RU2531969C2 - Сегментация сердца при формировании изображений сердца в покое и при нагрузке - Google Patents
Сегментация сердца при формировании изображений сердца в покое и при нагрузке Download PDFInfo
- Publication number
- RU2531969C2 RU2531969C2 RU2011142777/14A RU2011142777A RU2531969C2 RU 2531969 C2 RU2531969 C2 RU 2531969C2 RU 2011142777/14 A RU2011142777/14 A RU 2011142777/14A RU 2011142777 A RU2011142777 A RU 2011142777A RU 2531969 C2 RU2531969 C2 RU 2531969C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- isotopic
- data
- images
- state
- Prior art date
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 title claims abstract description 33
- 210000002216 heart Anatomy 0.000 title claims description 17
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 title claims description 9
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000000155 isotopic effect Effects 0.000 claims description 73
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 23
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 claims description 10
- 229910052713 technetium Inorganic materials 0.000 claims description 10
- 229910052716 thallium Inorganic materials 0.000 claims description 8
- GKLVYJBZJHMRIY-UHFFFAOYSA-N technetium atom Chemical compound [Tc] GKLVYJBZJHMRIY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- BKVIYDNLLOSFOA-UHFFFAOYSA-N thallium Chemical compound [Tl] BKVIYDNLLOSFOA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims 2
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 17
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 9
- 230000010412 perfusion Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- NPCIWINHUDIWAV-NSYCNWAXSA-N I-123 BMIPP Chemical compound OC(=O)CC(C)CCCCCCCCCCCCC1=CC=C([123I])C=C1 NPCIWINHUDIWAV-NSYCNWAXSA-N 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 3
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 3
- 230000000302 ischemic effect Effects 0.000 description 3
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012864 cross contamination Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002599 functional magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 230000030214 innervation Effects 0.000 description 1
- 208000028867 ischemia Diseases 0.000 description 1
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 description 1
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 210000004165 myocardium Anatomy 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000035899 viability Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
- A61B6/507—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for determination of haemodynamic parameters, e.g. perfusion CT
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/54—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
- A61B6/541—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving acquisition triggered by a physiological signal
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10108—Single photon emission computed tomography [SPECT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30048—Heart; Cardiac
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к способам и системам для формирования изображения. Пациенту в покое инъецируют первый изотопный радиоактивный индикатор. После первого периода поглощения пациент получает нагрузку и ему инъецируют второй изотопный радиоактивный индикатор. После периода поглощения второго изотопного радиоактивного индикатора первые и вторые данные изотопного формирования изображений одновременно определяются посредством устройств получения данных. Первые и вторые данные изотопного формирования изображений реконструируют в первое изображение или изображение в состоянии покоя, второе изображение или изображение в состоянии нагрузки, и опционально в комбинированное первое и второе изотопное изображение. Изображение с лучшей статистикой изображения сегментируют для генерации параметров сегментации, эти параметры сегментации применяют как к первому изображению или изображению в состоянии покоя, так и ко второму изображению или изображению в состоянии нагрузки. Таким образом, изображение, статистические показатели изображения которого могут оказаться слишком низкими для точной сегментации, точно сегментируют посредством генерации двух, по существу, выровненных изображений и применения одних и тех же параметров сегментации к ним обоим. Система выполнена с возможностью осуществления способа формирования изображений. Использование изобретения обеспечивает выравнивание изображений, соответствующих различным изотопам/радиоактивным индикаторам, а также усовершенствованную пропускную способность для пациентов. 5 н. и 10 з.п. ф-лы, 2 ил.
Description
Настоящая заявка относится к формированию изображений с двумя изотопами и/или с двумя радиоактивными индикаторами. Она находит конкретное применение в отношении ОФЭКТ формирования изображений сердца с использованием двух изотопов и описана по отношению конкретно к ней. Однако следует принимать во внимание, что настоящую идею также можно применять к другим модальностям формирования изображений и формированию изображений других частей анатомических структур.
Изображения сердца в покое и при нагрузке типично получают на отдельных этапах получения ОФЭКТ изображения. Диагностику осуществляют посредством сравнения двух изображений, типично после автоматической сегментации изображений сердца.
Радиоактивные индикаторы на основе технеция (Tc) обладают хорошими статистическими показателями изображения и пригодны для операций сегментации. В одном протоколе Tc-изображение генерируют в одном из состояний покоя и нагрузки, и второе Tc-изображение генерируют в другом состоянии. Однако поскольку Tc вымывается относительно медленно, типично нужно ждать 4 или более часов между сеансами формирования изображений в покое и при нагрузке. Это не только замедляет пропускную способность для пациентов, но также создает проблемы выравнивания изображений при нагрузке и в покое.
В другом протоколе генерируют таллиевое (Tl) изображение в состоянии покоя, за которым следует технециевое (Tc) изображение в состоянии нагрузки. При выполнении этих двух сканирований, каждое порядка 15-25 минут, снижается пропускная способность для пациентов, что является недостатком. Кроме того, Tl-изображения обладают низкими статистическими показателями, делая сегментацию сложной и потенциально неточной, что оказывает неблагоприятное воздействие на интерпретацию изображения.
