专利名称：一种图像深度效应校正方法
技术领域：
本发明涉及正电子断层扫描仪，尤其涉及一种用于正电子断层扫描仪的 图像深度效应校正方法。
背景技术：
正电子断层扫描仪(Position Emission Tomograpny，简称为PET)在
用于医学造影成像上时，首先需要在病人体内注射包含有放射性核素的 生物示踪药物，该生物示踪药物引入人体内后，其内部的核素参与体内 器官、组织、细胞的生命活动，会发生衰变释放出一对能量相同、方向 相反的Y光子，然后PET捕捉该对Y光子，进行图像重建，从而根据重 建的图像来发现病人体内的病灶。
在传统pet技术中，通过pet的探测器内的晶体条来捕捉y光子， 一般采用晶体条的内端面作为Y光子的入射位置，该对Y光子在射线命 中的两块晶体所连成的线为实际响应线(line of response,简称为LOR)， 但在响应线上具体的哪个位置，却只有通过图像重建才可以确定。如图1 所示，某个放射源释放出两个Y光子入射晶体条的实际响应线如实线所 示，而在图像重建的时候却会认为是在虚线的位置，这样就会造成实际 响应线和图像重建响应线的位置偏差，并最终导致成像上的误差，这种 偏差我们称作为深度效应(Depth of Interaction,简称DOI)。环形和多 边形探测器的PET成像中，放射源偏离中心越远，Y光子的入射倾角越 大，导致的DOI效应越明显，这样就造成视野边缘的成像质量严重下降。
正电子断层扫描仪成像的原理是先通过扫描仪中的硬件部分获得用 于成像的数据，然后再通过其中的软件部分对该数据进行重建，从而获 得图像。因此，针对正电子断层扫描仪(PET)的深度效应(DOI效应) 的校正处理方法，有两种方法， 一种在前端硬件部分直接处理，该方法 一般是采用在硬件上进行晶体条分层的原理，得知Y光子具体打到那一层，从而直接从硬件仪器获到不同放射源位置处的具有DOI效应和DOI 效应不明显(这里把DOI效应不明显的数据定义为精确的数据，下文同) 的数据，然后处理该数据得到用于图像重建的数据。这种硬件的方法需 要修改仪器的硬件系统，增加了仪器的制作成本和复杂度。尤其是对于 已经完成使用的仪器，软件系统和硬件系统都需要大幅度的修改，这种 方法非常不适用。
另一种是在软件部分进行DOI效应校正处理，在硬件部分采集到用 于成像的数据后，在软件部分进行重建时对DOI效应进行校正处理。如 图2所示，软件部分进行DOI效应的校正处理流程是对硬件部分采集 到的没有经过校正处理的数据，先转换为适于图像重建的数据格式，比 如说正弦直方图sinogram格式(简称为sino数据)，然后对转换后的数 据进行校正处理，再采用软件部分的重建算法对所述校正处理后的数据 进行重建，得到校正后的图像。其中常用的重建算法为滤波反投影 (filtered back projection,简称FBP)重建算法。所述对转换后的数据进 行校正处理就是进行数据整合，或者对这些数据进行巻积修正，或者利 用最大似然法和放射源DOI分布对数据细化和重新分布。该软件方法需 要对输入到重建算法之前的数据进行校正处理，而不同PET的探测器构 型的数据校正处理方法也不同，因此针对不同的PET探测器构型分别需 要对PET的软件部分的内核进行修正，这种方法操作实现不灵活，计算 速度慢，不利于实际应用，而且在对那些DOI效应不明显或是图像值为 0的区域，也要经过复杂的校正过程，非常浪费时间和资源。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种便于实现、针对性强的并 且不修改软件部分内核的校正方法，该方法对于那些以前生产的没有DOI 校正功能的PET仪器，只要在软件部分做一个性能的添加，就可以完成对 DOI效应的校正，而且该方法只对感兴趣的，DOI效应明显的区域校正，操
