时变数据的重建的制作方法

时变数据的重建的制作方法
【专利摘要】提供了用于数据重建的系统和方法。根据一个方面，对一个或多个类血管结构的时变三维（3D）图像数据集执行数据插补，以生成至少一个插补的体素值。插补的体素值用于校正表示时变3D数据集中的一个或多个类血管结构的血管体素的至少一个值。
【专利说明】时变数据的重建
[0001] 相关申请的夺叉引用 本申请要求2013年6月25日提交的美国临时申请号61/838, 928的权益，其全部内容 通过引用合并于此。

【技术领域】
[0002] 本公开一般地涉及图像数据处理，并且更具体地涉及时变数据的重建。

【背景技术】
[0003] 血管造影术是用于基于诸如X-射线或磁共振断层摄影术(MRT)的诊断成像方法 来表示血管的常见方法。为了改善对接受检查的血管的表示，已经开发了数字减影血管造 影（DSA)。DSA是在介入放射学中使用以清楚地视觉化多骨或密集软组织环境中的血管的 透视技术。通过从在对比剂已经被引入到感兴趣的结构或组织中之后所获取的后续图像中 减去'对比前图像'或蒙片来产生图像。这些图像可以用于提供时间分辨或时变信息，该信 息示出感兴趣的结构或组织随着时间的发展。
[0004] 在目前的临床实践中，时间分辨信息通常仅可用于两个维度。通常，外科医生必须 执行从二维（2D)投影图像到三维（3D)解剖的2D到3D的精神转换，以便评估和诊断脉管病 变以及血流异常。不论获取/观看的角度如何，被重叠和/或遮蔽的血管片段都可能由此 被放弃，导致可能遗漏图像信息或不正确的诊断。问题包括例如血管重叠或与检测器平面 正交延伸的血管。
[0005] 可以使用单平面或双平面2D DSA图像来视觉化脉管填充。现有的方法可以提供 可接受的结果，但是与复杂的脉管系统和闭塞血管、过早血管填充的引入和血管填充中的 波动作斗争。一些传统技术使用来自静态角度的数据，而不是获取序列本身，这可能导致对 患者的额外辐射暴露以及由对于高度精确的图像配准步骤的相应需要引起的不准确性。其 他方法基于关于患者的生理(例如，周期性心脏活动）和通过患者的脉管系统的血液以及血 液与对比剂的混合物的输送的简化假设（即，简化模型)。这可能导致与真实流动模式偏离 的重建流动结果。


【发明内容】

[0006] 这里描述了用于数据重建的系统和方法。根据一个方面，对一个或多个类血管结 构的时变三维（3D)图像数据集执行数据插补，以生成至少一个插补的体素值。插补的体素 值是用于校正在时变3D数据集中表示一个或多个类血管结构的血管体素的至少一个值。
[0007] 根据另一方面，一个或多个类血管结构的时变二维（2D)图像数据集被接收。当前 估计的时变3D数据集中的时间体积被正向投影，并且确定在当前估计的时变3D数据集和 来自时变2D图像数据集的相应投影数据之间的误差。这样的误差可以横跨（across)当前 估计的时变3D数据集中的时间体积而被反向投影。然后，可以对当前估计的时变3D数据 集施加正则化函数。这样的正向投影、反向投影和正则化可以重复，直到终止条件被满足。
[0008] 这个概括被提供用于以简化形式引入概念的选择，该概念在下面的详细描述中进 一步描述。其不旨在标识要求保护主题的特征或必要特征，也不旨在用于限制要求保护主 题的范围。此外，要求保护的主题不限于解决在本公开的任何部分中提及的任何或全部缺 陷的实现方式。

【专利附图】

【附图说明】
[0009] 将容易地获得对本公开及其许多随之而来的方面的更完整理解，因为当结合附图 考虑时，通过参考下面的详细描述本公开变得更好理解。
[0010] 图l(a)_(d)示出了单平面2D时间分辨数字减影血管造影（DSA)图像获取的示例 性帧； 图1(e)-(g)示出了在生成3D DSA重建中使用的投影序列的示例性帧； 图1 (h)示出了脉管系统的3D DSA重建； 图2是图示示例性系统的框图； 图3示出了数据重建的示例性方法； 图4图示了血管射线路径的交叉长度和交叉的血管的数目的确定； 图5示出了示例性时间-置信曲线以及示例性时间-对比度曲线； 图6示出了对时间置信曲线的置信值施加的阈值； 图7图示了示例性空间插补； 图8图示了示例性时间插补； 图9示出了由空间和时间插补生成的示例性3D映射； 图10示出了迭代误差最小化过程的示例性实现方式； 图11示出了在一次迭代之后的时间浓度曲线（TCC)的示例性迭代重建的仿真结果；以 及图12示出了在500次迭代之后的时间浓度曲线（TCC)的示例性迭代重建的仿真结果。

