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    運動信號重新校準的系統和方法技術方案

    技術編號:26260737 閱讀:66 留言:0更新日期:2020-11-06 17:57
    本發明專利技術提供了一種運動信號重新校準的方法。該方法包括:基于受試目標的PET數據獲得受試目標的運動信號。運動信號可以代表多個運動周期。該方法包括確定運動周期的分布。運動周期的分布可以表示多個運動周期中的每個運動周期對應于實際運動周期的概率。該方法包括基于運動周期的分布來校正運動信號的運動周期以獲得校正后的運動周期。該方法包括通過基于校正后的運動周期,對PET數據進行門控來重建PET圖像。本發明專利技術還提供了一種運動信號重新校準的系統。

    【技術實現步驟摘要】
    運動信號重新校準的系統和方法
    本專利技術涉及用于信號處理的系統和方法
    ,更具體地,涉及運動信號重新校準的系統和方法。
    技術介紹
    正電子發射斷層掃描(英文全稱:PositronEmissionTomography,英文簡稱:PET)掃描過程中的運動(例如呼吸運動,心臟運動)會導致分辨率下降,并在PET圖像中引入偽影,從而影響基于PET圖像執行的診斷。盡管可以使用呼吸門控來減少呼吸運動的影響,但是這種方法需要可靠的呼吸信號。一般來說,呼吸信號是通過外部設備獲得的,比如腰帶或相機。然而,外部設備的使用通常會使PET掃描過程復雜化,并進一步降低其臨床實用性。目前,提出了一種數據驅動門控技術,直接從PET數據中獲取呼吸信號。例如,呼吸信號可以通過在一個視場(英文全稱:AngleOfView,英文簡稱:FOV)中跟蹤總計數來提取,因為總計數會隨著運動而隨跟蹤劑濃度的變化而變化。另外,可以通過將主成分分析(英文全稱:PrincipalComponentAnalysis,英文簡稱:PCA)應用于短時間采樣的PET數據的正弦圖的時間序列來提取呼吸信號。然而,在數據驅動門控系統中,準確的信號提取依賴于示蹤劑濃度分布和PET數據質量。對于噪聲較高或示蹤劑吸收較低的PET數據,數據驅動的門控常常會失敗。具體來說,由于示蹤劑濃度分布的快速變化,可能在掃描過程的早期(例如,從掃描過程開始的5分鐘內)獲得不準確的呼吸信號。在掃描過程的早期階段獲得的呼吸信號對于確定藥物動力學分析中的血漿/血液輸入和確定器官(或組織,腫瘤)的血流量很重要。因此,有必要開發一種自選門的方法和系統,該方法和系統用于在不使用外部設備的情況下對示蹤劑濃度分布的快速變化時期中獲得的運動信號(例如,呼吸信號,心臟運動信號)進行自動校準,以減少受試目標的呼吸和/或心臟運動的影響,并提高相應重建的PET圖像的質量。
    技術實現思路
    根據本專利技術的一個方面,提供了一種運動信號重新校準的方法,該方法可以在具有至少一個處理器和至少一個存儲設備的計算設備上實現。該方法可以包括基于受試目標的PET數據獲取受試目標的運動信號。所述運動信號可以代表多個運動周期。該方法可以包括確定所述運動周期的分布。所述運動周期的分布可以表示所述多個運動周期中的每個運動周期對應于實際運動周期的概率。該方法可以包括根據所述運動周期的分布來校正所述運動信號的運動周期,以獲得校正后的運動周期。該方法可以包括通過基于所述校正后的運動周期對所述PET數據進行門控,來重建PET圖像。在一些實施例中,所述運動信號可以包括呼吸信號,所述呼吸信號包括多個峰和多個谷。所述運動周期可以為呼吸周期。所述呼吸周期可以包括相鄰峰之間的持續時間或相鄰谷之間的持續時間。半呼吸周期可以包括一個峰和一個相應的谷之間的持續時間。該方法可以包括基于所述呼吸信號確定多個呼吸周期。該方法還可以包括基于所述多個呼吸周期確定呼吸周期的第一分布。所述第一分布可以包括平均呼吸周期、呼吸周期的方差、第一分布的偏斜度中的至少一個;以及基于所述呼吸信號確定多個半呼吸周期。該方法還可以包括基于所述多個半呼吸周期確定半呼吸周期的第二分布。所述第二分布可以包括平均半呼吸周期、半呼吸周期的方差、第二分布的偏斜度中的至少一個。在一些實施例中,該方法可以包括對所述多個呼吸周期進行第一模型擬合,以生成第一模型擬合曲線。