光子计数器的能量阈值获取方法及装置、存储介质与流程

1.本技术涉及光子计数技术领域，尤其是涉及到一种光子计数器的能量阈值获取方法及装置、存储介质、计算机设备。


背景技术：

2.光子计数ct可以将x射线能谱分成n(n≥2)个能量仓(energy bin)，每个能量仓接收特定能量范围的x射线，这个范围基于各能量仓的能量阈值(energy threshold)确定。光子计数ct根据每个入射光子的能量将其分配到相应的能量仓，每次扫描会得到多个能量仓的计数值，这意味着光子计数ct可以获得物体在多个能量范围x射线下的信息。考虑到不同元素在不同能量x射线下的衰减系数是不同的，某些具有k-edge特性的元素(如造影剂中包含的碘、钆和金等)在特定能量x射线下会出现衰减系数突增的现象。衰减系数的突增会导致对应能量仓的光子计数值明显减少，利用这个特性，光子计数ct可以实现多物质分解(可分解的物质数量为m，则2≤m≤n)。由此可知多物质分解精度受能量仓的光子计数值影响，而能量仓的能量阈值对能量仓接收到的光子数量起到至关重要的作用。
3.目前能量仓的能量阈值大多采用人为配置的方式，准确率和效率难以保证。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术提供了一种光子计数器的能量阈值获取方法及装置、存储介质、计算机设备。
5.根据本技术的一个方面，提供了一种光子计数器的能量阈值获取方法，包括：
6.获取光子计数器中预计使用的能量仓数量，并依据所述能量仓数量以及预设阈值约束条件，确定多个能量阈值组合，其中，每个所述能量阈值组合中能量阈值的个数与所述能量仓数量相同；
7.利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度；
8.依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合。
9.可选地，所述依据所述能量仓数量以及预设阈值约束条件，确定多个能量阈值组合，具体包括：
10.依据所述能量仓数量、所述预设阈值约束条件以及预设能量阈值精度，确定多个所述能量阈值组合，以使每个所述能量阈值组合中各能量阈值的精度与所述预设能量阈值精度匹配；
11.其中，所述预设阈值约束条件包括第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件以及第四约束条件中至少一个，所述第一约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中各能量阈值小于或等于所述光子计数器的球管电压，所述第二约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中最小的能量阈值大于或等于所述球管电压与预设系数的乘积，所述第三约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任一能量阈值与目标扫描对象对应的任一造影剂元素k-edge能量值匹配，所述第四约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任意两个能量阈
值的差值大于预设差值。
12.可选地，所述利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度之前，所述方法还包括：
13.依据目标扫描对象对应的多种待分解物质各自的体积分数、在预设能量下的衰减系数以及预设信息贡献权值，构建费雪信息模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型；和/或，
14.依据每个能量仓的入射光谱以及每种待分解物质对应的衰减路径长度，构建分解矩阵条件数模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型；和/或，
15.依据所述多种待分解物质各自对应的物质浓度，构建虚拟多物质分解模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型。
16.可选地，所述利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度，具体包括：
17.当所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓能谱，并通过所述费雪信息模型，依据所述能量仓能谱确定每个所述能量阈值组合对应的费雪信息值，其中，所述物质分解精度包括所述费雪信息值；和/或，
18.当所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓接收能量范围，确定每种所述待分解物质在每个所述能量仓接收能量范围内的衰减系数曲线，并通过所述分解矩阵条件数模型，依据所述衰减系数曲线确定每个所述能量阈值组合对应的条件数，其中，所述物质分解精度包括所述条件数；和/或，
