CN109636873B - 用于医学图像重建的数据处理方法和医学图像重建方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于医学图像重建的数据处理方法和医学图像重建方法，属于医疗影像技术领域，获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据，采样点数据针对医学图像重建计算来说是准确的，针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，该查找误差是当前采样点和相邻采样点之间的采样区间在查表计算时产生的误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

Description

用于医学图像重建的数据处理方法和医学图像重建方法

技术领域

本发明涉及医疗影像技术领域，特别是涉及一种用于医学图像重建的数据处理方法和医学图像重建方法。

背景技术

CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X射线并转为数字信号，输入计算机进行进行图像重建得到用于诊断的医学图像。PET(Positron Emission Tomography，正电子发射计算机断层扫描)是先给生物体注射含有放射性核素的示踪剂，示踪剂在生物体内会发生衰变并产生正电子，接着衰变后产生的正电子与生物体内的电子发生湮灭反应，从而生成光子，通过接收光子来重建图像。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，简称MRI)***常被用于医疗卫生领域，即利用人体组织中氢原子核(质子)在磁场中受到射频脉冲的激励而发生核磁共振现象，产生磁共振信号，经过电子计算机处理，重建出人体某一层面的图像的成像技术。

查找表(Look-Up-Table)是计算机技术中常用的一种加速方法。在计算机科学中，查找表就是用简单的查询操作替换运行时复杂的计算过程。由于从计算机内存中读取数据经常要比复杂的计算速度快很多，所以这样带来的速度提升是很显著的。一个经典的查找表的例子就是三角函数表，每次计算所需要的正弦值在一些应用中可能会慢得无法忍受，为了避免这种情况的出现，可以在程序的开始阶段就计算一定数量的角度的正弦值，譬如计算每个整数角度的正弦值，在需要用到某些角度的正弦值的时候，就可以使用已构建好的查找表从内存中提取临近角度的正弦值使用，而不是使用数学公式进行计算，从而可以大大提升应用程序的运行速度。

在图像重建过程中可以使用查找表技术来提升图像重建速度。例如，将重建过程中需要频繁使用的一些复杂计算(如反正弦函数Arcsin等)事先做成查找表，在需要使用的时候就可以通过查表的方式获得所需数值，从而避免了把时间花费在大量的复杂计算中，提升了图像重建的速度。

查找表的构建过程通常需要计算一定数量的采样点的数据，查找表包含的采样点越多，则查表算法的精度越高，但是所需要的存储空间(RAM)相应的就越大。在硬件资源相对紧张的情况下，查找表包含的样本点数量有限，则计算精度较低。

发明内容

基于此，有必要针对传统的硬件资源相对紧张的情况下，使用查找表进行计算的精度低的问题，提供一种用于医学图像重建的数据处理方法和医学图像重建方法。

一种用于医学图像重建的数据处理方法，包括以下步骤：

获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据；

针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，其中，采样区间为当前采样点和相邻采样点之间的区间；

根据查找误差调整当前采样点数据，并根据调整后的采样点数据获取数据查找表。

根据上述的用于医学图像重建的数据处理方法，获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据，采样点数据针对医学图像重建计算来说是准确的，针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，该查找误差是当前采样点和相邻采样点之间的采样区间在查表计算时产生的误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

在其中一个实施例中，用于医学图像重建的数据处理方法还包括以下步骤：

获取待计算点；

若待计算点位于采样点上，将相应采样点调整前对应的采样点数据作为待计算点数据；

若待计算点不在采样点上，根据与待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过插值运算获取待计算点数据。

