高空間分辨率模式固態正電子發射斷層攝影(pet)掃描器的制造方法
【專利摘要】一種正電子發射斷層攝影(PET)系統(10)及方法(100)對伽馬事件進行分類。至少一個處理器(62、66、70)被編程以接收針對對應于伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據。所述伽馬事件是由來自感興趣區域(ROI)(14)的伽馬光子生成的。所述事件數據的所述伽馬事件被分類成多個分類。所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
【專利說明】高空間分辨率模式固態正電子發射斷層攝影(托了)掃描器
【技術領域】
[0001]本申請總體上涉及正電子發射斷層攝影⑴價)。本申請特別適用于與在固態？已丁掃描器中生成高分辨率圖像相結合，并且將特別參考其加以描述。然而，應當理解，本申請還適用于其他使用場合并且不一定限于前述應用。
【背景技術】
[0002]掃描器通常使用光電倍增管$11)探測器和如陰!'邏輯來定位伽馬事件。這使伽馬光子如何與晶體層相互作用“模糊”并導致信息丟失。51化?伽馬光子中的60%經歷康普頓散射。這些伽馬事件中的約一半在單個晶體中完成能量沉積。剩余的伽馬事件，約30%，在兩個或更多個晶體中完成能量沉積。
[0003]隨著諸如硅光電倍增管的固態傳感器的出現，關于伽馬光子如何與晶體層相互作用的額外信息是可獲得的。該額外信息允許對單晶體和多晶體康普頓事件的識別。對于多晶體事件，由每個像素探測到的能量通常必須經歷“聚類”以將康普頓散射放回到“一起”。這通過核查探測器模塊內的“單個”時間戳并且核查“集群窗口 ”內的時間戳而得以完成。如果兩個或更多個像素具有該窗口內的時間戳，則將這些像素的能量相加以得到組合的總能量，并且合適的算法被用于為該能量分配位置。
[0004]除了對單晶體和多晶體康普頓事件的識別以外，所述額外信息還允許對低能光子(…?)光共享的識別。即使當伽馬能量的全部被傾倒入單個晶體中時，也能夠存在取決于使用的反射體幾何結構的晶體光到相鄰像素的小量的…?“光泄漏”。校準期間的統計輪廓能夠區分光共享與康普頓事件。
[0005]在重建期間，已知的固態？￡1系統考慮多晶體康普頓事件，多晶體康普頓事件占伽馬事件的約30%。如果這些伽馬事件被丟棄，則整體系統靈敏度將降至具有？II'和八叩61~邏輯的標準？￡1的(1-0.3,= 0.49或49%，這一般是不可接受的。然而，在一些實例中，將期望在重建期間丟棄多晶體康普頓事件，因為考慮多晶體伽馬事件導致空間重建中的誤差。也就是說，沉積的能量水平不是對哪個晶體首先被擊中的指示。因此，晶體入射面的初始交叉點在幾個晶體內是不確定的。
【發明內容】
[0006]本申請提供一種新的且改進的系統和方法，所述系統和方法克服了以上提到的問題及其他問題。
[0007]根據一個方面，提供了一種正電子發射斷層攝影飾”系統。所述系統包括至少一個處理器，所述至少一個處理器被編程以接收針對對應于伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據。所述伽馬事件是由來自感興趣區域￠01)的伽馬光子生成的。所述處理器然后將所述事件數據的所述伽馬事件分類成多個分類。所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
[0008]根據一個方面，提供了一種正電子發射斷層攝影$￡1)方法。所述方包括接收針對對應于伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據。所述伽馬事件是由來自感興趣區域￠01)的伽馬光子生成的。所述方法還包括將所述事件數據的所述伽馬事件分類成多個分類。所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
[0009]根據另一方面，提供了一種正電子發射斷層攝影飾”系統。所述系統包括多個固態探測器模塊，所述多個固態探測器模塊接收來自感興趣區域的伽馬光子并生成針對對應于由所述伽馬光子生成的伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據。所述多個固態探測器中的每個包括以1:1的比率與多個閃爍晶體光學耦合的多個光電換能器。所述光電換能器探測所述閃爍事件，其中，所述閃爍事件被生成在所述閃爍晶體中。所述系統還包括至少一個處理器，所述至少一個處理器被編程為接收針對所述閃爍事件的所述事件數據。另外，所述處理器將所述事件數據的所述伽馬事件分類成多個分類。所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
