本申请要求2017年02月22日递交的美国申请no.15/439,898的优先权，其全部内容通过参考在此引入。
本申请一般涉及用于从发射型计算机断层成像(ect)图像中检测器官运动的系统和方法，更具体地，涉及正电子发射型断层成像(pet)中检测心脏门控的系统和方法。
背景技术：
发射型计算机断层成像(ect)已广泛应用于诊断医学和其它目的。ect的类型包括正电子发射断层成像(pet)和单光子发射计算机断层成像(spect)。正电子发射断层成像(pet)是一种生成身体的目标器官或组织中的功能过程的三维图像的专门的放射程序。具体来说，在pet研究中，首先将携带放射性示踪剂的生物活性分子引入患者体内。pet系统然后检测示踪剂发射的γ射线，并通过分析检测到的信号构建体内示踪剂浓度的三维图像。由于pet研究中使用的生物活性分子是目标器官或组织的天然代谢底物，因此pet可以评估目标器官或组织的生理(功能)和解剖(结构)及其生化特性。目标器官或组织的这些特性的变化可以在任何与该疾病相关的任何解剖变化变得能通过其他诊断测试(例如计算机断层成像(ct)或磁共振成像(mri))被检测到之前提供用于标识病程发生的信息。
对象，诸如患者，可以由ect扫描仪扫描来获取ect图像。当ect用于胸部或上腹检查时，呼吸和/或心脏运动会导致ect图像中的运动模糊。期望提供用于重建具有改善的质量和降低的运动模糊的ect图像的系统和方法。
技术实现要素：
本公开的一方面提供了一种实现在各自具有至少一个处理器以及存储的至少一个设备上的方法，所述方法包括：采集与患者的目标器官有关的ect数据集；确定所述目标器官的参考点；将所述ect数据集划分成多个数据帧；沿第一方向确定关于所述参考点的多个第一统计参数，所述多个第一统计参数中的每一者对应于所述多个数据帧中的一者；沿第二方向确定关于所述参考点的多个第二统计参数，所述多个第二统计参数中的每一者对应于所述多个数据帧中的一者；基于所述多个第一统计参数和所述多个第二统计参数获得所述目标器官的运动信号；基于所述运动信号将所述ect数据集分类为多个箱；以及通过重建所述多个箱来生成所述目标器官的图像。
本公开的另一方面提供了一种系统，包括：采集模块，配置为获取与患者的目标器官有关的ect数据集；处理模块，包括：参考点标识单元，配置为确定所述目标器官的参考点；预处理单元，配置为将所述ect数据集分为多个数据帧，其中所述多个数据帧中的至少一个数据帧与包括多个体素的感兴趣的体积相关；运动标识单元，配置为沿第一方向确定关于所述参考点的多个第一统计参数，沿着第二方向确定关于所述参考点的多个第二统计参数，并且基于所述多个第一统计参数和多个第二统计参数获得所述目标器官的运动信号，所述多个第一统计参数中的每一者对应于所述多个数据帧中的一者，并且所述多个第二统计参数中的每一者对应于所述多个数据帧中的一者；门控单元，配置为基于所述运动信号将所述ect数据集分类为多个箱；以及重建单元，配置为通过重建所述多个箱来生成所述目标器官的图像。
本公开的又一方面提供一种存储指令的非瞬态计算机可读介质，所述指令在由计算设备执行时使所述计算设备实现一种方法，所述方法包括：采集与患者的目标器官有关的ect数据集；确定所述目标器官的参考点；将所述ect数据集分为多个数据帧，所述多个数据帧中的至少一个数据帧与包括多个体素的感兴趣的体积相关；针对不同的方向，确定所述多个体素关于所述参考点的符合分布的多个统计参数；基于所述多个统计参数获得所述器官的运动信号；基于所述运动信号将所述ect数据集分类为多个箱；以及通过重建所述多个箱来生成所述目标器官的图像。
附加的特征将有一部分在以下描述中阐述，且有一部分在本领域技术人员查阅了以下描述和附图后变得显而易见，或可通过示例的生产或操作来获知附加的特征。可通过以下讨论的详细示例中所阐述的方法、手段、和组合的各个方面的实践或使用，来实现和达到本申请的特征。
附图说明
在此所述的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的限定。在各图中，相同标号表示相同部件。
图1-a是示出根据本公开的一些实施例的示例性ect系统的示意图；
图1-b是示出根据本公开的一些实施例的示例性图像处理系统的框图；
图2是示出根据本公开的一些实施例的计算设备的示例性硬件和软件组件的框图；
图3是根据本公开的一些实施例的示例性处理模块的框图；
图4是示出根据本公开的一些实施例的重建图像的示例性过程的流程图；
图5是示出根据本公开的一些实施例的确定参考点的流程图；
图6是示出根据本公开的一些实施例的获取对象的运动信息的示例性过程的流程图；
图7是示出根据本公开的一些实施例的确定运动参数的示例性过程的流程图；
图8是示出根据本公开的一些实施例的确定运动参数的示例性过程的流程图；
图9示出根据本公开的一些实施例的正弦图坐标和x-y-z坐标之间的相关；
图10是根据本公开的一些实施例的呼吸信号和心脏信号的生理图谱的示例性解说；
图11(a)示出根据本公开的一些实施例确定的心脏运动的示例性信号，并且(b)示出由外部心电图(ecg)设备测得的信号；以及
图12示出根据本公开的一些实施例的基于门控ect数据来重建的示例性的门控图像。
具体实施方式
为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，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他类似情景。应当理解，给出这些示例性实施例仅是为了使相关领域的技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。
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他的步骤或元素。还应当理解，本申请中的“重构”和“重建”都表示从数据到图像的相同或相近的处理过程。
