[发明专利]基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法有效
| 申请号: | 201710053616.9 | 申请日: | 2017-01-24 |
| 公开(公告)号: | CN106618628B | 公开(公告)日: | 2019-08-13 |
| 发明(设计)人: | 傅磊;贺建峰 | 申请(专利权)人: | 昆明理工大学 |
| 主分类号: | A61B6/03 | 分类号: | A61B6/03 |
| 代理公司: | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人: | 孟凡臣 |
| 地址: | 650504 云南省昆明*** | 国省代码: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 pet ct 成像 呼吸 运动 门控 校正 衰减 方法 | ||
1.基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:获得被检测对象的PET/CT扫描的体模原始数据和CT图像数据,使用仿真PET/CT成像的软件GATE和NCAT来进行像素体模的仿真实验,NCAT所产生的体模是由现实中真实病人的数据生成;
步骤2:对原始数据进行门控校正处理,得到新的PET扫描数据,即门控数据;
步骤3:分析处理软件读入CT图像数据,根据CT图像得到CT衰减系数,将CT衰减系数转化为PET能量下的衰减校正系数,求出各响应线上的衰减校正因子;
步骤4:将门控数据导入到分析处理软件中,并将门控数据与得到的衰减校正因子相乘,从而得到新的PET扫描数据,即衰减校正后的数据;
步骤5:对进行门控校正和衰减校正后的数据进行重建,得到清晰的PET图像。
2.根据权利要求1所述的基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,所述步骤2中的门控校正的具体方法如下:
步骤a1:将原始数据以固定间隔时间划分为N帧;
步骤a2:在每一帧扫描数据中,统计每一帧各个探测环中的真光子数;
步骤a3:选取其中一帧为参考帧,分别与其他所有帧进行比较,通过绝对误差公式计算其他帧探测环真光子数与参考帧探测环真光子数的绝对误差;
步骤a4:设定误差阈值,通过所有的绝对误差值与设定阈值的比较,将绝对误差值小于设定阈值的所有帧的数据与参考帧的数据进行整合,得到新的PET扫描数据,即门控数据。
3.根据权利要求2所述的基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,所述步骤a1中的N为:
N=fix(Y/T)
式中:fix为朝零方向取整;
Y为PET扫描的总时间;
T为固定间隔时间。
4.根据权利要求2所述的基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,所述步骤a3中的绝对误差公式为:
式中DRTCE(M,I)为第M帧第I探测环真光子数,DRTCE(N,I)为第N帧第I探测环真光子数,I为PET探测器探测环编号,M、N为帧的编号。
5.根据权利要求1所述的基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,所述步骤3的衰减校正因子的算法如下:
ACF表示衰减校正因子;
a表示探测环上探测器A、探测器B之间的距离;
P点表示A点到B点这条响应线上的湮灭点;
μ(x)表示这条响应线上离P点x距离处的衰减校正系数。
6.根据权利要求1所述的基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,所述步骤4的将门控数据导入到分析处理软件中的具体方法为:
通过ROOT软件输出门控校正后的数据,输出的形式为列表模型数据,将列表模型的文本数据进行分割,将分割后的数据导入分析处理软件中,再将导入的数据进行整合得到原数据。
7.根据权利要求1所述的基于PET/CT成像的呼吸运动门控校正和衰减校正方法,其特征在于,所述步骤5中的重建采用MLEM迭代算法。
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