在其中一个实施例中，插值运算为线性插值运算。

在其中一个实施例中，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差的步骤包括以下步骤：

在当前采样点和相邻采样点之间获取中间点；

根据当前采样点数据和相邻采样点数据，通过插值运算获取中间点插值数据；

获取中间点对应的中间点精确数据；

根据中间点精确数据和中间点插值数据获取查找误差。

在其中一个实施例中，中间点为多个；根据中间点精确数据和中间点插值数据计算查找误差的步骤包括以下步骤：

分别获取多个中间点精确数据和对应的中间点插值数据之间的第一误差，根据多个第一误差中的最大误差获取查找误差。

在其中一个实施例中，多个中间点是在当前采样点和相邻采样点之间等距选取的多个点。

在其中一个实施例中，相邻采样点包括第一采样点和第二采样点，第一采样点、当前采样点、第二采样点依次相邻，第一采样点和当前采样点之间为第一采样区间，当前采样点和第二采样点之间为第二采样区间；

根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差的步骤包括以下步骤：

根据当前采样点数据和第一相邻采样点数据获取第一采样区间的第二误差，根据当前采样点数据和第二相邻采样点数据获取第二采样区间的第三误差，将第二误差和第三误差的平均值作为查找误差。

在其中一个实施例中，根据查找误差调整当前采样点数据的步骤包括以下步骤：

获取查找误差与预设加权系数的乘积数据，将当前采样点数据加上乘积数据，获得调整后的当前采样点数据。

一种用于医学图像重建的数据处理***，包括：

采样获取单元，用于获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据；

误差获取单元，用于针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，其中，采样区间为当前采样点和相邻采样点之间的区间；

数据调整单元，用于根据查找误差调整当前采样点数据，并根据调整后的采样点数据获取数据查找表。

根据上述的用于医学图像重建的数据处理***，采样获取单元获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据，采样点数据针对医学图像重建计算来说是准确的，误差获取单元针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，该查找误差是当前采样点和相邻采样点之间的采样区间在查表计算时产生的误差，数据调整单元利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

在其中一个实施例中，用于医学图像重建的数据处理***还包括数据查找单元，用于获取待计算点；在待计算点位于采样点上时，将相应采样点调整前对应的采样点数据作为待计算点数据；在待计算点不在采样点上时，根据与待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过插值运算获取待计算点数据。

在其中一个实施例中，数据查找单元在待计算点不在采样点上时，根据与待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过线性插值运算获取待计算点数据。

在其中一个实施例中，误差获取单元在当前采样点和相邻采样点之间获取中间点；根据当前采样点数据和相邻采样点数据，通过插值运算获取中间点插值数据；获取中间点对应的中间点精确数据；根据中间点精确数据和中间点插值数据获取查找误差。

在其中一个实施例中，中间点为多个；误差获取单元分别获取多个中间点精确数据和对应的中间点插值数据之间的第一误差，根据多个第一误差中的最大误差获取查找误差。

在其中一个实施例中，多个中间点是在当前采样点和相邻采样点之间等距选取的多个点。

在其中一个实施例中，相邻采样点包括第一采样点和第二采样点，第一采样点、当前采样点、第二采样点依次相邻，第一采样点和当前采样点之间为第一采样区间，当前采样点和第二采样点之间为第二采样区间；

误差获取单元根据当前采样点数据和第一相邻采样点数据获取第一采样区间的第二误差，根据当前采样点数据和第二相邻采样点数据获取第二采样区间的第三误差，将第二误差和第三误差的平均值作为查找误差。

在其中一个实施例中，数据调整单元获取查找误差与预设加权系数的乘积数据，将当前采样点数据加上乘积数据，获得调整后的当前采样点数据。

一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，可执行程序被处理器执行时实现上述的用于医学图像重建的数据处理方法的步骤。

上述可读存储介质，通过其存储的可执行程序，可以实现根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

一种用于医学图像重建的数据处理设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可执行程序，处理器执行可执行程序时实现上述的用于医学图像重建的数据处理方法的步骤。

上述用于医学图像重建的数据处理设备，通过在处理器上运行可执行程序，可以实现根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

