CN105556340B - 经由能量校准的散射拒绝方法 - Google Patents
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Abstract
提供了一种医学核成像***(10)和对应的方法(100)。多个像素(20、24)探测辐射事件并且估计探测到的辐射事件的能量。存储器(58)存储多个能量窗(44),所述能量窗与所述像素相对应。事件验证模块(56)利用与探测像素相对应的所述能量窗来对所述辐射事件进行窗处理。重建处理器(60)将经窗处理的辐射事件重建为图像表示。
Description
技术领域
本申请大体涉及核成像。其具体结合正电子发射断层摄影(PET)中的能量校准而应用,并且将具体参考其进行描述。然而,应当理解,其也适用于诸如单光子发射计算机断层摄影(SPECT)的其他使用场景并且不必限于前述应用。
背景技术
在诸如癌症处置分期(肿瘤学)的三维(3D)PET成像的许多临床应用中,对患者的标准化摄取值(SUV)的准确的定量测量是关键的。3D PET扫描器产生高灵敏度,但是必须通过重建来执行针对衰减、散射和随机的校正以产生准确的SUV测量结果。在典型的肿瘤学研究数据率处,散射事件是总事件的大约30%。不是识别如归因于散射的特定数据,而是在重建过程期间采用对数据集的统计学校正。由于固有地具有“噪声”的数据的统计学性质,对散射的移除不是完美的并且是SUV不准确性的来源之一。在不具有散射拒绝(scatterrejection)的显著改进的情况下,定量分析准确度受到损害。
在历史上,PET***已经使用固定的低水平鉴别算子(LLD)能量阈值(例如439千电子伏(keV))来使处理渠道中的散射事件最小化。尽管该方法是简单的,但是其具有在提高能量分辨率时接受一些散射事件的缺点,这是因为LLD是固定的并且未被优化和/或收紧以对康普顿散射事件进行鉴别。参考图1,提供了针对已知PET***的散射分数对能量分辨率的图形。如能够看出的,具有经改进的(即较低的)能量分辨率(E-res)值的***一般导致增加的散射分数,这是因为固定的LLD允许较多的散射经过。
拒绝较多散射事件的一种方式是针对能量谱优化能量窗的LLD。图2示出了能量谱。能量峰值的质心是511keV(即在PET湮灭事件中创建的伽马射线的已知能量)。还示出了LLD和能量窗的高水平鉴别算子(ULD),其典型地移除来自其他源的杂散辐射。当前PET***采用针对整个***中的所有像素的一个能量窗。该一体适用的窗不可避免地允许针对具有较窄的能量谱的像素的较多散射事件,如图2所示,其中,ULD向右边太远。另外,该一体适用的窗不可避免地拒绝针对具有较宽能量谱的像素的真实事件。
由于晶体和传感器的变化,PET***的像素的能量谱典型地是变化的。因此,PET***的像素的能量分辨率变化。能量分辨率的变化在整个***上能够高达40%或更大。本申请提供了对散射拒绝的传统方法(即使用固定的能量窗)的改进,这对于边缘像素是特别有利的,其中,能量分辨率是***性地更高的。
发明内容
根据一个方面,提供了一种医学核成像***。所述***包括多个像素,所述多个像素探测辐射事件并响应于探测到的辐射事件而生成能量谱,并且估计探测到的辐射事件的能量。所述***还包括存储多个能量窗的存储器,所述能量窗与所述像素相对应。甚至,所述***包括事件验证模块,所述事件验证模块利用与探测像素相对应的所述能量窗来对所述辐射事件进行窗处理。而且,所述***包括重建处理器,所述重建处理器将经窗处理的辐射事件重建为图像表示。
