专利名称：用于比较3d和2d图像数据的方法和设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及用于比较来自对象的医学成像数据的两个图像数据组的方法和设备，以及在实施例中涉及确定一个数据组中的点对应另一个数据组中的点。
背景技术：
基于放射性核素的医学图像可以多种格式(例如3D PET和SPECT，以及2D平面)采集。例如患有转移癌的患者可以经受一系列骨扫描，以监测疾病的发展或治疗响应。这些骨扫描可以由光子发射放射性核素99mTc-MDP采集为2D平面图像、或由相同的放射性核素采集为3D SPECT图像，或可替代地，由正电子发射放射性核素18F-NaF采集为3D PET图像。目前，如果已经获得了针对相同患者的2D平面图像和3D PET图像或SPECT图像并需要比较，一幅图像上的哪一点(例如，PET图像中的体素)对应其它图像中的给定点(例如，平面图像中的像素)的识别必须由阅读医师视觉上执行。鉴于任务的复杂性，这可能最好也只不过是耗时的而从坏处想是容易出错的。另外，各种方法论先前已被考虑用于将3D医学图像体积(volume)转化为2D图像。这些方法论从简单地根据3D图像体积获得单独的2D片层(slice)延伸到生成不同的3D数据投影,例如最大强度投影(maximal intensity projection, MIP)或虚拟平面(VP)投影。虽然这些不同的方法有助于3D和2D数据的视觉比较，它们仍需阅读医师来人工和视觉上将一副图像中的点或兴趣区(ROI)与其它图像中的对应位置相关。
发明内容
本发明目的在于解决这些问题并对已知的装置和方法提出改进。本发明的各方面和实施例在所附权利要求书中阐明。概括地，本发明第一方面的一实施例可以提供一种比较来自对象的医学成像数据的两个图像数据组的方法，包括以下步骤获得对象的第一三维图像数据组；获得对象的第二二维图像数据组；配准(register)第一数据组和第二数据组；以及处理来自第一三维图像数据组的数据以确定第一数据组中对应于第二二维图像数据组中的给定像素的体素。这允许自动识别3D图像中的哪一点对应所比较的2D图像中的给定点，避免了可能由阅读医师独立执行视觉比较产生的误差。优选地，配准的步骤还包括从第一三维图像数据组生成二维图像；以及配准来自第一数据组的二维图像与得自第二二维图像数据组的二维图像。合适的是，从第一三维图像数据组生成的二维图像是二维投影图像。在一个实施例中，投射图像是虚拟平面投影。使用在此描述的新方法进行的虚拟平面投影允许两幅图像的高级的、和定性的比较。由于包括了衰减，VP投影可以更好地模拟2D平面图像捕获，这是从3D转换至2D的单纯累加(summation)法所不能的。优选地，处理来自第一数据组的数据以确定体素的步骤包括，识别来自第一三维图像数据组的、为所生成的二维图像中的像素的生成提供了最大贡献(contribution)的体素，该像素对应于第二二维图像数据组中的给定像素。合适的是，识别体素的步骤包括针对三维图像数据组中沿投影线的体素确定给定变量的值，其中该投影线与所生成的二维图像中的所述像素相关；以及从沿投影线的这些体素中识别具有最高变量值的体素。在一个实施例中，该方法还包括，在识别具有最大值的体素之前，对体素的变量值滤波(filter)。合适的是，该变量为衰减的PET活动。在一个实施例中，该方法还包括，处理来自第一三维图像数据组的数据以确定在 第二数据组中的对应于第一三维图像数据组中的给定体素的像素。优选地，处理数据以确定像素的步骤包括，确定第二数据组中的与通过含有给定体素的三维图像数据组的投影路径相关联的像素。本发明的第二方面的一个实施例可提供用于比较来自对象的医学成像数据的两个图像数据组的设备，包括处理器，其适于获得对象的第一三维图像数据组；获得对象的第二二维图像数据组；配准第一数据组和第二数据组；以及处理来自第一三维图像数据组的数据以确定第一数据组中的对应于第二二维图像数据组中的给定像素的体素；以及显示装置，其适于根据第一和第二数据组用图像显示所确定的体素。本发明的第三方面的一个实施例可提供一种剂量学分析的方法，包括如下步骤根据上面描述的方面和实施例的任一个来执行该方法；以及将来自第一三维图像数据组的分段的节段传播到第二二维图像数据组，其中所述节段包括对应于给定像素的所确定体素。本发明的其它方面包括计算机程序，该程序在装载到计算机中或在计算机上运行时，使得计算机成为根据上述各方面的设备，或执行根据上述各方面的方法。上述各方面和实施例可以组合以提供本发明的其它的方面和实施例。
