CN101978375B - 灌注成像 - Google Patents

Abstract

一种灌注分析系统，包括灌注建模器(120)和用户接口(122)。所述灌注建模器(120)基于患者的医学成像灌注数据、通用灌注模型和影响所述患者体内灌注的一个或多个所识别的患者的病状的量化，生成患者特异性灌注模型。用户接口(122)接收表示对所述一个或多个所识别的病状的所述量化进行修改的输入。作为响应，灌注建模器(120)基于所述患者的所述医学成像灌注数据、所述通用灌注模型和所述一个或多个所识别的所述患者的病状的所述量化(包括对其的所述修改)更新所述患者特异性灌注模型。

Description

灌注成像

下文大体上涉及灌注成像，并且其特别应用于计算机断层摄影灌注(CTP)。然而，它还适合于其他医学成像应用和非医学成像应用。

计算机断层摄影灌注(CTP)是一种医学成像技术，使用该成像技术以助于诊断脑部灌注不良的患者(如卒中患者)。一般而言，该过程以向患者施用静脉造影剂剂团开始。随后，扫描患者的脑部。随着造影剂流经脑部的血管结构，造影剂使得脑部的x射线强度暂时增大。该成像技术包括采集覆盖多个不同时间间隔的数据，从而随着造影剂流经脑部的血管结构，捕获并追踪造影剂。所产生的图像数据可以用于例如在卒中患者体内识别缺血组织和/或区分不可逆转受损的组织(坏死组织，或梗死核心)与潜在可逆转受损的组织(危险组织，或梗死半暗带)。

脑灌注应用软件包提供了便于自动或半自动地解析CTP图像数据的工具。此类包不仅可以计算示出脑血流(CBF)、脑血容量(CBV)、平均通过时间(MTT)和达峰时间(TTP)的灌注绘图，此外，还可以通过生成概要绘图以便于解析这些灌注绘图，在所述概要绘图中，在梗死核心和梗死半暗带中区分出了低灌注面积。该区分可能影响治疗决策的制定，例如，将核心和半暗带的面积份额用于决定是否应当在挽救潜在可逆转受损的组织的努力尝试过程中应用溶栓治疗。出于图示说明的目的，图5示出了范例脑灌注应用软件包的图形用户接口。在该范例中，在图形用户接口中展示了概要绘图502、CBF灌注绘图504、CBV灌注绘图506、MTT灌注绘图508和TTP灌注绘图510。

然而，不能够将脑灌注不足和脑扩散不足仅仅解析为脑部疾病；通常将脑灌注不足和脑扩散不足视为或解析为可以由血管系统的不同机能障碍或畸形引起的系统性疾病。遗憾的是，某些现有的脑灌注应用软件包可能仅仅依赖脑灌注图像数据。例如，当灌注不足出现在脑部图像数据中，但却位于脑部外面的情况下，这可能会导致错误解析。例如，颈动脉狭窄可以模拟灌注不良(诸如对应脑半球的低灌注)。因此，应当使用关于颅外血管系统状态的附加信息，以便使得脑部CTP研究的解析更加可靠。

常规而言，临床医师(诸如放射科医师等)解析从CTP图像数据中导出的灌注绘图和/或概要绘图，并解析附加信息，并在心中将这些解析接合在一起，和/或基于对附加信息的解析手动调节灌注绘图和/或概要绘图的参数。图5中示出了后者，其中，用户经由图形用户接口手动调整灌注绘图参数512和/或概要绘图参数514。遗憾的是，确定此类参数会非常繁琐、费时并易于出错。举例来说，当附加信息包括血管造影研究(诸如覆盖身体从头到心脏的CT血管造影(CTA))时，临床医师解析血管造影研究并随后将基于图像的研究结果(CTP和CTA)与临床症状进行组合，例如，通过基于CTA的研究结果确定合适的灌注参数，并随后在图形用户接口上相应地调整参数512和参数514。