根据另一方面,一种医学核成像方法包括:通过多个像素来探测辐射事件、估计探测到的辐射事件的能量并且接收多个能量窗。所述像素与所述能量窗相对应。所述方法还包括利用与探测像素相对应的所述能量窗来对所述辐射事件进行窗处理,并且将经窗处理的辐射事件重建为图像表示。
根据另一方面,提供了一种用于校准核成像***的医学***。所述医学***包括至少一个处理器,所述至少一个处理器被编程为接收针对所述成像***的伽马射线探测器的多个能量谱。所述能量谱与所述探测器的不同像素相对应。所述至少一个处理器还被编程为将所述能量谱与高斯曲线拟合、将趋势线拟合到所述能量谱的所述高斯曲线的两侧并且根据所拟合的趋势线来确定低水平鉴别算子(LLD)和高水平鉴别算子(ULD)。所述LLD和所述ULD限定针对所述像素的个体能量窗。
一个优势在于正电子发射断层摄影(PET)成像中的经改进的散射拒绝。
另一优势存在于PET成像中的经改进的图像质量。
本领域技术人员在阅读和理解了以下详细说明之后,将意识到本发明的进一步的优势。
附图说明
本发明可以采取各种部件和各部件的布置以及各种步骤和各步骤的安排的形式。附图仅出于图示优选的实施例的目的并且不得被解释为对本发明的限制。
图1图示了针对正电子发射断层摄影(PET)***的散射分数对能量分辨率的图形。
图2图示了像素的能量谱和能量窗。
图3图示了使用针对每个像素的散射拒绝的能量窗的PET成像***。
图4图示了PET探测器的闪烁元件中的散射事件。
图5图示了具有铈掺杂正硅酸镥钇(LYSO)闪烁体的硅光电倍增器(SiPM)的典型能量谱、针对能量谱的经修改的高斯拟合以及拟合到经修改的高斯拟合的趋势线。
图6图示了对针对两个不同的能量谱的能量窗的确定和得到的能量窗。
图7图示了使用个体化能量窗的PET成像***的能量谱和已知的PET成像***的能量谱两者。
图8图示了用于使用针对散射拒绝的个体化能量窗来生成感兴趣区域(ROI)的图像表示的方法。
图9图示了用于确定针对散射拒绝的个体化能量窗的方法。
具体实施方式
在三维(3D)正电子发射断层摄影(PET)成像中,噪声的大部分来自散射事件。在图像重建之前适当地拒绝这些散射事件能够改进PET图像质量。本申请描述了测量PET***的个体像素的***能量响应并接着在能量校准期间确定针对每个像素的最优能量窗的方法。当对患者进行成像时,这些最优能量窗被用于选择真实事件。这增加了信噪比并且提高了图像对比度。
参考图3,诸如图示的3D PET成像***的核成像***10包括核扫描器12,具体为PET扫描器,其生成原始成像数据。扫描器12包括典型地由闪烁体晶体和硅光电倍增器(SiPM)形成的、被布置在扫描器12的膛周围的探测器14。所述膛限定用于接收感兴趣区域(ROI)(例如待成像的对象的大脑、躯干等)的检查区域16。探测器14典型地被以一个或多个静止环来布置,其延伸检查区域16的长度。然而,还预期可旋转的头。电机和驱动等提供对象支撑体18在检查区域16中的纵向移动和竖直调节。
探测器14探测来自检查区域16的伽马光子。参考图4,在图示的实施例中,探测器14中的每个包括被以网格22布置的一个或多个闪烁体20。另外,探测器14中的每个包括一个或多个光传感器24,每个光传感器光学耦合到对应的闪烁体并被以与闪烁体20的网格22类似大小的网格26布置。在闪烁体20与传感器24之间通常存在一一对应(如图示的),但是还预期其他对应。闪烁体20接收来自检查区域16的伽马光子。当伽马光子将能量沉积在闪烁体20中时,闪烁体闪烁并且向传感器24发光。由闪烁事件创建的光量与沉积的能量的量直接相关。传感器24探测由闪烁20发射的光。闪烁体的范例包括掺杂有铊的碘化钠(NaI(TI))、铈掺杂硅酸镥钇(LYSO)和铈掺杂硅酸镥(LSO)。传感器的范例包括光电倍增管(PMT)、光电二极管、雪崩光电二极管和硅光电倍增器(SiPM)。
