心脏运动信号获取方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及医学影像技术领域，特别是涉及一种心脏运动信号获取方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

随着医学技术的发展，先进的医疗设备也越来越多。现有医学技术上，医生想要了解病患状态，通常需要获取患者器官运动的信号，例如心脏运动信号等。传统上，获取心脏运动信号通常是通过外接设备，例如心电图等。

然而，虽然传统上利用外接设备直接获取到的信号较为可信，但是设备的操作较为繁琐，且大多数外接设备还会给操作人员或者医生带来不必要的辐射剂量。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够不借助外接设备的心脏运动信号获取方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种心脏运动信号获取方法，所述方法包括：

获取原始医学影像数据；

对所述原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点；

根据所述原始医学影像数据确定基于所述中心点的二次矩；

获取归一化因子，根据所述二次矩和所述归一化因子获取心脏运动信号。

在其中一个实施例中，所述根据所述原始医学影像数据确定基于所述中心点的二次矩的步骤，包括：

获取所述原始医学影像数据对应的等效影像数据；

获取心脏在理想状态下的标准运动信号；

根据所述等效影像数据和所述标准运动信号确定基于所述中心点的二次矩。

在其中一个实施例中，所述获取所述原始学影像数据对应的等效影像数据包括：

确定所述原始医学影像数据与对应的医学图像的关系式；

将所述关系式进行对数变换获取等效影像数据；或者，

将所述关系式进行一维傅里叶变换获取等效影像数据；或者，

将所述关系式进行衰减矫正获取等效影像数据。

在其中一个实施例中，所述获取归一化因子，根据所述二次矩和所述归一化因子获取心脏运动信号的步骤，包括：

基于心脏运动方向的贡献分量优化所述二次矩，得到所述二次矩的优化式；

基于心脏运动方向的贡献分量优化所述归一化因子，得到所述归一化因子的优化式；

根据所述二次矩的优化式和所述归一化因子的优化式获取心脏运动信号。

在其中一个实施例中，在根据所述二次矩的优化式和所述归一化因子的优化式获取心脏运动信号之后，还包括：

获取改进的傅里叶变换式；

根据所述改进的傅里叶变换式对所述心脏运动信号进行傅里叶变换，得到所述心脏运动信号的信噪比；

根据所述信噪比确定最优心脏运动信号。

在其中一个实施例中，所述获取改进的傅里叶变换式的步骤，包括：

根据预设时间间隔从所述心脏运动信号中提取出部分心脏运动信号；

对所述部分心脏运动信号进行傅里叶变换，确定心脏的改变频率；

根据所述心脏的改变频率确定改进的傅里叶变换式。

在其中一个实施例中，所述对所述原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点的步骤，包括：

根据所述原始医学影像数据进行图像重建，得到对应的医学影像；

利用阈值法对所述医学影像进行图像分割，得到目标区域图像；

基于人体结构和所述目标区域图像确定心脏在医学影像空间中的中心点。

一种器官运动信号获取装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取原始医学影像数据；

重建模块，用于对所述原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点；

确定模块，用于根据所述原始医学影像数据确定基于所述中心点的二次矩；

计算模块，用于获取归一化因子，根据所述二次矩和所述归一化因子获取心脏运动信号。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的心脏运动信号获取方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的心脏运动信号获取方法。

上述心脏运动信号获取方法、装置、计算机设备和存储介质，通过根据所获取的原始医学影像数据进行图像重建，从而确保到获取到心脏在医学影像空间中的中心点。根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩，根据二次矩的优化式和归一化因子计算获取心脏运动信号，从而无需外接设备测量心脏运动信号，实现心脏运动信号的自动获取。

附图说明

图1为一个实施例中心脏运动信号获取方法的应用环境图；

图2为一个实施例中心脏运动信号获取方法的流程示意图；

图3为一个实施例中确定基于中心点的二次矩步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中心脏运动信号获取装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的心脏运动信号获取方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，计算机设备102通过网络与医学影像诊断设备104进行通信。计算机设备102从医学影像诊断设备104中获取原始医学影像数据，计算机设备102对原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点。计算机设备102根据原始医学影像数据确定基于所述中心点的二次矩。计算机设备102获取归一化因子，根据二次矩和归一化因子获取心脏运动信号。其中，医学影像诊断设备104包括但不限于ct设备、pet设备、mri设备、pet/ct设备，pet/mr设备。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种心脏运动信号获取方法，以该方法应用于图1中的计算机设备102为例进行说明，包括以下步骤：

