CN102317975B - 功能成像 - Google Patents
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Abstract
一种方法，包括使用迭代算法基于经运动校正的投影数据针对受检者的功能图像中的感兴趣体积(VOI)生成动力学参数值，所述迭代算法，包括基于VOI针对与所述VOI对应的投影数据确定运动校正，运动校正与所述VOI对应的投影数据以生成经运动校正的投影数据，以及基于经运动校正的投影数据或利用经运动校正的投影数据生成的图像数据估计至少一个动力学参数值。在另一实施例中，一种方法，包括将指示被扫描患者内的示踪剂摄取的功能图像数据与来自不同成像模态的图像数据配准，基于经配准的图像在所述图像中识别VOI，针对所述VOI生成至少一个动力学参数，以及生成特征矢量，所述特征矢量包括所生成的至少一个动力学参数和至少一个生物标记。
Description
技术领域
下文总体涉及功能成像，并且尤其应用于正电子发射断层摄影(PET)；然而，其还适用于其他医学和非医学成像应用。
背景技术
功能正电子发射断层摄影(PET)成像用于对组织中的动态示踪剂摄取进行成像并提供关于组织的定量信息。针对特定生物学过程的示踪剂显影增强了对许多疾病和过程的理解。例如，存在许多放射性示踪剂，其用于以细胞增殖和缺氧为目标或者在初步研究中用于研究心脏功能。这些示踪剂中的很多具有复杂的动力学特征，其中，存在不同物理状态之间的运动或者以化学方式区分各状态或间隔。
诸如标准摄取值(SUV)的半定量测量是常用的度量，用于表征PET图像中的肿瘤。示踪剂传输和滞留的动力学分析提供了示踪剂摄取的定量测量，该定量测量可能具有更好的预测价值。在氟脱氧葡萄糖(FDG)的情况下，动力学分析区分了示踪剂传输和去磷酸化(dephosporylation)(己糖激酶活性)以及滞留之间的不同，并且考虑到变化的血浆清除率。遗憾的是，FDG摄取的SUV测量受到限制，因为它们测量肿瘤中的总活性，包括血液中、细胞内空间中和细胞中的已代谢和未代谢的FDG。
此外，对动力学参数的精确估计，该精确估计用于表征潜在的示踪剂分布，由于许多因素的影响而混乱，这些因素包括诸如心脏和呼吸运动的生理运动的因素。使由于运动而造成的模糊最小化的方法包括选通(gating)(心脏、呼吸或者两者)。然而，选通伴随的计数的丢失增加了在常规的PET或SPECT动态图像中拟合噪声时间-活性曲线的挑战性。
发明内容
本申请的各方面解决了上述的问题和其他问题。
根据一个方面，一种基于经运动校正的投影数据针对受检者的功能图像中的感兴趣体积(VOI)生成至少一个示踪剂动力学参数值的迭代方法。所述迭代方法包括(a)基于VOI针对与VOI对应的投影数据确定运动校正估计；(b)运动校正与VOI对应的投影数据以生成经运动校正的投影数据；(c)基于经运动校正的投影数据或者利用经运动校正的投影数据生成的图像数据估计至少一个示踪剂动力学参数值；(d)确定所估计的至少一个示踪剂动力学参数值与先前生成的或先前估计的示踪剂动力学参数值之间的差；并且(e)使用来自步骤(b)中的所述经运动校正的投影数据作为步骤(a)中的所述投影数据重复步骤(a)-(d)，直到步骤(d)中所确定的所述差小于预定的阈值。
在另一方面中，一种方法，包括将指示被扫描患者内的示踪剂摄取的功能PET图像数据与来自不同成像模态的图像数据配准；基于经配准的图像识别图像中的感兴趣体积(VOI)；针对所述VOI生成至少一个动力学参数；以及生成特征矢量，该特征矢量包括所生成的至少一个动力学参数和至少一个生物标记。
在另一方面中，一种方法，包括将指示被扫描患者内的示踪剂摄取的功能数据与来自不同成像模态的图像数据配准；基于经配准的图像识别图像中的感兴趣体积(VOI)；针对运动伪影迭代地校正数据并基于经运动校正的数据针对所述VOI生成至少一个动力学参数；以及生成特征矢量，该特征矢量包括所生成的至少一个动力学参数和至少一个生物标记和/或临床数据。
在另一方面中，一种***，包括参数确定器，其使用迭代算法基于经运动经校正的图像数据针对受检者的功能图像数据中的感兴趣体积(VOI)生成至少一个动力学参数值。该参数确定器包括运动校正器，其运动校正功能图像数据，其中，该运动校正器校正先前在迭代算法先前的迭代中校正后的图像数据；以及参数估计器，其基于经运动校正的图像数据估计至少一个动力学参数值。
在另一方面中，一种***，包括图像组合器，其组合指示被扫描患者内的示踪剂摄取的功能图像数据与来自不同成像模态的图像数据；感兴趣区域识别器，其基于经配准的图像在图像中识别感兴趣体积(VOI)；运动校正器，其对所述功能图像数据进行运动校正；参数估计器，其针对所述VOI生成至少一个示踪剂动力学参数值；以及决策部件，其确定所估计的至少一个示踪剂动力学参数值与先前生成的或先前估计的示踪剂动力学参数值之间的差是否在预定的阈值之内，其中，所述运动校正器、所述参数估计器和所述决策部件被配置成执行根据权利要求1所述的方法的各步骤。
本领域技术人员在阅读和理解下文的详细说明后将理解本发明的进一步方面。
附图说明
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的实施例，而不应解释为是对本发明的限制。