作实现灵活。
为此，本发明提供一种用于正电子断层扫描仪的图像深度效应校正方 法， 一种图像深度效应校正方法，用于校正正电子断层扫描仪通过滤波反投影重建算法获得的原始图像，其特征在于，所述方法包括以下步骤
Sl:获取所述正电子断层扫描仪探测器视野范围内每一点位置处用
于成像分布重建的几率分布数据；
S2:利用所述滤波反投影重建算法处理所述几率分布数据，按照从
最外环到最内环的顺序对原始图像进行深度效应图像的去除，并把去除
的部分转换为相应的精确图像对原始图像进行补偿，完成深度效应的校正。
其中所述步骤S2进 一歩地包括以下步骤
S21:对于当前图像的选定环，检测所述选定环任一位置处的图像是否
是由此位置存在的放射源成像形成的，是则，转入S22步骤，否则继续检测 所述选定环的下一位置图像；
S22:提取所述位置处的几率分布数据，所述几率分布数据包括内层数 据sino—0和外层数据sino—doi，同时依照所述位置处C= (Esino_doi)/ (E sino—O)的比例关系，获得用于补偿该选定环对下一环产生深度效应的补偿分 布数据<:* A*sino—0，其中A为所述位置的像素值，然后转入S21步骤，直 到获取完所述选定环所有位置处的补偿分布数据；
S23:把所述选定环各个位置处的sino—doi进行累加得到sino—d，以及 把所述各个位置处的补偿分布数据进行累加得到sino—a;
S24:通过滤波反投影重建算法处理所述选定环的sino—d数据得到图 像image—d，以及处理所述sino—a数据得到图像image—a，校正完该选定 环后的图像为所述当前图像值减去图像image一d和加上图像image—a ，然 后转入S21步骤校正处理下一环图像，所述当前图像为所述校正完上一 环后的图像，直到处理完所有的原始图像。
其中所述原始图像是所述正电子断层扫描仪获得的整个图像中的一 部分，所述原始图像是图像值大于零的图像，对整个图像中不进行校正 处理的其它图像部分赋值为零。
9.其中在所述歩骤S21中的检测方法为采用滤波反投影重建算法 处理所述位置处的数据sino—0得到单位强度的图像分布image—0，如果 原始图像在所述位置处的图像分布包含AHmage一O的图像分布，则认为所述原始图像中所述位置处的图像是由所述位置处的强度为A的放射源 形成的。
其中所述用于成像分布重建的几率分布数据采用正弦直方图的数据 格式。
其中所述预先获取的所述探测器范围内每一点位置处用于成像分布
重建的几率分布数据，是通过采用GATE软件来模拟探测器获取的。
其中所述GATE软件模拟晶体分内外两层的方法来获取所述几率分 布数据的。
由上述技术方案可知，本发明通过直接调用原有PET中的滤波反投影的 重建算法并结合预先模拟得到的探测器数据来处理原始图像的深度效应，以 达到校正原始图像的目的，具有以下有益效果-
1、 这种方法直接调用PET中原有的FBP重建算法，不需要对原有的软 件部分做任何修改，这样，对于那些以前生产的没有DOI校正功能的仪器， 只要在软件部分做一个性能的添加，就可以完成对DOI效应的校正；
2、 只要对感兴趣的，DOI效应明显的区域校正即可，操作灵活，亦节 约时间。
3、 校正后的图像分辨率很高，消除了DOI效应。
通过以下参照附图对优选实施例的说明，本发明的上述以及其它目的、 特征和优点将更加明显。
图1为正电子断层扫描仪产生DOI效应的原理示意图； 图2为现有技术中软件方法处理DOI效应的方法示意图； 图3为区别本发明与现有技术的方法示意图； 图4为本发明一个实施例的环形探测器构型的示意图5为图4所示的环形探测器重建图像示意图6为本发明局部图像进行校正的原理示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例。应当注意，这里描述的实施例只 用于举例说明，并不用于限制本发明。
