专利名称：基于运动模型的组间图像配准的制作方法
基于运动模型的组间图像配准下文总体涉及图像处理，并且尤其应用于计算机断层摄影(CT)。然而，其还适用于其他医学成像应用和非医学成像应用。对于成像应用，其中受检者体内的感兴趣结构(例如，肿瘤、器官等)由于受检者的周期性运动结构(例如，肺)而相对于受检者随时间移动，四维GD)图像序列能够用于估计运动周期期间感兴趣结构的运动。这有用的一种特定应用是对肺中肿瘤的放射治疗。 在这样的应用中，肿瘤的相对位置可能随着呼吸周期而变化。为了计算剂量，肿瘤的随时间变化的相对位置应当被考虑到并且可以通过4D图像序列来确定。利用一种4D成像技术，在若干运动周期期间同时采集图像投影和呼吸信号。呼吸信号按时间映射到数据采集，并用于基于常见的呼吸相位(Phase)对图像投影分组。然后在呼吸周期的不同相位上重建三维(3D)图像集。然后为了计算放疗剂量，在呼吸周期的不同相位中分割感兴趣的肿瘤。在一种情况下，医师在每幅图像中分割肿瘤。遗憾的是，这会是耗时并且繁琐的任务，因为一项研究可能有数十或数百幅图像。在另一种情况下，基于相邻图像的经配准的成对(pair-wise)图像被用来从一个图像帧到下一图像帧的迭代地传递表示肿瘤的轮廓(contour)。根据成对的配准，能够获得呼吸周期期间的运动图并且可以将所述运动图用于估计结构的运动。遗憾的是，成对的配准对局部图像伪影敏感，这会导致感兴趣结构的图像在形状和尺寸上发生错误的变化。或者，可以使用解剖模型传递轮廓，在解剖模型中，感兴趣结构的当前有效(active)形状模型从一个呼吸相位传递到下一呼吸相位。类似地，基于解剖模型的传递对例如由于解剖模型和实际解剖结构之间的差异而造成的误差敏感。本申请的各方面解决了上述问题和其他问题。根据一个方面，一种方法，包括基于在图像、图像序列中的至少一个内识别的受检者或对象的感兴趣区域和指示对采集图像序列期间受检者或对象的运动的估计的运动模型，根据时间序列的图像生成组间(group-wise)配准的图像的集合。在另一实施例中，一种系统，包括感兴趣区域识别器，其识别在移动对象的一系列图像中的至少一幅图像内的感兴趣区域；模型库，其包括指示移动对象的周期运动的一个或多个模型；以及配准部件，其基于来自模型库的运动模型组间配准图像。在另一实施例中，一种包含指令的计算机可读存储介质，当所述指令由计算机执行时，令计算机执行以下动作获取移动对象或受检者时序图像序列；获取指示对象或受检者的运动的运动模型；在图像序列的图像中限定感兴趣区域；以及利用运动模型基于图像的组间配准而将感兴趣区域传递到图像序列中的一幅或多幅图像。在另一实施例中，一种包含指令的计算机可读存储介质，当所述指令由计算机执行时，令计算机执行以下动作获取移动对象或受检者的时序图像序列；获取指示对象或受检者的运动的运动模型；在图像序列的图像中限定感兴趣区域；以及基于图像序列、运动模型和感兴趣区域使图像组间配准。本发明可以具体化为不同的部件或部件布置，以及具体化为不同的步骤和步骤安排。附图仅用于图示说明优选实施例，而不应解释为是对本发明的限制。
图1图示说明了范例成像系统。图2图示说明了范例方法。下文总体涉及基于运动模型对受检者或对象的感兴趣区域(ROI)的序列图像或时序图像的组间配准，所述运动模型估计或建模数据采集期间受检者或对象的运动。这样的配准能够减小选通伪影，选通伪影可能在配置中发生，在配置中，执行成对的、基于解剖模型的或者其他类型的图像配准。这样一来，经配准的图像很适合于将在至少一幅图像中识别的诸如轮廓、网格等的ROI自动传递到图像序列中的一幅或多幅其他图像。下文中，在 CT成像的背景下描述组间配准。然而，应当认识到，这样的配准还能够结合诸如MR、US等其他成像模态而使用。图1图示了成像系统或CT 100。成像系统100包括固定机架102和旋转机架104， 旋转机架104由固定机架102可旋转地支撑并关于纵轴或ζ轴绕检查区域106旋转。诸如 χ射线管的辐射源108由旋转机架104支撑并发射贯穿检查区域106的辐射。辐射敏感的探测器阵列110在跨越检查区域106与辐射源108的对侧呈一角度弧并探测贯穿检查区域 106的辐射。探测器阵列110生成指示探测到的辐射的信号。重建器112重建来自探测器阵列110的信号并生成指示所述信号的体积图像数据。通用计算机系统充当操作员控制台 114。驻留在控制台114上的软件允许操作员控制系统100的操作。诸如床的患者支撑物 116在检查区域106中支撑诸如人类患者的对象或受检者。