CN103282941B - 利用门控信号检测和校正列表模式pet数据中的运动的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
一种PET扫描器(20,22,24,26)生成多个带时间戳的响应线(LOR)。运动检测器(30)在采集每条LOR期间检测受试者的运动状态,例如运动阶段或运动幅度。分类模块(32)按照运动状态对LOR进行分类,重建处理器(36)将LOR重建为相应的运动状态的高空间分辨率、低时间分辨率图像。运动估计器模块(40)确定将LOR变换到公共运动状态的运动变换。重建模块(50)将经运动校正的LOR重建为静态图像或动态图像,一系列高时间分辨率、高空间分辨率图像。
Description
技术领域
本申请涉及诊断成像领域。本发明具体应用于结合以列表模式收集数据的正电子发射断层摄影(PET)系统使用,并将特别参考它们进行描述。不过,要认识到,以下内容也可以应用于其他类型的核成像、组合核/CT成像、CT成像等。
背景技术
US2010/01666274A1公开了一种医学成像系统,其利用用于重建图像的数据校正重建的图像中的运动。该医学成像系统包括多个探测电子-正电子湮没事件的探测器,其识别电子-正电子湮没事件中的基本同时的并发事件对;以及响应线处理器,其处理事件并识别连接每个并发事件对中的事件的响应线。该医学成像系统还包括一个或多个处理器,其被编程为从响应线估计感兴趣区域的特征,对对应于感兴趣区域的响应线进行运动校正并从经运动校正的响应线重建与感兴趣区域相对应的经运动校正的图像。
US2010/0295846A1公开了一种系统,其被配置为构建展现多个运动阶段的感兴趣区域的四维重建。该系统包括:三维重建模块,其利用一组二维投影构建一个或多个三维重建;以及导出模块,其用于从一个或多个三维重建中的每个导出一个或多个三维模型,其中,由此形成多个三维模型分段,并且其中,所述一个或多个三维模型分段的每个由所述一个或多个三维重建的单个形成。多个导出的三维模型分段共同构成感兴趣区域的四维重建。
在PET成像中,每个放射性衰变事件都导致一对在直径方向上相对的伽玛射线,它们被同时检测到,定义了一条响应线(LOR)。在一段时间内收集LOR——该时间通常显著长于呼吸或心搏周期——并将其重建为3D图像。在对肺、心脏或它们周围的区域进行成像时,由于呼吸或心脏运动的原因而发生放射性衰变的身体组织在空间上周期性移位,导致所得的静态图像中出现模糊(或损失空间分辨率)。模糊使得难以或者不可能识别图像中的小病变。
对模糊问题的一个解决方案是对数据采集进行门控或分箱(bin),从而将心脏或呼吸周期的很多次重复内的相同运动阶段或运动阶段系列中的数据收集到共同的分箱中。将分箱中的数据重建为(一个或多个)运动阶段的图像。只有总数据的一部分落入每个阶段,因此,每个门控图像的统计数据都不好。虽然这种门控技术会提高空间分辨率,但也会对时间分辨率产生不利影响。在PET成像中,放射性示踪剂被不同的组织和病变吸收的速率以及它从不同组织和病变中洗出的速率等,都携带了重要的诊断价值。通过从在许多次心搏或呼吸周期中收集的数据重建图像,这种时间信息会变的模糊或丢失。纠正运动引起的模糊而不影响图像统计数据是要审慎的做法。
在PET成像中,如果要尝试在相较于心脏或呼吸周期较短的时间段中动态地重建数据,那么只有小部分不充分的数据可以用于每个动态间隔的重建。所得的图像将会有噪声,难以或不可能识别小的病变。利用病变的动态图像估计运动的运动校正技术,比如Philips LMC(局部运动校正),要受到有限统计量的影响,因此运动估计的可检测性和准确性会受到不利影响,尤其是对于小的病变。
本申请提出了克服上述问题以及其他问题的新的和改进的方法和装置。
发明内容
根据一个方面,提供了一种方法和装置,其生成经历呼吸或心脏运动的感兴趣区域的PET图像,该图像具有优异的空间和时间分辨率。
