专利名称：重合数据的相异处理的制作方法
技术领域：
本发明涉及PET扫描仪，尤其涉及处理来自PET扫描仪的重合数据。
背景技术：
PET扫描仪包括用于检测伽玛射线的一圈检测器。对于由沿直径相对的两个检测器所检测的每一对事件，有可能是直接从患者内部接收的一对伽玛射线引起的这些事件。但是，同样有可能所接收的伽玛射线的至少一个在它至检测器的途中被散射，或者在相同湮灭事件(annihilation event)中甚至没有引起这种伽玛射线。
在绘制图像中，后两种类型的事件对引起噪声。因此期望当产生图像时消除这样的噪声。
发明内容
在一方面，本发明包括一种用于处理重合(coincidence)数据的方法，其中，使重合数据的选定部分与重合空间的复数个子空间的一个相关联。从与某个子空间相关联的重合数据导出要在形成图像时使用的贡献值。然后根据某个量来加权所述贡献值，该量依赖于与该子空间相关联的重合数据包括指示真实的数据的的可能性。
在一些实施例中，该重合空间包括构成重合的各事件的选定属性。示例性属性包括该事件的空间位置、该事件的发生时间、与该事件有关的能量、指示事件的光子的时间分布、指示事件的光子的空间分布、以及指示事件的光子的能量分布。
其他实施例包括根据选定属性确定在特定子空间中重合是真实的概率。
还有其他实施例是那些其中加权该贡献值包括估计真实概率强度的平均数。一种这样做的示例性方式包括确定与事件空间位置相关的空间-相关误差函数和空间-独立误差函数；并且卷积该空间-相关误差函数和空间-独立误差函数。
在另一个方面中，本发明包括一种被配置用于实施任何上述方法的PET扫描仪。本发明的还有一个方面包括一种具有在其中编码用于实施任何上述方法的软件的计算机可读介质。
从以下描述和附图中，本发明的这些及其他特征将显而易见，其中图1是PET扫描仪的示意图。
图2是框图，示出了通过重合空间的子空间所划分的重合数据的加权。
具体实施例参见图1，PET(“正电子发射层析成像”)扫描仪10包括一圈检测器12，每个检测器都与图像处理系统14相连。用于患者躺卧的台架16穿过由检测器12的圆环所限定的洞18延伸。示例性的PET扫描仪是在公开的美国申请10/190741中描述的扫描仪，在此结合该内容以供参考。
为形成图像，给患者注射放射性追踪剂。随着放射性追踪剂衰变，它发射正电子。当正电子遇到该患者内部的电子时，这二者湮灭(annihilation)。在湮灭期间释放的能量在两个伽玛-射线光子之间平均地分开，沿相反方向远离该湮灭点传播。
每个检测器12包括闪烁晶体(未示出)，该晶体具有面对患者的内表面和面对光电检测器(未示出)的外表面。当伽玛-射线光子穿过该晶体时，引起该晶体内部的可见光光子发射。这种交互作用被称为“事件(event)”。
这种可见光光子最后到达光子检测器，光子检测器向图像处理系统14提供指示该事件的位置、发生的时间、以及与引起该事件的伽玛-射线光子有关的能量的信息。
当两个事件大约同时在沿直径相对的检测器12上发生时，很可能这两个事件是由源自相同湮灭的一对伽玛射线光子引起的。这样一对事件将被称为“重合(coincidence)”。
每个重合的特征由七个量来刻画确定第一事件位置的两个坐标、确定第二事件位置的两个坐标、与第一和第二事件相关联的能量、以及在第一事件发生和第二事件发生之间的时差。每个重合可以因此被视为占据七维“重合空间”中的点。
有三种重合。第一，存在真实重合，或者“真实(true)”。这些重合由来源于患者体内相同湮灭的一对伽玛射线光子产生，并且直接从发生湮灭的所述点(即所述“湮灭地点”)到达检测器12。其次，存在散射重合，或者“散射(scatter)”。如真实一样，来自于散射的所述光子来源于患者体内相同的湮灭。散射和真实之间的区别在于前者中一个所述伽玛射线光子在它从所述湮灭地点至所述光电检测器的途中被散射。最后，存在随机重合，或者“随机(random)”。这种重合是其中组成该重合的事件完全来自不同湮灭的重合。
定义所述重合空间中事件对的所述七个坐标共同提供具体的重合是真实、是散射、还是随机的某些指示。例如，真实的特征在于几乎正好在相同时间并以相同能量(每个511keV)到达的伽玛-射线。散射的特征在于具有降低能量的一个或者两个伽玛-射线光子。这是因为所述散射伽玛射线光子由于所述散射事件导致放弃了它能量的重要部分，根据众所周知的Compton公式，能量损失量与散射角相关。
