用于運動校正的醫(yī)學(xué)圖像的方法和器件的制作方法

專利名稱：用于運動校正的醫(yī)學(xué)圖像的方法和器件的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本文公開的主題通常涉及成像系統(tǒng)，并且更特別地涉及用于運動校正的醫(yī)學(xué)圖像的器件和方法。
背景技術(shù)：
存在使用不同模態(tài)(modality)掃描的多模態(tài)成像系統(tǒng)，例如，計算機斷層照相(Computed Tomography, CT)、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)、正電子發(fā)射斷層照相(Positron Emission Tomography, PET)、以及單光子發(fā)射計算機斷層照相(Single Photon Emission Computed Tomography, SPECT)。在操作期間，常規(guī)的成像系統(tǒng)的圖像質(zhì)量可能受正在成像的對象的運動影響。特別地，成像對象的運動可能降低圖像質(zhì)量。更具體地，在圖像采集期間由對象的運動產(chǎn)生圖像偽影(image artifact)。呼吸運動·是在醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中遇到的哺乳動物(例如，人和動物)中的非自愿的運動的公共來源。在圖像檢查期間(例如當(dāng)內(nèi)科醫(yī)生確定損傷的尺寸、確定損傷的位置、或量化損傷時)，呼吸運動可能帶來誤差。此外，在多模態(tài)系統(tǒng)(例如集成PET/CT系統(tǒng))中，PET和CT圖像應(yīng)該彼此配準(zhǔn)。然而，由于CT圖像典型地是在短時間段期間采集的，由CT圖像生成的衰減圖表示在沒有呼吸運動的完全呼氣期間患者的衰減特性。與此相反，PET圖像典型地是在相對長的時間段之上采集的，該時間段中由于長的采集時間而允許患者自由呼吸。兩個數(shù)據(jù)采集模式之間的失配可能導(dǎo)致衰減校正的PET圖像中的圖像偽影。一種用于減少圖像偽影的已知方法是將多個呼吸階段的CT圖像(或最大強度CT圖像)平均來模仿在多個呼吸循環(huán)上收集的PET采集的效果。另一種用于減少圖像偽影的已知方法是使用呼吸門控CT采集來生成衰減校正圖，其更好地匹配呼吸門控PET采集的呼吸特性。還有一種方法可以包含請求患者在掃描期間屏住呼吸。然而，因為可能在幾分鐘之上采集PET數(shù)據(jù)，所以患者典型地必須在PET采集期間呼吸數(shù)次，其導(dǎo)致圖像偽影。

發(fā)明內(nèi)容
在一個實施例中，提供了一種用于減少圖像中的運動相關(guān)的成像偽影的方法。該方法包含獲取感興趣的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)集，將多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到圖像數(shù)據(jù)集來生成運動信息，基于運動信息將圖像數(shù)據(jù)集分類為多個箱(bin)，以及使用多個箱中的至少一個來生成感興趣的區(qū)域的圖像。在另一實施例中，提供了一種包含掃描儀和操作地耦合到該掃描儀的計算機的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)。編程計算機以使用掃描儀采集對象的成像數(shù)據(jù)集，使用圖像數(shù)據(jù)集生成多個中間圖像，將多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到多個中間圖像來生成運動信息，基于運動信息將中間圖像分類為多個箱，以及使用多個箱的至少一個生成感興趣的區(qū)域的圖像。在另外的實施例中，提供了一種非暫時性計算機可讀介質(zhì)。提供了采用程序編碼的計算機可讀介質(zhì)，該程序編程以指導(dǎo)計算機。為使用掃描儀來采集對象的成像數(shù)據(jù)集，使用圖像數(shù)據(jù)集生成多個中間圖像，將多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到多個中間圖像來生成運動信息，基于運動信息將中間圖像分類為多個箱，以及使用多個箱的至少一個生成感興趣的區(qū)域的圖像。


圖I是根據(jù)各種實施例形成的示范性成像系統(tǒng)的簡化概略圖示。圖2是圖示根據(jù)各種實施例的用于減少運動相關(guān)的成像偽影的方法的流程圖。圖3是圖示根據(jù)各種實施例形成的示范性正弦圖的簡化框圖。圖4是表示根據(jù)各種實施例可以生成的平均信息的示范性圖像。圖5是表示根據(jù)各種實施例可以生成的運動信息的示范性圖像。·圖6是根據(jù)各種實施例可以生成的示范性運動信息。圖7是表示根據(jù)各種實施例可以生成的運動信息的另一示范性圖像。圖8是根據(jù)各種實施例可以生成的示范性運動信號。圖9是根據(jù)各種實施例可以生成的示范性圖像。圖10是表示根據(jù)各種實施例可以生成的運動信息的另一示范性圖像。圖11是根據(jù)各種實施例可以生成的示范性運動信息。圖12是表示根據(jù)各種實施例可以生成的運動信息的另一示范性圖像。圖13是根據(jù)各種實施例可以生成的示范性運動信息。圖14是根據(jù)各種實施例形成的示范性成像系統(tǒng)的圖解圖示。