[0010]一個優點在于提高的空間分辨率。
[0011]另一優點在于重建的多種模式。
[0012]另一優點在于原始列表模式文件。
[0013]另一優點在于標注有康普頓散射器的量的事件數據。
[0014]本領域的普通技術人員在閱讀并理解了下文詳細描述后，將認識到本發明的更進一步的優點。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0015]本發明可以采取各種部件和部件的布置，以及各種步驟和步驟的安排的形式。附圖僅出于圖示優選的實施例的目的，并且不應被解釋為對本發明的限制。
[0016]圖1圖示采用固態探測器模塊的正電子發射斷層攝影$￡1)系統。
[0017]圖2圖示探測器模塊的至少一部分。
[0018]圖3圖示？￡1'處理系統。
[0019]圖4圖示用于對伽馬事件進行過濾和分類的方法的框圖。
【具體實施方式】
[0020]參考圖1，正電子發射斷層攝影$￡1)系統10包括成像體積12，成像體積12用于接收患者的感興趣區域￠01) 14以進行成像。另外，？￡1系統10能夠包括諸如病床的患者支撐物(未示出)以將患者支撐和/或將如1 14定位在成像體積12中。如1 14的范例包括但不限于心臟、大腦、甲狀腺、骨、關節、韌帶、肌腱、肌肉、神經、腎、肺、腫瘤、損傷等。
[0021]？21系統10還包括多個固態探測器模塊16、18、20、22、24、26、28、30，所述多個固態探測器模塊通常被布置在繞成像體積12的圓中。探測器模塊16、18、20、22、24、26、28、30包括用于接收來自成像體積12的伽馬光子的接收面32、34、36、38、40、42、44、46。響應于接收伽馬光子，探測器模塊16、18、20、22、24、26、28、30生成針對伽馬事件的事件數據，所述事件數據被提供給系統10的？價處理系統48。所述伽馬事件通常是單晶體事件和/或多晶體事件。如所圖示的，一對伽馬光子從如1 14被發射并且幾乎同時地(即，并發地)撞擊第一探測器模塊16和第二探測器模塊24。
[0022]參考圖2，探測器模塊16、18、20、22、24、26、28、30中的每個50包括多個閃爍體元件52，多個閃爍體元件52通常限定探測器模塊50的接收面54。閃爍體元件52與多個光敏元件56光學耦合。通常，閃爍體元件52以1:1的比率與光敏元件56光學耦合。當伽馬光子在閃爍體元件52中沉積能量時，閃爍體元件52閃爍并向光敏元件56發射可見光光子。由所述閃爍事件創建的能量或光的量與所沉積的能量的量直接相關。另外，所述伽馬光子可以被散射或被偏轉。這種軌跡變化通過散射角或康普頓角來限定。沉積的能量的量與散射角或康普頓角成比例。在所圖示的范例中，伽馬光子在將其能量中的剩余部分最終沉積在第三閃爍體元件中之前被散射在兩個閃爍體元件中，從而引起在三個不同閃爍體元件中的三個閃爍事件。閃爍元件的范例包括閃爍體板(例如，碘化鈉晶體〉、個體閃爍晶體或像素化晶體(例如，…如、[30等)等。
[0023]光敏元件56探測閃爍事件，并通過對由所述閃爍事件發射的光子進行計數來探測閃爍事件的能量。當光敏元件56中的一個在時間窗口內探測到至少預定數量的光子時，其觸發。在所圖示的范例中，伽馬光子62將其能量的全部沉積在單個晶體中，并且閃爍事件被單個光敏元件探測到。然而，由于低能量光子(…?)光共享，多個光敏元件可以感測閃爍事件。當被沉積在閃爍元件中的伽馬能量被除了對應于所述閃爍元件的光敏元件以外的光敏元件探測到時，光共享發生。小量的光橫貫閃爍體元件52的表面上的反射涂層，并進入相鄰閃爍元件。所述相鄰閃爍元件起光導的作用，以將所述光引導到其對應的光敏元件。另外，光敏元件56限定像素化探測網格58，其中光敏元件56中的每個對應于像素化探測網格58中的不同像素。像素化探測網格58能夠被細分成多個非重疊的塊，例如塊60，每塊由像素的群組構成，例如2X2像素的群組。光敏元件的范例包括數字或模擬硅光電倍增管(3191)、光電二極管以及其他光電換能器。