当构造图像时，PET扫描仪10的图像处理系统14使用来自于每对沿直径相对的抗检测器12的贡献值。在一个测量间隔期间，通过组合由该对检测器12所检测的选定重合，得到来自于给定检测器对12的贡献值。优选的是，该选定重合仅包括真实并且排除散射和随机。
实际上，不可能确定知道哪一个重合是真实以及哪一个是散射或者随机。然而，在七维重合空间中定义重合的坐标提供了具体重合是真实的概率的某些指示。图像处理系统14使用这个概率来加权每个重合的贡献值。根据它们在七维重合空间中的位置，那些似乎更可能是真实的重合被给予更高的权重。那些似乎更少可能是真实的重合被给予较低的权重。
该重合空间可以包括其他轴。例如，在某些情况下，当绘图超时的时候由事件产生的光子数量表现出一个以上的峰值。在这种情况下，所述事件实际上发生的时间比仅有一个峰值的情况更不确定。分类为真实的事件可以由此按与由事件产生的光子的时间分布一致的方式来加权。以单峰分布为特征的真实较之以双峰分布为特征的真实被给予更高的权重。当双峰分布的峰值变得相隔更远时，分配给该真实的权重变得更小，直到很明显看出该光子分布来自两个事件而不是单个事件。在这种情况下，附加的重合空间轴是时间光子分布是如何双峰的一个度量。
同样地，闪烁器单元内的空间双峰光子分布给出了伽玛射线已经在闪烁器单元内经过了Compton散射的指示。以空间双峰或者多峰光子分布为特征的真实较之以空间单峰光子分布为特征的真实更不大可能是可靠的。在这种情况下，附加的重合空间轴提供了光子分布是如何空间双峰的度量。
图像处理系统14由此利用在测量间隔期间所检测重合总体的所有可用信息。有这样的系统，其中，如果重合是真实的概率甚至仅稍微低于任意选择的阈值，则放弃与该重合相关联的信息，较之这样的系统，本发明的方法是一种改进。还有这样的图像处理系统，其中，所有与被认为可能是真实的重合所关联的信息被同样加权，而不管某些重合有实际上是真实的可能性有多高，较之这样的系统，本发明的方法也是一种改进。
现在参照图2，对每个检测器对，图像处理系统14可以视为将该七维重合空间划分为一组子空间20，每个子空间对应于特定信道22。落入该重合空间的特定子空间20中的重合被分配给与该子空间相关联的那个信道22。
落入信道22的重合在混频器24通过与该信道相关联的信道权重来进行加权。然后该加权的重合25在求和部件26进行求和以产生与该检测器对相关联的贡献值28。
优选的是，分离子空间20以防止重合的重复计算。然而，重复计算重合可以被视为按间接方式向该重合分配大的权重。可以这样配置图像处理系统14以定义重叠子空间。
选择权重使得该加权的和28具有最高可能的信噪比。从D.G.Brennan于1959年6月、在Proc.IRE中第47卷、第1075-1102页的“Linear Diversity Combining Techniques”和N.C.Beaulieu于2003年2月、在Proc.IEEE中第2期、第91卷的“Introduction to LinearDiversity Combining Techniques”可以得知用于选择加权的技术，在此结合该内容以供参考。
在依照本发明的图像处理系统14中，根据以与特定信道相关联的坐标为特征的重合是真实的条件概率，对来自于该信道22的重合数据的贡献值做加权。特别地，该权重通过下述比率给出TT+S+R]]>其中T是以该信道坐标为特征的重合是真实的事件的密度函数平均值，S是以该信道坐标为特征的重合是散射的事件的密度函数平均值，而T是以该信道坐标为特征的重合是随机的事件的密度函数平均值。分母(T+S+R)常常称为提示密度函数(prompts density function)的平均值P。该提示密度函数的测量平均值以下称为P’。
平均数T、S和R是实际密度函数的平均数，而不是从有限数目的样本获得的测量分布的平均值T’、S’和R’。图像处理系统14因此执行根据测量平均值T’、S’和R’来估计实际平均值T、S和R的方法(以下分别称为“真实模式”，“散射模式”，和“随机模式”)。
