CN102362278A - 灌注成像 - Google Patents
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Abstract
一种方法，包括：经由数据分析器(122)执行计算机可执行指令，该指令在没有用户交互的情况下基于与患者对应的成像数据和非成像数据从规程的电子储存库(210)中选择处理规程(212)；经由数据分析器(122)利用所选择的处理规程(212)在第一处理模式下处理受检者的功能成像数据；以及对经处理的数据执行可信性检查。
Description
下文总体涉及灌注成像，并且尤其应用于计算机断层摄影灌注(CTP)。然而，其还适用于其他医学成像应用和非医学成像应用，包括在应用可能为全自动或半自动的、和/或基于交互式用户输入的一个或多个处理步骤之后可获得最终成像结果的应用。
计算机断层摄影灌注(CTP)成像提供能够用于方便诊断具有大脑灌注异常的患者(如卒中患者)的信息。一般而言，典型的CTP程序包括以静脉注射的方式向患者施予造影剂。然后扫描患者的感兴趣器官，诸如大脑。造影剂令该器官中的x射线密度随着造影剂流动通过和洗出该器官的脉管结构而暂时增加。
随着造影剂流动通过大脑的脉管结构，针对不同的时间间隔捕获数据并生成图像，以跟踪造影剂。所得到的数据能够用于例如在卒中患者中识别缺血性组织和/或区分不可逆损伤组织(坏死组织或者梗死的核心)与潜在可逆损伤组织(危险组织或者梗死的半暗带)。
灌注的软件应用包提供由用户对CTP图像数据进行分析的交互式控制。这样的包能够用于生成示出了脑血流量(CBF)、脑血容积(CBV)、平均通过时间(MTT)和峰时(TTP)图的视觉或图形灌注参数图，以及基于灌注参数图的综合图，其示出了大脑中的高灌注区域。
这样的图有助于识别梗死的核心和半暗带，并且可以影响治疗决策制定，例如，使用核心与总缺血性区域(核心加上半暗带)的百分比来决定是否应该应用溶栓或其他治疗，以试图挽救潜在可逆损伤组织(半暗带)。
遗憾的是，这种用户控制需要相当大量的用户交互，这会使得灌注图的生成是一件耗时、易于出错和/或乏味的任务。例如，用户可能必须进行一序列独立的任务，诸如配准图像数据、对图像数据进行滤波、生成灌注图、识别图像数据中的血管等。尽管使这些任务中的一项或多项自动化可以减少用户交互的量，但自动化也易于出错，这可能导致不正确的诊断和/或治疗决策。
本申请解决上述问题和其他问题。
根据一个方面，一种方法包括：经由数据分析器执行计算机可执行指令，该指令在没有用户交互的情况下基于与患者对应的成像数据和非成像数据从规程的电子储存库中选择处理规程；经由数据分析器利用所选择的处理规程在第一处理模式下处理受检者的功能成像数据；以及对经处理的数据执行可信性检查。
根据另一方面，一种数据分析器包括：规程选择器，其基于患者的成像数据和非成像数据从存储在规程储存库中的多个处理规程中选择处理规程；处理器，其在没有用户交互的情况下采用所选择的处理规程处理患者的患者数据；以及规程修改器，其在经处理的数据未满足可信性检查时，基于用户输入修改所选择的处理规程，其中，处理器采用经修改的处理规程处理患者数据。
根据另一方面，一种计算机可读存储介质，其包含当由计算机执行时令计算机执行以下步骤的指令：加载患者数据，其中，患者数据包括用于后期处理以获得诊断图像数据的输入；在没有用户交互的情况下基于患者的成像和非成像数据从数据库中选择处理规程；在没有用户交互的情况下利用所选择的处理规程处理患者数据；以及在经处理的数据未满足可信性检查时，修改所选择的处理规程并利用经修改的处理规程处理患者数据。
本发明可以具体化为各种部件和部件布置，以及各种步骤和步骤安排。附图仅用于图示说明优选实施例，而不应解释为其对本本发明构成限制。
图1图示了结合成像系统的数据分析器。
图2图示了示例性数据分析器。
图3图示了示例性方法。
下文总体涉及利用基于成像数据、非成像数据和/或其他信息选择的处理规程处理诸如图像数据和/或其他数据的患者数据。该处理规程可以是先前被验证的规程，或者是例如基于图像数据、非图像数据、可信性检查和/或其他信息修改的先前被验证的规程。