根据另一方面,提供了一种成像系统。列表模式存储器以列表模式存储生成的运动的受试者的数据。一个或多个处理器被编程为按照运动状态对列表数据分类并重建多种运动的每种中的列表模式数据。从图像导出对列表模式数据的校正,将列表模式数据变换为选定的参考运动状态。将参考运动状态中的列表模式数据重建为经运动校正的图像。根据另一方面,为生成的受试者功能数据打上时间戳并以列表模式存储。从列表模式数据生成多个高空间分辨率、低时间分辨率图像。利用所述高空间分辨率、低时间分辨率图像估计运动,将所述列表模式数据转换到公共运动状态。
所述列表模式数据优选地包括响应线,其中,至少一个处理器还被编程为根据导出的运动校正来校正响应线的步骤,并且其中,校正响应线包括对响应线进行空间变换以与选定的运动状态相对应。
根据另一方面,提供了一种成像方法。对在受试者移动通过多种运动状态时产生的功能数据打上时间戳。以列表模式存储所述功能数据。根据运动状态对列表模式数据分类。由列表模式数据生成多个高空间分辨率、低时间分辨率图像,每个均处于多种运动状态的不同运动状态中。利用所述高空间分辨率、低时间分辨率图像执行运动校正,将所述列表模式数据转换到公共运动状态。将经运动校正的列表模式数据重建为高时间和空间分辨率的静态图像或动态图像。
所述成像方法还可以包括在生成功能数据期间监测受检者的运动状态。此外,所述成像方法还可以包括利用PET扫描机生成功能数据,并且监测并发检测数据对以定义响应线,其中,响应线和时间戳存储于列表模式数据存储器中。所述运动状态可以包括运动阶段和运动幅度中的至少一个。
根据另一方面,一种成像系统包括PET扫描器系统,其生成周期性运动通过多个运动阶段的受试者的多个带时间戳的响应线(LOR)。运动检测器检测采集每条LOR期间受试者的运动状态。分类模块按照运动状态对LOR进行分类,一个或多个重建处理器将处于每种运动阶段中的LOR重建为相应的高空间分辨率、低时间分辨率图像。局部运动校正模块由高空间分辨率、低时间分辨率图像确定将LOR转换到公共运动状态的变换。重建模块可以将数据重建为静态图像,或者重建模块可以将公共运动阶段的LOR的时间连续的组重建为一系列高时间分辨率、高空间分辨率的动态图像。
一个优点在于生成具有优异的时间和空间分辨率图像。
另一个优点在于能够识别和监测在经历周期运动的更小的区域和病变中放射性示踪剂的辐射摄取和洗出。
根据另一个优点,更加精确地识别了运动。
根据另一个优点,可以识别小的低对比度病变,例如小的肺部病变。
根据另一方面,在最终输出图像中保持采集统计数据。
根据另一个优点,未增加患者的辐射剂量。
在阅读和理解以下详细描述之后,本领域普通技术人员将认识到本发明的更进一步优点。
附图说明
本发明可以采取各种部件和部件的布置以及各种步骤和步骤的安排的形式。附图仅仅为了例示优选的实施例,而不应被解读为限制本发明。
图1是结合本申请的成像系统的示意图;
图2是实现空间和时间维度上都具有高分辨率的4D图像的成像方法。
具体实施方式
参考图1,解剖扫描器——例如CT扫描器10——生成CT数据,CT重建处理器12从CT数据重建参考运动阶段的3D解剖图像或者从CT数据重建一系列参考运动阶段的一系列解剖图像。将参考图像存储在存储器或缓存14中,并将其转换为衰减图,衰减图存储在衰减图存储器或缓存16中,以在PET或其他功能图像的重建期间使用。
功能成像系统——例如PET成像系统——包括扫描架,受试者的感兴趣区域定位于其中。在PET和其他核医学系统中,向受试者体内注射放射性药物示踪剂。PET扫描架系统检测一系列检测到的辐射事件,所述一系列检测到的辐射事件定义一系列响应线(LOR)的端点。时钟22利用相关的检测时间为检测事件打上时间戳。符合检测器24用时间戳检测在时间上充分接近的检测事件对,从而它们都归因于相同的放射性衰变事件,以定义一条响应线。飞行时间(TOF)检测器26着眼于定义每条响应线的被检测事件之间的时间差以沿响应线定位衰变事件。然后,将数据存储在列表模式存储器28中。即,按照时间顺序存储定义每条响应线的检测事件以及其时间戳。即使这些检测事件经过重建或者其他处理之后,也会继续以列表模式存储,这允许基于各种重建对潜在的数据进行调节并重复重建过程以改进图像质量。
