空间校正核图像重建的制作方法

空间校正核图像重建的制作方法
【专利摘要】一种医学成像系统(5)包括一个或多个处理器和显示设备(36)。一个或多个处理器被编程为接收(60)与具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域进行对比增强的第一图像(10)，并基于具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域，生成(60)约束图(20)。一个或多个处理器被编程为基于约束图(20)和被配准至约束图的所采集的图像原始数据(23)重建(70)具有所测量的放射性示踪剂的再分布的第二图像(44)。显示设备(36)显示所重建的第二图像。
【专利说明】空间校正核图像重建

【技术领域】
[0001] 下文总体上涉及医学成像。其具体应用于与核成像数据的图像重建相结合，并且 将具体参考对其进行描述。然而，应当理解的是，其还应用于其他使用场景，且不必限于上 述应用。

【背景技术】
[0002] 在核医学中，重建使用所测量的伽马事件数据来重建放射性示踪剂的空间分布。 累积的放射性示踪剂的空间分布用于例如检测肿瘤及其他可疑病变。被检测肿瘤的已估计 的空间分布用于测量被检测肿瘤或对被检测肿瘤分期。然而，还由于潜在的物理学，与较高 分辨率成像技术（诸如磁共振（MR)或X射线计算机断层摄影（CT))相比，核医学成像的空 间分辨率是有限的。核医学数据用于计算标准摄取值（SUV)，所述摄取值基于体积及存在于 该体积中的放射性示踪剂的量。然而，核医学的有限的分辨率影响所测量的体积的准确性 以及存在于体积中的放射性示踪剂的量。通常，SUV准确性是有限的。例如，小的病变通常 由于有限的空间分辨率而被低估。
[0003] 通常，基于用于记录伽马事件数据的设备的分辨率来测量体积。改善分辨率的努 力包括飞行时间正电子发射断层摄影（T0F-PET)等。然而，在某些情况下，组织存在于记录 伽马事件的区域（诸如很少累积放射性示踪剂的脂肪组织）中。然而，用于计算SUV所测 量的放射性示踪剂的体积包括这种组织的体积，即使该组织可能实际上未累积示踪剂。包 括未累积示踪剂的组织增加了总体积，同时减少了在该体积上的放射性示踪剂的密度。用 于小病变的放射性示踪剂SUV通常分布在较大的体积上，其低估了示踪剂的累积。
[0004] 核成像被设计为测量代谢活动，而解剖成像被设计为用于解剖组织的区分的高空 间分辨率。
[0005] 下文公开了一种解决上述提到的问题以及其他问题的新的和改进的空间校正核 图像重建。


【发明内容】

[0006] 根据一个方面，医学成像系统包括一个或多个处理器和显示设备。一个或多个处 理器被编程为接收对具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域进行对比增强的第一 图像，并且基于具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域，生成约束图。一个或多个处 理器被编程为基于约束图和被配准至约束图的所采集的图像原始数据，重建具有测量的放 射性示踪剂的再分布的第二图像。显示设备显示所重建的第二图像。
[0007] 根据另一方面，方法包括接收对具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域进 行对比增强的第一图像，并且基于具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域，生成约 束图。采集由核成像设备生成的图像原始数据，并且所述图像原始数据包括测量的放射性 示踪剂。基于所采集的图像数据和约束图，重建第二图像。所重建的第二图像被显示在显 示设备上。
[0008] 根据另一方面，成像系统包括再分布器。再分布器基于约束图重建包括测量的放 射性示踪剂的再分布的图像，所述约束图识别要被排除的组织区域以及从核成像设备采集 的图像原始数据。