本发明的主要构思是用模拟得到的PET探测器视野中不同位置的图
像分布几率数据，应用于PET成像的原始图像上，进行DOI效应的校正。
在详细说明本发明之前，先说明一下本发明与现有技术的区别，以 便于更好地理解本发明。比较图2和图3，可以看出，本发明直接在FBP 获得的原始图像上进行校正处理，不需要对输入到原有软件部分FBP重 建算法中的数据进行校正处理，因此本发明不必对原有PET的软件部分 进行修改，直接添加一个校正处理的软件性能模块就可以实现深度效应 的校正处理。这里需要说明的是在本发明中图像校正前后使用的滤波反 投影方法的参数需一致。
在本发明中，由于成像的分布与放射源的位置、PET的晶体类型以 及探测器构型有关，对于给定的晶体类型和探测器构型，比如说多边形 或者环形的探测器构型，图像中每一个放射源位置都有唯一对应的图像 分布，为了更好地说明本发明的技术方案，这里使用环形的探测器构型 来详细描述本发明。
图4所示为环状探测器的模型，包括内外两层晶体。假设一点放射 源S位于探测器成像视野的外围，内层晶体探测到的事例，重建后成像 于A区域，其图像分布为image—0， A区域的成像是精确的成像，近似 认为没有深度效应(内层晶体的深度效应是不明显的，可以忽略的，所 以A区域的成像近似认为精确无深度效应的成像)；而外侧晶体参与探 测到的事例，经过重建后成像在B区域，其图像分布为image—doi， B区 域的图像是不精确的图像，主要受深度效应的影响，成像向视野中心偏 移，称为DOI伪影。
针对上述构型的探测器，本发明预先获取所述探测器不同位置处的 图像分布几率数据，利用特定的软件对具体给定构型的探测器迸行模拟 获得图像分布几率数据。其中特定的软件可以为GATE软件，所述的图 像分布几率数据可以采用sinogram格式，简称sino格式，所述sino数据 是一种存放数据的格式，它将每一符合事例按符合连线的角度和到视野中心的径向距离进行编码，存于矩阵当中。对于一个特定的PET仪器， 应用GATE软件建立相应的仪器模型，模拟一放射源放于探测器的视野 的某一位置，采集数据得到该位置处sino—0和sino一doi。具体地，所述 GATE软件采用硬件校正DOI时对晶体分层的方法，对已有的未分层的 探测器模拟分为均匀的两层，模拟出探测器构型内每一放射源成像的分 布数据，分别得到精确的和具有DOI效应的sino数据，也即得到相应于 视野内每一个放射源位置处唯一的image—0和image—doi分布的sino—0 数据和sino一doi数据。当PET仪器探测器晶体的类型、尺寸以及排列分 布确定后，对于视野内不同位置的单位强度的放射源就有唯一的sino—0 和sino—doi分布与之对应。这里所述得到的sino—0和sino—doi数据有确 定的比例关系的，只依赖于放射源的位置和探测器晶体的类型和构造。
然后利用上述得到的sino数据应用在PET获得的原始图像，并在基 于采用FBP重建算法的基础上，直接在重建图像的过程中进行DOI效应 的校正。其中所述PET获得的原始图像，是通过PET内部原有的包括有 FBP重建算法的软件部分处理得到的。由于DOI效应是从图像外环向图 像内环也即图像中心扩展，因此所述的校正是在分成多环的每一环图像 上减掉其外一环对相邻的内环的DOI (B区域)效应的影响，并把减掉 的DOI效应转换为相应的精确图像叠加在其外一环的精确位置上(A区 域)。同时由于DOI效应是向内部扩展的，而最外环的图像可近似认为 是精确无DOI效应的，于是，由最外环精确图像可推知它对内环的影响， 内环减掉外环DOI效应的图像后，得到内环的精确图像，再推知对次内 环图像的DOI影响，得到次内环的精确图像，依次向内，得到各环相应 的精确图像和DOI效应图像。对于每一环的图像，减去上一外环的DOI 效应图像，并把去除部分转换为精确图像进行补偿，从而完成校正。这 样从外环到内环逐环校正，得到最终校正后的图像。