具體實施例方式當(dāng)結(jié)合附圖來閱讀時，將更好地理解上文概要以及下文各種實施例的詳細(xì)描述。就圖示各種實施例的功能塊的圖表的程度而言，功能塊不必要指示硬件電路之間的劃分。從而，例如，可用單件硬件(例如，通用信號處理器或隨機存取存儲器塊、硬盤等)或多件硬件來實現(xiàn)一個或多個功能塊(例如，處理器或存儲器)。類似地，程序可以是獨立程序，可以作為子程序并入操作系統(tǒng)中，可以是安裝的軟件包中的功能等。應(yīng)理解，各種實施例不限于附圖中所示的排列和工具。如本文所使用的，以單數(shù)敘述并冠以詞語“一”的元件或步驟應(yīng)該理解為不排除多個所述元件或步驟，除非明確聲明這樣的排除。此外，參照本發(fā)明的“一個實施例”并不旨在解釋為排除也并入所敘述的特征的額外的實施例的存在。此外，除非明確地相反聲明，否貝U “包括”或“具有”具有特定的性質(zhì)的元件或多個元件的實施例可以包含不具有那種性質(zhì)的額外的元件。還如本文所使用的，短語“重建圖像”不旨在排除在其中生成表示圖像而不是可視圖像的數(shù)據(jù)的本發(fā)明的實施例。因此，如本文所使用的術(shù)語“圖像”泛指可視圖像和表示可視圖像的數(shù)據(jù)兩者。然而，許多實施例生成或配置為生成至少一個可視圖像。圖I是示范性正電子發(fā)射斷層照相(PET)成像系統(tǒng)10的簡化框圖。PET成像系統(tǒng)10可以包含PET掃描儀12，可操作PET掃描儀12來生成患者16的四維(four-dimensional, 4D)發(fā)射數(shù)據(jù)集(emission dataset) 14。4D 發(fā)射數(shù)據(jù)集 14 表示三個空間維度和時間。4D發(fā)射數(shù)據(jù)集14可以存儲在存儲器裝置20中。存儲器裝置20可以包含存儲器電路的任何組合，包含電、磁性、和/或光學(xué)系統(tǒng)。存儲器裝置20可以包含例如只讀存儲器(ROM) 22、隨機存取存儲器(RAM) 24、和/或大容量存儲器26。存儲器裝置20可在其中存儲由處理器30執(zhí)行的程序指令。程序指令可以以任何相配合適的計算機語言來書寫，例如Matlab。處理器30可以是相配合適的處理系統(tǒng)的任何一個或其組合，其中例如微處理器、數(shù)字信號處理器、以及現(xiàn)場可編程邏輯陣列、等等。處理系統(tǒng)可以實施為任何相配合適的計算裝置，例如計算機、個人數(shù)字助理(PDA)、膝上型計算機、筆記本計算機、基于硬驅(qū)動的裝置，或者可以接收、送出和存儲數(shù)據(jù)的任何裝置?？梢蕴峁┹斎?輸出(I/O)裝置32用于接收用戶輸入和/或用于提供輸出給用戶。I/O裝置32還可以是通信鏈路，其使數(shù)據(jù)能傳送到其它裝置和/或從其它裝置傳送，例如通過網(wǎng)絡(luò)。I/O裝置32可以包含用于顯示PET圖像的顯示裝置(未示出)。I/O裝置32可以包含用于接收來自用戶的輸入的裝置。例如，該裝置可以包含鼠標(biāo)、跟蹤球、或觸敏接口。成像系統(tǒng)10還包含運動特性化模塊50，適配其以識別發(fā)射數(shù)據(jù)集14內(nèi)的運動，并且利用所識別的運動來將發(fā)射數(shù)據(jù)集14分割為多個箱，其中箱的至少一個然后用來重建患者16的至少一個圖像，如以下更詳細(xì)地討論的。在示范性實施例中，發(fā)射數(shù)據(jù)集14是4D發(fā)射數(shù)據(jù)集，并且運·動特性化模塊安裝在處理器30中。運動特性化模塊可以實現(xiàn)為硬件裝置、軟件或其組合。圖2是由在圖I所示的PET成像系統(tǒng)10進(jìn)行的示范性方法的框圖。在示范性實施例中，可以使用運動特性化模塊50來實現(xiàn)方法100。更具體地，方法100可以提供為具有在其上記錄的指令的機器可讀介質(zhì)或多個介質(zhì)，用于指引處理器30進(jìn)行本文描述的方法的實施例。該介質(zhì)或多個介質(zhì)可以是任何類型的CD-R0M、DVD、軟盤、硬盤、光盤、閃速RAM驅(qū)動，或其它類型的計算機可讀介質(zhì)的或其組合。方法100在發(fā)射數(shù)據(jù)集14上提供運動特性化、或運動減小來解決對象16的運動。在操作中，方法100識別對象16的運動并且重新組織發(fā)射數(shù)據(jù)集14來使對象16的圖像能重建。應(yīng)該認(rèn)識到，雖然相對于從PET成像系統(tǒng)10獲取的發(fā)射數(shù)據(jù)集14來描述方法100，但是方法100還可以應(yīng)用到從CT成像系統(tǒng)獲取的傳送數(shù)據(jù)集。此外，方法100可以應(yīng)用到使用本文討論的任何成像模態(tài)獲取的任何圖像數(shù)據(jù)集或正弦圖數(shù)據(jù)，并且發(fā)射數(shù)據(jù)集14僅是示范性的。在102，獲取對象16的發(fā)射數(shù)據(jù)集14 (每個在圖I中示出)。在示范性實施例中，使用PET成像系統(tǒng)10 (在圖I中示出)獲取發(fā)射數(shù)據(jù)集14。可以通過進(jìn)行對象16的發(fā)射掃描而獲取發(fā)射數(shù)據(jù)集14來產(chǎn)生發(fā)射數(shù)據(jù)集14?？蛇x地，可以從在對象16的以前的掃描期間收集的數(shù)據(jù)來獲取發(fā)射數(shù)據(jù)集14，其中發(fā)射數(shù)據(jù)集14已經(jīng)存儲在存儲器中，例如存儲器裝置20 (在圖I中示出)。發(fā)射數(shù)據(jù)集14可以以任何格式存儲，例如列表模式數(shù)據(jù)集。可以在患者16的實時掃描期間獲取發(fā)射數(shù)據(jù)集14。例如，可以在患者16的實時檢查期間從PET掃描儀12接收發(fā)射數(shù)據(jù)時，對發(fā)射數(shù)據(jù)進(jìn)行本文描述的方法。在104，利用發(fā)射數(shù)據(jù)集14來生成在時間上的多幅中間圖像150。在示范性實施例中，中間圖像150是正弦圖150?？蛇x地，中間圖像可以是重建的圖像。如圖3中所示的，多個正弦圖150可以包含在第一時間巾貞(例如300毫秒)之上米集的第一正弦圖集150a。多個正弦圖150可以包含在第一正弦圖集150a后續(xù)的時間幀之上采集的第二正弦圖集150b等。從而在掃描過程期間，對于每個時間幀(例如對于每個300ms的時間幀)生成正弦圖集。生成的正弦圖150的數(shù)量基于在成像系統(tǒng)10中安裝的檢測器的數(shù)量、期望的運動速度、在102進(jìn)行的掃描的長度等。