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申请/专利权人：通用电气公司

摘要：提供了一种系统，所述系统包括至少一个检测器和处理单元。所述至少一个检测器被配置成获取成像信息。所述处理单元操作性地耦合至所述至少一个检测器并且被配置成从所述至少一个检测器获取所述成像信息。所述处理单元被配置成：获取用于成像操作的患者扫描信息；基于所述患者扫描信息确定目标活度；确定与所述目标活度相对应的、用于执行所述成像操作的目标时间；在所述目标时间时执行所述成像操作以获取目标成像信息；以及使用所述目标成像信息来重构图像。

主权项：1.一种系统，包括：至少一个检测器，被配置成获取成像信息；处理单元，操作性地耦合至所述至少一个检测器并且被配置成从所述至少一个检测器获取所述成像信息，所述处理单元被配置成：获取用于成像操作的患者扫描信息；使用基于预定数据质量度量的活度水平与所述患者扫描信息的至少一个参数值之间的关系的模型来确定目标活度；确定与所述目标活度相对应的、用于执行所述成像操作的目标时间；在所述目标时间时执行所述成像操作以获取目标成像信息；以及使用所述目标成像信息来重构图像。

全文数据：用于使用改进的剂量来进行成像的系统和方法背景技术本文中公开的主题总体上涉及用于诊断医学成像、如例如正电子发射断层扫描PET成像和或计算机断层扫描CT成像的装置和方法。PET是提供关于被成像的对象例如，人类患者的生理过程的功能信息的一种医学成像技术。可以向患者施用放射性药物，从而产生所发射正电子，所述所发射正电子与电子经历湮灭，从而产生在相反方向上行进的光子。光子可以被检测到，其中，存储在阵列中的每个事件都被称为正弦图。作为图像重构的一部分，可以使用所测得的正弦图数据来重构与放射性药物相对应的三维分布。随着放射性药物衰减，放射性药物的活度水平改变。当在不同于理想的、最优的或优选的值或范围的放射性药物活度水平下执行成像扫描时，图像质量可能变差。发明内容在一个实施例中，提供了一种系统，所述系统包括至少一个检测器和处理单元。所述至少一个检测器被配置成获取成像信息。所述处理单元操作性地耦合至所述至少一个检测器并且被配置成从所述至少一个检测器获取所述成像信息。所述处理单元被配置成：获取用于成像操作的患者扫描信息；基于所述患者扫描信息确定目标活度；确定与所述目标活度相对应例如，基于所述目标活度的用于执行所述成像操作的目标时间；在所述目标时间时执行所述成像操作以获取目标成像信息；以及使用所述目标成像信息来重构图像。在另一个实施例中，提供了一种方法，所述方法包括：使用至少一个处理器来获取用于成像操作的患者扫描信息。所述方法还包括：使用所述至少一个处理器基于所述患者扫描信息来确定目标活度。而且，所述方法包括：确定与所述目标活度相对应例如，基于所述目标活度的用于执行所述成像操作的目标时间。进一步地，所述方法包括：在所述目标时间时执行所述成像操作以获取目标成像信息。所述方法还包括使用所述目标成像信息来重构图像。在另一个实施例中，提供了一种方法，所述方法包括：跨一群患者获取一系列图像。所述方法还包括：将每个图像与对应于所述图像的扫描信息关联。进一步地，所述方法包括：确定每个图像的峰值噪声等效计数NEC的相应活度水平。所述方法还包括：基于所述图像中的每一个的相应NEC来开发模型。附图说明图1提供了根据各个实施例的成像系统的示意性框图。图2提供了根据各个实施例的NEC值和活度水平的绘图。图3提供了根据各个实施例的活度水平的绘图。图4提供了根据各个实施例的一系列帧的活度水平的绘图。图5展示了根据各个实施例的流程图。图6展示了根据各个实施例的流程图。图7展示了根据各个实施例的成像系统。图8是图7的成像系统的示意图。图9展示了根据各个实施例的形成成像系统的一部分的检测器模块的示例。具体实施方式当结合附图阅读时，将更好地理解以下对某些实施例的详细描述。在附图图展示各个实施例的功能块的图示的程度上，功能块不一定指示硬件电路系统之间的划分。例如，功能块例如，处理器或存储器中的一个或多个可以在单个硬件例如，通用信号处理器或由随机存取存储器、硬盘等构成的块中实施。类似地，程序可以是独立程序，可以作为子例程结合在操作系统中，可以是所安装软件包中的函数等。应当理解的是，各个实施例不限于附图中所示的安排和工具。如本文中所使用的，术语“系统”、“单元”或“模块”可以包括运行以执行一个或多个功能的硬件和或软件系统。例如，模块、单元或系统可以包括基于存储在如计算机存储器等有形且非暂态计算机可读存储介质上的指令来执行操作的计算机处理器、控制器或其他基于逻辑的设备。可替代地，模块、单元或系统可以包括硬接线设备，所述硬接线设备基于设备的硬接线逻辑执行操作。附图中示出的各种模块或单元可以表示基于软件或硬接线指令运行的硬件、指示硬件执行操作的软件或其组合。“系统”、“单元”或“模块”可以包括或表示执行本文中描述的一项或多项操作的硬件和相关联指令例如，存储在如计算机硬盘驱动器、ROM、RAM等有形且非暂态计算机可读存储介质上的软件。所述硬件可以包括电子电路，所述电子电路包括和或连接至一个或多个基于逻辑的设备，如微处理器、处理器、控制器等。这些设备可以是被适当编程或指示为根据上文所述的指令执行本文中描述的操作的现成设备。另外地或可替代地，这些设备中的一个或多个可以与逻辑电路硬接线连接以执行这些操作。如本文中所使用的，以单数引用并且前面有词语“一个一种aan”的元件或步骤应当被理解为不排除复数个所述元件或步骤，除非明确阐明这种排除。此外，对“一个实施例”的引用不旨在被解释为排除存在同样结合了所引用特征的附加实施例。此外，除非明确相反阐明，否则“包括”或“具有”带有特定特性的一个元件或多个元件的实施例可以包括不具有所述特性的附加元件。各个实施例例如通过以下方式提供了改进的成像：通过在理想的或最优的放射性药物活度水平下或附近进行扫描来提供提高的图像质量IQ。相对于在基于幻影研究的活度水平下取得的图像，利用考虑或处理实际患者采集的变化的模型的各个实施例提供了改进的成像。例如，可以在信噪比的意义上量化扫描的质量，其中，提供了针对最佳活度的推荐以实现更好的计数统计。在各个实施例中，提供了被设计成基于患者体重和或BMI来学习最佳活度水平并且在注射放射性药物剂量之前为特定患者推荐最佳活度的系统和或方法。