下面具体描述所述利用FBP重建算法进行上述DOI效应校正的原理。
由上面描述可知，在采用FBP重建算法进行图像校正时，内环的图 像值要减去外环对内环的DOI效应图像，并把减去的这部分DOI效应转换为精确图像后补偿到外环的图像屮，这样依次下去，直至校正完所有 环的图像，因此对任意一环的图像来说，其重建校正DOI效应的过程就 是两个部分 一个是去除部分，对该环图像，减掉其外环对其DOI影响
的图像；另一个是补偿部分，把对其内环产生DOI影响的图像转换为精 确的图像，添加到该环图像上。
假设用FBP算法重建后得到未经过DOI校正的原始图像，定义为 image。该原始图像可以看作是N*N的像素叠加，每一个图像像素大小 为x，以探测器的中心为中心，建立极坐标系，图像半径rE (0， rN], ee(0,2兀)。该原始图像可以看作是许多位于不同位置的不同强度A(r，^的 放射源成像的叠加，这里放射源的强度等同于放射源成像后图像中像素 的灰度值。那么图像可以展开为
<formula>formula see original document page 10</formula>
这里image (r,"是位于(r,。的单位强度放射源的成像分布。 而每个位置的成像分布image (r,"可以看作image—0(没有DOI效应) 禾口 image —doi (有DOI效应)的叠力口，其中image—0禾卩image—doi可以通 过由模拟得到sino几率分布数据处理得到，因此，对每个位置来说，其 图像分布为
image(rj ， 60 = image—0(rj; +image—doi(ry, 60(j = 0,l...N) (2)
这里re = 0， rN为探测器视野内图像的最大半径值。
公式(1)和公式(2)结合在一起，依次类推，得到<formula>formula see original document page 10</formula>而实际上PET观测到的原始图像为<formula>formula see original document page 10</formula>
由于公式3是对每个位置图像值进行的分析，公式4是我们直接观 测到的图像，理论上，直接观测到图像和我们分析的图像应该是等同的，
因此可以得到ZA(^,^ximage—(Xr卢^ = S(B^.,,0xiimgeJXi^^-A^^ximage—doi(^,外 (5 )
根据公式(5)，可以知道对于半径的图像需要去除上一环半径 为rj的DOI图像，这就是DOI效应校正过程的去除部分的原理。
同样对于半径为rj.，环处的放射源来说，也对下一环rj.2处的图像产生
DOI效应，需要把此部分的DOI效应重建补偿到半径为&环处，也就是
说对于每一环来说，既要包括上一环DOI效应的去除，也要包括对下一
环产生DOI效应的补偿，与去除部分不同的是，这里所述的补偿不是简
单的把对下一环产生的DOI效应图像叠加到该环的精确图像上，而是把
DOI效应影响的图像近似转换为相同数据量下的精确图像，补偿到该环
图像上。
对于每个位置处的sino数据来说，其sino—0和sino_doi具有一定的 比例关系，也即如下式C(r,卜2画-d。fr，，因此，根据C(fj,e)