從而多個正弦圖150可以包含在掃描過程中的連續(xù)時間幀之上采集的多個正弦圖集(150a. . . 150η)，例如可以對于整個掃描過程之上的每個300毫秒采集單個正弦圖集?？梢酝ㄟ^以正弦圖模式操作系統(tǒng)10而生成正弦圖150。正弦圖模式通常是指在其中可選地具有同一飛行時間(Time-of-Flight，TOF)的湮沒事件以(距離軸的半徑、角度)格式存儲在正弦圖中的采集模式。響應(yīng)的陣列已知為正弦圖。應(yīng)該認(rèn)識到，其它方法和/或裝置可以用于數(shù)據(jù)存儲，并且本文描述的正弦圖表示存儲數(shù)據(jù)的一個這樣的示范性方法。在105，預(yù)處理在104生成的正弦圖150來獲取對應(yīng)的集151。例如，可以通過這些來預(yù)處理正弦圖150，即1)在正弦圖的不同元素(即，數(shù)據(jù)尺寸和噪聲減小)之上求平均；2)移除正弦圖的某些元素(例如，在期望發(fā)生運動的地方或在患者數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)高空間信息的地方應(yīng)用掩蔽，例如排除僅意外的或分散的重合的區(qū)域)；3)對于時間上的已知的改變(例如，由于放射性衰變)的校正；4)對數(shù)據(jù)應(yīng)用逐元素(element-wise)操作來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為近似高斯分布，優(yōu)選用統(tǒng)一的方差。例如，對于泊松分布的數(shù)據(jù)，適當(dāng)?shù)淖儞Q包含Anscombe變換、Freeman-Tukey變換、或簡單地取平方根。平均和掩蔽兩者可以依靠外部信息,例如，以·前的掃描、和/或關(guān)于運動的主方向和位置的先驗知識。例如，能由從以前CT掃描獲取的圖像確定患者輪廓或感興趣的區(qū)域(例如膈膜)。然后可以使用PET掃描儀模型將此區(qū)域信息變換為正弦圖。掩蔽還可以從平均數(shù)據(jù)自身(例如，基于閾值檢測背景計數(shù))導(dǎo)出。在106，利用預(yù)處理的正弦圖集151a. . . 151η來生成時間平均信息152。例如，假設(shè)對于每個時間幀在104生成25個正弦圖集150a... 150η，然后在105，生成25個預(yù)處理的正弦圖150a. .. 150η，并且在106，對于150a中的每個正弦圖中的每個元素計算25個對應(yīng)元素的平均來生成平均信息152。圖4圖示可以從正弦圖集150a. . . 150η生成的示范性平均信息152。對于正弦圖集150a. . . 150η生成的平均信息的視覺表示指代為圖4中的PC0。如以上所討論的，通過對于每個預(yù)處理的正弦圖集150 (在時間上)確定平均信息而采集平均信息152。例如，圖4，例如PC0，圖示通過掃描四個示范性統(tǒng)一對象160、162、164、以及166而采集平均信息，其中在此情況下，四個對象的每個的運動是在垂直方向上。如圖4中所示的，四個對象160、162、164、以及166每個展現(xiàn)在每個對象的外邊緣附近的平均像素強度的改變。此外，每個對象160、162、164、以及166分別的內(nèi)部區(qū)域170、172、174、以及176，以及周圍背景區(qū)180大體上是密實的，指示在時間上像素強度有很小的偏移或沒有偏移。在108，對于每個正弦圖集151a. .. 151η，從相應(yīng)正弦圖集150減去平均信息152以生成零均值(zero mean)信息，然后將其輸入到PCA。因此，假設(shè)在示范性掃描期間有在時間上生成的25個正弦圖集150，該方法包含對于25個正弦圖集150的每個生成平均信息152，并且然后對于25個正弦圖集150的每個生成零均值信息154。在110，正弦圖集154然后用作對于PCA方法的輸入(我們將稱預(yù)處理和PCA的組合為逐掩蔽體積PCA(Masked Volume Wise PCA)或MVW-PCA)。PCA的描述是廣泛可用的?？傊?，該方法找到數(shù)據(jù)的(估計)協(xié)方差矩陣的主特征向量。其輸出是多個特征向量(每個對應(yīng)于與集154a相同尺寸的正弦圖集)和它們的對應(yīng)特征值。有最大特征值的特征向量解釋正弦圖集154a... 154η中的最大變化(在時間上)。因為有最低特征值的特征向量對應(yīng)于數(shù)據(jù)中的噪聲，所以僅計算最初少數(shù)的特性向量是可能的并且可取的。這些特征向量通常稱作“主成分”并且以降低特性值的順序標(biāo)記為PC1、PC2等。如圖5中所示的，PCl圖像表示在圖4中使用的示范性數(shù)據(jù)中的第一主成分。在此例子中，PCl圖像圖示由于運動在時間上具有最大改變的區(qū)。例如，使用大體上密實的顏色(對應(yīng)于非常接近于零的值)示出的對象160、162、164、以及166的中央?yún)^(qū)指示對象的此部分中的原始數(shù)據(jù)的值在時間上大體上不改變。此外，PCl使用表示運動的程度或量的陰影區(qū)域示出對象160、162、164、以及166(圖5中所示)的邊緣周圍的存在一些運動。例如,PCl圖示表示對象160的運動的陰影區(qū)域160a和160b。區(qū)域162a和162b表示對象162的運動。區(qū)域164a和164b表示對象164的運動，并且區(qū)域166a和166b表示對象166的運動。此外，陰影指示PCl中對應(yīng)的元素中的值的符號。例如，160a中的陰影指示正值，而160b中的陰影指示負(fù)值。對象160、162、164、以及166本身示出為大體上密實的顏色，這是因為有在對象160、162、164、以及166的中心區(qū)域內(nèi)的運動的相對較小的影響。此外，因為有在對象160、162、164、以及166的周圍的運動的相對較小的影響，所以背景180也圖示為大體上相同的顏色。再次參照圖2，在110，利用對于每個正弦圖集150生成的零均值信息154來生成·一個或多個權(quán)重因素156,在圖6中不出。