В другом протоколе сначала генерируют Tc-изображение, а затем Tl-изображение. Этот протокол обладает недостатками, схожими с протоколом, в котором сначала генерируют Tl-изображение, за которым следует Tc-изображение. Дополнительно, поскольку Tc вымывается медленно, в пациенте находится остаточный Tc во время получения Tl-данных. Tc, обладающий более высокой энергией, оставляет часть своей энергии при рассеивании. Это повышает возможность снижения рассеивания Tc до той же энергии, что Tl, затрудняя выявление различий между ними.
В настоящей заявке рассматривается новая и усовершенствованная система и способ, которые преодолевают указанные выше и другие проблемы.
Согласно одному аспекту предоставлен способ диагностического формирования изображений. Первые и вторые данные изотопного формирования изображений получают одновременно от первого изотопного радиоактивного индикатора, поглощенного субъектом в первом состоянии, и второго изотопного радиоактивного индикатора, поглощенного субъектом во втором состоянии. Полученные данные изотопного формирования изображений реконструируют для того, чтобы генерировать изображение первого состояния исходя из данных первого изотопного формирования изображений и изображение второго состояния исходя из данных второго изотопного формирования изображений. Оба изображения первого и второго состояния сегментируют на основе одного из изображений первого и второго состояния или комбинированного первого и второго изотопного изображения, которое обладает лучшими статистическими показателями изображения. Сегментированные изображения первого и второго состояния отображают одновременно.
Согласно другому аспекту предоставлена считываемая компьютером среда, эта среда несет программное обеспечение для управления компьютером для выполнения следующих этапов. Реконструируют одновременно полученные данные первого изотопного формирования изображений и данные второго изотопного формирования изображений, соответственно, в первое изотопное изображение, представляющее поглощение первого изотопного радиоактивного индикатора, инъецированного в субъект, и во второе изотопное изображение, представляющее поглощение второго изотопного радиоактивного индикатора, инъецированного в субъект, после периода поглощения первого изотопного радиоактивного индикатора после инъекции первого изотопного радиоактивного индикатора и периода поглощения второго изотопного радиоактивного индикатора перед одновременным получением данных формирования изображений с первым и вторым изотопом. Одно из первого и второго изотопного изображения, обладающее лучшими статистическими показателями изображения, или изображение, реконструированное как из первых, так и вторых данных изотопного формирования изображений, сегментируют для того, чтобы генерировать параметры сегментации. Параметры сегментации применяют к каждому из первого изотопного изображения и второго изотопного изображения.
Согласно другому аспекту предоставлена система диагностического формирования изображений. Реконструирующий процессор реконструирует одновременно полученные данные первого изотопного формирования изображений в первое изотопное изображение, представляющее поглощение первого изотопного радиоактивного индикатора, инъецированного в субъект, и данные второго изотопного формирования изображений во второе изотопное изображение, представляющее поглощение второго изотопного радиоактивного индикатора, инъецированного в субъект, после периода поглощения первого изотопного радиоактивного индикатора после инъекции первого изотопного радиоактивного индикатора и периода поглощения второго изотопного радиоактивного индикатора перед одновременным получением первых и вторых данных изотопного формирования изображений. Сегментирующий процессор сегментирует одно из первого и второго изотопного изображения, обладающее лучшими статистическими показателями изображения, или изображение, реконструированное как из первых, так и из вторых данных изотопного формирования изображений, чтобы генерировать параметры сегментации. Процессор подстройки изображения применяет параметры сегментации к каждому из первого и второго изотопного изображения для того, чтобы генерировать сегментированное первое изотопное изображение и сегментированное второе изотопное изображение. Устройство отображения одновременно отображает сегментированные первое и второе изотопное изображение.
Одно преимущество заключается в присущем выравнивании данных от различных изотопов/радиоактивных индикаторов.
Другое преимущество заключается в усовершенствованной пропускной способности для пациентов.
Другие дополнительные преимущества и выгоды станут ясны обычным специалистам в данной области техники после прочтения и осмысления следующего подробного описания.
Новшество может принимать форму в различных компонентах и компоновках компонентов и в различных этапах и последовательностях этапов. Чертежи служат лишь для целей иллюстрирования предпочтительных вариантов осуществления, и их не следует толковать как ограничивающие изобретение.
На фиг.1 приведено схематическое изображение системы диагностического формирования изображений в соответствии с настоящей идеей; и
на фиг.2 изображен способ использования.
Со ссылкой на фиг.1, устройство 10 диагностического формирования изображений, такое как система ОФЭКТ формирования изображений, имеет область 12 формирования изображений, выполненную для того, чтобы вмещать часть субъекта 14, которая должна быть сформирована в изображении. Устройства 16 получения данных формирования изображений установлены на гентри (портале) для получения данных изотопного формирования изображений. В изображенном варианте осуществления система диагностического формирования изображений представляет собой ОФЭКТ систему, в которой устройства получения данных формирования изображений включают в себя одну или несколько ОФЭКТ или гамма-камер 16, которые установлены на гентри 18 для вращения вокруг субъекта 14. Также предусмотрены другие системы формирования изображений, такие как ПЭТ, комбинированные ПЭТ или ОФЭКТ КТ, комбинированные ПЭТ или ОФЭКТ МР, или т.п.
