 剂发射的正电子与人体内的电子湮没产生一对γ光子，这对光子被探测器记录并储存下 来，通过图像重建就可以得到示踪剂在病人体内的分布情况，从而实现肿瘤的早期发现和 定位。临床现在最为广泛应用的示踪剂有氟代脱氧葡萄糖18F-FDG，18F-FDG为葡萄糖类 似物，18F-FDG进入体内后主要会被癌细胞以及对葡萄糖生理性代谢需求高的组织（脑、心 脏）所摄取。PET对于18F的衰变产物r光子进行探测，重建后的图像可反映体内器官/ 组织的葡萄糖代谢水平。所以PET显像与CT显像的结构成像原理不同，PET得到的图像可 以反映人体内的新陈代谢情况，而癌症病变的功能改变往往早于结构改变，因而PET较之 于CT等结构成像设备对于癌症病变的发现可以更为提前。
[0004] PET可以反应机体代谢功能，如果在此基础之上能进一步对于机体代谢进行随时 间变化的动态分析，或者可以利用PET图像实时采集和重建进行动态交互，都将对于临床 诊断以及各种前沿研究有着重要的价值。但是PET数据采集的低计数率特性限制了 PET的 动态成像，并且通用的基于CPU的PET重建方法需要在数据采集完成后再进行图像重建并 且需要一定的耗时，可以说在时间方面的迟滞性是PET图像实时采集重建的最大瓶颈。
[0005] 在数据采集方面，早期的PET在探测器环之间加入铅或钨的隔板，仅允许同一个 环之间的晶体条的事例进行符合，这种2D采集模式灵敏度低，采集耗时长。随着探测器性 能和电子学处理速度的提高，探测器环间的隔板被取消，进而采用3D采集模式，可以大大 提高探测灵敏度，缩短采集时间。但是采用3D采集模式，允许不同环层间的事例进行符合， 使得3D重建的计算量急剧增多，3D采集在大大地提高了探测效率的同时，对于相应的三维 重建过程提出了高强度的计算需求。因而要对于PET进行实时成像，关键的问题在于如何 解决图像实时重建的耗时问题，单纯基于CPU的串行解决方案耗时严重，已无法达到快速 重建的需求。

【发明内容】

[0006] 针对现有技术存在的问题，本发明的目的之一在于提供一种能够进行PET图像快 速实时重建的基于GPU加速的PET图像采集与动态重建的方法。
[0007] 为实现上述目的，本发明的基于GPU加速的动态PET图像重建方法，包括如下步 骤：
[0008] 1)选取第一时间帧；
[0009] 2)采集所述第一时间帧内的PET数据；
[0010] 3)对采集的所述第一时间帧内的PET数据进行GPU加速图像重建，得到第一时间 帧的PET图像；
[0011] 4)判断所述第一时间帧的PET图像是否达到预定标准，如果所述第一时间帧的 PET图像达到所述预定标准，则停止PET数据采集与图像重建；
[0012] 5)如果所述第一时间帧的PET图像未达到所述预定标准，则继续选取第二时间 帧；
[0013] 6)采集所述第二时间帧内的PET数据；
[0014] 7)对采集的所述第二时间帧内的PET数据进行GPU加速图像重建，得到第二时间 帧的PET图像；
[0015] 8)判断所述第二时间帧的PET图像是否达到所述预定标准，根据判断结果决定重 复步骤5)-7)直到PET图像达到所述预定标准，停止PET数据采集与图像重建。
[0016] 进一步，所述时间帧内的PET数据包括PET采集记录下的多个事例，每一个事例对 应一响应线（LOR)。
[0017] 进一步，选取的所述第一时间帧和所述第二时间帧相互连续、相互间隔或部分重 叠。
[0018] 进一步，选取的所述第一时间帧和所述第二时间帧的长度与PET系统的灵敏度相 关。
[0019] 进一步，对采集的时间帧内的PET数据进行GPU加速图像重建包括：
[0020] 在GPU上采用二维线程网格，将时间帧内的PET数据图形迭代重建的过程在所述 二维线程网格上进行分配。
[0021] 进一步，所述迭代重建的算法的公式为：
[0023] 其中，η表示迭代次数，
为η+1次迭代第j个图像像素的估计值，Xji为η次 迭代第j个图像像素的估计值，Y1S表示第i个探测器符合线的测量值，A表示系统矩阵， \表示第j个像素被第i个探测器对探测到的概率，Proj表示正投影算子，BackProj表示 反投影算子。
[0024] 进一步，将时间帧内的PET数据图形迭代重建的过程抽象在所述二维线程网格上 进行分配包括：
[0025] 正投影算子Proj将时间帧内PET数据中的探测器符合线分配给GPU线程网格的 一条线程单元，即一共分配i个线程，对应i个探测器符合线对；