【具体实施方式】
[0011] 在下面的描述中，阐述了许多具体细节，诸如特定组件、设备、方法等的示例，以提 供对本框架的实现方式的全面理解。然而，对于本领域技术人员将显而易见的是，不必须 采用这些特定的细节来实践本框架的实现方式。在其他实例中，公知的材料或方法没有被 详细描述，以避免不必要地模糊本框架的实现方式。尽管本框架易于进行各种修改和替代 形式，但是其具体实施例通过示例的方式在附图中被示出，并且将在这里进行详细描述。然 而，应当理解，不意图将本发明限制为所公开的具体形式，但是相反，意图覆盖落入本发明 的精神和范围内的所有的修改、等价物和替代。此外，为了便于理解，特定方法步骤被描绘 为分离的步骤；然而，这些单独描绘的步骤不应被解释为必要地依赖于在其执行中的顺序。
[0012] 在这里使用的术语"X射线图像"可以意指可见X射线图像(例如，在视频屏幕上显 示的)或X射线图像的数字表示(例如，对应于X射线检测器的像素输出的文件)。如这里使 用的术语"治疗中X射线图像"可以指代在介入或治疗程序的治疗递送阶段期间在任何时 间点捕获的图像，该时间点可以包括放射源打开或关闭的时间。有时为了便于描述，CT成 像数据(例如，锥形束CT成像数据）在这里可以用作示例性成像模态。然而，将理解的是， 来自任何类型的成像模态(包括但不限于X-射线射线照片、MRI、PET (正电子发射断层摄影 术)、PET-CT、SPECT、SPECT-CT、MR-PET、3D超声图像等）的数据还可以在不同的实现方式中 使用。
[0013] 除非如从下面讨论中显而易见的那样另外说明，否则将理解的是，诸如"分割"、 "生成"、"配准"、"确定"、"对齐"、"定位"、"处理"、"计算"、"选择"、"估计"、"检测"、"跟踪"等 的术语可以指代计算机系统或类似的电子计算设备的动作和过程，计算机系统类似的电子 计算设备把表示为计算机系统的寄存器和存储器内的物理(例如，电子）量的数据操纵和变 换为类似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其他这样的信息存储、传输或显示设备内 的物理量的其他数据。这里所描述的方法的实施例可以使用计算机软件来实现。如果按符 合所识别的标准的编程语言来编写，则设计为实现该方法的指令序列可以被编译以在各种 硬件平台上执行以及与各种操作系统对接。此外，没有参考任何具体的编程语言来描述本 框架的实现方式。将理解的是，可以使用各种编程语言。
[0014] 如这里所用的，术语"图像"指代由离散图像元素(例如，2D图像的像素和3D图像 的体素）组成的多维数据。该图像可以例如是通过计算机断层摄影、磁共振成像、超声或本 领域技术人员已知的任何其他医学成像系统所收集的受试者的医学图像。还可以从非医疗 背景(诸如例如遥感系统、电子显微镜等)提供该图像。虽然图像可以被看作是从R 3到R的 函数、或者到R3的映射，本方法不限于这样的图像，并且可以被施加于任何维度，例如，2维 图画或3维体积。对于2维或3维图像，图像的域通常是2维或3维矩形阵列，其中可以参 考2个或3个相互正交的轴的集合来寻址每个像素或体素。如这里所使用的术语"数字" 和"数字化"将视情况指代经由数字获取系统或经由从模拟图像转换而获取的数字或数字 化格式的图像或体积。
[0015] 通常关于2D成像和图像显示使用的针对图画元素的术语"像素"以及经常关于3D 成像使用的针对体积图像元素的术语"体素"可以互换地使用。应当注意，3D体积图像本身 由作为2D传感器阵列上的像素获得的图像数据合成，并且从某个视角显示为2D图像。因 此，2D图像处理和图像分析技术可以被施加到3D体积图像数据。在下面的描述中，描述为 对像素操作的技术可以替代地被描述对3D体素数据进行操作，该3D体素数据以用于显示 的2D像素数据形式存储和表示。以相同的方式，对体素数据进行操作的技术也可以被描述 为对像素进行操作。在下面的描述中，变量X用于指示在具体空间位置处的受试者图像元 素，或者替代地被认为是受试者像素。术语"受试者像素"或"受试者体素"用于指示在使 用这里描述的技术进行操作时的具体图像元素。