运动检测器30监测循环的生理运动并确定受试者的当前运动阶段。将当前运动阶段与每个辐射检测事件或LOR相组合,从而在列表模式存储器28中存储获取每个辐射事件的运动状态。运动状态检测器30可以是硬件和软件各种组合的形式。在一个范例中,利用例如能够测量运动的EKG、摄像机、激光,荧光成像等对患者进行物理监测,以估计运动阶段。在另一实施例中,把每个运动阶段都映射到所捕获的运动波形的特征。例如,识别运动的一个或多个运动周期幅度的最大值和最小值。从这些数据点确定每个运动阶段期间波形的斜率。将诸如最大值、最小值和斜率的特征,连同中值、平均值等映射到运动信号。针对不同的周期,可以用阶段到幅值或斜率的映射识别投影数据的时间戳,所述不同的周期对应于相同的运动状态并具有公共或相同的机械幅度或相位。这可以便于减轻由于在不同的周期结构未对准导致的运动伪影。更具体而言,门控或排序例程或模块32按照生理运动阶段、幅值和/或斜率把列表模式数据分类到多个运动阶段缓存341,342,…,34n中。一个或多个重建处理器36将每个运动阶段的数据重建为存储在相应图像存储器或缓存381,382,…,38n中的高空间分辨率、低时间分辨率图像。
运动估计器40执行运动校正估计。简而言之,运动估计器模块40为运动建模并确定在建模运动期间图像区域中的各体素如何运动。可以从存储在缓存381,382,…38n的门控图像计算运动模型。一种方法通过使用门控图像中感兴趣体积的重心计算来计算运动模型。另一种方法确定门控图像中表面的翘曲运动,例如肝-肺边界或心脏运动。由此可以为选定的运动阶段或多个选定的运动阶段确定运动模型。运动估计器40确定将所有的运动状态转换成公共运动状态或一系列公共运动状态(有利地,衰减图16的运动状态或一系列运动状态)的变换。最后,运动估计器40确定,在所有衰变事件都发生在(一个或多个)参考运动阶段的情况下,这种变换如何改变将被修改的定义每条LOR的辐射检测事件的PET扫描架中的位置。运动校正模块或处理器42调节LOR,尤其是定义每条LOR的两个辐射被检测事件的位置,调节到如果患者在(一个或多个)参考运动阶段中时会检测到的位置。将运动校正过的LOR和LOR检测点存储在参考运动校正的列表模式缓存或存储器44中。参考运动阶段列表模式存储器或缓存44中的数据仍然保持和每条LOR相对应的时间戳。一个或多个重建处理器50使用来自衰减图存储器16的衰减图重建经运动校正的列表模式数据,以校正经运动校正的图像表达52中的衰减。这种重建可以是静态或动态的重建。
参考图2,采集110CT数据并将其重建112成一组CT图像114,使用它们来创建衰减图116。PET或其他核数据被生成120、被打上时间戳122并被进行符合检测124,以定义LOR。在126,通过比较检测到LOR每端的相对时间定位辐射事件沿每条LOR的位置。定位器沿每条LOR分配概率分布,给出沿LOR的每个点发生事件的可能性,通常为钟形曲线。以列表模式存储128LOR和检测事件。监测130患者的运动阶段,并利用每条LOR的运动阶段对列表模式数据编码并且由运动阶段、状态或幅度分类132为多个运动状态或幅度的每个中的多个数据集134。重建136每个运动阶段中的数据以产生具有高空间分辨率的一系列图像138。因为数据是在很多运动周期上收集的,所以图像的时间分辨率差。
对图像138执行运动估算器例程140以确定并应用142变换,该变换将图像和潜在的LOR变换到公共运动阶段,尤其是参考运动状态。使用该一系列高空间分辨率图像生成运动模型,即,患者整体或患者的一个或多个区域在运动周期内如何运动的模型。将高空间分辨率低时间分辨率之间的运动内插成平滑曲线,例如正弦曲线。运动模型代表在呼吸周期的每个时间点从选定或参考状态的运动或位移。
