CN102498438B - 放射线成像系统的扩展低对比度可检测性 - Google Patents

放射线成像系统的扩展低对比度可检测性 Download PDF

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Abstract

本发明的系统和方法使用实际的重构图像为放射线成像系统的核操作模式的操作范围决定扩展的低对比度可检测性性能函数,所述系统和方法在放射线成像系统扫描器的操作范围上并且针对基于离线校准的任意患者尺寸表征放射线成像系统扫描器的对比度性能,其使用针对每个被扫描对象的相对流量和对比度指数的有序偶来提供用于每个对比度组的每个协议的对比度指数,并且使用流量指数和对比度指数的有序偶来决定针对放射线成像系统的操作范围的扩展低对比度可检测性性能函数。也公开了扩展低对比度可检测性性能数据汇编和临床使用的方法以及低对比度人体模型配置和校准方法。

Description

放射线成像系统的扩展低对比度可检测性
相关申请
本申请要求于2009年7月17日提交的美国临时专利申请No.61/271,150、以及于2009年10月14日提交的美国临时专利申请No.61/278,954的优先权,两者通过引用均已包含于此。
技术领域
本发明涉及放射学和成像的通用领域,尤其涉及放射线(X光)成像领域。
背景技术
由于包括计算机化断层x射线照相法(CT)的放射线成像具有检测小的低对比度特征的能力,它已经变成放射学医疗实践的主要部分,允许医师检测包括大脑和肝脏的软组织解剖部位中的低对比度肿瘤和病变。低对比度检测是诊断x射线成像方法的重要特征。当今在放射学中的重要论题为如何减少CT检查期间的辐射剂量,而不降低图像质量。通常,更高的辐射剂量导致能够检测更低对比度的更小对象,而更低剂量导致图像噪声的增加。增加的辐射剂量增加辐射致癌的风险。
这个专利中的描述集中讨论计算机化断层x射线断层照相法(CT),但是描述的技术的应用不限于CT。描述的技术也可被应用于其它放射线成像系统,因此该专利中对“CT”或“CT扫描器”的引用应该被解释为应用于其它放射线成像系统。
CT系统从低对比度对象的背景中区别低对比度对象的能力由其低对比度可检测性(low contrast detectability,LCD)测量。借助人体模型测量LCD,所述人体模型或体模包含各种尺寸的低对比度对象。体模通过使用不同密度的材料产生低对比度对象,体模对于测试常规的能量集成CT扫描器是有用的。使用能量敏感材料产生低对比度对象的体模就允许针对双能量扫描器的性能测试。
CT扫描器的低对比度分辨率通常被限定为在给定对比度水平和剂量可检测的最小对象。对比度水平通常被指定为水的线性衰减系数的百分比。带有当前方法的样本规范可为“针对在30mGy CTDIvol剂量上10mm切片厚度的0.3%对比度上的4mm”。有时使用其它剂量度量,例如在体模的外表面测量的表面剂量。
按以下两种方法之一在单一协议上制定当前LCD规范:
1.人类观察——由一个或更多人类观察员观看重构的图像,从而决定观察员认为可见的最小管脚;
2.统计方法——自动化算法以指定的置信区间从平的“水”图像预测检测给定尺寸管脚需要的对比度。
在该说明书中将示出,当前的LCD规范是不充分的,因为其仅表征在一种协议中CT扫描器的性能,并且表征扩展范围上的性能是必要的,其中扩展范围包含例如扫描器的完全操作范围。
对比度指数
为了扩展低对比度可检测性的测量,可使用新的对比度量度M,其以一种方法限定,例如通过等式1限定,且被指定为“对比度指数(contrast index)”:
M=M0/cp    (1)
在等式1中,p为以毫米为单位测量的最小管脚尺寸,其在以Hounsfield(亨斯菲尔德)单位(HU)测量的对比度水平c上可见,其中一个Hounsfield单位相应于水衰减的0.1%,且M0为用于将量度M带入适宜数值范围的任意常数。重点注意的是,在该定义中的对比度水平c是名义上或预期的对象对比度水平,与测量的对比度水平相对,其中测量的对比度水平稍后以大写字母C表示。在该实例中,M0=6000以便将在0.3%上2mm的最佳当前对比度规范映射到1000的对比度量度。例如,规范“针对在30mGy CTDIvol剂量上10mm切片厚度的0.3%对比度上的4mm”,将生成500的对比度量度,
M = 6000 ( 3 ) ( 4 ) = 500 - - - ( 2 )
流量指数
商业CT扫描器通常在各种各样的协议上操作,其中的每个协议具有不同的对比度特征。影响对比度的协议参数包括(1)扫描时间、(2)管电流(mA)、(3)切片厚度、(4)对象直径、(5)管电压(kVp)和(6)x射线滤波器。而且,非线性重构方法以及重构像素尺寸和重构滤波器显著影响对比度。以下假设,集合起来包含核操作模式的管电压、x射线滤波器、扫描直径和重构方法是固定的,且在该核操作模式下的扫描器可由CTDIvol剂量指数表现其特征。然后,直接影响可用于检测的x射线流量的参数为:
1.扫描时间(scanTime,0.25-2.0秒/转)
2.x射线管电流(20-400mA)
3.切片厚度(sliceThick,0.5-10.0mm)
4.对象直径(20-50cm)
5.剂量指数(CTDIvol)
相对流量量度,被指定为“流量指数(FluxIndex)”,包含如下这些5种参数。
FluxIndex = CTDIvol / CTD Ivol ref * mA * sliceThick * scanTime * ( e - objDiam * at ) ) / ( e - refDiam * attWater ) tWater
refDiam=20.0cm    (3)
CTDIvol为100mAs,且CTDIvolref为每100mAs的任意常数剂量参考值,其将被决定用于每个测试的核操作模式。对于这些参数的实际联合,流量指数的范围大约为[0.1,7,000.0]。当前LCD规范的实例可为“在90mAs的10mm切片的0.3%对比度上的4mm”。因为该实例涉及20cm CATphan,所以流量指数应为900。
以上说明的相对流量指数与剂量线性地相关,除了包含对象直径的因数之外。目前接受的用于CT的剂量指数为CTDIvol,如IEC60601-2-44中所限定的。剂量与针对给定对象尺寸和切片厚度的流量线性地相关。在该文档中讨论的对比度测量通常在对象的中心处完成。正因如此,扩展的低对比度可检测性(ExLCD)方法的推导和说明当前基于相对流量指数。
ExLCD图
如上所述,针对CT扫描器的流量指数范围大约为[0.1,7,000.0]。可以论证,对比度指数的相应范围大约为[0.5,1000.0]。这些范围限定ExLCD图的范围,在图27中以对数-对数形式示出。
对比度指数的较大值表示较好的图像质量或检测更小、更低对比度对象的能力。对比度指数的较小值表示较差的图像质量或仅检测较大、较高对比度对象的能力。
流量指数的较大值表示较高的剂量或较小的患者尺寸。流量指数的较小值表示较小的剂量或较大的患者尺寸。
当前LCD方法经常利用CATphan体模(图4)的CTP515低对比度模块(图5)。[The Phantom Laboratory(体模实验室),http://www.phantomlab.com/pdf/catphan600_download.pdf],“上述切片”对比度组被使用,但通常仅最低0.3%对比度组被被报告。
存在两种当前用于商业CT扫描器上的LCD测量方法:(1)人类观察员法和(2)统计方法。我们已经汇编一些来自主要CT制造商的新近报告的测量值,且将其收录于表1中。[NHS Purchasing and SupplyAgency,Buyer′s Guide,Computed Tomography Scanners,ReportsCEP08007、CEP08027、CEP08028]。
表1:来自主要CT制造商的新近报告的LCD测量值
将这些报告的测量值变换为对比度指数和流量指数值,且基于ExLCD对比度指数和流量指数的以上定义将它们显示在ExLCD图上(图6)是有益的。
人类观察员法
目前,LCD通过在选择的协议技术下扫描CATphan和重构(若干)图像来决定。然后向一个或更多个人类观察员呈现图像以汇报关于他们认为是可见的、且因此对于0.3%对比度组是可检测的最小对象的看法。对于上述报告的测量值,并不清楚是采用单一观察员还是多个观察员。同样地,也不清楚如何选择具体协议从而导出报告的规范。目前,人们认为,除去一个CT制造商,所有的CT制造商使用观察员法。
统计方法
