[發明專利]一種基于波形信號互相關的PET飛行時間估計方法在審
| 申請號: | 202211029702.3 | 申請日: | 2022-08-25 |
| 公開(公告)號: | CN115381474A | 公開(公告)日: | 2022-11-25 |
| 發明(設計)人: | 劉華鋒;李晨旭 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | A61B6/03 | 分類號: | A61B6/03;A61B6/00;G06N3/04 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 王琛 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 波形 信號 互相 pet 飛行 時間 估計 方法 | ||
1.一種基于波形信號互相關的PET飛行時間估計方法,包括如下步驟:
(1)利用一對探測器對點源發生的湮滅事件進行探測,進而對探測得到的符合波形進行預處理并保存;
(2)對于任一組符合波形,對其中的兩個波形序列進行互相關估計,得到互相關波形序列;
(3)對所述互相關波形序列進行無偏歸一化處理;
(4)通過步驟(1)~(3)的操作得到大量樣本,每組樣本包括對應點源位置探測到的符合波形以及無偏歸一化后的互相關波形序列,進而將所有樣本分為訓練集和測試集;
(5)構建雙通道卷積神經網絡模型,其由兩個并行的卷積神經網絡H1和H2以及后端的全連接神經網絡組成;
(6)以訓練集樣本中的符合波形和互相關波形序列分別作為卷積神經網絡H1和H2的輸入,對應點源位置與探測器對連線中點的偏移作為標簽,對模型進行訓練;
(7)將測試集樣本輸入至訓練好的模型中,即可輸出預測出對應光源發生湮滅事件的位置與探測器對連線中心的距離,進而實現對PET飛行時間的估計。
2.根據權利要求1所述的PET飛行時間估計方法,其特征在于:所述步驟(1)中使用PET探測系統中的一對探測器相向放置,在兩探測器連線上等間隔均勻放置多個點源,利用兩探測器在每個位置上探測點源發生的湮滅事件,得到多組符合波形,每一組符合波形包含兩個探測器對同一湮滅事件所發出的成對伽馬光子響應得到的兩條波形序列,兩波形序列的時延即代表PET飛行時間。
3.根據權利要求1所述的PET飛行時間估計方法,其特征在于:所述步驟(1)中對符合波形進行預處理包括歸一化與裁剪,歸一化處理使波形最高點高度均為1,以去除掉不同符合事件波形序列高度大小不同所帶來的影響;裁剪處理是取符合波形的兩個波形序列中各自的最大值,并以在時間軸上比較靠后的最大值點為基準,向前采樣3ns,向后采樣2ns,組成共5ns長度的波形,以此保證裁剪后所得到的波形中大多為波形上升沿。
4.根據權利要求1所述的PET飛行時間估計方法,其特征在于:所述步驟(2)中采用以下表達式對兩個波形序列進行互相關估計:
其中:符合波形中的兩個波形序列分別表示為x和y,為互相關波形序列中第m個元素值,xn+m為波形序列x中第n+m個元素值,yn為波形序列y中第n個元素值,m為自然數且1-N≤m≤N-1,N為波形序列的長度。
5.根據權利要求1所述的PET飛行時間估計方法,其特征在于:所述步驟(3)中采用以下表達式對互相關波形序列進行無偏歸一化處理;
其中:為互相關波形序列中第m個元素值,為無偏歸一化后的元素值,m為自然數且1-N≤m≤N-1,N為波形序列的長度。
6.根據權利要求1所述的PET飛行時間估計方法,其特征在于:所述卷積神經網絡H1由5個卷積層C1~C5依此連接組成,其輸入為符合波形;所述卷積神經網絡H2由6個卷積層C6~C11依此連接組成,其輸入為互相關波形序列;卷積層C1為二維卷積層,其中卷積核大小為2×2,用于將符合波形中的兩條波形序列合并為一維序列數據,其余卷積層均為一維卷積層,其中C2、C4、C5、C7、C8、C10、C11中的卷積核大小為2,C3、C6、C9中的卷積核大小為3,所有卷積層的步長均設置為2,且每一卷積層輸出均需經過激活函數LeakyReLU處理;H1與H2的輸出拼接后作為全連接神經網絡,全連接神經網絡的輸出即為模型的預測結果。
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