图1图示了结合动力学参数确定器的示范性成像***；
图2图示了同时估计动力学参数和校正运动伪影的范例动力学参数确定器；
图3图示了采用图2的动力学参数确定器的方法；
图4图示了模拟的时间活性曲线，其示出了示踪剂摄取和运动引起的调制随时间的变化；
图5A和5B示出了分别利用未经运动校正的数据和经运动校正的数据生成的图像；
图6图示了范例动力学参数确定器，其生成特征矢量，该特征矢量包括基于经配准的图像数据确定的动力学参数和至少一个生物标记和/或临床数据；
图7图示了采用图6的动力学参数确定器的方法。
具体实施方式
图1图示了一种成像***100，该***包括组合的正电子发射断层摄影/计算机断层摄影(PET/CT)***，其具有PET机架部分102和CT机架部分104两者。在另一实施例中，PET和CT部分分别是分立的CT和PET成像***的部分，两者均可以彼此远离地定位，诸如在不同的检查室中。在又一实施例中，利用诸如磁共振(MR)机架部分的另一成像模态替换CT机架部分104。在又一实施例中，省略CT部分。在又一实施例中，利用诸如单光子发射计算机断层摄影(SPECT)机架部分的另一成像模态替换PET机架部分102。
CT部分104包括诸如x射线管的辐射源110，辐射源110关于z轴106绕检查区域112旋转。x射线辐射敏感的探测器阵列114探测贯穿检查区域112的辐射并且生成指示该辐射的信号。CT采集***116处理该信号并生成指示沿着通过检查区域112的多条线或射线的辐射衰减的CT投影数据。CT重建器118使用合适的重建算法重建CT投影数据并生成指示对象或受检者的空间变化的辐射衰减的图像数据。
PET机架部分102包括伽马(gamma)射线辐射敏感的探测器阵列120，其通常以圆环状或环形布置设置在检查区域112周围。探测器可以包括一个或多个闪烁晶体和相应的光传感器，诸如光电倍增管、光电二极管，等等。当晶体被伽马射线击中时产生光，并由光传感器中的一个或多个接收所述光，光传感器生成指示所接收到的光的电信号。探测器阵列120探测在检查区域112中发生的正电子湮灭事件的伽马辐射特征，并生成指示所探测到的伽马辐射的信号。
PET数据采集***122处理信号并生成PET投影数据，诸如在数据采集期间由探测器120探测到的湮灭事件的列表。列表模式的投影数据通常包括探测到的事件的列表，列表中每项(entry)包括诸如探测到事件的时间以及相应的响应线(line-of-response)(LOR)的位置和取向的信息。***100配置有飞行时间(time-of-flight)(TOF)能力，还提供了沿LOR的湮灭的位置的估计。PET重建器124使用合适的重建算法重建PET投影数据并生成指示被扫描对象或受检者内的放射性核素的分布的图像数据。
PET机架部分102和CT机架部分104关于公共的纵轴或z轴106设置。支撑物108支撑将在检查区域112中进行成像的对象或受检者，诸如人或动物患者。支撑物108能够协同PET/CT***的操作而纵向移动，从而能够通过PET和CT机架部分102、104两者扫描对象或受检者。
诸如计算机的操作员控制台126包括人可读输出装置，诸如监测器或显示器；以及输入装置，诸如键盘和鼠标。控制台126的处理器运行在计算机可读介质上编码的软件或计算机可读指令，这使得操作员能够执行诸如选择成像协议、初始化、暂停和终止扫描、查看和/或操纵投影和/或图像数据等功能。当运行所述指令时，还执行各种操作，诸如确定动力学参数、针对运动伪影校正数据、生成特征矢量、确定风险度量，等等。
参数确定器128基于PET投影数据、PET图像数据和/或CT图像数据确定至少一个动力学参数。如下文更详细的描述，在一种情况下，这包括通过迭代方法确定所述至少一个动力学参数，该迭代方法包括同时针对运动伪影校正PET投影数据。还是如下文更详细的描述，在另一情况下，这包括基于PET和CT图像数据的组合确定至少一个动力学参数，并生成特征矢量，该特征矢量包括所述至少一个动力学参数以及一个或多个生物标记和/或临床数据。可以分析这样的矢量从而针对被扫描的患者确定健康风险度量。
所确定的至少一个动力学参数、特征矢量、健康风险度量和/或其他信息能够被提供给诸如显示器或其他信息呈现装置的输出装置130和/或存储器132。输出装置130和存储器132在这一范例中显示为与控制台126分离，并且可以作为工作站和/或其他计算装置的部分。在另一实施例中，输出装置130或存储器132中的至少一个是控制台126的部分。
图2示出了范例实施例，在该实施例中，动力学参数确定器128被配置成以通过迭代方法根据PET数据确定至少一个动力学参数，该迭代方法包括同时针对运动伪影校正PET投影数据。
感兴趣区域(ROI)识别器202在PET图像数据中识别感兴趣体积(VOI)用于动力学分析。所述VOI可以包括对象或受检者的器官、病灶或其他感兴趣特征。
在图示的范例中，使用CT图像数据识别VOI。图像组合器204使用刚性和/或弹性配准技术叠加或融合对比增强或以其他方式增强的CT图像数据和相应的PET图像数据，经对比增强或以其他方式增强的CT图像数据强调诸如血管中的钙沉积的感兴趣结构。然后用户和/或运行的软件能够结合经配准的CT图像数据在PET图像数据中识别VOI。该CT图像数据可以来自CT部分104或另一CT***。如上所述，诸如MR图像数据的其他成像数据能够备选地用于方便在PET图像数据中识别VOI。
