專利名稱：用于運動校正的醫學圖像的方法和器件的制作方法
技術領域：
本文公開的主題通常涉及成像系統，并且更特別地涉及用于運動校正的醫學圖像的器件和方法。
背景技術：
存在使用不同模態(modality)掃描的多模態成像系統，例如，計算機斷層照相(Computed Tomography, CT)、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)、正電子發射斷層照相(Positron Emission Tomography, PET)、以及單光子發射計算機斷層照相(Single Photon Emission Computed Tomography, SPECT)。在操作期間，常規的成像系統的圖像質量可能受正在成像的對象的運動影響。特別地，成像對象的運動可能降低圖像質量。更具體地，在圖像采集期間由對象的運動產生圖像偽影(image artifact)。呼吸運動·是在醫學成像系統中遇到的哺乳動物(例如，人和動物)中的非自愿的運動的公共來源。在圖像檢查期間(例如當內科醫生確定損傷的尺寸、確定損傷的位置、或量化損傷時)，呼吸運動可能帶來誤差。此外，在多模態系統(例如集成PET/CT系統)中，PET和CT圖像應該彼此配準。然而，由于CT圖像典型地是在短時間段期間采集的，由CT圖像生成的衰減圖表示在沒有呼吸運動的完全呼氣期間患者的衰減特性。與此相反，PET圖像典型地是在相對長的時間段之上采集的，該時間段中由于長的采集時間而允許患者自由呼吸。兩個數據采集模式之間的失配可能導致衰減校正的PET圖像中的圖像偽影。一種用于減少圖像偽影的已知方法是將多個呼吸階段的CT圖像(或最大強度CT圖像)平均來模仿在多個呼吸循環上收集的PET采集的效果。另一種用于減少圖像偽影的已知方法是使用呼吸門控CT采集來生成衰減校正圖，其更好地匹配呼吸門控PET采集的呼吸特性。還有一種方法可以包含請求患者在掃描期間屏住呼吸。然而，因為可能在幾分鐘之上采集PET數據，所以患者典型地必須在PET采集期間呼吸數次，其導致圖像偽影。
發明內容
在一個實施例中，提供了一種用于減少圖像中的運動相關的成像偽影的方法。該方法包含獲取感興趣的區域的圖像數據集，將多變量數據分析技術應用到圖像數據集來生成運動信息，基于運動信息將圖像數據集分類為多個箱(bin)，以及使用多個箱中的至少一個來生成感興趣的區域的圖像。在另一實施例中，提供了一種包含掃描儀和操作地耦合到該掃描儀的計算機的醫學成像系統。編程計算機以使用掃描儀采集對象的成像數據集，使用圖像數據集生成多個中間圖像，將多變量數據分析技術應用到多個中間圖像來生成運動信息，基于運動信息將中間圖像分類為多個箱，以及使用多個箱的至少一個生成感興趣的區域的圖像。在另外的實施例中，提供了一種非暫時性計算機可讀介質。提供了采用程序編碼的計算機可讀介質，該程序編程以指導計算機。為使用掃描儀來采集對象的成像數據集，使用圖像數據集生成多個中間圖像，將多變量數據分析技術應用到多個中間圖像來生成運動信息，基于運動信息將中間圖像分類為多個箱，以及使用多個箱的至少一個生成感興趣的區域的圖像。
圖I是根據各種實施例形成的示范性成像系統的簡化概略圖示。圖2是圖示根據各種實施例的用于減少運動相關的成像偽影的方法的流程圖。圖3是圖示根據各種實施例形成的示范性正弦圖的簡化框圖。圖4是表示根據各種實施例可以生成的平均信息的示范性圖像。圖5是表示根據各種實施例可以生成的運動信息的示范性圖像。·圖6是根據各種實施例可以生成的示范性運動信息。圖7是表示根據各種實施例可以生成的運動信息的另一示范性圖像。圖8是根據各種實施例可以生成的示范性運動信號。圖9是根據各種實施例可以生成的示范性圖像。圖10是表示根據各種實施例可以生成的運動信息的另一示范性圖像。圖11是根據各種實施例可以生成的示范性運動信息。圖12是表示根據各種實施例可以生成的運動信息的另一示范性圖像。圖13是根據各種實施例可以生成的示范性運動信息。圖14是根據各種實施例形成的示范性成像系統的圖解圖示。