目前,我们认为,仅一个CT制造商使用统计方法。用于LCD的统计方法避免了与人类观察员相关联的问题。该方法仅依赖于重构中的噪声测量值。它不使用带有实际对比度对象的体模。它以具体方式分析图像噪声,该具体方式以所声明的置信度决定相对于背景检测给定直径的对象需要的对比度量。因为通过计算机而不是通过人类观察员作出评估,所以该方法是高度可重复和可复制的。然而,统计方法不能区别由非性线重构方法引起的对比度性能,因为仅噪声图像被评估。不能确定关于能多好保存原始低对比度对象的系统性能。如在稍后更多细节上所说明的,对任意噪声分析方法来说不测量实际对象是适用的。
量子噪声限制
如果对于所有实用目的,图像噪声的唯一来源是有限x射线量子的统计资料,则图像系统被称为是“量子噪声受限制的”。在等式13的背景下,量子噪声受限制的系统是一个这样的系统,即其中没有电子噪声的系统,即当没有电子噪声时的系统。图3中的图表图示说明了S/N,其作为相对的x射线流量指数的函数。在双对数图中,量子噪声受限制的系统的S/N比(绿色迹线)将由斜率为1/2的直线表示。如果电子噪声(系统噪声)存在,仅针对更低流量值的全部的S/N将被严重影响,如图3中红色迹线示出的。
预测整套扫描器协议上的对比度量度和主体尺寸将具有类似于如图3中示出的S/N的形状是合理的。例如,扫描器可展示对比度测量值,例如在图7的上图中所示出的那些。然后,借助曲线例如在图7下图中示出的红色曲线,精确描述CT扫描器的对比度性能的特征是可能的。
然而,借助当前LCD方法,用在单一协议获取的仅一个对比度测量值表征扫描器的特征,该对比度测量值由图8上图中粗体红色+号和点垂直线示出。该单一测量值不表征扫描器的对比度性能。实际上,它严重曲解了扫描器的真实对比度性能。如图8的下图中所示,单一协议测量值暗示遵循量子噪声受限制的曲线的对比度性能,该曲线由图8下图中虚线所示的单一测量值限定。图9中图示说明单一协议对比度性能曲线的不准确性。此外,当前LCD方法没有充分地处理更小的管脚,即那些被系统混乱即调制传递函数(MTF)影响的那些管脚。图10中的分布图图示说明了最小管脚的问题。在图10中仅示出了15、7、5、3和2mm的管脚尺寸。
仅基于噪声分析的传统可检测性方法,例如统计方法、噪声功率谱、简单像素标准偏差或匹配滤波器标准偏差,全部可高估改变测试对象的对比度的重构过程的性能。给定限制噪声和对象两者的空间带宽的重构过程,传统可检测性方法将不考虑假定对象中的改变。例如,假设在LCD测试体模中的小管脚精确地为带有2mm直径和0.3%对比度的圆柱体。如果被完美地重构,则管脚区域内的像素将具有0.3%的平均对比度,且该区域之外的所有像素的平均对比度将为0%。然而,系统的MTF将模糊管脚,尤其在它的边缘,且将它的一些对比度传播至在原始几何边界之外的像素中。这导致管脚区域内平均对比度的降低。
根据以上叙述,我们得到关于单一协议LCD方法的不精确性的直觉认识。这些不精确性由于以下原因中的一个和更多个而出现,稍后将在该文档中更详细进行说明。
1.人类观察员变更
2.有限管脚尺寸选择
3.协议的选择
4.系统(电子)噪声的存在
5.系统模糊(MTF)对更小的管脚的影响
CT系统的低对比度可检测性(LCD)性能是关键的性能特征,其提供在最低可能的x射线剂量生成高质量图像的扫描器能力的量度。因为在当前CT扫描器中利用更低剂量协议越来越重要,所以如今关键的是在协议和主体尺寸的整个范围上LCD是可测量。
在图7的下图中,我们图示示出针对典型(仿真的)CT扫描器的ExLCD对比度性能曲线。CT系统基于以下系统特征改变它们的对比度性能:
1.全部剂量/量子效率
2.系统/电子噪声
3.系统模糊(MTF)
4.非线性重构方法
在图11上图中的点线和虚线迹线定性地图示说明这些系统特征中的一些如何影响对比度性能曲线。下图图示说明相对于剂量的那些性能曲线变化的重要性。在该图中,红线交叉点示出在每个各自扫描器上实现类似图像质量所要求的相对剂量。
图12的上图中三条有色或阴影迹线图示说明如何比较三个代表性的CT扫描器。在下图中,代表性CT扫描器性能曲线覆盖在单一协议对比度方法的误差区域上,其说明当前LCD方法的不精确性可有效阻止CT扫描器之间对比度性能的真正区别。
发明内容
本公开和相关发明是关于扩展低对比度可检测性(在此也称为“ExLCD”或“扩展LCD”)对比度测量系统和方法,它们提供连接x射线剂量与通用图像质量度量的健壮能力。本公开和相关发明提供以下能力:
1.基于离线校准,表征任意放射线成像系统在其操作范围上且针对任意患者尺寸的对比度性能,提供针对QA性能测试的能力其包含随时间追踪放射线成像系统的对比度性能的能力;
2.比较两个或更多放射线成像系统的对比度性能,其包括,例如对于CT扫描器,由非线性或迭代重构影响的对比度性能;
3.通过识别与等效对比度指数水平相关的每个系统上的协议,在不同放射线成像系统之间使协议标准化;
4.针对期望对比度指数水平的临床方案中的具体患者,优化具体放射线成像系统上的扫描协议,因此使放射线成像系统能够有以良好图像质量执行较低剂量扫描的能力。
若根据本发明的扩展低对比度可检测性(ExLCD)技术已经获得(若干)对比度性能曲线,则可出现这些特征中的每一个。
根据本公开和相关发明的一个方面,提供为放射线成像系统的核操作模式的操作范围决定扩展的低对比度可检测性性能函数的方法,该函数是流量指数和对比度指数之间的关系,该放射线成像系统使用实际的重构图像,该方法包含以下步骤:选择多个协议,所述协议大体分布于所述放射线成像系统的操作范围上;将体模成像,所述体模包含每个所述协议上的多个对象;为每个对象计算可检测性,以便决定针对每个对象的有序偶的相对流量和对比度指数组;为每个对比度组决定最小可检测对象尺寸;为每个对比度组的每个协议计算对比度指数;利用流量指数和对比度指数的所述有序偶来为所述放射线成像系统决定扩展的低对比度可检测性性能函数。
根据本公开和相关发明的另一个方面,一种针对放射线成像系统的扩展低对比度可检测性性能数据的放射线成像系统协议选择基准,其用于所述放射线成像系统,通过以下步骤生成:选择多个协议,所述协议大体分布于所述放射线成像系统的操作范围上;将体模成像,所述体模包含每个所述协议之上的多个对象;为每个对象计算可检测性,以便为每个对象决定有序偶的相对流量和对比度指数组;为每个对比度组决定最小可检测对象尺寸;为每个对比度组的每个协议计算对比度指数;和收集流量指数和对比度指数的所述有序偶的数据,从而提供针对所述放射线成像系统的所述扩展低对比度可检测性性能数据的协议选择基准。
根据本公开和相关发明的另一个方面,提供针对特殊患者的特殊成像应用选择协议的方法,该方法包含以下步骤:获得针对要被使用的放射线成像系统的扩展低对比度可检测性性能数据,这通过以下步骤实现:选择多个协议,所述协议大体分布于所述放射线成像系统的操作范围上;将体模成像,所述体模包含每个所述协议上的多个对象;为每个对象计算可检测性,以便决定针对每个对象的有序偶的相对流量和对比度指数组;为每个对比度组决定最小可检测对象尺寸;为每个对比度组的每个协议计算对比度指数;利用流量指数和对比度指数的所述有序偶来为所述放射线成像系统决定扩展低对比度可检测性性能数据;通过参考所述扩展低对比度可检测性性能数据,选择最佳化剂量和对比度指数;以及选择流量指数,该流量指数对应于来自所述扩展低对比度可检测性性能数据的所述对比度指数。
并且根据本公开和相关发明的另一个方面,提供扩展低对比度可检测性体模,其具有主体,所述主体具有多个直径尺寸,至少两个(2)直径尺寸,带有背景材料;包含于主体内的多个对比度组,每个对比度组包含多个不同尺寸的对象,且其中对比度组和背景材料经布置用于满足扩展低对比度可检测性方法的要求。
参考附图在此将进一步说明本公开和相关发明的这些方面和其它方面。
附图说明
图1为针对最佳协议选择的数据流实例;
图2为来自图像数据(左)或投影数据(右)的患者衰减的测定;
图3为量子噪声受限制的系统中的信噪比(绿色迹线)和带有电子噪声的信噪比(红色迹线);
图4为CATphan体模的绘图;
图5为带有代表性重构图像(下)的CTP515低对比度模块图(上);
图6为来自主要CT制造商的ExLCD测量值;
图7为整个流量范围上的对比度测量值(顶部)和从对比度测量值得到的对比度性能曲线(底部);
图8(顶部)红色+图示说明当前完成的单一协议测量值与多个测量方法的对比,并且(底部)虚红线图示说明由单一协议测量值导致的假定对比度性能曲线;
图9为单一协议对比度性能曲线和ExLCD对比度性能曲线的对比;
图10为由于管脚模糊引起的对比度降低的图解;(顶部)头部扫描中的模糊;和(底部)主体扫描协议中的模糊;
图11(顶部)示出系统特征对对比度性能曲线的影响,且(底部)示出三条不同对比度性能曲线的等效对比度可检测性的剂量对比;
图12(顶部)为针对三个代表性CT扫描器的对比度性能曲线的比较,且(底部)为覆盖在单一协议对比度中的误差上的针对三个代表性CT扫描器的对比度性能曲线;