在另一情况下，用户在PET图像数据中手动地识别VOI，而无需其他图像数据。在这种情况下，能够从***100中省略CT部分104。在另一情况下，使用关于对象或受检者的先验信息识别VOI。例如，在人类患者的情况下，可以使用已知的形态学特征和/或模型估计包括诸如心脏或血管的器官的VOI的位置。
运动校正器206基于VOI针对运动伪影校正PET数据。能够重建经校正的PET数据以生成经运动校正的图像。在人类患者的情况下，可以使用合适的运动监测器测量受检者的运动，诸如呼吸、心脏或其他生理监测器。还可以通过分析投影空间和/或图像空间数据来探测运动。
在一种情况下，运动校正器206使用针对VOI的质心的运动的估计而偏移通过VOI的LOR。在2007年2月5日提交的序列号为PCT/US2007/61597的题为“Local Motion Compensation Based on List ModeData”的专利申请中描述了合适的运动探测和补偿的非限制范例，在此通过引用将其全文并入。
参数估计器208基于经运动校正的数据估计至少一个动力学参数。在这一范例中，估计器208基于经运动校正的列表模式投影数据来估计参数。在另一实施例中，通过PET重建器124或其他重建器重建经运动校正的投影数据，并且估计器208基于经重建的图像数据估计动力学参数。
在图示的实施例中，估计器208基于来自模型库210的已知的腔室(compartmental)模型来估计参数。这可能包括使用已知的腔室模型针对VOI估计示踪剂动力学。合适的模型包括表征示踪剂的动态行为的模型、用于动力学分析的模型参数、以及针对VOI的质心的运动的估计。
决策部件212确定所述至少一个估计的动力学参数是否处在预定的范围内。例如，决策部件212可以将动力学参数的当前估计值与动力学参数的先前估计值进行比较，或者确定当前与先前值之间的差，并将所述差与阈值比较。
在一种情况下，如果值之间的差处在预定的范围内或者小于预定的阈值，那么动力学参数的估计值通过输出装置130呈现，存储在存储器132中，和/或以其他方式加以利用。
如果值之间的差处在预定的范围之外或者大于预定的阈值，那么能够执行另一运动校正和参数估计迭代，其中，运动校正器206针对运动伪影校正先前校正后的PET数据，并且估计器208基于经校正的数据估计动力学参数。
在每次迭代或一些预定次数的迭代之后，决策部件212确定最新估计的动力学参数是否处在预定的范围内。决策部件212还可以在预定次数的迭代之后、用户输入指示停止之后和/或其他方式终止这一迭代计算。
所述差和/或阈值可以通过输出装置130呈现给用户，并且可以响应于用户输入和/或计算机自动方法开始后续的迭代。
图2的实施例能够用于在存在运动的情况下使用局部运动补偿技术精确地估计动力学参数，该动力学参数表征示踪剂的潜在动态，所述示踪剂诸如是，但不限于，氟代脱氧葡萄糖(FDG)、氟代胸苷(FLT)、O-(2-[18F]氟代乙酯)-L-酪氨酸(FET)、氟硝基咪唑(FMISO)、fluoroazomycinarabinofuranoside(FAZA)、O15-H2O等等。
运动补偿能够在同时估计示踪剂分布的动力学参数、提供定量参数化的图像时在特定的感兴趣区域(诸如肿瘤病灶)内执行，定量参数化的图像能够提供更具体的生物测量。由于能够根据列表模式数据直接估计运动，所以可以省略外部选通传感器。此外，能够减轻与呼吸或心脏选通相关联的计数统计的损失，这会导致对高噪声敏感的动力学参数的更为精确的估计，以表征示踪剂摄取。
范例应用包括，但不限于，在心脏灌注成像中针对PKM的运动校正，其中，组合运动的器官和快速的示踪剂动力学(例如，氨、铷，等)。另一应用是在治疗响应评估的领域中，其中，精确的定量测量，诸如通过动力学分析提供的那些，能够便于从无反应者中识别有反应的患者。例如，针对呼吸运动进行校正的肺结节肿瘤的FDG或FLT流量估计可以提供响应评估的经改进的测量。
另一应用包括放射治疗规划(RTP)，其中，例如，针对伪影进行了校正的FDG流量的参数化的图像或FMISO k3图像将有助于使用IMRT技术精确地传递辐射、在最小化对周围正常(危险)器官的引起病变的同时提供最大化的细胞杀死，因为基于动力学分析的参数化的图像能够提供有关肿瘤的潜在生物规律的相对特异性图像，诸如增殖、缺氧、新陈代新和/或诸如SUV的关于半定量测量的其他功能信息，其会受到诸如成像时间、变化的血浆清除率等因素的影响。
图3图示了通过图2的***确定至少一个动力学参数的方法。
在302处，给患者施予诸如FDG、FLT、FMISIO和/或其他PET示踪剂的示踪剂，并扫描患者。
在304处，在PET数据中识别感兴趣体积(VOI)。如本文所论述的，这可以包括使用或不使用CT、MR等数据的手动或自动方法，以便于识别VOI。
VOI中的数据可以包括运动伪影。举例来说，图4图示了模拟的FLT时间活性曲线(TAC)。第一轴402表示活性而第二轴404表示时间。第一曲线406示出了示踪剂摄取随时间的变化(FLT TAC)，而第二曲线408示出了运动引起的调制随时间的变化。第三曲线410示出了测量的TAC，其是示踪剂摄取和运动引起的调制的叠加。