Со ссылкой на фиг. 2, в варианте осуществления формирования изображений перфузии миокарда (ВПМ) для определения заболевания коронарной артерии (ЗКА) посредством формирования изображений ишемических областей в миокарде, субъекту в покое инъецируют 20 Tc изотопный радиоактивный индикатор. Как рассмотрено ниже, также предусмотрены другие изотопы. Пациент остается в покое 22 на срок покоя или поглощения первого изотопа, например 30-60 мин. Затем субъект получает нагрузку 24 и ему инъецируют 26 Tl изотопный радиоактивный индикатор. Как рассмотрено ниже, второй радиоактивный индикатор может содержать другие изотопы. После выжидания 28 продолжительности нагрузки или поглощения второго изотопа, типично приблизительно 15-30 мин, сканер 10 начинает одновременно получать данные 30 формирования изображений от обоих изотопов.
Одновременно полученные первые и вторые данные изотопного формирования изображений и, опционально, информацию о селекции хранят в буфере 40 данных формирования изображений. Процессор 42 коррекции осуществляет этап 43 коррекции для того, чтобы опционально корректировать одно или несколько из затухания, рассеивания, пространственного разрешения, перекрестного загрязнения и т.п. Опционально, программа алгоритма процессора сердечной или физиологической селекции (синхронизации) или другое средство 44 селектирует или сортирует 45 данные по фазе сердечного или физиологического цикла субъекта. Энергетический дискриминатор 46 осуществляет операцию отсечения по энергии 48 для того, чтобы разделить данные формирования изображений, соответствующие многочисленным полосам дискриминации энергии. Другие полосы дискриминации энергии также можно использовать для измерения свойств затухания сигнала, относящегося к субъекту, измерения фонового рассеивания или т.п. Данные полосы дискриминации энергии хранят в отдельных блоках памяти для полосы дискриминации энергии.
Один или несколько реконструирующих процессоров 56 реконструируют 58 данные формирования изображений по одному или нескольким блокам памяти для полосы дискриминации энергии. Результирующие реконструированные изображения хранят в первом блоке 601 памяти изображения/изотопа, втором блоке 602 памяти изображения/изотопа и блоке 60C памяти комбинированного изотопного изображения, соответственно. Реконструирующий процессор может осуществлять коррекцию в ответ на затухание, рассеивание и сигнал коллиматора. В одном варианте осуществления данные из многочисленных или всех полос дискриминации энергии реконструируют одновременно, по существу, осуществляя коррекцию в ответ на затухание, рассеивание и сигнал коллиматора. В другом варианте осуществления каждое изотопное изображение итерационно реконструируют из специфичного для изотопа поднабора энергий на отдельных этапах, осуществляя коррекцию в ответ на затухание, рассеивание и сигнал коллиматора. В еще одном другом варианте осуществления реконструкцию осуществляют на отдельных этапах для каждого изотопного изображения в специфичном для изотопа поднаборе полос дискриминации энергии.
Один или несколько процессоров 70 содержат процессор, алгоритм, программу или другое средство 72 обнаружения сердца для обнаружения 74 сердца субъекта на реконструированных изображениях. Процессор 70 работает с изображением с сильнейшими статистическими показателями. Когда первым и вторым изотопами являются Tc и Tl, Tc типично имеет лучшие статистические показатели. В альтернативном варианте осуществления, в котором генерируют комбинированное изображение, процессор 70 может работать с комбинированным изображением. Поскольку данные для всех изотопов получают одновременно, все изображения являются, по существу, выравненными, обычно масштабированными и т.п. Процессор, программа, алгоритм или другое средство 76 переориентации вычисляет по изображению с наилучшими статистическими показателями шума параметры 78 переориентации, которые переориентируют главные оси сердца с выравниванием по предварительно выбранным направлениям или осям. Например, левый желудочек ориентируют по вертикальной оси. Процессор 70 дополнительно содержит процессор, программу, алгоритм или другое средство 80, которое сегментирует 82 переориентированное изображение сердца с наилучшими статистическими показателями шума. Один или несколько процессоров, алгоритмов, программ или других средств 84 подстройки изображения применяют 86 параметры сегментации, параметры переориентации и т.п. к каждому из Tc и Tl-изображений для того, чтобы генерировать выравненные и обычно сегментированные Tc и Tl-изображения, которые хранят в блоке 881 памяти первого изображения и блоке 882 памяти второго изображения, соответственно.
Более конкретно, сегментирование изображения с наилучшими статистическими показателями шума можно выполнять автоматически, вручную или с использованием комбинации этих двух. Во время сегментации области изображения, соответствующие выбранным структурам, например, сердце, левый желудочек, аорта, печень или т.п., сегментируют, например, очерчивают для того, чтобы определить область изображения, соответствующую каждой физиологической структуре или области сердца. Как только изображение с наилучшими статистическими показателями шума было сегментировано, его параметры сегментации, например, определяемые области, налагают на или иным образом применяют к другому изображению(ям) для того, чтобы сегментировать его. Таким образом процесс сегментации осуществляют один раз, а параметры сегментации применяют ко всем соответствующим изображениям.