图13为ExLCD方法的块图;
图14为管脚尺寸采样和对比度组采样,其中每个颜色代表不同的对比度组,且对比度组与置于下一个更低对比度水平的第4和第5管脚之间任意对比度组的最小管脚是交错的(点线)。
图15为ExLCD体模配置,其示出两个不同直径和9个不同的对比度组;
图16为ExLCD(仿真的)体模的横截面,其示出20cm的横截面(左)和40cm的横截面(右);
图17为在每个协议表示的对比度组,其中橙色区域代表大致需要的覆盖范围;
图18为可视性映射的图示,其中管脚按从大到小的顺序按1-9编号;
图19示出从选择的最小管脚到ExLCD对比度量度图的映射;
图20示出从统计方法导出的ExLCD对比度量度;
图21为Rose(罗斯)标准可检测性指数(顶部)和相应ExLCD对比度量度(底部);
图22为匹配滤波器可检测性分析的图解,其中重构的图像噪声场(顶行)和管脚的理想重构图像卷积,以及15个理想重构管脚的序列与已滤波的噪声场(中间行)合并从而生成图像(底行),该图像图解用于实现指明的阈值之上的可见度需要的对比度振幅;
图23为(顶部)有序偶[相对流量、对比度量度]的集合,以及(底部)2个参数方程的最小平方拟合;
图24为三个扫描器的对比度性能曲线的对比;
图25为(顶部)大管脚对比度性能曲线,其中管脚>2.5mm,和(底部)小管脚对比度性能曲线(红色=2.5mm,绿色=2mm);
图26为大管脚(蓝色)和小管脚(红色)的对比度性能的对比;
图27为ExLCD图,其中对比度指数追踪可检测性/图像质量且流量指数追踪剂量/患者尺寸;
图28是曲线图,其中绿色“X”点指明对于给定对比度水平针对每个对象的可检测性值;粗灰线示出可检测性值的线性拟合;位置“A”指明基于阈值之上的最小清晰对象的最小对象尺寸;位置“B”指明基于使用所有对象尺寸的拟合的最小对象尺寸;
图29为用于开发两个不同扫描器之间的标准化协议的方法图解;
图30为ExLCD可检测性算法的优选实施例;
图31为ExLCD体模的可替换实施例的二维横截面;
图32为ExLCD体模的两个可替换实施例的三维绘图,其仅使用九个对比度水平中的三个;上图具有圆柱形对象,且在下图中,在任意水平2D横截面中的对象的中心描绘出螺旋线。
关于附图,以下标识用于指明颜色:
G=绿色
GR=灰色
R=红色
B=蓝色
P=紫色
O=橙色
T=青绿色
DG=深绿色
M=红紫色
当参考本说明书时,使用每种颜色的全名以避免混淆。在附图中,“ExLCD对比度性能曲线”或“对比度性能曲线”可用于替代“ExLCD性能函数”。
具体实施方式
图1示出根据本公开和相关发明的代表性数据流实例,其用于最优化协议选择过程。假设扫描器或特殊放射线成像系统可利用ExLCD性能函数。基于临床图像质量要求选择期望的对比度水平。在该实例中,期望的对比度指数(Contrast Index)为30.0,其对应于在40Hounsfeld单位(HU)的对比度水平上的5mm管脚。然后,最佳协议选择决定在对比度性能曲线上对应于期望的对比度指数的位置。由于ExLCD性能函数总是单调的,所以就存在对应于对比度指数值和ExLCD性能函数的交叉点的唯一流量指数值,如图1中图形所示。对于该实例,确定的流量指数(Flux Index)值为3.8。这个唯一流量指数值可用于决定最佳协议。
假设,选择切片厚度作为独立参数。同样的,假设存在用于决定患者主体直径D的方法,例如以下说明的用于决定患者水等效直径(Dweq)的方法。对于图1中的实例,患者直径为40cm且切片厚度为5mm,其导致41.5的计算mAs作为用于期望的图像质量的最佳流量。
图29示出代表性数据流实例,其用于在两个或更多扫描器之中标准化临床协议。假设“红色扫描器”是已经为其开发协议的基线扫描器。该方法将稳健确定用于“蓝色扫描器”的相应临床协议。对于红色扫描器上的每个期望协议,(1)决定针对红色扫描器协议的相应流量指数;(2)查找红色扫描器的ExLCD性能函数上的相应对比度指数(3)找到蓝色扫描器的ExLCD性能函数上的等效对比度指数值;以及(4)基于蓝色扫描器的ExLCD性能函数查找相应的流量指数,因此决定用于蓝色扫描器的等效临床协议。
患者水等效直径
可从CT图像中计算被扫描对象的总衰减,其以图2中的水等效面积表示。I(x,y)的总和是水等效面积,其中I(x,y)从图像像素中获得,其被变换为由像素的相对衰减加权的面积。水等效面积的平方根被限定为衰减单位(AU)。
D wep = 2 × ΣI ( x , y ) / π - - - ( 4 )
I(x,y)=(image(x,y)/100+1)×PixelArea    (5)
使用投影面积和合适的依赖扫描器的变换因数,例如针对可购买的多切片扫描器是0.557,也可从图2中的扫描投影放射线照片估计水等效直径。
D wep = 2 × 0.557 × ΣP ( i ) / π - - - ( 6 )
使用放射线照片中示出的主体边界获得患者信息同样是可能的。在该方法中,并入主体直径和体重指数(Body Mass Index)以便优化协议是重要的。
针对患者的Dweq被用作方程(7)中的对象直径。
mAs = FluxIndex sliceThick e ( D weq - D ref ) * μ water - - ( 7 )
已知流量指数,因为患者直径Dweq和切片厚度(sliceThick)是已知的,所以扫描需要的mAs可被计算用于获得患者的期望图像质量。
用于决定等式(7)中对象直径和μwater两者的可替换方法是使用来自有最长路径长度的方向(通常为横向)的扫描投影放射线照片的水射束硬化修正的平均振幅(最多50个样本的平均值)。由于图像噪声通常被噪声最大的投影影响,和使用由水等效面积决定的Dweq相比,这会提供更一致的对比度性能。
给定的扫描器可具有不止一个ExLCD性能函数,例如针对以下参数的ExLCD性能函数:
1.切片厚度
2.X射线射束能量(包括双能量)
3.非线性重构
在提供协议参数作为输入的条件下,该算法与多个ExLCD性能函数合作。
具有用于决定临床情况中期望的对比度指数的方法是必需的。一种简单的方法是以Hounsfield单位和对象尺寸指定期望的对象对比度区别。然后,可由方程1立即计算ExLCD对比度指数。可以预期,将开发更复杂的方法,例如,从实际临床图像导出。例如,来自各种患者在各种剂量水平上针对ExLCD校正扫描器上的特殊临床任务的临床图像可定性地由放射科医师针对可接受度分级,ExLCD则可用于为每个患者图像决定对比度指数。以该方法,临床意见可与ExLCD性能关系相关联。足够数量的关于临床可接受度的定性放射科学研究将最终揭示合适的对比度指数,从而用于临床实践中。ExLCD提供为任意校准的扫描器上的任意患者复制需要的结果的方法。
从可能的患者副作用的立场出发,使用对比度媒质(或造影剂)的最小可能浓度是有利的,然而,使用足够的对比度以便获得期望的图像质量是关键的。ExLCD方法可被扩展用于优化用于放射线成像系统的对比度媒质的浓度。
测量重构对象对比度以追踪由非线性或迭代重构影响的对比度性能是必要的。因此,将在ExLCD方法中测量实际重构对比度。使用测量的对比度,带有高度滤波的噪声谱的重构过程将导致物体平滑,其将导致比重构过程更低的ExLCD对比度指数,该重构过程能够在保持原始对象的空间几何形状时滤波噪声。
本公开的ExLCD方法可被分为四个主要组成部分,这些组成部分在图13中的块图中进行说明:(1)包含各种对比度/直径横截面的ExLCD体模、(2)用于ExLCD测量的扫描协议组和图像切片、(3)可检测性决定、(4)对比度指数函数产生器和参数计算。
如在此所用,术语“扩展低对比度可检测性”和“ExLCD”表示且指的是放射线成像系统的通用性能关系,该放射线成像系统提供范围操作条件上的数字LCD值(对比度指数)以及患者尺寸(流量指数)。术语“扩展低对比度可检测性函数”、“ExLCD函数”、“ExLCD性能函数”和“ExLCD性能曲线”和“对比度性能曲线”表示且指的是对比度指数和流量指数关系的任意数据或实体表现。
如在此所用的,针对核操作模式中的每个协议变体限定流量指数值,从而并入那些协议参数,这些参数直接影响可用于检测的x射线流量或图像性能重构参数。流量指数值是“相对”于核操作模式的。即,针对一个操作模式的流量指数值不能直接与针对另一个核操作模式的流量指数值相比较。针对特定的核操作模式,该相对的流量指数值是与可用于检测的x射线流量成正比的任意表达式。对于CT扫描器,一个可能的定义由方程3及附属说明给出。
