[发明专利]一种PET图像的运动校正方法和系统

说明书

本说明书实施例提供一种PET图像的运动校正系统，该系统包括第一确定模块，用于基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线；校正模块，用于基于所述扫描图像或所述初始时间活度曲线确定校正时间活度曲线；第一图像确定模块，用于基于所述校正时间活度曲线确定参数图像；或所述系统包括：第一确定模块，用于基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线；第二图像确定模块，用于将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定参数图像。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，特别涉及一种PET图像的运动校正方法和系统。

背景技术

PET成像设备扫描时间较长，被扫描对象容易在扫描过程中发生运动。运动形变不仅影响图像质量，而且影响药物代谢动力学分析的准确性。因此，有必要提供一种PET图像的运动校正方法和系统，以保证被扫描对象在扫描过程中的运动不会影响图像质量以及药物代谢动力学分析的准确性。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种PET图像的运动校正方法。所述PET图像的运动校正方法包括：基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线；基于所述扫描图像或所述初始时间活度曲线确定校正时间活度曲线；基于所述校正时间活度曲线确定参数图像；或所述方法包括：基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线；将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定参数图像。

在一些实施例中，所述将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定参数图像包括：将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定动力学参数；基于所述动力学参数确定参数图像。

在一些实施例中，所述基于所述扫描图像或所述初始时间活度曲线确定校正时间活度曲线包括：基于目标体素确定目标区域；基于所述扫描图像或所述目标区域内至少一个体素的所述初始时间活度曲线，通过机器学习模型确定目标体素的校正时间活度曲线。

在一些实施例中，所述将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定参数图像包括：对目标体素确定目标区域；基于所述输入函数和所述目标区域内至少一个体素的所述初始时间活度曲线，通过机器学习模型确定目标体素的动力学参数和/或参数图像。

在一些实施例中，所述目标区域包括位于中心位置的所述目标体素及与所述目标体素相邻的邻近体素。

在一些实施例中，所述机器学习模型的训练方法包括：基于运动校正后的参数图像获取校正时间活度曲线或动力学参数，所述时间活度曲线、所述动力学参数或所述参数图像作为训练数据的标签。

本说明书实施例之一提供一种PET图像的运动校正系统，包括：第一确定模块，用于基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线；校正模块，用于基于所述扫描图像或所述初始时间活度曲线确定校正时间活度曲线；第一图像确定模块，用于基于所述校正时间活度曲线确定参数图像；或所述系统包括：第一确定模块，用于基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线；第二图像确定模块，用于将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定参数图像。

在一些实施例中，所述第二图像确定模块进一步用于：将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型，确定动力学参数；基于所述动力学参数确定参数图像。

本说明书实施例之一提供一种PET图像的运动校正装置，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储指令，所述指令被所述处理器执行时，导致所述装置实现所述PET图像的运动校正方法。

本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机运行所述PET图像的运动校正方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：