的比例关系，每个位置处的sino—doi可以折换成相应的精确数据C(fj, 9 )* sino_0(rj, 9 );对于(rj, e )位置产生DOI效应的图像A(rj, 6 )*image_doi(rj, 9 )来说，由模拟得到的sino数据和image图像的对应关系，对应的sino 数据为A(rj, 9 )*sino—doi(rj， 9 )，因此这部分数据可以看做为相同数据量 的精确数据A(r"匀*C(rj, 9 )* sinoj)(rj, 9 )，相应地，这部分A(rj,
e )*image—doi(rj， e )的图像，可以转换为相同数据量下的A(rj， 0 )*C(ij, 0 )* image—O(r』，e )，然后把转换后的A(ij, 9 )*C(ij, 9 )* image一O(rj, 9 )的图
像值补偿到该环图像上。
这样由图像外围向图像内部逐环进行校正，可以得到 image:Z((A(rj，6O + C(rj，0》ximage—0(5,6>》)(j = 0， 1…N) (6)
根据上述原理，下面结合一个实施例对本发明的技术方案进行详细 描述。首先采用GATE软件模拟建立探测器模型，探测器的晶体条长度不
变，仿照硬件的分层原理，把晶体均分为两层，放射源释放出两个能量
为511 keV的gamma光子，两个光子出射方向相反，近似为180度。这样的一对gamma光子称为一个符合事例，两个光子都被内层晶体探测到的事例被称为内层事例，以sino的格式记为内层数据sino—0，这种情况DOI效应不明显；其他情况的事例，如两个光子可能一个被内层探测到，一个被外层晶体探测到，还有可能两个光子都被外层晶体探测到都认为是DOI效应明显的事例，这两种情况的事例记为外层数据sino—doi。对图中每一个像素的位置，用GATE软件模拟大小为x的放射源，得到内层事例sino—0、 sino—doi数据。
然后用PET软件部分的FBP重建算法分别处理sino—0禾卩sino—doi数据f导到图〈象image—0禾口 image—doi，并令sino—0+sino—doi=sino—all,禾U用FBP重建算法处理sino—all得到图像image (r，P)，图像image(r，P)也就是放射源位于在位置(r,0)处得到的整个图像分布，其中位置(r,e)处的像素灰度值为A(r,。。其中本文所述的sino—0、 sino—doi、 sino—all 、image—0、 image—doi、 image (r,0)都为归一化的处理后的sino和图像数据，所谓归一化处理，是对原始的sino和图像数据除以A(r，。。
由于环形探测器可以近似看为是圆对称的，那么不需要对每个像素坐标作模拟测量。只需要测量0=0的一组不同r值的、尺寸为x的背靠背的放射源，对其处理并存储sino和图像数据，而其它不同0的数据，根据圆的对称性，可以通过平移和倒置sino数据得到。比如说模拟得到放射源位于(r， 0=0)的sino数据，要得到放射源位于(r， #0)的sino数据，如果0<180度，用P除以sino数据中0的间距A^其商取整为n，循环向右移动n列sino数据，并把sino矩阵中的第一列到第n列的行进行倒置。如果0>180度，用0-180除以间距A^，其商取整为n，循环向左移动n列sino数据，并把sino矩阵中的倒数第一列到第n列的行进行倒置。这样循环移动和倒置得到sino数据即为放射源位于相同r，不同0的sino数据。
对上述模拟得到的不同位置处的sino数据和image数据存储到PET仪器中，以备在进行下述校正的过程中使用。对于特定的探测器模型，
需要重新模拟上述sino数据和图像分布数据，并存储在PET仪器中。
接下来，如图5所示，对原始图像按照从最外环到最内环的顺序进行以下步骤的校正
