CN101861125A - 定量临床和临床前成像 - Google Patents

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Abstract

在临床或者临床前成像系统中，图像采集子系统(10、12、14、20、22、24、30)包括数据采集(10、12、14)元件和生成临床或临床前图像的图像重建元件(20、22、24)。定量图像处理子系统(40)生成与临床或者临床前图像相关联的可变性元数据，以及基于可变性元数据所计算的具有相关的置信区间的临床或者临床前显著性结果。用户界面(60)将临床或者临床前显著性结果与相关联的置信区间一起显示。用于对该成像系统进行校准的体模(100)包括近似于要被成像的临床或者临床前对象结构的可变形非生物结构(102、114、116、118)，以及基准标记(104)，该由成像系统可检测的基准标记(104)被设置在可变形非生物结构上/中，以便随着可变形非生物结构的变形而移动。

Description

定量临床和临床前成像
本发明涉及医学领域。本发明找到对临床和临床前成像的说明性应用，并且特别参照其进行描述。然而，本发明将在其它医学应用中找到应用，例如辅助进行病人的筛选和管理的诊断相关参数测量，但是不限制于此。
典型地，在诸如老鼠、豚鼠等的动物上对在研究、开发和验证阶段的医学治疗和诊断方法或系统进行临床前测试。如果临床前测试是有前途的，并且指示可接受的安全级别，那么开发继续进行到在人类志愿者上的临床研究。基于这些临床研究的结果，确定治疗或诊断方法或系统的功效和安全性，并且商业实体和相关政府管理机构做出关于是否批准并且继续使用该治疗或诊断的决定。
在临床前和临床研究中，有时需要医学成像形式的反馈。例如，在癌症处置治疗中，可以期望采用磁共振(MR)成像、计算机断层摄影(CT)成像、正电子发射断层摄影(PET)成像、x射线成像、或者另一种成像模态或者成像模态的组合(即，多模态成像)，以便对通过治疗减小的大小、分布状态、代谢活动、或者癌肿瘤的其它解剖或功能特性的程度(如果存在)进行研究。
负责的医学研究者对临床前或者临床研究进行仔细设计，充分考虑许多设计参数，例如，动物或者人类志愿对象的数量、所采用的医学成像模态或多种模态，包括对每种成像模态的性能和局限的详细理解，例如，分辨率特性，对各种组织类型的灵敏度，麻醉、温度和其它变量在成像上的影响，对象运动在成像上的影响等。当采用多模态成像时，额外考虑来自各成像模态的组合图像的影响，例如在对来自不同模态的图像进行空间配准期间所引入的误差。
在包括成像数据采集、图像重建、重建后图像处理、多模态空间图像配准、从重建图像中提取重要临床结果等期间的基本上任何处理阶段都可能引入以噪声、缺乏精确度、和/或任何类型的不受控变量形式出现的误差。误差跨过不同阶段的传播可能减少误差指示的置信区间，或者在某些情况下，从另一个来源得到的确认数据的数据融合(例如，在诸如不同模态图像或者作为对成像的补充的非成像数据的补充输入数据中找到的类似特征)可能用来增加置信。
理想情况下，研究者对影响各种误差估计、置信区间、以及误差传播的参数进行仔细确定和记录，使得可以考虑到统计显著性误差估计对所得到的临床前和临床研究结论进行评定。然而，在实际中，典型地，使用诸如微软Excel的办公类型电子数据表或者其它手工操作的计算工具手动地进行这些估计，并且在一些情况下，将各种误差形式计入考虑的所得到的统计显著性计算要么没有完成，要么自身受误差影响。在图像数据采集期间，由于不注意或者研究协议没有预见到记录与做出精确误差估计和精确误差传播估计相关的参数的需要，有时不记录该信息。不能确定，记录和保存这些与误差或者置信区间评估有关的信息可能导致昂贵并且耗时的临床前或临床研究，这些研究从根本上是有缺陷的，并且对于在调查下做出关于实验治疗和诊断的可靠决定是有局限或者无存在价值的。
