CN101495039B - 用于能谱ct的定量物质分解 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种CT系统，用于确定诸如患者的对象的感兴趣区域中诸如骨、血液、造影剂的成分的定量物质浓度。为了提供一种提高定量物质分解的质量和解释力的CT系统，提出了一种CT系统，包括：扫描单元(102)，其具有辐射源(10)和探测器单元(12)，用于从所述感兴趣区域采集能谱CT投影数据；建模单元(104)，用于获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的；重建单元(106)，用于根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像；处理单元(108)，用于通过对方程组求解来确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的。本发明还涉及相应的数据处理设备和方法。
Description
本发明涉及一种CT系统，其用于利用对于成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数确定对象感兴趣区域中所述成分的定量物质浓度。此外，本发明涉及用于这种CT系统的数据处理设备以及一种相应的数据处理方法。除此之外，本发明涉及一种用于在计算机上实现所述数据处理方法的计算机程序。
提供定量物质分解在过去已经是CT技术(计算机断层摄影技术)的一个目标。用于所谓双能量分析的公知方法是减去(除以)以不同能量采集的图像以增强对比。然而，该方法是探索性的，并且未定义图像的物理或生物学意义。而且，双能量CT能够呈现出具有等同物质组成的两幅图像。通常采用的分解使用软组织和骨等价物，就像例如在Kalender，W.A.等人于1986年5月/6月的医学物理第13卷第3号第334页至339页发表的“Evaluation ofa prototype Dual Energy ComputerTomographic Apparatus.I.Phantom Studies”中所描述的。然而，骨图像中的高值并不表示真正存在骨。其仅表示所呈现的骨和软组织的组合将产生相同的测量结果。
这种结果的解释力(explanatory power)是有限的，因为该方法给出了宽范围的理解。因而，缺少一种提供适当结果的用于定量物质分解的合适技术。
因而，本发明的目的是提供一种CT系统，其提高了定量物质分解的质量和解释力。此外，将提供一种相应的数据处理设备和数据处理方法。
该目的根据本发明由如权利要求1中所定义的CT系统所实现，所述CT系统包括：
扫描单元，具有辐射源和探测器单元，用于从所述感兴趣区域采集能谱CT投影数据，
建模单元，用于获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的，
重建单元，用于根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像，
处理单元，用于通过对方程组求解而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积，而获得所述方程组。
在权利要求8和9中定义了用于这种CT系统的合适的数据处理设备和相应的数据处理方法。在权利要求10中定义了一种可以存储在记录载体上用于在计算机上实现所述数据处理方法的计算机程序。本发明的优选实施例定义在从属权利要求中。
本发明基于将能谱CT数据用于定量物质分解的想法，并且还基于感兴趣区域中的可测量物理效应的数量m允许确定所述感兴趣区域中(m+1)种成分的浓度的想法。假设能谱CT扫描器以不同的能谱编码采集投影数据。这些数据可以与对象的物理模型拟合。该物理模型包含诸如康普顿效应、光电效应和K边缘效应(k edge effect)的数个物理效应。如果识别了K边缘，相关的分解通过将对象的物理模型分成效应的物理模型而直接获得。剩余的效应(康普顿效应和光电效应)的两个模型参数允许分解剩余的至多三个成分的混合物。具有密度ρi、原子量Ai和原子序数Zi的任何组分i具有如下的康普顿和光电衰减：
K1和K2是常量，n的值约为4，而fKN(E)是所谓的总体(integrated)Klein-Nishina函数。下文中，能量不相关衰减作用称为ηi 康普顿和ηi 光，其中：
如果存在相对体积浓度为c1、c2和c3＝(1-c1-c2)的三种组分，那么获得的下列方程组：