为了确定T’并估计T，有益的是，辨别重合是否实际上是真实，若是则与每个伽玛-射线光子相关联的能量应该是相等的，并且这些伽玛-射线光子将同时到达检测器12。由此，导致测量能量差异或者在测量到达时间差异的任何误差必定仅是由仪表误差引起的。这些仪表误差一阶独立于测量构成该重合的两个事件的空间位置的误差。
在识别中，真实模式T可以被视为仅依赖于该事件的测量位置的第一因子和依赖于仪器仪表测量精度的第二因子的乘积T＝T4(x1，y1，x2，y2)T3(E1，E2，Δt)在现有技术中已知有各种方法用于根据P’估计第一因数T4。这些方法包括背景减法和散射减法。可以通过仪表校准容易地确定第二因数T3。
可以通过使用测量采样P’7容易地估计分母P。然而，如果期望的话，可以确定S和R，并且将它们加到先前确定的T，由此得到P7。
为了确定R，有益的是，对于随机重合辨别构成该重合的两个事件之间的时间差至少是一阶不相关的。模式R’因此分解为三个因子R＝R3(x1，y1，E1)R3(x2，y2，E2)R1(Δt)前两个因子依赖于通过光子检测器容易测量的数值。最后的因子仅依赖于已知的或者容易被测量的构成随机重合的事件之间分布的时差(通常为有界均匀分布)。
为了确定S，有益的是辨别从中采样S’的分布沿着该重合空间的空间轴和能量轴都是平滑地改变。这与从中采样T和R’的分布的情况不同。因此一种用于估计S’的有用的方法是以P开始，从中减去较早估计的T和R，然后平滑该结果以消除由T和R分布引起的急剧变化。平滑步骤特别重要，因为若没有平滑，所得到的S估计将遭受相当大的统计起伏。
为了进一步增强确定S的精确度，同样有益的是，辨别最高能量散射，即那些对应于具有最小散射角度的伽玛-射线光子，将沿着空间轴按照基本上和真实一样的方式改变。因此对执行受限于这种约束条件的平滑操作是有益的。
由此，不同于那些排除了许多有用重合的现有技术的方法，本图像处理系统14使用重合的更宽松的可接受标准，依照按给定属性该重合是真实的概率对每个重合做加权。以这种方式，这里所述的方法按照对信息总体最大化信噪比的方式使用可用信息。
已经描述了本发明和其优选实施例，本发明由权利要求书来定义。
权利要求
1.一种在PET扫描仪中用于处理重合数据的方法，该方法包括使该重合数据的选定部分与重合空间的多个子空间中的一个相关联；从与子空间相关联的该重合数据导出用于形成图像的贡献值；以及按照依赖于与该子空间相关联的该重合数据包括指示真实的数据的可能性的量来加权所述贡献值。
2.如权利要求1的方法，还包括定义所述重合空间来包含构成重合的各事件的选定属性。
3.如权利要求2的方法，还包括选择所述属性用于包括事件的空间位置。
4.如权利要求2的方法，还包括选择所述属性用于包括事件发生的时间。
5.如权利要求2的方法，还包括选择所述属性用于包括与事件相关联的能量。
6.如权利要求2的方法，还包括选择所述属性用于包括指示事件的光子时间分布。
7.如权利要求2的方法，还包括选择所述属性用于包括指示事件的光子空间分布。
8.如权利要求2的方法，还包括选择所述属性用于包括指示事件的光子能量分布。
9.如权利要求1的方法，其中加权该贡献值包括根据选定属性确定在特定子空间中的重合是真实的概率。
10.如权利要求1的方法，还包括至少部分地根据该加权的贡献值形成图像。
11.如权利要求1的方法，其中加权所述贡献值包括估计真实概率密度的平均值。
12.如权利要求11的方法，其中估计真实概率的平均值包括确定与事件的空间位置相关联的空间相关误差函数；确定空间独立误差函数；以及卷积该空间相关误差函数和空间独立误差函数。
13.一种被配置用于执行如权利要求1所述方法的PET扫描仪。
14.一种计算机-可读介质，具有在其中编码用于执行如权利要求1所述方法的软件。
全文摘要
一种在PET扫描仪中用于处理重合数据的方法，包括使该重合数据的选定部分与重合空间的多个子空间(20)之一相关联；从与子空间相关联的重合数据导出在形成图像中使用的贡献值；以及根据依赖于与子空间(20)相关联的重合数据包括指示真实的数据的可能性的数量来加权(25)所述贡献值(28)。
文档编号G01T1/00GK101052894SQ200580036336
公开日2007年10月10日 申请日期2005年10月20日 优先权日2004年10月22日
发明者威廉·A·沃司特尔 申请人:图片探测系统公司