当研究采用多模态成像时，这些问题加剧了。对来自多个成像模态的图像的互相比较或者组合的先决条件是诸如图像的空间配准的精确图像处理。典型地，这种空间配准包括刚体平移和/或旋转分量，以及弹性或变形配准分量。刚体和弹性或变形配准算法是可用的。然而，使用现存技术从经验上确定由这些配准操作所引入的误差的量是困难的或者不可能的。因此，典型地，研究者假定没有引入误差(这基本上是绝对错误的)或者基于第一种原理计算或者其它非经验证据对所引入的误差做出估计。现存的校准体模具有实质的缺点，并且对校准、或者评定由图像配准技术所引入的误差不是有效的。鉴于在临床前和临床研究中多模态成像的日益普遍使用，由于这种在图像配准中的基本缺陷将很大程度上未知幅度、性质和在误差传播上影响的误差引入了研究分析，所以这种在图像配准中的基本缺陷是个问题。
本发明提供了克服上述问题及其它问题的新的和改进的装置和方法。
根据一个方面，公开了一种临床或者临床前成像方法，包括：采集临床或者临床前对象的成像数据；重建成像数据以便生成临床或者临床前图像；对临床或者临床前图像进行处理以便生成临床或者临床前显著性结果；生成相应于采集、重建和处理中的至少一个的可变性元数据；并且基于所生成的可变性元数据对临床或者临床前显著性结果的置信区间进行估计。
根据另一个方面，公开了一种临床或者临床前成像系统，包括：图像采集子系统，其包括数据采集元件和图像重建元件，二者协同操作以生成临床或者临床前对象的临床或者临床前图像；定量图像处理子系统，其与图像采集子系统协同操作，以生成(i)与临床或者临床前图像相关联的可变性元数据，(ii)临床或者临床前显著性结果，以及(iii)基于可变性元数据计算的与临床或者临床前显著性结果相关联的置信区间；以及用户界面(60)，其配置为将临床或者临床前显著性结果与相关置信区间一起显示。
根据另一个方面，公开了用于校准临床或者临床前成像系统的体模，该体模包括：可变形非生物结构，其近似于要通过临床或者临床前成像系统成像的临床或者临床前对象的结构；以及基准标记，其布置在可变形非生物结构上或其中，以便随着可变形非生物结构的变形而移动，可以通过临床或者临床前成像系统对基准标记进行检测。
根据另一个方面，公开了一种制造模拟生物对象的体模的方法，该方法包括：使用所选择的材料形成第一可变形结构元件；使用第一固化循环对第一可变形结构元件进行固化，以使得第一可变形结构元件具有近似于第一组织类型的Hounsfield数的第一Hounsfield数；使用所选择的材料形成第二可变形结构元件；并且使用与第一固化循环不同的第二固化循环对第二可变形结构元件进行固化，以使得第二可变形结构元件具有不同于第一Hounsfield数并且近似于与第一组织类型不同的第二组织类型的Hounsfield数的第二Hounsfield数。
根据另一个方面，公开了一种临床或者临床前工作站，包括定量图像处理子系统，将其配置为对临床或者临床前图像进行处理，以便生成临床或者临床前显著性结果，该定量图像处理子系统包括可变性估计器，该可变性估计器基于可变性因子并且考虑误差传播来计算与结果相关的置信区间；以及用户界面，将其配置为将临床或者临床前显著性结果与相关置信区间一起进行显示。
一个优点在于由于误差和置信区间信息的自动生成而得到的在临床和临床前研究中增强的值。
另一个优点在于改进的图像配准。
另一个优点在于在设计和实现临床和临床前研究中改进的效率。
另一个优点在于将生物活体内成像数据与生物体外测量、硅片上研究的结果、和/或在生物活体外的组织学组合，以便评估和/或改进统计显著性结果。
在阅读并理解了下列详细说明的基础上，本领域的普通技术人员将意识到本发明的更多优点。
附图仅仅是为了对优选实施例进行说明的目的，而不应将其解释为限制本发明。
图1用图表示出了用于执行临床或者临床前成像的系统；
图2用图表示出了临床或者临床前成像系统的功能性实施例；
图3用图表示出了用于对图像配准或者临床或者临床前成像的其它方面进行校准的体模。