如在此使用的,对比度指数值由方程1及其附属说明限定。它由针对任意核操作模式和每个相关对比度组之内的每个协议的测量和计算决定。对于给定的核操作模式,每个对比度对象组被分派名义对比度水平c。该对比度水平由体模的制造特征设定,由为核操作模式完成的体模设计和体模校准决定。可检测的最小对象尺寸p则针对核操作模式内的每个协议被决定。如其它处所描述的,通过检查为协议生成的(若干)图像且然后决定最小对象尺寸p,ExLCD算法为每个对象尺寸决定可检测性值,最小对象尺寸对应于大于或等于可检测性阈值的可检测性值。
若对比度组中一些对象但不是组中所有对象都是可检测的,或当对比度组中所有对象都是可检测的或对比度组中没有对象是可检测的时,对比度组对于给定的协议参数组是相关的。通过从对比度组中对象的可检测性量度外推或内插可可靠地推断最小可检测对象尺寸。
根据本公开,可能为给定的放射线成像系统执行多个校准。例如,完整的ExLCD扫描器特征包括如下元素:
1.为每个核操作模式完成新ExLCD校准。当核操作参数发生改变时核操作模式改变,核操作参数例如是:
a.X射线管能量
b.源滤波器和瞄准仪
c.重构模式,例如,非线性重构
2.最新剂量测量
3.校准ExLCD体模从而补偿制造公差和扫描器光谱特征。
如在此提到的,ExLCD性能曲线或ExLCD性能函数为针对放射线成像系统的任意核操作模式的ExLCD算法输出的一种形式或格式。ExLCD性能曲线体现针对该核操作模式的流量指数范围上的流量指数和对比度指数之间的联系。它被表示为流量指数和对比度指数值的数组或由其它合适的参数化表现。以如下方式体现该联系,即该方式提供为任意期望的流量指数决定对比度指数,或相反地为任意期望的对比度指数和任意患者尺寸提供决定协议参数的(在线)能力。
如在此提到的,放射线成像系统为任意成像系统,其依赖于用于构造图像的电磁辐射(x射线、γ射线、等等)。对于描述的ExLCD系统和方法的应用,放射线成像系统包括但不限于,CT扫描器、数字放射线照相设备、乳房X线照相设备、核成像设备、SPECT设备。
如在此提到的,各种检测方法包括体模图像系统和方法,其经设计用于探知图像解译任务的质量。一些可检测性方法包括以下项或以下项的组合:在固定对象体模中的对象视觉质量的人类意见(最差的方法)、基于人工任务的观察,其关于如何精确地决定图像中对象的存在或缺失(例如强制可替换选择方法)、统计噪声分析方法,其中使用图像噪声的一些测量推断对象的可检测性、匹配滤波器方法,其中对象空间频率被决定且然后被用于分析这些空间频率之内的噪声、理想贝叶斯(Bayesian)观察员信噪比分析、非预白化匹配滤波器信噪比(NPWMFSNR)等等,例如辐射单位和测量国际委员会(ICRU)报告54“Medical Imaging-The Assessment of Image Quality”中所进一步说明的,其通过引用已包含于此。已经发现,NPWMFSNR最接近地代表基于客观人工任务的评估。因此NPWMFSNR为针对ExLCD检测方法的优先选择,虽然也可采用其它方法。NPWMFSNR的变体是测量由于系统的MTF造成的对象对比度降低,以便降低噪声的空间频率但保留输入对象的空间频率的系统将得到更高的NPWMFSNR。
双能量
此处公开的ExLCD的原理可被应用于能量甄别放射线成像,其同样应用于带有一些特殊考虑的能量集成成像。体模内的对象必须由能量敏感材料制成,例如钙羟磷灰石钙。体模对象可使用各种百分比的能量敏感材料。该原理是构建能量敏感材料对象的浓缩集合。这会使体模对象对于放射线成像设备采用的能量甄别获得和重构方法敏感。能量甄别系统可提供各种类型的图像。其中针对双能量CT的图像为:比得上传统图像的高kV和低kV图像;一组基础材料图像,例如钙图像和水图像(若选择的基础材料为钙和水);以及在选择的keV上的单色图像,其由来自基础材料图像的数据或基础材料投影数据的合适组合生成。借助使用能量敏感体模的ExLCD,可评估这些图像中的任意一个或全部。
ExLCD体模
ExLCD体模必须支持在流量范围上进行对比度测量。类似于当前的CATphan,20cm的体模直径将支持在期望范围中的高流量端的流量值,但不支持最低流量范围值。因此,提供40cm的第二体模直径,其借助合适的扫描参数将实现期望范围内的最低流量值。
当检测的流量在期望范围的较低端时,将不能看到当前CATphan中的对比度水平。因此,引入额外的对比度组,以在低流量范围中是可检测的。
ExLCD体模包含9个不同的对比度组。每个对比度组包含9个对象,有时称之为“管脚”。管脚尺寸经选择用于生成沿着对数对比度水平轴的均匀样本,如图14中所示。其中均匀样本通过以下公式得到:
设定样本数目为N,且V1和VN为第一元素和最后的元素。
ramp=1,2,3,…,N
V1和VN可被写为:
V1=ab+1
VN=ab+N
b+1=loga(V1)=ln(V1)/ln(a)...................(1)
类似地,b+N=loga(VN)=ln(VN)/ln(a)..........(2)
对方程1和2求解,我们得到:
a = e ( ln ( V N ) - ln ( V 1 ) N - 1 )
b=ln(V1)/ln(a)-1
因此,同等取样的Vec可被限定为:
vec=a(b+ramp)
设计对比度组以便沿着对数对比度水平轴的取样率被有效翻倍。即,对比度组是交错的,如图中点线所示。具体地,任意对比度组(除了带有最小对比度值的组)的最小管脚位于带有第二小的对比度值的对比度组的第4和第5管脚之间。
表2中示出特定管脚尺寸和特定对比度水平值。对于任一对比度水平,存在指出使用20cm直径、40cm直径或两者时是否要求该对比度水平的指示。
表2:管脚尺寸值和对比度水平值
基于表2,可按图15所示配置体模。不同的对比度水平可由各种阴影的和/或是编号的栓钉描绘,编号的栓钉由参考号1到9指明,纵向位于体模内。在图中,参考号4、5和6指明的中间三个对比度组被定位成使得它们可与两种直径一起使用。
图16示出代表性的横截面。左边的图像示出20cm直径横截面;右边图像示出40cm直径横截面。体模将被设计成以便存在带有相同横截面和对比度组的多个切片。通过联合来自多个切片的测量值,被重构对象的实际对比度的更精确测量将是可能的。
此外,体模必须具有其中可测量噪声标准偏差和噪声功率谱的区域。体模也需要将支持测量系统MTF的区域和对象。
本文档中说明的具体设计为可实现测量目的的许多设计中的一个。ExLCD体模的两个可替换实施例将具有图31中示出的横截面。在该图中,每个颜色或阴影代表不同的对比度水平。在该实施例中,每个横截面中出现所有的对比度水平和管脚尺寸。使用该设计时,需要包含作为半径的函数的重构中的噪声响应。图32图解示出两个实施例,其共享图31中所示的横截面。在两个描述中,为了清楚,9个对比度组中仅三个被示出。图32上半图中描绘体模由圆柱对象组成。体模管脚提供从切片到切片的一致对象,它们类似于患者中的轴向血管的表示。这提供了测试可利用切片到切片一致性的非线性重构处理的手段。图32下半图中描绘的体模也由为螺旋状圆柱体的对象组成。即,对于每个对象,在水平二维横截面中的圆形剖面的中心形成螺旋。这用来降低切片间的连贯性,且当存在切片到切片的变化时可用于校准性能。这提供了测试可利用切片到切片一致性的非线性迭代重构处理的手段。如图15中所示,任一体模可以以20cm直径或40cm直径被使用。
ExLCD协议
存在20个不同的协议样本,此处从0.09到7,200.0之间进行选择,均匀分布于对数相对流量轴上。相对流量的特定值与相应扫描参数和体模直径一起在表3中示出。
  #   相对流量   mAs   切片厚度(mm)   直径(cm)
  1   0.092   5   1   40
  2   0.183   10   1   40
  3   0.275   15   1   40
  4   0.549   30   1   40
  5   1.099   60   1   40
  6   1.832   100   1   40
  7   3.297   90   2   40
  8   6.044   110   3   40
  9   10.989   200   3   40
  10   19.781   360   3   40
  11   36.631   400   5   40
  12   63.006   430   8   40
  13   60.000   60   1   20
  14   40.000   20   2   20
  15   20.000   20   1   20
  16   10.000   10   1   20
  17   115.000   115   1   20
  18   200.000   200   1   20
  19   360.000   360   1   20
  20   660.000   330   2   20