一种医学图像重建方法，包括以下步骤：

根据上述用于医学图像重建的数据处理方法得到的数据查找表查找目标数据，根据目标数据进行医学图像重建。

根据上述的医学图像重建方法，采用依据查找误差调整当前采样点数据后的数据查找表，可以提高数据查找的精确度，重建得到精确的医学图像。

附图说明

图1为一个实施例中的用于医学图像重建的数据处理方法的流程示意图；

图2为另一个实施例中的用于医学图像重建的数据处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中的用于医学图像重建的数据处理***的结构示意图；

图4为另一个实施例中的用于医学图像重建的数据处理***的结构示意图；

图5为一个实施例中的用于医学图像重建的数据调整前的采样点示意图；

图6为一个实施例中的用于医学图像重建的数据调整后的采样点示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

参见图1所示，为一个实施例的用于医学图像重建的数据处理方法的流程示意图。该实施例中的用于医学图像重建的数据处理方法包括以下步骤：

步骤S110：获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据；

在本步骤中，采样点是在医学图像重建过程中，对图像数据进行计算处理时所用到的数据点，采样点可以是所用到的连续数据中的离散的数据点；

步骤S120：针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，其中，采样区间为当前采样点和相邻采样点之间的区间；

在本步骤中，由于采样点的数量有限，采样点的数据难以覆盖所有的数据，在利用采样点数据进行查找与采样点数据不同的数据时，一般是采用最近的两个相邻采样点数据，通过查表算法进行数据取值，在这一过程中不可避免地会产生误差，获取的采样区间的查找误差与两个相邻采样点数据相关；

步骤S130：根据查找误差调整当前采样点数据，并根据调整后的采样点数据获取数据查找表；

在本步骤中，调整当前采样点数据时，可以将查找误差与当前采样点数据进行加减运算处理，将调整后的采样点数据进行排序整理，得到数据查找表。

在本实施例中，获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据，采样点数据针对医学图像重建计算来说是准确的，针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，该查找误差是当前采样点和相邻采样点之间的采样区间在查表计算时产生的误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

需要说明的是，在调整任意一个采样点数据时，相邻采样点数据均是调整之前的数据，也就是原来相邻的采样点数据，在所有采样点数据调整结束后，得到全新的数据查找表，由于全新的数据查找表中采样点数据都已根据查找误差进行了调整，利用查找算法进行查找计算时，实际产生的误差会减小。

在一个实施例中，如图2所示，用于医学图像重建的数据处理方法还包括以下步骤：

获取待计算点；

若待计算点位于采样点上，将相应采样点调整前对应的采样点数据作为待计算点数据；

若待计算点不在采样点上，根据与待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过插值运算获取待计算点数据。

在本实施例中，待计算点是需要查找的点，若待计算点恰好位于采样点上，可以将调整前的采样点数据作为待计算点数据，保证采样点数据的准确性；若待计算点不在采样点上，就利用相应的采样点进行插值运算，从而得到待计算点数据，减小数据误差。

在一个实施例中，插值运算为线性插值运算。

在本实施例中，待计算点数据可以通过线性插值方法计算获得，计算过程简单，可以较为快速地得到所需数据。

可选的，采样计算数据也可通过其他非线性插值方法计算获得。

在一个实施例中，如图2所示，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差的步骤包括以下步骤：

在当前采样点和相邻采样点之间获取中间点；

根据当前采样点数据和相邻采样点数据，通过插值运算获取中间点插值数据；

获取中间点对应的中间点精确数据；

根据中间点精确数据和中间点插值数据获取查找误差。

在本实施例中，中间点插值数据是在当前采样点数据和相邻采样点数据之间的数据，中间点精确数据是相对于中间点数据的准确值，查找误差是由于中间点插值数据和中间点精确数据之间的差值而产生，以此两种数据获取查找误差可以使采样点数据的调整变化与插值算法数据取值的误差相适应。

具体的，采样点数据可以包括数据自变量和数据因变量，中间点插值数据自变量在当前采样点数据自变量与相邻采样点数据自变量之间，中间点插值数据自变量与中间点精确数据自变量相同。