[0009] -个优点是在重建中排除了已知累积放射性示踪剂非常少的区域。
[0010] 另一优点在于针对放射性示踪剂分布限制的基于图集的置信度量。
[0011] 另一优点在于对肿瘤SUV值的更精确的估计。
[0012] 当阅读并理解下文的详细说明时，本领域普通技术人员将理解进一步的优点。

【专利附图】

【附图说明】
[0013] 本发明可以采取各种形式的部件及部件的布置，各种步骤及步骤的布置。附图仅 用于图示优选实施例的目的，并且不应被解释为限制本发明。
[0014] 图1示意性地图示了增强的核医学重建系统的实施例。
[0015] 图2示意性地图示了使用约束图以对核医学图像中的体积进行空间校正的范例。
[0016] 图3A和图3B图示了约束图如何对测量的放射性示踪剂进行再分布的一个范例。
[0017] 图4示意性地图示了修改针对不同组织类型的约束图的范例。
[0018] 图5以流程图方式示出了一种使用所述系统来重建空间校正核医学图像的方法。

【具体实施方式】
[0019] 参考图1，示意性地示出了医学成像系统5的实施例。约束生成器8对要被排除的 组织区域进行对比增强的图像10。图像能够从解剖成像设备12 (诸如，磁共振（MR)、X射线 计算机断层摄影（CT)等）直接接收，或者经由网络14间接接收。网络14能够是有线或无 线的、直接或间接的、私人的或公共的（诸如因特网）或任何组合。例如，对脂肪组织进行 对比增强的图像使用全身迪克森扫描（Dixon scan)，直接从MR设备获得3X3X3mm3各向 同性空间分辨率，所述迪克森扫描为能够分离水和脂肪体分布的MR扫描。在另一范例中， 基于霍斯菲尔德单元（Hounsfield units)的CT扫描区别水、脂肪和骨骼。也能够从存储管 理系统16 (诸如，图像存档和通信系统（PACS)、放射学信息系统（RIS)等），或数据存储器 18 (诸如，本地内存、磁盘、网络附加存储器等）接收所述图像。约束生成器8使用在图像 10中对比增强的组织，生成约束图20。约束图20能够被存储在数据存储器中。
[0020] 数据采集模块22从核成像设备24 (诸如，正电子发射断层摄影（PET)、单光子发射 计算机断层摄影（SPECT)等）采集成像数据23。成像数据包括与每个记录的伽马事件有关 的信息，或其累积信息（计数）。示踪剂的放射性能够部分地被重建作为体素的体积，并且 每个体素被表示为周期、平均值、最大值等的总和。
[0021] 配准模块26将所采集的成像数据23的体积和所生成的约束图20配准。注意，在 一些系统上（例如，指定的PET/CT和PET/MR组合系统），这种配准可能由硬件完成。经由 网络14从约束生成器8直接获得约束图，或通过数据存储18间接获得约束图。所述配准 能够额外地将图像10与其他信息（诸如解剖图集）进行配准，以提供针对约束图的额外信 息。所配准的图像和其他信息提供与组织类型以及组织类型形式和功能有关的解剖信息。 解剖图集通常被存储在存储管理系统16中，但也能够被存储在独立的数据存储器18中。
[0022] 使用被编程的一个或多个处理器，再分布器28基于所采集的图像原始数据23和 约束图20,重建第二图像。再分布器28基于约束图20对测量的放射性示踪剂的体素进行 再分布。该信息用于核成像数据的后续重建。使用在约束图中给出的额外约束，解决了重 建对应的核图像的逆向问题。再分布改善放射性示踪剂SUV的准确性和放射性示踪剂密度 的量化。在放射性示踪剂SUV的准确性和放射性示踪剂密度的量化上的改善提高了肿瘤分 期的准确性。
[0023] 工作站30连接到网络14,并且医疗护理专业人员使用被连接至工作站30的至少 一个输入设备32来选择图像10。工作站30包括电子处理器或电子处理设备34、显示图 像、菜单、面板和用户控件的显示器36,以及输入医疗护理专业人员选择的至少一个输入设 备32。工作站28能够是台式计算机、便携式计算机、平板电脑、移动计算设备、智能电话等。 输入设备32能够是键盘、鼠标、麦克风等。