[0024]探測器模塊50使用光敏元件56來創建針對伽馬事件的事件數據。針對伽馬事件的事件數據描述由光敏元件56探測到的對應閃爍事件。針對每個閃爍事件的事件數據識別探測閃爍事件的一個或多個光敏元件、由探測閃爍事件的光敏元件探測到的能量以及閃爍事件的時間。低水平的光共享可能不足以使所述相鄰光敏元件觸發。然而，不能識別泄漏到相鄰閃爍元件中的的能量導致在重建期間對伽馬事件的能量的低估。因此，針對每個閃爍事件的事件數據還能夠識別由與探測閃爍事件的光敏元件相鄰的一個或多個光敏元件探測到的能量。
[0025]參考圖3，？21處理系統48包括數據采集處理器62。數據采集處理器62在諸如幾毫秒的預定長度的數據采集期內采集來自探測器模塊16、18、20、22、24、26、28、30的用于對如1 14進行成像的事件數據。所述事件數據包括針對在數據采集期期間由探測器模塊16、18、20、22、24、26、28、30探測到的全部閃爍事件的事件數據。數據采集處理器62還將所采集的事件數據存儲在成像緩沖器64中。成像緩沖器64不需要存儲針對整幅圖像的事件數據。
[0026]在準備米集時，001 14被注射有一種或多種放射性同位素。這樣的放射性同位素的范例包括但不限于，？ 18、此82,0 11,0 15等。所述放射性同位素能夠與放射性配體組合并與放射性配體一起被注射以創建放射性藥物，所述放射性藥物結合到具體類型的組織或優選地被具體類型的組織吸收。另外，如1 14被定位在成像體積12中。例如，患者被定位在所述患者支撐物上，并且所述患者支撐物將如1 14移動到成像體積12中。
[0027]處理系統48的事件過濾和分類處理器66通常經由成像緩沖器64從數據采集處理器62接收用于對如1 14進行成像的事件數據。使用所接收的事件數據，事件過濾和分類處理器66通過基于晶體間康普頓散射的“量”來過濾掉所述事件數據中的無效伽馬事件并利用分類來標記所述事件數據中的剩余伽馬事件來更新所述事件數據。所述剩余伽馬事件能夠例如被分類為將所述伽馬能量沉積在以下中的一種中:1)單個晶體；2)兩個相鄰晶體；3)兩個非相鄰晶體；以及4)超過兩個晶體。事件分類處理器66還將所更新的事件數據存儲在經分類的事件數據存儲器68中。能夠使用例如列表模式文件來存儲所述事件數據和所述分類。
[0028]參考圖4，事件分類處理器66被編程為執行方法100。方法100包括基于時間和探測器模塊來對所述事件數據的所述閃爍事件進行聚類102以創建多個集群，針對所述伽馬事件中的每種一個。這包括，針對對應于所述伽馬事件的所述探測器模塊中的每個，基于所述閃爍事件的時間來對對應于所述探測器模塊的所述閃爍事件進行聚類以創建所述集群中的一個或多個。所述集群中的每個對應于所述伽馬事件中的不同一種并且包括所述伽馬事件中的一個或多個探測到的閃爍事件。
[0029]所述集群能夠任選地被能量校正104。能量校正是重要的，因為伽馬事件的能量能夠跨過可變數量的光敏元件。能量校正確保光敏元件的全部組合均維持一致的能量峰值，例如511^0
[0030]另外，所述集群(如經能量校正的，在適用時)被過濾106以去除對應于具有在目標能量窗口外部的能量的伽馬事件的集群，所述能量例如約51化…。這包括，針對所述集群中的每個，對由所述集群的所述光敏元件探測到的所述能量進行求和。其后，將所述和與所述目標能量窗口進行比較以確定所述和是否落入所述目標能量窗口內。只要所述和落在所述目標能量窗口外部，則過濾掉所述集群。
[0031]針對剩余集群中的每個，確定108探測對應于所述集群的伽馬事件的能量的像素。如以上所指出的，針對閃爍事件的事件數據識別探測所述閃爍事件的一個或多個光敏元件以及由探測所述閃爍事件的光敏元件探測到的能量。另外，針對所述閃爍事件的事件數據能夠識別由對應于探測所述閃爍事件的光敏元件的一個或多個塊中的其他光敏元件探測到的能量。由于所述光敏元件對應于像素，所以能夠通過對針對所述集群的所述閃爍事件的事件數據的分析來確定所述集群的像素。
[0032]所確定的像素能夠任選地被過濾110以去除僅對應于探測到光共享的光敏元件的像素。校準期間的統計輪廓能夠被采用于識別光共享。例如，如果探測到的光敏元件的能量小于預定量，則所述光敏元件探測到了光共享。