在一个实施例中，中间点为多个；根据中间点精确数据和中间点插值数据计算查找误差的步骤包括以下步骤：

分别获取多个中间点精确数据和对应的中间点插值数据之间的第一误差，根据多个第一误差中的最大误差获取查找误差。

在本实施例中，在当前采样点数据和相邻采样点数据的基础上，利用插值算法计算中间点插值数据时，可以执行多次计算，获得多个不同的中间点插值数据，由于不同的中间点插值数据与对应的中间点精确数据之间的差值会有所不同，可以选择其中的最大值进行处理，得到更加准确的查找误差。

具体的，在得到最大值后，可将最大值的一半作为查找误差；第一误差可以是中间点精确数据与中间点插值数据之间的差值。

在一个实施例中，多个中间点是在当前采样点和相邻采样点之间等距选取的多个点。

在本实施例中，多个中间点是在当前采样点和相邻采样点之间等距选取的多个点，利用等距的多个中间点可以最大程度地反映插值运算时产生的误差。

需要说明的是，等距是指多个依次排列的中间点之间的自变量差相等。

在一个实施例中，相邻采样点包括第一采样点和第二采样点，第一采样点、当前采样点、第二采样点依次相邻，第一采样点和当前采样点之间为第一采样区间，当前采样点和第二采样点之间为第二采样区间；

根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差的步骤包括以下步骤：

根据当前采样点数据和第一相邻采样点数据获取第一采样区间的第二误差，根据当前采样点数据和第二相邻采样点数据获取第二采样区间的第三误差，将第二误差和第三误差的平均值作为查找误差。

在本实施例中，相邻采样点为两个，分别与当前采样点相邻，当前采样点位于两个相邻采样点之间，组成两个采样区间，在两个采样区间内，均可以获取对应的误差，由于当前采样点均处于两个采样区间内，将两个采样区间的对应的误差的平均值作为查找误差，可以平衡在不同采样区间内的误差，使当前采样点数据调整后在两个采样区间内进行插值计算时的总体误差减小。

在一个实施例中，根据查找误差调整当前采样点数据的步骤包括以下步骤：

获取查找误差与预设加权系数的乘积数据，将当前采样点数据加上乘积数据，获得调整后的当前采样点数据。

在本实施例中，可以获取查找误差与预设加权系数的乘积数据，将乘积数据与当前采样点数据进行加和运算，得到调整后的当前采样点数据，查找误差表征的是精确数据与插值数据之间的误差，将当前采样点数据加上查找误差与预设加权系数的乘积数据后，对调整后的当前采样点数据和相邻采样点数据进行插值运算时，插值结果可以更加接近精确数据，即减小误差。

可选的，可以根据需要调整预设加权系数，如将预设加权系数设置在0.3-0.7之间，可以是0.4、0.5、0.6等。

根据上述用于医学图像重建的数据处理方法，本发明实施例还提供一种用于医学图像重建的数据处理***，以下就用于医学图像重建的数据处理***的实施例进行详细说明。

参见图3所示，为一个实施例的用于医学图像重建的数据处理***的结构示意图。该实施例中的用于医学图像重建的数据处理***包括：

采样获取单元210，用于获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据；

误差获取单元220，用于针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，其中，采样区间为当前采样点和相邻采样点之间的区间；

数据调整单元230，用于根据查找误差调整当前采样点数据，并根据调整后的采样点数据获取数据查找表。

在本实施例中，采样获取单元210获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据，采样点数据针对医学图像重建计算来说是准确的，误差获取单元220针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，该查找误差是当前采样点和相邻采样点之间的采样区间在查表计算时产生的误差，数据调整单元230利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

在一个实施例中，如图4所示，用于医学图像重建的数据处理***还包括数据查找单元240，用于获取待计算点；在待计算点位于采样点上时，将相应采样点调整前对应的采样点数据作为待计算点数据；在待计算点不在采样点上时，根据与待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过插值运算获取待计算点数据。