[0024] 解析单元38基于重建图像来计算体积数据和其他数据。解析单元38能够使用重 建图像来计算各种统计数据，诸如，针对每个体素、区域、总体积等的平均SUV、最大SUV等。 显示设备36能够连同重建图像一起显示体积数据，或单独地显示体积数据。显示设备36 能够将第一图像与重建图像进行叠加，以由医疗护理专业人员进行空间比较。
[0025] 约束生成器8、数据采集模块24、配准模块26、解析单元38和再分布器28适当地 由电子数据处理设备（诸如，工作站28的电子处理器或电子处理设备）或通过由网络被可 操作地与工作站连接的基于网络的服务器计算机等来体现。此外，所公开的约束图生成、 组织识别技术和图像重建被适当地实现作为存储指令的非暂态存储介质（例如，软件），所 述指令可由电子数据处理设备读取并可由电子数据处理设备执行，以执行所公开的数据采 集、配准、图像重建、图生成和组织识别技术。
[0026] 在图2中，示意性地图示了使用约束图来对核医学图像中的体积进行空间校正的 范例。接收第一图像，所述第一图像对具有针对示踪剂累积的不同概率的区域进行对比增 强。第一图像提供具有不同示踪剂累积概率的区域的详细的分辨率。在本范例中，仅示出 具有概率〇 (即，无示踪剂累积）的一个区域，但预期存在多个区域，并且也可预想其他的对 比度。例如，多个组织类型能够在单个图像中或图像之间是对比增强的。如果组织类型被 识别并被关联为不支持肿瘤或没有累积放射性示踪剂，则所识别的组织的区域通过赋予零 或低概率值而被排除。通常，能够使用描绘组织的物理或化学属性的图像，所述组织具有影 响对比机制的高空间分辨率。生成约束图20,其识别要被排除的组织区域，在本范例中，所 述要被排除的组织区域为第一图像的一个区域。约束图能够以其最简单的实现方式被理解 为在这个意义上的二进制信息，即，核事件可能源于该区域（即，累积概率100% )或不源于 该区域（即累积概率0)。在更一般的意义上，该图应当被理解为针对事件从某点始发的概 率的度量。概率度量的使用对例如容纳部分体积效应是有帮助的，这意味着若干组织类型 能够以某个百分比占据测量的体素。
[0027] 采集成像数据23,所述成像数据23包括放射性示踪剂测量结果。放射性示踪剂与 例如重要的肿瘤组织或病变相关。然而，来自所采集的数据的放射性示踪剂测量结果提供 有限的分辨率。将成像数据与约束图进行配准，所述成像数据示出来自成像数据的所测量 的放射性示踪剂与在约束图20中识别的所排除的区域之间的叠加。
[0028] 再分布器或再分布过程28使用约束图20和一个或多个再分布函数来对由约束 图排除的测量的放射性示踪剂的体素进行再分布。重建使受制于I |Pp-s| I〈误差阈值的 I ρ-Ψ?| I最小化，其中P为要被重建的核活动图像投影，p是转换算子，并且通常包括 与测量过程相关的滤波反投影或类似的逆投影，并且ψ为作用在空间约束图上的算子，以 确保在最小化过程期间核信号分布、图像p优选地发源于较少受约束的区域。因此，图像 重建能够与约束（例如，由f所描述的脂肪分布）相关。其他的最小化也是可能的，诸如 |ψ' (p-f) 11和11 ρ-ψ" w| |，其中，在该范例中，w为水的信息。得到的所重建的第 二图像44被示为具有再分布的体素，并且利用空间校正重建第二图像。利用被表示为第二 图像的空间校正体积，计算更精确的suv。