在图示的范例中,闪烁体20接收伽马光子28,所述伽马光子在第一闪烁体30中康普顿散射并且仅将其能量的一部分沉积在第一闪烁体30中,由此令第一闪烁体30发射光脉冲32。如果康普顿角度小,则沉积非常少的能量并且光脉冲32非常小。然而,如果康普顿角度大,那么基本上所有能量都被沉积并且难以将光脉冲32与源于所沉积的所有能量的光脉冲32进行区分。如图示的,第一闪烁体30中的康普顿角度非常小,由此经散射的伽马光子28基本具有其所有能量并且前进到第二闪烁体34。如果第二闪烁体34中的相互作用沉积所有的剩余能量或者具有大康普顿角度并沉积几乎所有的剩余能量,则输出光脉冲36看上去将与未经散射的闪烁体事件非常类似。如图示的,经散射的伽马光子28前进到第三闪烁体38,其中,其剩余的能量被沉积,由此创建光脉冲40。传感器24探测源于三个闪烁体元件30、34、38中的能量沉积的闪烁事件。
参考回图3,后端***42确定针对探测器14的每个像素的个体能量窗44,使得每个像素具有其自身的能量窗。由于像素的不同灵敏度,能量窗44在不同像素间变化。如本文中使用的,像素是探测器14中被测伽马光子沉积能够被定位到的最小区域。例如,在传感器24与SiPM相对应的情况下,每个像素能够与SiPM的像素之一(即SiPM的光电二极管的阵列之一)相对应。后端***42还能够使用扫描器12和个体能量窗44来生成ROI的PET图像。后端***42典型地远离扫描器12并且包括多个模块46以执行前述功能。
后端***42的控制模块48控制后端***42的总体操作。控制模块48使用后端***42的显示设备50来将图形用户接口(GUI)适合地显示给后端***42的用户。另外,控制模块48适合地允许操作者使用后端***42的用户输入设备52来与GUI交互。用户能够与GUI交互以指令后端***42协调对ROI的成像。
为了使用扫描器12和个体能量窗44来生成ROI的PET图像,ROI被注射有发射正电子的放射性核素并且被定位在检查体积16内(例如使用对象支撑体18)。典型地,由检查区域16中的正电子湮灭事件产生湮灭伽马的对,其中,所述对中的每个湮灭伽马在近似相反的方向上行进。接着,后端***42的数据采集模块54被用于采集对由探测器14接收到的伽马光子进行描述的发射数据。
后端***42的数据采集模块54控制扫描器12以执行对检查区域16的PET扫描。在PET扫描期间,数据采集模块54针对伽马事件监测探测器14中的每个。每个伽马事件与闪烁体20之一中的伽马光子的能量沉积相对应。当探测到伽马事件时,数据采集模块54对事件加上时间戳。另外,数据采集模块54记录对事件在探测器14上出现的位置(与像素相对应)的估计以及对事件的能量的估计两者。在传感器24与PMT相对应的情况下,能量与从PMT接收到的能量脉冲下的积分面积相对应。在传感器24与SiPM相对应的情况下,能量与光脉冲的光子计数(即被触发的探测像素的光电二极管阵列的元的计数)相对应。
在数据采集之后,后端***42的事件验证模块56被用于使用个体能量窗44来对发射数据的伽马事件进行过滤。即,发射数据中落在探测伽马事件的像素的能量窗30外面的每个探测到的伽马事件被从发射数据中滤除掉。换言之,对发射数据进行过滤,因此发射数据的所有伽马事件都满足以下条件:
LLDij<Eij<ULDij,
其中,i和j识别探测伽马事件的探测器的列和行的像素中的一个,LLDij描述针对像素i,j的LLD,ULDij描述针对像素i,j的ULD,并且Eij描述由像素i,j探测到的伽马的能量。因此,当像素i,j探测到伽马光子(特别地是伽马光子的能量沉积)时,应用针对个体像素i,j的能量窗。以这种方式,通过探测事件的像素来确定针对每个事件的所应用的能量窗。能够以固件和/或并行处理软件的形式来实现对个体化的能量窗的应用。