因此，提供了提高的IQ，并且可以减小剂量例如，在本来计划的注射将提供明显比期望活度水平更高的活度水平的情况下。可以回顾式地将各个实施例应用于确定患者的最佳活度。进一步地，各个实施例提供了用于关于患者体重、代谢速率和或其他患者特性产生智能剂量方案的分析工具，所述分析工具可以用于前瞻性地推荐最佳剂量。仍进一步地，各个实施例提供了基于器官的剂量方案。可以注意到的是，例如，经由云计算，可以关于注射在多个患者体内的最佳活度而提供针对不同位点的周报告、月报告或其他时间段报告。因此，位点或设施可以分析其扫描以识别扫描时的活度水平的趋势和或识别可以进行的改进。噪声等效计数NEC是PET成像的数据质量度量，所述数据质量度量可以被理解为所施用活度与计数统计之间的表征。计数统计在PET成像中的低对比度特征的可检测性中起到重要作用。将注射活度的剂量控制为接近NEC曲线中的峰值改进了扫描器检测到的计数统计。可以注意到的是，可以使用提示、延迟事件、单次参考扫描的检测器死区时间以及死区时间关联因子来对患者PET采集的完整NEC曲线进行建模。这种NEC生成方法可以被称为采集特定噪声等效计数ASNEC。ASNEC曲线可以用于建立待注射示踪物的最佳量。可以注意到的是，实际NEC与所生成的ASNEC曲线总体上紧密匹配，使得在一些实施例中，可以分析ASNEC曲线以识别与NEC曲线相对应的活度水平。各个实施例提供了从业者在选择用于成像的剂量方面的改进训练。例如，在一些实施例中，从业者选择所获取的原始数据和重构的PET和CT图像。接下来，针对每个帧生成NEC绘图。所述绘图描绘了所述帧的在成像开始时的活度以及最佳活度区域。接下来，可以提出针对最佳活度区域的建议。如果从业者同意所述发现，则可以将结果保存为数据库的一部分，其中，所保存的推荐用于未来的患者以预测或确定最佳剂量。各个实施例提供了用于基于患者简况和或扫描器类型来确定、推荐和或实施最佳或改进的放射性药物剂量的系统和方法。各个实施例例如为往往施用过高剂量或过度剂量的位点或设施提供前瞻性的最佳剂量推荐。各个实施例有助于在不考虑所使用的特定扫描器的情况下控制施用剂量的实践。各个实施例提供了改进的技术训练。各个实施例提供的技术效果包括提高的图像质量。各个实施例的技术效果包括降低过大的放射性药物剂量。各个实施例的技术效果包括对从业者和技术人员的改进训练。图1提供了根据各个实施例的成像系统100的示意性框图。所描绘的成像系统100被配置成对对象102例如，人类患者或其一部分进行成像。所展示实施例的成像系统100包括至少一个检测器110、处理单元120、显示单元130和剂量校准器140。通常，检测器110用于检测与对象120相对应的成像信息。处理单元120从检测器110接收成像信息并且使用成像信息来重构与对象102或其一部分相对应的图像。显示单元130例如可以用于显示已经由处理单元120重构的图像。在各个实施例中，剂量校准器140在施用放射性药物例如，注射到患者体内之前测量放射性药物的活度水平。一般而言，检测器110被配置成获取或检测关于对象102的成像信息，所述成像信息可以提供给处理单元120并且用于重构图像。在各个实施例中，检测器110可以检测来自对象102的放射性发射，如由向人类患者施用放射性药物产生的发射。例如，检测器110可以是正电子发射断层扫描PET检测器。在所展示的实施例中，检测器110被配置为PET检测器环。另外地或可替代地，在各个实施例中，可以采用其他模式。例如，在各个实施例中，可以利用计算机断层扫描CT检测器。因此，系统100可以被配置成使用PET、CT或其他成像模式中的至少一种。所描绘的处理单元120操作性地耦合至检测器110并且被配置成例如，被编程为从检测器110获取检测器110已经获取的成像信息。而且，处理器单元120被配置成重构图像例如，表示对象102或其一部分、如脑部或脑部的方面的图像。可以通过在关于已经向患者施用的放射性药物的活度水平的最优的、理想的或优选的时间时执行成像扫描来提高图像质量。因此，在各个实施例中，处理单元120被配置成例如，被编程为检测、选择和或实施执行成像扫描的有利和或有益时间例如，关于注射或施用成像放射性药物的时间。例如，所描绘的处理单元120被配置成获取患者扫描信息，基于或使用患者扫描信息来确定目标活度，确定执行对应于例如，基于或使用目标活度的成像操作的目标时间，在目标时间时执行成像操作以获取目标成像信息并且使用目标成像信息来重构图像。如本文中所讨论的，所描绘的处理单元120获取用于待执行的成像操作的患者扫描信息。例如，患者扫描信息可以由执行扫描的从业者或技术人员手动输入例如，经由输入单元132，在各个实施例中，所述输入单元可以包括键盘、触摸屏等。另外地或可替代地，患者扫描信息可以例如从包括关于待执行扫描的信息的中央计划网络或调度网络中电子地获取。通常，患者扫描信息可以用于帮助将要对特定患者执行的特定扫描程序分类或归类为用于可靠地或准确地识别应当在其下获取成像信息的理想或优选活度水平或活度水平范围的相对组。例如，可以针对扫描组或类别单独定制期望活度水平的预测模型。通常，患者扫描信息的特异性越高，预测活度水平的准确性可能越高或对特定扫描的定制性可能越高；然而，信息的一般性越高或限制性越低，越多过去的案例可以用于建立用于预测期望活度水平的模型。患者扫描信息可以包括患者特定信息和或关于待执行扫描的类型的信息。例如，在各个实施例中，患者扫描信息可以包括关于器官解剖结构和或代谢速率的患者特定信息。作为另一个示例，患者扫描信息可以包括关于患者的大小和或形状的信息，如体重、高度、身体质量指数BMI等中的一项或多项。进一步地，患者扫描信息可以包括关于待执行扫描的信息，如扫描类型、期望IQ、可容许的噪声水平、待扫描的解剖学区域、所使用的放射性药物、所使用的扫描设备例如，检测器的类型或型号、扫描的诊断目的等。因此，相比于仅依赖于幻影研究，各个实施例可以更具体地定制对特定类型的扫描的目标活度和或待扫描患者的单独患者特性的确定。可以注意到的是，在各个实施例中，患者扫描信息可以用于确定哪一组或哪一类别的扫描适用于待执行的扫描以及因此可以使用哪个模型。而且，患者扫描信息可以用于提供在模型中使用的一个或多个参数的值。例如，关于扫描的细节例如，所使用的放射性药物、如所使用的检测器类型等设备、扫描的诊断目的、待扫描患者的部分、期望IQ、期望或可容许的噪声水平等可以包括在患者扫描信息中并且用于选择将在确定扫描的优选活度水平时采用的预测模型。