基于每个体素或者利用在感兴趣区域上的至少x2拟合，对该方程组关于两个未知量(c1和c2)求解。将确定其浓度的物质可以是元素、分子或任何已知的混合物。
在优选实施例中，将确定其浓度的成分的数量限制为至多三个。因而，由于仅需要考虑两种物理效应，对成分浓度的确定更容易。然而，在另一实施例中，所述成分的数量限制为至多四个，其中对于所述成分中的至少一个，已知K边缘效应，并且其中所述建模单元适于通过使用与所述至少一个成分对应的K边缘效应的各个模型而附加地获得K边缘投影数据集，并且由此指示所述至少一个成分的浓度。因而，可以考虑附加成分。有利地，具有已知K边缘效应的所述至少一个成分由造影剂指示，尤其是碘或钆，其被注射入所述对象中。这些造影剂的特征在于方便地可识别的K边缘效应，并且因而有利于确定所述附加成分的浓度。
另外，本发明可以用于测量未知混合物的“谱覆盖区(spectral footprint)”，其可以进一步用于改进的分析。如果在具有造影剂(CA)的实例中，可以定义仅包含CA和诸如血液的一种其它成分的区域，例如腔室(chamber)，那么其可以被分解为成分(血液)和CA，并且允许定量测量CA浓度。混合物(血液、CA)可以用作用于分解其它区域的谱覆盖区。例如，其它区域可以被分解为血液-CA混合物、软组织和钙，或者被分解为血液-CA混合物、软组织和金属。分解的质量取决于成分谱覆盖区的不同之处，并且如果密度和/或原子序数差别较大时得到提高。通过测量“谱覆盖区”，本发明提供更大的灵活性，并且在即使存在三种以上成分/子成分时，也允许确定成分的浓度。
在本发明实施例中，至少一种所述成分(下文中称作复合成分)由一种或多种子成分表示。因而，复合成分可以包含子成分的混合物，例如在仅对混合物已知而对每种子成分未知康普顿衰减系数和光电衰减系数的情况下。如果在仅已知康普顿衰减系数和光电衰减系数的情况下，感兴趣区域中子成分形式的组分的总数未限制为三种，或者在对于至少一种所述成分已知K-边缘效应的情况下未限制为四种，那么这也允许确定感兴趣区域中复合成分的浓度。有利地，由一种或多种子成分表示的所述复合成分的所述已知康普顿衰减系数和光电衰减系数，由所述建模单元获得，分别作为所述光电效应投影数据集和所述康普顿效应投影数据集。因而，即使未知由一种或多种子成分表示的所述至少一种复合成分的康普顿衰减系数和光电衰减系数，本发明也允许通过确定所述复合成分的康普顿衰减系数和光电衰减系数而允许确定感兴趣区域中的成分浓度。
下文将参考附图通过实施例更详细地描述本发明，其中
图1示出了根据本发明的CT系统的结构图；
图2示出了根据本发明的数据处理方法的流程图；
图3示出了表示钆的衰减谱的图形。
第一实施例描述了用于确定对象感兴趣区域中三种成分的定量物质浓度的设备和方法。已知所述成分的康普顿衰减系数和光电衰减系数。
图1示出了根据第一实施例的能谱CT系统，其包括扫描单元102、建模单元104、重建单元106和处理单元108。所述扫描单元102包括辐射源10和探测器单元12。所述建模单元104、所述重建单元106和所述处理单元108组成数据处理设备110。
如图2中所示，在第一步骤202中，所述扫描单元102采集对象的能谱CT投影数据或所述对象的感兴趣区域的能谱CT投影数据。为此，所述扫描单元102的所述辐射源10向所述探测器单元12发射谱能量的辐射束。所述探测器单元12接收由于辐射束通过对象期间引起的衰减所减小的各个能量信号。在该第一实施例中，探测器单元12包括能量解析X射线探测器。这种能量解析X射线探测器在不久的将来是可获得的。还可以使用常规双层探测器或双能量扫描器。将由探测器单元12采集的作为所述能谱CT投影数据的所述能量信号提供给所述建模单元104。
在第二步骤204中，所述建模单元104获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，其分别对应于由光电效应和康普顿效应引起的衰减的空间分布。通过分解由所述步骤202使用扫描单元102采集的所述能谱CT投影数据集，获得所述光电效应投影数据集和所述康普顿效应投影数据集。包括测量的典型物理模型具有这样的形式：
其中Mj是测量j的结果，使用具有能谱灵敏度Sj(E)的扫描单元通道对其进行采集。沿着射线R执行该测量，在射线R上对能量(E)和空间(x)相关的线性衰减μ光(x，E)、μ康普顿(x，E)进行积分(ds)。建模单元104推导能量不相关的量
在第三步骤206中，所述重建单元106根据计算出的线积分
和
重建两幅图像η光(x)和η康普顿(x)。