更具體地，對于每個分析的主成分，PCA輸出單個權(quán)重因素、信號和/或軌跡。在此例子中，PCA輸出對應(yīng)第一主成分的權(quán)重因素156。權(quán)重因素156圖示為圖6中的點,每個時間巾貞為一個點。在示范性實施例中，通過將PCl的值與有零均值信息154a. . . 154η的每個正弦圖集做逐元素相乘，并在正弦圖集之上求和，從而對于正弦圖集154a、154b. . . 154η的每個獲取單個數(shù)字來生成權(quán)重因素156。更具體地，參照圖5中示出的圖像PCI，PCl指示在發(fā)射數(shù)據(jù)中有時間改變，發(fā)射數(shù)據(jù)由區(qū)域160a、160b、162a、162b、164a、164b、166a、以及166中的陰影圖示。如果在特定時間幀中，對象160、162、164、以及166處于其最頂位置，則除了其將為例如正的區(qū)域160a、162a、164a、以及166a以外，零均值信息與PCl的相乘結(jié)果將在各處大體上為零。因此，此時間幀中的權(quán)重因素156的值將為正。相反地，如果對象處于其最底位置，則信號的值將為負(fù)(或?qū)嵺`中與處于最頂位置具有相反的符號)。因此，權(quán)重因素156的值可以是單個正數(shù)，其指示在第一方向上已觀察到幅度改變。權(quán)重因素156的值可以是單個負(fù)數(shù)，其指示在相反的第二方向上已觀察到幅度的負(fù)改變。權(quán)重因素156的值可以是零，其指示相對于對象的平均位置沒有改變。此外,權(quán)重因素156的值可以在正值和負(fù)值的范圍內(nèi)。例如，低的正值可以指示相對于均值的對象的相對較小的移動。然而更高正值可以表示對象16的更大的移動。在示范性實施例中，MVW-PCA可以配置為更明確地識別零均值信息154。例如，圖7圖示圖像PC2，其表示可以由PCA輸出的第二成分。應(yīng)該認(rèn)識到，由MVW-PCA生成的PC圖像的數(shù)量可以基于所希望的精確度來特征化零均值信息。例如，MVW-PCA可以僅利用PCl圖像來生成運動信號，其將在下文中更詳?shù)赜懻摗?yīng)于可以從PCA輸出的不同的主成分的運動信號可以表示不同類型的運動，例如，呼吸運動、心臟運動、身體移動等，如將在下文中更詳細(xì)地討論的。再次參照圖2，在112，利用在110導(dǎo)出的權(quán)重因素156來生成運動信號250。例如，圖8圖示使用MVW-PCA導(dǎo)出的示范性運動信號250，其中x軸表示時間并且y軸表示對于每個正弦圖集150在110導(dǎo)出的權(quán)重因素156的幅度。在示范性實施例中，對于每個正弦圖集150以時間順序的方式導(dǎo)出權(quán)重因素156。例如，MVW-PCA對于在示范性實施例中作為在掃描期間生成的第一正弦圖的正弦圖集150a導(dǎo)出權(quán)重因素156a。然后MVW-PCA對于第二正弦圖集150b導(dǎo)出權(quán)重因素156b，并且對于在掃描過程中采集的最后的正弦圖集150η導(dǎo)出權(quán)重因素156η。如圖8中所示的，以時間順序方式安排多個權(quán)重因素156并且通過表示權(quán)重因素156的點繪制線。從權(quán)重因素156導(dǎo)出運動信號250。在一個實施例中，運動信號250與權(quán)重因素156大體相同。在另一實施例中，通過濾波權(quán)重因素156以例如減少噪聲來獲取運動信號250。在114，使用運動信號250 (在圖8中示出)將發(fā)射數(shù)據(jù)集14 (例如正弦圖150)分類為多個箱300。例如，圖8圖示示范性運動信號250，利用其將正弦圖150映射為多個箱300。此外，圖9圖示編號為300. . . 310的多個箱，即η = 6箱。從而在示范性實施例中，將正弦圖150分類為編號為300、302、304、306、308、以及310的6個箱300。然而，應(yīng)該認(rèn)識至IJ，在圖8中圖示的箱的數(shù)量是示范性的，并且在操作期間，可以利用少于6個箱或多于6個箱。因此，箱300、302、304、306、308、以及310的每個包含成像數(shù)據(jù)集14中的總信息的近似 1/6。
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例如，假設(shè)在102進(jìn)行的為采集發(fā)射數(shù)據(jù)的掃描的總長度為3分鐘。此外，假設(shè)將成像數(shù)據(jù)集14分類為6個箱，其中每個相應(yīng)箱包含近似30秒的信息。在示范性實施例中，基于上述運動信號250將正弦圖150分類為相應(yīng)箱。更具體地，基于如上述討論的導(dǎo)出的運動信號250的值將正弦圖150分類為具體的箱。因此，在示范性實施例中，每個箱包含表示在掃描過程期間處于相同的近似空間位置中的對象160、162、164、以及166的發(fā)射數(shù)據(jù)。例如，箱300可以包含表示在呼吸階段的開始采集的對象160的信息，并且箱310可以包含表示在呼吸階段的結(jié)束采集的成像數(shù)據(jù)。此外，每個介于其間的箱，例如302、304、306、以及308可以包含表示吸氣和呼氣之間的運動狀態(tài)的成像數(shù)據(jù)。適配箱300、302、304、306、308、以及310的每個以接收在多個呼吸循環(huán)之上采集的成像數(shù)據(jù)。此外，適配箱300、302、304、306、308、以及310的每個以接收表示在患者的呼吸循環(huán)中的近似相同的點的成像數(shù)據(jù)。因此，箱300、302、304、306、308和310的每個包含表示患者16的某些運動狀態(tài)的成像數(shù)據(jù)。在示范性實施例中，利用從運動信號250采集的信息將成像數(shù)據(jù)14分為6個大體上相等的部分，并將大體上相等的部分存儲在相應(yīng)箱300、302、304、306、308、以及310中。