該方法還可以包括對所述多個半呼吸周期進行第二模型擬合,以生成第二模型擬合曲線。在一些實施例中,所述第一模型擬合可以是基于高斯模型和基于總體的預定模型中的至少一個來實現的;和/或所述第二模型擬合可以是基于高斯模型和基于總體的預定模型中的至少一個來實現的。在一些實施例中,該方法可以包括對于所述呼吸信號的多個峰中的每個峰,確定峰與相應的谷之間的第一持續時間、峰與下一個峰之間的第二持續時間、以及峰與相應的谷的相鄰谷之間的第三持續時間。該方法還可以包括基于所述呼吸周期的第一分布和所述半呼吸周期的第二分布中的至少一個,確定所述第一持續時間、所述第二持續時間、和所述第三持續時間中的每一個對應于實際呼吸周期的概率。該方法還可以包括將具有最大概率的所述第一持續時間、所述第二持續時間、或所述第三持續時間確定為與所述實際呼吸周期相對應的持續時間。該方法還可以包括根據與所述實際呼吸周期相對應的持續時間校正所述呼吸信號的呼吸周期。在一些實施例中,該方法可以包括獲取與所述受試目標相關的PET數據。該方法還可以包括根據所述PET數據確定VOI。該方法還可以包括根據所述VOI和所述PET數據確定所述受試目標的運動信號。在一些實施例中,該方法可以包括校正所述運動信號的幅度信息。該方法還可以包括根據校正后的運動周期和校正后的運動信號的幅度信息,確定目標運動信號。該方法還可以包括通過基于所述目標運動信號對所述PET數據進行門控,來重建所述PET圖像。在一些實施例中,該方法可以包括確定所述運動信號的包絡線。所述運動信號的包絡線可以包括高頻分量和低頻分量。該方法可以包括通過降低所述低頻分量來處理所述運動信號的包絡線,以獲得所述運動信號的處理后的包絡線。該方法可以包括基于所述運動信號的處理后的包絡線,校正所述運動信號的幅度信息。在一些實施例中,所述高頻分量的幅度變化率可以小于閾值,所述低頻分量的幅度變化率可以大于閾值。在一些實施例中,所述閾值可以為20秒。在一些實施例中,可以通過對所述運動信號進行希爾伯特變換和最大運動運算中的至少一項,來確定所述運動信號的包絡線。在一些實施例中,該方法可以包括通過在所述運動信號的包絡線上執行移動平均濾波器來獲取所述低頻分量。該方法還可以包括降低所述運動信號的包絡線中的所述低頻分量。在一些實施例中,該方法可以包括在所述運動信號的包絡線上執行高通濾波器。根據本專利技術的另一方面,提供了一種運動信號重新校準的方法,該方法可以在具有至少一個處理器和至少一個存儲設備的計算設備上實現。該方法可以包括基于受試目標的PET數據,獲得與所述受試目標相關的運動信號。該方法可以包括確定所述運動信號的包絡線,其中,所述運動信號的包絡線可以包括高頻分量和低頻分量。該方法可以包括通過降低所述低頻分量來處理所述運動信號的包絡線,以獲取所述運動信號的處理后的包絡線。該方法可以包括通過基于所述處理后的包絡線校正所述運動信號的幅度信息,來確定目標運動信號。在一些實施例中,該方法可以包括通過基于所述目標運動信號對PET數據進行門控,來重建PET圖像。在一些實施例中,所述高頻分量的幅值變化率可以小于閾值,所述低頻分量的幅值變化率可以大于閾值。在一些實施例中,所述閾值可以為20秒。在一些實施例中,可以通過對所述運動信號執行希爾伯特變換來確定所述運動信號的包絡線。在一些實施例中,該方法可以包括通過在所述運動信號的包絡線上執行移動平均濾波器來獲取所述低頻分量。該方法可以包括降低所述運動信號的包絡線中的所述低頻分量。在一些實施例中,該方法可以包括在所述運動信號的包絡線上執行高通濾本文檔來自技高網
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    【技術保護點】
    1.一種運動信號重新校準的方法,在具有至少一個處理器和至少一個存儲設備的計算設備上實現,其特征在于,該方法包括以下步驟:/n基于受試目標的PET數據獲取所述受試目標的運動信號,其中,所述運動信號表示多個運動周期;/n確定所述運動周期的分布,其中,所述運動周期的分布表示所述多個運動周期中的每個運動周期對應于實際運動周期的概率;/n根據所述運動周期的分布校正所述運動信號的運動周期,以獲得校正后的運動周期;以及/n通過基于所述校正后的運動周期對所述PET數據進行門控,來重建PET圖像。/n