在第四步骤208中，所述处理单元108确定所述感兴趣区域中所述三种成分的浓度。这通过对下列方程组求解来获得：
如上所述，η光(x)和η康普顿(x)对应于与由光电效应和康普顿效应引起的衰减的空间分布对应的所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集。c1(x)和c2(x)分别表示在将要确定的点x处的成分1和成分2的浓度。第三成分3的浓度c3(x)通过从1中减去c1(x)和c2(x)(c3(x)＝1-c1(x)-c2(x))而获得，这是因为在感兴趣区域中仅存在三种成分。η1 康普顿(x)、η2 康普顿(x)和η3 康普顿(x)分别对应于所述成分的康普顿衰减系数，其是已知的，并且可以例如由所谓的NIST表获得。η1 光(x)、η2 光(x)和η3 光(x)分别对应于所述成分的光电衰减系数，其也是已知的，并且也可以例如由所谓的NIST(美国国家标准和技术研究院)表获得。上述方程组可以被关于两个未知量(c1(x)和c2(x))求解，而c3(x)可以根据它们确定。所述三种成分的所述浓度c1(x)、c2(x)、c3(x)基于每个体素或者使用在感兴趣区域上的最小平方拟合来获得。
第二实施例描述了一种能谱CT系统，用于使用对于所述成分的已知康普顿衰减系数和光电衰减系数以及对于至少一种所述成分已知的K边缘效应而确定对象的感兴趣区域中的四种成分的定量物质浓度。在该第二实施例中，具有已知K边缘效应的所述至少一种成分是在约60keV处具有K边缘效应的钆。在图3中示出了表示钆的衰减谱的图形，其中以单位质量密度(g/cm3)的衰减(1/cm)表示。图3示出了具有相干散射的总衰减A、由光电效应引起的衰减B以及由康普顿效应(非相干散射)引起的衰减C。但是，可以使用与扫描的对象中的其它物质不同的具有K边缘效应的任何其它物质。例如，这可以是任何其它造影剂，诸如例如在约30keV具有K边缘效应的碘。
第二实施例与第一实施例的区别在于，在所述第二步骤204中，所述建模单元104适于额外地获得对应于由K边缘效应引起的衰减的K边缘投影数据集。所述K边缘投影数据集通过借助于光电效应、康普顿效应和K边缘效应的各个模型分解由所述扫描单元102采集的所述能谱CT投影数据而获得，如下：
μ总(E)＝μ光(E)+μ康普顿(E)+μK边缘(E)。
用造影剂的相关吸收扩展上述典型物理模型
图3中示出了钆μK边缘(E)的典型能谱。其以单位质量密度的吸收给出。混合物中的钆c4(x)的相对浓度成为第三模型参数，其由建模单元104计算。至于光和康普顿效应投影数据，由线积分给出结果。重建单元106通过计算c4(x)执行额外的重建。钆，即第四成分的所述光电效应图像、所述康普顿效应图像和所述浓度c4(x)被提供给所述处理单元108。
此外，在该第二实施例中，在所述第四步骤208中，所述处理单元108适于确定所述感兴趣区域中的其余三种成分的浓度。这通过对下列方程组求解而获得：
相同的变量指示与实施例1中相同的项。另外，c4(x)表示所述第四成分的浓度。第三成分3的浓度通过从1减去c1(x)、c2(x)和c4(x)而获得(c3(x)＝1-c1(x)-c2(x)-c4(x))，这是因为在感兴趣区域中仅存在四种成分。上述方程组可以被关于两个未知量(c1(x)和c2(x))求解，而c3(x)可以根据它们计算。所述四种成分的所述浓度c1(x)、c2(x)、c3(x)和c4(x)基于每个体素或者使用在感兴趣区域上的最小平方拟合来获得。
第三实施例描述了一种CT系统，用于确定由一种或多种例如元素、分子或混合物的子成分所表示的成分(下文中称为复合成分)的所谓谱覆盖区。子成分表示一种物质，出于任何理由，例如因为光电衰减系数或康普顿衰减系数或K边缘效应对于物质或对于物质的混合物都是未知的，将要对于这种物质确定至少光电衰减系数和康普顿衰减系数。谱覆盖区表示在确定成分浓度之前由所述CT系统确定的所述复合成分的光电衰减系数和康普顿衰减系数。
第三实施例可以以两种不同的方式实现。第一种方式是使用所述CT系统来对成分的样本成像。这样，重建的图像η光(x)和η康普顿(x)表示复合成分的谱覆盖区，并且可以在进一步检查中用于分别表示三种或四种成分中的一种。第二种方法是在重建图像中选择感兴趣的区域，其包含复合成分的均匀分布。在该区域中的图像η光(x)和η康普顿(x)的平均值可以用作谱覆盖区用于在其它区域中进行分析。