参考图1，临床或者临床前成像系统包括图像采集子系统，其包括数据采集元件和图像重建元件，二者协同操作以便生成临床或者临床前对象的临床或者临床前图像。在所图示的图1中，临床或者临床前成像系统包括三个数据采集元件，即磁共振(MR)扫描器10、用于单光子发射计算机断层摄影(SPECT)数据采集的伽玛照相机12、以及正电子发射断层摄影(PET)扫描器14。所图示的临床或者临床前成像系统还包括三个对应的图像重建元件，即MR重建模块20、SPECT重建模块22、以及PET重建模块24。这些所图示的部件是示例，更一般地，临床或者临床前成像系统可以包括少到单独一个数据采集元件和对应的重建处理器，或者可以包括两个数据采集元件、所图示的三个数据采集元件、或者更多数据采集元件。可以提供一个或多个数据采集元件，以便支持在临床或者临床前研究中有用的基本上任何成像模态，例如，所图示的MR、SPECT或者PET模态、或者计算断层摄影(CT)、或者荧光透视、或者超声等。此外，在一些实施例中，可以将图像重建元件与数据采集元件集成，或者单独一个图像重建元件可以对通过两个或多个不同的数据采集元件所采集的数据执行图像重建。类似地，虽然所图示的三个数据采集元件10、12、14支持不同的成像模态，但是也预期使两个或者多个数据采集元件支持相同的成像模态。此外，例如在组合的PET/CT扫描器的情况下，单独一个数据采集元件可以支持两种或者多种不同的成像模态。这种支持两种或多种不同成像模态的数据采集元件有时被称为混合元件。用于临床成像的适当的数据采集元件的一些示例包括支持MR、Brightview、Forte的Achieva和Intera MR扫描器，以及支持SPECT、Allegro、CPET的Skylight伽玛照相机、和支持PET的Gemini扫描器、以及支持SPECT和CT成像模态的Precedence SPECT/CT混合扫描器，所有这些从荷兰Eindhoven的Koninklijke Philips ElectronicsN.V.可获得。用于临床前成像的适当的数据采集元件的一些示例包括用于临床成像的前述元件任意一种，以及支持PET并且专门为临床前成像设计的Mosaic扫描器，其从荷兰Eindhoven的Koninklijke Philips Electronics N.V.可获得。
如果图像采集子系统所支持的不同成像模态的数目大于一，例如，两种不同的模态、或者所图示的三种不同的模态、或者更多种不同的模态，那么图像采集子系统是多模式图像采集子系统，并且可选地，多模式图像采集子系统还包括配准元件30，其配置为对来自不同模态的图像进行空间配准。配准元件30从名义上具有对象的相同空间区域的两种或多种不同的成像模态接收输入图像，并且使用标记或者其它特征对图像中的特征进行识别和空间排列，以便于对使用不同模态采集的图像进行有意义的比较或组合。配准元件30可以实现一种或多种刚性配准技术和/或一种或多种非刚性配准技术。
为了支持临床或者临床前研究的目标，定量图像处理子系统40与图像采集子系统协同操作，以便生成与临床或者临床前图像相关联的可变性元数据、一个或多个临床或者临床前显著性结果、以及与基于可变性元数据计算的每个临床或者临床前显著性结果相关联的置信区间。处理模块42生成一个或多个临床或者临床前显著性结果。例如，在一些实施例中，处理可以包括通过对由两种或多种不同成像模态所采集的图像在由配准处理器30的空间配准之后进行组合来产生融合图像。在一些实施例中，处理可以包括对图像的分段，和对经分段的一个或多个感兴趣区域的表征，例如，通过诸如大小、肿瘤计数、肿瘤区域、肿瘤密度(例如，通过CT图像中的Hounsfield单元所测量)等的一个或多个表征参数所表征的诸如一个肿瘤或者多个肿瘤区域。在一些实施例中，处理可以包括生成具有感兴趣特征的临床或者临床前对象的数目计数，该感兴趣特征例如，肿瘤或者在研究中病状出现的其它标记。