此外，如果可得到新的附加信息或者如果任意的附加信息改变了，临床医师必须解析新的或改变的信息，并再次在心中组合该研究结果以及相应地设置参数512与参数514。结果，尽管附加信息使得CTP研究的解析更加可靠，但它还需要进一步解析CTP图像数据外部的附加信息，以便生成用于补偿或调整CTP分析的缺陷的参数。

本申请的各个方面解决了以上所提到的这些问题及其他问题。

根据一方面，一种灌注分析系统包括灌注建模器和用户接口。灌注建模器基于患者的医学成像灌注数据、通用灌注模型和影响患者体内灌注的一个或多个所识别的患者的病状的量化，生成患者特异性灌注模型。用户接口接收表示对一个或多个所识别的病状的量化进行修改的输入。作为响应，灌注建模器基于患者的医学成像灌注数据、通用灌注模型和一个或多个所识别的患者的病状的量化(包括对其的修改)，更新患者特异性灌注模型。

根据另一方面，一种脑灌注分析方法，包括识别血管系统的第一病状，量化该第一病状，以及基于对第一病状的量化、通用脑灌注模型和脑灌注成像数据生成第一患者特异性脑灌注模型。

根据另一方面，一种包含指令的计算机可读存储介质，当由计算机运行所述指令时，使计算机执行以下步骤：识别血管系统的病状；量化该病状；以及基于对该病状的量化、通用脑灌注模型和灌注成像数据生成患者特异性脑灌注模型。

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实施例，而不应解释为是对本发明的限制。

图1图示说明了包含灌注建模器的医学成像系统。

图2图示说明了对灌注建模器的范例输入。

图3图示说明了用于对灌注建模的流程图。

图4图示说明了用于对灌注建模的流程图。

图5图示说明了现有灌注技术。

首先参考图1，计算机断层摄影(CT)扫描仪100包括固定机架102，通常固定机架102在扫描期间是固定的，因而从这个意义上说，称固定机架102是固定的。然而，固定机架102可以被配置成倾斜和/或以其他方式移动。

扫描仪100还包括由固定机架102可旋转地支撑的旋转机架104。旋转机架104绕检查区域106关于纵向或z-轴108旋转。

辐射源110(诸如x-射线管)由旋转机架104支撑并随旋转机架104绕检查区域106旋转。还涵盖第四代系统。辐射源110一般发射穿透检查区域106的扇形、楔形或锥形的辐射。

辐射敏感探测器阵列112检测由辐射源110发射的穿透检查区域106的光子，并生成表示所检测的辐射的投影数据。图示说明的辐射敏感探测器阵列112包括一行或多行沿z-轴或纵向方向延伸的辐射敏感的光传感器，以及一列或多列沿穿透方向延伸的辐射敏感的光传感器。

重构器114重构来自探测器的投影数据，以便生成表示检查区域106(包括置于检查区域106内的患者的内部解剖结构，诸如血管系统的一部分)的体积图像数据。

患者支撑物116(诸如床)支撑在检查区域106内的患者。患者支撑物116可配合旋转机架104的旋转而沿z-轴108移动，以便于(形成)螺旋的、轴向的或其他所需的扫描轨迹。

通用计算系统118作为操作人员控制台，其包括人可读输出设备(诸如显示器和/或打印机)和输入设备(诸如键盘和/或鼠标)。驻留在控制台118上的软件例如，通过允许操作人员选择或限定扫描方案、启动和终止扫描、查看和/或操纵体积图像数据、和/或以其他方式与系统100交互而使得操作人员能够控制系统100的操作。

在一个实例中，扫描仪100用于执行脑灌注扫描。此类扫描可以包括向受检者施用静脉造影剂介质剂团(诸如碘化造影剂)，并随后随时间推移扫描受检者的脑部。施用造影剂介质剂团之后，随着造影剂介质流经脑部的血管结构，脑部的x-射线强度暂时改变，并随着造影剂材料通过脑部的血管结构，捕获并追踪造影剂材料的量。如上所述，可以使用所产生的图像数据例如在卒中患者或患有另一神经-血管疾病患者的体内识别缺血组织和/或区分不可逆转受损的组织和潜在可逆转受损的组织。当然，扫描仪100能够附加地或备选地用于其他CT应用。