在图示说明的实施例中，成像系统100用于生成在逐个运动周期期间发生移动的受检者或对象的感兴趣结构或区域的时间序列图像。例如，在一种情况下，系统100用于生成在一个或多个呼吸和/或心搏周期期间肿瘤、器官、总靶区体积(GVT)等的选通的4D-CT 图像的序列。在多个运动周期中，这样的图像序列可以包括数十、数百等数目的图像。ROI识别器118识别图像序列的一幅或多幅图像中的一个或多个R0I。特定的图像可以由用户手动选择，或者基于预定的协议自动选择，或者以其他方式选择。所选择的图像可以在序列的一端或者接近序列的一端、在序列的中间或者接近序列的中间，包括感兴趣结构的特定视图，等等。ROI可以通过诸如能够被调整大小、旋转和/或以其他方式操纵的预先界定的轮廓(例如，圆形、矩形等)多样性工具、徒手轮廓绘制工具、基于体素值、梯度等作轮廓的自动作轮廓工具和/或其他工具。配准部件120配准图像序列中的图像。如上文简要提到的，这包括基于识别的(一个或多个)R0I、合适的运动模型和图像对组间配准图像。以下文更为详细地描述，在一种情况下，配准部件120基于整幅图像或者图像的预定的子部分同时确定运动模型的一个或多个自由参数，并且基于ROI和运动模型局部地组间配准图像。在其中ROI是在多于一幅图像中被识别的情况下，可以针对配准将不同的ROI进行加权。权值可以基于在相应时间处的ROI的空间距离(例如，网格到网格的距离)。模型库122包括一个或多个运动模型，所述模型对呼吸运动、心搏运动和/或其他运动进行建模。以下文更为详细地描述，可以利用一个或多个自由参数将这样的运动建模为多条周期轨线(trajectory)，所述周期轨线从参考位置延伸通过图像序列。这样的模型可以建模为傅里叶(Rnirier)级数或其他周期模型。如上文简要提到的，在配准期间，基于整幅图像或者图像的预定的子部分确定所述运动模型的一个或多个自由参数。对照点(或参考位置)识别器IM识别关于ROI的对照点(或参考位置)的有限集合。这样的点可以定位在ROI外部、ROI内部和/或ROI的周界上。使用软件应用程序， 可以通过经由鼠标或其他定点(pointing)装置点击图像上的位置或者以其他方式来识别这样的点。配准部件120应用具有一个或多个参考位置的模型。例如，参考位置可以用作初始条件，以确定模型的自由参数以及配准图像。样本点识别器126识别关于对照点的点的有限集合。样本点可以用于最小化或降低所传送的图像信息(例如，轨线周边灰度值的平均方差)的变异性。采样点可以手动地或自动地识别，并且通常位于相应的参考位置的周边或接近相应的参考位置，诸如在相应的参考位置的预定距离内。使用诸如平方和等的已知技术能够在图像间使变异性最小化。轮廓传递部件1 将ROI传递到图像序列中经配准的图像的一幅或多幅。应当认识到，所述ROI可能位于图像序列的一端并通过图像序列传递；位于图像序列的中间附近并通过图像序列沿两个方向传递；或者备选地定位并且通过图像序列传递。图2图示了基于运动模型执行组间配准的方法。在202处，获取了在一个或多个运动周期期间的感兴趣结构的时间系列图像。如上所述，可以利用由CT、MRI、US或其他成像扫描器采集的数据生成所述时间系列。这样的系列的范例是一个或多个呼吸周期内肺中的肿瘤或其他感兴趣结构的一系列图像。在204处，在图像的至少一幅中限定R0I。这可以包括识别表示肿瘤或其他结构的ROI。在206处，获取合适的运动模型。如本文所述，这样的运动模型可以是周期性的并限定通过患者的轨线。在208处，关于ROI限定参考位置或对照点的集合。每个对照点提供每条轨线延伸通过图像序列的点。在210处，在对照点的周边限定样本点的集合集并将其用于降低或最小化沿轨线的变异性。在212处，基于R0I、参考位置的集合、样本点的集合和/或图像而确定运动模型的一个或多个自由参数，并且基于所述运动模型对图像进行组间配准。在214处，该ROI被传递到经配准的图像序列中的一幅或多幅图像。下文论述非限制的范例。为了解释说明，所论述的运动模型是周期性的时空模型。 然而，本文也想到了其他模型。在图示说明的模型中，根据等式1和2使用#^介傅里叶级数在有限维空间逼近通
过图像序列的轨线
权利要求
1.一种方法，包括基于在图像、图像序列中的至少一个内识别的受检者或对象的感兴趣区域和指示对采集所述图像序列期间所述受检者或对象的运动的估计的运动模型，根据时间序列的图像同时生成组间配准的图像的集合。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括限定关于所述感兴趣区域的参考位置的集合；以及向参考位置应用所述运动模型，其中，所述运动模型指示基于所述参考位置通过所述图像序列的轨线。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述轨线估计通过所述图像序列的所述参考位置的逐幅图像的运动。