在各个实施例中，预测模型是基于与所输入的患者扫描信息具有类似品质例如，类似的所使用放射性药物、类似的所使用检测器类型、类似的扫描诊断目的和或类似的待扫描患者部分的扫描来开发的。进一步地，所使用的特定模型可以利用扫描和或患者的一个或多个特性作为输出期望活度水平的公式或关系的输入。例如，模型可以使用已经作为患者扫描信息的一部分提供为输入的患者体重并且使用患者体重来确定扫描的期望活度水平。使用所获取的患者扫描信息，所描绘的处理单元120接下来基于患者扫描信息确定目标活度。通常，目标活度指定或对应于将在其下执行成像扫描的放射性药物活度水平。活度水平可以是理想活度水平、最佳活度水平或提高的活度水平。活度水平可以被指定为单独的目标值或指定为值范围。例如，处理单元120可以利用模型、公式或其他数学关系或数据库中的一个或多个来确定目标活度。模型可以基于之前的案例来建立。模型或数学关系可以基于之前获取的成像结果来建立。例如，可以针对之前案例确定峰值活度水平或对应于峰值NEC或其他度量的活度水平并且将其用于建立模型。然后，模型可以用于针对待执行的扫描预测或确定与峰值NEC或其他峰值度量或目标度量相对应的活度水平。可以针对不同类型的扫描例如，用于不同诊断目的或用于身体的不同部分的扫描和或针对不同类型的设备开发不同模型。在各个实施例中，处理单元120基于峰值噪声等效计数NEC确定目标活度。例如，处理单元120可以识别与使用适用于待执行的特定扫描的模型或其他关系来预测的峰值NEC相对应的目标活度。图2提供了示例扫描程序的各个活度水平的NEC值连同特定活度水平的相应示例图像的绘图200。NEC在确定信噪比SNR中起到重要作用并且因此在IQ中起到重要作用。通常，最佳活度水平是具有峰值NEC的活度水平以便提供良好的计数统计。在图2中描绘的示例中，标绘了NEC曲线202，其中，NEC水平作为y轴并且活度水平作为x轴。NEC水平可以被表示为例如相对值、归一化值或表示为比值。如图2所见，NEC曲线202具有峰值204，所述峰值出现在所标绘的活度水平的中部。可以注意到的是，活度水平与时间成反比，其中，活度水平随着放射性药物衰减而降低。在所展示的示例中，描绘了三个图像，即对应于第一活度水平范围212的第一图像210、对应于第二活度水平范围222的第二图像220以及对应于第三活度水平范围232的第三图像230。每个活度水平都对应于在向患者施用放射性药物之后对患者进行成像的时间范围。第一图像210是使用在第一活度水平范围212内获取的成像信息来重构的。第一活度水平范围212包括的活度比第二活度水平范围222和第三活度水平范围232更低，并且因此第一活度水平范围对应于相比于在分别地第二图像220和第三图像230的第二活度水平范围222和第三活度水平范围232内获取的成像信息的耗时使用在施用放射性药物之后的较长耗时来扫描的成像信息。第二图像220是使用在第二活度水平范围222内获取的成像信息来重构的。第二活度水平范围222包括的活度比第一活度水平范围212更高但比第三活度水平范围232更低，并且因此第二活度水平范围对应于相比于在第一活度水平范围212用于第一图像210内获取的成像信息的耗时使用在施用放射性药物之后的较短耗时，但相比第三活度水平范围232用于第三图像230使用较短的耗时来扫描的成像信息。可以注意到的是，峰值活度水平204包括在第二活度水平范围222中。第三图像230是使用在第三活度水平范围232内获取的成像信息来重构的。第三活度水平范围232包括的活度比第二活度水平范围222和第一活度水平范围212更高，并且因此第三活度水平范围对应于相比于在分别地第二图像220和第一图像210的第二活度水平范围222和第一活度水平范围212内获取的成像信息的耗时使用在施用放射性药物之后的较短耗时来扫描的成像信息。如图2所见，使用在包括与NEC曲线202的峰值204相对应的活度水平的第二活度水平范围222期间获取的信息来重构的第二图像220的IQ比在与峰值NEC值不对应的活度水平下获取的第一图像210或第三图像220的IQ更好。因此，对于图2中描绘的示例而言，在最高NEC值下或附近获取成像信息时，IQ最好。在各个实施例中，处理单元120被配置成基于峰值NEC例如，预测峰值或最大NEC值来确定目标活度。理想的活度水平或理想活度或目标活度水平或目标活度可以被理解为NEC值或其他度量最大化或处于峰值的活度水平。这种理想或目标活度还可以被称为峰值活度。类似的，用于获取成像信息的理想、目标或峰值时间可以被理解为包括峰值活度的时间范围或NEC值或其他度量在期间处于峰值或最大值的时间。例如，目标时间可以以峰值为中心。如本文中所讨论的，在各个实施例中，处理单元120基于根据历史图像或之前获得的图像开发的数学模型来确定目标活度。在各个实施例中，目标活度例如，与峰值NEC值相对应的活度水平是使用患者扫描信息定义或供应的至少一个参数值来确定的，其中，所述至少一个参数值与根据之前获取的图像开发的数学模型结合使用。例如，在各个实施例中，患者扫描信息包括指定被扫描患者的体重的患者体重。用于确定目标活度的模型可以将体重用作输入。在各个实施例中，目标活度被表示为体重的函数例如，线性函数。图3提供了作为患者体重的函数的活度水平的绘图300。如图3所见，x轴对应于患者体重，并且y轴对应于峰值NEC下的活度。数据点310是根据之前的成像结果例如，与之前成像程序的峰值NEC值相对应的活度水平编辑的并且用于产生曲线320。可以注意到的是，可以使用排除脑部、膀胱或四肢中的一个或多个的帧来编辑数据点。在所展示的实施例中，曲线320是使用数据点310来生成的线性拟合曲线。例如，扫描开始时的最佳活度可以表示为A最优＝a+b*w，其中A最优是扫描开始时的最优活度；a和b是常数；并且w是被扫描患者的体重。a和b的特定值由模型指定，并且可以基于使用类似设备和或针对与待执行扫描类似的类型的扫描的历史上获取的扫描信息。类似地，基于所施用药物的半衰期或衰减率以及注射与扫描之间的时间例如，预定时间，如从注射放射性药物起60分钟，直到获取扫描信息，可以基于患者体重确定所注射活度水平。继续参照图1，使用所确定的目标活度，在各个实施例中，处理单元120接下来确定与目标时间相对应的用于执行成像操作的目标时间。