在一个实例中，利用所选择的规程进行处理是自动的，从而在没有用户交互的情况下利用所选择的规程处理数据。在这种实例中，能够在处理期间和/或之后执行一个或多个可信性检查(自动和/或手动的)，并且能够使用该检查以方便确定是否应当调整规程、是否应当利用用户交互来执行合适的规程调整和/或处理步骤中的一个或多个。然后能够利用经调整的规程和/或以半自动或手动模式处理数据。在另一实施例中，利用所选择的规程进行的处理最初是半自动或手动的，因为对于处理步骤中的某些或所有，是通过用户交互利用规程处理数据的。以上允许针对患者协调对研究的处理。
还应当意识到，在处理患者数据之前、期间和/或之后，可以自动地或手动地在交互的、半自动的和自动的处理之间切换这种处理。例如，假定最初将处理设定为全自动处理，系统和/或用户能够评估以下信息：诸如，时间浓度曲线的形状、患者的生理参数、患者运动、关于造影剂施予的信息、参考血管的位置、所生成的灌注图、诸如平均通过时间(MTT)、脑血容量(CBV)、脑血流量(CBF)和峰时(TTP)的参数、所选择的规程、可获得的规程、CTP图像数据、图像数据的配准、图像数据的分割等，并且可以将处理模式切换至半自动模式或交互模式。同样地，能够基于可获得的信息将模式从任何开始模式切换到一个或多个其他模式。
出于解释性的目的，以下结合处理CTP图像数据更详细地描述以上内容。也能够处理来自诸如MR、US、SPECT、PET等的其他模态的其他数据和/或其他功能成像数据。图1图示了包括固定机架102和由固定机架102可旋转地支撑的旋转机架104的计算机断层摄影(CT)机架100。
旋转机架104关于纵轴或z轴108绕检查区域106旋转。诸如x射线管的辐射源110由旋转机架104支撑并与旋转机架104一起绕检查区域106旋转。辐射源110发射辐射，该辐射被准直器112准直以产生贯穿检查区域106的大致扇形、楔形或锥形辐射束。辐射敏感探测器阵列114探测贯穿检查区域106的光子并生成指示其的投影数据。
重建器116重建投影数据，并生成指示包含位于其中的受检者一部分的检查区域106的体积图像数据。诸如躺椅的患者支撑物118支撑进行扫描的患者。通用计算系统120用作操作员控制台。驻留在控制台120上的软件允许操作员控制系统100的操作。
扫描器100能够用于执行诸如大脑或其他脉管组织的CTP程序的时序对比增强的成像程序和/或其他程序。这种程序可以包括向受检者施予造影剂介丸剂，例如静脉注射的碘化造影剂，并且之后随时间扫描受检者的大脑。施予造影剂之后，大脑的x射线密度随着造影剂介质流动通过大脑的脉管结构而暂时改变。在一个实例中，采集从造影剂摄取的开始到其通过大脑之后的洗出的图像。
能够经由多个扫描随着造影剂材料通过大脑的脉管结构跟踪造影剂材料的流动。所得到的CTP图像能够用于例如在卒中患者中或者具有另一神经脉管疾病的患者中识别缺血性组织和/或在不可逆损伤组织与潜在可逆损伤组织之间进行区分。扫描器100能够额外地或备选地用于执行扫描其他成像程序。
数据分析器122分析成像数据。在一个实例中，这包括生成指示诸如平均通过时间(MTT)、脑血容积(CBV)、脑血流量(CBF)和峰时(TTP)的参数和/或一个或多个其他参数的一个或多个灌注图，和/或基于灌注图中的一个或多个的综合图。
规程识别器124识别用于处理CTP数据的规程。如以下更详细描述地，能够基于诸如非成像数据(例如，患者状态、历史、病理等)、成像数据(例如规程、参数等)、用户输入和/或其他输入的各种输入识别规程，并且所述规程可以是现有规程、新导出的规程、经修改的规程和/或其他规程。
输出装置126能够用于呈现诸如CTP数据、中间数据(例如，诸如经配准的数据、经分割的数据、经滤波的数据等的预处理数据)、灌注图中的一个或多个、综合图和/或其他信息的数据。这种数据能够用于执行对分析的可信性检查。可信性检查可以包括评估时间浓度曲线(TCC)的形状、参考血管的位置、一个或多个灌注图、综合图和/或其他信息。
在一个实例中，如果医师和/或执行计算机可读指令在处理期间的任何步骤中观测到可信性检查中的不一致，并且/或者确信基于所选择的规程、造影剂施予、患者状态、医师的经验和/或其他信息，该可信性检查很有可能将是失败的，则能够调整一个或多个规程参数，并且数据分析器122能够利用经调整的规程处理数据。