现在本发明将通过示例的方式参照附图进行描述，其中图I是示出根据本发明实施例的投影和配准步骤的概要的图；图2a是示出根据本发明实施例的图像中的点的识别的图；图2b是示出根据本发明实施例的另一图像中的点的识别的图；图3是示出根据本发明实施例的虚拟平面投影的生成的图；图4是示出根据本发明的更具体实施例的投影和配准步骤的概要的图；图5是示出根据图4的实施例的图像中的点的识别的图；以及图6是示出根据本发明实施例的设备的图。
具体实施例方式当下面术语在此使用时，可以应用所附的定义
CT 计算 机断层摄影MDP 甲基二勝酸盐(Methyl Diphosphonate)MIP 最大强度投影NaF 18F 氟化钠PET 正电子发射断层摄影ROI 感兴趣区域SPECT单光子发射计算机断层摄影VP 虚拟平面参考本发明的实施例通过自动识别一副图像中的哪一点(例如，PET图像中的体素)对应其它图像中的给定点(例如，平面图像中的像素)可以有助于比较2D(诸如2D平面)图像和3D(诸如PET或SPECT)图像。这在实施例中，通过以下来实现将用于3D数据至2D(即虚拟平面(VP)投影)的特定投影方法(其中配准所生成的2D平面图像和原始2D平面图像)以及用于识别3D图像中感兴趣点的最大可能深度的方法(当比较来自2D图像时)相结合。该算法的结果可以显示为例如相关的十字准线，或者通过基于点击其它图像中的点自动定位至一副图像中的对应像素/体素来显示。图I中示出了投影和配准步骤的概要。其示出了经由3D PETA的虚拟平面投影
(10)以产生2D虚拟平面图像A’(108)，3D PET图像A(106)和2D平面图像B(IlO)的对准，并且虚拟平面图像A’和原始2D平面图像B之间的2D配准(104)被评估。该配准生成了A’至B形变矩阵C (112)。给定所生成的虚拟平面图像A’和形变矩阵C，从3D断层摄影图像的选定点来识别2D平面图像中的对应点可以如图2a中所示来执行。从3D PET图像A中的点(202)开始，识别(204)所生成的VP图像A’中的对应像素(206)，且然后应用A’至B形变矩阵C (208)来寻找2D平面图像B中的对应点(210)。在图2b中，对从2D平面图像中的选定点识别3D断层摄影图像中的对应点的反向过程进行了描述。从2D平面图像B中的点(212)开始，应用逆A’至B形变矩阵C (214)来寻找所生成的VP图像A’中的对应点(216)，然后从3D图像A中识别(218)对应所生成的VP图像A’中的像素(216)的主要贡献体素(220)。各个步骤的更多细节在下文各部分中示出。VP投影通常通过模拟来自重构的3D衰减校正图像(诸如校正的PET和SPECT图像)的平面采集来生成，并且之前针对SPECT已经进行了描述(2008年Bailey等人的“Generation of planar images from lung ventilation/perfusion SPECT，，22 (5),437-445)。图3利用例如在CT和PET/SPECT中的对象(314)的图像阐明了该原理。下部面板中的PET/SPECT的体素强度通过使用来自共配准(co-registered)CT体积(中间面板)的体素强度得以衰减，其中所述共配准CT体积位于PET体素位置和虚拟平面探测器(图的顶部)之间的路径上。简要地说，对于3D图像(PET/SPECT 306)中的每个体素(308)，识别位于CT图像(304)中的用于衰减校正的其对应位置(311)和虚拟平面“探测器”(302)之间的路径(310)。然后基于PET图像重构中使用的衰减系数换算的Hounsfield单位,计算由沿此路径310伸展的那些CT体素引起的衰减。然后在虚拟平面探测器的对应窗口(bin) (312)中记录来自PET体素的衰减PET活动。一旦该过程已经对3DPET或SPECT图像中的所有PET体素重复，则针对虚拟平面探测器中的每个窗口所记录的活动的累加被分配给虚拟平面图像中的对应像素。
通过将沿给定投影(或者可替代地，沿投影取最大强度值以给出MIP)的体素值简单求和，3D PET图像可以转化为2D图像。然而，生成虚拟平面投影和使用它用于与平面扫描配准的益处在于虚拟平面投影方法有效地模拟平面采集的物理过程(即，采用来自CT扫描的解剖信息，说明放射示踪剂发射的光子在它们穿过身体至探测器时的衰减)。这又意味着虚拟平面图像相比简单投影方法会得到的平面图像(诸如累加的图像或MIP)在视觉上将更加类似于直接获得的平面图像。例如，在2D平面和虚拟平面图像中，对象前面的和后面的图像将会不同，然而在累加图像或MIP图像中它们典型地会相同。这种增加的视觉相似性的结果可能是用于对准2D图像(即，虚拟平面和直接采集的平面扫描)的任意配准算法的改善性能。