可以理解的是，本申请中的“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”仅用于区分不同的组件、成分、部分的分布次序。然而，这里所使用的术语仅用于描述特定方面，并不对此加以限制。
不同系统、模块或单元之间的连接、耦合可表示直接电气连接或直接电气耦合，以用于不同模块之间的信息传递，还可采用无线通信同时进行相互之间的信息传递。本说明书中的“和/或”表示两者之一或者两者的结合。
虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些系统、模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
为了说明的目的，本公开描述用于ect图像重建的系统和方法。成像系统可基于门控方法重建ect图像。如本文所使用的，门控方法可指ect数据集可被分为多个子集(也被称为“数据帧”)，并且可选择子集中的一个进行处理以产生ect图像。例如，成像系统可通过对与对象不同的空间点对应的ect数据集施加不同的门控参数来重建ect图像。在一些实施例中，该多个数据帧中的至少一个可与包括多个体素的感兴趣体量相关。
提供下文描述用于帮助更好地理解ect图像重建方法或系统。本公开使用的术语“图像”可指二维图像、三维图像、四维图像、或任何相关图像数据(例如，ect数据集，与ect数据集对应的投影数据)。图像数据可对应于对象(例如，患者)体内ect示踪剂的分布，或正弦图中表示的对象体内的多个体素的符合分布。如本文所使用的，ect示踪剂可以指受对象体内的活动或功能的影响可经历一定的变化的物质，其活动和/或功能将可视化和/或研究。这并不旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，可以在本公开的教导下演绎得到一定量的变化、变形和/或修改。然而，那些变形、改变和/或修改并不脱离本公开的范围。
图1-a是示出根据本公开的一些实施例的示例性的ect系统的示意图。ect系统可以包括正电子发射断层成像(pet)系统或单个光子发射计算机断层成像(spect)系统。示例性的多模态系统可以包括计算机断层成像-正电子发射断层成像(ct-pet)系统、磁共振-正电子发射断层成像(mr-pet)系统等。在一些实施例中，多模态成像系统可以包括用于执行ect成像和/或相关分析的模块和/或组件。
ect系统可以包括ect扫描仪110和主机120。ect扫描仪110可以包括机架111、检测器112、检测区域113和对象台114。
检测器112可以检测从检测区域113发射的辐射事件(例如，γ光子)。在一些实施例中，检测器112可以包括多个检测器单元。检测器单元可以以任何合适的方式来实现，例如环、矩形或阵列。在一些实施例中，检测器单元可以包括一个或多个晶体元件和/或一个或多个光电倍增管(pmt)(未示出)。在一些实施例中，本公开中采用的pmt可以是单通道pmt或多通道pmt。对象台114可以在检测区域113中定位对象。
在一些实施例中，检测到的辐射事件可以被存储或存档在存储(例如，主机120中的存储设备)中，被显示在显示器(例如，主机120的显示器或附连到主机120的显示器)上，或被传输到外部存储设备(例如，经由电缆、或有线或无线网络附连到主机120的外部存储设备)。在一些实施例中，用户可经由主机120控制ect扫描仪110。
此外，尽管未示出，但ect系统可以连接到网络(例如，电信网络、局域网(lan)、无线网络，广域网(wan)，诸如因特网、对等网络、有线网络等)用于通信目的。
应当注意，对ect系统的以上描述仅仅是为了解说的目的而提供的，而并非旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，可在本公开的教导下做出多种变化和修改。例如，ect系统的组装件和/或功能可根据具体实现场景来变动或更改。仅作为示例，一些其他组件可被添加到ect系统中，诸如患者定位模块、梯度放大器模块、以及其他器件或模块。作为另一示例，存储模块133可以是可选的，并且ect系统中的模块可以分别包括集成存储单元。
图1-b是示出根据本公开的一些实施例的示例性图像处理系统100的框图。图像处理系统100可经由主机120实现。如图1-b所示，图像处理系统100可包括采集模块131、控制模块132、存储模块133、处理模块134和显示模块135。
采集模块131可采集或接收ect数据集。仅作为参考pet系统的示例，采集模块131可采集或接收pet数据。在一些实施例中，在pet扫描或分析期间，pet示踪剂(也称为“pet示踪剂分子”)在成像过程开始之前首先被引入对象中。在pet扫描期间，pet示踪剂分子可发射正电子，也就是电子的反粒子。正电子具有与电子相同的质量以及相反的电荷，并且当这两个粒子碰撞时正电子与电子(其可以天然大量存在于对象中)经历湮灭(也被称为“湮灭事件”或“符合事件”)。电子-正电子湮灭可导致两个511kev的γ光子，其自己一旦产生，就开始在相对于彼此相反的方向上行进。连接这两个γ光子的线可被称为为“响应线(lor)”。采集模块131可以获取γ光子(也称为“pet数据”)的轨迹和/或信息。例如，pet数据可以包括以下列表：湮灭事件、诸lor的横向和纵向位置、或类似物等、或其组合。在一些实施例中，pet数据可被用于确定图像域中pet示踪分子的分布和/或正弦图坐标中体素的符合分布。
在一些实施例中，pet示踪剂可以包括碳(11c)、氮(13n)、氧(15o)、氟(18f)、或类似物、或其组合。在一些实施例中，对于spect系统，spect示踪剂可被引入到对象体内。spect示踪剂可以包括锝-99m、碘-123、铟-111、碘-131、或类似物、或其组合。相应地，在一些实施例中，本公开的pet示踪剂或spect示踪剂可以是包含一个或多个这类同位素的有机化合物。这些示踪剂要么类似于天然存在的物质要么能够与对象体内感兴趣的功能或活动相互作用。因此，示踪剂的分布信息可可靠的用作对象功能的指示器。在一些实施例中，pet示踪剂和spect示踪剂可共同被称为“ect示踪剂”。
