[发明专利]PET系统的子集划分方法、图像重建方法和装置

说明书

本申请涉及PET系统的子集划分方法、图像重建方法、装置、计算机设备和可读存储介质，包括获取PET扫描数据；根据轴向倾角将PET扫描数据划分为不同片层；根据PET扫描数据的片层，对PET扫描数据进行子集划分。通过利用片层对PET扫描数据进行子集划分，可以保证每个子集包含的响应线具有接近的轴向倾角，从而使得在迭代重建中每次只更新当前子集所覆盖的图像区域，改善了重建图像在轴向上噪声分布的一致性。另外，在利用多线程计算响应线的投影时，每个线程的搜索范围接近，从而避免了由于轴向倾角大小差异造成的部分线程搜索范围很大，而部分线程搜索范围很小的问题，有助于PET系统重建算法的并行加速，提高重建效率。

技术领域

本申请涉及医疗技术领域，特别是涉及一种PET系统的子集划分方法、图像重建方法和装置。

背景技术

最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm，EM)是正电子放射成像(PET)中应用最广泛的成像算法，通过比较图像正投影和采集数据的差异来迭代的修正图像，最终获得真实的放射性源活度分布。为了加快迭代算法的收敛速度，通常会采用有序子集技术(Ordered Subset，OS)。该技术指的是将采集得到的数据按一定规则分为N份(N为子集个数)，每次迭代只使用单个子集的数据。与不分子集的MLEM算法相比，OSEM算法收敛速度提高了N倍。

现有技术中的子集划分方法有以下三种：

1)对于环型PET系统，按响应线在横断面的角度进行划分；

2)对于Listmode数据，按采集的时间/计数进行划分；

3)对于含TOF信息的数据，按TOF bin进行划分；

上述三种子集划分方法虽然可以在一定程度上提高图像重建速度，但是在进行三维图像重建时普遍存在重建图像在轴向上噪声分布一致性较差的问题。

目前针对相关技术中重建图像在轴向上噪声分布的一致性较差的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供一种PET系统的子集划分方法、图像重建方法、装置和计算机设备，以至少解决相关技术中重建图像在轴向上噪声分布一致性较差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种PET系统的子集划分方法，所述方法包括：

获取PET扫描数据；

根据轴向倾角将所述PET扫描数据划分为不同片层；

根据所述PET扫描数据的片层，对所述PET扫描数据进行子集划分。

在其中一些实施例中，所述根据轴向倾角将所述PET扫描数据划分为不同片层包括：

按照Michelogram格式对所述PET扫描数据进行重排；

根据轴向倾角将重排后的所述PET扫描数据划分为不同片层。

在其中一些实施例中，所述根据轴向倾角将所述PET扫描数据划分为不同片层包括：

获取所述PET扫描数据中符合事件所对应的光子对的定位信息，所述定位信息包括接收到光子对的两个探测器的环向坐标和轴向坐标；

根据所述轴向坐标，得到所述PET扫描数据中每一符合事件对应的片层标识，所述片层标识用于标识所述符合事件的所属片层。

在其中一些实施例中，所述根据所述轴向坐标，得到所述PET扫描数据中每一符合事件对应的片层标识包括：

根据所述轴向坐标，得到两个探测器之间的环差和环和；

根据所述环差和环和，得到所述PET扫描数据中每一符合事件对应的片层标识。