返回图3，在306处，基于VOI确定运动校正估计。这可以包括基于VOI的质心确定LOR x、y和/或z偏置(offset)和/或平移。
在308处，基于确定的运动校正对贯穿VOI的LOR进行运动校正。这可以包括基于确定的运动校正偏置或以其他方式校正LOR。
图5A和5B分别示出了感兴趣区域504中具有呼吸引起的运动调制的图像和感兴趣区域504中具有运动校正数据的图像。在这一范例中，运动校正导致的活性差异如在区域506和508处所示。
返回图3，在310处，基于经运动校正的投影数据和/或根据经运动校正的投影数据生成的图像数据估计模型参数。合适的动力学模型(例如，腔室和/或分布式模型)和/或诸如Patlak或Logan绘图的图解法能够被预先选择并用于表征示踪剂的时间行为。
通过非限制性范例，用于动态PET采集的时间-活性曲线(TAC)能够被建模，以包括来自至少示踪剂摄取和运动的贡献，如下面等式1所示：
等式1
A测量的(t)＝A示踪剂(t)+A运动(t)；
其中，A测量的(t)表示在时间t时测量的示踪剂浓度，A示踪剂(t)表示在时间t时真实的示踪剂浓度，而A运动(t)表示在时间t时由于运动引起的示踪剂浓度的潜在调制。其他模型可以备选地使用。
在312处，确定当前估计的参数和先前的参数之间的差(△)是否小于预定的阈值(TH)。先前的参数可以是初始条件或者可以与先前的估计迭代对应。
如果差(△)小于预定的阈值，那么使用当前的(最新更新的)经运动校正的数据重复动作306到312，而如果差(△)小于预定的阈值，那么在314处存储和/或呈现所得的参数。
所得的参数提供经运动补偿的动力学模型参数和相应的LOR偏置。这样一来，能够在针对运动校正数据的同时基于经运动校正的数据估计示踪剂动力学。
图6示出了范例实施例，其中参数确定器128使用PET/CT成像数据确定至少一个动力学参数。该***能够备选地或附加地考虑MR、SPECT等数据。
图像组合器204组合或以其他方式融合与本文所述的相同患者对应的PET数据和CT数据。PET数据可以示出FDG或其他示踪剂摄取，而CT数据可以示出对比增强的数据。图像组合器204可以使用刚性和/或弹性配准技术和/或其他数据组合技术。
ROI识别器202通过CT数据在PET数据中识别VOI。该VOI可以包括对象或受检者的器官、病灶或其他感兴趣特征。VOI可通过自动、手动或半自动的技术识别。解剖模型和/或其他模型可备选地或附加地用于在PET数据中识别VOI。
参数估计器208基于VOI估计至少一个动力学参数。参数化的图能够从药物动力学建模导出并提供对FDG摄取的精确且定量的测量，并允许在VOI中识别发炎区域。
特征矢量生成器602生成特征矢量，该特征矢量包括估计的动力学参数和至少一个其他生物标记和/或临床数据。合适的生物标记的范例包括，但不限于，Framingham-评分、糖基化血红蛋白(HbA1c)、高敏C反应蛋白(hs-CRP)、高半胱氨酸、色氨酸(Trp)，等等。合适的临床数据包括，但不限于，年龄、吸烟***，等等。
风险度量确定器604至少基于特征矢量确定风险度量。这可以包括针对每个特征确定风险值并组合风险值确定风险度量，不同地加权风险值并对其进行加和，或者以其他方式处理特征矢量中的数据以确定风险度量。所得的风险度量可以存储在存储器132中、通过输出装置130呈现和/或以其他方式加以利用。
图6的实施例能够用于各种应用。例如，其可以用于获取与高风险的斑块(plaque)相关联的炎症的无创测量，并且能够通过对脆弱的斑块炎症的定量测量来帮助提取由于动脉硬化或其他疾病产生的风险，脆弱的斑块炎症会导致斑块不稳定性，斑块不稳定性会造成临床不良事件。炎症活性的量化能够改善诊断中的准确度、治疗响应监测、以及在纵向成像程序中对疾病随时间发展的评估。
图7图示了图6的***用于使用FDG PET/CT成像提供脆弱的斑块炎症的定量测量的范例。
在702处，血管动脉硬化的炎症成像，诸如与颈动脉和/或外周动脉关连的，利用FDG PET/CT执行。同样地，CT扫描能够由MR扫描等替代。
在704处，造影剂增强的CT图像与PET图像配准。
在706处，使用经配准的图像识别和/或分割一个或多个VOI。
FDG PET数据能够使用测量的***响应函数的基于CT的先验(例如，使用颈动脉的分割的CT体积)、去卷积技术和/或以其他方式校正部分体积效应。
在708处，基于VOI确定至少一个动力学参数。该动力学分析可以包括使用从药物动力学建模导出的参数图确定FDG摄取的定量测量和识别炎症的区域。
在710处，生成特征矢量并且所述特征矢量包括炎症的摄取测量(例如，FDG流量＝k1k3/(k2+k3)，SUV，组织到血液，等等)和用于患者的至少一个生物标记。
在712处，风险度量基于特征矢量生成并相对于预定的阈值或范围进行分析，或者使用自动决策支持算法进行评估，以确定风险度量，该风险度量能够用于确定患者是否有由于动脉硬化而发生突发心脏病的风险。
该风险度量能够提供对脆弱的斑块炎症的定量测量并且能够用于识别患有动脉硬化疾病的脆弱的患者。如上所述，炎症活性的量化可以实现能够导致提高诊断准确度的分析，治疗响应监测，在纵向成像程序中疾病随时间发展的评估，等等。