控制模块132可产生用于控制采集模块131、存储模块133、处理模块134、和/或显示模块135的控制参数。例如，控制模块132可以控制采集模块131是否采集信号或者信号采集发生的时间。作为另一个示例，控制模块132可以控制处理模块134以选择不同的算法来处理由采集模块131采集的ect数据集。在一些实施例中，控制模块132可以接收由用户(例如，医生)提供的实时或预定指令，并且调整采集模块131和/或处理模块134，以根据接收到的命令拍摄对象的图像。在一些实施例中，控制模块132可与图像处理系统100中的其它模块通信用于交换信息或数据。
存储模块133可以存储所采集的ect数据集、控制参数、经处理的ect数据集、或类似物、或其组合。在一些实施例中，存储模块133可包括大容量存储、可移除存储、易失性读写存储器、只读存储器(rom)、或类似物、或者其任何组合。例如，大容量存储可包括磁盘、光盘、固态驱动等。示例性的可移除存储可包括闪驱、软盘、光盘、存储卡、zip盘、磁带等。易失性读写存储器可包括随机存取存储器(ram)。ram可以包括动态ram(dram)、双倍速率同步动态ram(ddrsdram)、静态ram(sram)、晶闸管ram(t-ram)和零电容器ram(z-ram)等。rom可以包括掩模rom(mrom)、可编程rom(prom)、可擦除可编程rom(perom)、电可擦除可编程rom(eeprom)、光盘rom(cd-rom)、以及数字通用盘rom等。在一些实施例中，存储模块133可以存储一个或多个程序和/或指令，其可由图像处理系统100(例如，处理模块134)的一个或多个处理器执行以执行本公开描述的示例性方法。例如，存储模块133可存储由图像处理系统100的处理器执行的程序和/或指令来采集ect数据集，基于ect数据集重建图像，或显示任何中间结果或结果图像。
处理模块134可以处理从图像处理系统100中的模块接收到的信息。在一些实施例中，处理模块134可以处理由采集模块131采集的或者从存储模块133中取回的ect数据集。在一些实施例中，处理模块134可以基于ect数据集重建ect图像，生成包括一个或多个ect图像和/或其他相关信息等的报告，或类似物等。例如，处理模块134可以基于门控方法来处理ect数据集并且基于经门控的ect数据集来重建ect图像。作为另一个例子，处理模块134可以确定对应于对象的多个空间点(例如，胸部、背部等)的用于ect数据集的多个门控参数。
显示模块135可以显示与图像处理系统100有关的任何信息。信息可包括程序、软件、算法、数据、文本、数字、图像、声音，或类似物等，或其任何组合。在一些实施例中，显示模块135可包括液晶显示器(lcd)、基于发光二极管(led)的显示器、平板显示器、阴极射线管(crt)、触摸屏、或类似物等、或其组合。触摸屏可包括，例如，电阻触摸屏、电容触摸屏、等离子触摸屏、矢量压力传感触摸屏、红外触摸屏、或类似物等、或者其组合。
在一些实施例中，图1-b所示的一个或多个模块可在图1-a所示的示例性ect系统的至少一部分实现。例如，采集模块131、控制模块132、存储模块133、处理模块134和/或显示模块135可被集成到控制台中。用户可以经由控制台设置用于扫描的参数、控制成像规程、控制用于图像重建的参数、浏览重建的图像等。在一些实施例中，控制台可以经由主机120实现。
图2是示出根据本公开的一些实施例的在其上可实现图像处理系统100的计算设备200的示例性的硬件和软件组件的框图。在一些实施例中，计算设备200可以包括处理器202、存储器204和通信端口206。
处理器202可根据本文描述的技术来执行计算机指令(程序代码)，以及执行处理模块134的功能。计算机指令可包括例程、程序、对象、组件、信号、数据结构、规程、模块、以及函数，其执行本文描述的特定功能。例如，处理器202可以处理从采集模块131、控制模块132、存储模块133或成像系统100的任何其他组件接收的数据或信息。在一些实施例中，处理器202可包括微控制器、微处理器、精简指令集计算机(risc)、应用专用集成电路(asic)、应用专用指令集处理器(asip)、中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、物理处理单元(ppu)、微控制器单元、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、高级risc机(arm)、可编程逻辑器件(pld)、能够执行一个或多个功能的任何电路或处理器、或类似物等、或其任何组合。例如，处理器202可包括微控制器，以处理来自ect扫描仪110的ect数据用于图像重建。
存储器204可以存储从采集模块131、控制模块132、存储模块133、处理模块134或成像系统100的任何其他组件接收的数据或信息。在一些实施例中，存储器204可包括大容量存储、可移除存储、易失性读写存储器、只读存储器(rom)、或类似物等、或其任何组合。例如，大容量存储器可包括磁盘、光盘、固态驱动等。可移除存储器可包括闪驱、软盘、光盘、存储卡、zip盘、磁带等。易失性读写存储器可包括随机存取存储器(ram)。ram可以包括动态ram(dram)，双倍速率同步动态ram(ddrsdram)，静态ram(sram)，晶闸管ram(t-ram)和零电容器ram(z-ram)等。rom可以包括掩模rom(mrom)，可编程rom(prom)，可擦除可编程rom(perom)，电可擦除可编程rom(eeprom)，光盘rom(cd-rom)，以及数字通用盘rom等。在一些实施例中，存储器204可以存储执行本公开描述的示例性方法的一个或多个程序和/或指令。例如，存储器204可存储用于由处理模块134基于ect数据集重建ect图像的程序。