19.当所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型时，通过所述虚拟多物质分解模型按照预设光谱对预设虚拟模体进行扫描，得到模拟出射光谱，依据所述模拟出射光谱确定每个所述能量阈值组合对应的能量仓计数值，并分别确定每个所述能量阈值组合对应的所述能量仓计数值与所述预设虚拟模体的理论计数值之间的误差，其中，所述物质分解精度包括所述误差。
20.可选地，在所述物质分解精度描述模型包括一个的情况下，所述依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合，具体包括：
21.若所述物质分解精度描述模型为所述费雪信息模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最大的费雪信息值对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
22.若所述物质分解精度描述模型为所述分解矩阵条件数模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小的条件数对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
23.若所述物质分解精度描述模型为所述虚拟多物质分解模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小误差对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合。
24.可选地，在所述物质分解精度描述模型包括多个的情况下，所述利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度，具体包括：
25.分别依据每个所述物质分解精度描述模型，确定每个所述物质分解精度描述模型对应的各能量阈值组合的物质分解精度；
26.相应地，所述依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量
阈值组合，具体包括：
27.依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中分别筛选每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合；
28.基于所述各能量阈值组合的物质分解精度，计算每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合的评价值，并通过所述评价值在所述候选能量阈值组合中确定所述目标能量阈值组合。
29.可选地，所述依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合之后，所述方法还包括：
30.依据所述目标能量阈值组合，配置所述光子计数器对应的各能量仓的能量阈值。
31.根据本技术的另一方面，提供了一种光子计数器的能量阈值获取装置，包括：
32.阈值确定模块，用于获取光子计数器中预计使用的能量仓数量，并依据所述能量仓数量以及预设阈值约束条件，确定多个能量阈值组合，其中，每个所述能量阈值组合中能量阈值的个数与所述能量仓数量相同；
33.精度描述模块，用于利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度；
34.阈值筛选模块，用于依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合。
35.可选地，所述阈值确定模块，具体用于：
36.依据所述能量仓数量、所述预设阈值约束条件以及预设能量阈值精度，确定多个所述能量阈值组合，以使每个所述能量阈值组合中各能量阈值的精度与所述预设能量阈值精度匹配；
37.其中，所述预设阈值约束条件包括第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件以及第四约束条件中至少一个，所述第一约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中各能量阈值小于或等于所述光子计数器的球管电压，所述第二约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中最小的能量阈值大于或等于所述球管电压与预设系数的乘积，所述第三约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任一能量阈值与目标扫描对象对应的任一造影剂元素k-edge能量值匹配，所述第四约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任意两个能量阈值的差值大于预设差值。
38.可选地，所述装置还包括：模型构建模块，用于：
39.所述利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度之前，依据目标扫描对象对应的多种待分解物质各自的体积分数、在预设能量下的衰减系数以及预设信息贡献权值，构建费雪信息模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型；和/或，
