CN102498388A - 用于移动放射性核素源分布的图像重建的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于移动放射性核素分布的图像重建的方法。它的特定实施例用于清醒动物的单光子发射计算机断层摄影(SPECT)成像，但是它的技术一般也足以应用于其他移动放射性核素分布。本发明消除了移动源分布的图像重建的运动和模糊伪影。这在使用放射性示踪剂进行小动物脑成像的领域中开创了新途径，现在可以扶行所述新途径而没有麻醉或身体约束对生物系统的干扰影响。

Description

用于移动放射性核素源分布的图像重建的方法

受美国能源部的管理和运营合同第DE-AC05-060R23177号的约束，美国可以享有本发明的某些权利。

技术领域

本发明涉及放射性核素图像重建技术，并且更特别地涉及有用于成像移动放射性核素源的这样的技术。

背景技术

对于人和动物的单光子发射计算机断层摄影(SPECT)成像，麻醉和身体约束可以用于减少或消除运动，然而这些方法可能直接影响相关生物系统的药物动力学或导致可能间接影响放射性示踪剂摄入和保持的应力。这些影响在脑扫描中是显著的。对未麻醉、无约束小动物的成像可以通过消除麻醉剂对动物脑功能的影响和减小作用于动物的应力而提供用于生物医学研究的独特能力，因此在脑研究的领域中开创了新的可能性。

用于发射计算机断层摄影的常规图像重建假设源放射性分布和正被成像的人、动物或对象是静态的。该假设对于人的成像(其中可能存在头部或身体运动)、对于未麻醉动物的成像(其中动物可能在运动中)或对于植物的成像(其中可能存在由于风或机械干扰引起的运动)不一定是真实的。无运动补偿的图像重建导致模糊和降质图像，这影响了放射性示踪剂分布的判读和定量测量。更小的放射性核素积累区域更难辨别。对于生物成像，由于运动引起的该降质影响根据放射性示踪剂生物分布的生理参数的测量。提供一种用于成像这样的移动对象、人和动物而没有这些模糊伪影的系统将有很大的好处。

发明内容

所以本发明的目的是提供一种用于成像诸如人和动物的移动对象而不发生模糊伪影的方法。

本发明提供了一种用于移动放射性核素分布的图像重建的方法。它的特定实施例用于清醒动物的单光子发射计算机断层摄影(SPECT)成像，但是它的技术一般也足以应用于其他移动放射性核素分布。本发明消除了移动源分布的图像重建的运动和模糊伪影。这在使用放射性示踪剂进行小动物脑成像的领域中开创了新途径，现在可以执行所述新途径而没有麻醉或身体约束对生物系统的干扰影响。

附图说明

图1(a-c)是以下的一维投影：(a)静态模型数据集；(b)进行了运动校正的移动模型数据集；以及(c)进行了运动校正的移动模型数据集。

图2是本文中所述的系统的几何形状的示意图。

图3是根据本发明使用的校准块的示意图。

图4是本发明的操作的框图。

具体实施方式

通过引用完整地被合并于本文中的2007年4月24日提交的美国专利第7,209,579号描述了一种用于成像无约束和未麻醉小动物的功能成像系统和一种用于采集这样的图像并且进一步使它们与先前或随后采集的解剖学X射线图像配准的方法。装置包括IR激光轮廓测定系统和伽马、PET和/或SPECT成像系统的组合，它们全部安装在旋转机架上，所述旋转机架允许无约束对象的位置和取向信息以及功能图像的同时采集，所述信息和图像使用图像处理软件进行配准(即，整合)以产生对象的功能图像而不使用约束或麻醉。这样获得的功能图像可以与先前或随后获得的对象的X射线CT图像配准。该系统允许无约束/未麻醉状态下的对象的功能成像，由此减小作用于对象的应力并且消除这样的应力可能引起的对功能测试的任何可能干扰。本文中所述的方法扩展并且完善在美国专利第7,209,579中所述的方法和装置的应用。

在根据美国专利第7,209,579中所述的技术进行的小动物成像中，图像运动以每秒10-15帧的速率被记录，持续典型地为20-30分钟的扫描时间。不能获得这些单独时间帧的断层摄影SPECT图像，原因是伽马照相机不能足够快速地旋转以获得360度的数据。对于PET，单独时间帧的图像重建可以进行、在3D中旋转和平移并且然后求和，但是单独帧由于输入数据的计数性差的特质而噪声极大。求和大量这样的子图像以获得合成图像以前还未被执行。