本领域技术人员将认识到上文描述的各种技术可以通过存储在可访问计算机处理器的计算机可读存储介质上的计算机可读指令来实现。当执行指令时，所述指令使(一个或多个)处理器执行所述技术。应当注意，该介质对于处理器而言不必是局部的；该指令可以经由诸如互联网的通信网络下载或以其他方式访问。相关的计算机还可以位于成像***的远处，使扫描数据通过合适的网络或其他介质传送。所述技术不需要与数据采集同时执行。
本文已经参考各种实施例对发明进行了描述。他人通过阅读本文的描述，可以做出修改和变型。其意图是将本发明解释为包括所有这些修改和变型，只要这些修改和变型落在权利要求书或与权利要求书内容相当的范围内。
Claims (14)
1.一种基于经运动校正的投影数据针对受检者的功能图像中的感兴趣体积(VOI)生成至少一个示踪剂动力学参数值的迭代方法，所述迭代方法包括：
(a)基于所述VOI针对与所述VOI对应的投影数据确定运动校正估计；
(b)运动校正与所述VOI对应的所述投影数据以生成经运动校正的投影数据；
(c)基于所述经运动校正的投影数据或利用所述经运动校正的投影数据生成的图像数据估计所述至少一个示踪剂动力学参数值；
(d)确定所估计的至少一个示踪剂动力学参数值与先前生成的或先前估计的示踪剂动力学参数值之间的差；并且
(e)使用来自步骤(b)中的所述经运动校正的投影数据作为步骤(a)中的所述投影数据重复步骤(a)-(d)，直到步骤(d)中所确定的所述差小于预定的阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述运动校正包括针对贯穿所述VOI的至少一条响应线确定x、y和z偏置。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，运动校正所述投影数据包括基于所述x、y和z偏置偏移所述至少一条响应线。
4.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，其中，估计所述至少一个示踪剂动力学参数值包括采用模型，所述模型包括表示示踪剂摄取的第一贡献和表示运动的第二贡献。
5.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，还包括：
将图像数据与来自不同成像模态的图像数据配准，以及基于经配准的图像数据在所述图像数据中识别所述VOI。
6.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，还包括：
重建投影数据，所述投影数据包括与所述VOI对应的所述经运动校正的投影数据；以及
基于所重建的投影数据生成经运动校正的图像。
7.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，其中，重复步骤(a)-(d)，直到执行了预定次数的迭代。
8.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，其中，响应于来自用户的输入，重复步骤(a)-(d)。
9.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，其中，所述迭代方法同时校正运动伪影并针对每次迭代估计所述至少一个示踪剂动力学参数值。
10.根据权利要求1到3中的任一项所述的方法，还包括：
将所述功能图像与来自不同成像模态的图像数据配准；
基于经配准的图像在图像中识别感兴趣体积(VOI)；以及
针对所述VOI生成至少一个示踪剂动力学参数值。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括生成特征矢量，所述特征矢量包括所生成的至少一个示踪剂动力学参数值和至少一个生物标记。
12.一种基于经运动校正的投影数据针对受检者的功能图像中的感兴趣体积(VOI)生成至少一个示踪剂动力学参数值的迭代***，包括：
图像组合器(204)，其组合指示被扫描受检者内的示踪剂摄取的功能图像数据与来自不同成像模态的图像数据；
感兴趣区域识别器(202)，其基于经配准的图像在图像中识别感兴趣体积(VOI)；
运动校正器(206)，其对所述功能图像数据进行运动校正；
参数估计器(208)，其针对所述VOI生成至少一个示踪剂动力学参数值；以及
决策部件(212)，其确定所估计的至少一个示踪剂动力学参数值与先前生成的或先前估计的示踪剂动力学参数值之间的差是否在预定的阈值之内，
其中，所述运动校正器(206)、所述参数估计器(208)和所述决策部件(212)被配置成执行根据权利要求1所述的方法的各步骤。
13.根据权利要求12所述的***，还包括：
特征矢量生成器(602)，其生成特征矢量，所述特征矢量包括所生成的至少一个示踪剂动力学参数值和至少一个生物标记。
14.根据权利要求13所述的***，还包括：
风险度量确定器(604)，其基于所生成的特征矢量确定健康风险度量。
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|---|---|---|---|---|