具體實施例方式當結合附圖來閱讀時，將更好地理解上文概要以及下文各種實施例的詳細描述。就圖示各種實施例的功能塊的圖表的程度而言，功能塊不必要指示硬件電路之間的劃分。從而，例如，可用單件硬件(例如，通用信號處理器或隨機存取存儲器塊、硬盤等)或多件硬件來實現一個或多個功能塊(例如，處理器或存儲器)。類似地，程序可以是獨立程序，可以作為子程序并入操作系統中，可以是安裝的軟件包中的功能等。應理解，各種實施例不限于附圖中所示的排列和工具。如本文所使用的，以單數敘述并冠以詞語“一”的元件或步驟應該理解為不排除多個所述元件或步驟，除非明確聲明這樣的排除。此外，參照本發明的“一個實施例”并不旨在解釋為排除也并入所敘述的特征的額外的實施例的存在。此外，除非明確地相反聲明，否貝U “包括”或“具有”具有特定的性質的元件或多個元件的實施例可以包含不具有那種性質的額外的元件。還如本文所使用的，短語“重建圖像”不旨在排除在其中生成表示圖像而不是可視圖像的數據的本發明的實施例。因此，如本文所使用的術語“圖像”泛指可視圖像和表示可視圖像的數據兩者。然而，許多實施例生成或配置為生成至少一個可視圖像。圖I是示范性正電子發射斷層照相(PET)成像系統10的簡化框圖。PET成像系統10可以包含PET掃描儀12，可操作PET掃描儀12來生成患者16的四維(four-dimensional, 4D)發射數據集(emission dataset) 14。4D 發射數據集 14 表示三個空間維度和時間。4D發射數據集14可以存儲在存儲器裝置20中。存儲器裝置20可以包含存儲器電路的任何組合，包含電、磁性、和/或光學系統。存儲器裝置20可以包含例如只讀存儲器(ROM) 22、隨機存取存儲器(RAM) 24、和/或大容量存儲器26。存儲器裝置20可在其中存儲由處理器30執行的程序指令。程序指令可以以任何相配合適的計算機語言來書寫，例如Matlab。處理器30可以是相配合適的處理系統的任何一個或其組合，其中例如微處理器、數字信號處理器、以及現場可編程邏輯陣列、等等。處理系統可以實施為任何相配合適的計算裝置，例如計算機、個人數字助理(PDA)、膝上型計算機、筆記本計算機、基于硬驅動的裝置，或者可以接收、送出和存儲數據的任何裝置。可以提供輸入/輸出(I/O)裝置32用于接收用戶輸入和/或用于提供輸出給用戶。I/O裝置32還可以是通信鏈路，其使數據能傳送到其它裝置和/或從其它裝置傳送，例如通過網絡。I/O裝置32可以包含用于顯示PET圖像的顯示裝置(未示出)。I/O裝置32可以包含用于接收來自用戶的輸入的裝置。例如，該裝置可以包含鼠標、跟蹤球、或觸敏接口。成像系統10還包含運動特性化模塊50，適配其以識別發射數據集14內的運動，并且利用所識別的運動來將發射數據集14分割為多個箱，其中箱的至少一個然后用來重建患者16的至少一個圖像，如以下更詳細地討論的。在示范性實施例中，發射數據集14是4D發射數據集，并且運·動特性化模塊安裝在處理器30中。運動特性化模塊可以實現為硬件裝置、軟件或其組合。圖2是由在圖I所示的PET成像系統10進行的示范性方法的框圖。在示范性實施例中，可以使用運動特性化模塊50來實現方法100。更具體地，方法100可以提供為具有在其上記錄的指令的機器可讀介質或多個介質，用于指引處理器30進行本文描述的方法的實施例。該介質或多個介質可以是任何類型的CD-R0M、DVD、軟盤、硬盤、光盤、閃速RAM驅動，或其它類型的計算機可讀介質的或其組合。方法100在發射數據集14上提供運動特性化、或運動減小來解決對象16的運動。在操作中，方法100識別對象16的運動并且重新組織發射數據集14來使對象16的圖像能重建。應該認識到，雖然相對于從PET成像系統10獲取的發射數據集14來描述方法100，但是方法100還可以應用到從CT成像系統獲取的傳送數據集。此外，方法100可以應用到使用本文討論的任何成像模態獲取的任何圖像數據集或正弦圖數據，并且發射數據集14僅是示范性的。在102，獲取對象16的發射數據集14 (每個在圖I中示出)。在示范性實施例中，使用PET成像系統10 (在圖I中示出)獲取發射數據集14。可以通過進行對象16的發射掃描而獲取發射數據集14來產生發射數據集14。可選地，可以從在對象16的以前的掃描期間收集的數據來獲取發射數據集14，其中發射數據集14已經存儲在存儲器中，例如存儲器裝置20 (在圖I中示出)。發射數據集14可以以任何格式存儲，例如列表模式數據集。可以在患者16的實時掃描期間獲取發射數據集14。例如，可以在患者16的實時檢查期間從PET掃描儀12接收發射數據時，對發射數據進行本文描述的方法。在104，利用發射數據集14來生成在時間上的多幅中間圖像150。在示范性實施例中，中間圖像150是正弦圖150。可選地，中間圖像可以是重建的圖像。如圖3中所示的，多個正弦圖150可以包含在第一時間巾貞(例如300毫秒)之上米集的第一正弦圖集150a。多個正弦圖150可以包含在第一正弦圖集150a后續的時間幀之上采集的第二正弦圖集150b等。從而在掃描過程期間，對于每個時間幀(例如對于每個300ms的時間幀)生成正弦圖集。生成的正弦圖150的數量基于在成像系統10中安裝的檢測器的數量、期望的運動速度、在102進行的掃描的長度等。從而多個正弦圖150可以包含在掃描過程中的連續時間幀之上采集的多個正弦圖集(150a. . . 