Монитор 90 одновременно отображает выравненные и обычно сегментированные Tc- и Tl- или другие первое и второе изотопное изображение. Опционально, процессор 92 наложения накладывает 94 сегментированные Tc- и Tl-изображения так, что монитор 90 одновременно отображает 96 наложенными два изображения, например, с различными цветовыми кодированиями.
Если данные получают в режиме селекции, то осуществляют селекционную реконструкцию на данных изотопного формирования изображений с наилучшими статистическими показателями изображения или на комбинированных данных. В режиме селекции полученные данные отделяют по положению движения фазы сердечного или физиологического цикла. Например, сердечный цикл можно разделить на 10 фаз. Данные из каждой фазы можно реконструировать и осуществить коррекцию в ответ на затухание, рассеивание и сигнал коллиматора, чтобы генерировать изображение сердца в соответствующей фазе сердечного цикла. Поскольку в каждой фазе находится только дробная часть данных, рассмотренные выше проблемы сегментации для изотопа или энергетических уровней с худшими статистическими показателями шума усиливаются. Изображение выбранной фазы с наилучшими статистическими показателями шума или изображение выбранной фазы из комбинированных данных сегментируют снова и применяют параметры сегментации к изображению(ям) выбранной фазы от другого изотопа(ов).
Процессор 70 дополнительно содержит процессор, программу, алгоритм или другое средство 100 оценки движения, которое оценивает движение или изменение положения среди селектированных фаз. Процессор, программа, алгоритм или другое корректирующее движение средство 102 генерирует параметры коррекции движения, которые используют в процессе 86 подстройки изображения для осуществления операции 104 коррекции движения одновременно на первом и втором изотопном изображении или которые можно подать обратно в реконструирующий процессор 56 для повторного осуществления реконструкции с использованием параметров движения для присущей коррекции движения. Параметры оценки движения можно использовать, например, для создания пространственного преобразования для преобразования изображения из одной фазы сердечного или физиологического цикла в другую. Например, изображения, селектированные по дыханию, можно пространственно преобразовать в конечную фазу выдоха. Параметры коррекции движения определяют по изображению с наилучшими статистическими показателями шума или по комбинированному изображению в каждой фазе. Параметры коррекции движения, например пространственное преобразование, затем применяют к другому изотопному изображению(ям) в той же фазе. Как только изображения фазы преобразованы для заданной фазы, все изображения фазы для заданного изотопа преобразуют в ту же фазу и комбинируют. Параметры движения также можно подать обратно в реконструирующий процессор для присущей коррекции движения во время реконструкции.
Несмотря на то, что на фиг. 2 коррекция движения показана после ориентации сердца, следует принимать во внимание, что ее можно выполнять в других, в частности более ранних, точках в процессе. Таким образом, селектированные изотопные данные из отдельной или комбинированной полосы дискриминации с хорошими статистическими показателями шума используют для селекции и коррекции движения в данных изображений от изотопа, чьи статистические показатели слишком низки для селекции и коррекции движения. Селекцию и коррекцию движения также можно выполнять во время реконструкции.
Оценку движения или пространственное корректирующее преобразование также можно использовать для преобразования параметров сегментации или определяемых областей из одной фазы в другую. Таким образом, фазовое изображение, реконструированное из полос(ы) дискриминации энергии с наилучшими статистическими показателями шума, можно сегментировать, и параметры сегментации можно преобразовывать и применять к другим фазовым изображениям того же изотопа и к другим фазовым изображениям другого изотопа.
Несмотря на то, что один процессор 70 изображен выполняющим несколько функций или процессов, следует принимать во внимание, что каждую функцию или процесс можно выполнять посредством специализированного процессора, ASIC или т.п. Кроме того, функции или процессы можно разделить различными способами и в различных сочетаниях среди множества процессоров.
В другом варианте осуществления Tl-201 используют для перфузии в покое, за которой следует Tc-99m для исследования с нагрузкой. В другом варианте осуществления за исследованием перфузии в покое с Tc-99m следует исследование с нагрузкой с Tl-201. В другом варианте осуществления Tc-99m используют для перфузии, а I-123-BMIPP используют для метаболического измерения, оба в покое, чтобы получить информацию о хронической ишемии или инфаркте миокарда и жизнеспособности ткани. В другом варианте осуществления за тестом перфузии с нагрузкой на основе Tc-99m в течение короткого времени (например, менее 4 часов) следует исследование в покое, объединяющее повторную инъекцию Tc-99m для перераспределения и I-123-BMIPP для измерения ишемической памяти. В другом варианте осуществления за измерением с нагрузкой с Tc-99m-ECDG для определения нарушения перфузии в течение короткого времени следует измерение в покое с I-123-BMIPP для ишемической памяти. В другом варианте осуществления выполняют сочетания измерений перфузии с Tc-99m и искусственной иннервации с I-123-MIBG. Эти способы не ограничены ОФЭКТ сердца. Их можно применять к любым многочисленным изотопным протоколам ОФЭКТ формирования изображений/применениям, где осуществляют сегментацию или коррекцию движения, а также к ПЭТ, функциональной МРТ и другим модальностям «формирования изображений».
Изобретение описано касательно предпочтительных вариантов осуществления. Модификации и изменения могут возникнуть при прочтении и осмыслении предшествующего подробного описания. Предполагают, что изобретение следует толковать как включающее все такие модификации и изменения в такой мере, в какой они входят в объем приложенной формулы изобретения или ее эквивалентов.