如应当意识到的,前述假设每个探测到的伽马光子的所有能量基本由单个像素探测到,由此触发单个代表性事件。然而,伽马可能在多个像素上沉积其能量,并且由此触发多个伽马事件。伽马光子的真实能量是所有能量沉积的和。因此,预期事件验证模块56在过滤之前将伽马事件群集,由此响应于共同伽马光子的多个伽马事件被组合为共同伽马事件。
在过滤之后,事件验证模块56被用于通过将在彼此的指定时间差内的伽马事件配对,来确定来自经过滤的发射数据的符合事件。指定时间差足够小以确保伽马事件是由来自相同的湮灭事件的伽马触发的。每个符合事件定义能够被用于图像重建的响应线(LOR)。探测到的符合事件的LOR典型地与对应的伽马的时间戳一起被存储在一个或多个储存存储器58中的列表中。
后端***42的重建模块60将来自事件验证模块56的LOR重建为ROI的PET图像。预期用于将LOR重建为PET图像的任何数量的公知算法。例如,重建模块60能够被配置为将LOR重建为淀粉样(amyloid)PET图像。PET图像被适合地存储在一个或多个储存存储器58中和/或使用显示设备50而被显示给用户。
出于简单的原因,没有讨论随机校正、衰减校正、级联伽马校正、散射校正等。然而,应当意识到,能够与PET成像***10一起采用这样的校正。例如,PET成像***10能够使用单散射仿真(SSS)和/或蒙特卡洛仿真来对散射校正采用统计学方法。
前述解决了通过应用针对探测器14的像素个体化的能量窗44来生成检查区域16中的ROI的图像表示。在生成图像表示之前,在对探测器14的校准期间适合地确定这些个体化的能量窗44。在该方面,为了校准探测器14并确定针对像素的个体能量窗44,发射伽马光子的校准体模(例如均匀点源)被放置在检查区域16的等中心处。接着,后端***42的数据采集模块54被用于获得对针对探测器14的每个像素的能量谱进行描述的数据。能量谱对伽马事件计数与事件的能量之间的关系进行描述。伽马事件与探测器14中伽马光子的能量沉积相对应。
数据采集模块54针对伽马事件监测探测器14中的每个。当探测到事件时,数据采集模块54为事件加上时间戳。另外,数据采集模块54记录对事件发生的位置(例如像素)的估计和对事件的能量的估计两者。在使用PMT的情况下,典型地通过对源于事件的能量脉冲下的面积进行积分来确定能量。在使用诸如SiPM的固态探测器的情况下,能量与可见光子的计数成比例。
在确定了对探测器14的像素的能量谱进行描述的数据之后,后端***42的能量校准模块62确定缩放因子,以将个体像素的质心或者探测器14的质心与在PET湮灭事件中创建的伽马射线的已知能量(例如511keV)对齐。另外,能量校准模块62确定针对探测器14的每个像素的个体能量窗。
为了确定针对探测器14的每个像素的个体能量窗,利用对计数与能量之间的关系进行建模的经修改的高斯函数来对每个能量谱进行拟合,其中,能量是因变量。经修改的高斯函数可以写为:
其中,x是能量,f(x)是计数,a、b和c是常量,μ是期望值并且σ是方差。使用最小二乘法意义上的基于导数的优化来适合地确定常量a、b、c、期望值μ和方差σ,其在表示原始噪声能量谱方面能够是非常准确的。然而,能够采用其他方法。在利用经修改的高斯函数对能量谱进行拟合之后,典型地在最小二乘法意义上将趋势线拟合到高斯的两侧。这两条趋势线表示能量谱的趋势。接着,这两条趋势线与x轴(对应于能量)的交点被用作针对像素的低水平鉴别算子(LLD)和高水平鉴别算子(ULD)。个体能量窗44(即LLD和ULD)适合地被存储在后端***42的储存存储器58中。