150η)，例如可以對于整個掃描過程之上的每個300毫秒采集單個正弦圖集。可以通過以正弦圖模式操作系統10而生成正弦圖150。正弦圖模式通常是指在其中可選地具有同一飛行時間(Time-of-Flight，TOF)的湮沒事件以(距離軸的半徑、角度)格式存儲在正弦圖中的采集模式。響應的陣列已知為正弦圖。應該認識到，其它方法和/或裝置可以用于數據存儲，并且本文描述的正弦圖表示存儲數據的一個這樣的示范性方法。在105，預處理在104生成的正弦圖150來獲取對應的集151。例如，可以通過這些來預處理正弦圖150，即1)在正弦圖的不同元素(即，數據尺寸和噪聲減小)之上求平均；2)移除正弦圖的某些元素(例如，在期望發生運動的地方或在患者數據貢獻高空間信息的地方應用掩蔽，例如排除僅意外的或分散的重合的區域)；3)對于時間上的已知的改變(例如，由于放射性衰變)的校正；4)對數據應用逐元素(element-wise)操作來轉換數據為近似高斯分布，優選用統一的方差。例如，對于泊松分布的數據，適當的變換包含Anscombe變換、Freeman-Tukey變換、或簡單地取平方根。平均和掩蔽兩者可以依靠外部信息,例如，以·前的掃描、和/或關于運動的主方向和位置的先驗知識。例如，能由從以前CT掃描獲取的圖像確定患者輪廓或感興趣的區域(例如膈膜)。然后可以使用PET掃描儀模型將此區域信息變換為正弦圖。掩蔽還可以從平均數據自身(例如，基于閾值檢測背景計數)導出。在106，利用預處理的正弦圖集151a. . . 151η來生成時間平均信息152。例如，假設對于每個時間幀在104生成25個正弦圖集150a... 150η，然后在105，生成25個預處理的正弦圖150a. .. 150η，并且在106，對于150a中的每個正弦圖中的每個元素計算25個對應元素的平均來生成平均信息152。圖4圖示可以從正弦圖集150a. . . 150η生成的示范性平均信息152。對于正弦圖集150a. . . 150η生成的平均信息的視覺表示指代為圖4中的PC0。如以上所討論的，通過對于每個預處理的正弦圖集150 (在時間上)確定平均信息而采集平均信息152。例如，圖4，例如PC0，圖示通過掃描四個示范性統一對象160、162、164、以及166而采集平均信息，其中在此情況下，四個對象的每個的運動是在垂直方向上。如圖4中所示的，四個對象160、162、164、以及166每個展現在每個對象的外邊緣附近的平均像素強度的改變。此外，每個對象160、162、164、以及166分別的內部區域170、172、174、以及176，以及周圍背景區180大體上是密實的，指示在時間上像素強度有很小的偏移或沒有偏移。在108，對于每個正弦圖集151a. .. 151η，從相應正弦圖集150減去平均信息152以生成零均值(zero mean)信息，然后將其輸入到PCA。因此，假設在示范性掃描期間有在時間上生成的25個正弦圖集150，該方法包含對于25個正弦圖集150的每個生成平均信息152，并且然后對于25個正弦圖集150的每個生成零均值信息154。在110，正弦圖集154然后用作對于PCA方法的輸入(我們將稱預處理和PCA的組合為逐掩蔽體積PCA(Masked Volume Wise PCA)或MVW-PCA)。PCA的描述是廣泛可用的。總之，該方法找到數據的(估計)協方差矩陣的主特征向量。其輸出是多個特征向量(每個對應于與集154a相同尺寸的正弦圖集)和它們的對應特征值。有最大特征值的特征向量解釋正弦圖集154a... 154η中的最大變化(在時間上)。因為有最低特征值的特征向量對應于數據中的噪聲，所以僅計算最初少數的特性向量是可能的并且可取的。這些特征向量通常稱作“主成分”并且以降低特性值的順序標記為PC1、PC2等。如圖5中所示的，PCl圖像表示在圖4中使用的示范性數據中的第一主成分。在此例子中，PCl圖像圖示由于運動在時間上具有最大改變的區。例如，使用大體上密實的顏色(對應于非常接近于零的值)示出的對象160、162、164、以及166的中央區指示對象的此部分中的原始數據的值在時間上大體上不改變。此外，PCl使用表示運動的程度或量的陰影區域示出對象160、162、164、以及166(圖5中所示)的邊緣周圍的存在一些運動。例如,PCl圖示表示對象160的運動的陰影區域160a和160b。區域162a和162b表示對象162的運動。區域164a和164b表示對象164的運動，并且區域166a和166b表示對象166的運動。此外，陰影指示PCl中對應的元素中的值的符號。例如，160a中的陰影指示正值，而160b中的陰影指示負值。