本文中所述的运动校正方程校正三维源运动，而不是仅仅校正2D SPECT投影数据的线性运动，这有时为了SPECT心脏成像中的患者运动而扶行。

本文中所述的图像重建方程在校正影响所有射线路径的运动的统一图像重建程序中使用所有记录事件。

本发明的图像重建方法在它的小动物SPECT脑成像实施例中使用来自小动物SPECT扫描仪的数据，所述扫描仪的构造类似于在美国专利第7,209,579号中描述的装置，其中为了断层摄影SPECT和PET成像进行了某些关键性改造。首先，三个回射器(未显示)胶粘到小动物的头部，如美国专利第7,209,579号的图2、4-5和6-7中所示。具有三个照相机的实时光学跟踪系统在SPECT扫描期间提供清醒小动物的带连续时间戳的姿势数据，典型地为10-15次/秒。写入磁盘文件的姿势数据由六个几何参数组成：相对于初始头部位置的三个位移和三个角。由伽马照相机记录的闪烁事件也带时间戳并且以列表模式写入文件。伽马照相机所附连到的旋转机架的位置的带时间戳的信息被写入第三文件。跟踪系统、机架和伽马照相机的时钟被同步。

在对移动对象成像之前执行校准扫描以确定伽马照相机参考系和跟踪参考系之间的变换。由三个光学标记12A、12B和12C以及三个放射源14A、14B和14C组成的专门设计的校准模型10(参见图3)以固定配置(stationaryconfiguration)进行扫描。该模型在图3中被显示并且在下面更完整地被描述。从模型设计获知光学标记和放射源的相对位置。重建数据并且获得重建坐标系中的源的坐标。然后计算机程序计算跟踪坐标系和伽马照相机坐标系之间的坐标变换。

来自三个输入文件的信息用于下面所述的迭代列表模式最大似然期望最大化算法(iterative list-mode maximum likehood expectation maximizationalgorithm)。在图像重建期间放射性分布的图像体积从伽马照相机参考系变换为跟踪参考系。执行用于运动校正的变换并且然后将图像体积变换回到伽马照相机参考系，在伽马照相机参考系中扶行用于迭代重建算法的射线跟踪。

在图4中大体概述了前述过程，其中显示了列表模式单光子数据、伽马照相机运动数据和姿势数据使用下面所述的算法与校准扫描数据整合以获得活体未麻醉动物或对象的重建图像。

详细地，如下实现图像。读入来自所有三个子系统文件的数据。通过直方图化列表模式数据产生投影数据。首先，识别机架固定期间的定时间隔。接着比较姿势记录，并且如果来自两个连续姿势记录的所有六个参数变化不超过预设阈值，则将伽马事件加入2D投影图像。只要伽马照相机移动或者如果超过姿势差异阈值就形成新投影图像。应当注意阈值零相当于不执行直方图化。

在迭代步骤期间，检测器是固定的并且根据跟踪和机架位置信息变换重建体积。利用标准迭代最大似然期望最大化(MLEM)算法，并且附加地为每个投影的不同采集次数进行归一化。根据本发明使用的MLEM算法如下：

$s_j^{n+1}=\frac{s_j^n}{{\mathrm{\Σ}}_i{A}_{\mathrm{ij}}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_{\mathrm{ij}}\left[\frac{p_{i,\mathrm{meas}}}{{\mathrm{\Σ}}_k{A}_{\mathrm{ik}}{s}_k^n}\right]$

在应用中，校准模型在运动和无运动的情况下进行成像，并且在有运动补偿和无运动补偿的情况下进行重建。在图3中显示了校准模型10，其中提供了三个光学反射器12A、12B和12C以及三个Co⁵⁷点源14A、14B和14C。图2显示了根据本发明利用的装置的几何形状的示意图。合适的这样的装置的更详细视图在美国专利第7,209,579号的以上引用的图中显示。如图2中所示，装置20包括在由箭头24所示的方向上旋转26A-C的机架22。伽马照相机26A-C的位置(伽马参考系GRF)与SPECT重建体积28和由箭头X^I、Y^I和Z^I表示的旋转角30关联。伽马照相机26A-C的位置在GRF中进行测量。跟踪参考系(TRF)被定义为光学照相机32的坐标系。

在伽马照相机的参考系(GRF)中执行图像重建并且因此源对象或动物中的点的位置必须根据该参考系中的时间进行计算。然而从使用运动跟踪系统的直接测量仅仅知道根据跟踪参考系(TRF)中的时间的对象运动。GRF中的3D点位置可以通过下列向量方程根据TRF中的运动进行计算：x(GRF，t)＝R_TG[R_pose(t)R^-1 _pose(t₀){R^-1 _TG[x(GRF，t₀)-t_TG]-t_pose(t₀)}+t_pose(t)]+t_TG，其中：

x(GRF，t)是根据时间t的伽马参考系中的源对象点的3D位置；

x(GRF，t₀)是在开始时间t₀的伽马参考系中的源对象点的3D位置；

R_TG和t_TG是描述从跟踪参考系变换到伽马参考系的3D旋转矩阵和3分量平移向量；(也就是说，伽马参考系中的点的坐标由方程x(GRF)＝R_TGx(TRF)+t_TG给出。R_TG和t_TG的值从使用具有回射器和放射源的双模态模型的校准实验确定)。