返回到原始的列表模式数据,与每条LOR相关联的时间戳示出了收集LOR的运动周期中的点或时间。运动模型示出了从参考状态的位移,例如,示出了位移的量和方向的矢量。将该矢量应用于LOR,例如飞行时间概率分布的顶点,以将LOR偏移到在患者处于参考运动状态时检测到其的位置,即,将LOR变换到参考运动状态。在经运动校正的列表模式存储器中存储144处于相同参考运动状态或幅度的LOR,带有原始时间戳。即,由于时间戳的缘故,LOR具有极好的时间分辨率。将经运动校正的列表模式数据144重建160为一个或多个经运动校正的图像162。这种重建可以是静态的或动态的重建。可以将LOR分组为在时间上连续的组,每个组都包含足够多的LOR以重建具有高空间分辨率图像。将这些组重建,以在较短时间间隔内生成一系列高分辨率图像,例如,可以通过高时间分辨率的电影模式显示它们,以示出示踪剂的摄取和洗出、示踪剂运动通过患者的进程等。
可以提供一个或多个处理器以执行步骤112-116和122-164。类似地,在计算机可读介质上存储用于对一个或多个处理器编程以执行这些方法的软件。合适的非暂态计算机可读介质包括磁盘、其他磁存储介质、光盘或其他光存储介质、随机存储器、只读存储器、其他电子存储设备、芯片、互连的芯片组、可以从其取回所存指令的因特网服务器存储器等。
已经参考优选实施例描述了本发明。他人在阅读和理解以上详细描述之后可能想到修改和变型。应当将本发明解释为包括所有这样的修改和变型,只要它们在所附权利要求或其等价方案的范围之内。
Claims (18)
1.一种成像系统,包括:
列表模式存储器(28),其以列表模式存储生成的运动通过多种运动状态的受试者的功能数据;
至少一个处理器(200),其被配置为基于所述运动状态对所存储的列表模式数据进行分类,将被分类到所述多种运动状态中每种的列表模式数据重建为高空间分辨率、低时间分辨率图像,每幅高空间分辨率、低时间分辨率图像处于所述多种运动状态中的不同运动状态中,从所述高空间分辨率、低时间分辨率图像导出将被分类到所述多种运动状态的列表模式数据变换到一种或多种选定的参考运动状态的变换,以及将被变换到所述一种或多种选定的参考运动状态的列表模式数据重建为高时间分辨率和高空间分辨率的静态图像或动态图像。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,运动状态包括运动阶段和运动幅度中的至少一个。
3.根据权利要求1和2中任一项所述的系统,还包括:
运动检测器(30)和时钟(22),其利用时间戳和运动状态信息标记所存储的列表模式数据。
4.根据权利要求1和2中任一项所述的系统,还包括:
正电子发射扫描器(20),其生成PET图像数据;
时钟(22),其为所述PET图像数据打上时间戳;
符合检测器(24),其发现符合检测数据对以定义响应线,所述响应线和所述时间戳被存储于所述列表模式存储器(28)中。
5.根据权利要求4所述的系统,还包括:
飞行时间处理器,其分析所述PET数据中两个符合事件的到达时间差以定位沿每条LOR的辐射衰变事件的位置。
6.根据权利要求1和2中任一项所述的系统,还包括:
解剖学扫描器(10),其扫描受试者以生成解剖学图像数据;以及
其中,所述至少一个处理器还被配置为将所述解剖学图像数据重建为所述一种或多种选定的参考运动状态的解剖学图像;以及生成所述一种或多种选定的参考运动状态的衰减图。
7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述至少一个处理器还被配置为在重建期间利用所述衰减图校正所述列表模式的相同运动状态数据。
8.根据权利要求1和2中任一项所述的系统,还包括:
运动检测器(30),其在所述列表模式数据被生成时感测所述受试者的运动状态,所述运动状态与所述列表模式数据一起被记录在所述列表模式存储器(28)中。
9.根据权利要求1和2中任一项所述的系统,其中,所述列表模式数据包括响应线,并且至少一个处理器还被编程为执行如下步骤:
根据导出的运动校正来校正所述响应线。
10.一种成像方法,包括:
为在受试者运动通过多种运动状态时生成的功能数据打上时间戳;
以列表模式存储所述功能数据;
根据所述运动状态对所存储的列表模式数据进行分类;
由被分类到所述多种运动状态中每种的列表模式数据生成多幅高空间分辨率、低时间分辨率图像,每幅高空间分辨率、低时间分辨率图像处于所述多种运动状态中的不同运动状态中;
从所述高空间分辨率、低时间分辨率图像导出将被分类到所述多种运动状态的列表模式数据变换到一种或多种公共运动状态的变换;
将被变换到所述一种或多种公共运动状态的列表模式数据重建为高时间分辨率和高空间分辨率的静态图像或动态图像。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,根据所述运动状态对所存储的列表模式数据进行分类的步骤包括:
识别与每种运动状态相对应的波形的幅度和斜率;
将所述幅度和斜率映射到相应的运动状态的所述波形;以及
按照幅度和斜率中的至少一个以及运动状态对列表模式数据进行分类。
12.根据权利要求10和11中任一项所述的方法,还包括:
生成公共运动状态的受试者的衰减图;
在重建所述公共运动状态的列表模式数据期间,使用所述衰减图执行衰减校正。
13.根据权利要求10和11中任一项所述的方法,其中,所述列表模式数据包括多条LOR以及检测到每条LOR的时间,并且其中,导出所述变换包括:
按照运动状态对所述列表模式数据进行分类;
将每种运动状态的所述列表模式数据重建为相应的运动状态图像;
由所述运动状态图像生成运动图,所述运动图生成所述受试者运动的运动模型,所述运动模型描绘相对于时间的受试者运动;以及
根据检测到所述LOR的时间和所述运动模型平移每条LOR。
14.一种成像装置,包括:
用于为在受试者运动通过多种运动状态时生成的功能数据打上时间戳的模块;
用于以列表模式存储所述功能数据的模块;
用于根据所述运动状态对所存储的列表模式数据进行分类的模块;
用于由被分类到所述多种运动状态中每种的列表模式数据生成多幅高空间分辨率、低时间分辨率图像的模块,每幅高空间分辨率、低时间分辨率图像处于所述多种运动状态中的不同运动状态中;
用于从所述高空间分辨率、低时间分辨率图像导出将被分类到所述多种运动状态的列表模式数据变换到一种或多种公共运动状态的变换的模块;
用于将被变换到所述一种或多种公共运动状态的列表模式数据重建为高时间分辨率和高空间分辨率的静态图像或动态图像的模块。
15.根据权利要求14所述的装置,其中,用于根据所述运动状态对所存储的列表模式数据进行分类的所述模块包括:
用于识别与每种运动状态相对应的波形的幅度和斜率的模块;
用于将所述幅度和斜率映射到相应的运动状态的所述波形的模块;以及
用于按照幅度和斜率中的至少一个以及运动状态对列表模式数据进行分类的模块。
16.根据权利要求14和15中任一项所述的装置,还包括:
用于生成公共运动状态的受试者的衰减图的模块;
用于在重建所述公共运动状态的列表模式数据期间,使用所述衰减图执行衰减校正的模块。
17.根据权利要求14和15中任一项所述的装置,其中,所述列表模式数据包括多条LOR以及检测到每条LOR的时间,并且其中,用于导出所述变换的所述模块包括:
用于按照运动状态对所述列表模式数据进行分类的模块;
用于将每种运动状态的所述列表模式数据重建为相应的运动状态图像的模块;
用于由所述运动状态图像生成运动图的模块,所述运动图生成所述受试者运动的运动模型,所述运动模型描绘相对于时间的受试者运动;以及
用于根据检测到所述LOR的时间和所述运动模型平移每条LOR的模块。
18.一种成像系统,包括:
功能扫描器(20),其生成功能数据;以及
一个或多个处理器(200),其执行根据权利要求10-13中任一项所述的方法。
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