4.根据权利要求2到3中的任一项所述的方法，还包括限定关于所述参考位置的样本点的集合；以及基于所述样本点的集合使传送的图像信息的变异性最小化。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，使所述变异性最小化包括使通过所述图像序列的所述轨线周边的灰度值的平均方差最小化。
6.根据权利要求1到5中的任一项所述的方法，其中，所述运动模型是基于周期运动的。
7.根据权利要求1到6中的任一项所述的方法，其中，所述运动模型包括一个或多个自由参数，并且还包括在配准期间基于所述图像确定所述一个或多个自由参数。
8.根据权利要求1到7中的任一项所述的方法，还包括通过组间配准的图像序列传递所述感兴趣区域。
9.根据权利要求1到8中的任一项所述的方法，其中，所述运动模型对呼吸周期或心搏周期中的至少一个进行建模。
10.根据权利要求1到9中的任一项所述的方法，其中，所述组间配准对于所述感兴趣区域是局部性的。
11.一种系统，包括感兴趣区域识别器(118)，其识别移动对象的一系列图像内的至少一幅图像中的感兴趣区域；模型库(122)，其包括指示所述移动对象的周期运动的一个或多个模型；以及配准部件(120)，其基于来自所述模型库(12 的运动模型和所述图像组间配准所述图像。
12.根据权利要求11所述的系统，还包括参考位置识别器(IM)，其识别关于所述感兴趣区域的多个参考位置，其中，所述模型包括至少一个自由参数，并且所述配准部件(120)基于所述参考位置确定所述自由参数。
13.根据权利要求12所述的系统，还包括样本点识别器(126)，其识别关于参考位置的多个样本点，其中，所述配准部件(120) 基于所述多个样本点使所述参考位置的传送的图像信息的变异性最小化。
14.根据权利要求11到14中的任一项所述的系统，还包括感兴趣区域传递器(118)，其通过配准的图像序列传递所述感兴趣区域。
15.根据权利要求11到14中的任一项所述的系统，其中，所述运动模型指示通过所述图像序列的周期轨线。
16.一种包含指令的计算机可读存储介质，当所述指令由计算机执行时，令所述计算机执行以下动作获取移动对象或受检者的时序图像序列；获取指示所述对象或受检者的运动的运动模型；限定所述图像序列的图像中的感兴趣区域；以及利用所述运动模型基于所述图像的组间配准将所述感兴趣区域传递到所述图像序列中的一幅或多幅图像。
17.一种包含指令的计算机可读存储介质，当所述指令由计算机执行时，令所述计算机执行以下动作获取移动对象或受检者的时序图像序列；获取指示所述对象或受检者的运动的运动模型；限定所述图像序列的图像中的感兴趣区域；基于所述图像序列、所述运动模型和所述感兴趣区域组间配准所述图像。
18.根据权利要求17所述的计算机可读存储介质，还包括这样的指令，当所述指令由所述计算机执行时，令所述计算机执行以下动作限定关于所述感兴趣区域的参考位置以及基于所述参考位置确定所述运动模型的自由参数。
19.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，还包括这样的指令，当所述指令由所述计算机执行时，令所述计算机执行以下动作限定关于所述参考位置的样本点的集合以及基于所述样本点的集合针对所述参考位置使传送的图像信息的变异性最小化。
20.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，还包括这样指令，当所述指令由所述计算机执行时，令所述计算机执行以下动作通过经配准的图像序列传递所述感兴趣区域。
全文摘要
一种方法，包括基于在图像、图像序列中的至少一个内识别的受检者或对象的感兴趣区域和指示对采集图像序列期间受检者或对象的运动的估计的运动模型，根据时间序列的图像生成组间配准的图像的集合。
文档编号G06T7/20GK102317971SQ201080007212
公开日2012年1月11日 申请日期2010年1月18日 优先权日2009年2月11日
发明者D·贝斯特罗夫, H·舒尔茨, S·M·F·施密特, T·维克 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司