具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请提供的PET系统参数推荐方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，图1是根据本申请实施例的PET系统参数推荐方法的应用环境示意图，如图1所示。其中，PET系统包括数据采集设备101、扫描床102、主机103和重建机104，医生通过主机103控制数据采集设备101对扫描床102上的患者进行扫描，得到患者的扫描数据。主机103将获取到的扫描数据发送至重建机104进行图像重建，最终得到扫描图像。

本实施例提供了一种PET系统参数推荐方法。图2是根据本申请实施例的PET系统参数推荐方法的流程图，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S210，获取扫描对象的定位像。

本实施例中的PET系统参数推荐方法在对扫描对象进行正式扫描之前，需要先获取扫描对象的定位像，以确定具体的扫描部位和对应的扫描参数和/或重建参数。

其中，扫描对象可以为患者，扫描部位为扫描对象的一个或者多个身体部位，定位像为快速扫描得到的检查区域的平面图像，包括正位和侧位。具体地，当扫描对象被载入扫描区域内，通过对扫描区域进行定位扫描，从而得到扫描对象的定位像。据此，从定位像中便可以获知扫描对象在扫描区域内的具体位置，以便于对扫描对象进行进一步的扫描规划。以扫描对象的待检查部位为头部为例，通过定位像便可以获知扫描对象的头部在扫描区域内的具体位置，从而对扫描对象的头部进行扫描，对扫描对象的其他部位不做扫描。

步骤S220，识别定位像中扫描对象的解剖特征点。

显然地，在PET系统的扫描过程中，能够获取到扫描对象的形态结构，例如，骨骼和器官的位置，因此，可以在定位像中根据形态结构确定不同身体部位的解剖特征点，本实施例中的解剖特征点可以为能够区分扫描对象不同身体部位的标志点，例如，颅顶、颧骨、肺尖、膈顶等等。

步骤S230，确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。

在一次定位像的扫描过程中，PET系统能够获取到扫描对象的多个解剖特征点。例如，颅顶、颧骨、下颌、肩关节、肺尖、隔顶、股骨关节、膝盖等等。

在对扫描对象进行扫描时，扫描对象不同的解剖特征点对应于不同的扫描床位，所以每个解剖特征点都有与其关联的扫描床位。例如，在有2个扫描床位的情况下，颅顶、颧骨可能属于第一个扫描床位，肺尖可能属于第二个扫描床位，那么颅顶、颧骨与第一个扫描床位具有关联关系，肺尖与第二个扫描床位具有关联关系。具体地，扫描床位为扫描过程中扫描床的不同位置。

步骤S240，根据关联关系推荐扫描参数和/或图像重建参数。

其中，扫描参数包括放射剂量、扫描时长等等，图像重建参数包括图像重建过程中的算法等等。具体地，在某一个扫描床位下，确定与解剖特征点对应的扫描参数和/或重建参数，根据解剖特征点与扫描床位的关联关系，确定在该扫描床位下进行扫描时的扫描参数和/或重建参数。

通过上述步骤S210至步骤S240，在得到定位像之后，先识别定位像中的解剖特征点，然后基于解剖特征点与扫描床位之间的关联关系，确定扫描时的扫描参数和/或图像重建参数。在相关技术中，根据定位像进行扫描规划，需要技师通过人工方式对不同身体部位的参数进行设置。本实施例中可以通过对定位像中的解剖特征点进行识别，从而推荐对应的扫描参数和/或图像重建参数，解决了相关技术中需要人工对不同身体部位的参数进行设置之后才能进行扫描，费时费力且效率较低的问题，提高了PET系统的扫描效率。

在其中一些实施例中，根据深度学习模型识别定位像中扫描对象的解剖特征点。本实施例中的深度学习模型可以通过训练得到，具体地，可以先在定位像中对解剖特征点进行标注，然后根据标注后的定位像进行训练，得到本实施例中的深度学习模型，以提高对解剖特征点的识别准确度和识别效率。