处理模块42产生结果，其置信区间取决于潜在数据采集、图像重建、以及重建后处理操作的统计可变性。研究模型可变性因子44为每个操作的统计可变性提供了估计。例如，在数据采集操作中，一些可变性因子可以包括灵敏度、空间分辨率、能量分辨率(在诸如SPECT和PET的、使用高能粒子探测器的成像模态的情况下)、磁场同质性(在MR的情况下)等。另外的可变性因子可以起源于生物学，例如，与对象的温度规律、麻醉效果、对象运动模糊、物种或者个体变异性等有关。图像重建还可能引入诸如已知类型图像伪影、在重建中采用的已知近似等的可变性。重建后处理可能引入诸如分段误差的更多可变性。研究模型可变性因子44经验地导出或者基于第一种原理分析为每种类型或者源的可变性提供定量信息。
临床或者临床前显著性结果或者中间结果的置信区间取决于前述操作的可变性以及该可变性从一个操作传播到下一个操作的方式。可变性估计器46在将前述操作之间的误差传播计入考虑的情况下对每个操作的置信区间进行估计。根据后续操作相对于前述操作的相互作用，该误差传播可能扩大或者减少可变性范围。
有利地，定量图像处理子系统40将研究模型可变性因子44和可变性估计器46集成到临床或者临床前成像系统中，并且将可变性信息视为与临床或者临床前成像系统的所采集数据、经重建图像、或者其它主要数据相关联的元数据。例如，以诸如成像参数的相关可变性元数据对通过数据采集元件10、12、14所采集的数据(其共同确定分辨率或者其它可变性)进行恰当标记，以诸如所计算的分辨率、对象温度和温度分辨率等的可变性元数据对通过重建处理器20、22、24输出的经重建图像进行恰当标记，并且以诸如所确定肿瘤大小的分辨率置信区间的可变性元数据对通过处理模块42输出的临床或者临床前显著性结果进行恰当标记。由于包括可变性和置信区间估计元件44、46的定量图像处理子系统40是临床或者临床前成像系统的构成部分并且在成像期间自动操作，所以确保所产生的信息对于估计临床或者临床前显著性结果的置信区间是足够的，使得临床或者临床前显著性结果具有诊断价值。
此外，数据记录器48将中间和最终临床或者临床前显著性结果与相关可变性元数据一起进行自动记录，例如，将其存储为与对应实质性信息相关的标记。结果，研究数据库50对中间和最终临床或者临床前显著性结果进行存储，并且还存储对应的相关可变性元数据。以这种方式，回顾者或者其它回顾分析者可以对研究结果、对应的置信区间、以及可变性的潜在来源进行回顾，以便确保结果是准确的、采用了合适的研究协议等。
应该注意，置信区间估计路径44、46独立于数据采集、重建和处理元件10、12、14、20、22、24、30、42。结果，如果回顾分析者断定潜在可变性因子之一44是不正确的，或者断定在可变性估计器46中使用的误差传播转换是不正确的，那么分析者可以很容易通过输入经校正的可变性因子和转换并且重新应用置信区间估计路径44、46来对此进行校正。数据记录器48要么可以以经校正的可变性元数据对研究数据库50中的元数据进行替换，或者要么可以以经校正的可变性元数据对研究数据库50进行补充，例如，以指示校正日期和执行校正的人的身份的标记。
用户界面60显示研究结果。数据分析/显示部分62显示诸如经重建图像和经融合图像、肿瘤大小和/或密度参数、或者其它临床或者临床前显著性结果的实质性结果。可变性或者置信区间显示部分64显示对应的可变性元数据。虽然将显示部分62、64表示为显示器的不同区域，但是更一般地，显示部分62、64可以交叉、叠加或者以其它方式组合。例如，数据分析/显示部分62可以包括经重建图像的显示，而可变性显示部分64包括叠加在所显示的经重建图像上、提供分辨率或者其它可变性信息的文本。
在一些实施例中，用户界面60还可以使得分析者能够对研究模型可变性因子44进行输入或修改、对可变性估计器46施加的误差传播转换进行调整、对数据采集元件10、12、14在数据采集中使用的参数进行输入或调整、或者以其它方式对临床或者临床前成像系统进行控制。
在一些实施例中，可以预期地、自动地或者回顾地调用置信区间估计路径44、46。例如，当研究者正在设计研究时，他们可能按照预期(也就是说，在采集成像数据之前)调用置信区间估计路径44、46，以便确定便用当前设置参数将获得的置信区间。如果这些置信区间令人不满意，那么研究者可以调整参数，例如，数据采集元件10、12、14的操作参数、临床或者临床前对象数量、对象准备(例如，是否使用麻醉并且如果使用麻醉多大剂量)等。随后，研究者将再次预期地调用置信区间估计路径44、46，以便确定这些调整在置信区间上的影响。以这种方式，研究者可以迭代地设计研究协议，以便在采集成像数据之前获得所期望的置信区间。