所述两幅2D平面图像(原始平面图像和虚拟平面图像)，之后可以通过使用任意可用的配准算法(严格的、仿射的或非严格的)来彼此配准，例如，使用交互信息的最大化或其他类似的图像相似性度量。该配准典型地生成了形变矩阵。该配准的一个要求可以是所产生的形变矩阵应该是可逆的——这允许图2b中所示的反向像素识别的简单实现。接下来的步骤是识别来自3D断层摄影的对给定2D虚拟平面像素的主要贡献体素。识别可通过多种方式来进行。例如，一种简单的方法会是在基于CT的原始体素值的衰减后，从贡献于给定平面像素的所有断层摄影图像体素中识别为平面像素贡献了最高单独值的体素。一种可能对噪声较不敏感的可替代方法会是标绘沿投影路径贡献于给定平面像素的所有断层摄影图像体素的衰减的体素值，平滑化该标绘图(例如，使用高斯滤波器或中值滤波器)，然后识别在该平滑化的标绘图中具有最大值的断层摄影图像体素。相反地，对应于3D断层摄影图像中的给定体素的2D虚拟平面像素的识别能够从用于生成虚拟平面的投影路径来简单地确定，即每个断层摄影图像体素直接贡献于虚拟平面图像像素作为生成虚拟平面图像的一部分。在临床示例中，考虑临床医师检查对先前已经接受了 99mTc_MDP平面骨扫描的患者最近采集的18F-NaF PET扫描。在PET扫描的轴向片层上，临床医师注意到可疑的吸收，并想将其与先前平面扫描上的相同区域比较。本发明的各实施例的系统能够通过识别下面步骤中所述的对应区域来帮助临床医师。步骤I :将 18F_NaF PET 对准至 99mTc_MDP 平面参照图4 (类似于图2a)，系统首先生成(404) 3D 18F_NaF PET图像A(402)的虚拟平面投影A’ (406)，然后将所产生的2D 18F-NaF虚拟平面图像A’与2D99mTc_MDP平面骨扫描B (408)配准(410)。所生成的形变矩阵C (412)用在步骤2中，以计算3D 18F_NaFPET图像体素和2D 99mTc-MDP平面图像像素之间的对应。步骤2 :将18F_NaF PET体素与99mTc_MDP平面像素对应
参照图5，系统首先识别(504) 2D虚拟平面18F_NaF图像A’中的像素(506)，其由3D 18F-NaF PET图像A中的用户选定体素(502)(代表可疑吸收)中的强度所贡献。然后采用步骤I计算出的形变矩阵识别2D 99mTc-MDP平面骨扫描B中的对应像素(510)。在相反示例中，使用者可能会检查先前的平面扫描，以及想识别可疑特征是确实存在于问题区域内还是在会表明该特征为良性的对象区域内。然后使用者将以相反的方式使用该系统，以图2b所示的一般化方式，并采用上述步骤I。这次对于步骤2，使用者选择在99mTc-MDP平面骨扫描B中的像素(510)，应用相同(但为逆的)矩阵C以寻找VP图像中的点，以及将上面描述的方法中的一种用于从18F-NaF PET图像A中识别主要贡献体素(502)。然后使用者能够在3D图 像中观察该体素，并查看从3D图像数据对2D 99mTc-MDP平面骨扫描B中的该可疑像素的贡献是否位于问题解剖区域(可能是潜在包含损伤的肺部区域)内，或位于不相关区域内。能够实现本发明实施例的可替代方式如下所示在从平面到虚拟平面配准的步骤中，可以使用任意可替代的严格或非严格配准算法。在识别来自3D断层摄影图像的对2D虚拟平面像素的主要贡献体素的步骤中，可以使用不同的滤波器以减小噪声对适合体素的识别的影响。可替代的信号处理方法可以对沿投影路径贡献于给定平面像素的所有断层摄影图像体素的衰减体素值的标绘图执行，以减小噪声的影响。如果使用独立的方法标记3D断层摄影图像(每块骨都给以其准确的名称例如，每个椎骨标记以Tl、T2等)，所述标记可传播至平面图像，以便使报告更简单。来自3D断层摄影图像的器官或损伤分段能够被传播至相关的平面图像(经由虚拟平面投影和虚拟平面至平面配准)以有助于各个采集之间比较放射示踪剂的吸收。该方法论在用于放射核素治疗的剂量学分析中具有潜在的应用。通过这种类型的剂量学分析，能够获得3D(例如，SPECT)扫描和2D (例如，平面)扫描的组合以测量经过一段时间(例如，数小时至数天)光子发射放射性核素治疗剂在不同身体区域内的吸收。这些吸收测量的分析将需要3D和2D图像中相当区域的识别(例如，诸如肝脏的健康器官内的吸收或损伤部位内的吸收)。为实现这一点，对3D图像进行的分段(例如，对与SPECT图像配准的CT图像进行的肝脏分段)将需要传播到2D图像。这可以通过使用上文描述的用于识别2D图像中的哪个像素对应3D图像中给定体素的技术来实现。