[0033]接下來，分析所述剩余像素以確定112針對對應于所述集群的伽馬事件的分類。如果所述剩余像素僅包括單個像素，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量被沉積在單個晶體內。如果所述剩余像素包括超過兩個像素，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量被沉積在超過兩個晶體內。如果所述剩余像素包括兩個相鄰像素和兩個非相鄰像素中的一種，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量分別被沉積在兩個相鄰晶體或兩個非相鄰晶體中的一個內。
[0034]由事件分類處理器66執行的所述分類能夠額外地或備選地包括將所述伽馬事件中的每種標記為將所述伽馬能量沉積在以下中的一種中:1)單個晶體；2)塊內的兩個相鄰晶體不同塊中的兩個相鄰晶體；以及4)任何其他組合。如以上所討論的，塊是對探測器模塊的像素化探測網格的細分，通常是2X2的像素的群組。由圖4描述的方法100能夠被采用于通過對所述分類的確定112的修改來執行該分類，以包括以下邏輯。
[0035]如果所述剩余像素僅包括單個像素，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量被沉積在單個晶體內。如果所述剩余像素共享共同的塊并且是相鄰的，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量被沉積在塊內的兩個相鄰晶體中。如果所述剩余像素是相鄰的，但不共享共同的塊，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量被沉積在不同塊中的兩個相鄰晶體中。如果所述剩余像素不滿足前面的任意，則對應于所述集群的伽馬事件的伽馬能量被沉積在晶體的其他組合中。
[0036]返回參考圖3，？21處理系統48的重建處理器70通常經由經分類事件數據存儲器68接收用于對如1 14進行成像的經分類事件數據，并生成如1 14的一幅或多幅圖像表示。另外，重建處理器70接收對多種重建模式中的一種的選擇，以及任選地，接收與所選擇的重建模式相關聯的參數，以控制所述圖像表示的生成。所述選擇是通過例如重建處理器70的用戶使用？21處理系統48的用戶輸入設備72來執行的。另外，能夠利用在例如？價處理系統48的顯示設備74上被呈現給用戶的用戶接口來方便所述選擇。
[0037]所述重建模式包括“普通”模式，所述“普通”模式使用全部有效伽馬事件對或101？用于重建；和“高分辨率”模式，所述“高分辨率”模式僅使用單晶體伽馬事件用于重建。所述“高分辨率”模式具有所述“普通”模式的靈敏度的大約一半，但沒有由于漏識別的伽馬進入位置而引起的空間“模糊”。所述重建模式還能夠包括“混合”模式，所述“混合”模式通過選擇性加權組合“普通”模式與“高分辨率”模式。
[0038]為了生成“普通”或“高分辨率”模式圖像表示，重建處理器70基于所選擇的重建模式來過濾所述伽馬事件對或[01并將所述剩余伽馬事件對或11)1？重建成所述圖像表示。例如，如果選擇了所述“高分辨率”模式，則從經分類的事件數據過濾掉基于一種或多種多晶體伽馬事件的全部伽馬事件對或⑷!?，并且根據所述剩余伽馬事件對或11)1？來重建所述圖像表不。
[0039]為了生成“混合”圖像表示，重建處理器70根據經分類的事件數據來生成“普通”和“高分辨率”模式圖像表示兩者。其后，通過例如在逐個像素的基礎上的加權來組合兩幅圖像。能夠在對所述重建模式的選擇期間選擇所述兩幅圖像的相對權重。備選地，重建處理器70基于對事件的對中限定101？的分類來加權每個101以生成“混合”圖像表示。針對較高分辨率的圖像，對僅由單晶體事件限定的11?比由多晶體事件限定的11)1？加權更重，后者被加權較輕。事件被散射在的晶體的數量越大，加權越小。為了生成具有改善的噪聲統計以及減小的空間分辨率的圖像，對散射事件加權更大。對全部事件的等同加權被用于創建普通圖像。
[0040]盡管不是必須的，但是在一些實施例中，重建處理器70使用“優先”信息來幫助對經分類的事件數據的使用。例如，“高分辨率”圖像能夠被用作對于剩余的重建過程的“優先”(例如，以生成“普通”圖像表示)，因此維持掃描數據的完全“靈敏度”。
[0041]重建處理器70，除了生成諸如“高分辨率”圖像表示和/或“普通”圖像表示的所述圖像表示以外，通常還將所述圖像表示存儲在？￡1處理系統48的圖像存儲器76中以供后續使用。備選地，存儲所述列表模式數據。例如，所述圖像表示能夠由視頻處理器采用和/或被顯示在諸如顯示設備74的顯示設備上。在顯示所述圖像表示中，所述圖像表示能夠例如并排地被顯示。也預見到，重建處理器70能夠生成一幅或多幅聲波圖，例如光峰和/或康普頓正弦圖。