從而當(dāng)在114處完成門控過程時，6個箱300、302、304、306、308、以及310的每個包含與相同的運動特性關(guān)聯(lián)的發(fā)射數(shù)據(jù)。在示范性實施例中，在將發(fā)射數(shù)據(jù)分類為箱后，多個箱300、302、304、306、308、以及310可以重建為表示發(fā)射活動分布的圖像，并且然后空間配準(zhǔn)。例如，在一個實施例中，箱300可以選擇為參照箱并且箱302、304、306、308、以及310可以配準(zhǔn)到參照箱300。可以使用剛性或非剛性配準(zhǔn)將箱302、304、306、308、以及310配準(zhǔn)到參照箱300?？梢杂刹僮鲉T手工地或由處理器30自動地進(jìn)行剛性和非剛性配準(zhǔn)。應(yīng)該認(rèn)識到，在很小或沒有運動的某些區(qū)可以不要求配準(zhǔn)。運動信息可以用來調(diào)整配準(zhǔn)過程中的成本函數(shù)。一般而言，可以利用運動信息來識別受運動影響或未受運動影響的區(qū)來改善配準(zhǔn)過程。在示范性實施例中，進(jìn)行非剛性配準(zhǔn)包含變換三維(3D)空間中的箱302、304、306,308,以及310內(nèi)的信息來將箱302、304、306、308、以及310內(nèi)的信息對準(zhǔn)到參照箱300。例如，箱302中的圖像可以相對于參照箱300中的圖像輕微傾斜。因此，傾斜箱302內(nèi)的圖像來將該圖像與參照箱300中的圖像對準(zhǔn)。還重新對準(zhǔn)剩余的箱304、306、308以及310來大體上匹配參照箱300中的圖像。在操作中，可以通過選擇解剖的或其它的特征/點/界標(biāo)，以及沿圖像中檢測的邊緣或邊界使用的這些特征或點對準(zhǔn)的圖像來實現(xiàn)剛性配準(zhǔn)過程。備選地，不同的標(biāo)記可以用來識別已知的解剖位置。剛性配準(zhǔn)還可以基于彎曲的輪廓，例如圖像內(nèi)的骨。剛性配準(zhǔn)還可以是基于體積或基于表面的。然而，應(yīng)該意識到，可以進(jìn)行任何的剛性配準(zhǔn)過程，其包含最優(yōu)化或計算某些可比較的準(zhǔn)則或類似的措施。在另一實施例中，可以利用非剛性配準(zhǔn)過程來進(jìn)行對箱300、302、304、306、308、以及310內(nèi)的信息的運動校正。在操作中，非剛性配準(zhǔn)或彈性的配準(zhǔn)包含非剛性變換。這些非剛性變換允許圖像特性的局部扭曲并提供解決局部變形的配準(zhǔn)。非剛性變換方法包含，例如多項式扭曲、基于平滑的函數(shù)(薄板樣條或小波)的插值、以及物理連續(xù)體模型(粘性流體模型和大的變形微分同胚)。使用在箱300、302、304、306、308、以及310中分類的信息進(jìn)行非剛性配準(zhǔn)。非剛性配準(zhǔn)可以包含例如點或界標(biāo)的扭曲并且提供沿著有點或界標(biāo)的插值和相關(guān)性的輪廓的最佳擬合。備選地，可以進(jìn)行混合過程，其比較圖像體素并且混合對應(yīng)的區(qū)域。一般而言，局部非剛性配準(zhǔn)包含任何類型的彈性·的變形模型，其允許不同圖像集中的變化或移動。再次參照圖2，在116，將在箱300、302、304、306、308、以及310中存儲的2D圖像，
即運動校正圖像一起平均來生成單個運動校正圖像。在另一實施例中，MVW-PCA用來構(gòu)造多個運動信號，其對應(yīng)不同類型的移動，例如呼吸、心臟的和/或整體身體移動。例如，圖9圖示通過掃描示范性統(tǒng)一對象504(類似于心肌層)而采集的兩個時間幀500和502，其中在此情形下運動表示收縮/擴張和在垂直方向上以不同(較慢)速率的平移。圖10圖示在此例子中從在圖9中所示的對象504獲取的第一主成分PCI。MVW-PCA示出與圖5中類似的特征。圖11圖示對應(yīng)于此成分的權(quán)重因素510，如在以前的實施例中所構(gòu)造的。在此例子中，其大部分由平移(或呼吸移動)確定。圖12圖示第二成分PC2，并且在圖13中示出對應(yīng)的權(quán)重因素520。在此例子中，PC2大部分由收縮性的(或心臟的)移動決定。更具體地，圖12中示出的區(qū)域530大體上具有正值，而區(qū)域532大體上具有負(fù)值。因此，并且再次參照圖13，當(dāng)在特定時間幀中環(huán)面具有大的半徑時，從PC2構(gòu)造的權(quán)重因素520將如在540所示大體上為正。類似地，當(dāng)環(huán)面具有小的半徑時，信號將如在542所示大體上為負(fù)。類似于以前的實施例，然后權(quán)重因素用作雙門控模塊的輸入來將發(fā)射數(shù)據(jù)分箱，其中每個門對應(yīng)于特定的呼吸和心臟的狀態(tài)。例如，如果識別6個呼吸狀態(tài)和3個心臟狀態(tài)，則將使用總共18個箱，其中信號510確定呼吸狀態(tài)并且權(quán)重因素520確定心臟狀態(tài)。在示范性實施例中，然后重建分箱的發(fā)射數(shù)據(jù)并且結(jié)果圖像彼此配準(zhǔn)。配準(zhǔn)算法可以考慮到不同類型的運動，并且例如估計平移和收縮的組合運動。在另外的實施例中，分析主成分和/或其對應(yīng)的信號以識別運動類型來允許取決于應(yīng)用的進(jìn)一步處理。作為例子，應(yīng)用可以對于呼吸運動校正，而保持心臟的門控來確定射血分?jǐn)?shù)(ejection fraction)。識別過程使用相應(yīng)移動的已知的特性。例如，呼吸運動大部分發(fā)生在足至頭的方向上，并且因此對應(yīng)的主成分將在如與收縮性運動相反的結(jié)構(gòu)的頂部和底部上大部分具有相反的符號的值。在一個實施例中，確定心臟的近似中心并且從主成分構(gòu)造徑向剖面。如果剖面在頂部和底部方向上大體上相同，則PC標(biāo)記為對應(yīng)于心臟，反之亦然。備選地或另外的，對于對應(yīng)于主成分的信號進(jìn)行頻率分析。