例如，可以基于目标活度来确定目标时间。例如，目标活度可以表示为单个活度水平例如，对应于峰值NEC的活度水平。然后，确定相应目标时间值。然后，可以基于目标时间值来确定获取成像信息的时间范围。例如，所述时间范围可以以目标时间值为中心。作为另一个示例，目标时间值可以用作开始获取成像信息的起始时间。作为再一个示例，可以采用偏移量，使得获取在目标时间值之前的预定量时间开始。可替代地，在一些实施例中，目标活度可以被表示为活度水平范围，其中，使用目标活度的活度水平范围的端点来确定相应目标时间范围。在各个实施例中，可以基于放射性药物的目标活度水平以及半衰期或其他衰减特性来使用目标时间。例如，通过了解放射性药物的当前活度或所测量活度连同放射性药物的衰减率，可以确定从当前时间到放射性药物将处于期望或目标活度水平的时间需要经过的时间量。然后，通过了解扫描的预期整体时间，可以相对于当前时间确定执行扫描的时间范围。例如，对于将使用扫描时间范围的中点处的峰值NEC值来执行的扫描，初始地开始获取成像的时间可以被表示为T开始＝T峰值-0.5*T扫描，其中，T开始是到开始成像信息获取的耗时；T峰值是到目标活度水平的所确定耗时使用放射性药物的当前活度水平和衰减特性来确定；并且T扫描是将在其内获取成像信息的时间量。在各个实施例中，可以采用其他开始时间，如在T峰值时开始扫描或在T峰值之前的预定量的时间开始扫描。因此，使用已知的在施用时的活度水平、已知的放射性药物衰减特性以及之前确定的期望或目标活度，可以确定获取成像信息的时间。可以注意到的是，在各个实施例中，使用剂量校准器来确定在施用时的活度水平。图1中描绘的示例系统100包括剂量校准器140。剂量校准器140被配置成确定待施用以供在成像时使用的放射性药物的注射前活度水平。可以注意到的是，在FDG成像如何工作的简单模型中，在某个时间段之后，组织已经从血液中提取了所有FDG，并且所述FDG可以被理解为新陈代谢地“卡stuck”在那里，直到其衰减。然而，在实践中，存在FDG泄露，所述泄露在组织之间和或在组织与癌症细胞之间有所不同，使得在某个时间段例如，115分钟之后的活度分布与之前时间例如，60分钟时不同。因此，作为另一个示例，可以预定对应于目标活度水平的目标时间。然后，代替基于已知活度水平来确定扫描时间，可以基于从注射到扫描的已知时间来确定将在注射时使用的活度水平以提供扫描期间的目标活度水平。例如，用于施用扫描的位点可以例如基于所述特定位点处的经验使用从注射到扫描的预定时间。因此，在一些实施例中，使用已知或预定的从注射到启动扫描的目标时间，在注射时提供的活度水平可以被选择以提供扫描期间的目标活度。剂量校准器140可以包括提供活度水平的显示器或可以将活度水平传达至处理单元120。然后，处理单元120使用放射性药物的注射前活度水平和衰减特性例如，半衰期来确定目标时间。例如，处理单元120可以确定施用或注射时或其他参考时间点的活度水平并且相对于注射时间或其他参考时间点确定启动成像信息获取的时间。在确定目标时间之后，处理单元120在目标时间时执行成像操作以获取目标成像信息。在各个实施例中，处理单元120可以被理解为在目标时间通过例如以下方式执行成像操作：向人类操作者提供用于操作成像系统以在目标时间获取成像信息的指令例如，通过提供包括被表示为以下各项中的一项或多项的目标时间的显示器：绝对值；相对于特定参考、如相对于注射时间的时间；或倒计时，其中，扫描将在倒计时达到零时开始。作为另一个示例，处理单元120可以在目标时间通过以下方式执行成像操作：向成像系统提供使成像系统在期望时间获取成像信息的控制指令。如本文中所讨论的，当已经在包括或对应于峰值NEC值或其他预定度量例如，如使用基于之前的类似成像操作的模型来预测或确定的的时间例如，在时间范围内获取了目标成像信息时，相对于可能已经在不同时间获取的成像信息，所述目标成像信息提供提高的IQ。使用所获取的目标成像信息，处理单元120接下来可以使用目标成像信息来重构图像。然后，可以向从业者显示重构图像以实现诊断目的。例如，在所展示的实施例中，显示单元130通信地耦合至处理单元120并且从处理单元120接收图像或相应数据，其中，显示单元130被配置成显示重构图像。另外地或可替代地，显示单元130可以用于其他目的。例如，从业者可以将显示单元130与输入单元例如，键盘、触摸屏结合使用以便交互式地输入患者扫描信息。作为另一个示例，显示单元130可以向从业者显示如开始获取成像信息的时间等指令。在各个实施例中，处理单元120包括被配置成执行本文中讨论的一个或多个任务、功能或步骤的处理电路系统。可以注意到的是，如本文中所使用的“处理单元”不旨在一定限于单个处理器或计算机。例如，处理单元120可以包括多个处理器、ASIC、FPGA和或计算机，这些部件可以整合在共同的壳体或单元中或者这些部件可以分布于各个单元或壳体中。可以注意到的是，处理单元120执行的操作例如，对应于本文中讨论的过程流程或方法的操作可以足够复杂以便人类无法在合理时间段内执行所述操作。例如，获取信号或成像信息、确定目标活度、确定目标时间、控制成像采集设备以及重构图像可以依赖于或利用人员在合理时间段内无法完成的操作。在所展示的实施例中，处理单元120包括用于对用于使处理单元120执行本文中讨论的一个或多个步骤或任务的指令进行存储和其他操作的有形非暂态存储器122。可以注意到的是，在各个实施例中，可以在不同时间或在不同阶段扫描对象102例如，人类患者的不同部分。例如，可以在第一时间范围内扫描身体的第一部分以提供第一帧成像信息；可以在紧接着或几乎紧接着第一时间范围之后开始的第二时间范围内扫描身体的第二部分以提供第二帧成像信息等等。可以将各个帧重构和加在一起以提供合成图像。对象102和至少一个检测器110可以相对于彼此移动以从一个阶段转换到下一个阶段。在各个实施例中，在一系列帧中执行成像操作，其中，处理单元120被配置成在逐帧的基础上确定帧中的至少一些帧的帧目标活度。例如，在一些实施例中，处理单元120可以确定每个帧的不同帧目标活度，其中，帧目标活度用于确定扫描时间。在一些实施例中，处理单元120被进一步配置成基于对应的帧目标活度确定在其中进行成像的帧的顺序。例如，可以在具有与峰值NEC水平相对应的较低最低目标活度水平的帧之前获取具有与峰值NEC水平相对应的较高或最高目标活度水平的帧。