CN102596038B - 功能成像 - Google Patents

Abstract

一种方法包括经由处理器基于以非感兴趣组织为基础生成的参考信息在针对功能图像采集的图像数据中确定关于感兴趣组织的功能信息。

Description

功能成像

下文总体涉及功能成像，并结合针对计算机断层摄影（CT）的特定应用对其进行描述。然而，本发明也适用于其他成像模态，诸如磁共振成像（MRI）、单光子发射计算机断层摄影（SPECT）、正电子发射断层摄影（PET）、超声（US），和/或能够采集用于确定功能信息的数据的其他成像模态。

各种成像模态（例如，CT、MRI、SPECT、PET、US等）都能够用于功能成像。举例来说，CT扫描器能够用于执行动态对比度增强的功能（或灌注）CT成像研究，该研究获取与感兴趣组织相关联的造影剂摄取和洗出。这种研究能够用于检测脑中的局部缺血、基于脑组织中的造影剂动力学在不可逆损伤（梗塞）脑组织和潜在可逆损伤（有风险）脑组织之间进行区分、肿瘤分期、确定辐射处置的效力等。

对于典型的功能CT脑研究，为患者施予（例如，静脉注射）造影剂丸剂，并相继采集感兴趣脑组织的一系列图像。随着造影剂流经脑的血管结构以及图像示踪造影剂流经血管结构，造影剂引起脑的X射线强度暂时增强。这样，所得到的图像示出了感兴趣脑组织中的造影剂随时间的灌注动力学。这一信息能够用于确定关于感兴趣组织的定量信息，诸如血容量、血液灌注、通过血管壁的造影剂渗透（渗漏）率等。

通常，对来自图像数据的功能信息的定量分析需要灌注动力学的参考信息，诸如时间-溶度曲线，包括时序参考曲线和体积参考曲线。典型的时序参考曲线示出了递送至感兴趣组织的造影剂的动力学，并且已经基于动脉输入函数AIF（t）进行了定义，该动脉输入函数AIF（t）提供感兴趣组织的造影剂摄取信息。典型的体积参考包括用于量化通过感兴趣组织的造影剂的量的信息，并且已经由静脉流出函数VOF（t）确定，该静脉输出函数VOF（t）提供感兴趣组织的造影剂洗出信息。

这样的参考曲线通常仅在它们示出在没有体积退化或具有最小部分体积退化的解剖学上的固定点处的造影剂浓度时才有效。换言之，参考曲线应当基于图像数据中的体素来确定，该体素大体上完全包含在图像数据中的感兴趣参考组织（通常为血管内部的内腔）之内。如果体素移动出图像数据中的感兴趣参考组织，那么造影剂的摄取和/或洗出可能不能被适当地进行表征，并且感兴趣组织的造影剂动力学可能不能很好地反映在参考曲线中。

遗憾的是，目前，图像中能够观察流经动脉的血流中的示踪剂的浓度的仅有的位置就是这些动脉。动脉直径相比于图像的分辨率通常较小，从而仅有非常少的体素真正位于动脉的内腔内部。根据成像模态、视野以及体素大小，所有被成像的动脉可能太小，从而没有体素将“匹配到动脉中”。因此，现有的许多种功能采集需要确定参考曲线（流到感兴趣组织中的血液中的示踪剂的浓度），但图像中没有能够观察到这一曲线的位置。

本申请的各方面解决了上述问题和其他问题。

根据一个方面，一种方法包括经由处理器基于以非感兴趣组织为基础生成的参考信息在针对功能图像采集的图像数据中确定关于感兴趣组织的功能信息。

在另一实施例中，一种装置包括具有处理器的功能分析器，所述处理器基于以具有正常功能特征的生理组织为基础生成的参考信息在来自功能图像采集的图像数据中确定关于感兴趣生理组织的功能信息。

在另一实施例中，一种包含指令的计算机可读存储介质，所述指令当由计算机执行时，令计算机执行各种动作，诸如基于以非感兴趣组织为基础生成的参考信息在针对功能图像采集的图像数据中确定关于感兴趣生理组织的功能信息。

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图示了结合功能（图像数据）分析器的成像系统的范例。

图2图示了功能（图像数据）分析器的范例。

图3图示了用于基于以非感兴趣组织为基础生成的参考信息来确定感兴趣组织的功能信息的方法。

图4图示了用于基于非感兴趣组织确定参考信息的方法。

图1图示了成像系统100，诸如计算机断层摄影（CT）扫描器。成像系统100包括一般静止的扫描架102和旋转扫描架104。旋转扫描架104由静止扫描架102可旋转地支撑并关于纵向或z-轴108绕检查区域106旋转。