40.依据每个能量仓的入射光谱以及每种待分解物质对应的衰减路径长度，构建分解矩阵条件数模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型；和/或，
41.依据所述多种待分解物质各自对应的物质浓度，构建虚拟多物质分解模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型。
42.可选地，所述精度描述模块，具体用于：
43.当所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型时，分别获取每个所述能量
阈值组合中各能量阈值对应的能量仓能谱，并通过所述费雪信息模型，依据所述能量仓能谱确定每个所述能量阈值组合对应的费雪信息值，其中，所述物质分解精度包括所述费雪信息值；和/或，
44.当所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓接收能量范围，确定每种所述待分解物质在每个所述能量仓接收能量范围内的衰减系数曲线，并通过所述分解矩阵条件数模型，依据所述衰减系数曲线确定每个所述能量阈值组合对应的条件数，其中，所述物质分解精度包括所述条件数；和/或，
45.当所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型时，通过所述虚拟多物质分解模型按照预设光谱对预设虚拟模体进行扫描，得到模拟出射光谱，依据所述模拟出射光谱确定每个所述能量阈值组合对应的能量仓计数值，并分别确定每个所述能量阈值组合对应的所述能量仓计数值与所述预设虚拟模体的理论计数值之间的误差，其中，所述物质分解精度包括所述误差。
46.可选地，在所述物质分解精度描述模型包括一个的情况下，所述阈值筛选模块，具体用于：
47.若所述物质分解精度描述模型为所述费雪信息模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最大的费雪信息值对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
48.若所述物质分解精度描述模型为所述分解矩阵条件数模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小的条件数对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
49.若所述物质分解精度描述模型为所述虚拟多物质分解模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小误差对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合。
50.可选地，在所述物质分解精度描述模型包括多个的情况下，所述精度描述模块，还用于：分别依据每个所述物质分解精度描述模型，确定每个所述物质分解精度描述模型对应的各能量阈值组合的物质分解精度；
51.相应地，所述阈值筛选模块，还用于：依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中分别筛选每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合；基于所述各能量阈值组合的物质分解精度，计算每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合的评价值，并通过所述评价值在所述候选能量阈值组合中确定所述目标能量阈值组合。
52.可选地，所述装置还包括：
53.阈值配置模块，用于所述依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合之后，依据所述目标能量阈值组合，配置所述光子计数器对应的各能量仓的能量阈值。
54.依据本技术又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述光子计数器的能量阈值获取方法。
55.依据本技术再一个方面，提供了一种计算机设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述光子计数器的能量阈值获取方法。
56.借由上述技术方案，本技术提供的一种光子计数器的能量阈值获取方法及装置、
存储介质、计算机设备，依据预设阈值约束条件生成多个能量阈值组合，每个组合中的能量阈值个数与光子计数器中预计使用的能量仓数量相同，进而利用预先构建的物质分解精度描述模型，分别确定每个能量阈值组合对应的物质分解精度，并根据该物质分解精度在多个组合中筛选出目标能量阈值组合。本技术实施例通过设置预设阈值约束条件，生成多个符合条件的能量阈值组合，并构建物质分解精度描述模型确定每个组合对应的物质分解精度，以实现目标能量阈值组合的筛选，相比于现有技术中依据人工经验设定能量阈值的方式，有助于提升能量阈值的设置准确性和效率，进而有助于提升多物质分解精度，提升多物质分解结果的准确性。
57.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
58.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