步骤s202，获取原始医学影像数据。

其中，原始医学影像数据是指医学影像诊断设备所采取的数据，也就是医学影像诊断设备中探测器所采集的数据。一般原始医学影像数据需要经过图像重建等方式获取最终的医学影像，而对于不同医学诊断设备，所采集的原始医学影像数据是不相同的。对于ct设备，ct扫描所采集的原始医学影像数据是指设备扫描过程中获得的投影数据。对于mri设备，原始医学影像数据是指在扫描过程中获取的空间信息。而对于pet设备，原始医学影像数据则是探测器记录下来的符合事件(coincidenceevents)。医学影像诊断设备则是指通过借助某种介质，例如x射线、电磁场、超声波等与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断人员根据影像提供的信息进行判断的设备。

具体地，计算机设备从医学影像诊断设备中获取医学影像诊断设备所采集的数据，即原始医学影像数据。例如，以ct设备采集的数据即为ct数据、以mri所采集的数据即为mr数据。

步骤s204，对原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点。

其中，心脏在医学影像空间中的中心点即为心脏对应医学影像中的中心点，即为心脏的中心点。

具体地，当医学影像诊断设备采集到心脏对应的原始医学影像数据，通过对原始医学影像数据进行图像重建获取到心脏对应的医学影像从而确定中心点。若所采集的影像数据除了心脏以外还包括其他器官，或者是采集的数据是人体大范围的数据，则进行图像重建得到对应医学影像后对该影像进行图像分割得到心脏部分的医学影像，然后再确定心脏在医学影像空间中的中心点。若医学影像诊断设备为mri或者pet/mr，则可以通过扫描前一系列的定位像(scoutscan)确定出心脏的中心点。

步骤s206，根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩。

具体地，根据原始医学影像数据与其对应的医学图像的关系确定原始医学影像数据所对应的等效影像数据。然后根据标准情况下的二次矩、协二次矩以及归一化因子计算获取心脏在理想状态下的标准运动信号。从而根据等效影像数据和标准运动信号进行计算得到基于中心点的二次矩。

步骤s208，获取归一化因子，根据二次矩和归一化因子获取心脏运动信号。

具体地，由于在高噪声的情况，计算的得到的基于中心的二次矩可能会导致最终获取到较差的心脏运动信号，因此需要对信号进行进一步的优化。并且，由于不同病人的心脏运动形式不同，且中心点的选择的不同可能导致计算出的基于中心点的二次矩中的几个量并不能最优的表示心脏的运动信号。对于某个特定的中心点。可能每个空间位置对应的最优角度都不同，对信号和噪声的贡献也会不同。而为了最优的表述心脏运动信号，因此，在获取到归一化因子后，基于心脏运动方向的贡献分量对二次矩和归一化因子进行优化，根据优化后的二次矩和归一化因子计算获取心脏运动信号。

上述心脏运动信号获取方法，通过根据所获取的原始医学影像数据进行图像重建，从而确保到获取到心脏在医学影像空间中的中心点。根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩，根据二次矩的优化式和归一化因子计算获取心脏运动信号，从而无需外接设备测量心脏运动信号，实现心脏运动信号的自动获取。

在一个实施例中，如图3所示，根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩包括步骤：

步骤s302，获取原始医学影像数据对应的等效影像数据。

其中，由于医学影像诊断设备的多样性，不同医学影像诊断设备有对应的原始医学影像数据，而不同的医学影像数据与其对应的医学影像也有不同的关系。在本实施例中，ct设备扫描所得的原始医学数据即为rc，mri设备扫描所得的原始医学数据即为rm，pet扫描所得的原始医学数据即为rp。