当执行此类脑灌注扫描时，可以将所产生的图像数据传送到灌注建模器120。在该范例中，灌注建模器120是独立于扫描仪100的工作站等的一部分。然而，灌注建模器120能够附加地或备选地在控制台118中实施，和/或作为另一系统的一部分。灌注建模器120至少部分地从图像数据中生成患者特异性脑灌注信息。在一个实例中，患者特异性脑灌注信息是通用脑灌注模型的调整。通用模型可以基于一条或多条规则等，包括根据多个灌注相关参数的等式。可以修改此类通用模型，以便包括和/或去除参数、改变从属性、和/或以其他方式加以修改。

在一个实例中，患者特异性灌注模型包括表示诸如脑血流(CBF)、脑血容量(CBV)、平均通过时间(MTT)、达峰时间(TTP)和/或又一个其他参数等参数的信息，和/或概要信息。如图所示，图示说明的灌注建模器120还使用其他信息或附加信息，以便生成患者特异性脑灌注模型。如下文更详细描述的，附加信息可以包括来自其他扫描的图像数据和/或从其中导出的信息、生理参数(例如，生命体征)、患者历史、诸如血管病状的患者病状等。

用户接口122提供了一种机构，操作人员与灌注建模器120通过该机构彼此交互。此类交互可以包括经由用户接口122呈现诸如来自一个或多个成像过程的单独的和/或叠加图像等各种信息。例如，用户接口122可以将CT数据、CTP数据、CTA数据、来自其他成像模式的数据、和/或其组合(经由覆盖或叠加)呈现为二维或三维图像数据和/或其他图像数据、和/或呈现为之前所提及数据的时间序列。用户接口122可以附加地或备选地呈现图像内的病状、灌注绘图(例如，CBF、CBV、MTT和/或TTP绘图)、概要绘图、统计、参数设置等。此类交互还可以包括操作人员输入，诸如对提供给灌注建模器120并由灌注建模器120用以生成患者特异性脑灌注模型的信息的添加、修改和/或删除。

应该理解，灌注建模器120随其输入的改变(例如，随着添加、修改和/或去除参数)而动态更新或生成患者特异性脑灌注模型。例如，临床医师可以在CTA图像中发现先前未识别为病状的病状(例如狭窄)。临床医师经由用户接口122可以向灌注建模器120中标记或以其他方式识别该病状。作为响应，灌注建模器120基于CTP图像数据和附加信息(其现在还包括新近识别的病状)的组合来更新或生成患者特异性灌注模型。在灌注建模器120不使用此类附加信息的实例中，临床医师可能要负责解析该附加信息(例如，其他图像、生理参数等)并基于CTP研究结果(例如，示出CBF、CBV、MTT和ITT的灌注绘图和概要附图)和来自附加信息的研究结果在心中得出结论，和/或从来自附加信息的研究结果中确定各种参数，以及使用所述研究结果确定用于补偿CTP研究结果中的缺陷的参数。

图2图示说明了示出多种类型输入的非限制范例，灌注建模器120可以将该输入用于生成患者特异性脑灌注模型。如上讨论，其中一个输入是由扫描仪100采集的CT灌注图像数据。另一输入包括通用脑灌注模型202。此类模型可以基于诸如系统参数(如血压)、心脏参数(如心率)、血管参数(如颈动脉周长)、由病状输入所引起的脑灌注参数的改变和/或其他参数等参数。合适的脑灌注参数的范例包括(但不限于)表示脑部灌注不良、低血压引起的平均通过时间延迟等的参数。应该理解，可以改变模型的参数和/或从属性，包括针对具体患者、病状和/或医师的定制。在该范例中，灌注建模器120将CT灌注图像数据、通用脑灌注模型202以及一个或多个以下附加信息用以生成患者特异性脑灌注模型。