检测步骤，对于选定环，检测该选定环任一位置处的图像是否是由此位置的放射源成像形成的，是则，转入校正数据获取步骤，否则继续检测该选定环的下一位置图像；
校正数据获取步骤，提取该位置处的sino—doi和sino_0，同时依照该位置处C: (Esino_doi)/(i:sino—O)的比例关系，获得用于补偿该选定环对下一环产生深度效应的补偿分布数据C* sino—0。然后转入S21步骤，直到获取完所述选定环所有位置处的补偿分布数据；
累加数据步骤，把该选定环各个位置处的sino—doi进行累加得到sino—d，以及把所述各个位置处的补偿分布数据进行累加得到sino_a;
修正图像步骤，通过滤波反投影FBP重建算法处理该选定环的sino一d数据得到图像值image—d，以及处理所述sino—a数据得到图像值image—a，获得校正处理完该选定环后的图像值为上次校正后的图像值减去图像值image—d和加上图像值image—a，然后转入检测步骤进行下一环图像的循环校正处理，直到处理完所有的图像。
下面就各个步骤进行详细的说明。(1)检测步骤
由于一个在(fj,e)放射源的image—0成像分布是以图像中(ij,e)这一坐标位置的像素格为中心的一个圆斑分布，也就是说每一个放射源成像后的图像，不只是占用一个像素格,它的成像会影响图像中周围的像素灰度值。那么对图像中的任意一个像素格的值就需要判断它是在这个位置有放射源成像形成的，还是由其他位置的放射源成像扩展或是噪声形成的。
检测方法为假设图像中在(rj,e)这个位置的像素值为Aj，那么如果这一位置存在放射源而成像，那么在图像中就应该包含A,image一O(rj,e)的分布，由于噪声影响，这里要求图像只要包含Aj*image—0(rj,e)分布的大部分就认为是该位置存在放射源。具体操作步骤如下
1) 在要分析处理的图像image中，找出灰度值大于A/s的像素，其坐标为index,提取图像image和(r」,e)位置处模拟得到的图像image—0中的index坐标对应的像素值，分别标记为image(index)和A,imageO(index)， 两者作差得到I， I (index) = image(index)-A,image_0(index)。
2) 原理上只有坐标为index的所有I值大于0，则说明image包含A,image—O(rj,e)分布，但是由于噪声的影响，处理时认为image包括大部分就行，也就是I中偏离0很大的元素的个数所占比例很小。这个可以用经验参数S、；来衡量，求I小于-WAj的个数标记为N;如果N小于index个数的；，则近似认为该位置处的图像是真实的放射源图像，否则，则认为原始图像在这个位置没有放射源。
其中这里用来检验放射源存在的经验参数s、 S、；，为针对不同探测器构型和具体的实验条件得到的经验参数，该经验参数的取值满足条件为使检测的准确性接近于实际情况，这里最佳取值都为0.1。
所述检测的过程是在每个位置进行校正之前必须做的，也就是，在每个位置处先要进行检测，再进行校正，之后进行下一个位置的处理。
(2)校正数据获取步骤和累加数据步骤
根据上述的校正原理叙述，在进行校正过程中，包括图像DOI效应的去除和补偿，因此，在实现上，需要获知要处理的当前环图像对下一环图像产生DOI效应的成像分布sino数据，以及需要获知折换成用来补偿当前环DOI效应的sino补偿数据。
由于校正是一个循环递归的过程，我们先从最外环的任一个角度位置的图像开始校正处理，校正完最外环的所有角度位置处的图像之后，再校正处理最外环紧邻的下一环图像，依次类推，直到校正完所有的图像。
首先需要找出具有图像值且半径最大的最外环图像，也就是在上述得到图像中找出图像值大于0且半径最大的外环图像，假设上述最外环图像的半径为 ，在该环半径上有M个点像素，角度取值为^=&.