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| US20130101193A1 (en) * | 2011-10-20 | 2013-04-25 | Jong Beom Ra | Positron Emission Tomography and Method for Correcting Attenuation of PET Image Using Magnetic Resonance Image |
| US9585567B2 (en) | 2011-11-16 | 2017-03-07 | Koninklijke Philips N.V. | Method to compute and present brain amyloid in gray matter |
| US11813100B2 (en) * | 2012-01-04 | 2023-11-14 | The Trustees Of Dartmouth College | Methods for quantitative and enhanced-contrast molecular medical imaging using cross-modality correction for differing tracer kinetics |
| US9717461B2 (en) | 2013-01-24 | 2017-08-01 | Kineticor, Inc. | Systems, devices, and methods for tracking and compensating for patient motion during a medical imaging scan |
| US10327708B2 (en) | 2013-01-24 | 2019-06-25 | Kineticor, Inc. | Systems, devices, and methods for tracking and compensating for patient motion during a medical imaging scan |
| US9305365B2 (en) | 2013-01-24 | 2016-04-05 | Kineticor, Inc. | Systems, devices, and methods for tracking moving targets |
| CN105392423B (zh) | 2013-02-01 | 2018-08-17 | 凯内蒂科尔股份有限公司 | 生物医学成像中的实时适应性运动补偿的运动追踪*** |
| WO2015092612A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | Koninklijke Philips N.V. | Moving structure motion compensation in imaging |
| JP6502105B2 (ja) * | 2014-01-31 | 2019-04-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 核医学画像撮影装置及び制御方法 |
| CN106572810A (zh) | 2014-03-24 | 2017-04-19 | 凯内蒂科尔股份有限公司 | 去除医学成像扫描的预期运动校正的***、方法和装置 |
| WO2016014718A1 (en) | 2014-07-23 | 2016-01-28 | Kineticor, Inc. | Systems, devices, and methods for tracking and compensating for patient motion during a medical imaging scan |
| US10255684B2 (en) * | 2015-06-05 | 2019-04-09 | University Of Tennessee Research Foundation | Motion correction for PET medical imaging based on tracking of annihilation photons |
| JP2017010092A (ja) * | 2015-06-17 | 2017-01-12 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、記憶媒体 |
| JP6541454B2 (ja) * | 2015-06-17 | 2019-07-10 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、記憶媒体 |
| US9943247B2 (en) | 2015-07-28 | 2018-04-17 | The University Of Hawai'i | Systems, devices, and methods for detecting false movements for motion correction during a medical imaging scan |