[0042]如本文中所使用的，存儲器包括以下中的一個或多個:非暫態計算機可讀介質；磁盤或其他磁性存儲介質；光盤或其他光學存儲介質；隨機存取存儲器(狀的、只讀存儲器￠01)或其他電子存儲器設備或芯片或操作互聯芯片的集合；可以經由互聯網/內聯網或局域網從其檢索所存儲的指令的互聯網/內聯網服務器等。另外，如本文中所使用的，處理器包括以下中的一個或多個:微處理器、微控制器、圖形處理單元(⑶扔、專用集成電路(八310、現場可編程門陣列(沖以)等；控制器包括至少一個存儲器和至少一個處理器，所述處理器運行所述存儲器上的處理器可執行指令；用戶輸入設備包括以下中的一個或多個:鼠標、鍵盤、觸摸屏顯示器、一個或多個按鈕、一個或多個開關、一個或多個觸發器等；并且顯示設備包括以下中的一個或多個丄⑶顯示器、120顯示器、等離子顯示器、投影顯示器、觸摸屏顯示器等。
[0043]已經參考優選的實施例描述了本發明。其他人在閱讀并理解前面的詳細描述后可以進行修改和變化。本發明旨在被解釋為包括所有這樣的修改和變化，只要它們落入權利要求書或其等價要件的范圍內。
【權利要求】
1.一種正電子發射斷層攝影(PET)系統(10)，所述系統(10)包括: 至少一個處理器(62、66、70)，其被編程以: 接收針對對應于伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據，所述伽馬事件由來自感興趣區域(ROI) (14)的伽馬光子生成；并且 將所述事件數據的所述伽馬事件分類成多個分類，所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
2.根據權利要求1所述的PET系統(10)，其中，所述分類包括: 基于時間對所述閃爍事件進行聚類以創建多個集群，每個集群對應于所述伽馬事件中的不同一種； 對于所述集群中的每個 確定探測對應于所述集群的所述伽馬事件的能量的像素；并且 基于所確定的像素的空間和數量配置來確定對應于所述集群的所述伽馬事件的分類。
3.根據權利要求1和2中的任一項所述的PET系統(10)，其中，所述處理器(62、66、70)還被編程以: 接收對多個重建模式中的一個的選擇，所述選擇與所述分類中的一個或多個相關聯；并且 僅使用對應于與所選擇的重建模式相關聯的所述分類的伽馬事件來生成所述ROI (14)的圖像表示和/或正弦圖。
4.根據權利要求3所述的PET系統(10)，其中，所選擇的重建模式是高分辨率模式，并且其中，所述生成包括: 僅使用所述伽馬事件中的單晶體伽馬事件來生成所述ROI (14)的所述圖像表示。
5.根據權利要求3所述的PET系統(10)，其中，所選擇的重建模式是混合模式，并且其中，所述生成包括: 僅使用所述伽馬事件中的單晶體伽馬事件來生成所述ROI (14)的第一圖像表示； 使用所述伽馬事件的全部來生成所述ROI (14)的第二圖像表示；并且 組合所述第一圖像與所述第二圖像以生成所述ROI (14)的所述圖像表示。
6.根據權利要求3所述的PET系統(10)，其中，所選擇的重建模式是混合模式，并且其中，所述生成包括: 使用對所述伽馬事件的加權來生成所述ROI (14)的所述圖像表示，其中，給予伽馬事件的權重隨著所述伽馬事件跨過的晶體的數量增加而減小。
7.根據權利要求1-6中的任一項所述的PET系統(10)，其中，所述分類指示伽馬能量是否被沉積在:1)單個晶體；2)兩個相鄰晶體；3)兩個非相鄰晶體；以及4)超過兩個晶體中。
8.根據權利要求1-7中的任一項所述的PET系統(10)，其中，所述分類指示伽馬能量是否被沉積在:1)單個晶體；2)塊內的兩個相鄰晶體；3)不同塊中的兩個相鄰晶體；以及4)任何其他組合中；其中，塊是像素的群組。
9.根據權利要求1-7中的任一項所述的PET系統(10)，還包括: 多個探測器(16、18、20、22、24、26、28、30)，每個探測器(50)包括以1:1的比率與多個閃爍晶體(52)光學耦合的多個光電換能器(56)，所述光電換能器(56)探測由所述伽馬光子在所述閃爍晶體(52)中生成的閃爍事件。