，在(产 ，&)处的灰度值AN(r=rN, &)，上述步骤中得到单位强度下放射源位于(产rN,^)处的sino—0(FrN，&)和sino—doi(FrN,&)数据，以及根据sino—0(FrN,^)重建后得到精确的image—0(r=rN，&)。
初始化中间变量的参数，sino—d= 0， sino—a= 0, image—t = image。采用sino—d表示单次处理中图像产生DOI效应的sino分布数据，sino—a表示单次处理中要进行补偿处理的sino分布数据，image—t表示为在原始图像中单次处理后剩余的没有校正的图像部分。这里的单次处理，只对一个半径下不同角度的图像完成的一次处理。
对于最外环放射源的图像来说，我们首先要获得最外环上所有位置处放射源的成像分布数据，然后把该所有用于校正的成像分布数据累加起来，然后再进行FBP重建得到用于补偿和去除的图像分布。在校正处理点(f ,^:)处的图像之前，先进行上述提及的检测处理，如果检测出该位置是放射源的成像，就把该位置处的产生DOI效应的sino数据累加到初始变量上，也即变量sino_d=sino—d+AN*sino—doi(r=rN， &)，并且取C =Q>ino—doi(r=rN, &))/Q>ino—0(r=rN, (sino数据是一个矩阵分布数
据，这里的求和是把矩阵里所有数值求和)，则根据上述的补偿原理，把产生DOI效应的sino数据折换成相同数据量下的精确的sino数据，得到sino—a=sino—a+AN*C*sino—0(r=rN,&)，则该点放射源处理之后的剩余图像为image—t = image一t — image_0(r=rN, 6^)承An(f:tn， &)。
然后检测和处理该环上的下一个角度&放射源的成像，直到把该环上所有位置处的放射源都处理完，最后依次累加得到用来重建进行校正的成像分布数据sino—d禾n sino—a。
(3)修正图像步骤
根据上述最外环上累加得到的sino—d数据，通过FBP重建算法得到image—doi，这里image—doi表示r，n位置处的图像对下一环产生的DOI效应图像；用得到sino一a重建得到image—add,这里image—add表示要补偿到F 位置处的补偿图像分布。
校正完最夕卜环后的图像为image—c=image—image—doi+image—add,也就是，原始图像中减去DOI效应image—doi部分，并把那DOI部分转换 为近似精确的image—add部分补偿到图像上。处理完最外环图像之后的 乘!]余图像为image—t=image_t—image—doi 。
然后校正下一个半径为的内环图像，并复位sino—d= 0， sino—a = 0, 处理剩余图像image一t，转入检测步骤中，依次进行上述操作，更新image—c 和imagej，直到image—1=0。最后得到的图像image—c为校正后的图像。
以上步骤是针对整个图像进行DOI校正的，如果只对图像中的C部分 进行校正，那只需要划定一定的区域，如图6所示，方格为原始图像，只需 要对包含区域C在内的选定区域D进行修正即可，其余部分赋值为0，得到 感兴趣区域图像image—ROI。 image—ROI的选择包含校正部分的区域，并在 径向方向延伸到图像的最外环。
下面采用实验来证明本发明能够很容易地消除图像中的深度效应。 在实验中，采用e-plusPET的实验仪器，该探测器在轴向有32个环， 每一环16个模±央，每个模块里有16个LYSO晶体条。该晶体条的尺寸为 2*2*10 mm3。采用Phantom模型用于测量分辨率的模型，该模型的构造为聚 乙烯的圆柱半径为5cm，厚度为2.1cm,并且有六组的圆柱状小孔，六组小 孔的直径分别为1.4, 1.6, 1.9, 2.2， 2.5和3.0 mm，每组小孔都六角排列，而且 相邻两孔的中心间距为直径的两倍。对于不同组的小孔，小孔中心位置距离 Phantom中心的最近距离都为8 mm。在小孔内注射放射性药物，放入PET 仪器成像。在实验中用图像中相邻两个小孔柱源是否可以辨识，用来评价图 像分辨率。
实验操作条件把phantom放于偏离视野中心1.6 cm处，并在phantom 中直径为1.9 mm的径向一排4个小孔中填充相同活度的I8FDG药物。实际 测量得到4个放射源位置(X, Y)坐标如下(33.15， 2.5 ) mm, (36.95， 2.5 ) mm, (40.75， 2.5 )mm， (44.55， 2.5 )mm。
实验仪器参数采用350-650 keV的能量窗，采用12.5ns的时间窗。
图像重建参数FBP重建算法的参数为滤波函数为Hamming窗；插 值方式为最近邻插值(nearest—neighbor);截止频率为(1 = 0.95。