對象160、162、164、以及166本身示出為大體上密實的顏色，這是因為有在對象160、162、164、以及166的中心區域內的運動的相對較小的影響。此外，因為有在對象160、162、164、以及166的周圍的運動的相對較小的影響，所以背景180也圖示為大體上相同的顏色。再次參照圖2，在110，利用對于每個正弦圖集150生成的零均值信息154來生成·一個或多個權重因素156,在圖6中不出。更具體地，對于每個分析的主成分，PCA輸出單個權重因素、信號和/或軌跡。在此例子中，PCA輸出對應第一主成分的權重因素156。權重因素156圖示為圖6中的點,每個時間巾貞為一個點。在示范性實施例中，通過將PCl的值與有零均值信息154a. . . 154η的每個正弦圖集做逐元素相乘，并在正弦圖集之上求和，從而對于正弦圖集154a、154b. . . 154η的每個獲取單個數字來生成權重因素156。更具體地，參照圖5中示出的圖像PCI，PCl指示在發射數據中有時間改變，發射數據由區域160a、160b、162a、162b、164a、164b、166a、以及166中的陰影圖示。如果在特定時間幀中，對象160、162、164、以及166處于其最頂位置，則除了其將為例如正的區域160a、162a、164a、以及166a以外，零均值信息與PCl的相乘結果將在各處大體上為零。因此，此時間幀中的權重因素156的值將為正。相反地，如果對象處于其最底位置，則信號的值將為負(或實踐中與處于最頂位置具有相反的符號)。因此，權重因素156的值可以是單個正數，其指示在第一方向上已觀察到幅度改變。權重因素156的值可以是單個負數，其指示在相反的第二方向上已觀察到幅度的負改變。權重因素156的值可以是零，其指示相對于對象的平均位置沒有改變。此外,權重因素156的值可以在正值和負值的范圍內。例如，低的正值可以指示相對于均值的對象的相對較小的移動。然而更高正值可以表示對象16的更大的移動。在示范性實施例中，MVW-PCA可以配置為更明確地識別零均值信息154。例如，圖7圖示圖像PC2，其表示可以由PCA輸出的第二成分。應該認識到，由MVW-PCA生成的PC圖像的數量可以基于所希望的精確度來特征化零均值信息。例如，MVW-PCA可以僅利用PCl圖像來生成運動信號，其將在下文中更詳地討論。對應于可以從PCA輸出的不同的主成分的運動信號可以表示不同類型的運動，例如，呼吸運動、心臟運動、身體移動等，如將在下文中更詳細地討論的。再次參照圖2，在112，利用在110導出的權重因素156來生成運動信號250。例如，圖8圖示使用MVW-PCA導出的示范性運動信號250，其中x軸表示時間并且y軸表示對于每個正弦圖集150在110導出的權重因素156的幅度。在示范性實施例中，對于每個正弦圖集150以時間順序的方式導出權重因素156。例如，MVW-PCA對于在示范性實施例中作為在掃描期間生成的第一正弦圖的正弦圖集150a導出權重因素156a。然后MVW-PCA對于第二正弦圖集150b導出權重因素156b，并且對于在掃描過程中采集的最后的正弦圖集150η導出權重因素156η。如圖8中所示的，以時間順序方式安排多個權重因素156并且通過表示權重因素156的點繪制線。從權重因素156導出運動信號250。在一個實施例中，運動信號250與權重因素156大體相同。在另一實施例中，通過濾波權重因素156以例如減少噪聲來獲取運動信號250。在114，使用運動信號250 (在圖8中示出)將發射數據集14 (例如正弦圖150)分類為多個箱300。例如，圖8圖示示范性運動信號250，利用其將正弦圖150映射為多個箱300。此外，圖9圖示編號為300. . . 310的多個箱，即η = 6箱。從而在示范性實施例中，將正弦圖150分類為編號為300、302、304、306、308、以及310的6個箱300。然而，應該認識至IJ，在圖8中圖示的箱的數量是示范性的，并且在操作期間，可以利用少于6個箱或多于6個箱。因此，箱300、302、304、306、308、以及310的每個包含成像數據集14中的總信息的近似 1/6。