具体地，获取原始医学影像数据对应的等效影像数据首先确定该原始医学影像数据与其对应医学图像对应的关系式。

以2d扫描为例，记f(x,y,t)为最终包含时间信息的医学图像，x、y为空间坐标，t为时间坐标。对于ct设备采集的ct数据rc，rc与图像之间的关系式为：

其中，∏0为发射出的x-ray的强度，δ(t)函数当t＝0时取值为+∞，其他时候取值为0，x,y为图像域的坐标，s、为弦图域的坐标，在ct扫描中，由于需要探测器和x-ray射线管旋转产生扫描，故弦图的角度是时间的函数，即为一般情况下，有以下形式：

其中，g是转速，单位为rad/s，是初始角度。

而对于mr数据rm，rm与图像之间的关系如下：

其中e为自然对数，π为圆周率，i为虚数单位，x,y为图像域的坐标，s、为弦图域的坐标，s为经过傅立叶变换后的s。的形式根据实际序列不同可能有多重形式，实际情况下在mr采集中f(x,y,t)是复数图像，在本发明中，复数对于信号的提取没有实质影响，因此在计算中使用绝对值f(x,y,t)代替原本的复数图像。

对于pet数据rp，rp与图像之间的关系如下：

其中是衰减弦图，*表示乘积符号，c是散射数据，r是randoms数据，x,y为图像域的坐标，s、为弦图域的坐标。

然后，通过对rc与图像之间的关系式进行对数变换获取等效影像数据，对rm与图像之间的关系式进行一维傅里叶变换获取等效影像数据，对rp与图像之间的关系式进行衰减矫正获取等效影像数据。计算公式如下：

对于ct数据：

对于mr数据

经过简单矫正后，pet的采集数据可以简化为：

经过简单变换后，ct、mri以及pet的采集数据都可以变为以下形式：

对于pet，和t完全无关，即为由于最终获得的心脏信号的绝对幅值实际意义不大，因此以上矫正项中需要得到参量如i0、c(s)、c、r、等的精度要求不高，甚至可以使用经验公式代替。若医学影像诊断设备在3d扫描模式下，通过类似以上的变换依旧可以获取类似的采集数据其中z是轴向坐标。对于pet数据和ct数据，z和时间t无关，对于mr数据，针对不同的序列扫描方式，z可能和t有较复杂的关系。

步骤s306，获取心脏在理想状态下的标准运动信号。

其中，理想状态下的标准运动信号是指心脏正常运动中的信号。

步骤s308，根据等效影像数据和标准运动信号确定基于中心点的二次矩。

具体地，利用标准情况下的三组二次矩、三组协二次矩和归一化因子(normalizationfactor)计算标准运动信号。其中，三组二次矩如下：

三组协二次矩如下：

归一化因子(normalizationfactor)：

通过以上六个二次矩和协二次矩的任意叠加得到标准运动信号：

其中，t是时间，x,y为图像域的坐标，z是轴向坐标。α、β、γ、δ、ε、∈为待优化的参数。c(t)表示归一化因子。

定义沿s方向的二次矩为：

其中，为中心点的投影曲线。直接使用r(s²(t))替代s(t)的分子部分等效于将参数α设为α，β设为ε设为其他为0的情况,此时α、β、ε会带有由扫描本身带来的固有频率，在大多数情况下，这种固有频率要远远高于心脏频率，因此不影响信号的获取。对于pet扫描情况，由于与t无关，因此以上积分可将也做积分，此时等效于将参数α设为π，β设为π，其他为0的情况。

而若在3d扫描的情况下，定义沿z方向的二次矩为：

直接使用r(z²(t))替代s(t)的分子部分等效于将参数γ设为1，其他为0的情况。归一化因子c(t)则可以完全通过来计算：

实际使用中，我们分别计算r(s²(t))，r(z²(t))等采集数据域的二次矩或者协二次矩。

在一个实施例中，获取归一化因子，根据二次矩和归一化因子获取心脏运动信号具体包括：基于心脏运动方向的贡献分量优化二次矩，得到二次矩的优化式。基于心脏运动方向的贡献分量优化归一化因子，得到归一化因子的优化式。根据二次矩的优化式和归一化因子的优化式获取心脏运动信号。