在一个实施例中，数据查找单元240在待计算点不在采样点上时，根据与待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过线性插值运算获取待计算点数据。

在一个实施例中，误差获取单元220在当前采样点和相邻采样点之间获取中间点；根据当前采样点数据和相邻采样点数据，通过插值运算获取中间点插值数据；获取中间点对应的中间点精确数据；根据中间点精确数据和中间点插值数据获取查找误差。

在一个实施例中，中间点为多个；误差获取单元220分别获取多个中间点精确数据和对应的中间点插值数据之间的第一误差，根据多个第一误差中的最大误差获取查找误差。

在一个实施例中，多个中间点是在当前采样点和相邻采样点之间等距选取的多个点。

在一个实施例中，相邻采样点包括第一采样点和第二采样点，第一采样点、当前采样点、第二采样点依次相邻，第一采样点和当前采样点之间为第一采样区间，当前采样点和第二采样点之间为第二采样区间；

误差获取单元220根据当前采样点数据和第一相邻采样点数据获取第一采样区间的第二误差，根据当前采样点数据和第二相邻采样点数据获取第二采样区间的第三误差，将第二误差和第三误差的平均值作为查找误差。

在一个实施例中，数据调整单元230获取查找误差与预设加权系数的乘积数据，将当前采样点数据加上乘积数据，获得调整后的当前采样点数据。

本发明实施例的用于医学图像重建的数据处理***与上述用于医学图像重建的数据处理方法一一对应，在上述用于医学图像重建的数据处理方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于用于医学图像重建的数据处理***的实施例中。

一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，可执行程序被处理器执行时实现上述的用于医学图像重建的数据处理方法的步骤。

上述可读存储介质，通过其存储的可执行程序，可以实现根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

一种用于医学图像重建的数据处理设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可执行程序，处理器执行可执行程序时实现上述的用于医学图像重建的数据处理方法的步骤。

上述用于医学图像重建的数据处理设备，通过在处理器上运行可执行程序，可以实现根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，利用该查找误差调整当前采样点数据，根据调整以后得到的数据获取的数据查找表再进行查表计算时，产生的实际误差就会减小，采用调整后的数据查找表可以提高数据查找的精确度。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例用于医学图像重建的数据处理方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，程序可存储于一非易失性的计算机可读取存储介质中，如实施例中，该程序可存储于计算机***的存储介质中，并被该计算机***中的至少一个处理器执行，以实现包括如上述用于医学图像重建的数据处理方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

根据上述用于医学图像重建的数据处理方法，本发明实施例还提供一种医学图像重建方法。

一种医学图像重建方法，包括以下步骤：

根据上述用于医学图像重建的数据处理方法得到的数据查找表查找目标数据，根据目标数据进行医学图像重建。

在本实施例中，采用依据查找误差调整当前采样点数据后的数据查找表，可以提高数据查找的精确度，重建得到精确的医学图像。

在一个实施例中，用于医学图像重建的数据处理方法可以应用在CT重建加速卡中。

如图5所示，图像中的曲线为精确的函数曲线，A、B、C三点的横坐标对应3个采样点，A、B、C三点的纵坐标对应3个采样点数据。当需要计算的数值的横坐标落在某两个采样点之间时，则通过对应的两个采样点数据的数值线性插值得到所需数值，如曲线上的折线(虚线)所示。由此可知，当实际需要计算的数据的横坐标恰好落在采样点处的时候，可以认为通过查表算法计算得到的数值是准确的；当实际需要计算的数据的横坐标落在两个采样点之间的时候则会出现误差，误差值即为图中折线和曲线之间的距离。降低查表算法的精度误差的方式之一是增加采样点的个数，但是这样就需要更大的内存空间存储所需查找表。而CT重建加速卡的存储资源很宝贵，在这种前提下，可以通过调整采样点数据而使线性插值的折线向着误差减小的方向移动，如将图5中的线段AB向下(靠近曲线的方向)移动一小段距离，从而减小通过A、B两点计算的数据误差。