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例如，假設在102進行的為采集發射數據的掃描的總長度為3分鐘。此外，假設將成像數據集14分類為6個箱，其中每個相應箱包含近似30秒的信息。在示范性實施例中，基于上述運動信號250將正弦圖150分類為相應箱。更具體地，基于如上述討論的導出的運動信號250的值將正弦圖150分類為具體的箱。因此，在示范性實施例中，每個箱包含表示在掃描過程期間處于相同的近似空間位置中的對象160、162、164、以及166的發射數據。例如，箱300可以包含表示在呼吸階段的開始采集的對象160的信息，并且箱310可以包含表示在呼吸階段的結束采集的成像數據。此外，每個介于其間的箱，例如302、304、306、以及308可以包含表示吸氣和呼氣之間的運動狀態的成像數據。適配箱300、302、304、306、308、以及310的每個以接收在多個呼吸循環之上采集的成像數據。此外，適配箱300、302、304、306、308、以及310的每個以接收表示在患者的呼吸循環中的近似相同的點的成像數據。因此，箱300、302、304、306、308和310的每個包含表示患者16的某些運動狀態的成像數據。在示范性實施例中，利用從運動信號250采集的信息將成像數據14分為6個大體上相等的部分，并將大體上相等的部分存儲在相應箱300、302、304、306、308、以及310中。從而當在114處完成門控過程時，6個箱300、302、304、306、308、以及310的每個包含與相同的運動特性關聯的發射數據。在示范性實施例中，在將發射數據分類為箱后，多個箱300、302、304、306、308、以及310可以重建為表示發射活動分布的圖像，并且然后空間配準。例如，在一個實施例中，箱300可以選擇為參照箱并且箱302、304、306、308、以及310可以配準到參照箱300。可以使用剛性或非剛性配準將箱302、304、306、308、以及310配準到參照箱300。可以由操作員手工地或由處理器30自動地進行剛性和非剛性配準。應該認識到，在很小或沒有運動的某些區可以不要求配準。運動信息可以用來調整配準過程中的成本函數。一般而言，可以利用運動信息來識別受運動影響或未受運動影響的區來改善配準過程。在示范性實施例中，進行非剛性配準包含變換三維(3D)空間中的箱302、304、306,308,以及310內的信息來將箱302、304、306、308、以及310內的信息對準到參照箱300。例如，箱302中的圖像可以相對于參照箱300中的圖像輕微傾斜。因此，傾斜箱302內的圖像來將該圖像與參照箱300中的圖像對準。還重新對準剩余的箱304、306、308以及310來大體上匹配參照箱300中的圖像。在操作中，可以通過選擇解剖的或其它的特征/點/界標，以及沿圖像中檢測的邊緣或邊界使用的這些特征或點對準的圖像來實現剛性配準過程。備選地，不同的標記可以用來識別已知的解剖位置。剛性配準還可以基于彎曲的輪廓，例如圖像內的骨。剛性配準還可以是基于體積或基于表面的。然而，應該意識到，可以進行任何的剛性配準過程，其包含最優化或計算某些可比較的準則或類似的措施。在另一實施例中，可以利用非剛性配準過程來進行對箱300、302、304、306、308、以及310內的信息的運動校正。在操作中，非剛性配準或彈性的配準包含非剛性變換。這些非剛性變換允許圖像特性的局部扭曲并提供解決局部變形的配準。非剛性變換方法包含，例如多項式扭曲、基于平滑的函數(薄板樣條或小波)的插值、以及物理連續體模型(粘性流體模型和大的變形微分同胚)。使用在箱300、302、304、306、308、以及310中分類的信息進行非剛性配準。非剛性配準可以包含例如點或界標的扭曲并且提供沿著有點或界標的插值和相關性的輪廓的最佳擬合。備選地，可以進行混合過程，其比較圖像體素并且混合對應的區域。一般而言，局部非剛性配準包含任何類型的彈性·的變形模型，其允許不同圖像集中的變化或移動。再次參照圖2，在116，將在箱300、302、304、306、308、以及310中存儲的2D圖像，
即運動校正圖像一起平均來生成單個運動校正圖像。在另一實施例中，MVW-PCA用來構造多個運動信號，其對應不同類型的移動，例如呼吸、心臟的和/或整體身體移動。例如，圖9圖示通過掃描示范性統一對象504(類似于心肌層)而采集的兩個時間幀500和502，其中在此情形下運動表示收縮/擴張和在垂直方向上以不同(較慢)速率的平移。圖10圖示在此例子中從在圖9中所示的對象504獲取的第一主成分PCI。MVW-PCA示出與圖5中類似的特征。圖11圖示對應于此成分的權重因素510，如在以前的實施例中所構造的。在此例子中，其大部分由平移(或呼吸移動)確定。圖12圖示第二成分PC2，并且在圖13中示出對應的權重因素520。在此例子中，PC2大部分由收縮性的(或心臟的)移動決定。更具體地，圖12中示出的區域530大體上具有正值，而區域532大體上具有負值。因此，并且再次參照圖13，當在特定時間幀中環面具有大的半徑時，從PC2構造的權重因素520將如在540所示大體上為正。類似地，當環面具有小的半徑時，信號將如在542所示大體上為負。類似于以前的實施例，然后權重因素用作雙門控模塊的輸入來將發射數據分箱，其中每個門對應于特定的呼吸和心臟的狀態。