Claims (15)
1. Способ формирования изображений, содержащий:
одновременное получение (30) первых и вторых энергетических данных формирования изотопных изображений от первого изотопного индикатора, поглощенного субъектом в первом состоянии, и второго изотопного индикатора, поглощенного субъектом во втором состоянии;
восстановление (58) первого изображения состояния из первых данных формирования изотопных изображений и второго изображения состояния из вторых данных формирования изотопных изображений;
сегментирование (82), на основании изображения с лучшей статистикой шума, одного из первого или второго изображений состояния, которое обладает лучшей статистикой изображения, или комбинированного изображения, восстановленного как из первых, так и из вторых данных формирования изотопных изображений, для генерации параметров сегментации;
применение (86) параметров сегментации к каждому из первого изображения состояния и второго изображения состояния посредством наложения параметров сегментации на изображения; и
одновременное отображение сегментированных первого и второго изображений состояния.
одновременное получение (30) первых и вторых энергетических данных формирования изотопных изображений от первого изотопного индикатора, поглощенного субъектом в первом состоянии, и второго изотопного индикатора, поглощенного субъектом во втором состоянии;
восстановление (58) первого изображения состояния из первых данных формирования изотопных изображений и второго изображения состояния из вторых данных формирования изотопных изображений;
сегментирование (82), на основании изображения с лучшей статистикой шума, одного из первого или второго изображений состояния, которое обладает лучшей статистикой изображения, или комбинированного изображения, восстановленного как из первых, так и из вторых данных формирования изотопных изображений, для генерации параметров сегментации;
применение (86) параметров сегментации к каждому из первого изображения состояния и второго изображения состояния посредством наложения параметров сегментации на изображения; и
одновременное отображение сегментированных первого и второго изображений состояния.
2. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя перед этапом одновременного получения (30):
введение (20) первого изотопного индикатора в субъект, который должен быть подвержен формированию изображений;
выжидание (22) периода поглощения первого изотопного индикатора;
введение (26) второго изотопного индикатора в субъект; и
выжидание (28) периода поглощения второго изотопного индикатора.
введение (20) первого изотопного индикатора в субъект, который должен быть подвержен формированию изображений;
выжидание (22) периода поглощения первого изотопного индикатора;
введение (26) второго изотопного индикатора в субъект; и
выжидание (28) периода поглощения второго изотопного индикатора.
3. Способ по п.2, в котором:
выжидание (22) периода поглощения первого изотопного индикатора осуществляют с субъектом в состоянии покоя; и
выжидание (28) периода поглощения второго изотопного индикатора осуществляют с субъектом в нагруженном состоянии.
выжидание (22) периода поглощения первого изотопного индикатора осуществляют с субъектом в состоянии покоя; и
выжидание (28) периода поглощения второго изотопного индикатора осуществляют с субъектом в нагруженном состоянии.
4. Способ по любому из пп.1-3, дополнительно включающий в себя:
совмещение (94) сегментированного первого и второго изотопных изображений при отображении.
совмещение (94) сегментированного первого и второго изотопных изображений при отображении.
5. Способ по любому из пп.1-3, в котором один из первого и второго изотопных индикаторов включает в себя технеций (Tc) и другой из первого и второго изотопных индикаторов включает в себя таллий (Tl).
6. Способ по любому из пп.1-3, дополнительно включающий в себя:
применение селекции по физиологическому или сердечному циклу во время одновременного получения (30) первых и вторых энергетических данных формирования изображений; и
коррекцию (102) движения каждого из первых энергетических данных формирования изображений и вторых энергетических данных формирования изображений в соответствии с селекцией.
применение селекции по физиологическому или сердечному циклу во время одновременного получения (30) первых и вторых энергетических данных формирования изображений; и
коррекцию (102) движения каждого из первых энергетических данных формирования изображений и вторых энергетических данных формирования изображений в соответствии с селекцией.
7. Способ по любому из пп.1-3, дополнительно включающий в себя:
обнаружение (74) сердца субъекта на одном из изображений состояния с лучшей статистикой изображения или на комбинированном изображении;
на основе изображения с лучшей статистикой шума переориентировку (78) первого и второго изображений состояния, так что главные оси сердца ориентируются в предварительно выбранных направлениях.
обнаружение (74) сердца субъекта на одном из изображений состояния с лучшей статистикой изображения или на комбинированном изображении;
на основе изображения с лучшей статистикой шума переориентировку (78) первого и второго изображений состояния, так что главные оси сердца ориентируются в предварительно выбранных направлениях.
8. Система формирования изображений, содержащая:
гентри (18), которая определяет область (12) формирования изображений;
одно или более устройств (16) получения данных формирования изображений, расположенных вокруг области формирования изображений для получения первых и вторых данных формирования изотопных изображений;
один или более процессоров (56, 70, 72, 80, 84, 92, 100), запрограммированных выполнять способ по любому из пп.1-7;
устройство (90) отображения, которое одновременно отображает первое и второе изображения состояния.