在一个实例中，附加信息包括诸如病状的量化和/或病状信息的量化的病状信息。在一个范例中，从图像数据中确定病状的量化。此类图像数据可以是CT数据，包括来自扫描仪100或另一CT扫描仪的CT血管造影(CTA)数据、CTP数据、和/或其他CT数据，和/或来自不同成像模式的图像数据，包括磁共振(MR)、超声(US)、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)、正电子发射断层摄影(PET)等。图像数据分析工具204处理所述图像数据。

分割部件206分割图像数据，例如，以提取一个或多个感兴趣区域(ROI)和/或舍弃所述一个或多个ROI区域外的一个或多个区域。这能够自动完成和/或利用人的干预完成。在一个范例中，所分割的数据包括表示血管结构的信息。例如，分割部件206可以分割CTA图像等，以便获得诸如血管树的血管结构。图像数据分析工具204的参数确定器208从所分割的血管结构中确定各种血管参数。此类参数的范例包括表示颈动脉周长的参数、表示脑部灌注不良(如狭窄造成的低灌注)的参数、表示低血压所引起的平均通过时间延迟的参数等。

识别工具210基于所分割数据以及由图像数据分析工具204从所分割数据中导出的参数识别并量化血管结构内的病状。在一个实例中，识别工具210的量化器212将所分割血管结构的图像数据与包括具有已知病状的血管结构的图像数据的一个或多个模型214进行比较，以便识别病状。在另一实例中，将机器学习技术(诸如通过隐蔽地和/或明确地受训分类器、概率、成本函数、统计、试探等)用以识别血管病状。为灌注建模器120提供所识别的病状的量化。

附加信息可以还包括患者生理参数216。此类参数可以包括(但不限于)血压、心率等。在一个实例中，由操作人员测量并提供这些参数。在另一实例中，这些参数可以附加地或备选地由外部信息源提供，诸如辐射信息源(RIS)、图片存档与通信系统(PACS)、和/或其他医学信息存储、检索和分配系统。在另一实例中，可以附加地或备选地从图像数据(诸如CTA图像数据)中导出这些参数。附加信息可以附加地包括患者医学历史。

图示说明的灌注建模器120使用以上所讨论的输入来生成患者特异性灌注模型。因此，患者特异性脑灌注模型基于CTP图像数据、通用灌注模型和附加信息。患者特异性脑灌注模型可以包括表示CBF、CBV、MTT、TTP和/或又一个其他参数的信息。如上讨论，此类信息连同各种图像数据一起经由用户接口122被呈现给操作人员，并且操作人员可以经由用户接口122添加、修改和/或删除灌注建模器120的各种输入。当操作人员做出任何改变后，灌注建模器120基于CTP图像数据、通用灌注模型和具有对其做出任意改变的附加信息生成更新后的或新的患者特异性灌注模型。

尽管以上范例中的灌注图像数据是由CT扫描仪100采集的，但应该理解，可以附加地或备选地由另一成像模式(诸如MR、US、SPECT、PET等)采集灌注图像数据。

现在结合图3对操作进行描述。

在302中，获得通用脑灌注模型。该模型可以基于系统参数、心脏参数、血管结构参数、和/或其他参数。

在304中，获得表示血管系统病状的图像数据和/或表示脑部灌注不良的图像数据。可以由CT扫描仪和/或其他类型的扫描仪采集此类数据。

在306中，识别并量化血管病状。暂且转向图4，其图示说明了这一范例。在402中，获得心脏和脑部的一组CTA(和/或MRA和/或DSA)图像。在404中，分割该组图像以生成血管树结构。在406中，使用血管结构的通用模型检测血管树结构中的病状。在408中，量化所述病状。

回到图3，在308中，获得患者特异性生理参数。此类参数包括(但不限于)系统参数、心脏参数、血管参数和/或其他参数。

在310中，灌注建模器120基于通用灌注模型、图像数据、所识别病状的量化、患者特异性参数和患者历史确定患者特异性脑灌注模型。转向图4，这在410中示出。

回到图3，在312中，经由用户接口等将患者特异性灌注模型呈现给操作人员。

在314中，操作人员可以修改或调整通用灌注模型、图像数据、所识别的病状、患者特异性参数，和/或患者历史。如果操作人员做出任何修改或调整，则至少重复操作310，并且在312中呈现新的患者特异性脑灌注模型。