因此，可以总体上在具有较低目标活度水平的那些帧之前对具有较高目标活度水平的那些帧进行成像，使得IQ得到优化。在一些实施例中，可以根据目标活度水平对帧进行分层次排序或按顺序对其进行成像；然而，在其他实施例中，在结合活度水平选择帧的顺序时，可以使用其他考虑因素，如帧的彼此接近度。可以进一步注意到的是，在一些实施例中，可以在逐帧的基础上对一些帧进行分析以发现活度水平，而对其他帧不这样做。图4提供了一系列帧的活度水平的绘图400。绘图400包括针对活度水平标绘的一系列NEC曲线。如图4所见，绘图400包括第一帧的第一曲线410、第二帧的第二曲线420、第三帧的第三曲线430、第四帧的第四曲线440、第五帧的第五曲线450以及第六帧的第六曲线460。每条曲线还包括峰值第一曲线410的第一峰值413、第二曲线420的第二峰值423、第三曲线430的第三峰值433、第四曲线440的第四峰值443、第五曲线450的第五峰值453以及第六曲线460的第六峰值463。因此，曲线峰值可以用于选择扫描患者的相应时间。在一些实施例中，可以使用对应于曲线峰值的时间的平均值或其他组合。在其他实施例中，曲线峰值可以用于选择获取帧的顺序例如，在具有较低活度水平的帧之前对具有处于较高活度水平的峰值的帧进行成像。所述顺序还可能受相对诊断重要性的影响。例如，如果特定扫描的帧相比一个或多个其他帧具有较高的诊断相关性，则可以在与所述帧的NEC曲线的优选地超过其他帧的峰值相对应的时间对所述帧进行成像。可以注意到的是，在一些实施例中，可以将单独的模型用于每个帧，其中模型是逐帧地单独开发的。可以注意到的是，在开发模型时，可以使用某些帧，同时可以忽略其他帧。例如，在一些实施例中，在开发模型时，可以忽略对应于脑部、膀胱和或四肢的帧或对其给予较低权重。图5展示了方法500的流程图。图5的操作可以由执行存储在存储器例如，存储器122中的程序指令的一个或多个处理器例如，处理单元120实施。方法500例如可以采用本文中讨论的各个实施例例如，系统和或方法的结构或方面，如系统100。在各个实施例中，可以省略或添加某些步骤或操作；可以组合某些步骤；可以同时执行某些步骤；可以并行执行某些步骤；可以将某些步骤分成多个步骤；可以以不同的顺序执行某些步骤；或者可以以迭代的方式再执行某些步骤或一系列步骤。在各个实施例中，方法500的部分、方面和或变体可以用作用于指示硬件例如，处理单元120执行本文讨论的一个或多个操作的一个或多个算法。应当注意的是，根据本文中的实施例，可以使用其他方法。在502处，获取患者扫描信息例如，由如处理单元120等至少一个处理器。患者扫描信息用于待执行的特定扫描。通常，如本文中所讨论的，患者扫描信息对待扫描的患者和或待执行的扫描程序进行描述。在各个实施例中，患者扫描信息用于选择和或建立或修改待用于确定目标活度水平的模型和或用于提供模型用于确定目标活度水平的一个或多个值输入。例如，患者扫描信息可以包括患者体重，其中，期望活度水平被表示为患者体重的函数。另外地或可替代地，在各个实施例中，可以使用其他参数。在各个实施例中，患者扫描信息可以包括以下各项中的一项或多项：患者体重、BMI、扫描的诊断目的、关于待扫描器官的解剖学信息、用于执行扫描的检测器的类型、扫描时长、与扫描结合使用的放射性药物、期望IQ或可容许噪声水平等。患者扫描信息可以通过手动输入提供和或以电子方式传达。在504处，确定目标活度例如，由如处理单元120等至少一个处理器。目标活度描述或对应于对于扫描来说理想、最佳或优选的活度水平，例如通过提供理想、最佳或提高的IQ。在各个实施例中，目标活度是基于峰值NEC来确定的例如，目标活度是NEC达到如通过模型预测的最大值的那个活度。目标活度是基于或使用患者扫描信息来确定的。例如，在各个实施例中，可以使用利用患者扫描信息的至少多个方面的数学模型或关系来确定目标活度。例如，模型可以对应于扫描和或扫描设备的特定类型或多种类型的诊断目的，并且患者扫描信息可以用于确定将哪个模型用于待执行的特定扫描。作为另一个示例，患者扫描信息可以提供在使用模型时用作输入的参数例如，患者体重的值。在各个实施例中，可以基于历史图像或之前获取的图像来预定模型。可以注意到的是，在执行更多扫描时，可以使用附加数据点来更新或训练模型，例如以便有助于将模型定制为用于特定设施或设备类型。在506处，确定执行成像操作的对应于例如，基于或使用目标活度的目标时间。在各个实施例中，选择已知放射性药物的活度的参考时间例如，注射时间。然后，确定放射性药物衰减到目标活度的时间量。然后，可以使用使活度衰减到目标水平的时间量来确定执行扫描的目标时间。例如，活度衰减到目标水平的时间量可以用作启动扫描信息获取的时间。作为另一个示例，可以在放射性药物将衰减到目标活度水平的时间之前的预定量时间启动扫描。作为再一个示例，衰减到目标水平的时间量可以用作用于获取成像信息的时间范围的中点。在其他实施例中，可以初始地独立于目标活度例如，基于从业者对给定位点和或程序的偏好而确定目标时间或从注射到扫描的时间，并且可以基于从注射到扫描的之前确定时间来选择注射活度水平以提供扫描期间的目标活度水平。在各个实施例中，可以通过剂量校准器来确定预定时间例如，注射时间时的活度水平。例如，在所描绘示例的508处，使用剂量校准器来确定注射前活度水平，其中，使用放射性药物的注射前活度水平和已知的衰减特性例如，半衰期来确定目标时间。在510处，在目标时间时执行成像操作以获取目标成像信息。在各个实施例中，可以向从业者或操作者显示目标时间，从而提示扫描设备运行以获取成像信息。在一些实施例中，可以自动或自主地实施目标时间。在各个实施例中，成像操作可以包括获取PET和或CT成像信息。可以注意到的是，在各个实施例中，可以执行成像操作以获取成像信息帧，其中，每个帧对应于身体的不同部分例如，每个帧对应于沿着与检测器的视场相对应的身体轴向长度装配在窗口内的身体部分。进一步地，可以确定所述帧中的至少一些的单独帧目标活度。仍进一步地，在一些实施例中，可以确定帧的顺序，其中，所述顺序指定获取成像信息的帧的连续获取顺序。可以基于或使用相应的帧目标活度来确定所述顺序。在512处，使用目标成像信息来重构图像。当在理想的、最优的或提高的活度水平例如，对应于确定的或预测的NEC峰值下获取目标成像信息时，目标成像信息为在512处重构的图像提供提高的IQ。