例如，如果識別6個呼吸狀態和3個心臟狀態，則將使用總共18個箱，其中信號510確定呼吸狀態并且權重因素520確定心臟狀態。在示范性實施例中，然后重建分箱的發射數據并且結果圖像彼此配準。配準算法可以考慮到不同類型的運動，并且例如估計平移和收縮的組合運動。在另外的實施例中，分析主成分和/或其對應的信號以識別運動類型來允許取決于應用的進一步處理。作為例子，應用可以對于呼吸運動校正，而保持心臟的門控來確定射血分數(ejection fraction)。識別過程使用相應移動的已知的特性。例如，呼吸運動大部分發生在足至頭的方向上，并且因此對應的主成分將在如與收縮性運動相反的結構的頂部和底部上大部分具有相反的符號的值。在一個實施例中，確定心臟的近似中心并且從主成分構造徑向剖面。如果剖面在頂部和底部方向上大體上相同，則PC標記為對應于心臟，反之亦然。備選地或另外的，對于對應于主成分的信號進行頻率分析。如果主頻率在例如每秒1-2個循環的范圍中，則PC標記為對應于心臟搏動，而例如每秒1/10到1/2個循環的范圍標記為對應于呼吸移動。類似地，非常慢的移動或非常突然的移動可以標記為對應于全身的移動。在本實施例中，在識別后，根據其已知的特性處理PC或它們的信號來減少噪聲和/或移除不同類型的運動之間的干擾是有利的。在給定的例子中，信號510，其一旦大部分標記為呼吸，可以用中通濾波器濾波來移除不對應于呼吸的頻率，并且類似適當的濾波器用于其它信號。在一些應用中，使用已濾波的信號來確定門控是有利的。此外，可以利用備選的多變量數據分析技術來提取成分。這樣的多變量數據分析技術可以包含，例如，獨立成分分析(Independent Component Analysis, I CA)和正則化主成分分析(regularized Principal ComponentAnalysis,rPCA),盡管應該認識到可以利用其它的分析技術，但是其中的許多使用PCA作為初始步驟。這些技術中的一些允許關于期望的運動圖案的先驗信息的使用，其可以在嘈雜的情形中是有利的。作為簡單例子，正弦圖集150可以首先空間濾波和/或時間濾波來移除不想要的頻率。例如，如果僅需要檢測呼吸移動，則時間中通濾波器可以在使用PCA之前應用到數據。在示范性實施例中，利用逐掩蔽體積主成分分析(MVW-PCA)統計技術。在操作中，MVW-PCA分析發射數據集14來找到臨·床有關的成分。在此情況下，利用MVW-PCA來識別運動相關的成分。更具體地，MVW-PCA是利用其來從診斷信息和噪聲分離運動信息的數學算法。在示范性實施例中，MVW-PCA實現為可以存儲在例如運動特性化模塊50和/或存儲器裝置20上的指令。本文描述的各種實施例可以提供如圖14中所示的多模態成像系統400。多模態成像系統400可以是任何類型的成像系統，例如，不同類型的醫學成像系統，例如圖I中示出的正電子發射斷層照相(PET) 10、單光子發射計算機斷層照相(SPECT)、計算機斷層照相(CT)、超聲系統、磁共振成像(MRI)或能夠生成診斷圖像的任何其它系統。各種實施例不限于多模態醫學成像系統，而也可以用于單模態醫學成像系統(例如獨立PET成像系統、獨立CT成像系統、磁共振成像(MRI)、以及光子發射計算機斷層照相(SPECT))。此外，各種實施例不限于用于成像人類對象的醫學成像系統，而也可以包含用于成像非人類對象的獸用或非醫學系統等。參照圖14，多模態成像系統400包含第一模態單元410和第二模態單元412。這兩個模態單元使多模態成像系統400能使用第一模態單元410以第一模態掃描對象或患者16并且使用第二模態單元412以第二模態掃描患者16。多模態成像系統400允許對于以不同模態的多個掃描來在單個模態系統之上便于增加的診斷能力。在一個實施例中，多模態成像系統400是CT/PET成像系統400，例如第一模態410是CT成像系統并且第二模態412是PET成像系統10。成像系統400示出為包含與CT成像系統410關聯的門架420和與PET成像系統10關聯的門架422。在操作期間，使用例如機動臺426將患者16定位在通過成像系統400限定的中央開口 424內。門架420包含X射線源430，其向門架420的相反側上的檢測器陣列432投射x射線光束。檢測器陣列432由包含多個檢測器元件的多個檢測器行(未示出)形成，其一起感測穿過患者16的投射的X射線。每個檢測器元件產生表示碰撞X射線光束的強度的電信號，并且因此如光束穿過患者16來允許光束的衰減的估計。在掃描來采集X射線衰減數據期間，門架420和裝配在其上的部件關于轉動中心轉動。此外，PET成像系統包含配置為采集發射數據的檢測器(未示出)。