гентри (18), которая определяет область (12) формирования изображений;
одно или более устройств (16) получения данных формирования изображений, расположенных вокруг области формирования изображений для получения первых и вторых данных формирования изотопных изображений;
один или более процессоров (56, 70, 72, 80, 84, 92, 100), запрограммированных выполнять способ по любому из пп.1-7;
устройство (90) отображения, которое одновременно отображает первое и второе изображения состояния.
9. Считываемый компьютером носитель, несущий программное обеспечение для управления компьютером для осуществления способа по любому из пп.1-7.
10. Считываемый компьютером носитель, несущий программное обеспечение для управления компьютером для осуществления этапов, на которых:
восстанавливают (58) одновременно полученные первые энергетические данные формирования изображений в первое изображение, представляющее поглощение первого изотопного индикатора, вводимого в субъект, и вторые энергетические данные формирования изображений во второе изображение, представляющее поглощение второго изотопного индикатора, вводимого в субъект, после периода поглощения первого изотопного индикатора после введения первого изотопного индикатора и периода поглощения второго изотопного индикатора перед одновременным получением первых и вторых энергетических данных формирования изображений;
сегментируют (82), на основании изображения с лучшей статистикой шума, одно из первого и второго изображений, которое обладает лучшей статистикой изображения, или изображение, восстановленное как из первых, так и из вторых энергетических данных формирования изображений, для генерации параметров сегментации; и
применяют (86) параметры сегментации к каждому из первого изображения и второго изотопного изображения посредством наложения параметров сегментации на изображения.
восстанавливают (58) одновременно полученные первые энергетические данные формирования изображений в первое изображение, представляющее поглощение первого изотопного индикатора, вводимого в субъект, и вторые энергетические данные формирования изображений во второе изображение, представляющее поглощение второго изотопного индикатора, вводимого в субъект, после периода поглощения первого изотопного индикатора после введения первого изотопного индикатора и периода поглощения второго изотопного индикатора перед одновременным получением первых и вторых энергетических данных формирования изображений;
сегментируют (82), на основании изображения с лучшей статистикой шума, одно из первого и второго изображений, которое обладает лучшей статистикой изображения, или изображение, восстановленное как из первых, так и из вторых энергетических данных формирования изображений, для генерации параметров сегментации; и
применяют (86) параметры сегментации к каждому из первого изображения и второго изотопного изображения посредством наложения параметров сегментации на изображения.
11. Система диагностического формирования изображений, содержащая:
процессор восстановления, который восстанавливает первые энергетические данные формирования изображений в первое изображение, представляющее поглощение первого изотопного индикатора, вводимого в субъект в первом состоянии, и затем восстанавливает одновременно полученные первые энергетические данные формирования изображений в первое изображение, представляющее поглощение первого изотопного индикатора, вводимого в субъект во втором состоянии, и вторые энергетические данные формирования изображений во второе изображение, представляющее поглощение второго изотопного индикатора во втором состоянии, причем второй изотопный индикатор вводится в субъект после периода поглощения первого изотопного индикатора после введения первого изотопного индикатора и одновременного получения первых и вторых энергетических данных формирования изображений после периода поглощения второго изотопного индикатора;
сегментирующий процессор (70, 80), который сегментирует, на основании изображения с лучшей статистикой шума, одно из первого и второго изображений во втором состоянии, которое обладает лучшей статистикой изображения, или изображение во втором состоянии, восстановленное как из первых, так и из вторых энергетических данных формирования изображений, для генерации параметров сегментации;
процессор (84) подстройки изображения, который применяет параметры сегментации посредством наложения параметров сегментации к одному из первого изотопного изображения и второго изображения, которое обладает худшей статистикой шума, для генерации сегментированного первого изотопного изображения и сегментированного второго изотопного изображения; и
устройство (90) отображения, которое одновременно отображает сегментированные первое и второе изображения.
процессор восстановления, который восстанавливает первые энергетические данные формирования изображений в первое изображение, представляющее поглощение первого изотопного индикатора, вводимого в субъект в первом состоянии, и затем восстанавливает одновременно полученные первые энергетические данные формирования изображений в первое изображение, представляющее поглощение первого изотопного индикатора, вводимого в субъект во втором состоянии, и вторые энергетические данные формирования изображений во второе изображение, представляющее поглощение второго изотопного индикатора во втором состоянии, причем второй изотопный индикатор вводится в субъект после периода поглощения первого изотопного индикатора после введения первого изотопного индикатора и одновременного получения первых и вторых энергетических данных формирования изображений после периода поглощения второго изотопного индикатора;
сегментирующий процессор (70, 80), который сегментирует, на основании изображения с лучшей статистикой шума, одно из первого и второго изображений во втором состоянии, которое обладает лучшей статистикой изображения, или изображение во втором состоянии, восстановленное как из первых, так и из вторых энергетических данных формирования изображений, для генерации параметров сегментации;
процессор (84) подстройки изображения, который применяет параметры сегментации посредством наложения параметров сегментации к одному из первого изотопного изображения и второго изображения, которое обладает худшей статистикой шума, для генерации сегментированного первого изотопного изображения и сегментированного второго изотопного изображения; и
устройство (90) отображения, которое одновременно отображает сегментированные первое и второе изображения.
12. Система диагностического формирования изображений по п.11, дополнительно включающая в себя:
процессор (92) изображений, который совмещает (94) сегментированные первое и второе изображения.