[0016] 当前，介入时间分辨血管造影成像已经被限制为时间分辨2D数字减影血管造影 图像（DSA)。图1 (a)- (d)示出了单平面2D时间分辨数字减影血管造影图像获取的示例 性帧。脉管系统的填充在帧之间改变，使外科医生难以根据变化的2D快照来解释3D填充。
[0017] 近年来，已经看到了用于非时间分辨3D-DSA的方法的引入。在一种方法中，首先 在血管造影设备的旋转扫描期间获取蒙片投影图像序列，之后，在引入对比剂后获取的旋 转填充投影图像的序列。从填充投影图像中减去蒙片投影图像，以生成投影图像数据，投影 图像数据显示在不同视角处获取的受试者的脉管解剖。图1 (e)_ (g)示出了用于生成3D DSA重建的投影序列的示例性帧，其中在不同的获取系统测角处获取所有的帧。填充中帧之 间的改变是可见的。图1 (h)示出了脉管系统的3D DSA重建。使用3D重建技术，可以创 建受试者脉管系统的静态体积数据集。然而，该静态重建不包括在由图1 (e)_ (g)所图示 的获取序列中记录的改变。
[0018] 本框架的一个方面确定感兴趣的类血管结构的时变体积衰减曲线，产生包括时间 域的3D加时间（或3D + t)的体积数据集。与要求多个图像获取的以前的工作不同，在重 建3D+t数据集中可以使用单个蒙片和填充运行图像获取。一些实现方式通过对从时间和 投影角度变化数据得到的初始3D+t体积数据集施加在空间和/或时间域中的数据插补来 重建3D+t数据集。置信值或曲线可以用于执行时间分辨3D DSA的插补。这样的框架可以 被施加一次或以迭代方式施加。
[0019] 本框架的其他实现方式基于例如从在多个角度处获取的时变2D投影数据得到的 初始时变3D投影数据集来动态和迭代地重建3D+t数据集。初始数据集还可以是静态非时 变3D DSA数据集。正向和反向投影可以用于迭代地提炼初始3D数据集。与要求从3D DSA 数据集生成的约束体积的其他方法不同，本技术可以按原样被施加到初始3D数据集。将在 下面的描述中更具体地描述这些和其他示例性优点和特征。
[0020] 在本框架的一个示例性应用是表示对比剂通过脉管网络的传播的3D+t数据集的 动态重建。这样的应用可以用于例如评估在患者大脑中的脉管失调，诸如狭窄血管片段、瘘 管和动静脉畸形（AVM)。此外，其促进不同的填充阶段/持续时间的隔离，从而允许更容易 查看对感兴趣的结构的接入。要理解的是，虽然可以示出涉及脉管网络视觉化的具体应用， 但是该技术不限于图示的特定实现方式。
[0021] 图2是图示示例性系统200的框图。该系统200包括用于实现这里描述的框架的 计算机系统201。计算机系统201可以是桌面个人计算机、便携式膝上计算机、另一便携式 设备、小型计算机、大型计算机、服务器、存储系统、专用数字装置、通信设备或具有被配置 成存储数字数据项的集合的存储子系统的另一设备。在一些实现方式中，计算机系统201 作为独立设备进行操作。在其他实现方式中，计算机系统201可以连接(例如，使用网络)到 其他机器，诸如成像设备202和工作站203。在联网的配置中，计算机系统201可以作为服 务器-客户端用户网络环境中的服务器(例如，薄客户端服务器，诸如西门子护理（Siemens Healthcare)的syngo?. via)、客户端用户机器进行操作，或者作为对等(或分布式）网络环 境中的对等机器进行操作。
[0022] 在一个实现方式中，计算机系统201包括处理器或中央处理单元（CPU) 204,处理 器或中央处理单元（CPU) 204经由输入-输出接口 221耦合到一个或多个非临时性计算机 可读介质206 (例如，计算机存储或存储器)、显示设备208 (例如，监视器)和各种输入设备 210 (例如，鼠标或键盘)。计算机系统201可以进一步包括支持电路，诸如高速缓冲器、电 源、时钟电路和通信总线。诸如附加数据存储设备和打印设备的各种其他外围设备也可以 连接到计算机系统201。