R^-1 _TG是R_TG的逆矩阵，使得跟踪参考系中的点的坐标可以通过以下方程从伽马参考系中的坐标计算：

x(TRF)＝R^-1 _TG[x(GRF)-t_TG]；

R_pose(t)和t_pose(t)是描述在跟踪参考系中的点从参考位置运动到在时间t的位置的时间相关3D旋转矩阵和3分量平移向量。(运动跟踪系统提供该信息，该信息在原始形式中由三个旋转参数(横摇(roll)、纵摇(pitch)、偏航(yaw))和3个正交平移参考给出)。

R^-1_pose(t)是矩阵R_pose(t)的逆矩阵；

R_pose(t₀)和t_pose(t₀)是将用于进行图像重建的对象位置的在时间t₀的姿势旋转矩阵和姿势平移向量。时间t₀通常被视为在扫描开始时的位置。

在概念上以上方程进行以下处理：

1)将在时间t₀的伽马参考系中的源对象点的坐标变换为它在跟踪参考系中的坐标(使用R^-1 _TG和t_TG)；

2)将跟踪参考系中的点位置变换为它在参考跟踪位置的位置(使用R^-1 _pose(t₀)和t_pose(t₀))；

3)将测得运动变换应用于跟踪参考系中(使用R_pose(t)和t_pose(t))；以及

4)将坐标从跟踪参考系变换回到伽马参考系(使用R_TG和t_TG)。

用于迭代图像重建中的正向和背投影的射线跟踪使用由以上方程给出的运动校正源体素位置，例如在应用最大似然预期最大化方法或有序子集预期最大化(ordered subsets expectation maximization)方法中。

进行了运动校正的移动点源的空间分辨率半高宽度(FWHM)仅仅比在无运动的情况下成像的点源差大约0.1mm。曾经在有运动补偿和无运动补偿的情况下执行过清醒动物扫描的重建。通过重建头部体积的切片的视觉比较显示当执行运动校正时图像品质的显著改善。下面的表1揭示了通过每个伽马源获得的轮廓的半高宽度。

表1

图1(a-c)显示了静态模型数据集(a)、进行了运动校正(b)和未进行运动校正(c)的移动模型数据集的一维投影的图示。

因此描述了一种用于移动放射性核素分布的图像重建的方法。本发明消除了移动源分布的图像重建的运动和模糊伪影。更具体地，所述方法包括：A)在跟踪系统中在运动和无运动的情况下成像三维模型，所述三维模型包括至少三个反射标记和至少三个伽马源，所述跟踪系统包括：I)用于对象的有限限制的成像体积；II)围绕所述成像体积的旋转机架；III)至少三个照相机，所述照相机在所述三维模型上扫描并且当所述照相机扫过对象时通过对从所述反射标记反射的光所生成的图像进行采集而提取轮廓，从而空间地定位安装在所述旋转机架上的所述成像体积内的所述模型；至少两个SPECT和/或PET成像装置也安装在所述机架上的适当位置以允许所述光源和所述照相机显示所述成像体积并且空间地定位和映射所述模型，同时所述SPECT和/或PET成像装置功能地成像所述模型；以及IV)图像处理硬件和软件，所述图像处理硬件和软件接收来自所述跟踪系统和所述照相机的电子信号并且生成所述模型的组合且配准的轮廓和功能图像；以及B)重复步骤A的过程，同时将标记有至少三个光学反射器并且先前已注射有放射性药物的活体未麻醉对象定位在所述成像体积中；以及C)通过作为软件的一部分的合适的3D定位方程和迭代列表模式最大似然预期最大化算法的应用获得未麻醉对象的功能图像。

熟练技术人员将显而易见可以对上述的系统进行许多变化和修改而不脱离本发明的精神和范围。所有这样的修改和变化明显地预料为属于由附带的权利要求限定的本发明的范围内。

Claims (6)

1.一种用于未麻醉活体对象中的移动放射性核素分布的图像重建的方法，包括：

A)在跟踪系统中在运动和无运动的情况下成像三维模型，所述三维模型包括至少三个反射标记和至少三个伽马源，所述眼踪系统包括：

I)用于对象的有限限制的成像体积；

II)围绕所述成像体积的旋转机架；

III)至少三个照相机，所述照相机在所述三维模型上扫描并且当所述照相机扫过对象时通过对从所述反射标记反射的光所生成的图像进行采集而提取轮廓，从而空间地定位安装在所述旋转机架上的所述成像体积内的所述模型；