辐射源110，诸如X射线管，由旋转扫描架104支撑。辐射源110从焦斑发射辐射并且所述辐射贯穿检查区域106和检查区域106中的对象或受检者。源准直器对所述辐射进行准直以形成一般为锥形、楔形、扇形或其他形状的辐射束。

二维辐射敏感的探测器阵列112在跨检查区域106的辐射源110的对侧呈一角度弧。探测器阵列112包括沿z-轴方向延伸的多行探测器。探测器阵列112探测贯穿检查区域106的辐射并生成指示所述辐射的投影数据。

患者支撑物114，诸如长塌，支撑对象或受检者，诸如检查区域106中的人类患者。

重建器116重建投影数据并生成指示该投影数据的三维（3D）体积图像数据。该体积图像数据能够被处理以生成对象或受检者的一幅或多幅图像。

通用计算系统或计算机作为操作人员控制台118。控制台118的处理器执行在控制台118的计算机可读存储介质上编码的计算机可读指令，这允许操作人员控制系统100的操作，包括选择扫描协议，诸如功能成像协议。控制台118还包括用于接收输入和输出信息的输入/输出部以及用于以人可读格式呈现信息的显示器。

功能（图像数据）分析器120分析来自基于功能的图像采集的图像数据。这种采集的范例是动态的、对比度增强的研究，例如，为量化脑组织中的血流而执行的脑灌注研究。在这种研究中，示踪剂或探针，诸如具有一种或多种造影剂的介质药丸剂，被施予（例如，经由静脉注射等）给患者，并相继采集感兴趣脑组织的一系列图像以捕获脑组织中造影剂摄取和洗出。另一范例研究包括肝脏研究。在本文也想到了其他采集，在这些采集中能够从图像数据导出量化功能信息。

如下文更为详细描述的，在一种情况下，功能分析器120基于从已知的“正常”非感兴趣组织和其预期功能值确定的一条或多条参考或时间—浓度曲线在功能上分析感兴趣生理组织。这样，能够针对感兴趣组织获得参考曲线，即使图像中可能没有能够在感兴趣组织中观察到这些曲线的位置。如本文使用的，感兴趣组织一般指研究中的特定类型的组织的病变组织，而“正常”组织（或者非感兴趣组织）一般指与研究中的组织具有相同类型的非病变组织。举例来说，感兴趣组织是具有被认为已受卒中影响的灌注特征的脑组织，“正常”组织或非感兴趣组织指具有被认为没有受卒中影响的灌注特征的脑组织。

更具体而言，利用这种方法，在图像数据中首先识别具有已知的、正常功能值的组织的区域。然后，基于“正常”组织中示踪剂的动力学从图像数据导出一条或多条时间—浓度曲线。这能够基于迭代的方法来实现，其中，微调初始参考曲线的参数直到参考曲线产生与“正常”组织的预期输出相对应的输出。这一参考曲线可以经由控制台118或其他显示设备显示。然后能够基于所述时间—浓度参数确定感兴趣组织的功能信息。因此，常规上已经从感兴趣参考组织确定的功能信息现在能够从基于“正常”组织生成的时间—浓度曲线来重建。

功能信息能够用于生成血流量（BF）图、血容量（BV）图、平均传输时间（MIT）图和/或达峰时间（TTP）图，和/或诸如渗漏、渗透、标准摄取值（SUV）的其他信息，和/或其他信息。上述图和其他信息可以有各种不同的用法，例如，用于组织分类。举例来说，所述图和其他信息能够用于方便肿瘤分期、确定肿瘤转移、在梗死组织和有风险组织之间进行区分、规划辐射治疗、确定已规划的辐射治疗的效力等。从上述内容可知，利用这种方法，灌注相关的图能够在无需识别和/或校正感兴趣参考组织的情况下生成或进行分析，并且能够减轻感兴趣参考组织中由于患者运动、部分体积退化等造成的不准确。

所图示的功能分析器120可以是计算系统的部分，该计算系统包括执行在其计算机可读存储介质中编码的计算机可读指令的一个或多个处理器。在另一实施例中，功能分析器120是控制台118的部分或者与控制台118集成。在又一实施例中，功能分析器120可以与系统100分离。在这种情况下，功能分析器120能够作为单一系统实施或者跨不同的系统以分布的方式实施。系统100和功能分析器120能够经由有线或无线通信技术进行通信。

图2图示了图1的功能分析器120的非限制范例。

分割器202分割图像数据。在一种情况下，分割器202自动或手动（利用用户交互和/或输入）地分割图像数据中所呈现的患者组织，所述患者组织被自动或手动地识别为“正常”组织或者具有预期对于该患者而言正常的功能值的组织。如上所述，“正常”组织一般对应于与感兴趣组织具有相同类型的组织（例如，肝脏）。