| US10849571B2 (en) * | 2015-10-28 | 2020-12-01 | Koninklijke Philips N.V. | Determining standard uptake value (SUV) in emission tomography imaging using SUV-related data and event data |
| CN108697367A (zh) | 2015-11-23 | 2018-10-23 | 凯内蒂科尓股份有限公司 | 用于在医学成像扫描期间跟踪并补偿患者运动的***、装置和方法 |
| KR20180041007A (ko) * | 2016-10-13 | 2018-04-23 | 삼성전자주식회사 | 의료 영상 처리 장치 및 방법 |
| CN111770760B (zh) * | 2018-02-15 | 2023-06-06 | 加利福尼亚大学董事会 | 使用动态pet进行肝炎症分析 |
| CN108876730B (zh) * | 2018-05-24 | 2022-03-04 | 东软医疗***股份有限公司 | 校正运动伪影的方法、装置及设备和存储介质 |
| US11300695B2 (en) | 2020-04-24 | 2022-04-12 | Ronald Nutt | Time-resolved positron emission tomography encoder system for producing event-by-event, real-time, high resolution, three-dimensional positron emission tomographic image without the necessity of performing image reconstruction |
| US11222447B2 (en) * | 2020-05-06 | 2022-01-11 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Inter-frame motion correction in whole-body direct parametric image reconstruction |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6490476B1 (en) * | 1999-10-14 | 2002-12-03 | Cti Pet Systems, Inc. | Combined PET and X-ray CT tomograph and method for using same |
| CN1809841A (zh) * | 2003-06-18 | 2006-07-26 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 运动补偿的重建技术 |
| CN101305297A (zh) * | 2005-11-10 | 2008-11-12 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 使用解剖列表模式掩模的pet成像 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5839440A (en) * | 1994-06-17 | 1998-11-24 | Siemens Corporate Research, Inc. | Three-dimensional image registration method for spiral CT angiography |
| SA99191255B1 (ar) * | 1998-11-30 | 2006-11-25 | جي دي سيرل اند كو | مركبات سيليكوكسيب celecoxib |
| US20040052412A1 (en) * | 2002-05-10 | 2004-03-18 | Large Scale Biology Corporation | Satellite image enhancement and feature identification using information theory radial-basis bio-marker filter |
| US8586932B2 (en) * | 2004-11-09 | 2013-11-19 | Spectrum Dynamics Llc | System and method for radioactive emission measurement |
| US20080013814A1 (en) * | 2004-05-06 | 2008-01-17 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Pharmacokinetic Image Registration |
| JP2008509213A (ja) * | 2004-08-09 | 2008-03-27 | エンジモテック リミテッド | 糖尿病患者のための食物製品 |