参照图6，本发明的上述各实施例可以方便地作为计算机系统来实现，该计算机系统适于由执行根据本发明的方法的步骤的指令来编程。例如，中央处理单元604能够经由端口 605接收代表医学扫描的数据，所述端口605可以是用于便携数据存储介质(例如，CD-ROM)的读出器；与诸如医学扫描器的设备(未示出)的直接链路，或至网络的连接。例如，在实施例中，处理器执行这样的步骤以便从第一成像数据组中生成沿数据的图像体积的指定轴的强度投影线，将该投影线转换为单信号，并从该信号提取相位信息，计算该相位信息的函数以生成所处理的相位信息，以及使用所处理的相位信息来组织第一数据组中的感兴趣特征。装载于存储器606上的软件应用被执行以处理随机存取存储器607中的图像数据。
人机接口 608典型地包括键盘/鼠标/显示屏组合(其允许诸如开始应用的用户输入)，以及在其上显示执行应用的结果的显示屏。
本领域技术人员应该意识到，已仅借助于示例而描述了本发明，并且在不偏离由所附权利要求书限定的本发明的范围的情况下多种可替代的方法能够被采纳。
权利要求
1.一种比较来自对象的医学成像数据的两个图像数据组的方法，包括以下步骤 获得对象的第一三维图像数据组； 获得对象的第二二维图像数据组； 配准第一数据组和第二数据组；以及 处理来自第一三维图像数据组的数据以确定第一数据组中的对应于第二二维图像数据组中的给定像素的体素。
2.根据权利要求I所述的方法，其中配准的步骤还包括 从第一三维图像数据组生成二维图像；以及 配准来自第一数据组的二维图像与得自第二二维图像数据组的二维图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其中从第一三维图像数据组生成的所述二维图像是二维投影图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述投射图像是虚拟平面投影。
5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中处理来自第一数据组的数据以确定体素的步骤包括识别来自第一三维图像数据组的、对所生成的二维图像中的像素的生成提供了最大贡献的体素，所述像素对应于第二二维图像数据组中的给定像素。
6.根据引用权利要求3或权利要求4时的权利要求5所述的方法，其中识别体素的步骤包括 为三维图像数据组中沿投影线的体素确定给定变量的值，所述投影线与所生成的二维图像中的所述像素关联；以及 从沿投影线的那些体素中识别具有最大变量值的体素。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括，在识别具有最大值的体素之前，对体素的变量值滤波。
8.根据引用权利要求4时的权利要求6或7所述的方法，所述变量为所衰减的PET活动。
9.根据前述任一权利要求所述的方法，还包括处理来自第一三维图像数据组的数据以确定在第二数据组中对应于第一三维图像数据组中的给定体素的像素。
10.根据引用权利要求3时的权利要求9所述的方法，其中处理数据以确定像素的步骤包括确定第二数据组中与通过包括给定体素的三维图像数据组的投影路径关联的像素。
11.一种用于比较来自对象的医学成像数据的两个图像数据组的设备，包括 处理器，适于获得对象的第一三维图像数据组；获得对象的第二二维图像数据组；配准第一数据组和第二数据组；以及处理来自第一三维图像数据组的数据以确定第一数据组中对应于第二二维图像数据组中的给定像素的体素；以及 显示装置，适于根据第一和第二数据组用图像显示所确定的体素。
12.—种剂量学分析的方法，包括如下步骤 执行根据权利要求ι- ο中任一项所述的方法；以及 将来自第一三维图像数据组的分段的节段传播到第二二维图像数据组，所述节段包括对应于给定像素的所确定的体素。
13.一种存储计算机程序代码的媒介装置，该计算机程序代码适于在装载入计算机中或在计算机上运行时，使得计算机变为根据上述任一权利要求的设备，或执行根据上述任一权利要求的方法
全文摘要
本发明涉及用于比较3D和2D图像数据的方法和设备。公开了比较来自对象的医学成像数据的两个图像数据组的方法和设备。获得对象的第一三维图像数据组和对象的第二二维图像数据组。配准第一数据组和第二数据组。然后处理来自第一三维图像数据组的数据以确定第一数据组中对应于第二二维图像数据组中的给定像素的体素。
文档编号G06T7/00GK102622743SQ201110452310
公开日2012年8月1日 申请日期2011年11月25日 优先权日2010年11月26日
发明者C·马瑟斯, J·德克莱尔克, M·D·凯利 申请人:美国西门子医疗解决公司