59.图1示出了本技术实施例提供的一种光子计数器的能量阈值获取方法的流程示意图；
60.图2示出了本技术实施例提供的一种预设虚拟模体的示意图；
61.图3示出了本技术实施例提供的一种虚拟多物质分解的流程示意图；
62.图4示出了本技术实施例提供的一种光子计数器的能量阈值获取装置的结构示意图。
具体实施方式
63.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
64.在本实施例中提供了一种光子计数器的能量阈值获取方法，如图1所示，该方法包括：
65.步骤101，获取光子计数器中预计使用的能量仓数量，并依据所述能量仓数量以及预设阈值约束条件，确定多个能量阈值组合，其中，每个所述能量阈值组合中能量阈值的个数与所述能量仓数量相同；
66.在本技术实施例中，预先构建预设阈值约束条件，通过预设阈值约束条件约束能量阈值组合的生成规则，该预设阈值约束条件可以根据光子计数器的参数、以及光子计数器的实际使用环境进行设定。从而依据该约束条件生成多个能量阈值组合，光子计数器在实际使用时，能量仓可以全部使用，也可以部分使用，每个能量阈值组合中包括与光子计数器中预计使用的能量仓数量相当的能量阈值，例如光子计数器包括n个预计使用的能量仓，那么每个能量阈值组合中包括n个能量阈值。
67.在本技术实施例中，可选地，步骤101中“依据所述能量仓数量以及预设阈值约束条件，确定多个能量阈值组合”具体可以包括：依据所述能量仓数量、所述预设阈值约束条件以及预设能量阈值精度，确定多个所述能量阈值组合，以使每个所述能量阈值组合中各
能量阈值的精度与所述预设能量阈值精度匹配；其中，所述预设阈值约束条件包括第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件以及第四约束条件中至少一个，所述第一约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中各能量阈值小于或等于所述光子计数器的球管电压，所述第二约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中最小的能量阈值大于或等于所述球管电压与预设系数的乘积，所述第三约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任一能量阈值与目标扫描对象对应的任一造影剂元素k-edge能量值匹配，所述第四约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任意两个能量阈值的差值大于预设差值。
68.在上述实施例中，为了减少能量阈值组合的数量，可以限制每个组合中能量阈值的精度，例如每个能量阈值的精度限制为个位，即预设能量阈值精度设置为个位，配合预先构建的预设阈值约束条件，后续可以通过枚举法进行能量阈值组合的生成。其中，预设阈值约束条件可以包括上述约束条件中的至少一个，以包含上述全部的约束条件为例。可以先获取光子计数器的球管电压，每个能量阈值组合包含的各能量阈值可以描述为：0≤th0≤
…
≤th
n-1
≤球管电压，式中th
x
代表第x个能量仓的能量阈值，此为第一约束条件；th0可以设置的比较大来滤除低能噪声并减少射束硬化的影响，其中最小的能量阈值th0按球管电压与预设系数的乘积确定，例如可以选择球管电压*30％，并按预设能量阈值精度进行四舍五入后的值作为能量阈值th0，此为第二约束条件；如果扫描对象包括造影剂，例如人体注射造影剂后进行ct扫描，可以将某个能量阈值设置在造影剂元素的k-edge能量值附近。例如当扫描对象中含有钆元素造影剂时(钆的k-edge是50.2kev)，可以将某个能量阈值设置为50kev(按预设能量阈值精度进行四舍五入)，此为第三约束条件；最后为了防止某个能量仓接收到的光子数过少带来图像伪影，相邻两个能量阈值不宜过于接近，可以约束相邻两个能量阈值的差值(或差值的绝对值)小于预设差值，此为第四约束条件。
69.能量阈值与优化目标多物质分解的精度之间的关系很难通过简单的目标函数进行描述，故而传统的最优化方法难以应用，而智能优化方法容易陷入局部最优解，因此本技术实施例可以使用枚举法生成能量阈值组合，经过以上约束，符合条件的能量阈值组合数量不会太大，因此枚举法在计算成本上是可行，例如，可以生成所有符合约束条件的能量阈值组合式中s为组合的数量。另外，如果符合约束条件的组合数过多或过少，可以调整第二约束条件的预设系数，第四约束条件的预设差值，以减少或增加符合条件的组合数量，例如调大预设系数、预设差值，可以减少符合约束条件的组合数量。
70.步骤102，利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度；
71.步骤103，依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合。
72.其中，为提升光子计数器对多物质的分解精度，通过预先构建的物质分解精度描述模型，计算每个能量阈值组合对应的物质分解精度，需要说明的是，该物质分解精度是通过描述模型模拟出的光子计数器对多物质的分解精度，用于筛选能量阈值组合，并非光子计数器的真实多物质分解精度。物质分解精度描述模型的形式可以包括多种。例如多物质分解问题可以认为是参数估计问题，待估计的未知参数是扫描对象各物质的体积分数，费雪信息(又译费歇耳信息)是一次观测值所能提供的关于未知参数的信息量期望值的一种