    【技術特征摘要】
    20200225 US 16/799,9151.一種運動信號重新校準的方法,在具有至少一個處理器和至少一個存儲設備的計算設備上實現,其特征在于,該方法包括以下步驟:
    基于受試目標的PET數據獲取所述受試目標的運動信號,其中,所述運動信號表示多個運動周期;
    確定所述運動周期的分布,其中,所述運動周期的分布表示所述多個運動周期中的每個運動周期對應于實際運動周期的概率;
    根據所述運動周期的分布校正所述運動信號的運動周期,以獲得校正后的運動周期;以及
    通過基于所述校正后的運動周期對所述PET數據進行門控,來重建PET圖像。


    2.根據權利要求1所述的運動信號重新校準的方法,其特征在于,所述運動信號包括呼吸信號,所述呼吸信號包括多個峰和多個谷,并且所述運動周期為呼吸周期,其中,所述呼吸周期包括相鄰峰之間的持續時間或相鄰谷之間的持續時間,半呼吸周期包括一個峰和一個相應的谷之間的持續時間;
    其中,所述確定所述運動周期的分布的步驟進一步包括以下步驟:
    基于所述呼吸信號確定多個呼吸周期;
    基于所述多個呼吸周期確定呼吸周期的第一分布,其中,所述第一分布包括平均呼吸周期、呼吸周期的方差、第一分布的偏斜度中的至少一個;以及
    基于所述呼吸信號確定多個半呼吸周期;以及
    基于所述多個半呼吸周期確定半呼吸周期的第二分布,其中,所述第二分布包括平均半呼吸周期、半呼吸周期的方差、第二分布的偏斜度中的至少一個。


    3.根據權利要求2所述的運動信號重新校準的方法,其特征在于:
    所述基于所述多個呼吸周期確定所述呼吸周期的第一分布的步驟進一步包括:
    對所述多個呼吸周期進行第一模型擬合,以生成第一模型擬合曲線;以及
    所述基于所述多個半呼吸周期確定所述半呼吸周期的第二分布的步驟進一步包括:
    對所述多個半呼吸周期進行第二模型擬合,以生成第二模型擬合曲線。


    4.根據權利要求3所述的運動信號重新校準的方法,其特征在于:
    所述第一模型擬合是基于高斯模型和基于總體的預定模型中的至少一個來實現的;和/或
    所述第二模型擬合是基于高斯模型和基于總體的預定模型中的至少一個來實現的。


    5.根據權利要求3所述的運動信號重新校準的方法,其特征在于,所述根據所述運動周期的分布校正所述運動信號的運動周期的步驟進一步包括以下步驟:
    對于所述呼吸信號的多個峰中的每個峰,確定峰與相應的谷之間的第一持續時間、峰與下一個峰之間的第二持續時間、以及峰與相應的谷的相鄰谷之間的第三持續時間;
    基于所述呼吸周期的第一分布和所述半呼吸周期的第二分布中的至少一個,確定所述第一持續時間、所述第二持續時間、和所述第三持續時間中的每一個對應于實際呼吸周期的概率;
    將具有最大概率的所述第一持續時間、所述第二持續時間、或所述第三持續時間確定為與所述實際呼吸周期相對應的持續時間;以及
    根據與所述實際呼吸周期相對應的持續時間校正所述呼吸信號的呼吸周期。


    6.根據權利要求1所述的運動信號重新校準的方法,其特征在于,所述基于所述受試目標的PET數據獲取所述受試目標的運動信號的步驟進一步包括以下步驟:
    獲取與所述受試目標相關的PET數據;
    根據所述PET數據確定VOI;以及
    根據所述VOI和所述PET數據確定所述受試目標的運動信號。


    7.根據權利要求1所述的運動信號重新校準的方法,其特征在于,所述運動信號包括幅度信息,所述通過基于校正后...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:馮濤陽剛
    申請(專利權)人:上海聯影醫療科技有限公司
    類型:發明
    國別省市:上海;31

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