如本文中所讨论的，可以使用来自之前扫描的成像信息来开发或建立用于确定目标活度水平或范围的模型。图6展示了方法600的流程图。图6的操作可以由执行存储在存储器例如，存储器122中的程序指令的一个或多个处理器例如，处理单元120实施。方法600例如可以采用本文中讨论的各个实施例例如，系统和或方法的结构或方面，如系统100。本文中讨论的系统和或方法、如系统100或方法500可以利用结合方法600开发的模型。在各个实施例中，可以省略或添加某些步骤或操作；可以组合某些步骤；可以同时执行某些步骤；可以并行执行某些步骤；可以将某些步骤分成多个步骤；可以以不同的顺序执行某些步骤；或者可以以迭代的方式再执行某些步骤或一系列步骤。在各个实施例中，方法600的部分、方面和或变体可以用作用于指示硬件例如，处理单元120执行本文讨论的一个或多个操作的一个或多个算法。应当注意的是，根据本文中的实施例，可以使用其他方法。在602处，跨一群患者获取一系列图像。可以随着时间的推移将所述图像存档或存储在集合中。在一些实施例中，从多个设施和来源并且从多个不同的从业者处获取所述图像以供用于开发可以在不同设施处使用的一个或多个一般模型。在一些实施例中，从单个设施或单个实践组处收集所述图像以供用于开发针对那个设施或实践组定制的一个或多个模型。在604处，使来自所述系列的每个图像与对应于所述图像的扫描信息关联。可以在每次扫描的同时收集扫描信息，其中，给定扫描的扫描信息与给定扫描的成像信息和或重构图像交叉引用和以其他方式相关联。如本文中所讨论的，患者扫描信息可以用于帮助将特定扫描程序分类或归类为用于可靠地或准确地识别应当在其下获取成像信息的理想或优选活度水平或活度水平范围的相对组。而且，如本文中所讨论的，每次扫描的患者扫描信息可以包括关于那次特定扫描的患者的患者特定信息例如，关于器官解剖结构、体重、身高、BMI等的信息和或包括关于已经执行的特定扫描的信息例如，扫描类型、期望IQ、可容许噪声水平、待扫描的解剖区域、所使用的放射性药物、所使用的扫描设备、扫描的诊断目的等。在606处，确定每个图像的预定度量例如，峰值NEC的相应活度水平。例如，可以使用提示、延迟事件、单次参考扫描的检测器死区时间以及死区时间关联因子来对给定患者PET采集的完整NEC曲线进行建模，并且可以使用所述曲线来识别对应于峰值NEC的活度。在各个实施例中，可以存储与每个图像的峰值NEC相对应的活度水平并将其与特定图像和相应扫描信息交叉引用。在608处，基于所述图像中的每一个的相应预定度量例如，峰值NEC来开发模型。例如，可以确定体重和或根据所获取扫描信息确定的其他参数值与峰值NEC或其他度量的活度水平之间的数学关系。在一些示例中，提供峰值NEC的活度水平的针对患者体重而标绘的绘图的数据点与曲线拟合过程结合使用以提供模型或数学关系。例如，可以使用这种数据点来确定患者体重与峰值NEC的活度水平之间的线性关系。可以注意到的是，可以基于类似程序和或设备来选择将用于给定模型的特定数据点，其中，针对不同扫描程序和或不同设备开发不同模型。进一步地，可以针对特定设施或实践组开发模型，或者可以跨设施和或实践组使模型一般化。可以进一步注意到的是，可以基于随后获取的图像更新或修改模型。因此，模型可以被理解为使用随后获取的图像进行学习或训练。仍进一步地，如本文中所讨论的，可以在逐帧的基础上开发和或应用模型。如本文中所讨论的，本文中公开的系统和方法提供例如可以进行以下操作的工具：1回顾式地向位点报告那个位点的施用剂量策略例如，从SNR的观点看，成像将通过较低还是较高注射剂量得到改进和或2开发用于基于患者特性例如，身高、体重、BMI、评估的身体部位等前瞻性地为未来患者推荐施用剂量的预测工具。可以注意到的是，在开发预测工具时可以采用人工智能或深度学习技术。例如，基于观察结果例如，与图4中描绘的结果类似的结果，从业者可以注意到在比实际使用剂量低得多的剂量下出现最佳成像。如果有规律地或作为趋势观察到这种高于最优的剂量，则从业者可以通过降低剂量来提高成像质量。作为另一个示例，可以针对一个或多个自变量标绘来自多次扫描的峰值NECR观察下的活度。例如，在图3中，采用了患者体重的单个自变量。根据一个或多个自变量来拟合数据例如，通过回归允许预测在对患者进行成像之前的在特定患者的峰值NECT下的活度。了解期望活度和期望注射到扫描延迟时间，可以计算提供扫描期间的目标活度所需的注射活度。图7至图9展示了本文中描述的各个实施例可以与其一起采用的PET成像系统。在其他实施例中，如本文中所讨论的晶体阵列可以与其他成像系统例如，被配置成用于一种或多种附加或可替代模式的成像系统一起使用。图7展示了PET扫描系统1，所述PET扫描系统包括门架10，所述门架将检测器环组件11支撑在中心开口或孔12周围。在所展示的实施例中，检测器环组件11总体上呈圆形并且由沿着中心轴线2间隔开的多个检测器环构成以形成圆柱形检测器环组件。在各个实施例中，检测器环组件11可以包括沿着中心轴线2间隔开的5个检测器环。患者台13定位在门架10前面并且与检测器环组件11的中心轴线2对齐。患者台控制器未示出响应于通过通信链路16从操作者工作站15接收到的命令而将台面14移动到孔12中。门架控制器17安装在门架10内并且响应于通过第二通信链路18从操作者工作站15接收到的命令而操作门架。如图8所示，操作者工作站15包括中央处理单元CPU50、显示器51和键盘52。操作者可以使用键盘来控制校准PET扫描器、配置PET扫描器并且将患者台定位成用于进行扫描。而且，操作者可以控制在显示器51上显示所产生图像和或使用工作站CPU50执行的程序来执行图像增强功能。检测器环组件11包括多个检测器模块。例如，检测器环组件11可以包括36个检测器模块，其中，每个检测器模块包括八个检测器块。图9示出了一个检测器块20的示例。检测器模块中的检测器块20可以被安排为例如2x4配置，使得检测器环组件11的周长为72个块，并且检测器组件11的宽度为4个检测器块。每个检测器块20可以包括多个单独的检测器晶体。在所展示的实施例中，检测器晶体阵列21位于四个光电传感器22前面。光电传感器22被示意性地描绘为光电倍增管；然而，可以注意到的是，在各个实施例中，可以采用SiPM。在各个实施例中，可以采用其他配置、大小和数量的检测器晶体、光电传感器和检测器模块。