在研究期间，可选地，作为对数据进行采集、重建和处理的响应，自动调用置信区间估计路径44、46，以便与实质性数据(例如，所采集的数据、经重建图像、重建后生成的临床或者临床前显著性结果等)一起确定并且记录可变性元数据。如之前所提到的，在一些实施例中，还可以回顾地调用置信区间估计路径44、46，以对可变性估计器46在确定误差传播中所使用的潜在研究模型可变性因子44和/或转换中所感知的误差进行校正。
参考图2，对置信区间估计路径44、46的说明性示例进行描述。过程/系统确认操作70建立数据采集元件10、12、14，和诸如重建元件20、22、24，配准模块或元件30，以及诸如分段器的其它处理模块或元件42的处理部件的能力。过程/系统确认操作70执行诸如测定再现性和重复性、确认由校准体模等所限定的已知参数的操作，并且执行其它校准操作。
图像采集操作72对诸如透射、散射、反射、漫射、流量、体积等的物理量进行测量。特定的物理量取决于所实现的成像模态。例如，前述示例对于基于辐射的成像模态是有用的，而诸如磁场同质性、梯度均匀性等的另外或者不同的参数对于MR模态是有用的。根据诸如用于PVE、散射、运动等校正的可变性参数，通过置信区间估计路径44、46对由重建元件20、22、24执行的图像重建操作74进行量化。类似地，根据诸如在图像经配准点位置中所估计的可变性的可变性参数，通过置信区间估计路径44、46对由配准元件30执行的更多处理操作76和一个或多个处理模块42进行量化。
在执行可变性和置信区间分析中，可选地，置信区间估计路径44、46利用包含诸如统计测试(t测试、常态测试、二项测试等)、假设测试、衰退分析、蒙特卡洛仿真、统计参数映射等的各种标准统计函数的统计库80。为了执行误差传播估计82，估计因子概率分布和它们的参数，其中带有置信区间，并且将其输入至临床或者临床前成像系统的各个部件的预存模型或系统模拟或者传递函数，以便产生具有传播的可变性或置信区间的响应统计分布。误差传播估计82还可以利用由标准统计库80所提供的函数。
可选地，置信区间估计路径44、46的操作还利用诸如历史数据、基线数据、基准数据等的数据挖掘或者生物信息学84，基于过去使用的临床或者临床前成像系统开发的传递函数或者模型等。有利地，由于置信区间估计路径44、46与临床或者临床前成像系统剩余部分的紧密结合，所以容易对数据挖掘或者生物信息学84进行开发和维持。
在由用户界面60执行的报告操作90中对置信区间估计路径44、46输出的数据进行恰当地报告，并且例如，其可以包括考虑置信区间的图形表示或者交互图形分析、用于以文件证明临床或者临床前研究的进展的报告的生成等。
图2中所提出的功能布置是说明性示例。可以对其它统计函数、参数等进行估计或计算，经过数据处理流对其进行传播和利用。将其功能设计为适合于在研究中使用的一个或多个特定成像模态，并且设计为适合于研究的目标和将要通过成像所获得的临床或者临床前显著性结果。可以合并诸如包括线性逐步回归处理的各种类型的后处理步骤，以及对各种类型数据进行组合的步骤，例如，使用包括空间配准在内的过程对来自不同成像模态的成像数据的组合。
除了多模态图像融合之外，还预期将成像数据与诸如生物体外测量的非成像数据进行组合或者融合。例如，如果非成像数据是可用的，其趋向于显示在研究下给定对象具有病状，那么可以将该非成像数据计入考虑，以便偏向得出在研究下给定对象具有病状的结论或结果。还可以恰当地将非成像数据计入考虑，以便对置信区间进行调整以反映更高的置信，即基于可用非成像数据在研究下给定对象具有病状。