[0023] 本技术可以以各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或其组合来实现，作为经 由操作系统执行的微指令代码的部分或作为应用程序或软件产品的部分或其组合。在一个 实现方式中，这里所描述的技术被实现为有形地体现在非临时性计算机可读介质206中的 计算机可读程序代码。具体地，本技术可以通过重建单元207来实现。非临时性计算机可 读介质206可以包括随机存取存储器（RAM)、只读存储器（ROM)、磁性软盘、闪存和其他类型 的存储器或其组合。计算机可读程序代码由CPU 204执行以处理由例如成像设备202获取 的图像或图像数据。照这样，计算机系统201是在执行计算机可读程序代码时变成专用计 算机系统的通用计算机系统。计算机可读程序代码不意图被限制于任何具体的编程语言及 其实现方式。将被理解的是，各种编程语言及其编码可以用于实现这里所包含的公开内容 的教导。
[0024] 相同或不同的计算机可读介质206可以用于存储图像数据集、动态重建指令、知 识库、个体患者数据、先前治疗的患者的数据库(例如，训练数据）等。这样的数据还可以被 存储在外部存储或其他存储器中。外部存储可以使用由CPU 204管理并驻留在存储器(诸 如硬盘、RAM或可移除介质）上的数据库管理系统（DBMS)来实现。外部存储可以在一个或 多个其他计算机系统上实现。例如，外部存储可以包括驻留在分离的计算机系统上的数据 仓库系统、图画存档和通信系统（PACS)或任何其他现在已知的或以后开发的医院、医学机 构、医学办公室、测试设置、药房或其他医学患者记录存储系统。
[0025] 该成像设备202可以是用于获取图像数据的放射扫描仪，诸如X-射线或CT扫描 仪。该工作站203可以包括计算机和适当的外围设备，诸如小键盘和显示设备，并且可以结 合整个系统200来进行操作。例如，工作站203可以与成像设备202进行通信，使得由成像 设备202收集到的图像数据可以在工作站203处被渲染并且显示器设备上进行观看。
[0026] 工作站203可以直接与计算机系统201进行通信，以显示处理的图像数据和/或 输出图像处理结果(例如，动态重建的3D+t数据集)。该工作站203可以包括图形用户界面， 以经由输入设备(例如，键盘、鼠标、触摸屏、语音或视频识别接口等）来接收用户输入，从而 操纵图像数据的视觉化和/或处理。例如，用户可以观看已处理的图像数据，并且指定一个 或多个视图调整或偏好(例如，缩放、平移、旋转、改变对比度、改变颜色、改变视角、改变视 图深度、改变渲染或重建技术等)，通过指定"去到"位置来导航到感兴趣的具体区域，导航 (例如，停止、播放、单步调试等）重建的3D+t数据集的时间体积等。
[0027] 还要理解，因为附图中描绘的构成系统组件和方法步骤中的一些可以以软件来实 现，所以系统组件(或过程步骤）之间的实际连接可能依赖于本框架被编程的方式而不同。 给定这里提供的教导，相关领域中的普通技术人员将能够设想本框架的这些和类似的实现 方式或配置。
[0028] 图3示出了由计算机系统执行的数据重建的示例性方法300。应当理解，可以以所 示出的顺序或不同的顺序来执行方法300的步骤。还可以提供其他的、不同的或更少的步 骤。此外，方法300可以利用图2的系统201、不同的系统或其组合来实现。
[0029] 在302,成像设备202执行的蒙片和填充获取以生成感兴趣对象的时变DSA投影 图像数据集。感兴趣对象可以是被标识用于调查或检查的任何生物对象，诸如患者或受试 者的大脑、心脏、腿、手臂等的部分。感兴趣对象包括一个或多个类血管结构(例如，血管、动 脉、脉管树或网络等)。一个或多个类血管结构可以是动态或时变的结构，其可以被填充有 对比剂或用于观察其随时间的传播的介质。