IV)至少两个SPECT和/或PET成像装置，所述成像装置也安装在所述机架上的适当位置以允许所述光源和所述照相机显示所述成像体积并且空间地定位和映射所述模型，同时所述SPECT和/或PET成像装置功能地成像所述模型；以及

V)图像处理硬件和软件，所述图像处理硬件和软件接收来自所述眼踪系统和所述照相机的电子信号并且生成所述模型的组合且配准的轮廓和功能图像；以及

B)重复步骤A的过程，同时将标记有至少三个光学反射器并且先前已注射有放射性药物的活体未麻醉对象定位在所述成像体积中；以及

C)通过应用作为软件的一部分的向量方程和迭代列表模式最大似然预期最大化算法而获得未麻醉对象的功能图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述向量方程为：

x(GRF，t)＝R_TG[R_pose(t)R^-1 _pose(t₀){R^-1 _TG[x(GRF，t₀)-t_TG]-t_pose(t₀)}+t_pose(t)]+t_TG

其中：

x(GRF，t)是根据时间t的伽马参考系中的源对象点的3D位置；

x(GRF，t₀)是在开始时间t₀的伽马参考系中的源对象点的3D位置；

R_TG和t_TG是描述从跟踪参考系变换到伽马参考系的旋转矩阵和3分量平移向量；

R^-1 _TG是R_TG的逆矩阵；

R_pose(t)和t_pose(t)是描述在跟踪参考系中的点从参考位置运动到在时间t的位置的时间相关3D旋转矩阵和3分量平移向量；

R^-1 _pose(t)是矩阵R_pose(t)的逆矩阵；以及

R_pose(t₀)和t_pose(t₀)是将用于进行图像重建的对象位置的在时间t₀的姿势旋转矩阵和姿势平移向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述迭代列表模式最大似然预期最大化算法如下：

$s_j^{n+1}=\frac{s_j^n}{{\mathrm{\Σ}}_i{A}_{\mathrm{ij}}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_{\mathrm{ij}}\left[\frac{p_{i,\mathrm{meas}}}{{\mathrm{\Σ}}_k{A}_{\mathrm{ik}}{s}_k^n}\right]$

4.一种用于未麻醉活体对象中的移动放射性核素分布的图像重建的方法，包括：

A)将至少三个回射器附连到待成像的小动物；

B)使用包括附连到旋转机架的至少三个照相机的实时光学跟踪系统获得未麻醉对象的带连续时间戳的姿势数据以获得跟踪参考系；

C)同时使用附连到所述机架的至少两个伽马照相机执行SPECT扫描以获得带时间戳的伽马参考系或列表模式数据以获得伽马参考系；

D)同时获得关于所述旋转机架的位置的带时间戳的位置信息；

E)同步所述跟踪系统、机架和伽马的时间戳；以及

F)扶行校准扫描以从所述跟踪参考系变换为所述伽马参考系；以及

G)通过应用作为软件的一部分的向量方程和迭代列表模式最大似然预期最大化算法而在所述伽马参考系中重建图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述向量方程为：

x(GRF，t)＝R_TG[R_pose(t)R^-1 _pose(t₀){R^-1 _TG[x(GRF，t₀)-t_TG]-t_pose(t₀)}+tpose(t)]+t_TG

其中：

x(GRF，t)是根据时间t的伽马参考系中的源对象点的3D位置；

x(GRF，t₀)是在开始时间t₀的伽马参考系中的源对象点的3D位置；

R_TG和t_TG是描述从跟踪参考系变换到伽马参考系的旋转矩阵和3分量平移向量；

R^-1 _TG是R_TG的逆矩阵；

R_pose(t)和t_pose(t)是描述在跟踪参考系中的点从参考位置运动到在时间t的位置的时间相关3D旋转矩阵和3分量平移向量；

R^-1 _pose(t)是矩阵R_pose(t)的逆矩阵；以及

R_pose(t₀)和t_pose(t₀)是将用于进行图像重建的对象位置的在时间t₀的姿势旋转矩阵和姿势平移向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其中所述迭代列表模式最大似然预期最大化算法如下：

$s_j^{n+1}=\frac{s_j^n}{{\mathrm{\Σ}}_i{A}_{\mathrm{ij}}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_{\mathrm{ij}}\left[\frac{p_{i,\mathrm{meas}}}{{\mathrm{\Σ}}_k{A}_{\mathrm{ik}}{s}_k^n}\right]$

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