在操作期間，機動臺426將患者16移動入門架420和/或門架422的中央開口424以響應從操作員工作站440接收的一個或多個命令。然后工作站440操作第一和第二模態410和412來掃描患者16并采集患者16的衰減和/或發射數據兩者。工作站440可以實施為個人計算機(PC)，其靠近成像系統400定位并且經由通信鏈路442硬接線到成像系統440。工作站440可以實施為便攜式計算機，例如膝上計算機或手持式計算機，其傳送信息到成像系統400并且從成像系統400接收信息。可選地，通信鏈路442可以是無線通信鏈路，其使信息能無線地傳送到工作站440或從工作站440傳送到成像系統400。在操作中，工作站440配置為實時控制成像系統400的操作。工作站440還編程為進行本文描述的醫學圖像診斷采集和重建過程。更具體地，工作站444可以包含運動特性化模塊50，適配其以識別4D數據集14內的運動，并利用所識別的運動來將4D數據集14分割為多個箱，然后這些箱用來重建患者16的圖像，如以上更詳細地討論的。操作員工作站440包含中央處理單元(CPU)或計算機444、顯示器446、以及輸入裝置448。如本文所使用的，術語“計算機”可以包含任何基于處理器或基于微處理器的系統，包含使用微控制器、精簡指令集計算機(RISC)、專用集成電路(ASIC)、現場可編程門陣列(FPGA)、邏輯電路、以及任何其它能夠執行本文描述的功能的電路或處理器的系統。以上·例子僅是示范性的，因此并不旨在以任何方式限制術語“計算機”的定義和/或含義。在示范性實施例中，計算機444執行在一個或多個存儲元件或存儲器中存儲的指令集，以便處理從第一和第二模態410和412接收的信息。存儲元件還可以存儲期望的或需要的數據或其它信息。存儲元件可以以信息源或物理存儲元件的形式位于計算機444內。指令集可能包含各種命令，其指導計算機444作為處理機器來進行例如本文描述的各種實施例的方法和過程的具體操作。指令集可以是以軟件程序的形式。如本文所使用的，術語“軟件”和“固件”是可互換的，并包含用于由計算機執行的在存儲器中存儲的任何計算機程序，包含RAM存儲器、ROM存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、以及非易失性RAM(NVRAM)存儲器。以上存儲器類型只是示范性的，并且因此不作為對于計算機程序的存儲可用的存儲器類型的限制。軟件可以是例如系統軟件或應用軟件的各種形式。另外，軟件可以是單獨程序的集合、在較大程序內的程序模塊或部分程序模塊的形式。軟件還可以包含面向對象編程形式的模塊化編程。由處理機器對輸入數據的處理可以響應用戶命令、或響應以前的處理結果、或響應由另一處理機器做出的請求。計算機444連接到通信鏈路442并從輸入裝置448接收輸入，例如用戶命令。輸入裝置448可以是例如鍵盤、鼠標、觸摸屏面板、和/或聲音識別系統等。通過輸入裝置448和關聯的控制面板開關，操作員可以控制CT成像系統410和PET成像系統10的操作和用于掃描的患者16的定位。類似地，操作員可以控制顯示器446上的結果圖像的顯示，并可以使用由計算機444執行的程序進行圖像增強功能。一些本文描述的各種實施例的技術效果是為了改善圖像質量并且對于呼吸運動、心臟運動、患者運動等補償。更具體地，可以利用MVW-PCA來改善重要運動改變的檢測和視覺化，并且基于所檢測的改變將圖像數據分類為箱以便改善圖像質量并且捕獲運動以便減少將出現的偽影，并且改善各種對象(例如腫瘤)的檢測。可以使用例如PET成像系統、SPECT成像系統、MRI成像系統、超聲成像系統、和/或MRI成像系統來采集圖像數據。
本文描述的各種實施例提供有形的和非暫時性機器可讀介質或多個介質，其具有用于處理器或計算機的記錄在其上的指令以操作成像器件來進行本文描述的方法的實施例。介質或媒體可以是任何類型的CD-R0M、DVD、軟盤、硬盤、光盤、閃速RAM驅動、或其它類型的計算機可讀介質或其組合。各種實施例和/或部件(例如，監視器或顯示器、或部件和其中的控制器)還可以實現為一個或多個計算機或處理器的部分。計算機或處理器可以包含計算裝置、輸入裝置、顯示單元和接口，例如，用于訪問因特網。計算機或處理器可以包含微處理器。微處理器可以連接到通信總線。計算機或處理器還可以包含存儲器。存儲器可以包含隨機存取存儲器(RAM)和只讀存儲器(ROM)。計算機或處理器還可以包含存儲裝置，其可以是硬盤驅動或可移除存儲驅動，例如軟盤驅動、光盤驅動等。存儲裝置還可以是用于裝載計算機程序或其它指令到計算機或處理器的其它的類似組件。應理解以上描述旨在說明性的而不是限制性的。例如，上述的實施例(和/或其各方面)可彼此組合使用。此外，可作出許多修改來使特定的情況或材料適配于各種實施·例的教導而沒有背離它們的范圍。