[0029] 非常简要地总结为，相同区域的核图像和高分辨率解剖图像被生成并被配准。在 一个设想中，每个低分辨率核体素被细分成更小的高分辨率体素，每个对应于解剖图像的 高分辨率体素。最初，其中一个低分辨率体素被细分为的所有的高分辨率体素具有相同的 值。对于核图像的每个高分辨率体素，处理器寻找解剖图像的对应的高分辨率体素，以识别 组织类型。如果组织类型是不摄取放射性示踪剂的一种组织类型，则对核图像的高分辨率 体素有贡献的辐射被再分布至相同的低分辨率核图像体素的其他高分辨率体素。这种再分 布优选由包括适当的约束的核图像原始数据的新的重建来实现。以这种方式，针对每个大 的、低的分辨率的核体素的辐射摄取仅被重新分配给较小的高分辨率体素，其含有将摄取 放射性示踪剂的组织，从而改善核图像的分辨率，比核图像的固有能力更高。
[0030] 在图3A-图3B中，图示了在适当的重建过程中使用的约束图如何对测量的放射性 示踪剂进行再分布的一个范例。图3A示出了体素的体积。无阴影的体素是由约束图识别 的体素作为要被排除的区域。带黑边框的体素图示了经过时间记录放射性示踪剂的测量结 果（诸如伽马事件总计数或诸如平均值、最大值等的统计数据）的体素。
[0031] 在图3B中所示的范例中，再分布函数是从由约束图识别的体素至由约束图未被 排除的最邻近的体素的计数的运动。在范例中，这是点对点的再分布。在非阴影区域的体 素的放射性示踪剂测量结果从非阴影区域进行移动，并与阴影区域中的体素进行组合。例 如，在一个体素中的放射性示踪剂的计数将被清零，并且最邻近的体素的计数将会相应增 力口。再分布函数能够包括各种技术，诸如再分布为在一对多关系中的一组邻近体素、在多对 多关系中移动体素波段的轮廓、折叠技术、平滑等。函数包括放射性示踪剂的距离和浓度， 作为再分布中的因子。
[0032] 参考图4,示意性地图示的是针对不同组织类型修改约束图的范例。该图示出了骨 骼的矢状截面，其包括骨骼50、骨髓52及脂肪组织54。骨髓也包括脂肪组织，但可以累积 放射性示踪剂。在该范例中，解剖信息用于修改约束图。解剖信息能够被包括在图集或其 他来源中。例如，能够包括可能的骨转移的骨骼的位置被包括在内。在脂肪肉瘤或动脉粥 样硬化斑块的情况下，来自于这些来源的额外或其他先验信息用作患者医疗记录。解剖信 息用于修改约束图。例如，包括在骨髓中的脂肪组织在约束图中不被排除，而骨骼以外的脂 肪组织被排除。除了第一图像中对比增强的区域，解剖信息能够用于修改或细化最终的约 束图。
[0033] 潜在可疑组织的其他信息能够被并入在约束图中。例如，与从扩散加权MRI获得 的与感染的淋巴结有关的信息用于计算假定涉及可疑组织的核事件分布。这种信息有助于 医生基于所测量的数据来测试不同的临床假说。约束图能够包括对累积放射性示踪剂已知 的器官。对于累积放射性示踪剂的器官，再分布函数能够排除区域或利用再分布函数降低 区域的权重，诸如所测量的放射性示踪剂的空再分布，以有效地掩盖放射性示踪剂富集的 器官。以白色示出的区域56表示放射性示踪剂的未校正区域。
[0034] 在该范例中，约束图包括具有对角阴影线的脂肪组织54的区域。黑色区域50图示 了骨骼，并且阴影区域52图示了骨髓。骨骼和骨髓不包括在约束图中。在第二图像44的 重建期间，再分布函数仅在约束图中指示的区域中对所测量的放射性示踪剂进行再分布， 在本实例中，约束图中指示的区域包括被标记为58的区域。解剖信息也能够连同重建图像 一起显示，以提供基于置信的度量和空间关系。
[0035] 在图5中，用流程图表示一种使用所述系统来重建具有空间校正的高分辨率核医 学图像的方法。在步骤60中，接收第一图像，其对要被排除的组织区域进行对比增强。能 够从成像设备直接接收第一图像或从存储器间接接收第一图像。要被排除的对比增强的组 织区域能够是一个范围，并且包括单个组织或组织特征或多个组织类型。在任选的步骤62 中，解剖图集被检索并与第一图像共同配准。解剖图集提供能够用于修改要被排除的组织 区域的信息。
[0036] 在步骤64中，约束生成器基于来自第一图像的要被排除的并任选地由解剖图谱 或其他信息修改的对比增强的组织的区域，生成约束图20。约束图识别测量的放射性示踪 剂的要被排除的区域。