10.一種用于對伽馬事件進行分類的正電子發射斷層攝影(PET)方法(100)，所述方法(100)包括: 接收針對對應于伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據，所述伽馬事件由來自感興趣區域(ROI) (14)的伽馬光子生成；并且 將所述事件數據的所述伽馬事件分類(108、110、112)成多個分類，所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
11.根據權利要求10所述的PET方法(100)，其中，所述分類包括: 基于時間對所述閃爍事件進行聚類以創建多個集群，每個集群對應于所述伽馬事件中的不同一種； 對于所述集群中的每個 確定探測對應于所述集群的所述伽馬事件的能量的像素；并且 基于所確定的像素的空間和數量配置來確定對應于所述集群的所述伽馬事件的分類。
12.根據權利要求10和11中的任一項所述的PET方法(100)，還包括: 接收對多個重建模式中的一個的選擇，所述選擇與所述分類中的一個或多個相關聯；并且 僅使用對應于與所選擇的重建模式相關聯的所述分類的伽馬事件來生成所述ROI (14)的圖像表示和/或正弦圖。
13.根據權利要求12所述的PET方法(100)，其中，所選擇的重建模式是高分辨率模式，并且其中，所述生成包括: 僅使用所述伽馬事件中的單晶體伽馬事件來生成所述ROI (14)的所述圖像表示。
14.根據權利要求13所述的PET方法(100)，其中，所選擇的重建模式是混合模式，并且其中，所述生成包括: 僅使用所述伽馬事件中的單晶體伽馬事件來生成所述ROI (14)的第一圖像表示； 使用所述伽馬事件的全部來生成所述ROI (14)的第二圖像表示；并且 組合所述第一圖像與所述第二圖像以生成所述ROI (14)的所述圖像表示。
15.根據權利要求13所述的PET方法(100)，其中，所選擇的重建模式是混合模式，并且其中，所述生成包括: 使用對所述伽馬事件的加權來生成所述ROI (14)的所述圖像表示，其中，給予伽馬事件的權重隨著所述伽馬事件跨過的晶體的數量增加而減小。
16.根據權利要求10-14中的任一項所述的PET方法(100)，其中，所述分類指示以下中的至少一種:伽馬能量是否被沉積在:1)單個晶體；2)兩個相鄰晶體；3)兩個非相鄰晶體；以及4)超過兩個晶體中。
17.根據權利要求10-16中的任一項所述的PET方法(100)，還包括: 響應于伽馬光子來生成所述事件數據，所述生成包括: 利用一個或多個閃爍晶體將所述伽馬光子轉變成光；并且 利用對應的光學耦合的光學換能器將來自所述閃爍晶體中的每個的所述光轉變成閃爍事件數據。
18.至少一個處理器(62、66、70)，其被編程以執行根據權利要求10-17中的任一項所述的PET方法(100) ο
19.一種用于對伽馬事件進行分類的正電子發射斷層攝影(PET)系統(10)，所述系統(10)包括: 多個固態探測器模塊(16、18、20、22、24、26、28、30)，其接收來自感興趣區域(14)的伽馬光子并生成針對對應于由所述伽馬光子生成的伽馬事件的多個閃爍事件的事件數據，其中，所述多個固態探測器(16、18、20、22、24、26、28、30)中的每個(50)包括以1:1的比率與多個閃爍晶體(52)光學耦合的多個光電換能器(56)，所述光電換能器(56)探測所述閃爍事件，所述閃爍事件被生成在所述閃爍晶體(52)中；以及至少一個處理器(62、66、70)，其被編程以: 接收針對所述閃爍事件的所述事件數據；并且 將所述事件數據的所述伽馬事件分類成多個分類，所述分類區分單晶體伽馬事件與多晶體伽馬事件。
20.根據權利要求19所述的PET系統(10)，其中，所述處理器(62、66、70)還被編程以: 接收對多個重建模式中的一個的選擇，所述選擇與所述分類中的一個或多個相關聯；并且 僅使用對應于與所選擇的重建模式相關聯的所述分類的伽馬事件來生成所述ROI (14)的圖像表示和/或正弦圖。
【文檔編號】G01T1/164GK104508513SQ201380040525
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2013年7月15日 優先權日:2012年7月30日
【發明者】J·J·格里斯默, T·L·勞倫斯 申請人:皇家飛利浦有限公司
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