原始名称记载: 中核粒子医疗科技有限公司

本申请公开了一种人体运动监控系统、方法、设备及存储介质。该人体运动监控系统中，图像采集模块通过多摄像头采集诊断床人体连续N帧图像。图像处理模块提取各帧人体ROI，确定单帧及整合ROI面积特征。状态识别模块基于该特征判定各摄像头的遮挡状态。运动检测模块针对无遮挡或半遮挡摄像头，动态确定人体运动能量值。报警模块结合遮挡状态与人体运动能量值，在满足预设条件时发出报警。本方案采用纯视觉分析，不依赖SPECT设备内部数据，具有部署灵活、兼容性强的优势，能有效识别遮挡状态并准确检测患者运动，有助于减少SPECT成像中的运动伪影，保障成像质量。

本申请公开了一种分割模型训练数据集的处理方法及相关装置。首先可以将历史医学影像数据集，根据目标层厚将样本划分为待拆分数据集、待插值数据集和基础保留数据集。对于待拆分影像样本，通过解析其DICOM文件获取每层切片索引，并结合目标层厚与原始层厚确定其子影像拆分数量，并采用轮询拆分的方式，将一个待拆分影像样本细分为多个包含至少一层切片的子影像集合。这种精细化处理避免了传统降采样合并多层时导致的层间细节丢失，最大限度保留了影像的空间结构和解剖细节。最后，结合子影像集合、待插值数据集和基础保留数据集共同构建训练数据集。由此不仅减少了信息失真，也提升了模型对细节特征的学习能力。

本申请实施例提供了一种多模态图像配准的校正方法及装置。该方法包括：获取第一图像和第二图像；利用基准偏差对所述第一图像的物理坐标进行校正，以使校正后的第一图像和所述第二图像描述同一物理点的坐标一致；其中，基准偏差由标记模体采集的SPECT基准图像和CT基准图像确定；标记模体为立方体结构，所述标记模体的八个角点包括由特氟龙材料制成的圆环；在所述圆环内注入示踪剂以采集所述SPECT基准图像，采集所述圆环以获取所述CT基准图像。这种方式有助于消除SPECT图像和CT图像的系统性坐标偏移，提高配准精度。

本申请提供了一种联合重建与动态配准方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域。通过特征提取操作和特征融合操作，得到融合特征图，利用融合特征图，对预处理后的SPECT基础图像以及目标CT图像进行动态形变配准操作，得到配准后的CT图像、配准后的SPECT图像以及用于补偿生理运动的动态位移场，利用重建约束条件、配准后的CT图像以及动态位移场，对配准后的SPECT图像进行重建操作，得到重建后的SPECT图像。本申请通过将动态形变配准深度嵌入重建流程，构建了联合优化框架，使SPECT重建能充分利用CT解剖先验与位移场约束，从而打破传统串行误差链，显著提升重建精度与功能‑解剖对齐度。

本申请提供一种数据处理方法及相关装置，在获取到SPECT图像的第一病灶掩码图像和CT图像的第二病灶掩码图像后，对齐第一病灶掩码图像和第二病灶掩码图像中的病灶区域；从第一病灶掩码图像对齐后的病灶区域中提取第一特征、从第二病灶掩码图像对齐后的病灶区域中提取第二特征；根据第一特征和第二特征，生成目标特征，目标特征用于识别病灶区域的病灶信息。因为目标特征综合了从SPECT图像和从CT图像的病灶区域中提取到的特征，使得目标特征可以间接地综合反映病灶的功能代谢信息与解剖结构信息，以更加全面反映病灶区域的特征；量化的目标特征避免遗漏病灶区域中的关键特征，为准确识别病灶区域奠定基础且使得识别结果更客观。