用于使用不同类型的图像来生成导出的图像的方法和设备的制造方法
【专利说明】用于使用不同类型的图像来生成导出的图像的方法和设备
[0001] 引言：
[0002] 在本领域中需要处理第一类型的第一图像W从第一图像自动地导出第二类型的 导出的图像的有效的技术。例如，强烈期望将新患者图像（图像类型/模态是磁共振（MR)) 转换为对应的导出的图像（图像类型/模态是计算层析成像（CT))。该样的转换可W表征 为"伪CT生成"。由于由CT图像的数据点包含的CT数据与由MR图像的数据点包含的MR 数据表示不同的患者特征，因此对医务人员来说经常非常有用的是，评估患者的感兴趣的 区域的MR特征和CT特征两者W决定最佳治疗或诊断。导出的CT图像也可W用于促进放 射治疗计划中的患者剂量计算。通过从MR图像准确地生成伪CT图像，可W使患者免于遭 受由于CT成像而产生的额外的放射性照射W及接受额外的CT成像的时间和成本。
[0003] 为促进该样的导出，可W使用图谱（atlas)图像。图谱图像是预先存在的图像，其 被用作参考来促进新图像如何被转换，W生成导出的图像。例如，在伪CT生成的情况下，图 谱MR图像和图谱CT图像可W被用作用于从新患者MR图像生成导出的CT图像的参考。常 见的情况是，图谱图像将是作为新MR图像的被摄体的相同患者的相同感兴趣的区域的预 先生成的图像，其中，该些图谱图像已经被分析W标识感兴趣的结构。例如，在许多治疗或 诊断的情况下，患者在治疗/诊断的过程中的多个不同时间将需要接受成像。然而，并不需 要该样一一例如，图谱图像不需要是同一个人的图像。
[0004] 优选地，经由配准技术将图谱MR图像和图谱CT图像彼此对齐（该样的图谱MR图 像和图谱CT图像可W说是彼此"配准"或处于"配准"中）。利用该样的配准，被摄体的特 定位置的图谱MR图像中的给定点将被映射到相同特定位置的图谱CT图像中的给定点（反 之亦然）。然而，应该理解，可W预期，在该种配准中将存在某些错误。如此，图谱MR图像和 图谱CT图像之间的配准将不是完美的。
[0005] 例如，在没有错误存在于图谱MR图像与图谱CT图像配准中化及新患者MR图像可 W完美地与图谱MR图像配准的理想化的假设情况下，那么将由此可见，可W通过将患者MR 图像中的每个点映射到配准的图谱MR图像中的对应点、然后将图谱MR图像中的该点映射 到它在配准的图谱CT图像中的对应点，简单地从患者MR图像导出患者CT图像。然后，可 W与患者MR图像中的数据点的MR信息相结合地使用图谱CT图像中的该映射的数据点的 CT信息与图谱MR图像中的映射的数据点的MR图像之间的关系，W计算导出的CT图像的数 据点。然而，由于该样的简化的变换技术没有考虑相对于图像配准而存在的错误容差（在 患者与图谱配准中W及图谱与图谱配准中），本发明人相信，本领域中尚有改进的余地。
[0006] 为此，本发明人公开了一种用于基于第二图像和第S图像将第一类型的第一图像 转换为第二类型的导出的图像的方法，第二图像是第一类型，第S图像是第二类型，第二图 像和第=图像彼此配准，第一图像包括多个数据点，每个第一图像数据点包括第一图像的 第一类型数据，第二图像包括多个数据点，每个第二图像数据点包括第二图像的第一类型 数据，第=图像包括多个数据点，每个第=图像数据点包括第=图像的第二类型数据，所述 方法包括；（1)在第一图像的一个块和第二图像的多个块之间执行多次比较，W生成多个 相似度指标，所述相似度指标表示第一图像数据点和多个第二图像数据点之间的相似度， (2)基于所述相似度指标计算多个权重因子，计算出的权重因子与多个第=图像数据点相 关联，（3)计算对应于第一图像数据点的导出的图像数据点，作为与计算出的权重因子相关 联的第=图像数据点的加权组合，所述加权组合是按照计算出的权重因子的，W及（4)对 于多个不同的第一图像数据点，重复比较执行步骤、权重因子计算步骤W及导出的图像数 据点计算步骤，W由此从所述多个计算出的导出的图像数据点生成导出的图像，W及其中， 方法步骤是由处理器执行的。
[0007]应该理解，如此处所使用的关于图像的术语"块"是指该图像的数据点的子集。如 此，通过比较第一图像的块与第二图像的块，考虑了较大的数据点的池，W评估第一图像的 给定数据点映射到第二图像的给定点的程度。该样的基于块比较的加权组合的好处是，它 更好地适应图像配准中的错误的存在。目P，基于块比较的加权组合被预期为对于图像配准 错误是鲁椿的，因为它允许汇集（pooling)来自图像的较大部分的信息。