如果主頻率在例如每秒1-2個循環(huán)的范圍中，則PC標(biāo)記為對應(yīng)于心臟搏動，而例如每秒1/10到1/2個循環(huán)的范圍標(biāo)記為對應(yīng)于呼吸移動。類似地，非常慢的移動或非常突然的移動可以標(biāo)記為對應(yīng)于全身的移動。在本實施例中，在識別后，根據(jù)其已知的特性處理PC或它們的信號來減少噪聲和/或移除不同類型的運動之間的干擾是有利的。在給定的例子中，信號510，其一旦大部分標(biāo)記為呼吸，可以用中通濾波器濾波來移除不對應(yīng)于呼吸的頻率，并且類似適當(dāng)?shù)臑V波器用于其它信號。在一些應(yīng)用中，使用已濾波的信號來確定門控是有利的。此外，可以利用備選的多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提取成分。這樣的多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以包含，例如，獨立成分分析(Independent Component Analysis, I CA)和正則化主成分分析(regularized Principal ComponentAnalysis,rPCA),盡管應(yīng)該認(rèn)識到可以利用其它的分析技術(shù)，但是其中的許多使用PCA作為初始步驟。這些技術(shù)中的一些允許關(guān)于期望的運動圖案的先驗信息的使用，其可以在嘈雜的情形中是有利的。作為簡單例子，正弦圖集150可以首先空間濾波和/或時間濾波來移除不想要的頻率。例如，如果僅需要檢測呼吸移動，則時間中通濾波器可以在使用PCA之前應(yīng)用到數(shù)據(jù)。在示范性實施例中，利用逐掩蔽體積主成分分析(MVW-PCA)統(tǒng)計技術(shù)。在操作中，MVW-PCA分析發(fā)射數(shù)據(jù)集14來找到臨·床有關(guān)的成分。在此情況下，利用MVW-PCA來識別運動相關(guān)的成分。更具體地，MVW-PCA是利用其來從診斷信息和噪聲分離運動信息的數(shù)學(xué)算法。在示范性實施例中，MVW-PCA實現(xiàn)為可以存儲在例如運動特性化模塊50和/或存儲器裝置20上的指令。本文描述的各種實施例可以提供如圖14中所示的多模態(tài)成像系統(tǒng)400。多模態(tài)成像系統(tǒng)400可以是任何類型的成像系統(tǒng)，例如，不同類型的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)，例如圖I中示出的正電子發(fā)射斷層照相(PET) 10、單光子發(fā)射計算機斷層照相(SPECT)、計算機斷層照相(CT)、超聲系統(tǒng)、磁共振成像(MRI)或能夠生成診斷圖像的任何其它系統(tǒng)。各種實施例不限于多模態(tài)醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)，而也可以用于單模態(tài)醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(例如獨立PET成像系統(tǒng)、獨立CT成像系統(tǒng)、磁共振成像(MRI)、以及光子發(fā)射計算機斷層照相(SPECT))。此外，各種實施例不限于用于成像人類對象的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)，而也可以包含用于成像非人類對象的獸用或非醫(yī)學(xué)系統(tǒng)等。參照圖14，多模態(tài)成像系統(tǒng)400包含第一模態(tài)單元410和第二模態(tài)單元412。這兩個模態(tài)單元使多模態(tài)成像系統(tǒng)400能使用第一模態(tài)單元410以第一模態(tài)掃描對象或患者16并且使用第二模態(tài)單元412以第二模態(tài)掃描患者16。多模態(tài)成像系統(tǒng)400允許對于以不同模態(tài)的多個掃描來在單個模態(tài)系統(tǒng)之上便于增加的診斷能力。在一個實施例中，多模態(tài)成像系統(tǒng)400是CT/PET成像系統(tǒng)400，例如第一模態(tài)410是CT成像系統(tǒng)并且第二模態(tài)412是PET成像系統(tǒng)10。成像系統(tǒng)400示出為包含與CT成像系統(tǒng)410關(guān)聯(lián)的門架420和與PET成像系統(tǒng)10關(guān)聯(lián)的門架422。在操作期間，使用例如機動臺426將患者16定位在通過成像系統(tǒng)400限定的中央開口 424內(nèi)。門架420包含X射線源430，其向門架420的相反側(cè)上的檢測器陣列432投射x射線光束。檢測器陣列432由包含多個檢測器元件的多個檢測器行(未示出)形成，其一起感測穿過患者16的投射的X射線。每個檢測器元件產(chǎn)生表示碰撞X射線光束的強度的電信號，并且因此如光束穿過患者16來允許光束的衰減的估計。在掃描來采集X射線衰減數(shù)據(jù)期間，門架420和裝配在其上的部件關(guān)于轉(zhuǎn)動中心轉(zhuǎn)動。此外，PET成像系統(tǒng)包含配置為采集發(fā)射數(shù)據(jù)的檢測器(未示出)。