  21   1200.000   150   8   20
  22   2160.000   270   8   20
  23   3840.000   480   8   20
  24   7200.000   900   8   20
表3:针对选择的协议的相对流量值
如对号(√)的数目示出的,存在ExLCD体模的12个不同的切片(横截面)。理论上,12个切片中的每个可针对20个协议中的每个被扫描,导致240个图像切片。然而,图17的检查图解说明240个可能的图像切片中仅相对小的子集是相关的。图中的阴影区域代表需要的大概覆盖范围,或换言之代表相关的对比度组。切片厚度需要被测量从而精确决定流量指数,因为名义选择切片和真实切片敏感度曲线图之间存在相当大的不同。
基于该分析,44个图像切片包括在表4中所示的ExLCD测量过程中。
表4:经选择用于ExLCD测量处理的图像切片
ExLCD算法
ExLCD可检测性方法包括以上与合并实际测量的对比度的能力一起列出的检测方法中的一个或更多个。可按以下步骤测量管脚图像对比度:
1.校准体模从而决定管脚的有效平均对比度;
2.使用校准的体模图像从而限定每个管脚的几何面积内像素位置的地图。
3.使用管脚面积地图从而测量每个测试情况的平均对比度。
4.平均来自多个切片的值,这些切片在它们的几何结构和对比度组中是完全相同的。
图18图解示出针对如表4中的测试32所说明的重构图像切片的可检测性判定结果。标识三个对比度组的每个中的可检测的最小管脚,如图表中所示。基于标识的管脚数目,相应的管脚尺寸和关联的对比度水平为针对该重构图像的测量的原始数据。
例如,图18中,使用方程1中的定义可记录三个ExLCD对比度测量值。
[ 6000 9.06 * 14 , 6000 2.56 * 34 , 6000 2.0 * 82 ] = [ 47,69,37 ] - - - ( 8 )
最小(2.0mm)的管脚当前不被运送至ExLCD对比度测量图上,因为没有方法保证其为可检测的最小管脚。因此,对于该实例,如图18所示,头两个对比度测量值[47,69]在为表2中的测试32指示的流量指数位置(10.0)处被运送至ExLCD对比度测量图上。图19中,有序偶的集合与对比度性能曲线一起被示出,对比度性能曲线为有序偶集合的最小平方拟合。
EXLCD可检测性
ExLCD过程可包含以上列出的可检测性方法的任意组合,例如图30中所示的。在稍后章节中对使用ExLCD算法的各种可检测性方法的功效进行比较。
如同当前单协议LCD方法一样,单个或多观察员方法可和ExLCD过程一起使用。这暗示了每个人类观察员将检查44幅图像中的每一幅且为三个对比度组中的每个组估计可检测的最小管脚。观察员可平均在30分钟内完成44幅图像。
多个人类观察员分析各种ExLCD实验的结果证明了在人类观察员之间存在结果的广泛变化。实际上,这证明,相比于CT扫描器之间的预期测量变化,观察员之间的变化是巨大的。
来自单协议LCD方法的统计方法被应用于ExLCD过程,例如在Jiang Hsieh的书《Computed Tomography:Principles,Design,Artifacts andRecent Advances》中所说明的,其全文通过引用已包含于此,且它是ASTM 1695-95中说明的对比度甄别因数(Contrast Discrimination Factor,CDF)的变体。在其中说明的算法被应用于针对ExLCD过程生成的44个图像中的每个。将为该对比度组选择实现背景分离的任意对比度水平中的最小管脚。即,若理想对比度值处在针对该管脚尺寸计算的噪声标准偏差或大于该噪声标准偏差,则针对该管脚以及该对比度水平的对比度量度可被置于ExLCD对比度量度图上,如图20中所示。
统计方法生成最一致的对比度性能曲线,但遭遇两个问题:(1)它倾向于将所有结果向更高的对比度量度偏置;以及(2)当使用非线性或迭代重构时,它不能生成精确的对比度量度。
Rose标准已经长期作为用于嵌入白噪声背景中低对比度对象的图像可检测性分析的健全标准,例如通过本领域中已知的Rose标准推导(RoseCriterion Derivation)。它涉及建立可检测性指数v的公式中的(1)对象尺寸、(2)测量的对象对比度以及(3)背景噪声(像素标准偏差),
v = Cp σ π 2 S - - - ( 9 )
其中C为测量的对象对比度,p为管脚直径,S为图像像素尺寸且σ为背景噪声的测量的标准偏差。注意,在该公式中,用大写字母C指明测量的对比度水平,其区别于由小写字母c指示的公式1的名义对比度水平。
为可获得的44个图像切片的每一个的每个对比度水平计算可检测值。处在可检测性阈值或超过可检测性阈值的可检测值被选定为“可检测的”。虽然Rose标准推导建议为4的阈值,但是我们确定,5作为阈值与人类观察员结果更加一致。选择的可检测值在图21的上图中示出。对于每个可检测的管脚,根据公式(1)计算ExLCD对比度指数值且该值在ExLCD对比度量度曲线图上,图21的下图,被标绘。
Rose标准定义明显依赖于计算可检测指数时的测量的对比度。然而,若使用理想或名义对比度而不是测量的对比度,那么研究Rose可检测性方法的性能是有益的。即,理想Rose可检测性指数可由下列公式定义。
v 1 = cp σ π 2 S - - - ( 10 )
匹配滤波器可检测性方法利用针对理想贝叶斯观察员(IdealBayesian Observer,IBO)的公式。理想观察员是其数据分析性能为最可能的观察员。匹配滤波器可检测性方法利用IBO理想决策人员的公式,
SNR 2 = K 2 ∫ | f ( τ ) | 2 MTF 2 ( τ ) W n ( τ ) dτ - - - ( 11 )
其中f为理想对象的傅里叶变换,K为大的面积转移因数,MTF为系统调制传递函数(MTF)且Wn为噪声功率谱。
在公式11中,|f(τ)|2MTF2(τ)项有效地作为不带有噪声的重构对象的功率谱。该公式适用于线性、移位不变系统,但如果我们希望对非线性重构方法建模则该公式是不合适的。为了针对非线性情况归纳公式(11),我们用代替|f(τ)|2MTF2(τ),是理想对象o的对象依赖重构的功率谱。因此,我们得到,
SNR o 2 = K 2 ∫ | f ^ o ( τ ) | 2 W n ( τ ) dτ . - - - ( 12 )
且匹配滤波器可检测性指数vo可被写为:
v o = SNR o = K ∫ f ^ o ( τ ) 2 W n ( τ ) dτ - - - ( 13 )
当vo大于预定阈值时,对象o是“可见的”。
借助图22中示出的图像和图形,直观地说明匹配滤波器方法。
以真实图像数据计算vo引起重要的数值挑战。在我们的ExLCD过程中,总的常数K是固有的,且不随CT扫描器改变。噪声功率谱Wn可作为像素的大均匀噪声区域的2D傅里叶变换的放射平均值被计算。关键是该区域为高度均匀的,没有甚至微小的杯状挤压、带或环。当然,结果必须针对像素尺寸和像素数被适当按比例调节。
对象的对象依赖傅里叶变换将作为重构对象的2D傅里叶变换的放射平均值被计算。关键是包含对象的像素小区域被选择用于减少噪声污染。和噪声功率谱一样,结果必须针对像素尺寸和像素数被适当按比例调节。
EXLCD性能函数
如上所述,应用于44个图像切片的任意可检测性方法的输出为有序偶[流量指数,对比度指数]的集合,其对应于针对任意可应用的对比度水平“可检测的”最小管脚。这个有序偶的集合可以绘制在对数-对数刻度上,如图23的上图中所示,并且然后被用于构建EXLCD性能函数。作为一种方法,数据点然后被拟合到包含(1)量子检测效率以及(2)系统/电子噪声的2参数方程。图23中的下图图解示出由最小二乘拟合生成的曲线。
没有非线性重构的方法时,可以示出,ExLCD对比度指数大约与信噪比成比例。
M ≅ K ρJ ρJ + e 2 - - - ( 14 )
其中[J,M]代表有序偶[流量指数,对比度指数]。对于每个有序偶集合,我们能够确定最佳拟合测量的有序偶的ρ和e的值。在结果和实验部分报告的分析中,ρ对应于对比度增益因数且e对应于系统/电子噪声的标准偏差。
参数ρ和e可提供CT扫描器的确定特征。在结果和实验部分,我们举例说明不同可检测性方法如何对将影响ρ和e的特定扫描器改变作出反应。明显地,当ExLCD过程报告对比度增益的更高值和电子噪声的更低值时,扫描器具有更好的性能。例如,从图24的对比图中示出:
1.扫描器2具有比扫描器1更高(更好)的对比度增益
2.扫描器3具有稍微低于(差于)扫描器2的对比度增益
3.扫描器3具有低于(好于)扫描器1的电子噪声