通信端口206可经由网络向/从采集模块131、控制模块132、存储模块133、处理模块134传送和接收信息或数据。在一些实施例中，通信端口206可包括有线端口(例如，通用串行总线(usb)、高清多媒体接口(hdmi)端口，或类似物等)、无线端口(蓝牙端口、红外接口、wifi端口，或类似物等)。
图3是根据本公开的一些实施例的示例性处理模块的框图。处理模块134可以包括预处理单元302、参考线/点设置单元304、动作标识单元306、重建单元308、存储单元310和门控单元312。在一些实施例中，这些单元可以经由有线连接(例如，金属电缆、光缆、混合电缆、或类似物等、或其任何组合)或无线连接(例如，局域网(lan)、广域网(wan)、蓝牙、紫蜂(zigbee)，近场通信(nfc)、或类似物等、或其任何组合)来相互连接。
预处理单元302可以预处理从采集模块131、控制模块132、存储模块133和/或显示模块135接收到的信息。在一些实施例中，该信息可以包括ect(符合)数据集、控制参数(例如，采集频率、采集速度等)等。例如，预处理单元302可以对从采集模块接收到的ect数据集进行预处理，以例如降噪。作为另一个示例，预处理单元302可以将ect数据集分成对应于多个时间帧的多个子集(也称为“数据帧”)。此外，预处理单元302可以基于子集的至少部分来构造正弦图用于随后的ect数据集的处理。在一些实施例中，信息可以包括关于正被扫描的对象(例如，患者)的信息。该信息可能是实时的或历史的。例如，预处理单元302可以预处理被扫描的对象的图像(例如，ct图像)。具体而言，对象的图像可以是在采集ect数据集之前或基于ect数据集的采集而重建的实时图像。在一些实施例中，预处理对象的图像可以包括确定对象的形状或位置。
参考线/点标识单元304可以标识基于ect数据集或与该对象有关的参考点(例如，中心点)构建的正弦图中的参考线。正弦图中的参考线可以与关于对象的参考点进行相关。在一些实施例中，可以在正弦图中直接标识参考线。在一些实施例中，可以根据与对象有关的参考点来标识参考线。参考线/点的标识将在下面详细讨论。
运动标识单元306可以基于ect数据集来标识被扫描的对象(例如，患者的器官)的运动。在一些实施例中，运动标识单元306可以通过确定该对象在不同时间点的运动参数来标识运动。例如，可以确定与由预处理单元302划分的两个或更多个数据帧有关的运动参数。在一些实施例中，所选择的两个或更多个数据帧可以在时间上连续，以使得运动参数可以以连续方式反映对象的运动。在一些实施例中，所选择的两个或更多个子集可以在时间上不连续，以使得运动参数可以以其它特定方式反映对象的运动。示例性的运动参数可以包括与对象的质心或者中心有关的运动参数。在一些实施例中，运动参数可以包括以例如二阶矩(例如，旋转惯性)，四阶矩(例如，峰度)或任何其他阶矩的形式的统计参数。二阶矩形式的运动参数在本公开中也被称为扩展参数。为了确定运动参数，运动标识单元306可以设置其中可以确定运动参数的感兴趣体量(voi)。此外，可以应用不同种类的修改来确定运动参数以表征对象沿特定方向的运动。为了说明的目的，可以利用飞行时间(tof)的概率分布来优化所采集的数据和/或运动方向，据此来确定对象的运动参数。概率分布可以基于包括伯努利分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、或类似物等、或其组合的一个或多个概率模型来估计。
重建单元308可重建图像。在一些实施例中，重建单元308可包括微控制器、精简指令集计算机(risc)、应用专用集成电路(asic)、应用专用指令集处理器(asip)、中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、物理处理单元(ppu)、微控制器单元、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、acorn精简指令集计算(risc)机(arm)、或能够执行本文描述的功能的任何其它电路或处理器、或类似物等、或其组合。在一些实施例中，重建单元308可以利用不同种类的用于图像重建规程的图像重建技术。示例性图像重建技术可包括傅立叶重建、受约束图像重建、并行mri中的正则化图像重建、或类似物等、或其变体、或其任何组合。在一些实施例中，重建单元308可以使用不同的重建算法，包括分析重建算法或迭代重建算法用于图像重建规程。示例性的分析重建算法可以包括滤波反投影(fbp)算法，反投影滤波(bfp)算法，ρ滤波分层图、或类似物等、或其组合。示例性的迭代重建算法可包括最大似然期望最大化(ml-em)、有序子集期望最大化(osem)、行作用最大似然算法(ramla)、动态行作用最大似然算法(drama)、或类似物等、或其组合。
在一些实施例中，重建单元308可以基于所采集的ect数据集或其子集来重建图像。例如，重建单元308可以基于经由采集模块131采集的ect数据集的至少一个子集来重建pet图像。作为另一示例，重建单元308可以基于ect数据集来重建pet图像，其中ect数据集通过将对象的运动纳入考虑来被处理(例如，门控ect数据集)。在一些实施例中，当使用ct-pet多模式系统时，重建单元308可以基于ct扫描数据来重建ct图像以显示对象的形状和/或位置。此外，ct扫描数据或ct图像可以用于pet或spet扫描的衰减校正。
存储单元310可存储由预处理单元302、参考线/点标识单元304、运动标识单元306、重建单元308或门控单元312生成的数据或信息。示例性数据或信息可包括ect数据集、用于预处理不同种类的信息或标识参考线/点的模型、用于不同单元的操作的控制参数、计算结果、用于标识对象的运动的确定算法、或类似物等、或其组合。应该注意的是，存储模块310可能是不必要的，并且可以使用本公开中的任何部分公开的任何存储来存储上述数据或信息。例如，存储模块133可以与系统100共享共用存储。