[0026] 反投影算子BackProj将时间帧内PET数据中的每一像素分配给GPU线程网格的 一条线程单元，即一共分配j个线程，对应j个像素。
[0027] 本发明的动态PET图像重建方法，以时间帧为单位进行PET数据的采集和PET图 像的重建，同时利用GPU并行运算加速对PET图像的重建，能够在保证图像质量的同时能快 速的进行图像更新，能够满足PET图像快速实时重建的需求。
【附图说明】
[0028] 图Ia和Ib为本发明的动态PET图像重建方法的一实施例的流程示意图；
[0029] 图2a-图2c为本发明的动态PET图像重建方法的时间选取模式的示意图；
[0030] 图3a和图3b为本发明GPU加速三维迭代重建方法中正投影和反投影的示意图。
【具体实施方式】
[0031] 如图Ia和图Ib所示，本发明的基于GPU加速的动态PET图像重建方法，包括如下 步骤：
[0032] 步骤Sll:选取第一时间帧；
[0033] 步骤S21 :采集所述第一时间帧内的PET数据，其中PET采集过程记录下的是一个 个的符合事例（event)，每一个事例累计加和到对应的符合响应线上（LOR)。本实例定义的 时间帧即为特定时间内的PET数据。
[0034] 步骤S31 :对采集的所述第一时间帧内的PET数据进行GPU加速图像重建，得到第 一时间帧的PET图像；
[0035] 步骤S41、S51 :判断所述第一时间帧的PET图像是否达到预定标准，如果所述第一 时间帧的PET图像达到所述预定标准，则停止PET数据采集与图像重建；
[0036] 如果所述第一时间帧的PET图像未达到所述预定标准，则重复上述步骤S11-S41， 此处重复上述步骤S11-S41由于仅是在选取、采集、PET图像重建的对象上略有不同，即另 外选取第二时间帧、采集第二时间帧内的PET数据以及对采集的第二时间帧内的PET数据 进行GPU加速图像重建，其中第二时间帧与第一时间帧是不同的时间帧。
[0037] 由于选取时间帧的长度的确定与PET系统本身的灵敏度有关，因此为了进一步提 高PET图像重建的效率，在此对选取时间帧做特别说明。本实施例中步骤Sll选取时间帧 的长度与PET系统本身的灵敏度呈反比关系，即PET的灵敏度越高时间帧的选取就可以缩 短，本实例按照一般PET的灵敏度选取30s作为时间帧进行使用为例来说明，时间帧最短要 大于GPU加速重建时间，对于一般的PET使用高性能的GPU进行加速后，GPU加速一般都能 达到IOs以内，所以一般时间帧序列在[重建时间，30s]之间，以保证时间帧的更新，以及 在下一个时间帧（第二时间帧）采集完成时可以获得上一个时间帧（第一时间帧）的重建 图像。然而，选取时间帧的长度并不局限于此，时间帧的长度选取可以根据实际需要另做调 整。
[0038] 本实例使用MLEM迭代重建算法，MLEM为最经典的统计迭代法，基于最大似然函数 的数据统计模型。算法流程如下所示：
[0039] 1)输入初始的估计图像
[0040] 2)对于估计图像进行正投影得到估计投影
[0041] 3)真实测量得到的测量投影与估计投影进行比较获得投影比值
[0042] 4)将投影比值进行反投影得到校正矩阵
[0043] 5)用校正矩阵更新图像
[0044] 然后重复以上过程，在一次次的校正迭代过程中，就会得到较为精确的估计图像， 直至满足迭代停止条件，则迭代终止得到重建图像。
[0045] 根据迭代重建算法的一般流程和MLEM算法的似然函数，MLEM算法的迭代过程公 式如下所示：
[0047] 其中，η表示征迭代次数，
为η+1次迭代第j个图像像素的估计值，X/为 η次迭代第j个图像像素的估计值，^为表示第i个探测器符合线的测量值，A表示整个系 统矩阵，Slj为系统矩阵A的元素，且表示第j个像素被第i个探测器对探测到的概率。
[0048] 其中Proj为正征投影算子，代表每个探测器对上的估计投影值的计算过程。然后 与真实测量值71进行对比，获得投影比值。BackProj为反投影算子，代表对于投影比值进 行反投影，得到每个像素校正值的过程。
[0049] 本实例采用了 3D的数据采集模式，3D-MLEM重建，对于系统矩阵采用解析方法进 行实时计算。对于GPU加速重建过程，主要对于正投影和反投影进行了速度的优化。系统 矩阵描述了探测器探测被检测对象的过