基于s方向和z方向的贡献分量进行优化：

其中，代表了s方向的贡献分量，vs为的简写。同理代表了z方向的贡献分量，vz为的简写。

根据上述公式计算可以获得心脏的运动信号：

其中，vs、vz、a、b是待优化的未知量。

在一个实施例中，在根据二次矩的优化式和归一化因子的优化式获取心脏运动信号之后还包括：获取改进的傅里叶变换式。据改进的傅里叶变换式对心脏运动信号进行傅里叶变换，得到心脏运动信号的信噪比。根据信噪比确定最优心脏运动信号。

具体地，由于在较长时间的扫描过程中，例如pet的重力以及休息学习(stress/reststudy)，或者某些mr序列的扫描，病人的心跳频率可能会发生变化。而心脏频率的变动可能在造成信号优化时的误差，这将会影响计算的鲁棒性。因此，在对心脏运动信号优化之前通过跟踪心脏的改变频率进行傅里叶变换式的改进，通过改进的傅里叶变换式计算心脏运动信号的信噪比，从而确定最优心脏运动信号。

信噪比(snr)定义式如下：

其中，ft(signal(t,vz,vs))是对信号进行傅里叶(fourier)变换操作，操作变量为t。f是ft变换后的频域量，f∈signalspace表示频率属于信号区间。对于心跳运动检测，“心跳信号频率范围”定义为信号区间。表示频率不属于信号区间。代表了s方向的贡献分量，vs为的简写。同理代表了z方向的贡献分量，vz为的简写，g1和g2为两个对函数的变换，关系如下表示：

g1(g(f))＝g2(g(f))＝||g(f)||²

其中，g(f)为任意的变量为f的函数，返回值的范围为整个复数域。||g(f)||表示为g(f)的绝对值。

即，最优voi以及最优心脏运动信号可由如下公式确定：

计算上式时，由于vz，vs，a，b的可能取值过多，在实际应用中对其进行离散化以及下采样处理，限定其可能的取值数目，方便优化过程。进一步的，获取最优心脏运动信号后，可以通过进一步的带通滤波方法过滤掉不相关区域，例如呼吸运动的频率，或者是由信号采集本身(例如)带来的固有频率，从而获取更好的心跳波形。

在一个实施例中，获取改进的傅里叶变换式包括：根据预设时间间隔从心脏运动信号中提取出部分心脏运动信号，对部分心脏运动信号进行傅里叶变换，确定心脏的改变频率，根据心脏的改变频率确定改进的傅里叶变换式。

具体地，假设若为了在t时刻跟踪心脏频率，选择宽度为δt～90s的时间间隔，然后从计算得到的心脏运动信号中分离出间隔[t-δt/2,t+δt/2]之间的信号。然后对该信号进行傅里叶变换，通过识别能量/振幅最高的频谱位置来确定时间t，f(t)的心脏改变频率。根据该心脏改变频率确定改进的傅里叶变换式，用该傅里叶变换式替代原始的傅里叶变换式：

g(f)＝∫g(t)e^-2πift/f(t)dt

在一个实施例中，对原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点包括：根据原始医学影像数据进行图像重建，得到对应的医学影像；利用阈值法对医学影像进行图像分割，得到目标区域图像；基于人体结构和目标区域图像确定心脏在医学影像空间中的中心点。

其中，由于肺部和身体其他部分比有很特殊的衰减系数，因此得到的目标区域图像是指分割的左肺的图像。

具体地，首先通过图像重建获取到对应的医学图像后，利用阈值法对该医学影像进行图像分割，获取左肺的分割的图像。然后利用分割后的左肺的位置和人体结构信息获得心脏中心点的大致位置。

应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种心脏运动信号获取装置，包括：获取模块402、重建模块404、确定模块406和计算模块408，其中：

获取模块402，用于获取原始医学影像数据。

重建模块404，用于对原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点。

确定模块406，用于根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩。

计算模块408，用于获取归一化因子，根据二次矩和归一化因子获取心脏运动信号。

在一个实施例中，确定模块406还用于获取原始医学影像数据对应的等效影像数据；获取心脏在理想状态下的标准运动信号；根据等效影像数据和标准运动信号确定基于中心点的二次矩。

在一个实施例中，确定模块406还用于确定原始医学影像数据与对应的医学图像的关系式；将关系式进行对数变换获取等效影像数据；或者，将关系式进行一维傅里叶变换获取等效影像数据；或者，将关系式进行衰减矫正获取等效影像数据。