门控单元312可门控ect数据集。在一些实施例中，ect数据集可基于与产生ect数据集的对象相关的运动信号或经降噪的运动信号来门控。如本文所使用的，“门控”可以指ect数据集可以被分类为与多个时间区间对应的多个箱(也被称为“经门控数据”)。仅作为示例，ect数据集可以被分类为两个箱，其中一个箱可以对应于例如生理运动(例如，心脏运动)的峰，而另一个箱可以对应于例如生理运动的谷。在一些实施例中，可以处理接连时间区间上的门控数据以产生生理运动的模拟。
应当注意，以上描述仅是为了解说的目的而提供的，而并非旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，可在本公开的教导下做出多种变化和修改。然而，那些变形和修改并不脱离本公开的范围。例如，存储单元310可被集成到处理模块134的任何单元中。作为另一个示例，处理模块134中的每个单元可以访问图像处理系统100的存储介质，或者图像处理系统100外部的存储介质。作为又一示例，这些单元可以被部分集成到一个或多个独立单元中或共享一个或多个子单元。
图4是示出根据本公开的一些实施例的重建图像的示例性过程的流程图。
在402中，可以确定对象中的参考点。参考点可以由参考线/点标识单元304来标识。在一些实施例中，参考点可以是对象中的特定点。例如，参考点可以是目标器官(例如心脏)或其一部分(例如心脏的腔室)的中心点。参考点的确定可以在本公开的其它部分找到，例如图5及其描述。
在一些实施例中，参考点可以对应于正弦图中的特定线。仅作为参考pet系统的示例，可以构造根据pet数据集的正弦图。标识对应的响应线(lor)的湮灭事件的符合事件对可以由与探测器环的平面(例如，图9所示的xy平面)中的视场的中心的角度和距离来标识。如本文所使用的，正弦图可表示由角度和距离标识的响应阵列。正弦图可以基于如上所述的与正被扫描的对象相对应的ect数据集的一个或多个子集来构建。在一些实施例中，参考线可以通过使正弦图中的正弦/余弦曲线与参考点进行相关来获得。根据本公开的一些实施例，参考线可以通过各种方法来标识。例如，当参考点是对象的中心点时，可以通过标识具有相对较小幅值(例如，小于阈值的幅值)的正弦/余弦曲线来直接从正弦图中标识参考线。
在404中，与对象有关的运动参数可基于参考点来确定。运动参数可以由运动标识单元306来确定。运动参数可以对应于对象中ect示踪剂的表征。仅作为示例，运动参数可以通过由对象(例如，心脏)的形状和/或位置确定的voi中的统计参数来确定。在一些实施例中，voi可以表示具有包括对象的多个体素的标准化区域。在一些实施例中，运动参数可以包括在正弦图坐标中围绕参考点的多个体素的符合分布的统计参数。在一些实施例中，运动参数可以包括在图像域中围绕参考点的多个体素的示踪剂分布的统计参数。在一些实施方式中，符合分布的统计参数或示踪剂分布的统计参数可以通过关于参考点的voi中体素的二阶矩、四阶矩或任何其它阶矩来确定。
在406中，可基于运动参数来门控ect数据集。门控可以由门控单元312执行。运动可以在特定的时间间隔内发生，其中所采集的ect数据集可以被筛选出来并被指定为不同的运动相关数据。在一些实施例中，可以设置门控阈值，以使得可以筛选出超过门控阈值的运动参数的幅度，并且可以将对应的数据或信号指定为第一运动状态相关数据。类似地，可以筛选出低于阈值的运动参数的幅度，并且相应的数据或信号可以被指定为第二运动状态相关数据。例如，与心脏运动相关的ect数据集可以被门控到不同的时间区间，包括收缩时间区间和舒张时间区间。在一些实施例中，可以基于图像处理系统100的默认设置或来自操作员(例如，医生)的输入来设置门控阈值。在一些实施例中，可以调整门控阈值。例如，由于歇止状态下的对象的心脏运动与运动状态下的对象的心脏运动不同，所以在对象处于歇止状态时应用的门控阈值可以例如由图像处理系统100或操作者设定为大于当对象处于锻炼状态时应用的门控阈值的值。在一些实施例中，当检测或指定不同的心脏运动时，可以通过触发指令(例如，芯片上的触发脉冲)来达成门控阈值的调整。触发指令可以由图像处理系统100预设。
在408中，可以基于门控ect数据集来重建图像。重建可以由重建单元308执行。在门控操作了ect数据集之后，可以重建对应于不同时间区间的不同箱中的ect数据以形成对应于不同运动状态的不同图像。例如，收缩图像可以由收缩时间区间中的数据来重建，舒张图像可以通过舒张时间区间中的数据来重建。此外，可以处理接连时间区间上的经重建图像或对应的经门控数据以产生生理运动的模拟。
应当注意，以上描述仅是为了解说的目的而提供的，而并非旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，可在本公开的教导下做出多种变化和修改。然而，那些变化和修改并不脱离本公开的范围。例如，406中的门控ect数据集可以被与ect数据集对应的门控正弦图所替代，然后408中的图像重建可以基于经门控的正弦图。作为另一示例，可以在任何两个步骤之间添加存储步骤或缓存步骤，其中信号或中间数据可被存储或缓存。
图5是示出根据本公开的一些实施例的指定对象中的参考点的流程图。在一些实施例中，可以通过过程500来获得在402中确定的参考点。在一些实施例中，可以如上面结合步骤402所描述的那样进一步处理此处标识的参考点。
在502中，可以以列表模式获得与对象有关的ect数据集。为了说明的目的，ect数据集可以由采集模块131从例如pet/ct系统采集。如本文所使用的，“列表模式”可以表示由pet检测器以有序事件列表的形式(诸如按时间排序的事件列表)捕捉符合事件对。
在504中，ect数据集可以基于时间信息被分成多个数据帧。时间信息可以包括指示何时发生符合事件(也由lor表示)的时间戳。ect数据集可被存入时间帧[t,t+δt]——如果事件发生在该时间范围内的话。在一些实施例中，t可等于δt的n(整数)倍，以使得一个数据帧可具有时间区间δt。替换地，一个数据帧的时间范围可不同于另一个数据帧。不同对象(例如，针对不同患者)的δt值可以相同或不同。δt可以在pet/ct系统中默认预设，或者可以由用户(例如，医生)或pet/ct系统根据各种因素调整。示例性的因素可以包括与患者有关的对象的生理状态，例如年龄、性别、病史、种族等。具体而言，针对特定患者的δt的调整可以基于存储在数据库中的患者的历史数据。δt的示例性值可以是100ms，其可以根据如上所述的不同情况进行调整。