[0030] 在一些实现方式中，时变DSA投影图像数据集是通过使用成像设备202执行旋转 扫描或角度获取所获取的2D DSA投影图像的集合。成像设备202可以是例如基于平板的 X射线扫描仪，其包括至少一对X射线源和X射线检测器。替代地，成像设备202可以包括 覆盖至少一对X射线源和X射线检测器的旋转CT架。在其他实现方式中，成像设备202是 MR投影扫描仪。在又其它实现方式中，成像设备202是覆盖至少一对光源和光学检测器的 旋转光学CT架。还可以使用其他类型的成像设备202,诸如角度采样超声。
[0031] 可以经由成像设备202来执行单蒙片和填充获取。更具体地，可以经由成像设备 202来首先获取蒙片图像数据集，使得其可以从相应的时变对比填充投影图像数据集中被 减去。蒙片图像仅仅是在给予对比剂(或介质)以填充要被调查的感兴趣辐射对象的类血管 结构之前的相同区域的图像。实际的角度变化和时变的2D投影数据可以基于在X射线对 比介质注入到类血管结构之前或之后在对比的第一流入变得可见时发起的对比强化获取。
[0032] 蒙片和填充运行二者都可以遵循相同的获取轨迹。该轨迹可以在可用的现有3D 数据集(例如，超声、MRA等）情况下覆盖小角度范围（大约20-40度）或者覆盖3D DSA的整 个范围。如果没有可用的受试者脉管系统的现有布局，则可以获取这样的3D DSA数据集。 获取帧速率也可以变化。在可用的现有3D数据集的情况下，可以获取稀疏时间样本(例如， 2-4帧/秒)，但是可以高达30帧/秒。可以通过模态的移动速度来限制获取帧速率。
[0033] 在304,重建单元207生成一个或多个类血管结构的初始3D数据集。在一些实现 方式中，重建单元207从现有的时变投影数据集(诸如在步骤302中获取的DSA数据集）生 成初始3D数据集。替代地或附加地，初始3D数据集可以通过CTA、MRA或3D DSA扫描来重 新获取。配准步骤可以被执行，以把现有数据与重新获取的数据对齐。这样的3D数据集可 以与模型假设(诸如对血流进行建模的Y变量曲线)组合。在另一替代实现方式中，初始三 维数据集被填充有豪恩斯菲尔德（Hounsfield)单位的恒定强度值(即，非时间依赖的初始猜 测)。
[0034] 在306,重建单元207执行对初始3D数据集的分割以使类血管结构(例如，脉管树） 与背景隔离。示例性分割技术包括但不限于固定值阈值、区域生长或任何其他适当的分割 方法。
[0035] 在308,重建单元207确定每个体素的置信值，所述体素表示在每个测量时间点处 的3D数据集中的分段类血管结构。基于仅血管图像（即填充运行投影图像减去蒙片运行投 影图像)来确定测量时间点。置信值表示3D数据集中的相应的估计体素值的可靠性。置信 值可以基于类血管结构周围的密度(例如，血管密度)来确定。更具体地，置信值可以是针对 给定的源和检测器元件对的与类血管结构交叉的X射线路径的长度(下文中称为"交叉长 度"）和/或沿着该路径交叉的类血管结构的总数的函数。例如，针对对应于时间实例't' 的给定投影图像的穿过多个或厚的脉管结构的X射线束可能得到低置信值。
[0036] 图4图示了血管射线路径的交叉长度（L)和交叉的血管的数目（#)的确定。矢量 或射线（402和404)可以在不同的投影或视角从源延伸到每个检测器元件（406和408)。 每个投影或视角等价于时间点t。可以确定针对在给定投影/视角中的每个源/检测器像 素射线路径的在血管中横穿的所有体素的长度（L)和/或交叉的血管的数目（#)。如示出 的，射线路径402与血管410的小部分交叉，而不与血管412交叉，产生小的血管射线路径 长度（L=2)和血管交叉数目（# =1)。射线路径404与血管（410和412)的大部分交叉，产 生大的血管射线路径长度（L = 13)和增加的血管交叉计数（# =2)。这样的信息可以使用 例如反向投影被编码在时间分辨3D数据集中。此外，在表示时间点t (投影/视角）处的 对比浓度的投影域中的测量值也可以通过反向投影被编码在体素值中。在处理所有的血管 体素和被减投影之后，结果是每个血管体素的时变对比度曲线以及时间置信曲线，具有归 因于血管重叠和图像伪影的潜在误差。