在一个实施例中，计算模块408还用于基于心脏运动方向的贡献分量优化二次矩，得到二次矩的优化式；基于心脏运动方向的贡献分量优化归一化因子，得到归一化因子的优化式；根据二次矩的优化式和归一化因子的优化式获取心脏运动信号。

在一个实施例中，计算模块408还用于获取改进的傅里叶变换式；根据改进的傅里叶变换式对心脏运动信号进行傅里叶变换，得到心脏运动信号的信噪比；根据信噪比确定最优心脏运动信号。

在一个实施例中，计算模块408还用于根据预设时间间隔从心脏运动信号中提取出部分心脏运动信号；对部分心脏运动信号进行傅里叶变换，确定心脏的改变频率；根据心脏的改变频率确定改进的傅里叶变换式。

在一个实施例中，重建模块404还用于根据原始医学影像数据进行图像重建，得到对应的医学影像；利用阈值法对医学影像进行图像分割，得到目标区域图像；基于人体结构和目标区域图像确定心脏在医学影像空间中的中心点。

关于心脏运动信号获取装置的具体限定可以参见上文中对于心脏运动信号获取方法的限定，在此不再赘述。上述心脏运动信号获取装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在另一个实施例中，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种心脏运动信号获取方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取原始医学影像数据；

对原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点；

根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩；

获取归一化因子，根据二次矩和归一化因子获取心脏运动信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取原始医学影像数据对应的等效影像数据；获取心脏在理想状态下的标准运动信号；根据等效影像数据和标准运动信号确定基于中心点的二次矩。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

确定原始医学影像数据与对应的医学图像的关系式；将关系式进行对数变换获取等效影像数据；或者，将关系式进行一维傅里叶变换获取等效影像数据；或者，将关系式进行衰减矫正获取等效影像数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

基于心脏运动方向的贡献分量优化二次矩，得到二次矩的优化式；基于心脏运动方向的贡献分量优化归一化因子，得到归一化因子的优化式；根据二次矩的优化式和归一化因子的优化式获取心脏运动信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取改进的傅里叶变换式；根据改进的傅里叶变换式对心脏运动信号进行傅里叶变换，得到心脏运动信号的信噪比；根据信噪比确定最优心脏运动信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据预设时间间隔从心脏运动信号中提取出部分心脏运动信号；对部分心脏运动信号进行傅里叶变换，确定心脏的改变频率；根据心脏的改变频率确定改进的傅里叶变换式。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据原始医学影像数据进行图像重建，得到对应的医学影像；利用阈值法对医学影像进行图像分割，得到目标区域图像；基于人体结构和目标区域图像确定心脏在医学影像空间中的中心点。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取原始医学影像数据；

对原始医学影像数据进行图像重建，确定心脏在医学影像空间中的中心点；

根据原始医学影像数据确定基于中心点的二次矩；

获取归一化因子，根据二次矩和归一化因子获取心脏运动信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取原始医学影像数据对应的等效影像数据；获取心脏在理想状态下的标准运动信号；根据等效影像数据和标准运动信号确定基于中心点的二次矩。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定原始医学影像数据与对应的医学图像的关系式；将关系式进行对数变换获取等效影像数据；或者，将关系式进行一维傅里叶变换获取等效影像数据；或者，将关系式进行衰减矫正获取等效影像数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于心脏运动方向的贡献分量优化二次矩，得到二次矩的优化式；基于心脏运动方向的贡献分量优化归一化因子，得到归一化因子的优化式；根据二次矩的优化式和归一化因子的优化式获取心脏运动信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取改进的傅里叶变换式；根据改进的傅里叶变换式对心脏运动信号进行傅里叶变换，得到心脏运动信号的信噪比；根据信噪比确定最优心脏运动信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据预设时间间隔从心脏运动信号中提取出部分心脏运动信号；对部分心脏运动信号进行傅里叶变换，确定心脏的改变频率；根据心脏的改变频率确定改进的傅里叶变换式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据原始医学影像数据进行图像重建，得到对应的医学影像；利用阈值法对医学影像进行图像分割，得到目标区域图像；基于人体结构和目标区域图像确定心脏在医学影像空间中的中心点。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。