[0037] 在步骤66中，由数据采集模块采集成像数据，并且成像数据包括所测量的放射性 示踪剂。所测量的放射性示踪剂能够是原始事件计数或来自原始事件计数的统计数据，如 平均值、最大值等。成像数据能够从成像设备（诸如PET扫描器、SPECT扫描器、混合或组 合MR/PET、CT/PET、CT/SPECT等）直接采集。能够从容纳先前采集的成像数据的存储内存 中接收成像数据。在可选的步骤68中，约束图和所采集的成像数据由配准模块26进行配 准。所述配准提供约束图与所采集的成像数据之间的空间映射或转换。一些系统被设计为 被固有地配准，并且因此不需要配准步骤。
[0038] 在步骤70中，再分布器28重建第二图像44,并且基于所采集的成像数据和约束图 对所测量的放射性示踪剂进行再分布。再分布器包括对所约束的组织区域进行再分布的一 个或多个函数。在步骤72中，在空间校正体积中的所测量的放射性示踪剂能够任选地由解 析单元38进行处理。解析单元能够基于各种体积测量结果，使用所重建的体积和所测量的 放射性示踪剂来量化SUV。在步骤72中，解析单元能够任选地提供对肿瘤分期的估计。在 步骤74中，重建图像由显示设备进行显示。第二图像能够与所接收的第一图像、图集信息、 解析单元量化测量结果等叠加。在步骤76中，第二图像和/或其他信息能够被存储在存储 管理系统中（诸如PACS，RIS等）。
[0039] 应当理解，结合本文提出的具体图示实施例，某些结构和/或功能特征被描述为 并入所定义的元件和/或组件。然而，可以想到，为了相同或相似的益处，这些特征也可以 在适当的情况下以相同的方式并入其他元件和/或部件中。还应当理解，范例性实施例的 不同方面可以被适当地选择用于实现适合于所想要的应用的其他替代实施例，从而其他替 代实施例实现在此并入的方面的相应的优点。
[0040] 还应当理解,本文中描述的具体元件或组件可以具有经由硬件、软件、固件或其组 合适当地实现的功能性。此外，应当理解，本文中描述为结合在一起的某些元件在适当的情 况下可以是单机元件或者以其他方式划分。类似地，被描述为由一个具体元件执行的多个 具体功能可以由独立行动以执行独立功能的多个不同元件执行，或者某些单独的功能可以 被分割并由协调行动的多个不同元件来执行。备选地，本文中以其他方式描述和/或示出 作为彼此不同的某些元件或部件可以在适当的情况下物理地或功能上进行组合。
[0041] 总之，已参考优选实施例对本说明书中进行了阐述。在阅读和理解本说明书的情 况下对于其他人可能想到修改或替代变型。本文意图将本发明解释为包括所有这种修改和 替代变型，只要它们落入所附权利要求及其等价方案的范围之内。即，应当理解，上述所公 开的以及其他各种特征和功能，或其替代物，可以理想地被组合为许多其他的不同的系统 或应用，并且，各种目前未预见或未预期的替换、修改、变型或改进可以由本领域技术人员 后续提出，其同样意味着由下列权利要求所涵盖。
【权利要求】
1. 一种医学成像系统（5)，包括： 一个或多个处理器，其被编程为： 接收￠0)对具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域进行对比增强的第一图像 (10)； 基于具有所述独特的放射性示踪剂累积概率的所述组织区域，生成（64)约束图（20); 并且 基于所述约束图（20)和被配准至所述约束图的所采集的图像原始数据（23)，重建 (70)具有测量的放射性示踪剂的再分布的第二图像（44);以及 显示设备（36)，其显示所重建的第二图像。
2. 根据权利要求1所述的医学成像系统（5)，其中，所述约束图（20)包括针对约束的 组织区域中的体素的再分布函数。
3. 根据权利要求1和2中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述第一图像（10) 对脂肪组织对比增强。