图5图示了具有LYSO闪烁体的SiPM的典型能量谱、针对能量谱的经修改的高斯拟合以及被拟合到经修改的高斯拟合的趋势线。如能够看出的,趋势线在600和780周围与x轴相交。这两个能量水平分别限定了针对能量谱所属的像素的能量窗的LLD和ULD。
图6图示了对针对两个不同能量谱的能量窗的确定和得到的LLD和ULD。第一能量谱与中心像素相对应,并且第二能量谱与边缘像素相对应。如能够看出的,边缘像素具有较多的背景噪声以及具有较宽的半高全宽(FWHM)的较低峰值。因此,针对两个能量谱的LLD和ULD是不同的。针对中心像素的LLD是峰值的能量的87%,并且针对中心像素的ULD是峰值的能量的112%。相比之下,针对边缘像素的LLD是峰值的能量的83%,并且针对边缘像素的ULD是峰值的能量的117%。在两个个体化能量窗的情况下,这两个像素根据能量都得到真实计数的最佳可能数量。这提高了总体***的散射拒绝的能力。
尽管前述解决了单个(即任何单个伽马事件)的能量谱,但是还预期,也能够采用符合能量谱来生成能量窗44。为此,能量校准模块62对能量谱进行过滤以在确定能量窗之前移除不与符合事件相对应的伽马事件。符合事件与在彼此的指定时间差内的一对伽马的探测相对应,所述指定时间差足够小以确保伽马来自相同的湮灭事件。因此,过滤包括移除不在其他单个的指定时间差内的单个。
另外,尽管前述解决了确定针对单个能量水平(例如511keV)的能量窗44,但是将意识到,能量窗44适合地被定制为在成像期间所使用的能量水平。因此,优选地针对要在成像期间使用的每个能量水平来确定能量窗。在一个实例中,这是通过针对每个能量水平来执行前述方法而完成的。然而,这可能是耗时的。在另一实例中,根据前述方法来确定针对一个能量水平的能量窗。之后,使用能量水平之间的已知关系来外推针对其他能量水平的能量窗。例如能够以实验方式确定该已知关系。
能够通过处理器可执行指令、电路(即独立于处理器的)或二者的组合来体现多个模块46中的每个。处理器可执行指令被存储在后端***42的至少一个程序存储器64上并且由后端***42的至少一个处理器66运行。如图示的,通过处理器可执行指令来体现多个模块46。然而,如将意识到的,预期了变型。例如,能够通过电路、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)或者前述的组合来体现数据采集模块54或另一其他模块。
参考图7,图形图示了已知PET成像***的典型的能量谱和使用如以上描述的个体化能量窗的PET成像***(例如PET成像***10)的典型的能量谱。通过滤除掉未落在其各自的能量窗内的事件并通过滤除掉不属于符合事件的单个来确定能量谱。对于已知的PET成像***,共同能量窗被用于所有事件。如能够看出的,使用个体化的能量窗的能量谱具有斜线而不是如在圆里面标记的在前部的硬切。
参考图8,提供了用于生成ROI的PET图像的方法100。通过存储在后端***42的程序存储器64上并由后端***42的至少一个处理器66运行的处理器可执行指令来适合地体现方法100。然而还预期,能够在不使用可编程处理器的情况下完全和/或部分地实现组成动作(或者图示的方框)。而且,组成动作(或者图示的方框)能够是独立“单元”或“模块”,每个单元或模块与执行对应的功能的硬件和/或软件相对应。