如图10中所图解的,当通过系统MTF模糊更小管脚时,可能存在对比度的相应降低。即,带有高度滤波对象的高度滤波的噪声谱将导致低于重构过程(例如,非线性重构)的可检测性分数,这导致高度滤波的噪声谱,但能够保留原始对象的空间几何结构。该现象通常仅对于更小型对比度管脚为可观察的且可测量的。因此,ExLCD方法包括小管脚性能曲线,从涉及被MTF影响的管脚的对比度测量估计。在图25中,为大管脚(上图)和小管脚(下图)示出对比度量度。图26中示出对比。
体模校准
每个物理ExLCD体模无疑具有与体模设计的一些差异。因此,ExLCD过程将包含校准部分,其将决定且记录真实的对比度值和真实的管脚位置值。由校准决定的真实对比度值则将作为名义对比度值(小写字母c)用于所有ExLCD测量。真实的管脚位置值将被用于为任何非观察员可检测性决定改进测量的对比度值(大写字母C)的精确性。
校准部分将有效补偿扫描器之间的x射线谱变化。同样的,校准部分将包括体模制造公差检查。若体模切片在对比度、管脚尺寸或管脚位置方面在公差之外,这将会被报告。
结果和实验
为了估计ExLCD过程的值,我们模拟各种扫描器配置。我们使用功能全面的扇形波束CT扫描模拟器来生成CT测量数据。扇形波束模拟器包括模拟量子噪声和电子噪声的能力。对于这些实验,仅量子和电子噪声被改变。表5中列出的其余配置参数保持恒定。
  参数   值
  源至检测器的距离(cm)   115
  源半径(cm)   62.5
  检测器斜度(cm)   0.1
  检测器高度(cm)   0.1
  X射线谱   单能
  用于40cm体模的扫描直径   50.0
  用于20cm体模的扫描直径   25.0
  视图间距(度)   0.45
  重构图像尺寸   512×512
  重构图像半径(cm)   11.0
表5:用于模拟实验的扫描和重构参数
在表6中,列出所有的配置并且针对人类观察员、Rose、理想Rose和统计方法为对比度增益和电子噪声记录结果。预计对比度增益随着量子效率的平方根改变,同时我们预期电子噪声直接和模拟的电子噪声成正比。
表6:对比度增益和电子噪声拟合,其针对人类观察员、Rose、理想Rose和统计方法的各种实验
为表6中来自行号8-10的拟合计算测量误差。对比度增益单元中的这些误差的标准偏差在表7中给出。
表7:针对来自表6中行号8-10的拟合的测量误差
综上所述,以下内容被公开且是明显的:
1.ExLCD过程可成功表征CT扫描器在整个流量范围上的对比度性能。它也适合于其它放射线照相应用,例如数字放射线照相、乳房X线照相术、核医疗学和SPECT(单光束发射计算机断层摄影术)。
2.单个LCD测量不提供关于更低流量区域中扫描器对比度性能的信息,其包括(1)在较低剂量的主体扫描、(2)针对大主体的扫描、(3)快速扫描。
3.借助ExLCD过程,和任一自动方法:统计和Rose方法相比,人类观察员可检测性决定的一致性小于得多。实际上,观察员可检测性决定的精确性不足以区分典型商业扫描器之间的对比度性能。
4.借助ExLCD过程,Rose方法比统计方法更接近人类观察员结果。
5.Rose方法和统计方法均精确地追踪在带有和不带有电子噪声的对比度增益中的预期变化。
6.对于Rose方法,电子噪声参数与量子效率中的变化不一致。对于统计方法,电子噪声参数与量子效率中的变化的一致性在8%之内。
7.对于统计方法,电子噪声参数精确地追踪电子噪声中的预期变化。
8.基于ExLCD对比度量度的可视分析,相比于理想Rose和统计方法,Rose方法是噪声十分多的。这是因为Rose方法使用针对每个管脚的对比度值,其在管脚的已知位置上的图像中被测量。这指明平均多个切片之间的对比度值是必要的。
本公开的系统和方法也提供下列功能、特点和优势:
针对放射线成像系统(例如CT)的性能函数,其表征在该系统的操作范围上的可检测性。
性能函数,其与和剂量使用相关的临床性能相联系。
ExLCD性能函数是自动被计算的。
计算方法响应非线性和迭代图像重构方法。
特定体模或体模组可与各种尺寸和对比度的对象大阵列一起使用,其中对比度经设计以覆盖从最低到最高可能的流量情况的范围。
通过使用针对给定对比度水平的所有对象尺寸从而决定最小可检测对象,可增强ExLCD方法,如图28所示。通过将点拟合到线且决定拟合的线在何处穿过可检测性阈值,该概念可导致改进“最小管脚尺寸”的检测精确度。类似地,可使用针对给定对象尺寸的全部对象对比度进行拟合。
ExLCD方法要求体模被校准以说明制造变化。
ExLCD体模校准方法学包括扫描体模且使用线性重构方法重构图像。体模图像中的每个测试对象然后和系统的MTF进行反卷积,从而获得输入对象的表示,该表示使用多个图像从而确保针对对象的高信噪比。
已校准的体模可被扫描多次从而确保良好SNR性能,其带有在扫描器操作范围中关键点上的协议组。
可检测性计算分析每个对象和针对对比度水平带内的对象组的噪声谱,其中对比度水平包含可检测性阈值。
可检测性计算可使用非预白化匹配滤波器信噪比,其中以对象对比度降低因数降低对象信号。
性能函数可被用于复制已被特征化的扫描器上的任意患者的临床效果。
性能函数提供针对定性临床成像的客观可量化评分表。
最小临床图像质量得分可由医疗研究员针对各种临床问题决定且分派。对于特殊患者和临床问题,这些得分可用于为扫描器决定要求的操作精确条件,其中扫描器已被特征化。

Claims (24)

1.一种为放射线成像系统的核操作模式的操作范围决定扩展的低对比度可检测性性能函数的方法,该函数是流量指数和对比度指数之间的关系,该放射线成像系统使用实际的重构图像,该方法包含以下步骤:
选择多个协议,所述协议分布于所述放射线成像系统的操作范围上;
将体模成像,所述体模包含每个所述协议上的多个对象;
为每个对象计算可检测性,以便决定针对每个对象的有序偶的流量指数和对比度指数组;
为每个对比度组决定最小可检测对象尺寸;
为每个对比度组的每个协议计算对比度指数;
利用流量指数和对比度指数的所述有序偶来为所述放射线成像系统决定扩展的低对比度可检测性性能函数;
其中,对比度指数是常数与对比度水平跟最小管脚尺寸乘积之间的比值;
流量指数由以下公式计算得到:
FluxIndex=CTDIvol/CTDIvolref*mA*sliceThick*scanTime*(e-objDiam*attWater)/(e-refDiam*attWater),CTDIvol为剂量指数,CTDIvolref为剂量参考值,sliceThick为切片厚度,scanTime为扫描时间。
2.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含将一个或多个包含多个对象的体模成像的步骤,其中至少一部分所述对象为可检测对象的子集。
3.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括在从0.09到7200的范围中选择多个协议流量指数样本的步骤。
4.根据权利要求1所述的方法,其中所述将体模成像的步骤包含充足数目的图像从而精确表征对象的测量平均对比度。
5.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含使用测量的对比度从而为每个对象计算所述可检测性的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法,其进一步包含为每个对象计算对象图像对比度的步骤,其通过以下步骤完成:
校准所述体模从而决定所述对象的平均测量对比度;
校准所述体模的图像从而定义针对所述对象的像素位置地图;
从所述地图测量平均对比度;以及
计算多个图像的平均对比度。
7.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含为所述放射线成像系统显示扩展的低对比度可检测性性能数据的步骤。
8.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含用所述扩展的低对比度可检测性性能函数的数据点来为模型决定最佳拟合的步骤,所述模型包括量子检测效率和系统噪声。
9.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含分开计算被系统模糊影响的选择对象的性能函数的步骤。
10.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含通过记录实际的对象对比度测量值以及使用校准的对象对比度值作为针对所述扩展的低对比度可检测性对比度指数的名义对象对比度值来校准体模的步骤。
11.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含通过记录对象位置值和在为每个对象计算可检测性时使用所记录的对象位置值校准体模的步骤。