度量，费雪信息量越大，对未知参数的估计也就更加准确，意味着多物质分解的精度越高，因此可以用费雪信息量作为能量阈值组合的选择依据，通过构建费雪信息模型计算各组合对应的物质分解精度。最后，确定每个能量阈值组合的物质分解精度后，在多个能量阈值组合中筛选出最高分解精度的能量阈值组合作为最终的目标能量阈值组合。
73.通过应用本实施例的技术方案，依据预设阈值约束条件生成多个能量阈值组合，每个组合中的能量阈值个数与光子计数器中预计使用的能量仓数量相同，进而利用预先构建的物质分解精度描述模型，分别确定每个能量阈值组合对应的物质分解精度，并根据该物质分解精度在多个组合中筛选出目标能量阈值组合。本技术实施例通过设置预设阈值约束条件，生成多个符合条件的能量阈值组合，并构建物质分解精度描述模型确定每个组合对应的物质分解精度，以实现目标能量阈值组合的筛选，相比于现有技术中依据人工经验设定能量阈值的方式，有助于提升能量阈值的设置准确性和效率，进而有助于提升多物质分解精度，提升多物质分解结果的准确性。
74.在本技术实施例中，可选地，执行步骤102之前还包括构建物质分解精度描述模型，具体可以包括：依据目标扫描对象对应的多种待分解物质各自的体积分数、在预设能量下的衰减系数以及预设信息贡献权值，构建费雪信息模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型；和/或，依据每个能量仓的入射光谱以及每种待分解物质对应的衰减路径长度，构建分解矩阵条件数模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型；和/或，依据所述多种待分解物质各自对应的物质浓度，构建虚拟多物质分解模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型。
75.在上述实施例中，提供了三种形式的物质分解精度描述模型，分别为费雪信息模型、分解矩阵条件数模型、虚拟多物质分解模型，下面分别描述这三种模型的具体形式。另外，本技术实施例的物质分解精度描述模型并不限于以下三种形式，只要能够描述光子计数器的多物质分解精度即可。
76.关于费雪信息模型：
77.当未知参数数量大于一时，费雪信息量通过费雪信息矩阵表示，在本实施例中是一个m
×
m的矩阵，其第α行、第β列的计算方法如下：
[0078][0079]
式中am表示第m种待分解物质的体积分数，um(e)为第m种待分解物质在能量e下的衰减系数，i
n0
指第n个能量仓的理论能谱，该理论能谱依据能量场的能量阈值确定。费雪信息值fv可以由费雪信息矩阵通过以下方式得到，式中[w1,
…
,wm]表示每种待分解物质的信息量对fv贡献的权值，fv＝[w1,
…
,wm]*[f
11
,
…
,f
mm
]
t
。
[0080]
相应地，在物质分解精度描述模型包括费雪信息模型的情况下。步骤102具体可以包括：
[0081]
步骤102-1，当所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓能谱，并通过所述费雪信息模型，依据所
述能量仓能谱确定每个所述能量阈值组合对应的费雪信息值，其中，所述物质分解精度包括所述费雪信息值。
[0082]
在该实施例中，对于任意一个能量阈值组合来说，可以按该组合中各能量阈值确定每个能量仓能谱，将每个能量仓能谱代入上述费雪信息模型中，并结合每种待分解物质的信息量对fv贡献的权值，计算出对应的费雪信息值fv。其中费雪信息值越大，对应的多物质分解精度越高。
[0083]
关于分解矩阵条件数模型：
[0084]
基于图像域的多物质分解方法是光子计数ct的多物质分解技术之一，其本质是求解线性方程组，分解矩阵s即为待求解线性方程的系数矩阵。由线性代数的知识可知系数矩阵的条件数可以表征线性方程组解的稳定性，从多物质分解的角度而言，分解矩阵的条件数代表了多物质分解结果受图像噪声的影响，条件数越小，分解结果受噪声的影响愈小，分解精度越高。其中分解矩阵s是一个n
×
m的分解矩阵，表示在给定能量阈值的条件下，已知浓度的m种物质在n个bin下的衰减系数(或ct值)。基于这个定义给出分解矩阵的计算方法，其第α行、第β列的计算公式如下：
[0085][0086]
式中i
α0
(e)表示第α个能量仓的入射光谱，u
αβ
(e)表示第β种已知浓度的待分解物质在第α个能量仓范围内的衰减系数曲线(该能量仓范围依据能量仓的能量阈值确定)，l
β
表示第β种物质的衰减路径长度(可以根据扫描对象的尺寸适当的估计)。从而构建模型实现对上述分解矩阵的求解，具体模型可参考现有技术中的条件数求解方式构建，在此不做限定。
[0087]
相应地，在物质分解精度描述模型包括分解矩阵条件数模型的情况下。
[0088]
步骤102具体可以包括：
[0089]