процессор (92) изображений, который совмещает (94) сегментированные первое и второе изображения.
13. Система диагностического формирования изображений по любому из пп.11 и 12, в которой одним из первого и второго изотопов является технеций (Tc), а другим из первого и второго изотопов является таллий (Tl).
14. Система диагностического формирования изображений по любому из пп.11-12, дополнительно включающая в себя:
процессор (70, 100, 102) коррекции движения или процессор (56) восстановления, который использует оценки движения для коррекции движения в каждых из первых энергетических данных формирования изображений и вторых энергетических данных формирования изображений в соответствии с селекцией по сердечному или физиологическому циклу, которую применяют во время одновременного получения первых и вторых энергетических данных формирования изображений.
процессор (70, 100, 102) коррекции движения или процессор (56) восстановления, который использует оценки движения для коррекции движения в каждых из первых энергетических данных формирования изображений и вторых энергетических данных формирования изображений в соответствии с селекцией по сердечному или физиологическому циклу, которую применяют во время одновременного получения первых и вторых энергетических данных формирования изображений.
15. Система диагностического формирования изображений по любому из пп.11-12, дополнительно включающая в себя:
процессор (70, 72), который обнаруживает сердце на одном из изотопных изображений с лучшей статистикой шума или на комбинированном изотопном изображении;
процессор (70, 76) переориентации, который одновременно переориентирует первое и второе изотопные изображения так, что главные оси сердца ориентируются в предварительно выбранных направлениях.
процессор (70, 72), который обнаруживает сердце на одном из изотопных изображений с лучшей статистикой шума или на комбинированном изотопном изображении;
процессор (70, 76) переориентации, который одновременно переориентирует первое и второе изотопные изображения так, что главные оси сердца ориентируются в предварительно выбранных направлениях.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US16269609P | 2009-03-24 | 2009-03-24 | |
US61/162,696 | 2009-03-24 | ||
PCT/IB2010/050582 WO2010109343A1 (en) | 2009-03-24 | 2010-02-09 | Heart segmentation in cardiac rest and stress imaging |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2011142777A RU2011142777A (ru) | 2013-04-27 |
RU2531969C2 true RU2531969C2 (ru) | 2014-10-27 |
Family
ID=42102153
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011142777/14A RU2531969C2 (ru) | 2009-03-24 | 2010-02-09 | Сегментация сердца при формировании изображений сердца в покое и при нагрузке |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8774474B2 (ru) |
EP (1) | EP2410911B1 (ru) |
JP (1) | JP5698212B2 (ru) |
CN (1) | CN102361587B (ru) |
RU (1) | RU2531969C2 (ru) |
WO (1) | WO2010109343A1 (ru) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10448901B2 (en) | 2011-10-12 | 2019-10-22 | The Johns Hopkins University | Methods for evaluating regional cardiac function and dyssynchrony from a dynamic imaging modality using endocardial motion |
KR20140002997A (ko) * | 2012-06-28 | 2014-01-09 | 삼성메디슨 주식회사 | 진단 영상 장치 및 그 동작 방법 |
AU2014208379A1 (en) | 2013-01-24 | 2015-07-23 | Tylerton International Holdings Inc. | Body structure imaging |
JP2016513526A (ja) * | 2013-03-11 | 2016-05-16 | タイラートン インターナショナル ホールディングス インコーポレイテッドTylerton International Holdings Inc. | 自律神経系モデリング及びその使用 |
KR101479577B1 (ko) | 2013-04-02 | 2015-01-06 | 재단법인 아산사회복지재단 | 심근 및 심혈관 정보의 통합 분석 방법 |
WO2016042491A1 (en) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | Koninklijke Philips N.V. | Spectral projection extension |
CN105943070A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-09-21 | 深圳先进技术研究院 | 一种pet***及其成像方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2233119C1 (ru) * | 2003-06-24 | 2004-07-27 | Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт | Способ диагностики саркоидоза сердца |
WO2008010227A2 (en) * | 2006-07-19 | 2008-01-24 | Spectrum Dynamics Llc | Imaging protocols |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6473636B1 (en) * | 2000-02-03 | 2002-10-29 | Siemens Corporate Research, Inc. | Variable-length correlation method for motion correction in SPECT myocardial perfusion imaging |
EP1326531A4 (en) * | 2000-08-21 | 2008-12-10 | Target Technologies Ltd V | DETECTOR FOR RADIOACTIVE RADIATION WITH POSITION MONITORING SYSTEM AND USE THEREOF WITH MEDICAL SYSTEMS AND IN MEDICAL PROCEDURES |
KR100722596B1 (ko) * | 2001-04-19 | 2007-05-28 | 가부시끼가이샤 도시바 | 화상처리방법과 화상처리장치 |
US6917826B2 (en) * | 2002-02-01 | 2005-07-12 | Siemens Corporate Research, Inc. | Automatic and quantitative assessment of image quality in SPECT myocardial perfusion imaging |
US7176466B2 (en) * | 2004-01-13 | 2007-02-13 | Spectrum Dynamics Llc | Multi-dimensional image reconstruction |
US8000773B2 (en) * | 2004-11-09 | 2011-08-16 | Spectrum Dynamics Llc | Radioimaging |