已经参考图1和2对各种说明性临床或者临床前成像系统和方法进行了描述。在这些系统和方法中，置信区间估计路径44、46使用代表各种系统元件和操作的可变性参数和误差传播转换。其一是在图像处理76中使用以便对与刚性或非刚性图像配准过程相关的误差进行估计和传播的配准模块或元件30。这些误差与经配准图像中的点的误放置有关。
参考图3，在一些实施例中，提供了体模100，以便于这样的图像配准的校准。体模100包括：可变形非生物结构102，其近似于将要通过临床或者临床前成像系统成像的临床或者临床前对象的结构；以及基准标记104，其放置在可变形非生物结构100上或其中，以便随着可变形非生物结构的变形而移动。可以将基准标记104选择为通过临床或者临床前成像系统对其可检测。如果临床或者临床前成像系统是多模式的，那么基准标记104最好通过多模式临床或者临床前成像系统的不同模态对其可检测。
所图示的体模100具有由诸如聚乙烯醇(PVA)的乙烯基或者凝胶材料制成的可变形非生物结构102，其具有成形为铜珠或者嵌入在PVA结构102中的其它紧凑金属元件的基准标记104。为了保持PVA材料潮湿，密封剂106围绕基于PVA的可变形非生物结构102。在所图示的体模100中，密封剂106是具有端帽108的容器，端帽108对一端进行密封，并且可选地，适合于紧固至诸如MR扫描器10、伽马照相机12、或者PET扫描器14的数据采集元件的支撑结构。可选地，提供开口110，以便注入成像模态可检测的造影剂，以便模拟对比度增强的成像。在所图示的体模100中，将可变形非生物结构102安装到支撑柱112，将支撑柱112又安装到端帽108。其它机械支撑和密封结构也是预期的。
可变形非生物结构102应该近似于将要通过临床或者临床前成像系统成像的临床或者临床前对象的结构，但是该近似不需要在视觉上很容易察觉，并且在可变形非生物结构102和其所近似的对象结构之间可以存在实质性差异。例如，体模100适合于近似诸如耗子或老鼠的啮齿动物，并且可变形非生物结构102具有近似于耗子或老鼠主体的一般是圆柱形的主截面并且包括分别近似于啮齿动物的肺、肾和心脏的肺结构114、肾结构116和心脏结构118。可选地，管可以将开口110连接到诸如心脏结构118的特定模拟器官，以使得能够模拟造影剂至该器官的注入。类似地，开口110可以与肺结构114连接，在这些实施例中，为了模拟呼吸，肺结构114是中空的。
所图示的体模100在容器106远离端帽108的端处具有用于安装体模100该端的可选接附点120。可替换地，支撑可以是单端的，仅利用端帽108。给由容器106和端帽108所限定的内部密封体积122适当地充以水、盐溶液、或者模仿活着的对象大多数流体成分的其它流体。
为了提供准确的定位信息，基准标记104优选是通常的刚性球形元件。在一些实施例中，可变形非生物结构102包括多个由诸如PVA的相同乙烯基或凝胶材料制成的乙烯基或凝胶元件，但是使用不同的固化循环对其进行固化，使得乙烯基或凝胶元件具有不同的Hounsfield数，以便模仿不同类型的组织。在这种制造体模的方法中，使用所选择的材料形成第一可变形结构元件，其中基准标记104嵌入在结构元件中，并且使用第一固化循环对第一可变形结构元件进行固化，以便使得第一可变形结构元件具有近似于第一组织类型的Hounsfield数的第一Hounsfield数。作为示例，第一种结构可以是体模100的肺结构114。使用相同的所选择的材料形成第二可变形结构元件，其中基准标记104嵌入在该结构元件中，并且使用与第一固化循环不同的第二固化循环对第二可变形结构元件进行固化，以便使得第二可变形结构元件具有不同于第一Hounsfield数并且近似于与第一组织类型不同的第二组织类型的Hounsfield数的第二Hounsfield数。作为示例，第二种结构可以是体模100的肾结构116。可以继续该过程，以制成心脏结构118、躯干结构102等。有利地，通过对PVA材料固化时间和/或温度进行程序改变，可以获得近似于大多数常见生物组织的宽范围的Hounsfield数。