[000引本发明人还公开了一种用于基于第二图像和第S图像将第一类型的第一图像转 换为第二类型的导出的图像的设备，第二图像是第一类型，第S图像是第二类型，第二图像 和第=图像彼此配准，第一图像包括多个数据点，每个第一图像数据点包括第一图像的第 一类型数据，第二图像包括多个数据点，每个第二图像数据点包括第二图像的第一类型数 据，第=图像包括多个数据点，每个第=图像数据点包括第=图像的第二类型数据，所述设 备包括处理器，所述处理器被配置成；（1)在第一图像的一个块和第二图像的多个块之间 执行多次比较，W生成多个相似度指标，所述相似度指标表示第一图像数据点和多个第二 图像数据点之间的相似度，（2)基于所述相似度指标计算多个权重因子，计算出的权重因子 与多个第=图像数据点相关联，（3)计算对应于第一图像数据点的导出的图像数据点，作为 与计算出的权重因子相关联的第=图像数据点的加权组合，所述加权组合是按照计算出的 权重因子的，（4)对于多个不同的第一图像数据点，重复比较操作、权重因子计算操作W及 导出的图像数据点计算操作，W由此从所述多个计算出的导出的图像数据点生成导出的图 像。
[0009] 另外，此处公开了一种用于基于第二图像和第S图像将第一类型的第一图像转换 为第二类型的导出的图像的计算机程序产品，第二图像是第一类型，第S图像是第二类型， 第二图像和第=图像彼此配准，第一图像包括多个数据点，每个第一图像数据点包括第一 图像的第一类型数据，第二图像包括多个数据点，每个第二图像数据点包括第二图像的第 一类型数据，第=图像包括多个数据点，每个第=图像数据点包括第=图像的第二类型数 据，所述计算机程序产品包括驻留在非暂态的计算机可读取的存储介质上并可由处理器执 行的多个指令，所述处理器用于；（1)在第一图像的一个块和第二图像的多个块之间执行 多次比较，W生成多个相似度指标，所述相似度指标表示第一图像数据点和多个第二图像 数据点之间的相似度，（2)基于所述相似度指标计算多个权重因子，计算出的权重因子与多 个第=图像数据点相关联，（3)计算对应于第一图像数据点的导出的图像数据点，作为与计 算出的权重因子相关联的第=图像数据点的加权组合，所述加权组合是按照计算出的权重 因子的，（4)对于多个不同的第一图像数据点，重复比较操作、权重因子计算操作W及导出 的图像数据点计算操作，W由此从所述多个计算出的导出的图像数据点生成导出的图像。
[0010] 根据另一个实施例，本发明人公开了一种用于将第一类型的第一图像转换为第二 类型的导出的图像的技术，从而计算第一图像的多个块和第一图谱图像的多个块之间的多 个相似度指标，第一图谱图像是第一类型。然后，可W基于计算出的相似度指标计算权重 因子。可W将该些权重因子应用到第二图谱图像的多个数据点，W计算导出的图像的多个 数据点，使得导出的图像的至少多个数据点中的每一个是第二图谱图像的多个数据点的函 数。该样的技术可W用于从MR图像的伪CT生成。
[0011] 根据又一个实施例，本发明人公开了一种用于将第一类型的第一图谱图像转换为 第二类型的导出的图谱图像的技术，从而计算第一图谱图像的多个块和第二图谱图像的多 个块之间的多个相似度指标，第一图谱图像是第一类型，而第二图谱图像是第二类型。然 后，可W基于计算出的相似度指标计算权重因子。可W将该些权重因子应用到第二图谱图 像的多个数据点，W计算导出的图谱图像的多个数据点，使得导出的图谱图像的至少多个 数据点中的每一个是第二图谱图像的多个数据点的函数。
[0012] 在阅读了下面的说明书和附图中的教导之后，本发明的该些及其他特征和优点对 本领域的普通技术人员来说将是明显的。
【附图说明】
[0013] 图1描绘了本发明的示例性实施例。
[0014] 图2描绘了根据示例性实施例的由处理器执行的示例性过程流。
[0015] 图3描绘了示例性伪CT生成实施例。
[0016]图4描绘了图2的过程流的示例性实施例。
[0017] 图5描绘了患者MR图像的示例性块。
[00化]图6(a)-a)描绘了可W如何将示例性患者MR图像块与图谱MR图像的各种示例 性块进行比较的示例。
[0019] 图7描绘了示例性数据结构，该数据结构示出了可W如何将来自患者MR图像的给 定点Xi的块比较的相似度分数与图谱MR图像和图谱CT图像的点相关联。
[0020] 图8描绘了利用用于各种图谱图像点的计算出的权重因子而增强的图7的示例性 数据结构。
[0021] 图9标识可W如何从图8的数据结构计算患者MR图像的点Xi的导出的CT值。 [002引图10 (a)描绘了使用多个图谱MR-CT图像对W从患者MR图像导出CT图像的示例 性实施例。
[002引图10(b)描绘了示例性数据结构，该数据结构示出了可W如何将来自患者MR图像 的给定点Xi的块比较的相似度分数与图10(a)的多个图谱的点相关联。
[0024]图11描绘了可W使用相似度分数的子集来计算权重因子的示例性实施例。
[002引图12描绘了使用块比较-加权组合技术来创建与图谱MR图像配准的导出