方法100包括从PET扫描器12的探测器14接收原始PET数据102,针对伽马事件对所述原始PET数据进行监测。针对每个探测到的伽马事件,使用时钟数据106来为伽马事件加上时间戳104。还估计108伽马事件的能量。在探测器14采用PMT的情况下,通过对从探测器14接收到的能量曲线下的面积进行积分来估计能量。在探测器14采用SiPM的情况下,通过对响应于伽马事件而被射击的元(即光电二极管)进行计数来估计能量。还确定110伽马事件的像素。在探测器14采用PMT的情况下,使用Anger逻辑来确定像素。在探测器14采用SiPM的情况下,像素简单地与生成触发伽马事件的SiPM的像素相对应。在确定伽马事件的像素之后,从典型地在对探测器12的校准期间确定的多个预定能量窗114中选择112像素的能量窗。将所选择的能量窗应用116到伽马事件的能量,并且如果伽马事件的能量落在能量窗的外面,则丢弃伽马事件。否则,伽马事件经过能量窗。
使用经过滤的伽马事件(即经过其能量窗的那些伽马事件)来确定118符合事件。符合事件与在彼此的指定时间差内的伽马对的探测相对应,所述指定时间差足够小以确保伽马差来自相同的湮灭事件。另外,使用所确定的符合事件来定义120LOR。接着,使用所定义的LOR来重建122ROI的图像表示。
参考图9,提供了用于确定针对散射拒绝的个体化能量窗的方法150。通过存储在后端***42的程序存储器64上并且由后端***42的至少一个处理器66运行的处理器可执行指令来适合地体现方法150。然而还预期,能够在不使用可编程处理器的情况下完全和/或部分地实现组成动作(或者图示的方框)。另外,组成动作(或者图示的方框)能够是独立的“单元”或“模块”,每个单元或模块与执行对应的功能的硬件和/或软件相对应。
方法100包括接收152针对探测器14的每个像素的能量谱。利用由校准体模所发射的伽马射线来适合地生成能量谱。例如使用以上描述的经修改的高斯函数来将每个像素的能量谱与高斯曲线拟合154。另外,将趋势线拟合156到能量谱的高斯曲线的两侧。一旦趋势线被拟合,则根据所拟合的趋势线来确定158LLD和ULD。来自相同的高斯曲线的一对LLD和ULD定义针对探测该能量谱的像素的能量窗。
尽管前述解决了针对像素的个体化的能量窗,也能够针对晶体、箱(bin)(例如针对连续的晶体)、像素的分组(例如4x4分组)和其计数能够被局部化的任何其他单元来确定个体化的能量窗。另外,尽管个体化的能量窗解决PET成像,当本领域技术人员将意识到,能够将个体化的能量窗应用到单光子发射计算机断层摄影(SPECT)成像。
如本文中使用的,存储器包括以下中的一个或多个:非瞬态计算机可读介质;磁盘或其他磁性存储介质;光盘或其他光学存储介质;随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或其他电子存储器设备或芯片或操作互连芯片组;可以经由互联网/内联网或局域网从其中检索存储的指令的互联网/内联网服务器等。另外,如本文中使用的,处理器包括以下中的一个或多个:微处理器、微控制器、图形处理单元(GPU)等;用户输入设备包括以下中的一个或多个:鼠标、键盘、触摸屏显示器、按钮、开关、语音识别引擎等;并且显示设备包括以下中的一个或多个:LCD显示器、发光二极管(LED)显示器、等离子显示器、投影显示器、触摸屏显示器等。
已参考优选实施例描述了本发明。他人在阅读并理解前述详细说明之后可以想到修改和变型。本发明旨在被解释为包括所有这样的修改和变型,只要其落入权利要求或其等价方案的范围内。
Claims (13)
1.一种医学核成像***(10),包括:
多个像素(20、24),其被配置为探测辐射事件并且估计探测到的辐射事件的能量;
存储器(58),其被配置为存储多个能量窗(44),所述能量窗与所述像素相对应;
事件验证模块(56),其被配置为利用与探测像素相对应的所述能量窗来对所述辐射事件进行窗处理;
能量校准模块(62),其被配置为:
接收与所述多个像素(20、24)相对应的校准能量谱,所述校准能量谱是利用来自校准体模的伽马光子生成的;
将所述校准能量谱与高斯曲线拟合;
将趋势线拟合到所述校准能量谱的所述高斯曲线的两侧;并且
根据所拟合的趋势线来确定低水平鉴别算子LLD和高水平鉴别算子ULD,所述LLD和所述ULD限定所述能量窗(44);以及
重建处理器(60),其被配置为将经窗处理的辐射事件重建为图像表示。
2.根据权利要求1所述的医学核成像***(10),其中,所述能量谱对事件计数与事件能量之间的关系进行描述,事件与伽马光子的能量沉积相对应。
3.根据权利要求1和2中的任一项所述的医学核成像***(10),其中,所述医学核成像***(10)是单光子发射计算机断层摄影(SPECT)成像***和正电子发射断层摄影(PET)成像***中的一种。
4.根据权利要求1-2中的任一项所述的医学核成像***(10),还包括:
多个探测器(14),其包括硅光电倍增器SiPM,所述SiPM包括所述像素(20、24)。
5.根据权利要求1-2中的任一项所述的医学核成像***(10),其中,所述辐射事件是伽马事件。
6.根据权利要求1所述的医学核成像***(10),其中,所述能量校准模块(62)还被配置为:
通过识别所述高斯曲线的低能量侧上的趋势线在零事件计数处的能量来确定所述LLD;以及
通过识别所述高斯曲线的高能量侧上的趋势线在零事件计数处的能量来确定所述ULD。
7.根据权利要求1和6中的任一项所述的医学核成像***(10),其中,所述像素(20、24)仅根据符合事件的伽马事件来生成所述校准能量谱。
8.根据权利要求1和6中的任一项所述的医学核成像***(10),其中,所述能量校准模块(62)还被配置为:
针对所述像素(20、24)能够被校准到的多个能量水平来确定针对所述像素(20、24)的个体能量窗。
9.一种医学核成像方法(100),包括:
通过多个像素(20、24)来探测辐射事件;
估计(108)探测到的辐射事件的能量;
接收多个能量窗(114),其中,所述像素(20、24)与所述能量窗(114)相对应;
利用与探测像素(20、24)相对应的所述能量窗来对所述辐射事件进行窗处理(116);
接收(152)与所述多个像素(20、24)相对应的校准能量谱,所述校准能量谱是利用来自校准体模的伽马光子生成的;
将所述校准能量谱与高斯曲线拟合(154);
将趋势线拟合(156)到所述校准能量谱的所述高斯曲线的两侧;并且
根据所拟合的趋势线来确定(158)低水平鉴别算子LLD和高水平鉴别算子ULD,所述LLD和所述ULD限定所述能量窗(44);并且
将经窗处理的辐射事件重建(122)为图像表示。
10.根据权利要求9所述的医学核成像方法(100),还包括:
通过硅光电倍增器SiPM来探测所述辐射事件,所述硅光电倍增器包括所述多个像素(20、24)。
11.根据权利要求9所述的医学核成像方法(100),还包括:
通过识别所述高斯曲线的低能量侧上的趋势线在零事件计数处的能量来确定所述LLD;以及
通过识别所述高斯曲线的高能量侧上的趋势线在零事件计数处的能量来确定所述ULD。
12.根据权利要求9和11中的任一项所述的医学核成像方法(100),还包括:
仅根据符合事件的伽马事件来生成所述校准能量谱;并且
针对所述像素(20、24)能够被校准到的多个能量水平来确定针对所述像素(20、24)的个体能量窗。
13.一种承载软件的非瞬态计算机可读介质(64),所述软件控制一个或多个处理器(66)以执行根据权利要求9-12中的任一项所述的方法。
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