12.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含以下步骤,即通过参考所述扩展的低对比度可检测性性能函数来为放射线成像系统选择协议。
13.根据权利要求12所述的方法,其进一步包含以下步骤,即通过参考所述扩展的低对比度可检测性性能函数来为放射线成像系统选择针对对比度指数要求的最优化辐射剂量的协议。
14.根据权利要求12所述的方法,其进一步包含选择流量指数的步骤,所述流量指数对应于根据所述扩展的低对比度可检测性性能函数的期望对比度指数。
15.根据权利要求12所述的方法,其进一步包含选择对比度指数的步骤,所述对比度指数对应于根据所述扩展的低对比度可检测性性能函数的期望流量指数。
16.根据权利要求12所述的方法,其进一步包含使用切片厚度作为针对所述放射线成像系统协议的独立参数的步骤。
17.根据权利要求12所述的方法,其进一步包含利用针对放射线成像系统协议的患者水等效直径的步骤。
18.根据权利要求1所述的方法,其中针对所述放射线成像系统的所述多个协议包含一个或多个参数,所述参数选自:相对流量、kV、mAs、切片厚度、直径和对比度组。
19.根据权利要求1所述的方法,其中为每个对象计算可检测性的所述步骤通过至少一个可检测性方法执行,其中所述可检测性方法选自:人类观察、统计、罗斯标准或匹配滤波器。
20.根据权利要求1所述的方法,其进一步包含以下步骤,决定不同放射线成像系统的所述扩展的低对比度可检测性性能函数,和比较两个不同放射线成像系统的所述扩展的低对比度可检测性性能函数。
21.一种针对放射线成像系统的扩展低对比度可检测性性能数据的放射线成像系统协议选择基准的方法,其用于所述放射线成像系统,所述方法包括以下步骤:
选择多个协议,所述协议分布于所述放射线成像系统的操作范围上;
将体模成像,所述体模包含每个所述协议之上的多个对象;
为每个对象计算可检测性,以便为每个对象决定有序偶的流量指数和对比度指数组;
为每个对比度组决定最小可检测对象尺寸;
为每个对比度组的每个协议计算对比度指数;
   收集流量指数和对比度指数的所述有序偶的数据,从而提供针对所述放射线成像系统的所述扩展低对比度可检测性性能数据的协议选择基准;
其中,对比度指数是常数与对比度水平跟最小管脚尺寸乘积之间的比值;
流量指数由以下公式计算得到:
FluxIndex=CTDIvol/CTDIvolref*mA*sliceThick*scanTime*(e-objDiam*attWater)/(e-refDiam*attWater),CTDIvol为剂量指数,CTDIvolref为剂量参考值,sliceThick为切片厚度,scanTime为扫描时间。
22.一种针对特殊患者的特殊成像应用选择协议的方法,该方法包含以下步骤:
获得针对要被使用的放射线成像系统的扩展低对比度可检测性性能数据,这通过以下步骤实现:
选择多个协议,所述协议分布于所述放射线成像系统的操作范围上;
将体模成像,所述体模包含每个所述协议上的多个对象;
为每个对象计算可检测性,以便决定针对每个对象的有序偶的流量指数和对比度指数组;
为每个对比度组决定最小可检测对象尺寸;
为每个对比度组的每个协议计算对比度指数;
利用流量指数和对比度指数的所述有序偶来为所述放射线成像系统决定扩展低对比度可检测性性能数据;
通过参考所述扩展低对比度可检测性性能数据,选择剂量和对比度指数;以及
选择流量指数,其对应于来自所述扩展低对比度可检测性性能数据的所述对比度指数;
其中,对比度指数是常数与对比度水平跟最小管脚尺寸乘积之间的比值;
流量指数由以下公式计算得到:
FluxIndex=CTDIvol/CTDIvolref*mA*sliceThick*scanTime*(e-objDiam*attWater)/(e-refDiam*attWater),CTDIvol为剂量指数,CTDIvolref为剂量参考值,sliceThick为切片厚度,scanTime为扫描时间。
23.根据权利要求22所述的方法,其进一步包含决定切片厚度作为针对所述协议的独立参数的步骤。
24.根据权利要求22所述的方法,其进一步包含决定针对所述协议的患者水等效直径的步骤。
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Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140072108A1 (en) * 2010-07-16 2014-03-13 David P. Rohler Methods and apparatus for extended low contrast detectability for radiographic imaging systems
US9592022B2 (en) 2011-09-30 2017-03-14 Children's Hospital Medical Center Method for consistent and verifiable optimization of computed tomography (CT) radiation dose
CN102631211B (zh) * 2012-04-13 2013-07-24 鄢铃 一种cr/dr综合检测模体
JP5844296B2 (ja) * 2012-06-11 2016-01-13 富士フイルム株式会社 放射線画像処理装置および方法
JP6218334B2 (ja) * 2012-11-30 2017-10-25 株式会社日立製作所 X線ct装置及びその断層画像撮影方法
WO2014116926A1 (en) * 2013-01-24 2014-07-31 The Research Foundation For The State University Of New York Real-time national radiation dose database and monitoring radiation dosages using this database
WO2014165611A1 (en) * 2013-04-02 2014-10-09 The Regents Of The University Of California Thermoplastic 3-d phantom
CN105144241B (zh) * 2013-04-10 2020-09-01 皇家飞利浦有限公司 图像质量指数和/或基于其的成像参数推荐
WO2015020981A2 (en) 2013-08-05 2015-02-12 Cedars-Sinai Medical Center Systems and methods for determining radiation dose in computed tomography scans
JP6395504B2 (ja) * 2014-08-20 2018-09-26 キヤノン株式会社 放射線撮影装置の評価方法、及び評価方法に用いるファントム
KR102393294B1 (ko) * 2014-09-26 2022-05-03 삼성전자주식회사 의료 영상 장치 및 의료 영상 장치의 제어 방법
US9619889B2 (en) * 2014-10-21 2017-04-11 General Electric Company Methods and systems for normalizing contrast across multiple acquisitions
US9848847B2 (en) * 2015-04-07 2017-12-26 Toshiba Medical Systems Corporation Using detectability index to determine X-ray tube current
US9895130B2 (en) * 2015-11-19 2018-02-20 General Electric Company Water equivalent diameter determination from scout images
US10492755B2 (en) * 2016-07-13 2019-12-03 Carestream Health, Inc. Calibration phantom comprising a reflectance calibration target and a plurality of radio-opaque markers