在PET扫描期间，湮灭光子可能撞击检测器晶体21之一。可以例如由硅酸镥钇LYSO或锗酸铋BGO形成的检测器晶体21例如将湮灭光子转换成由光电检测器接收和检测的多个光子。检测器晶体生成的光子通常在某种程度上传播并且行进到相邻检测器晶体中，使得这四个光电传感器22中的每一个由于湮灭光子撞击单个检测器晶体21而接收到某一数量的光子。响应于闪光事件，每个光电传感器22在线路A至D之一上产生信号23A至23D，如图9所示，所述信号在发生闪光事件时急剧上升并且以指数方式缩小。信号的相对大小由检测器晶体阵列中发生闪光事件的位置决定。引起闪光事件的湮灭光子的能量决定了这四个信号的总大小。信号开始上升的时间由发生闪光事件的时间以及光子从闪光事件的位置行进到光电传感器所需的时间决定。图9中描绘的示例提供了基于真空光电检测器的示例；然而，可以注意到的是，本文中公开的某些原理总体上还可以应用于SiPM检测器。如图8所示，在门架10内安装有用于从检测器块20接收这四个信号的一组采集电路25。采集电路25使用相对信号强度来确定检测器晶体阵列内的定时、能量和事件坐标。结果被数字化并且通过电缆26发送至容纳在单独机柜28中的事件定位器电路27。每个采集电路25还产生指示发生闪光事件的准确时刻的事件检测脉冲。事件定位器电路27形成周期性地对采集电路25产生的信号进行采样的数据采集处理器30的一部分。数据采集处理器30具有采集CPU29，所述采集CPU控制局域网18和总线31上的通信。事件定位器电路27将关于每个有效事件的信息组装为指示何时发生事件和检测事件的检测器晶体21的身份的一组数字。事件定位器电路27例如可以使用检测器位置映射来将一对坐标映射到检测事件的检测器21。事件数据包传输至重合检测器32，所述重合检测器也是数据采集处理器30的一部分。重合检测器32接受来自事件定位器电路27的事件数据包并且判定所述事件数据包中的任何两个是否重合。重合通过多个因子确定。例如，可能需要每个事件数据包中的时间标记处于彼此的指定时间段内，例如，6纳秒。作为另一个示例，可能需要这两个事件数据包指示的位置位于穿过扫描器孔12的视场FOV的直线上。无法配对的事件被丢弃，并且重合事件对被定位并且记录为通过串行链路33传输至分类器34的重合数据包。重合数据包的格式可以是例如32位数据流，所述数据流包括精确标识检测事件的这两个检测器晶体21的位置的一对数字。可以包括CPU并且形成图像重构处理器40的一部分的分类器34从重合检测器32接收重合数据包。分类器34的功能是接收重合数据包并且分配用于存储重合数据的正弦图存储器。指向同一方向θ并且穿过扫描器的视场的一组所有投影射线是形成一组正弦图的完整投影或“视图”。特定投影射线与视场的中心之间的距离R将那个投影射线定位在视图内。如图8所示，例如，事件50’沿着投影射线51’发生，所述投影射线以投影角θ和距离R定位在视图中。分类器34通过整理指示位于投影射线上的检测器晶体21处的事件的重合数据包来对在扫描期间在此投影射线R，θ上发生的所有事件进行计数。在发射扫描期间，重合计数被组织在存储器43中，例如作为一组二维阵列，一个用于每个轴向图像，并且每个都具有投影角θ作为其尺寸之一，并且具有距离R作为另一个尺寸。所测量事件的θ*R映射可以被称为正弦图阵列48。分类器34还可以将重合事件组织为其他数据格式。在投影平面格式中，例如，其他变量可以用于定义非相邻检测器环中的多对检测器晶体21检测到的重合事件。重合事件随机发生，并且分类器34根据每个重合数据包中的这两个晶体地址确定θ和R值并且使相应正弦图阵列元件的计数增量。在完成发射扫描时，正弦图阵列48存储沿着每条射线发生的湮灭事件的总数。阵列处理器45根据正弦图阵列48中的数据重构图像。然而，首先，可以对所获取数据进行多次校正以校正测量误差，如由患者引起的湮灭光子衰减、检测器增益不均匀性、随机重合和积分器死区时间造成的测量误差。然后，阵列处理器45对经校正正弦图阵列的每一行进行傅里叶变换并且将其乘以一维过滤器阵列。然后，对经过滤的数据进行傅里叶逆变换，并且向后投影每个阵列元件以形成图像阵列46。图像CPU42可以存储图像阵列数据或将所述数据输出至操作者工作站15。可替代地，图像阵列46可以通过阵列处理器45和或图像CPU42运行的迭代图像重构算法来生成。应注意的是，各个实施例可以以硬件、软件或其组合来实施。各个实施例和或部件，例如模块或其中的部件和控制器还可以被实施为一个或多个计算机或处理器的一部分。计算机或处理器可以包括例如用于访问互联网的计算设备、输入设备、显示单元和接口。计算机或处理器可以包括微处理器。微处理器可以连接至通信总线。计算机或处理器还可以包括存储器。存储器可以包括随机存取存储器RAM和只读存储器ROM。计算机或处理器可以进一步包括存储设备，所述存储设备可以是硬盘驱动器或可移除存储设备，如固态驱动器、光盘驱动器等。存储设备还可以是用于将计算机程序或其他指令加载到计算机或处理器中的其他类似装置。如本文中所使用的，术语“计算机”或“模块”可以包括任何基于处理器或基于微处理器的系统，包括使用微控制器、精简指令集计算机RISC、ASIC、逻辑电路和能够执行本文所述功能的任何其他电路或处理器的系统。以上示例仅是示例性的，并且因此不旨在以任何方式限制术语“计算机”的定义和或含义。计算机或处理器执行在一个或多个存储元件中存储的指令集以便处理输入数据。存储元件还可以根据期望或需要存储数据或其他信息。存储元件可以是采用处于处理机器内的信息源或物理存储器元件的形式。指令集可以包括指示计算机或处理器作为处理机器执行特定操作、如各个实施例的方法和过程的各种命令。指令集可以采用软件程序的形式。软件可以采用各种形式，如系统软件或应用软件，并且可以被具体化为有形且非暂态计算机可读介质。进一步地，软件可以采用单独程序或模块的集合、较大程序内的程序模块或程序模块的一部分的形式。软件还可以包括采用面向对象编程的形式的模块化编程。处理机器对输入数据的处理可以是响应于操作者命令，或者响应于之前处理的结果，或者响应于由另一处理机器做出的请求而进行的。如本文中所使用的，“被配置成”执行任务或操作的结构、限制或元件以对应于所述任务或操作的方式在结构上被特别形成、构造或调整。出于清晰和避免疑惑的目的，仅能够被修改成执行任务或操作的对象不“被配置成”执行所述任务或操作，如本文所使用的。