备选地或此外，数据分析器122能够以交互或半交互模式运行，在该模式下，在数据分析器122执行一个或多个处理步骤的同时医师与数据分析器122交互(例如，向数据分析器提供输入)。如此，数据分析器122能够减少用户交互并改进处理速度，同时减少可能导致错误的诊断和/或治疗决策的利用规程处理数据和/或对灌注图和/或综合图的依赖。
在另一实例中，利用诸如在WO 2008/034182中描述的固定的、不可调整的规程进行全自动的分析。遗憾的是，由于该规程未考虑患者特异性参数、可信性检查、程序特异性信息等，并且分析通常不允许用户交互，因而这种方法易于出错，其中有时需要这样的用户交互以减少可能导致错误的诊断和/或治疗决策的处理。
图2图示了数据分析器122的非限制性示例。数据分析器122包括处理CTP和/或其他数据的处理器202。在CTP数据分析的情境下，处理可以包括配准图像数据、分割图像数据、对图像数据滤波、生成一个或多个灌注掩膜、限定图像数据中一个或多个血管(例如，参考动脉等)和/或中线、基于图像数据和其中所限定的血管生成一个或多个灌注图、基于灌注图生成综合图等。
在图示的示例中，由扫描器100生成CTP数据。在其他实施例中，能够由不同的模态或装置生成数据。可以由数据生成装置提供数据，或者从诸如数据库或存档系统的图像储存库中获得数据，所述存档系统例如是医院信息系统(HIS)、放射信息系统(RIS)、图片存档与通信系统(PACS)、电子患者病历(EPR)系统和/或其他系统。
模式选择器204识别处理器202的操作模式。合适的模式包括处理器202在没有用户交互的情况下处理CTP数据的全自动模式、以某种程度的用户交互执行处理动作中的一个或多个的部分自动或交互模式、以及用户手动逐步完成各动作的手动模式。如图所示，用户可以与处理器202和/或模式选择器204交互以设定和/或改变模式。
用户可以在设置配置206中设定可由模式选择器204读取的默认或用户限定的模式。还可以针对和/或在处理期间改变模式。用户或模式选择器204可以基于成像数据、非成像数据和/或其他信息选择研究的模式。这种信息可以指示采用可获得的规程中的一个很可能导致无法满足可信性检查或者使可信性检查失败，和/或指示可能影响在所选择的规程中未考虑结果的信息。
规程选择器208识别处理规程。在一个实例中，所识别的规程是来自包括多个规程212的规程储存库210中的规程。规程储存库210中的规程212可以是先前限定并验证的规程，并且与患者和/或成像程序特性相关联。如此，患者状态和/或成像程序参数能够用于识别规程候选。
规程储存库210可以包括从患者信息数据库或如HIS、RIS、PACS、EPR系统和/或其他系统的存档系统中获得的规程。规程修改器214和/或用户能够修改所选择的规程和/或规程储存库210中的规程，基于规程储存库210中的规程导出规程，和/或从规程储存库210中选择备选规程。
规程选择器208能够基于诸如成像数据、非成像数据、可信性检查和/或用户输入的信息来识别规程。非成像数据的示例包括但不限于患者的状态(例如，心脉管疾病)、生理参数(例如，心率)、神经系统症状、神经系统缺陷、例如脉管异常(如狭窄)的已知异常和/或其他信息。成像数据的示例包括但不限于图像采集参数、扫描时间信息、造影剂施予时间信息和/或其他信息。
输出装置126以人类可读格式呈现CTP数据、经配准的图像数据、经滤波的成像数据、经掩膜的图像数据、经分割的图像数据、一个或多个所识别的脉管、所生成的灌注图(MTT、CBF、CBV等)中的一个或多个、时间浓度曲线、综合图和/或其他信息。如上所述，基于该信息，用户例如可以经由或多或少的用户交互利用不同的或经修改的规程来再次处理CTP数据。
在图示的实施例中，可信性检查器216检查数据。在该实例中，数据分析器122能够生成指示是否应当再次处理CTP数据和/或推荐对处理规程和/或处理模式的改变。在另一实例中，输出装置126呈现可信性检查器216的输出，并且用户确定该信息。在另一实施例中，忽略可信性检查器216。
图3图示了一流程图。
在302，识别用于处理的数据集。如上所述，合适的数据包括由诸如CT、MR、US、SPECT、PET等成像模态数据生成的成像灌注数据。
在304，识别处理规程。如上所述，所识别的规程能够从规程储存库中获得，从其导出或者新近生成的。能够基于诸如成像数据、非成像数据和/或其他信息来识别规程。