雖然本文描述的材料的尺寸和類型旨在定義各種實施例的參數，但是它們絕對沒有限制并且只是示范性的。回顧以上描述時，許多其它實施例對于本領域技術人員是明顯的。因此，應該參照所附的權利要求來確定各種實施例的范圍，連同這樣的權利要求的等效的全部范圍進行聲明。在所附的權利要求中，術語“包含”和“在其中”用作相應術語“包括”和“其中”的簡明英文等效。此外，在下文權利要求中，術語“第一”、“第二”和“第三”等只用作標簽，并且并不旨在在它們的對象上施加數量要求。另外，下文權利要求的限制沒有用組件加功能的格式書寫并且并不旨在基于35U.S.C. § 112第六段來解釋，除非并且直到權利要求限制清楚地使用后接沒有進一步結構的功能的聲明的短語“組件用于”。本書面描述使用包含最佳模式的例子來公開各種實施例，并且也使本領域的任何技術人員能實踐各種實施例，包含制作并且使用任何裝置或系統并且進行任何并入的方法。各種實施例的可專利范圍由權利要求定義，并且可以包含本領域技術人員所想到的其它例子。如果這樣的其它例子具有沒有不同于權利要求的字面語言的結構元件，或這樣的其它例子包含具有與權利要求的字面語言無實質差別的等效結構元件，則這樣的其它例子旨在落入權利要求的范圍內。
權利要求
1.一種醫學成像系統(10)，包括掃描儀(I)和操作地耦合到所述掃描儀的計算機(30)，其中所述計算機編程為 使用所述掃描儀采集對象(16)的圖像數據集(14)； 使用所述圖像數據集生成多個中間圖像(150)； 將多變量數據分析技術應用到所述多個中間圖像來生成運動信息(250)； 基于所述運動信息將所述中間圖像分類為多個箱(300);以及 使用所述多個箱中的至少一個來生成感興趣的區域的圖像(500)。
2.如權利要求I所述的醫學成像系統(10)，其中所述計算機(30)還編程為獲取四維(4D)正電子發射斷層照相(PET)發射數據集和4D單光子發射計算機斷層照相(SPECT)發射數據集中的至少一個、或4D計算機斷層照相(CT)數據集。
3.如權利要求I所述的醫學成像系統(10)，其中為進行所述多變量數據分析技術，所述計算機(30)還編程為進行所述多個中間圖像的逐掩蔽體積主成分分析(MVW-PCA)來生成所述運動信息。
4.如權利要求I所述的醫學成像系統(10)，其中所述計算機(30)還編程為 使用所述運動信息的頻率分析來識別不同類型的運動。
5.如權利要求I所述的醫學成像系統(10)，其中所述計算機(30)還編程為 應用所述多個中間圖像(150)的所述多變量數據分析技術來生成多個權重因素(156);以及 基于所述權重因素將所述中間圖像分類為多個箱(300)。
6.如權利要求I所述的醫學成像系統(10)，其中所述計算機(30)還編程為 應用所述多個中間圖像(150)的所述多變量數據分析技術來生成多個權重因素(156)； 使用所述多個權重因素生成運動信號(250);以及 基于所述運動信號將所述中間圖像分類為多個箱(300)。
7.一種非暫時性計算機可讀介質(50)，采用程序編碼，所述程序編程來指導計算機(30)來 使用掃描儀⑴采集對象(16)的圖像數據集(14)； 使用所述圖像數據集生成多個中間圖像(150)； 將多變量數據分析技術應用到所述多個中間圖像來生成運動信息(250)； 基于所述運動信息將所述中間圖像分類為多個箱(300);以及 使用所述多個箱的至少一個來生成感興趣的區域的圖像(500)。
8.如權利要求7所述的計算機可讀介質(50)，其中為應用所述多變量數據分析技術，所述計算機可讀介質還編程以指導計算機(30)進行所述多個中間圖像(150)的逐掩蔽體積主成分分析(MVW-PCA)來生成所述運動信息(250)。
9.如權利要求7所述的計算機可讀介質(50)，所述計算機可讀介質還編程來指導計算機(30)以 應用所述多個中間圖像(150)的所述多變量數據分析技術來生成多個權重因素(156);以及 基于所述權重因素將所述中間圖像分類為所述多個箱。
全文摘要
本發明的名稱是“用于運動校正的醫學圖像的方法和器件”。提供一種用于減少圖像中的運動相關的成像偽影的方法，包含獲取感興趣的區域的圖像數據集(14)，使用圖像數據集生成多個中間圖像(150)，將多變量數據分析技術應用到多個中間圖像來生成運動信息(250)，基于運動信息將中間圖像(150)分類為多個箱(300)，以及使用多個箱中的至少一個來生成感興趣的區域的圖像(500)。
文檔編號A61B5/055GK102783966SQ20121026403
公開日2012年11月21日 申請日期2012年5月3日 優先權日2011年5月3日
發明者K·F·J·J·蒂勒曼斯, P·拉奇菲爾, S·P·S·拉索爾 申請人:通用電氣公司