| US8423125B2 (en) | 2004-11-09 | 2013-04-16 | Spectrum Dynamics Llc | Radioimaging |
| WO2006082108A2 (en) | 2005-02-07 | 2006-08-10 | Schering Ag | Imaging method and composition for imaging vascular diseases |
| US20090232849A1 (en) * | 2005-03-03 | 2009-09-17 | Universite Catholique De Louvain | Methods and compositions for the treatment of cancer |
| WO2007100955A2 (en) | 2006-02-28 | 2007-09-07 | Koninklijke Philips Electronics, N.V. | Local motion compensation based on list mode data |
| US8077952B2 (en) * | 2006-08-14 | 2011-12-13 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Precomputed automatic pixel shift for review of digital subtracted angiography |
| RU2455689C2 (ru) | 2006-11-22 | 2012-07-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Создание изображения на основе ограниченного набора данных |
| US7949172B2 (en) * | 2007-04-27 | 2011-05-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Iterative image processing |
| US8190450B2 (en) * | 2008-09-30 | 2012-05-29 | General Electric Company | System and method to manage a quality of delivery of healthcare |
-
2010
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- 2010-01-12 US US13/147,402 patent/US8787643B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6490476B1 (en) * | 1999-10-14 | 2002-12-03 | Cti Pet Systems, Inc. | Combined PET and X-ray CT tomograph and method for using same |
| CN1809841A (zh) * | 2003-06-18 | 2006-07-26 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 运动补偿的重建技术 |
| CN101305297A (zh) * | 2005-11-10 | 2008-11-12 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 使用解剖列表模式掩模的pet成像 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Local Compensation for Respiratory Motion in List-mode PET;Ralph Brinks et al.;《Advances in Medical Engineering Springer Proceedings in Physics》;20071231;第114卷;31-36 * |
| 交互式胸部18F-FDG PET与CT三维容积图像融合技术的建立;张祥松等;《中华核医学杂志》;20041225;第24卷(第6期);361-362 * |
Also Published As
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| Publication | Publication Date | Title |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
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| C14 | Grant of patent or utility model | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20150204 Termination date: 20160112 |