在306，选择处理模式。所述模式可以是自动、半自动或手动模式。所述模式可以是默认模式或基于成像数据、非成像数据和/或其他信息选择的模式。
在308，基于所选择的模式利用所识别的处理规程处理数据。这种处理还可以包括诸如配准图像数据、对图像数据滤波、生成灌注掩膜、分割图像数据、识别一个或多个参考脉管、生成一个或多个灌注图、生成综合图的各种预处理和/或其他处理。
在310，在包括以下中的一个或多个的经处理的数据上执行可信性检查：经配准的图像数据、经滤波的数据、掩膜、经分割的数据、所识别的参考脉管、一个或多个灌注图以及综合图。
在312，基于可信性检查，可以改变或者修改处理规程，并且/或者可以通过不同程度的用户交互利用不同的模式来执行处理步骤中的一个或多个。
在另一实例中，用户可以确定在动作308的处理数据之前通过用户交互来执行处理步骤中的一个或多个。例如，如果用户确信可信性检查很可能将是失败的，则用户能够将数据分析器122的模式改变为半交互模式。
可以通过计算机可读指令的方式实施以上内容，当由(多个)计算机处理器执行时，所述指令令(多个)处理器执行本文所述的动作。在这种情况下，指令被存储在诸如存储器的计算机可读存储介质中，该存储器与相关计算机相关联和/或可以其他方式被相关计算机访问。
本文已经参考各种实施例描述了本发明。其他人在阅读本文说明书的基础上可以作出修改和变更。旨在将本发明解释为包括所以这种修改和变更，只要其落入所附权利要求或其等价物的范围内。
Claims (26)
1.一种方法，包括：
经由数据分析器(122)执行计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在没有用户交互的情况下基于与患者对应的成像数据从规程的电子储存库中选择处理规程；
经由所述数据分析器(122)利用所选择的处理规程在第一处理模式下处理受检者的功能成像数据；以及
对经处理的数据执行可信性检查。
2.如权利要求1所述的方法，还包括基于所述可信性检查将处理模式从所述第一处理模式改变到第二处理模式，其中，所述数据分析器(122)在所述第二处理模式下处理所述功能成像数据。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述第一处理模式和第二处理模式分别包括不同程度的用户交互。
4.如权利要求2到3中的任一项所述的方法，其中，第一模式在没有用户交互的情况下处理所述数据，而所述第二处理模式利用用户交互处理所述数据。
5.如权利要求1到4中的任一项所述的方法，其中，所述处理规程包括多个计算机可执行动作，并且所述数据分析器(122)在所述可信性检查未被满足时利用用户交互执行所述多个动作中的至少一个，其中，在所述可信性检查之前自动执行所述多个动作中的所述至少一个。
6.如权利要求4到5中的任一项所述的方法，其中，所述多个动作包括：
配准来自患者数据的图像数据；
识别所述图像数据中的参考血管；
基于经配准的图像数据和所识别的参考血管生成至少一个灌注图；以及
基于所述至少一个灌注图生成综合图。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述可信性检查包括评估所述至少一个灌注图。
8.如权利要求1到6中的任一项所述的方法，还包括在所选择的处理规程中未反映所述受检者的生理状态时，改变所述处理模式。
9.如权利要求1到8中的任一项所述的方法，还包括在确定所选择的规程会产生不满足所述可信性检查的结果时，选择半交互处理模式。
10.如权利要求1到9中的任一项所述的方法，其中，所述可信性检查包括评估以下中的至少一个：时间浓度曲线的形状、或者所述参考血管的位置、或者从所述图像数据或由所述数据分析器(122)处理的图像数据中导出的一个或多个其他特征。
11.如权利要求1到10中的任一项所述的方法，还包括基于与患者对应的非成像数据选择所述处理规程，其中，所述非成像数据包括指示以下中的一个或多个的信息：所述受检者的心率、神经系统症状、神经系统缺陷或血管异常。
12.一种数据分析器(122)，包括：
规程选择器(208)，其基于患者的成像数据从存储在规程储存库(210)中的多个处理规程(212)选择处理规程(212)；