在506中，可以获得包括对象的参考图像。在一些实施例中，参考图像可以由参考线/点标识单元304获得。在pet/ct系统中，参考图像可以是ct图像、pet图像或从医学扫描中生成的任何其它图像。可以通过在pet/ct系统中在pet扫描之前或之后对对象执行ct扫描来获得ct图像。pet图像可以通过对502中获得的ect数据集，504中的数据帧中的ect数据集或506中生成的(诸)正弦图执行图像重建过程来获得。替换地，ct图像或pet图像可以是被扫描的对象的历史图像，其存储在对应于患者的数据库中。
在508中，包括对象的感兴趣体量可在参考图像中被标识。在一些实施例中，感兴趣的体积可以由参考线/点标识单元304标识。为了说明的目的，本文描述了对ct图像的处理，但是应该注意的是，本描述并不旨在限定本公开的范围。当获得与对象(即，心脏)有关的ct图像时，图像可以包括感兴趣的体积(例如，心脏区域)和其他区域。感兴趣的体积可以被标识，用于经由特定分割过程的后续处理。
分割过程可以通过确定图像中的一个或多个像素和/或体素的一个或多个特性或特征来执行。在一些实施例中，示例性的特性或特征可以包括灰度级、平均灰度级、灰度值、纹理、颜色、对比度、亮度、或类似物等、或其任何组合。在一些实施例中，也可以在分割过程中考虑像素和/或体素的空间属性。仅作为示例，分割技术可以包括基于区域的分割、基于边缘的分割、小波变换分割、数学形态学分割、基于人工神经网络的分割、基于遗传算法的分割、或类似物等、或其组合。基于区域的分割可基于阈值分割算法、群集分析、区域生长、或类似物等、或其组合。阈值分割算法可以包括全局阈值算法(例如p分位数算法、迭代算法、凹面直方图分析、otsu算法、模糊集算法、二维熵取阈算法、直方图阈值技术、松弛算法，等等)，局部阈值算法和多阈值算法(例如，基于小波的多阈值算法、基于边界点的递归多阈值算法等)、或类似物等、或其组合。群集分析可以包括k均值算法、模糊c均值群集(fcm)算法等。数学形态学分割可以基于hysen点增强模型、hysen线增强模型、多尺度高斯模板匹配模型、多尺度形态学滤波模型等。基于边缘的分割可以基于微分算子(例如罗伯特算子、索贝尔算子、普鲁伊特算子、对数算子、卡尼算子等)，基于表面的拟合，基于边界和表面的拟合、串行边界搜索、或类似物等、或其组合。
在一些实施例中，为了获得心脏区域，可以将左肺区域初始分割出来。可以在上述阈值算法上执行左肺的分割。然后，基于特定患者或人的身体结构信息(例如，心脏和左肺的相对位置)，可以确定心脏区域。在一些实施例中，心脏区域可以具有与真实心脏大致相似的形状。
在510中，可以确定感兴趣的体积中的参考点。参考点可以由用户手动确定，或者由pet/ct系统中的参考线/点标识单元304自动确定。在一些实施例中，参考点的确定可以基于感兴趣体量的几何轮廓(例如，心脏的形状)。在一些实施例中，参考点可以通过取决于对象的特性的算法来确定。在一些实施例中，参考点可以是对象或感兴趣体量的中心点。
在一些实施例中，参考点可以基于机器学习过程来确定。为了说明的目的，当要确定心脏的中心点时，可以通过学习过程来训练分类器。仅作为例子，可以提供一组阳性训练样本和阴性训练样本以训练分类器。如本文所使用的，阳性训练样本可以表示在训练样本中标识出正确的心脏中心点，并且阴性训练样本可以表示在训练样本中标识出不正确的心脏中心点。然后，可以使用经训练的分类器逐个测试多个点(例如，感兴趣体量中的体素)，并且可以由经训练的分类器来指派与该多个点中的每一个相对应的不同得分。结果，对应于最高得分的体素可以被标识为心脏的中心点。
应当注意，以上描述仅是为了解说的目的而提供的，而并非旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，可在本公开的教导下做出多种变化和修改。然而，那些变形和修改并不脱离本公开的范围。在一些实施例中，一个或多个步骤可以在一些步骤之后。例如，可以在504之后生成对应于该多个数据帧中的至少一个数据帧的正弦图。如本公开其它地方所描述的，可以基于lor相对于在检测器环的平面中的视场中心的角度和距离来生成正弦图。可以基于所有ect数据集或其存储在一个或多个数据帧中的一部分来生成正弦图，所述一个或多个数据帧如上文关于504中所描述的那样被划分。此外，正弦图中的线可以与感兴趣体量(例如，心脏区域)的中心点进行相关。在一些实施例中，表示感兴趣体量的中心点的正弦图中的线可以由参考线/点标识单元304转换为中心点。该转换可以基于投影方程来执行。如本公开其他地方所述，可通过例如正弦图与图像中的感兴趣体量之间进行的相关来标识该线。例如，所标识的中心点可以在x-y-z坐标中表示为(xc,yc,zc)，并且正弦图中的对应线可以表示为
图6是示出根据本公开的一些实施例的获取对象的运动信息的示例性过程的流程图。在一些实施例中，过程600可以由运动标识单元306执行。过程600可以通过包括硬件(例如电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，在处理设备上运行以执行硬件模拟的指令)、或类似物等、或其组合的处理逻辑来执行。在一些实现中，过程600可以由本公开中其他地方描述的一个或多个处理设备(例如，运动标识单元306)执行。
在602中，可以确定voi。在一些实施例中，voi的确定可以由动作标识单元306执行。在一些实施例中，voi可以在参考线或参考点(例如，中心点)被标识之后被确定(例如，如图5中所示)。例如，voi可以是围绕参考点指定的体量以包围整个对象或对象的一部分。voi可以由用户手动设置，或可以由系统根据特定算法进行设置。为了说明的目的，当在心脏区域中确定中心点时，可以确定圆柱形式的voi，其中心点位于圆柱体的中心。圆柱体的直径和高度可以被确定为使得该voi可以包括心脏区域。仅举例来说，直径可以设定为20厘米。在一些实施例中，可以根据例如对象的特征来默认地确定voi。例如，可以将与对象相同或相似的3d形状确定为voi。作为另一个例子，voi可以与本发明中其它地方所描述的通过分割过程来分割的对象完全相同。