步骤102-2，当所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓接收能量范围，确定每种所述待分解物质在每个所述能量仓接收能量范围内的衰减系数曲线，并通过所述分解矩阵条件数模型，依据所述衰减系数曲线确定每个所述能量阈值组合对应的条件数，其中，所述物质分解精度包括所述条件数。
[0090]
在该实施例中，对于任意一个能量阈值组合来说，可以按该组合中各能量阈值确定每个能量仓的能量阈值，进一步确定已知浓度的各待分解物质在每个能量仓范围内的衰减系数曲线，将其代入上述分解矩阵公式中，并通过分解矩阵条件数模型求解分解矩阵的条件数。其中条件数越小，对应的多物质分解精度越高。
[0091]
虚拟多物质分解模型：
[0092]
虚拟多物质分解是指用仿真的方法完成光子ct的成像和物质分解过程。在其他条件不变的情况下，对每种能量阈值组合做一次虚拟多物质分解就可以得到当前能量阈值组合下各能量仓的光子接收数量。根据预设的多种待分解物质的浓度构建虚拟模体，将虚拟模体作为被扫描对象，通过运行模拟程序(即虚拟多物质分解模型)可以得到预设光谱在各通道各角度下通过虚拟模体后的出射光谱，由出射光谱可以得到各通道各角度下每个能量
仓的光子计数值，该计数值可以与理论计数值进行比较，通过比较结果描述多物质分解精度。
[0093]
相应地，在物质分解精度描述模型包括虚拟多物质分解模型的情况下。
[0094]
步骤102具体可以包括：
[0095]
步骤102-3，当所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型时，通过所述虚拟多物质分解模型按照预设光谱对预设虚拟模体进行扫描，得到模拟出射光谱，依据所述模拟出射光谱确定每个所述能量阈值组合对应的能量仓计数值，并分别确定每个所述能量阈值组合对应的所述能量仓计数值与所述预设虚拟模体的理论计数值之间的误差，其中，所述物质分解精度包括所述误差。
[0096]
在该实施例中，对于任意一个能量阈值组合来说，可以按该组合中各能量阈值确定每个能量仓的能量阈值对虚拟多物质分解模型进行配置。如图2所示，根据扫描对象包含的多种物质的浓度生成虚拟模体。如图3所示，生成虚拟模体后，运行模拟程序按照初始光谱(即预设光谱)对虚拟模体进行扫描，模拟出通过虚拟模体后的出射光谱，由模拟出的出射光谱得到各能量仓计数值，将能量仓计数值与相应的理论值进行比较，确定二者之间的误差，通过误差描述物质分解精度，误差越小，对应的精度越高。
[0097]
在本技术实施例中，可选地，在所述物质分解精度描述模型包括一个的情况下，步骤103具体可以包括：
[0098]
步骤103-1，若所述物质分解精度描述模型为所述费雪信息模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最大的费雪信息值对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
[0099]
步骤103-2，若所述物质分解精度描述模型为所述分解矩阵条件数模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小的条件数对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
[0100]
步骤103-3，若所述物质分解精度描述模型为所述虚拟多物质分解模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小误差对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合。
[0101]
在该实施例中，可以将费雪信息值最大的能量阈值组合作为目标能量阈值组合，或者，将条件数最小的能量阈值组合作为目标能量阈值组合，或者，将误差最小的能量阈值组合作为目标能量阈值组合，以实现从多个能量阈值组合中筛选出对多物质分解精度最高的一组能量阈值组合。
[0102]
在本技术实施例中，可选地，在所述物质分解精度描述模型包括多个的情况下，步骤102具体可以包括：分别依据每个所述物质分解精度描述模型，确定每个所述物质分解精度描述模型对应的各能量阈值组合的物质分解精度；
[0103]
相应地，步骤103具体可以包括：依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中分别筛选每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合；基于所述各能量阈值组合的物质分解精度，计算每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合的评价值，并通过所述评价值在所述候选能量阈值组合中确定所述目标能量阈值组合。
[0104]
在上述实施例中，也可以利用多个物质分解精度描述模型来实现对能量阈值组合的筛选，具体可以依据上述步骤102-1、步骤102-2、步骤102-3的方法，计算出每个物质分解精度描述模型对应的每个能量阈值组合的物质分解精度，并依据每个模型对应的各物质分解精度，参照步骤103-1、步骤103-2、步骤103-3的方法，在多个能量阈值组合中选择出该模
型对应的物质分解精度最高的候选能量阈值组合。
[0105]