在其中一些实施例中，根据深度学习模型对解剖特征点进行分类。同样的，本实施例中的深度学习模型可以通过训练得到，具体地，可以预先设置多个不同种类的解剖特征点，并标注每个特征点所属的身体部位的类型，根据解剖特征点和标注的类型进行训练，得到最终的深度学习模型，以提高对解剖特征点进行分类的准确度。

在其他实施例中，也可以直接设置解剖特征点和身体部位的类型之间的分类规则，将该分类规则输入在深度学习模型中进行使用。

在其中一些实施例中，图3是根据本申请实施例的确定关联关系的方法的流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤：

步骤S310，获取每个解剖特征点的身体部位标签。

其中，身体部位标签表示与该解剖特征点对应的身体部位，例如，头部、胸部、腹部、下肢等等。解剖特征点与身体部位标签之间的对应关系可以预先进行设置。可选地，每个解剖特征点的身体部位标签可以人工进行标记，也可以由处理器根据预先设置的对应关系进行自动识别。

步骤S320，统计解剖特征点的身体部位标签的标签信息。

本实施例中，身体部位标签的标签信息为对所有身体部位标签的统计信息，包括数量、类别等等。

步骤S330，根据标签信息对解剖特征点进行分类，确定分类结果。

在得到标签信息之后，可以从身体部位标签的标签信息中得到直接获取到分类结果。

具体地，解剖特征点分属于不同的身体部位，例如颅顶、颧骨、下颌属于头部，肺尖和隔顶属于胸部，股骨关节和膝盖属于下肢。因此从定位像中识别到多个解剖特征点之后，为了使得每个身体部位都能在对应的参数下进行扫描和图像重建，需要将这些解剖特征点进行分类，确定每个解剖特征点分属于哪一个身体部位，最后得到分类结果。

优选地，解剖特征点的识别数量和类型，身体部位的类型，以及解剖特征点和身体部位之间的对应关系，均可以根据场景和需求预先进行设置。

步骤S340，根据分类结果确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。

通过上述步骤S310至步骤S340，对所有解剖特征点的身体部位标签进行统计分析，得到标签信息，最后根据标签信息对所有的解剖特征点进行分类，基于分类结果确定关联关系，进而提高解剖特征点的分类准确率。

进一步地，在得到标签信息之后，根据分类结果确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系可以通过如下方式实现：根据扫描对象的解剖特征点的身体部位标签的标签信息确定解剖特征点与扫描对象身体部位的第一对应关系；根据第一对应关系确定扫描对象身体部位与扫描床位的第二对应关系；根据第二对应关系确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。具体地，不同的解剖特征点可能属于不同的身体部位，二者之间的第一对应关系可以由用户预先进行设置，在使用过程中，第一对应关系可以通过经过深度学习的神经网络进行识别。同时，在扫描过程中，扫描对象与扫描床位之间的相对固定，因此扫描对象的各个身体部位与扫描床位之间具有第二对应关系，最终，可以根据第二对应关系确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。例如，定位像中扫描对象在扫描时被划分为三个扫描床位，每一个身体部位对应一个扫描床位，此时身体部位的具体类别未知，在根据标签信息得到类别为头部、胸部和腹部之后，可以确定三个扫描床位对应的身体部位分别是头部的解剖特征点、胸部的解剖特征点和腹部的解剖特征点。本实施例中基于第一对应关系和第二对应关系确定最终的关联关系，可以提高关联关系的准确度，进一步地，由于不同的身体部位在扫描和图像重建时需要不同的参数，因此可以根据关联关系推荐扫描参数和/或图像重建参数。

在其中一些实施例中，标签信息包括身体部位标签的数量、类别以及每个类别占总数量的比例。其中，身体部位标签的数量根据解剖特征点的数量确定，在所有的解剖特征点都进行统计分析的情况下，身体部位标签的数量与解剖特征点的数量一致，类别为解剖特征点所属的身体部位的类别，优选地，在统计类别的同时，可以统计类别的数量，以及每个类别下身体部位标签的数量。例如，在解剖特征点有10个，且均进行统计分析的情况下，为每一个解剖特征点添加标签，则得到身体部位标签的数量为10，统计之后，可以将10个身体部位标签分为头部、胸部、下腹三类，得到类别为头部、胸部和腹部。