可以组合上述实施例的特征，并且如果已知所述成分的浓度，这样以一次确定多种成分的浓度和/或确定多种成分的谱覆盖区。例如，如果存在未知成分和在感兴趣区域中具有已知的光电衰减系数、康普顿衰减系数和K边缘效应的成分，诸如CA，那么可以组合实施例3和实施例2以确定未知成分的谱覆盖区。
Claims (14)
1.一种CT系统，用于使用对于对象的感兴趣区域中的成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数来确定所述成分的定量物质浓度，所述CT系统包括：
扫描单元(102)，其具有辐射源(10)和探测器单元(12)，用于从所述感兴趣区域采集能谱CT投影数据；
建模单元(104)，用于获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的；
重建单元(106)，用于根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像；
处理单元(108)，用于通过对方程组求解来获得第一成分的第一浓度(c1(x))和第二成分的第二浓度(c2(x))并且通过从1中减去所述第一浓度(c1(x))和所述第二浓度(c2(x))来获得第三成分的第三浓度(c3(x))，从而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的。
2.根据权利要求1所述的CT系统，其中，所述成分的数量被限制为至多为三。
3.根据权利要求1或2所述的CT系统，其中，所述成分中的至少一种由一种或多种子成分表示。
4.根据权利要求3所述的CT系统，其中，所述至少一种成分的所述已知康普顿衰减系数和光电衰减系数由所述建模单元获得，分别作为所述光电效应投影数据集和所述康普顿效应投影数据集。
5.一种CT系统，用于使用对于对象的感兴趣区域中的成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数来确定所述成分的定量物质浓度，所述CT系统包括：
扫描单元(102)，其具有辐射源(10)和探测器单元(12)，用于从所述感兴趣区域采集能谱CT投影数据；
建模单元(104)，用于获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的，所述建模单元额外地用于通过使用与至少一种成分对应的K边缘效应的各个模型而获得K边缘投影数据集，并且由此指示所述至少一种成分的浓度；
重建单元(106)，用于根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像，并且通过计算所述至少一种成分的浓度(c4(x))来执行额外的重建；
处理单元(108)，用于通过对方程组求解来获得第一成分的第一浓度(c1(x))，第二成分的第二浓度(c2(x))和所述至少一种成分的浓度(c4(x))并且通过从1中减去所述第一浓度(c1(x))，所述第二浓度(c2(x))和所述至少一种成分的浓度(c4(x))来获得第三成分的第三浓度(c3(x))，从而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的。
6.根据权利要求5所述的CT系统，其中，所述成分的数量被限制为至多为四。
7.根据权利要求5所述的CT系统，其中，所述至少一种成分由注射入所述对象的造影剂指示。
8.根据权利要求7所述的CT系统，其中，所述造影剂是碘或钆。
9.根据权利要求5至8中任一项所述的CT系统，其中，所述成分中的至少一种由一种或多种子成分表示。
10.根据权利要求9所述的CT系统，其中，所述至少一种成分的所述已知康普顿衰减系数和光电衰减系数由所述建模单元获得，分别作为所述光电效应投影数据集和所述康普顿效应投影数据集。
11.一种在CT系统中使用的数据处理设备(110)，所述CT系统用于使用对于对象的感兴趣区域中的成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数来确定所述成分的定量物质浓度，所述数据处理设备被提供了所述感兴趣区域的能谱CT投影数据，所述能谱CT投影数据从扫描单元(102)获得，所述数据处理设备(110)包括：
建模单元(104)，用于获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的；
重建单元(106)，用于根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像；