进一步，分别计算每个候选能量阈值组合对应的物质分解精度，相对于相应模型对应的多个能量阈值组合各自的物质分解精度的评价值，并选择其中评价值最高的候选能量阈值组合作为最终的目标能量阈值组合。其中，对于任意一个物质分解精度描述模型来说，候选能量阈值组合的评价值可以为p的绝对值，p＝(候选能量阈值组合的物质分解精度-各能量阈值组合的物质分解精度平均值)/各能量阈值组合的物质分解精度平均值。
[0106]
在本技术实施例中，可选地，步骤103之后还可以包括：
[0107]
步骤104，依据所述目标能量阈值组合，配置所述光子计数器对应的各能量仓的能量阈值。
[0108]
在上述实施例中，得到光子计数器的目标能量阈值组合之后，还可以按照该组合对光子计数器的各能量仓的能量阈值进行配置，以实现光子计数器的能量仓参数的自动设定，结合本技术实施例的上述内容，可以实现自动根据设定的球管电压对光子计数器的能量仓的能量阈值进行配置的效果。
[0109]
进一步的，作为图1方法的具体实现，本技术实施例提供了一种光子计数器的能量阈值获取装置，如图4所示，该装置包括：
[0110]
阈值确定模块，用于获取光子计数器中预计使用的能量仓数量，并依据所述能量仓数量以及预设阈值约束条件，确定多个能量阈值组合，其中，每个所述能量阈值组合中能量阈值的个数与所述能量仓数量相同；
[0111]
精度描述模块，用于利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度；
[0112]
阈值筛选模块，用于依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合。
[0113]
可选地，所述阈值确定模块，具体用于：
[0114]
依据所述能量仓数量、所述预设阈值约束条件以及预设能量阈值精度，确定多个所述能量阈值组合，以使每个所述能量阈值组合中各能量阈值的精度与所述预设能量阈值精度匹配；
[0115]
其中，所述预设阈值约束条件包括第一约束条件、第二约束条件、第三约束条件以及第四约束条件中至少一个，所述第一约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中各能量阈值小于或等于所述光子计数器的球管电压，所述第二约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中最小的能量阈值大于或等于所述球管电压与预设系数的乘积，所述第三约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任一能量阈值与目标扫描对象对应的任一造影剂元素k-edge能量值匹配，所述第四约束条件用于约束每个所述能量阈值组合中任意两个能量阈值的差值大于预设差值。
[0116]
可选地，所述装置还包括：模型构建模块，用于：
[0117]
所述利用物质分解精度描述模型，确定每个所述能量阈值组合对应的物质分解精度之前，依据目标扫描对象对应的多种待分解物质各自的体积分数、在预设能量下的衰减系数以及预设信息贡献权值，构建费雪信息模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型；和/或，
[0118]
依据每个能量仓的入射光谱以及每种待分解物质对应的衰减路径长度，构建分解
矩阵条件数模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型；和/或，
[0119]
依据所述多种待分解物质各自对应的物质浓度，构建虚拟多物质分解模型，其中，所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型。
[0120]
可选地，所述精度描述模块，具体用于：
[0121]
当所述物质分解精度描述模型包括所述费雪信息模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓能谱，并通过所述费雪信息模型，依据所述能量仓能谱确定每个所述能量阈值组合对应的费雪信息值，其中，所述物质分解精度包括所述费雪信息值；和/或，
[0122]
当所述物质分解精度描述模型包括所述分解矩阵条件数模型时，分别获取每个所述能量阈值组合中各能量阈值对应的能量仓接收能量范围，确定每种所述待分解物质在每个所述能量仓接收能量范围内的衰减系数曲线，并通过所述分解矩阵条件数模型，依据所述衰减系数曲线确定每个所述能量阈值组合对应的条件数，其中，所述物质分解精度包括所述条件数；和/或，
[0123]
当所述物质分解精度描述模型包括所述虚拟多物质分解模型时，通过所述虚拟多物质分解模型按照预设光谱对预设虚拟模体进行扫描，得到模拟出射光谱，依据所述模拟出射光谱确定每个所述能量阈值组合对应的能量仓计数值，并分别确定每个所述能量阈值组合对应的所述能量仓计数值与所述预设虚拟模体的理论计数值之间的误差，其中，所述物质分解精度包括所述误差。
[0124]
可选地，在所述物质分解精度描述模型包括一个的情况下，所述阈值筛选模块，具体用于：
[0125]
若所述物质分解精度描述模型为所述费雪信息模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最大的费雪信息值对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