需要注意的是，对于本领域普通技术人员而言，voi可以是任何合适的形状，包括规则形状和不规则形状。示例性的规则形状可以包括球形、长方体、椭圆体、多面体或类似物等。示例性的不规则形状可以包括各种人体器官的形状。
在604中，可以检索该多个数据帧中的一个。数据帧的检索可以由运动标识单元306从504中描述的经分割的数据帧中执行。所检索的数据帧可以指示在所选择的时间范围内对象的状态，其可以被进一步处理以表示与该对象在另一个所选择的时间范围内的状态相关联的运动。
在606中，可以确定根据voi的任意性方向上的与该对象相对应的运动参数。在一些实施例中，任意性方向可以由用户(例如，操作人员)手动确定。在一些实施例中，可以通过优化算法来确定该任意性方向，根据优化算法可以确定对应于最优信号参数(例如，运动参数或相关参数)的经更新voi。任意方向上对应于该对象的运动参数可以通过以下方式确定：确定第一方向(例如，x，y或z方向)上的第一统计参数和第二方向上的第二统计参数(例如，x，y或z方向，第一方向除外)，然后基于第一统计参数和第二统计参数确定运动参数。如本公开其他地方所述，voi可以包括多个体素。在一些实施例中，第一统计参数和/或第二统计可表示多个体素的符合分布关于例如本公开其他地方所述的参考点的不同方差。
在一些实施例中，第一统计参数，第二统计参数和/或运动参数可以采取二阶矩、四阶矩或任何其它阶矩的形式。在一些实施例中，可以应用不同种类的修改来确定运动参数以表征对象的运动。例如，可以利用飞行时间(tof)的概率分布来优化所采集的数据和/或运动方向，根据该运动方向来确定对象的运动参数。概率分布可以基于一个或多个概率模型来估计，包括伯努利分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、或类似物等、或其组合。作为另一个例子，可以在确定运动参数时考虑与不同方向有关的贡献因子。将在图7和图8中描述关于确定运动参数和示例性修改的细节。
在608，可确定是否满足条件。如果条件满足，则该过程可前进至610。如果不满足，则过程可以返回604以检索另一个数据帧，基于该数据帧可以确定另一个运动参数。在一些实施例中，条件可以是确定了预定数量的运动参数。在一些实施例中，条件可以是在上次迭代中确定的运动参数是否等于或基本上等于在一个或多个先前迭代中确定的一个或多个参数。如本文所使用的，“基本上等于”可以表示两个值之间的差值低于阈值。阈值可以是常数值，或者可以由这两个值中的一个的比例来确定。
在610中，可以基于不同的多个数据帧来确定任意性方向上该对象的运动信息。运动信息的确定可以由运动标识单元306执行。在一些实施例中，该多个第一统计参数和/或该多个第二统计参数可以表示voi中的多个体素的符合分布的不同方差，其反映了基于不同的多个数据帧的周期性而确定的该对象的周期性运动(例如，心脏的周期性收缩和舒张)。可以通过对不同的多个数据帧的运动参数执行傅里叶变换来分析不同的多个数据帧的周期性。仅作为示例，可以基于不同的多个数据帧来确定心脏运动的周期性。此外，心脏运动信息可以基于分别与居于收缩时间区间和舒张时间区间中的不同数据帧对应的运动参数来确定。
在一些实施例中，运动信号可以由运动标识单元306基于对象的周期性运动来进一步降噪。例如，运动标识单元306可以通过应用带通滤波器来对运动信号进行降噪。然后，可以通过门控单元312基于经降噪的运动信号对pet数据集进行整理。
应当注意，以上描述仅是为了解说的目的而提供的，而并非旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，可在本公开的教导下做出多种变化和修改。然而，那些变形和修改并不脱离本公开的范围。例如，可以基于例如运动的周期或每个数据帧的数据大小在604中检索不止一个数据帧。
图7是示出根据本公开的一些实施例的确定运动参数的示例性过程的流程图。在一些实施例中，图6所示的步骤606可以基于过程700执行。在702中，可以确定第一统计参数。第一统计参数可以对应于对象在第一方向上的运动。在一些实施例中，第一统计参数可以基于如步骤603和604中所示地检索的数据帧来确定。
为了说明的目的，可以以
为了确定第一统计参数，可以使用代表时间t处位于正弦图坐标
仅作为示例，代表voi中的体素的符合分布的方差的第一统计参数可以采用如下的二阶矩：
其中
在704中，可以确定第二统计参数。第二统计参数可以对应于对象在第二方向上的运动。在一些实施例中，第二统计参数可以基于为了确定第一统计参数而检索的相同数据帧来确定。
仅作为示例，代表voi中的体素的符合分布的方差的第二统计参数可以采用如下的二阶矩的形式：
其中zc表示正弦图坐标中参考线的z坐标，并且m(z2(n))表示与第二方向(例如轴向，也就是z方向)对应的统计参数。
在706中，可以确定该对象在任意性方向上的运动参数。在一些实施例中，对象的运动参数的确定可以基于第一统计参数和/或第二统计参数。仅作为示例，由e(n)表示的该对象的对应于径向方向的运动参数可以由以下确定：
其中c(n)表示voi的总计数，其进而可以由以下确定：
作为另一示例，对象对应于轴向的运动参数可以由以下确定：
如本文所使用的，公式(3)可以对应于ect示踪剂关于在与径向方向对应的图像域中的中心点的分布，并且公式(5)可以对应于ect示踪剂关于在与轴向方向对应的图像域中的中心点的分布。
此外，为了确定对象在任意性方向上的运动参数，可以将第三统计参数定义为：
其中m(sz(n))表示对应于第一方向和第二方向的协方差的统计参数。
由e(α(n))表示的对象在任意性方向上的运动参数可以如下确定：