处理器(202)，其采用所选择的处理规程(212)，从而在没有用户交互的情况下处理所述患者的患者数据；以及
规程修改器(214)，其在经处理的数据未满足可信性检查时基于用户输入修改所选择的处理规程(212)，其中，所述处理器(202)采用经修改的处理规程处理所述患者数据。
13.如权利要求12所述数据分析器(122)，其中，所述患者数据包括计算机断层摄影灌注数据。
14.如权利要求12到13中的任一项所述的数据分析器(122)，还包括：
模式选择器(204)，其基于所述可信性检查使所述数据分析器(122)在自动、半用户交互和用户交互模式之间转换。
15.如权利要求14所述数据分析器(122)，其中，在经处理的数据未满足所述可信性检查时，所述模式从所述自动模式转换到所述半用户交互或所述用户交互模式中的一个。
16.如权利要求12到15中的任一项所述的数据分析器(122)，其中，所选择的处理规程包括多个计算机可执行动作，并且所述处理器(202)在没有用户交互的情况下执行所述多个动作。
17.如权利要求12到15中的任一项所述的数据分析器(122)，其中，所选择的处理规程包括多个计算机可执行动作，并且所述处理器(202)在所述经处理的数据未满足所述可信性检查时利用用户交互执行所述多个动作中的至少一个。
18.如权利要求12到17中的任一项所述的数据分析器(122)，其中，所述患者数据包括灌注图像数据，并且所述处理器(202)基于所述患者数据生成至少一个灌注图。
19.如权利要求18所述的数据分析器(122)，其中，所述处理器(202)基于所述至少一个灌注图生成综合图。
20.一种包含指令的计算机可读存储介质，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机执行以下步骤：
加载患者数据，其中，所述患者数据包括用于后期处理以获得诊断图像数据的输入；
在没有用户交互的情况下基于所述患者的成像数据从数据库中选择处理规程；
在没有用户交互的情况下利用所选择的处理规程处理所述患者数据；以及
在经处理的数据未满足可信性检查时，修改所选择的处理规程并利用经修改的处理规程处理所述患者数据。
21.如权利要求20所述的计算机可读存储介质，还包含指令，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机执行以下步骤：在经处理的数据未满足所述可信性检查时利用用户交互处理所述患者数据。
22.如权利要求20到21中的任一项所述的计算机可读存储介质，还包含指令，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机执行以下步骤：在没有用户交互的情况下的以下内容中的一个或多个：配准所述患者数据的图像数据以及在所述图像数据中识别参考动脉。
23.如权利要求22所述的计算机可读存储介质，还包含指令，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机在没有用户交互的情况下执行：基于经配准的图像数据和所识别的动脉生成至少一个灌注图。
24.如权利要求23所述的计算机可读存储介质，还包含指令，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机在没有用户交互的情况下执行：基于所述灌注图生成至少一个综合图。
25.如权利要求20到24中的任一项所述的计算机可读存储介质，还包含指令，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机执行以下步骤：基于以下中的一个或多个修改所选择的处理规程：时间浓度曲线的形状、所述患者的生理参数、患者运动、关于施予给所述患者的造影剂的信息、参考血管的位置、所生成的灌注图以及所述患者的CTP图像数据。
26.如权利要求20到25中的任一项所述的计算机可读存储介质，还包含指令，当由计算机执行时，所述指令令所述计算机执行以下动作：在交互、半自动和全自动处理模式之间进行切换。
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