进一步地，总数量是指每个扫描床位包含的身体部位标签的数量，每个类别占总数量的比例是指在一个扫描床位下每个类别分别占该扫描床位的总数量的比例。

通常情况下，每个扫描床位中仅有一个类别的身体部位标签，此时该类别则为对应扫描床位的身体部位，进一步地，如果一个扫描床位中包括两个或者两个以上类别的身体部位，此时则需要根据标签信息中身体部位标签的每个类别占总数量的比例确定解剖特征点与扫描对象身体部位的第一对应关系。例如，一个扫描床位中包括4个身体部位标签，分别为1个头部的身体部位标签和3个腹部的身体部位标签，显然地，腹部占总数量的比例更大，那么该扫描床位对应的身体部位被确定为腹部。本实施例中考虑了到扫描床位划分时的多种情况，提高了PET系统参数推荐方法的场景适应性。

在其中一些实施例中，也可以通过识别预设的关键解剖特征点的位置来确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。具体为，通过神经网络模型，在多个解剖特征点中识别关键解剖特征点，其中，关键解剖特征点可以为多个解剖特征点中的一个，也可以通过一个或者多个解剖特征点的位置共同确定，在确定关键解剖特征点之后，确定关键解剖特征点所属的身体部位，根据关键解剖特征点所属的身体部位确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。本实施例中基于关键解剖特征点确定关联关系，可以避免在某些解剖特征点在识别过程中的不准确造成的干扰，进一步提高关联关系确认的准确度。

在其中一些实施例中，图4是根据本申请实施例的另一种PET系统参数推荐方法的流程图，如图4所示，该方法包括如下步骤：

步骤S410，在人机交互界面上显示扫描参数和/或图像重建参数的列表；

步骤S420，对列表中的扫描参数和/或重建参数进行选择和/或确认；

步骤S430，根据选择和/或确认结果执行扫描和/或图像重建。

本实施例中，在根据关联关系得到扫描参数和/或图像重建参数之后，还可以通过人机交互界面再次确认该扫描参数和/或图像重建参数，具体地，图5是根据本申请实施例的人机交互界面的示意图，如图5所示，该人机交互界面上显示了图像重建参数的列表，包括重建、校正、图像和分配四个部分，每个部分都具有多个选项，例如，在重建部分，有算法参数，例如飞行时间的选项，在校正部分，有校正类型的选项，在图像部分，有图像参数的选项，在分配部分，有重建类型的选项。在人机交互界面的列表中，根据关联关系得到的扫描参数和/或图像重建参数已经预先勾选，医生可以根据实际情况对列表中的参数进行改选和/或确认，PET系统也可以根据其他条件自主修改列表里的选项。其中，选择可以为对列表中的不同选项进行勾选，确认可以为对所有已选项进行确认。在实际的场景中，可以根据需求设定选择和确认功能。PET系统根据列表中的选项得到最终的扫描参数和/或图像重建参数，根据扫描参数对扫描对象进行扫描，根据图像重建参数进行图像重建。

通过上述步骤S410至步骤S430，基于可视化的人机交互界面实现扫描参数和/或图像重建参数的选择和/或确认，增强扫描过程中的可交互性。

在其中一些实施例中，图像重建参数的列表中包括运动校正参数。本实施例中的运动校正参数用于校正身体部位的刚性运动，例如，在扫描过程中，扫描对象可能会出现头部、胸部或者腹部的移位，此时需要对移位进行校正，避免重建后的图像出现伪影。

进一步地，扫描对象的呼吸运动如果过于剧烈，胸腹部起伏过大，也会对扫描和重建过程造成影响，同样的，心脏跳动也会对扫描和重建过程造成影响，因此，在识别到扫描床位对应的身体部位中包含胸部或者腹部时，扫描参数的列表中还包括运动监测参数，以对重建过程中的伪影进行校正。