所图示的体模100适合于模仿耗子、老鼠或者其它小动物。然而，很容易将过程放大到包括全尺寸人类体模的较大对象。很容易对PVA或者其它乙烯基或者凝胶材料进行变形，以模拟在对象上的各种机械压力，并且如之前所注意的，可以很容易并入管形材料以实现心脏和/或肺部的充气或者水压循环，以便模拟心脏和/或呼吸循环。
已经参考优选实施例对本发明进行了描述。在阅读并且理解了前述详细说明的基础上，可以进行修改和改变。本发明旨在被解读为包括所有这些修改和变更，只要它们进入所附权利要求或者其等同替代的范围内。

Claims (25)

1.一种临床或者临床前成像方法，包括：
采集临床或者临床前对象的成像数据；
重建所述成像数据，以生成临床或者临床前图像；
处理所述临床或者临床前图像，以生成临床或者临床前显著性结果；
生成可变性元数据，所述可变性元数据相应于所述采集、所述重建和所述处理中的至少一个；并且
基于所生成的可变性元数据估计所述临床或者临床前显著性结果的置信区间。
2.如权利要求1所述的临床或者临床前成像方法，其中，可变性元数据的所述生成包括响应于所述采集来生成采集可变性元数据。
3.如权利要求1所述的临床或者临床前成像方法，还包括：
将所述可变性元数据与所述成像数据、所述临床或者临床前图像以及所述临床或者临床前显著性结果中的至少一个存储在一起。
4.如权利要求1所述的临床或者临床前成像方法，其中，所述处理包括对使用多模态成像采集的临床或者临床前图像进行空间配准，并且可变性元数据的所述生成包括生成相应于所述空间配准的处理可变性元数据。
5.如权利要求4所述的临床或者临床前成像方法，还包括：
使用所述多模态成像来采集包括基准标记(104)的体模(100)的校准成像数据；以及
根据所述校准成像数据计算相应于所述空间配准的在可变性元数据的所述生成中使用的一个或多个参数。
6.如权利要求1所述的临床或者临床前成像方法，还包括：
使用所述多模态成像来采集包括基准标记(104)的体模(100)的校准成像数据；以及
根据所述校准成像数据计算在可变性元数据的所述生成中使用的一个或多个参数。
7.如权利要求6所述的临床或者临床前成像方法，还包括：
使所述体模(100)变形，以模拟对象的变形。
8.如权利要求1所述的临床或者临床前成像方法，其中，在成像数据的所述采集之前执行所述可变性元数据的所述生成以及对所述置信区间的所述估计。
9.如权利要求8所述的临床或者临床前成像方法，还包括：
对所述采集、所述重建和所述处理的参数进行迭代调整，并且在每次迭代之后重复所述生成，以在所述采集之前相应于所估计的置信区间优化所述参数。
10.一种临床或者临床前成像系统，包括：
图像采集子系统(10、12、14、20、22、24、30)，其包括数据采集元件(10、12、14)和图像重建元件(20、22、24)，二者协同操作以生成临床或者临床前对象的临床或者临床前图像；
定量图像处理子系统(40)，其与所述图像采集子系统协同操作，以生成(i)与所述临床或者临床前图像相关联的可变性元数据，(ii)临床或者临床前显著性结果，以及(iii)与基于所述可变性元数据计算的所述临床或者临床前显著性结果相关联的置信区间；以及
用户界面(60)，其配置为将所述临床或者临床前显著性结果与所述相关联的置信区间一起显示。
11.如权利要求10所述的临床或者临床前成像系统，还包括：
数据存储器(50)，其配置为存储(i)所述临床或者临床前图像，(ii)在所述临床或者临床前图像的采集中使用的所述图像采集子系统的配置参数，以及(iii)与所述临床或者临床前图像相关联的所述可变性元数据。
12.如权利要求10所述的临床或者临床前成像系统，其中：
所述图像采集子系统(10、12、14)是多模式的，并且还包括配准元件(30)，所述配准元件(30)配置为对来自不同模态的图像进行空间配准；并且
所述定量图像处理子系统(40)生成与所述空间配准相关联的空间配准可变性元数据。
13.如权利要求12所述的临床或者临床前成像系统，还包括：