4. 根据权利要求1-3中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述第一图像（10)从 以下中的至少一个接收： 磁共振（MR)扫描器； X射线计算机断层摄影（CT)扫描器；以及 图集；以及 所述成像原始数据从下述中的一个中采集： 正电子发射断层摄影（PET);以及 单光子发射计算机断层摄影（SPECT)。
5. 根据权利要求1-4中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述处理器进一步被编 程为： 将对比增强的组织区域与解剖图集进行比较； 基于解剖位置，修改所述约束图，以包括对比增强的区域。
6. 根据权利要求2所述的医学成像系统（5)，其中，所述再分布函数包括将所采集的图 像原始数据的低分辨率体素细分为所述第一图像的对应的较高分辨率体素，并且基于所述 约束图将所细分的低分辨率体素的值重新分配至所述第一图像。
7. 根据权利要求4所述的医学成像系统（5)，其中，所述解剖位置包括对富集放射性示 踪剂摄取已知的器官。
8. 根据权利要求1-7中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述放射性示踪剂测量 结果包括所重建的第二图像的平均标准摄取值（SUV)和最大标准摄取值中的任何一个。
9. 根据权利要求1-8中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述一个或多个处理器 被进一步编程为： 基于所重建的第二图像来计算放射性示踪剂的测量结果，所重建的第二图像包括放射 性示踪剂测量结果的体素的体积。
10. 根据权利要求1-9中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述显示设备（36)显 示所计算的体素的放射性示踪剂体积的测量结果。
11. 根据权利要求1-10中任一项所述的医学成像系统（5)，其中，所述显示设备（36) 叠加所述第一图像（10)。
12. -种方法，包括： 接收￠0)对具有独特的放射性示踪剂累积概率的组织区域进行对比增强的第一图 像； 基于具有所述独特的放射性示踪剂累积概率的所述组织区域，生成（64)约束图； 采集（66)由核成像设备生成的图像原始数据，所述图像原始数据包括测量的放射性 示踪剂； 基于所采集的图像数据和所述约束图，重建（70)第二图像；并且 在显示设备上显示（74)所重建的第二图像。
13. 根据权利要求12所述的方法，其中，重建（70)还包括： 针对约束的组织区域中的体素对所测量的放射性示踪剂进行再分布。
14. 根据权利要求12和13中任一项的所述方法，其中，所述第一图像对脂肪组织对比 增强。
15. 根据权利要求12-14中任一项所述的方法，还包括： 将对比增强的组织区域与解剖图集进行比较（62);以及 基于解剖位置，修改（64)所述约束图，以包括对比增强的区域。
16. 根据权利要求15所述的方法，其中，所述解剖位置是骨髓。
17. 根据权利要求12-16中任一项所述的方法，还包括： 基于所重建的第二图像，计算（72)所述放射性示踪剂分布的图像，所重建的第二图像 包括放射性示踪剂测量结果的体素的体积。
18. -种承载软件的非暂态计算机可读介质，所述软件控制一个或多个处理器以执行 根据权利要求12-17中任一项所述的方法。
19. 一种系统，包括： 一个或多个处理器，其被编程为执行根据权利要求12-17中任一项所述的方法。
20. -种成像系统（5)，包括： 再分布器（28)，其基于约束图重建包括所测量的放射性示踪剂的再分布的图像，所述 约束图识别要被排除的组织区域以及从核成像设备采集的图像原始数据。
【文档编号】A61B6/00GK104114091SQ201380009599
【公开日】2014年10月22日 申请日期:2013年2月15日 优先权日:2012年2月16日
【发明者】P·博尔纳特, S·雷尼施, S·海因策 申请人:皇家飞利浦有限公司