[0126]
若所述物质分解精度描述模型为所述分解矩阵条件数模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小的条件数对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合；
[0127]
若所述物质分解精度描述模型为所述虚拟多物质分解模型，则在多个所述能量阈值组合中，获取最小误差对应的能量阈值组合作为所述目标能量阈值组合。
[0128]
可选地，在所述物质分解精度描述模型包括多个的情况下，所述精度描述模块，还用于：分别依据每个所述物质分解精度描述模型，确定每个所述物质分解精度描述模型对应的各能量阈值组合的物质分解精度；
[0129]
相应地，所述阈值筛选模块，还用于：依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中分别筛选每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合；基于所述各能量阈值组合的物质分解精度，计算每个所述物质分解精度描述模型对应的候选能量阈值组合的评价值，并通过所述评价值在所述候选能量阈值组合中确定所述目标能量阈值组合。
[0130]
可选地，所述装置还包括：
[0131]
阈值配置模块，用于所述依据所述物质分解精度，在多个所述能量阈值组合中筛选目标能量阈值组合之后，依据所述目标能量阈值组合，配置所述光子计数器对应的各能量仓的能量阈值。
[0132]
需要说明的是，本技术实施例提供的一种光子计数器的能量阈值获取装置所涉及
各功能单元的其他相应描述，可以参考图1至图3方法中的对应描述，在此不再赘述。
[0133]
基于上述如图1至图3所示方法，相应的，本技术实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述如图1至图3所示的光子计数器的能量阈值获取方法。
[0134]
基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施场景所述的方法。
[0135]
基于上述如图1至图3所示的方法，以及图4所示的虚拟装置实施例，为了实现上述目的，本技术实施例还提供了一种计算机设备，具体可以为个人计算机、服务器、网络设备等，该计算机设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图1至图3所示的光子计数器的能量阈值获取方法。
[0136]
可选地，该计算机设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(radio frequency，rf)电路，传感器、音频电路、wi-fi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)等，可选用户接口还可以包括usb接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如蓝牙接口、wi-fi接口)等。
[0137]
本领域技术人员可以理解，本实施例提供的一种计算机设备结构并不构成对该计算机设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0138]
存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理和保存计算机设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与该实体设备中其它硬件和软件之间通信。
[0139]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，也可以通过硬件实现依据预设阈值约束条件生成多个能量阈值组合，每个组合中的能量阈值个数与光子计数器中预计使用的能量仓数量相同，进而利用预先构建的物质分解精度描述模型，分别确定每个能量阈值组合对应的物质分解精度，并根据该物质分解精度在多个组合中筛选出目标能量阈值组合。本技术实施例通过设置预设阈值约束条件，生成多个符合条件的能量阈值组合，并构建物质分解精度描述模型确定每个组合对应的物质分解精度，以实现目标能量阈值组合的筛选，相比于现有技术中依据人工经验设定能量阈值的方式，有助于提升能量阈值的设置准确性和效率，进而有助于提升多物质分解精度，提升多物质分解结果的准确性。
[0140]
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本技术所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0141]
上述本技术序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本技术的几个具体实施场景，但是，本技术并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本技术的保护范围。