下面通过实际场景对本申请实施例进行描述和说明。

图6是根据本申请实施例的扫描床位示意图，如图6所示，在处理定位像时，会在定位像中以矩形显示虚拟的扫描床位框，图6中的多个扫描床位框分别对应于头部、胸部、腹部、盆部和下肢。

图7是根据本申请实施例的解剖特征点和身体部位的示意图，如图7所示，灰度不同的圆点代表不同的解剖特征点，在识别解剖特征点的同时已经规划了第一扫描床位、第二扫描床位、第三扫描床位、第四扫描床位和第五扫描床位。然后根据解剖特征点所属的身体部位进行分类，最终确定第一扫描床位为头部的扫描床位，第二扫描床位为胸部的扫描床位，第三扫描床位为腹部的扫描床位，第四扫描床位为盆部的扫描床位，第五扫描床位为下肢的扫描床位。在识别到具体的扫描床位之后，即可根据身体部位推荐对应的扫描参数和/或图像重建参数。

例如，在解剖特征点中识别到颅顶和颧骨，且颅顶和颧骨均在第一扫描床位的范围内时，则判断第一扫描床位为头部的扫描床位，然后PET系统可以自主勾选扫描参数中的“头部运动检测”；在解剖特征点识别到肺尖和膈顶时，对肺尖和膈顶的位置进行检测，将左右肺尖的较低位置作为肺部上边界，将膈顶作为肺部下边界，以肺部上下边界中点作为胸部定位识别点，若胸部定位识别点在第二扫描床位之内，确认第二扫描床位为胸部的扫描床位，然后PET系统可以自主勾选扫描参数中的“呼吸运动检测”。

进一步地，定位像本身具有实时交互性，在扫描床位的位置改变之后，本申请还可以对扫描床位的位置进行实时检测，对位置改变后的扫描床位进行定位识别，同时以位置改变后的身体部位标签的标签信息进行扫描参数和/图像重建参数的推荐。

需要说明的是，本申请中的PET系统参数推荐方法，应用于短轴的PET系统中，每次仅对一个扫描床位进行扫描，在一个扫描床位结束之后，PET系统自动切换至与下一个扫描床位对应的扫描参数，对扫描对象进行扫描。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。以运行在终端上为例，图8为本申请实施例的PET系统参数推荐方法的终端的硬件结构框图。如图8所示，终端80可以包括一个或多个(图8中仅示出一个)处理器802(处理器802可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器804，可选地，上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备806以及输入输出设备808。本领域普通技术人员可以理解，图8所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限定。例如，终端80还可包括比图8中所示更多或者更少的组件，或者具有与图8所示不同的配置。

存储器804可用于存储控制程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的PET系统参数推荐方法对应的控制程序，处理器802通过运行存储在存储器804内的控制程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器804可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器804可进一步包括相对于处理器802远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端80。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备806用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括终端80的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备806包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备806可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本实施例还提供了一种PET系统参数推荐装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图9是根据本申请实施例的PET系统参数推荐装置的结构框图，如图9所示，该装置包括获取单元91、确定单元92和推荐单元93：

获取单元91，用于获取扫描对象的定位像；识别所述定位像中所述扫描对象的解剖特征点；确定单元92，用于确定所述解剖特征点与扫描床位之间的关联关系；推荐单元93，用于根据所述关联关系推荐扫描参数和/或图像重建参数。其中，解剖特征点的识别和分类均可以通过深度学习模型实现。

本实施例在获取单元91得到定位像之后，确定单元92先识别定位像中的解剖特征点，然后基于解剖特征点与扫描床位之间的关联关系，确定扫描时的扫描参数和/或图像重建参数。在相关技术中，根据定位像进行扫描规划，需要技师通过人工方式对不同身体部位的参数进行设置。本实施例中可以通过对定位像中的解剖特征点进行识别，从而推荐对应的扫描参数和/或图像重建参数，解决了相关技术中需要人工对不同身体部位的参数进行设置之后才能进行扫描，费时费力且效率较低的问题，提高了PET系统的扫描效率。