在图示的实施例中，分割器202基于标识“正常”组织的正常组织标识符（ID）来分割图像数据。例如，在急性缺血性卒中研究中，没有受到影响的脑半球可被识别为“正常”组织并且用作参考输入以量化受到影响的脑半球中的灌注不足。对于肝脏灌注研究，自动或手动分割算法能够识别并描绘不同肝脏片段并选择具有“正常”灌注的一个或多个片段作为参考输入，所述参考输入用于量化受到影响的片段中的灌注。

另外，分割器202自动或手动地分割图像数据中的被自动或手动地（例如，利用用户输入）识别为感兴趣组织的组织，该组织是被扫描并进行功能性分析的组织。在图示的实施例中，分割器202基于标识感兴趣组织的感兴趣组织标识符（ID）来分割图像数据。继续以上范例，分割器202能够自动或手动地识别和分割图像数据中没有受到影响的脑半球以进行量化分析。对于肝脏灌注研究，分割器202能够自动或手动地识别并描绘不同的肝脏片段并选择一个或多个片段用于功能分析。

在图示的范例中，参考模型库204存储预定的参考功能模型。这样的模型可以是组织特异性的并且可以是基于历史成像研究和/或计算机算法创建的。这样的功能模型的范例包括时序参考曲线模型、体积参考曲线模型，和/或其他参考曲线模型。参考模型参数库206存储针对参考功能模型的预定参考功能模型参数的一个或多个集合。同样地，参数的集合可以基于历史成像研究和/或计算机算法。

参考模型和参数确定器208基于“正常”组织ID来选择参考功能模型和对应的参数。在这一范例中，参考模型和参数确定器208基于“正常”组织ID初始选择存储在参考模型参数库206中的一组预定参数。在另一实施例中，其他信息可以用作初始参数。例如，在另一实施例中，一组默认的参数，任意值（例如，全为零）、先前使用的值、最优值等，能够用作初始参数。

功能值（FV）确定器210基于所选择的参考功能模型和所选择的参考功能模型参数来确定针对已分割的“正常”组织的功能值。在确定功能值时可以被考虑的其他信息包括，但不限于，患者统计资料、造影剂丸剂体积、患者病史等。功能值的范例包括，但不限于，指示血流、血容积、渗透率、渗漏等中的一个或多个的值。FV确定器210输出指示所确定的功能值的信号。

决定部件212将输出信号与针对“正常”组织的功能值的预定范围进行比较。例如，如果“正常”组织是脑组织，那么功能值的预定范围对应于“正常”脑组织的预期功能值的范围。

如果功能值落在功能值范围之外，决定部件212通知参考模型和参数确定器208，参考模型和参数确定器208修改针对所选择的参考功能模型的输入模型参数，并且FV确定器210计算并输出指示新近确定的功能值的信号。能够继续上述过程，直到所确定的功能值落在功能值范围之内，执行了功能值范围的预定百分率、预定的时限流逝、预定的迭代次数，和/或满足了一些其他门限标准。

一旦一组功能值处在功能值范围之内，决定部件212输出指示该组功能值处在功能值范围之内的信号。

功能分析器214，响应于来自决定部件212的信号，基于参考功能模型和参考功能模型参数来确定所分割的感兴趣组织的功能信息，该参考功能模型和参考功能模型参数是由满足所分割的“正常”组织的功能值范围的功能值产生的。

在上述范例中，使用来自库204的预定参考模型。在另一实施例中，参考曲线是从图像数据中的所分割的感兴趣组织构建的。这包括利用图像数据中感兴趣组织的不适于感兴趣组织的灌注的定量分析的部分，例如，没有连续覆盖贯穿整个图像数据序列的体素的部分。利用这样的部分相对于预定的参考曲线可以提供更能指示感兴趣组织的真实灌注动态学的初始参考曲线。

图3图示了用于基于从非感兴趣组织导出的参考信息来确定感兴趣组织的功能信息的方法。

在302，获取来自捕获感兴趣组织的功能图像采集的图像数据。正如本文所提及的，这种研究可以包括为患者施予示踪剂并且对其进行连续成像以跟随示踪剂通过感兴趣组织。图像数据可以由图1中的成像系统100或其他成像系统生成。另外，图像数据能够从成像系统和/或存储图像数据的存储器获得。

在304，分割图像数据以识别或定位感兴趣组织和具有“正常”灌注特征的组织。举例来说，在感兴趣组织是脑的可能受卒中影响的第一部分的情况下，“正常”组织可以是脑的未受卒中影响的不同部分。正如本文所提及的，可以使用自动和/或手动分割技术。

在306，基于所分割的“正常”组织和“正常”组织中造影剂的预期动力学来生成一条或多条参考时间—浓度曲线。图4，其在下文中论述，描述了一种生成这种参考时间—浓度曲线的非限制方法。