以上可以通过计算机可读指令的方式实施，当由计算机处理器执行所述指令时，使处理器执行所描述的操作。在这种情况下，所述指令存储在与有关计算机相关联或以其他方式有关计算机可访问的计算机可读存储介质中。所述操作不需要与数据采集同时执行。

本文已经参考多个实施例对发明进行了描述。他人通过阅读本文的描述，可以想到修改和变型。期望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在所附权利要求或其等价物的范围内。

Claims (15)

1.一种灌注分析系统，包括：

灌注建模器（120），其基于患者的医学成像灌注数据、通用灌注模型和影响所述患者体内灌注的一个或多个所识别的所述患者的病状的量化，生成患者特异性灌注模型；以及

用户接口（122），其接收表示对所述一个或多个所识别的病状进行修改的输入，其中，所述灌注建模器（120）基于所述患者的所述医学成像灌注数据、所述通用灌注模型和包括对其的修改的所述一个或多个所识别的所述患者的病状的所述量化，更新所述患者特异性灌注模型。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述修改包括病状的添加。

3.如权利要求1所述的系统，其中，所述患者特异性灌注模型包括脑灌注模型。

4.如权利要求1所述的系统，其中，所述通用灌注模型至少基于系统参数、心脏参数和血管结构参数。

5.如权利要求4所述的系统，其中，所述血管结构参数包括至少一个表示脑部灌注不良或平均通过时间延迟中的至少一个的参数。

6.如权利要求4所述的系统，还包括确定所述血管结构参数的图像分析工具（204），其中，所述图像分析工具（204）包括：

分割部件（206），其分割图像数据以获得表示对应血管结构的图像数据；以及

参数确定器（208），其基于所分割的图像数据确定所述血管结构参数。

7.如权利要求6所述的系统，还包括识别工具（210），所述识别工具（210）基于所分割的图像数据和所述血管结构参数识别并量化病状。

8.如权利要求7所述的系统，其中，所述识别工具（210）包括量化器（212），所述量化器（212）将所分割的图像数据与血管系统模型（214）进行比较，以识别所述病状。

9.如权利要求1所述的系统，其中，所述灌注建模器（120）基于包括血压或心率中至少一个的一个或多个患者生理参数生成所述患者特异性灌注模型。

10.如权利要求1所述的系统，其中，所述患者特异性灌注模型包括脑血流绘图、脑血容量绘图、平均通过时间绘图或达峰时间绘图中的至少一个。

11.如权利要求1所述的系统，其中，由计算机断层摄影扫描仪（100）采集所述医学成像灌注数据。

12.一种脑灌注分析方法，包括：

识别血管系统的第一病状；

量化所述第一病状；

基于所述第一病状的所述量化、通用脑灌注模型和脑灌注成像数据生成第一患者特异性脑灌注模型；

接收表示对所识别的病状进行修改的输入；以及

基于所述脑灌注成像数据、所述通用脑灌注模型和包括对其的修改的所识别的病状的所述量化，更新所述患者特异性脑灌注模型。

13.如权利要求12所述的脑灌注分析方法，还包括：

识别所述血管系统的第二病状；

量化所述第二病状；以及

基于所述第一病状的所述量化、所述第二病状的所述量化、所述通用脑灌注模型和所述灌注成像数据生成第二患者特异性脑灌注模型。

14.如权利要求13所述的脑灌注分析方法，还包括：

舍弃所述第一病状；以及

基于所述第二病状的所述量化、所述通用脑灌注模型和所述灌注成像数据生成第三患者特异性脑灌注模型。

15.如权利要求12所述的脑灌注分析方法，其中，所述第一病状的所述识别包括将表示所述血管系统的至少子部分的图像数据与包括已知病状的血管系统模型进行比较。

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