实验结果表明校正前，分离的放射源连成了线状。用以上提到的DOI校正方法校正后，不同的放射源分离开来，图像径向分辨有了显著的改善。 而且在没有图像的地方无需处理，方便灵活，节约时间。
虽然上述施例描述了本发明，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、 而非限制性的术语。由于本发明能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精 神或实质，所以应当理解，上述实施例不限于任何前述的细节，而应在随附 权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范 围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。
权利要求
1.一种图像深度效应校正方法，用于校正正电子断层扫描仪通过滤波反投影重建算法获得的原始图像，其特征在于，所述方法包括以下步骤S1获取所述正电子断层扫描仪探测器视野范围内每一点位置处用于成像分布重建的几率分布数据；S2利用所述滤波反投影重建算法处理所述几率分布数据，按照从最外环到最内环的顺序对所述原始图像进行深度效应图像的去除，并把去除的部分转换为相应的精确图像对所述原始图像进行补偿，从而完成深度效应的校正。
2. 根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述步骤S2进一步地包括以下步骤S21:对于当前图像的选定环，检测所述选定环任一位置处的图像是否是由所述位置的放射源成像形成的，是则，转入S22步骤，否则继续检测所 述选定环的下一位置图像；S22:提取所述位置处的几率分布数据，所述几率分布数据包括内层数 据sino—0和外层数据sino—doi，同时依照所述位置处C= (Esino—doi)/ (E sino—O)的比例关系，获得用于补偿该选定环对下一环产生深度效应的补偿分 布数据C* A* sino一0，然后转入S21步骤，直到获取完所述选定环所有位置 处的补偿分布数据，其中所述A为所述位置的像素值；S23:把所述选定环各个位置处的sino—doi进行累加得到sino—d，以及 把所述各个位置处的补偿分布数据进行累加得到sino—a;S24:通过滤波反投影重建算法处理所述选定环的sino—d数据得到图像 image—d，以及处理所述sino—a数据得到图像image—a，校正完该选定环后的 图像为所述当前图像值减去图像image—d和加上图像image—a，然后转入S21 步骤校正处理下一环图像，所述当前图像为所述校正完上一环后的图像，直 到处理完所有的原始图像。
3. 根据权利要求2所述的校正方法，其特征在于，所述原始图像是所述正电子断层扫描仪获得的整个图像中的一部分。
4. 根据权利要求3所述的校正方法，其特征在于，所述原始图像是 图像值大于零的图像，对所述整个图像中不进行校正处理的其它图像部 分赋值为零。
5. 根据权利要求2所述的校正方法，其特征在于，在所述步骤S21中的检测方法为采用滤波反投影重建算法处理所述位置处的数据sino一0得到图像分布image—0，如果原始图像在所述位置处的图像分布包 含image—0的图像分布，则认为所述原始图像中所述位置处的图像是由 所述位置处的放射源形成的。
6. 根据权利要求l-5任意一项所述的校正方法，其特征在于，所述用于 成像分布重建的几率分布数据采用正弦直方图的数据格式。
7. 根据权利要求l-5任意一项所述的校正方法，其特征在于，所述预 先获取的所述探测器视野范围内每一点位置处用于成像分布重建的几率 分布数据，是通过采用GATE软件来模拟探测器获取的。
8. 根据权利要求6所述的校正方法，其特征在于，所述GATE软件 模拟晶体分内外两层的方法来获取所述几率分布数据的。
全文摘要
本发明公开了一种图像深度效应校正方法，用于校正正电子断层扫描仪通过滤波反投影重建算法获得的原始图像，所述方法为预先获取所述正电子断层扫描仪探测器视野范围内每一点位置处用于成像分布重建的几率分布数据；然后利用所述滤波反投影重建算法处理所述几率分布数据，按照从最外环到最内环的顺序对原始图像进行深度效应图像的去除，并把去除的部分转换为相应的精确图像对原始图像进行补偿，从而完成深度效应的校正。根据本发明，不需要对原先的软件内核做任何修改，只需要在原来软件基础上进行追加，就可以完成对DOI效应的校正，操作灵活，也节约时间。
文档编号G06T5/00GK101524278SQ20091013318
公开日2009年9月9日 申请日期2009年4月15日 优先权日2009年4月15日
发明者强 闫 申请人:中国科学院高能物理研究所