US11058392B2 (en) * 2016-12-20 2021-07-13 Mayo Foundation For Medical Education And Research System and method for correcting bias in measurements in an imaging system from non-stationary noise in channelized hotelling observers
JP6125126B1 (ja) * 2017-01-18 2017-05-10 典人 畠山 X線撮影条件補正方法、プログラム、及び、x線システム
EP3421086B1 (en) * 2017-06-28 2020-01-15 OptiNav Sp. z o.o. Determination of geometrical information about a medical treatment arrangement comprising a rotatable treatment radiation source unit
EP3311744B1 (de) * 2017-07-12 2020-02-26 Siemens Healthcare GmbH In kopf-fuss-richtung ortsaufgelöste wed-ermittlung
US10973489B2 (en) * 2017-09-29 2021-04-13 General Electric Company CT imaging system and method using a task-based image quality metric to achieve a desired image quality
US10426424B2 (en) 2017-11-21 2019-10-01 General Electric Company System and method for generating and performing imaging protocol simulations
CN113853536B (zh) * 2020-04-21 2023-05-23 中国原子能科学研究院 对分段γ扫描测量系统的透射源属性特征的表征方法
CN116269466B (zh) * 2023-05-10 2023-08-18 吉林大学 一种ct低对比可探测能力自动检测计算方法

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6222907B1 (en) * 1999-07-12 2001-04-24 General Electric Company Image quality optimization using an X-ray model based optimization
JP5162065B2 (ja) * 2001-07-09 2013-03-13 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー X線ctシステム
JP4393090B2 (ja) * 2002-07-19 2010-01-06 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 X線コンピュータ断層撮影装置
US6829323B2 (en) * 2002-07-29 2004-12-07 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and system for low dose image simulation for imaging systems
US6990171B2 (en) * 2003-10-27 2006-01-24 General Electric Company System and method of determining a user-defined region-of-interest of an imaging subject for x-ray flux management control
US7356174B2 (en) * 2004-05-07 2008-04-08 General Electric Company Contraband detection system and method using variance data
JP2006055635A (ja) * 2004-07-23 2006-03-02 Toshiba Corp X線コンピュータ断層撮影装置
US7209536B2 (en) * 2004-11-19 2007-04-24 General Electric Company CT colonography system
EP2902053B1 (en) * 2004-11-24 2017-09-06 Bayer Healthcare LLC Devices, systems and methods for fluid delivery
US7636416B2 (en) * 2005-02-25 2009-12-22 Hitachi Medical Corporation X-ray CT apparatus comprising a tube current control unit
WO2006106941A2 (ja) * 2005-04-04 2006-10-12 Hitachi Medical Corp X線ct装置
JP2007021021A (ja) * 2005-07-20 2007-02-01 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 画像処理装置およびx線ct装置
US20070076842A1 (en) * 2005-09-30 2007-04-05 Tkaczyk John E Adaptable energy discriminating computed tomography system
US7280635B2 (en) * 2005-12-01 2007-10-09 Thomas Louis Toth Processes and apparatus for managing low kVp selection and dose reduction and providing increased contrast enhancement in non-destructive imaging
CN101453952B (zh) * 2006-05-25 2011-01-12 株式会社日立医药 X射线ct装置
JP4729519B2 (ja) * 2007-03-09 2011-07-20 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 器官に基づく放射線プロファイル設定を設けた放射線撮像の方法及びシステム
JP4909188B2 (ja) * 2007-06-20 2012-04-04 株式会社日立メディコ X線ct装置
JP2009090014A (ja) * 2007-10-11 2009-04-30 Ibaraki Prefecture X線ct装置の疾患描出能評価用ファントムおよびそれを用いたx線ct装置の疾患描出能の評価方法
US20090127451A1 (en) * 2007-11-16 2009-05-21 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Devices and Methods for Calibrating Nuclear Medical and Radiological Images
EP2347289A1 (en) * 2008-10-14 2011-07-27 Analogic Corporation Radiation modulation in a security examination apparatus

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JP特开2007-152110A 2007.06.21 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2012533337A (ja) 2012-12-27
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JP2015061642A (ja) 2015-04-02

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