处理单元(108)，用于通过对方程组求解来获得第一成分的第一浓度(c1(x))和第二成分的第二浓度(c2(x))并且通过从1中减去所述第一浓度(c1(x))和所述第二浓度(c2(x))来获得第三成分的第三浓度(c3(x))，从而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的。
12.一种在CT系统中使用的数据处理方法，所述CT系统用于使用对于对象的感兴趣区域中的成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数来确定所述成分的定量物质浓度，所述数据处理方法被提供了所述感兴趣区域的CT投影数据，所述CT投影数据从扫描单元获得，所述数据处理方法包括如下步骤：
获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的(204)；
根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像(206)；
通过对方程组求解来获得第一成分的第一浓度(c1(x))和第二成分的第二浓度(c2(x))并且通过从1中减去所述第一浓度(c1(x))和所述第二浓度(c2(x))来获得第三成分的第三浓度(c3(x))，从而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的(208)。
13.一种在CT系统中使用的数据处理设备(110)，所述CT系统用于使用对于对象的感兴趣区域中的成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数来确定所述成分的定量物质浓度，所述数据处理设备被提供了所述感兴趣区域的能谱CT投影数据，所述能谱CT投影数据从扫描单元(102)获得，所述数据处理设备(110)包括：
建模单元(104)，用于获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的，所述建模单元额外地用于通过使用与至少一种成分对应的K边缘效应的各个模型而获得K边缘投影数据集，并且由此指示所述至少一种成分的浓度；
重建单元(106)，用于根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像，并且通过计算所述至少一种成分的浓度(c4(x))来执行额外的重建；
处理单元(108)，用于通过对方程组求解来获得第一成分的第一浓度(c1(x))，第二成分的第二浓度(c2(x))和所述至少一种成分的浓度(c4(x))并且通过从1中减去所述第一浓度(c1(x))，所述第二浓度(c2(x))和所述至少一种成分的浓度(c4(x))来获得第三成分的第三浓度(c3(x))，从而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的。
14.一种在CT系统中使用的数据处理方法，所述CT系统用于使用对于对象的感兴趣区域中的成分已知的康普顿衰减系数和光电衰减系数来确定所述成分的定量物质浓度，所述数据处理方法被提供了所述感兴趣区域的CT投影数据，所述CT投影数据从扫描单元获得，所述数据处理方法包括如下步骤：
获得光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集，这是通过借助于光电效应和康普顿效应的各个模型来分解所述能谱CT投影数据集而实现的(204)，通过使用与至少一种成分对应的K边缘效应的各个模型而额外地获得K边缘投影数据集，并且由此指示所述至少一种成分的浓度；
根据所述光电效应投影数据集和康普顿效应投影数据集重建所述感兴趣区域的光电效应图像和康普顿效应图像(206)，并且通过计算所述至少一种成分的浓度(c4(x))来执行额外的重建；
通过对方程组求解来获得第一成分的第一浓度(c1(x))，第二成分的第二浓度(c2(x))和所述至少一种成分的浓度(c4(x))并且通过从1中减去所述第一浓度(c1(x))，所述第二浓度(c2(x))和所述至少一种成分的浓度(c4(x))来获得第三成分的第三浓度(c3(x))，从而确定所述感兴趣区域中所述成分的浓度，所述方程组是通过使得所述光电效应图像数据等于所述成分的所述浓度与光电衰减系数的累积乘积，并且使得所述康普顿效应图像数据等于所述成分的所述浓度与康普顿衰减系数的累积乘积而获得的(208)。
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