相反，使用如本文所使用的“被配置成”表示结构调整或特性，并且表示被描述为“被配置成”执行任务或操作的任何结构、限制或元件的结构要求。例如，“被配置成”执行任务或操作的处理单元、处理器或计算机可以被理解为被特别构造为执行所述任务或操作例如，具有存储于其上或与其结合使用的被定制或预期用于执行任务或操作的一个或多个程序或指令；和或具有被定制或预期用于执行任务或操作的处理电路系统安排。出于清晰和避免疑惑的目的，通用计算机如果被适当编程，其可以变得“被配置成”执行任务或操作不“被配置成”执行任务或操作，除非或者直到专门编程或结构上修改为执行任务或操作。如本文中所使用的，术语“软件”和“固件”是可互换的，并且包括存储在存储器中以供由计算机执行的任何计算机程序，所述存储器包括RAM存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器和非易失性RAMNVRAM存储器。以上存储器类型仅仅是示例性的，并且因此不在可用于存储计算机程序的存储器类型方面进行限制。应理解的是，以上描述旨在是说明性的，而非限制性的。例如，上述实施例和或实施例的方面可彼此组合使用。此外，可以进行许多修改以使具体的情况或材料适应各个实施例的教导而不脱离其范围。尽管本文中所描述的材料的尺寸和类型旨在限定各个实施例的参数，但是它们并非限制性的并且仅是示例性的。对本领域的技术人员而言，在阅读了以上描述之后，许多其他的实施例都将是明显的。因此，各个实施例的范围应当参考所附权利要求书、连同这种权利要求书有权获得的等效物的全部范围来确定。在所附权利要求书中，术语“包括including”和“其中inwhich”被用作相应术语“包括comprising”和“其中wherein”的易懂的英文等价词。而且，在以下权利要求书中，术语“第一”、“第二”和“第三”等仅用作标签，且不旨在对其对象强加数值要求。进一步地，以下权利要求书的限制未以装置加功能的格式进行编写并且并不旨在基于35U.S.C.§112f来解释，除非且直至这种权利要求限制在没有进一步结构的功能阐述之后明确使用短语“用于…的装置”。本书面说明书使用示例来公开各个实施例，包括最佳模式，并且同时也使本领域的任何技术人员能够实践各个实施例，包括制造并使用任何设备或系统以及执行所并入的任何方法。各个实施例的可获专利的范围由权利要求书限定，并且可以包括本领域的技术人员所想到的其它实例。如果这种其他示例具有并非与权利要求书的字面语言不同的结构要素或所述示例包括与权利要求书的字面语言具有非实质性差异的效结构要素，则所述示例预期处于权利要求书的范围内。

权利要求：1.一种系统，包括：至少一个检测器，被配置成获取成像信息；处理单元，操作性地耦合至所述至少一个检测器并且被配置成从所述至少一个检测器获取所述成像信息，所述处理单元被配置成：获取用于成像操作的患者扫描信息；基于所述患者扫描信息确定目标活度；确定与所述目标活度相对应的、用于执行所述成像操作的目标时间；在所述目标时间时执行所述成像操作以获取目标成像信息；以及使用所述目标成像信息来重构图像。2.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统被配置用于正电子发射断层扫描PET或计算机断层扫描CT中的至少一种。3.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理单元被配置成基于峰值噪声等效计数NEC来确定所述目标活度。4.如权利要求1所述的系统，其中，所述患者扫描信息包括患者体重。5.如权利要求1所述的系统，进一步包括剂量校准器，所述剂量校准器被配置成确定待施用的放射性药物的注射前活度水平，其中，所述处理单元被配置成使用所述放射性药物的所述注射前活度水平和衰减特性来确定所述目标时间。6.如权利要求1所述的系统，其中，所述处理单元被配置成基于根据历史图像开发的数学模型来确定所述目标活度。7.如权利要求1所述的系统，其中，所述成像操作是在一系列帧中执行的，并且所述处理单元被配置成在逐帧的基础上确定所述帧中的至少一些帧的帧目标活度。8.如权利要求7所述的系统，其中，所述处理单元被配置成基于相应的帧目标活度来确定在其中进行成像的所述帧的顺序。9.一种方法，包括：使用至少一个处理器来获取用于成像操作的患者扫描信息；使用所述至少一个处理器来基于所述患者扫描信息确定目标活度；确定与所述目标活度相对应的、用于执行所述成像操作的目标时间；在所述目标时间时执行所述成像操作以获取目标成像信息；以及使用所述目标成像信息来重构图像。10.如权利要求9所述的方法，其中，所述目标成像信息是正电子发射断层扫描PET成像信息或计算机断层扫描CT成像信息中的至少一种。11.如权利要求9所述的方法，进一步包括：基于峰值噪声等效计数NEC来确定所述目标活度。12.如权利要求9所述的方法，其中，所述患者扫描信息包括患者体重。13.如权利要求9所述的方法，进一步包括：使用剂量校准器来确定待施用的放射性药物的注射前活度水平，其中，所述目标时间是使用所述放射性药物的所述注射前活度水平和衰减特性来确定的。14.如权利要求9所述的方法，其中，所述目标活度是基于根据历史图像开发的数学模型来确定的。15.如权利要求9所述的方法，其中，所述成像操作是在一系列帧中执行的，所述方法包括：在逐帧的基础上确定所述帧中的至少一些帧的帧目标活度。16.如权利要求15所述的方法，进一步包括：基于相应的帧目标活度来确定在其中进行成像的所述帧的顺序。17.一种方法，包括：跨一群患者获取一系列图像；将每个图像与对应于所述图像的扫描信息关联；确定每个图像的峰值噪声等效计数NEC的相应活度水平；以及基于所述图像中的每一个图像的相应NEC来开发模型。18.如权利要求17所述的方法，其中，所述患者扫描信息包括患者体重，并且所述模型将目标活度与所述患者体重关联。19.如权利要求17所述的方法，其中，所述图像包括相应的一系列帧，所述方法包括：确定相应的帧活度水平。20.如权利要求17所述的方法，其中，所述图像包括正电子发射断层扫描PET图像或计算机断层扫描CT图像中的至少一种。

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