在308，针对所分割的感兴趣组织的功能信息是基于以所分割的“正常”组织为基础生成的一条或多条参考时间—浓度曲线生成的。所述功能信息可用于生成诸如BF、BV、MTT、TTP图的灌注图，确定诸如渗漏、渗透率、SUV等信息，和/或生成感兴趣组织的其他功能信息。

图4图示了一种用于生成参考时间—浓度曲线的方法。

在402，获得（一条或多条）参考曲线，诸如预定的一般曲线或基于不适合于定量分析的参考组织生成的曲线。

在404，基于（一条或多条）参考曲线和输入参数生成“正常”组织（在图3的步骤304中所识别）的功能值。

在406，确定所生成的功能值是否落在“正常”组织的预期功能值的范围之内。

如果不是，那么在408，调节参考曲线的输入参数，并重复动作404至406。

如果是，那么在410，模型参考曲线和参数被用于确定感兴趣组织的功能信息，如本文所述的，例如，结合图3的动作308。

本文所描述的动作可以通过计算机可读指令的方式来实施，所述计算机可读指令当由（一个或多个）计算机处理器执行时，令所述（一个或多个）处理器执行本文所描述的动作。在这种情况下，所述指令存储在计算机可读存储介质中，诸如与相关计算机相关联的存储器和/或以其他方式可访问相关计算机的存储器。

应当认识到，上述内容基本上能够用于所有的功能成像应用和使用参考输入曲线的分析。这样的应用包括CT、MRI、SPECT、PET、US和/或其他成像应用。

本文已经参考各种实施例对发明进行了描述。他人在阅读本文的说明之后，能够做出修改和变型。其意图是将本发明解释为包括所有这样的修改和变型，只要这些修改和变型在权利要求或与权利要求等价的范围之内。

Claims (14)

1.一种功能成像方法，包括：

经由处理器基于以预先识别的非感兴趣组织为基础生成的参考信息在功能图像采集的图像数据中确定关于感兴趣组织的功能信息，其中，所述感兴趣组织和所述预先识别的非感兴趣组织是相同类型的生理组织，并且其中，关于所述感兴趣组织的所述功能信息包括时间—浓度曲线并且所述参考信息包括表示所述预先识别的非感兴趣组织中的示踪剂动力学的一条或多条时间—浓度曲线。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括显示所述参考信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

基于模型参考曲线和初始模型参考曲线参数计算所述预先识别的非感兴趣组织的功能值；以及

响应于所计算的功能值满足预定标准，采用所述模型参考曲线和所述初始模型参考曲线参数作为所述参考信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预定标准包括所述预先识别的非感兴趣组织的预期功能值的范围。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述模型参考曲线是基于所述图像数据中所述感兴趣组织的不适于确定所述功能信息的部分生成的。

6.根据权利要求3所述的方法，还包括：

响应于所计算的功能值落在所述预定标准之外，调整所述初始模型参考曲线参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，迭代地调整所述模型参考曲线参数直到所计算的功能值满足退出标准。

8.根据权利要求6所述的方法，还包括：

采用所述模型参考曲线和经调整的模型参考曲线参数作为所述参考信息。

9.根据权利要求1到2中的任一项所述的方法，还包括：

基于所述功能信息生成血流图、血容量图、平均传输时间图或达峰时间图中的至少一个。

10.一种功能成像装置，包括：

功能分析器(120)，其具有处理器，所述处理器基于以预先识别的具有正常功能特征的生理组织为基础生成的参考信息在来自功能图像采集的图像数据中确定关于感兴趣生理组织的功能信息，其中，所述感兴趣生理组织和所述预先识别的具有正常功能特征的生理组织是相同类型的生理组织，并且其中，关于所述感兴趣生理组织的所述功能信息包括时间—浓度曲线并且所述参考信息包括表示所述预先识别的具有正常功能特征的生理组织中的示踪剂动力学的一条或多条时间—浓度曲线。

11.根据权利要求10所述的装置，还包括：

功能值确定器(210)，其基于模型参考曲线和初始模型参考曲线参数计算所述预先识别的具有正常功能特征的生理组织的功能值。

12.根据权利要求11所述的装置，还包括：

参考模型和参数确定器(204)，其基于所述预先识别的具有正常功能特征的生理组织的类型确定所述模型参考曲线和所述初始模型参考曲线参数。

13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述功能分析器(120)响应于所计算的功能值满足预定标准，采用所述模型参考曲线和所述初始模型参考曲线参数作为所述参考信息。

14.根据权利要求13所述的装置，还包括：

参考模型和参数确定器(204)，其响应于所计算的功能值落在所述预定标准之外，修改所述初始模型参考曲线参数。