其中α表示由与第二方向(即z方向)的偏差定义的任意性角度。e(α(n))可以对应于对象内的ect示踪剂关于沿着α方向的中心点的分布。在一些实施例中，α方向的确定可以由用户(例如，医生)根据例如人类或特定患者的生理特征来执行。在一些实施例中，可以通过由处理器执行特定程序来执行α方向的确定。该特定程序可被设计为确定患者的最佳方向，以使得所确定的运动参数可反映该对象的具有较少噪声或其他扰动的运动。该特定程序可以从存储有关患者的历史数据的数据库等确定最佳方向。
应该注意的是，提供以上描述是为了说明的目的，而不是为了限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员来说，在鉴于本公开情况下，多种变化和修改可以被付诸实施。然而，这些变化和修改不脱离本公开的范围。例如，二阶矩可以用其他形式的统计参数代替。仅作为示例，公式1中的
图8是示出根据本公开的一些实施例的确定运动参数的示例性过程的流程图。在一些实施例中，图6中的步骤606可以根据过程800来执行。在801中，可以指定贡献因子。在一些实施例中，一些贡献因子可以对应于对象在特定方向上的运动。在一些实施例中，一些贡献因子可以对应于不同方向的协方差。如本文所使用的，贡献因子可以对应于对象中参考线/点(例如，中心点)的确定、患者的生理特征、voi的确定，环境信噪比(snr)、或类似物、或其组合。
在802中，可以确定基于第三贡献因子的第三统计参数。第三统计参数可以对应于对象在第一方向上的运动。仅作为示例，第一方向可以被指定为径向方向，并且表示voi中的体素的符合分布的方差的第三统计参数可以被定义如下：
其中
在803中，可以确定基于第四贡献因子的第四统计参数。第四统计参数可以对应于对象在第二方向上的运动。仅作为示例，第二方向可以被指定为轴向方向，并且表示体素的符合分布的方差的第四统计参数可以被定义如下：
其中
在804中，可以基于第三统计参数和第四统计参数确定运动信号。为了简要，由signal(n，vz，vs，vsz)表示的运动信号可定义如下：
其中
在一些实施例中，
以及
在805中，可以确定运动信号的信噪比(snr)。仅作为示例，可以对信号执行傅里叶频谱分析以确定snr。如本文所使用的，snr可将目标信号在生理频谱内的能量水平与该目标信号在生理频谱外的能量水平进行比较。如本文所使用的，生理频谱可以表示生理运动的频率范围，诸如心脏运动、呼吸、或类似物、或其组合。参见，例如，图10的用于说明呼吸信号和心脏信号的生理频谱。仅作为示例，人类的呼吸速率可以是每分钟10-20次，或者大约0.16-0.30hz，并且因此呼吸信号的生理频谱的选择可以在0至0.5hz之间选取。作为另一示例，人的心率可以是每分钟50-150次，或者0.8-2.5hz，因此可以在0.6-1.5hz之间选取心脏信号的生理频谱的示例性选择。通过为目标信号设置生理频谱，就可以使用频谱分析办法来推导出包含在目标信号中的生理信息。例如，可以使用傅立叶分析来从目标信号获得生理信息。
snr的确定如下：
其中ft(signal(t))是信号signal(n，vz，vs，vsz)的傅里叶变换，f∈signalspace可指示频率f落在生理频谱内，
g1(g(f))＝g2(g(f))＝||g(f)||2公式(15)
经更新的voi和/或最佳运动信号可以经由下面的公式(16)确定：
在一些实施例中，可以通过选择α和/或β的离散值来利用vz，vs，vsz的离散值来求解公式(16)。例如，α可以是从0°到360°中选择的特定值，诸如0°、或90°、或180°或270°。β可以是从0到1的范围内的特定值，诸如0或0.5或1。在一些实施例中，α和/或β的可能值可以被降采样，以使得预设数量的值在确定经更新的voi和/或最佳运动信号时被处理。
应当注意，以上描述是为了解说的目的而提供的，而并非旨在限定本公开的范围。对于本领域普通技术人员而言，多种变形和修改可在本公开的启发下被付诸实践。然而，那些变形和修改并不脱离本公开的范围。例如，确定voi和/或运动的方向以确定对象的运动参数可以基于飞行时间(tof)的信息。具体而言，tof的信息可以指示该对象在图像重建领域中的体量，并且对象的体量可以进一步被用于优化列表模式中的ect数据集。类似地，确定运动参数的最佳运动方向也可以基于tof的信息。在一些实施例中，可以利用飞行时间(tof)的概率分布来优化voi和/或运动方向，根据该运动方向来确定对象的运动参数。概率分布可以基于一个或多个概率模型来估计，包括伯努利分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、或类似物、或其组合。
图9示出根据本公开的一些实施例的正弦图坐标和x-y-z坐标之间的相关。如图9所示，
图10是根据本公开的一些实施例的呼吸信号和心脏信号的生理频谱的示例性解说。如图15所示，人的呼吸速率的频率可以在呼吸信号的生理频谱内选择，例如在0到0.5hz之间。人心率的频率可以在心脏信号的生理频谱内选择，例如在0.6hz到1.5hz之间。
在图11中，(a)示出根据本公开的一些实施例确定的心脏运动的示例性信号，并且(b)示出由外部心电图(ecg)设备测得的信号。(a)中所示的运动周期约为833ms，这与(b)中所示的运动周期接近。
图12提供了根据本公开的一些实施例的基于经门控ect数据集来重建的示例性门控图像。门控图像1显示了人类心脏收缩末期左心室的横向图像；门控图像2显示了在人类心脏收缩末期左心室的冠状图像；门控图像3显示了在人类心脏收缩末期左心室的矢状图像；门控图像4显示人心脏舒张末期左心室的横向图像；门控图像5显示人心脏舒张末期的左心室的冠状图像；门控图像6显示了人体心脏舒张末期左心室的矢状图像。
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。
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。