在原始精确数据的基础上，可以对其进行调整，若原始精确数据中有N个采样点，首先计算N个采样点的采样数据值，A、B、C三点的横坐标对应其中依次相邻的3个采样点，在AB和BC之间分别再选取M个等距的采样点(即相邻中间点之间的横坐标差值相同)，计算M个采样点数据(中间点精确数据)和应用查表算法(线性插值法)得到的中间点插值数据之间的最大误差，分别为MaxErrorAB和MaxErrorBC，用这两个误差值去调整B的采样点数值，SampleB＝SampleB+x*(MaxErrorAB+MaxErrorBC)，x是预设加权系数，可以设置在0.3-0.7之间，如0.5等，从而得到调整后的B的采样点数据，在将所有N个采样点调整完后，可得到全新的数据查找表。在实际应用中，如图6所示，A、B、C三点调整后为A`、B`、C`，A和A`的采样点相同，采样点数据更改；B和B`的采样点相同，采样点数据更改；C和C`的采样点相同，采样点数据更改；使用调整后的采样点数据可以提高数据查找时的精度，调整后的最大误差约为原来的一半。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成。所述的程序可以存储于可读取存储介质中。该程序在执行时，包括上述方法所述的步骤。所述的存储介质，包括：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用于医学图像重建的多个采样点及对应的采样点数据；

针对任一采样点，根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差，其中，所述采样区间为当前采样点和相邻采样点之间的区间；

根据所述查找误差调整所述当前采样点数据，并根据调整后的采样点数据获取数据查找表。

2.根据权利要求1所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取待计算点；

若所述待计算点位于采样点上，将相应采样点调整前对应的采样点数据作为待计算点数据；

若所述待计算点不在采样点上，根据与所述待计算点相邻的采样点对应的采样点数据，通过插值运算获取待计算点数据。

3.根据权利要求2所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，所述插值运算为线性插值运算。

4.根据权利要求1所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，所述根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差的步骤包括以下步骤：

在当前采样点和相邻采样点之间获取中间点；

根据当前采样点数据和相邻采样点数据，通过插值运算获取中间点插值数据；

获取所述中间点对应的中间点精确数据；

根据所述中间点精确数据和所述中间点插值数据获取所述查找误差。

5.根据权利要求4所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，所述中间点为多个；

所述根据所述中间点精确数据和所述中间点插值数据计算查找误差的步骤包括以下步骤：

分别获取多个中间点精确数据和对应的中间点插值数据之间的第一误差，根据多个所述第一误差中的最大误差获取所述查找误差。

6.根据权利要求5所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，多个所述中间点是在当前采样点和相邻采样点之间等距选取的多个点。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，所述相邻采样点包括第一采样点和第二采样点，所述第一采样点、当前采样点、所述第二采样点依次相邻，所述第一采样点和当前采样点之间为第一采样区间，当前采样点和所述第二采样点之间为第二采样区间；

所述根据当前采样点数据和相邻采样点数据获取采样区间的查找误差的步骤包括以下步骤：

根据当前采样点数据和第一相邻采样点数据获取第一采样区间的第二误差，根据当前采样点数据和第二相邻采样点数据获取第二采样区间的第三误差，将所述第二误差和所述第三误差的平均值作为所述查找误差。

8.根据权利要求1所述的用于医学图像重建的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述查找误差调整所述当前采样点数据的步骤包括以下步骤：

获取所述查找误差与预设加权系数的乘积数据，将当前采样点数据加上所述乘积数据，获得调整后的当前采样点数据。

9.一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任意一项所述的用于医学图像重建的数据处理方法的步骤。

10.一种医学图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据如权利要求1至8中任意一项所述的用于医学图像重建的数据处理方法得到的数据查找表查找目标数据，根据所述目标数据进行医学图像重建。