[0037] 图5示出了示例性时间置信曲线502和示例性时间-对比度曲线504。为了生成 示例性时间-置信曲线502,在给定时间点t处(等价于给定的投影/视角）的血管片段内 的每个体素可以被分配置信值。该置信值与在交叉体素的源和检测器元件之间的射线路径 中的血管长度（L)和交叉血管的数目（#)函数相关。
[0038] 存储每个视角（时间点t)的相应的体素值以生成示例性时变对比浓度曲线504。 为了确定在与每个血管体素相关联的时间对比度曲线504中的值的初始估计，可以使用非 时变3D DSA数据集。在每个时间点t (投影/视角）处，非时变3D数据集中的体素值可以 通过反向投影步骤用相应测量值来替代，该测量值来自于在时变2D数据集中的被减投影 图像。该步骤可以考虑一般的重建要求，诸如被横穿脉管系统的密度和长度的射线归一化。
[0039] 返回到图3,在310,重建单元207确定具有高于预定阈值的置信值的有效体素。更 具体地，在每个时间点t (等价于投影/视角）处，具有高于预定阈值的置信值的体素被标 识为'有效'。相反，具有低于阈值的置信值的体素被确定为'无效'。
[0040] 图6示出了施加到时间置信曲线502的置信值的阈值602。与可靠的体素相关联 的体素值604a-b在相应的时间对比度曲线504中被确定和标记为'使用的'。与无效体素 相关联的体素值606a-b可以被丢弃并且用插补值来替代。
[0041] 返回到图3,在312,重建单元207校正时变3D+t数据集的初始或当前估计中的血 管体素的值。得到的时间分辨3D+t数据集可以作为例如体积渲染对用户显示。时间组件 可以被显示为在交互期间生成的例如颜色渲染或时间步长。
[0042] 在一些实现方式中，仅校正初始3D数据集的"无效"血管体素。替代地，校正大部 分或所有的血管体素值。可以通过执行数据插补方法来生成用于校正的血管值。可以在空 间域和/或时间域中执行数据插补方法。替代地或附加地，数据插补方法可以由与每个血 管体素和/或时间点相关联的置信值来加权。在另一实现方式中，可以执行迭代误差最小 化以生成用于校正的体素值。可以迭代执行这样的误差最小化，以最小化所估计的3D+t数 据集和所获取的投影数据之间的误差。
[0043] 根据一些实现方式，对初始时变3D (或3D+t)图像数据集执行空间插补，以生成可 以用于校正时变3D (或3D+t)数据集中的无效体素的插补体素值。对于在给定时间t的时 变3D (或3D+t)数据集中的每个无效体素，可以确定在时间t处的邻近空间区域中的所有 有效体素。邻近空间区域的尺寸可以在当前处理的无效体素的预先确定的邻近尺寸内从2 个体素变化到所有活动体素。然后，可以通过使所确定的邻近有效体素的体素值和他们距 无效体素的相应空间距离在函数上相关联来插补无效体素的体素值。
[0044] 图7图示了在给定时间点t处的示例性空间插补。使用距离函数来插补从有效体 素704生成的已知数据点。可以从血管中心线或预先确定的邻近区域取得距离函数。在图 706中，圆圈是对应于有效体素704的已知点，而星号708是对应于无效体素702的插补点。 虚线指示插补的数据，其可以是迭代提炼的开始点。
[0045] 根据一些实现方式，对初始时变3D (或3D+t)图像数据集执行时间插补，以生成可 以用于校正时变3D (或3D+t)数据集中的无效体素的插补体素值。对于给定时间t处的时 变3D (或3D+t)数据集中的每个无效体素，可以确定时间邻近区域中的有效体素。应当理 解，这样的体素没有在空间上被移除，而是在之前或未来的时间处于相同的空间位置。可以 通过使时间邻近的有效体素的体素值和他们距与无效体素相关联的给定时间t的相应的 时间距离在函数上相关联来插补无效体素值。
[0046] 图8图示了在给定时间点t的示例性时间插补。对于在时间点t的给定的无效体 素804,确定在相同空间位置处的所有时间邻近的有效体素802a-n。然后，可以通过使有效 体素的已知体素值按照他们时间距离的函数在函数上相关联来确定给定时间点t处的无 效体素804的体素值。如在曲线图806中所示，可以通过使用已知有效数据点（由圆圈表示） 的时间距离(或时间实例）使已知有效数据点在函数上相关联来确定无效数据点808 (由星 号表示)。可以使用基于沿着使用例如三次样条的时间线的位置的插补方案来插补与有效 体素相关联的已知数据点。虚线指示插补数据，其可以是迭代提炼的开始点。