体模(100)，其模拟临床或者临床前对象并且包括可被所述图像采集子系统(10、12、14)的不同模态辨别的基准标记(104)，所述定量图像处理子系统(40)配置为基于由所述图像采集子系统生成的所述体模的校准图像确定用于生成空间配准可变性元数据的参数。
14.如权利要求10所述的临床或者临床前成像系统，其中，由所述定量图像处理子系统(40)相应于(i)通过所述数据采集元件(10、12、14)的图像采集，(ii)通过所述图像重建元件(20、22、24)的图像重建，以及(iii)通过生成所述临床或者临床前显著性结果的所述定量图像处理子系统的处理中的至少一个生成所述可变性元数据。
15.如权利要求10所述的临床或者临床前成像系统，其中，所述定量图像处理子系统(40)通过将至少一些非成像数据与所述临床或者临床前图像进行融合来生成所述临床或者临床前显著性结果，并且与所述临床或者临床前显著性结果相关联的所述置信区间的所述计算将所述非成像数据的所述融合计入考虑。
16.一种用于校准临床或者临床前成像系统的体模(100)，所述体模包括：
可变形非生物结构(102、114、116、118)，其近似于要通过所述临床或者临床前成像系统成像的临床或者临床前对象的结构；以及
基准标记(104)，其设置在所述可变形非生物结构上或其中，以便随着所述可变形非生物结构的变形而移动，所述基准标记可被所述临床或者临床前成像系统检测。
17.如权利要求16所述的体模，其中，所述临床或者临床前成像系统是多模式的，并且所述基准标记(104)可被所述多模式临床或者临床前成像系统的不同模态检测。
18.如权利要求16所述的体模，其中，所述可变形非生物结构(102、114、116、118)包括乙烯基或者凝胶结构。
19.如权利要求16所述的体模，其中，所述可变形非生物结构包括多个乙烯基或者凝胶元件(102、114、116、118)，其由相同的乙烯基或者凝胶材料制成，但是使用不同的固化循环对其进行固化，从而使得所述乙烯基或者凝胶元件具有不同的Hounsfield数以模仿不同类型的组织。
20.如权利要求16所述的体模，还包括：
流入开口(110)，其配置用于将造影剂注入所述可变形非生物结构(102、114、116、118)，以便模拟对比度增强成像。
21.一种制造模拟生物对象的体模(100)的方法，所述方法包括：
使用所选择的材料形成第一可变形结构元件(102)；
使用第一固化循环对所述第一可变形结构元件进行固化，以使得所述第一可变形结构元件具有近似于第一组织类型的Hounsfield数的第一Hounsfield数；
使用所述所选择的材料形成第二可变形结构(114)元件；并且
使用与所述第一固化循环不同的第二固化循环对所述第二可变形结构元件进行固化，以使得所述第二可变形结构元件具有与所述第一Hounsfield数不同并且近似于与所述第一组织类型不同的第二组织类型的Hounsfield数的第二Hounsfield数。
22.如权利要求21所述的方法，其中，所述所选择的材料是聚乙烯醇(PVA)材料。
23.如权利要求21所述的方法，还包括：
将基准标记(104)设置在所述第一可变形结构元件(102)和所述第二可变形结构元件(114)中的至少一个上或其中，从而使得所设置的基准标记随着变形而移动。
24.一种临床或者临床前工作站，包括：
定量图像处理子系统(40)，其配置为对临床或者临床前图像进行处理，以生成临床或者临床前显著性结果，所述定量图像处理子系统包括可变性估计器(46)，其基于可变性因子(44)并且考虑误差传播来计算与所述结果相关联的置信区间；以及
用户界面(60)，其配置为将所述临床或者临床前显著性结果与所述相关联的置信区间一起进行显示。
25.如权利要求24所述的临床或者临床前工作站，还包括：
图像配准模块(30)，其配置为对使用不同成像模态采集的临床或者临床前图像进行空间配准，所述可变性估计器(46)部分基于针对根据使用所述不同成像模态采集的包括基准标记的体模的图像确定的所述配准的可变性因子(44)计算所述置信区间。
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