在操作期間，機動臺426將患者16移動入門架420和/或門架422的中央開口424以響應(yīng)從操作員工作站440接收的一個或多個命令。然后工作站440操作第一和第二模態(tài)410和412來掃描患者16并采集患者16的衰減和/或發(fā)射數(shù)據(jù)兩者。工作站440可以實施為個人計算機(PC)，其靠近成像系統(tǒng)400定位并且經(jīng)由通信鏈路442硬接線到成像系統(tǒng)440。工作站440可以實施為便攜式計算機，例如膝上計算機或手持式計算機，其傳送信息到成像系統(tǒng)400并且從成像系統(tǒng)400接收信息?？蛇x地，通信鏈路442可以是無線通信鏈路，其使信息能無線地傳送到工作站440或從工作站440傳送到成像系統(tǒng)400。在操作中，工作站440配置為實時控制成像系統(tǒng)400的操作。工作站440還編程為進(jìn)行本文描述的醫(yī)學(xué)圖像診斷采集和重建過程。更具體地，工作站444可以包含運動特性化模塊50，適配其以識別4D數(shù)據(jù)集14內(nèi)的運動，并利用所識別的運動來將4D數(shù)據(jù)集14分割為多個箱，然后這些箱用來重建患者16的圖像，如以上更詳細(xì)地討論的。操作員工作站440包含中央處理單元(CPU)或計算機444、顯示器446、以及輸入裝置448。如本文所使用的，術(shù)語“計算機”可以包含任何基于處理器或基于微處理器的系統(tǒng)，包含使用微控制器、精簡指令集計算機(RISC)、專用集成電路(ASIC)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、邏輯電路、以及任何其它能夠執(zhí)行本文描述的功能的電路或處理器的系統(tǒng)。以上·例子僅是示范性的，因此并不旨在以任何方式限制術(shù)語“計算機”的定義和/或含義。在示范性實施例中，計算機444執(zhí)行在一個或多個存儲元件或存儲器中存儲的指令集，以便處理從第一和第二模態(tài)410和412接收的信息。存儲元件還可以存儲期望的或需要的數(shù)據(jù)或其它信息。存儲元件可以以信息源或物理存儲元件的形式位于計算機444內(nèi)。指令集可能包含各種命令，其指導(dǎo)計算機444作為處理機器來進(jìn)行例如本文描述的各種實施例的方法和過程的具體操作。指令集可以是以軟件程序的形式。如本文所使用的，術(shù)語“軟件”和“固件”是可互換的，并包含用于由計算機執(zhí)行的在存儲器中存儲的任何計算機程序，包含RAM存儲器、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、以及非易失性RAM(NVRAM)存儲器。以上存儲器類型只是示范性的，并且因此不作為對于計算機程序的存儲可用的存儲器類型的限制。軟件可以是例如系統(tǒng)軟件或應(yīng)用軟件的各種形式。另外，軟件可以是單獨程序的集合、在較大程序內(nèi)的程序模塊或部分程序模塊的形式。軟件還可以包含面向?qū)ο缶幊绦问降哪K化編程。由處理機器對輸入數(shù)據(jù)的處理可以響應(yīng)用戶命令、或響應(yīng)以前的處理結(jié)果、或響應(yīng)由另一處理機器做出的請求。計算機444連接到通信鏈路442并從輸入裝置448接收輸入，例如用戶命令。輸入裝置448可以是例如鍵盤、鼠標(biāo)、觸摸屏面板、和/或聲音識別系統(tǒng)等。通過輸入裝置448和關(guān)聯(lián)的控制面板開關(guān)，操作員可以控制CT成像系統(tǒng)410和PET成像系統(tǒng)10的操作和用于掃描的患者16的定位。類似地，操作員可以控制顯示器446上的結(jié)果圖像的顯示，并可以使用由計算機444執(zhí)行的程序進(jìn)行圖像增強功能。一些本文描述的各種實施例的技術(shù)效果是為了改善圖像質(zhì)量并且對于呼吸運動、心臟運動、患者運動等補償。更具體地，可以利用MVW-PCA來改善重要運動改變的檢測和視覺化，并且基于所檢測的改變將圖像數(shù)據(jù)分類為箱以便改善圖像質(zhì)量并且捕獲運動以便減少將出現(xiàn)的偽影，并且改善各種對象(例如腫瘤)的檢測。可以使用例如PET成像系統(tǒng)、SPECT成像系統(tǒng)、MRI成像系統(tǒng)、超聲成像系統(tǒng)、和/或MRI成像系統(tǒng)來采集圖像數(shù)據(jù)。
本文描述的各種實施例提供有形的和非暫時性機器可讀介質(zhì)或多個介質(zhì)，其具有用于處理器或計算機的記錄在其上的指令以操作成像器件來進(jìn)行本文描述的方法的實施例。介質(zhì)或媒體可以是任何類型的CD-R0M、DVD、軟盤、硬盤、光盤、閃速RAM驅(qū)動、或其它類型的計算機可讀介質(zhì)或其組合。各種實施例和/或部件(例如，監(jiān)視器或顯示器、或部件和其中的控制器)還可以實現(xiàn)為一個或多個計算機或處理器的部分。計算機或處理器可以包含計算裝置、輸入裝置、顯示單元和接口，例如，用于訪問因特網(wǎng)。計算機或處理器可以包含微處理器。微處理器可以連接到通信總線。計算機或處理器還可以包含存儲器。存儲器可以包含隨機存取存儲器(RAM)和只讀存儲器(ROM)。計算機或處理器還可以包含存儲裝置，其可以是硬盤驅(qū)動或可移除存儲驅(qū)動，例如軟盤驅(qū)動、光盤驅(qū)動等。存儲裝置還可以是用于裝載計算機程序或其它指令到計算機或處理器的其它的類似組件。應(yīng)理解以上描述旨在說明性的而不是限制性的。例如，上述的實施例(和/或其各方面)可彼此組合使用。此外，可作出許多修改來使特定的情況或材料適配于各種實施·例的教導(dǎo)而沒有背離它們的范圍。雖然本文描述的材料的尺寸和類型旨在定義各種實施例的參數(shù)，但是它們絕對沒有限制并且只是示范性的?；仡櫼陨厦枋鰰r，許多其它實施例對于本領(lǐng)域技術(shù)人員是明顯的。因此，應(yīng)該參照所附的權(quán)利要求來確定各種實施例的范圍，連同這樣的權(quán)利要求的等效的全部范圍進(jìn)行聲明。在所附的權(quán)利要求中，術(shù)語“包含”和“在其中”用作相應(yīng)術(shù)語“包括”和“其中”的簡明英文等效。此外，在下文權(quán)利要求中，術(shù)語“第一”、“第二”和“第三”等只用作標(biāo)簽，并且并不旨在在它們的對象上施加數(shù)量要求。另外，下文權(quán)利要求的限制沒有用組件加功能的格式書寫并且并不旨在基于35U.S.C. § 112第六段來解釋，除非并且直到權(quán)利要求限制清楚地使用后接沒有進(jìn)一步結(jié)構(gòu)的功能的聲明的短語“組件用于”。本書面描述使用包含最佳模式的例子來公開各種實施例，并且也使本領(lǐng)域的任何技術(shù)人員能實踐各種實施例，包含制作并且使用任何裝置或系統(tǒng)并且進(jìn)行任何并入的方法。