[0047] 根据另外的实现方式，对初始时变3D图像数据集执行空间和时间插补，以生成可 以用于校正时变3D数据集中的无效体素的插补体素值。对于时间t处的每个无效体素，确 定位于无效体素的预先确定空间邻近区域中的有效体素以及位于血管树或脉管系统中的 相同位置但是在无效体素的预先确定时间邻近区域内的不同时间实例处的有效像素。可以 通过使有效体素的已知体素值和他们距无效体素的相应的空间和时间距离在函数上相关 联来确定无效体素的体素值。图9示出了通过时间和空间插补生成的示例性3D映射902。 利用与在空间邻近区域和时间邻近区域内的有效体素相关联的已知数据点来生成3D映射 902。
[0048] 根据其他实现方式，对初始时变3D图像数据集执行置信加权插补，以生成可以用 于校正时变3D数据集中的无效体素的插补体素值。首先，所有的血管体素可以被设置为 "有效"。换言之，不必执行步骤310来确定"有效"体素。插补邻近区域的尺寸可以在空间 和/或时间域中被预先确定。接下来，对于每个血管体素和每个时间t，可以通过使被距无 效体素的空间和/或时间距离所加权的空间和/或时间邻近区域中的所有体素值在函数上 相关联以及合并针对邻近区域中的每个体素的置信加权函数来确定插补值，如下：

【权利要求】
1. 一种非临时性计算机可读介质，所述非临时性计算机可读介质采用能由机器执行的 指令程序来执行用于促进迭代数据重建的步骤，所述步骤包括： (i) 接收一个或多个类血管结构的时变二维（2D)图像数据集； (ii) 正向投影当前估计的时变三维（3D)数据集中的时间体积，并且确定所述当前估计 的时变3D数据集和来自所述时变2D图像数据集的相应投影数据之间的误差； (iii) 横跨所述当前估计的时变3D数据集中的时间体积反向投影所述误差； (iv) 将正则化函数施加到所述当前估计的时变3D数据集；以及 (v )至少重复步骤（i i )、（ i i i )和（iv )直至终止条件被满足。
2. -种用于数据重建的系统，包括： 非临时性存储器设备，用于存储计算机可读程序代码；以及 处理器，与所述存储器设备通信，所述处理器利用所述计算机程序代码进行操作以： 接收一个或多个类血管结构的时变三维（3D)图像数据集； 对所述时变3D图像数据集执行数据插补，以生成至少一个插补的体素值；以及 利用所述插补的体素值来校正表示时变3D数据集中的所述一个或多个类血管结构的 血管体素的至少一个值。
3. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器进一步利用所述计算机可读程序代 码进行操作以对所述时变3D数据集执行分割，以使所述一个或多个类血管结构与所述背 景隔尚。
4. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器进一步利用所述计算机可读程序代 码进行操作以响应于与所述血管体素相关联的置信值低于预定阈值的确定来校正所述血 管体素的值。
5. 根据权利要求4所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以基于射线路径的交叉长度、被所述射线路径交叉的类血管结构的数目或其组合来确 定所述置信值。
6. 根据权利要求5所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以在确定与不同测量时间点处的多个血管体素相关联的置信值之后，生成时间-置信 曲线和时间-对比度曲线。
7. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以在空间域中执行所述数据插补。
8. 根据权利要求7所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以通过下述步骤来在所述空间域中执行所述数据插补：确定无效体素的邻近空间区域 中的有效体素，以及通过使所述有效体素的值和他们距所述无效体素的相应的空间距离在 函数上相关联来确定所述插补的体素值。
9. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以在时间域中执行所述数据插补。
10. 根据权利要求9所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以通过下述步骤来在所述时间域中执行所述数据插补：确定无效体素的邻近时间区域 中的有效体素，以及通过使所述有效体素的值和他们相应的时间距离在函数上相关联来确 定所述插补的体素值。
11. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以在空间域和时间域中执行所述数据插补。
12. 根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进 行操作以通过下述步骤来在所述空间和时间域中执行所述数据插补：确定无效体素的邻近 空间区域中的第一有效体素，确定无效体素的邻近时间区域中的第二有效体素，以及通过 使所述第一和第二有效体素的值和他们相应的空间和时间距离在函数上相关联来确定所 述插补的体素值。
13. 根据权利要求2所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进行 操作以通过执行置信加权插补来执行所述数据插补。
14. 根据权利要求13所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进 行操作以通过如下步骤来执行所述置信加权插补：使被空间或时间距离加权的预先确定的 空间或时间邻近区域中的体素值在函数上相关联，以及合并针对邻近区域中的每个体素的 置信加权函数以生成所述插补的体素值。
15. 根据权利要求13所述的系统，其中，所述处理器利用所述计算机可读程序代码进 行操作以迭代地重复所述置信加权插补和正则化步骤直至收敛准则被满足。
16. -种迭代数据重建的方法，包括： (i) 由接收器接收一个或多个类血管结构的时变二维（2D)图像数据集； (ii) 由处理器正向投影当前估计的时变三维（3D)数据集中的时间体积，并且确定所述 当前估计的时变3D数据集和来自所述时变2D图像数据集的相应投影数据之间的误差； (iii) 由处理器横跨所述当前估计的时变3D数据集中的时间体积反向投影所述误差； (iv) 由处理器将正则化函数施加到所述当前估计的时变3D数据集；以及 (v )至少重复步骤（i i )、（ i i i )和（iv )直至终止条件被满足。
17. 根据权利要求16所述的方法，进一步包括经由成像设备来执行单蒙片和填充获取 以生成所述时变2D图像数据集。
18. 根据权利要求16所述的方法，进一步包括将所述估计的时变3D数据集设置为具有 恒定强度值的初始体积数据集。
19. 根据权利要求16所述的方法，其中，所述正则化函数被配置成最小化所述估计的 时变3D数据集中的噪声。
20. 根据权利要求16所述的方法，其中，所述正则化函数被配置成实现所述估计的时 变3D数据集中的时间实例之间的时间分辨体积的平滑过渡。
21. 根据权利要求16所述的方法，其中，反向投影所述误差包括施加于所述时间体积 相关联的置信值的逆加权。
22. 根据权利要求21所述的方法，进一步包括基于射线路径的交叉长度、被所述射线 路径交叉的类血管结构的数目或其组合来确定所述置信值。
23. 根据权利要求16所述的方法，进一步包括将所述估计的时变3D数据集显示为体积 渲染，其中，所述体积渲染包括所述估计的时变3D数据集的时间分量的颜色渲染。
【文档编号】G06T17/00GK104252714SQ201410290591
【公开日】2014年12月31日 申请日期:2014年6月25日 优先权日:2013年6月25日
【发明者】B.海格尔, M.科瓦尔席克, C.罗科尔, K.罗亚尔蒂, S.沙费尔, J.恩德雷斯 申请人:美国西门子医疗解决公司, 西门子公司