EP1844351A4 (en) | 2005-01-13 | 2017-07-05 | Biosensors International Group, Ltd. | Multi-dimensional image reconstruction and analysis for expert-system diagnosis |
WO2006138506A2 (en) | 2005-06-17 | 2006-12-28 | The Brigham And Women's Hospital, Inc. | Generalized 5d dynamic and spectral factor analysis |
WO2007015119A1 (en) * | 2005-08-03 | 2007-02-08 | Rodney Stephen Taylor | A bumper device |
US8411915B2 (en) | 2005-08-04 | 2013-04-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Motion compensation in functional imaging |
WO2008075362A2 (en) * | 2006-12-20 | 2008-06-26 | Spectrum Dynamics Llc | A method, a system, and an apparatus for using and processing multidimensional data |
JP5523681B2 (ja) * | 2007-07-05 | 2014-06-18 | 株式会社東芝 | 医用画像処理装置 |
-
2010
- 2010-02-09 US US13/203,515 patent/US8774474B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2010-02-09 RU RU2011142777/14A patent/RU2531969C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2010-02-09 CN CN201080013157.8A patent/CN102361587B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2010-02-09 JP JP2012501416A patent/JP5698212B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2010-02-09 EP EP10707965.9A patent/EP2410911B1/en not_active Not-in-force
- 2010-02-09 WO PCT/IB2010/050582 patent/WO2010109343A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2233119C1 (ru) * | 2003-06-24 | 2004-07-27 | Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт | Способ диагностики саркоидоза сердца |
WO2008010227A2 (en) * | 2006-07-19 | 2008-01-24 | Spectrum Dynamics Llc | Imaging protocols |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
H. Kiat et al "Comparative feasibility of separate or simultaneous rest thallium-201/stress technetium-99m-sestamibi dual - isotope myocardial perfusion SPECT". The Journal of Nuclear Medicine. Vol.35. N4. April 1994. p.542-548. M. Nakamura et al "Feasibility of simultaneous stress 99m-Tc-sestamibi/ rest201-Tl dual-isotope myocardial perfusion SPECT in the detection of coronary artery disease". The Journal of Nuclear Medicine. Vol.40. N6. June 1999. p.895-898. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2410911A1 (en) | 2012-02-01 |
JP2012521553A (ja) | 2012-09-13 |
WO2010109343A1 (en) | 2010-09-30 |
JP5698212B2 (ja) | 2015-04-08 |
CN102361587A (zh) | 2012-02-22 |
EP2410911B1 (en) | 2013-10-02 |
RU2011142777A (ru) | 2013-04-27 |
CN102361587B (zh) | 2014-08-06 |
US8774474B2 (en) | 2014-07-08 |
US20120033864A1 (en) | 2012-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2531969C2 (ru) | Сегментация сердца при формировании изображений сердца в покое и при нагрузке | |
US8194937B2 (en) | Method for dynamic prior image constrained image reconstruction | |
JP5047960B2 (ja) | 高度に限定されたイメージの再構成法 | |
Harms et al. | Automatic generation of absolute myocardial blood flow images using [15 O] H 2 O and a clinical PET/CT scanner | |
US9305377B2 (en) | Method and apparatus to detect and correct motion in list-mode PET data with a gated signal | |
JP5254810B2 (ja) | リストモードデータに基づく局所動き補償 | |
US20170091963A1 (en) | Motion correction in a projection domain in time of flight positron emission tomography | |
WO2019134879A1 (en) | Full dose pet image estimation from low-dose pet imaging using deep learning | |
US20110082368A1 (en) | Reconstruction of dynamical cardiac spect for measuring tracer uptake and redistribution | |
Tian et al. | Feasibility of multiple-view myocardial perfusion MRI using radial simultaneous multi-slice acquisitions | |
Gilardi et al. | Correlation of SPECT and PET cardiac images by a surface matching registration technique | |
Dutta et al. | Respiratory motion compensation in simultaneous PET/MR using a maximum a posteriori approach | |
US7569828B2 (en) | Application-driven optimization of acquisition and reconstruction of SPECT/PET projection data | |
US9808203B2 (en) | Method for motion correction of emission computed tomography data by way of magnetic resonance tomography data | |
CN114930384A (zh) | Pet图像数据的实况显示 | |
US11707237B2 (en) | System and method for measuring radiotracer bolus morphology for quantitative analysis | |
Feng et al. | Development and validation of an accurate input function from carotid arteries using the uEXPLORER | |
US11663758B2 (en) | Systems and methods for motion estimation in PET imaging using AI image reconstructions | |
Ma et al. | A practical rebinning-based method for patient motion compensation in SPECT imaging | |
Teuho | MR-based attenuation correction and scatter correction in neurological PET/MR imaging with 18F-FDG | |
Lewis et al. | Optimization of high resolution PET iterative reconstruction with resolution modeling for image derived input function | |
Lagopati | Nuclear Medicine Imaging Essentials | |
JP4854438B2 (ja) | データ処理装置、データ処理方法、医用画像診断装置及び磁気共鳴イメージング装置 | |
Smith | Motion correction in medical imaging | |
Chu et al. | Resolution improvement in positron emission tomography using anatomical magnetic resonance imaging |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20170210 |