各種實施例的可專利范圍由權(quán)利要求定義，并且可以包含本領(lǐng)域技術(shù)人員所想到的其它例子。如果這樣的其它例子具有沒有不同于權(quán)利要求的字面語言的結(jié)構(gòu)元件，或這樣的其它例子包含具有與權(quán)利要求的字面語言無實質(zhì)差別的等效結(jié)構(gòu)元件，則這樣的其它例子旨在落入權(quán)利要求的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(10)，包括掃描儀(I)和操作地耦合到所述掃描儀的計算機(30)，其中所述計算機編程為 使用所述掃描儀采集對象(16)的圖像數(shù)據(jù)集(14)； 使用所述圖像數(shù)據(jù)集生成多個中間圖像(150)； 將多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到所述多個中間圖像來生成運動信息(250)； 基于所述運動信息將所述中間圖像分類為多個箱(300);以及 使用所述多個箱中的至少一個來生成感興趣的區(qū)域的圖像(500)。
2.如權(quán)利要求I所述的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(10)，其中所述計算機(30)還編程為獲取四維(4D)正電子發(fā)射斷層照相(PET)發(fā)射數(shù)據(jù)集和4D單光子發(fā)射計算機斷層照相(SPECT)發(fā)射數(shù)據(jù)集中的至少一個、或4D計算機斷層照相(CT)數(shù)據(jù)集。
3.如權(quán)利要求I所述的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(10)，其中為進(jìn)行所述多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)，所述計算機(30)還編程為進(jìn)行所述多個中間圖像的逐掩蔽體積主成分分析(MVW-PCA)來生成所述運動信息。
4.如權(quán)利要求I所述的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(10)，其中所述計算機(30)還編程為 使用所述運動信息的頻率分析來識別不同類型的運動。
5.如權(quán)利要求I所述的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(10)，其中所述計算機(30)還編程為 應(yīng)用所述多個中間圖像(150)的所述多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)來生成多個權(quán)重因素(156);以及 基于所述權(quán)重因素將所述中間圖像分類為多個箱(300)。
6.如權(quán)利要求I所述的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)(10)，其中所述計算機(30)還編程為 應(yīng)用所述多個中間圖像(150)的所述多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)來生成多個權(quán)重因素(156)； 使用所述多個權(quán)重因素生成運動信號(250);以及 基于所述運動信號將所述中間圖像分類為多個箱(300)。
7.一種非暫時性計算機可讀介質(zhì)(50)，采用程序編碼，所述程序編程來指導(dǎo)計算機(30)來 使用掃描儀⑴采集對象(16)的圖像數(shù)據(jù)集(14)； 使用所述圖像數(shù)據(jù)集生成多個中間圖像(150)； 將多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到所述多個中間圖像來生成運動信息(250)； 基于所述運動信息將所述中間圖像分類為多個箱(300);以及 使用所述多個箱的至少一個來生成感興趣的區(qū)域的圖像(500)。
8.如權(quán)利要求7所述的計算機可讀介質(zhì)(50)，其中為應(yīng)用所述多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)，所述計算機可讀介質(zhì)還編程以指導(dǎo)計算機(30)進(jìn)行所述多個中間圖像(150)的逐掩蔽體積主成分分析(MVW-PCA)來生成所述運動信息(250)。
9.如權(quán)利要求7所述的計算機可讀介質(zhì)(50)，所述計算機可讀介質(zhì)還編程來指導(dǎo)計算機(30)以 應(yīng)用所述多個中間圖像(150)的所述多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)來生成多個權(quán)重因素(156);以及 基于所述權(quán)重因素將所述中間圖像分類為所述多個箱。
全文摘要
本發(fā)明的名稱是“用于運動校正的醫(yī)學(xué)圖像的方法和器件”。提供一種用于減少圖像中的運動相關(guān)的成像偽影的方法，包含獲取感興趣的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)集(14)，使用圖像數(shù)據(jù)集生成多個中間圖像(150)，將多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到多個中間圖像來生成運動信息(250)，基于運動信息將中間圖像(150)分類為多個箱(300)，以及使用多個箱中的至少一個來生成感興趣的區(qū)域的圖像(500)。
文檔編號A61B5/055GK102783966SQ20121026403
公開日2012年11月21日 申請日期2012年5月3日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月3日
發(fā)明者K·F·J·J·蒂勒曼斯, P·拉奇菲爾, S·P·S·拉索爾 申請人:通用電氣公司