进一步地，确定单元92还用于获取每个解剖特征点的身体部位标签；统计解剖特征点的身体部位标签的标签信息；根据标签信息对解剖特征点进行分类，确定分类结果；根据分类结果确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系，以提高解剖特征点的分类准确率。

具体地，确定单元92根据扫描对象的解剖特征点的身体部位标签的标签信息确定解剖特征点与扫描对象身体部位的第一对应关系；根据第一对应关系确定扫描对象身体部位与扫描床位的第二对应关系；根据第二对应关系确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。

进一步地，标签信息包括身体部位标签的数量、类别以及每个类别占总数量的比例，确定单元92根据标签信息中身体部位标签的每个类别占总数量的比例确定解剖特征点与扫描对象身体部位的第一对应关系。

在其中一些实施例中，确定单元92在所述解剖特征点中识别关键解剖特征点；确定所述关键解剖特征点所属的身体部位，根据所述关键解剖特征点所属的身体部位确定所述解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。

进一步地，该装置还包括人机交互单元，用于在人机交互界面上显示扫描参数和/或图像重建参数的列表；对列表中的扫描参数和/或重建参数进行选择和/或确认；根据选择和/或确认结果执行扫描和/或图像重建。其中，图像重建参数列表中包括运动校正参数和/或运动监测参数，增强扫描过程中的可交互性。

图10是根据本申请实施例的PET系统的结构框图，如图10所示，该系统包括扫描仪1001和处理器1002：扫描仪1001用于获取扫描对象的定位像；处理器1002识别定位像中扫描对象的解剖特征点；处理器1002确定所述解剖特征点与扫描床位之间的关联关系；处理器1002根据所述关联关系推荐扫描参数和/或图像重建参数。其中，解剖特征点的识别和分类均可以通过深度学习模型实现。

在扫描仪1001得到定位像之后，处理器1002先识别定位像中的解剖特征点，然后基于解剖特征点与扫描床位之间的关联关系，确定扫描时的扫描参数和/或图像重建参数。在相关技术中，根据定位像进行扫描规划，需要技师通过人工方式对不同身体部位的参数进行设置。本实施例中可以通过对定位像中的解剖特征点进行识别，从而推荐对应的扫描参数和/或图像重建参数，解决了相关技术中需要人工对不同身体部位的参数进行设置之后才能进行扫描，费时费力且效率较低的问题，提高了PET系统的扫描效率。

进一步地，处理器1002还用于获取每个解剖特征点的身体部位标签；统计解剖特征点的身体部位标签的标签信息；根据标签信息对解剖特征点进行分类，确定分类结果；根据分类结果确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系，以提高解剖特征点的分类准确率。

具体地，处理器1002根据扫描对象的解剖特征点的身体部位标签的标签信息确定解剖特征点与扫描对象身体部位的第一对应关系；根据第一对应关系确定扫描对象身体部位与扫描床位的第二对应关系；根据第二对应关系确定解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。

进一步地，标签信息包括身体部位标签的数量、类别以及每个类别占总数量的比例，处理器1002根据标签信息中身体部位标签的每个类别占总数量的比例确定解剖特征点与扫描对象身体部位的第一对应关系。

在其中一些实施例中，处理器92在所述解剖特征点中识别关键解剖特征点；确定所述关键解剖特征点所属的身体部位，根据所述关键解剖特征点所属的身体部位确定所述解剖特征点与扫描床位之间的关联关系。

进一步地，处理器1002还用于在人机交互界面上显示扫描参数和/或图像重建参数的列表；对列表中的扫描参数和/或重建参数进行选择和/或确认；根据选择和/或确认结果执行扫描和/或图像重建。其中，图像重建参数列表中包括运动校正参数和/或运动监测参数，增强扫描过程中的可交互性。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取扫描对象的定位像；

S2，识别定位像中扫描对象的解剖特征点；

S3，确定所述解剖特征点与扫描床位之间的关联关系；

S4，根据所述关联关系推荐扫描参数和/或图像重建参数。

需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

另外，结合上述实施例中的PET系统参数推荐方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质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实施例中的任意一种PET系统参数推荐方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。