CN102762151A - 四维体积成像系统 - Google Patents

四维体积成像系统 Download PDF

Info

Publication number
CN102762151A
CN102762151A CN2011800062712A CN201180006271A CN102762151A CN 102762151 A CN102762151 A CN 102762151A CN 2011800062712 A CN2011800062712 A CN 2011800062712A CN 201180006271 A CN201180006271 A CN 201180006271A CN 102762151 A CN102762151 A CN 102762151A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
subject
volume image
volumetric
imaging system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN2011800062712A
Other languages
English (en)
Inventor
D·H·富斯
J·H·西维尔德森
J·约克斯顿
D·杨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Eastman Kodak Co
Carestream Health Inc
Original Assignee
Eastman Kodak Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Eastman Kodak Co filed Critical Eastman Kodak Co
Publication of CN102762151A publication Critical patent/CN102762151A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/412Dynamic
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00Image generation
    • G06T2211/40Computed tomography
    • G06T2211/436Limited angle

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Image Generation (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

公开了用于获得3D图像的方法。获得了受验对象的初始体积图像,其中受验对象是静止的并处于第一姿势。当受验对象在第一姿势和第二姿势之间移动时,受验对象的一个或多个2D图像被获得。获得受验对象的端点体积图像,受验对象是静止的并处于第二姿势。根据一个或多个获得的2D图像修改至少初始体积图像,以形成代表在第一姿势和第二姿势之间的受验对象位置的至少一个中间体积图像。至少一个中间体积图像可以被显示。

Description

四维体积成像系统
发明领域
本发明通常涉及体积成像的领域,尤其是涉及用于为了诊断或其它目的而提供3D体积图像的运动图像序列的方法。
发明背景
3D体积成像被证明是一种有价值的诊断工具,其提供优于早期2D射线摄影成像技术的明显优点,用于评估内部结构和机件的条件。患者或其它受验对象的3D成像由于很多进步(包括高速成像探测器例如使多个图像能够快速接连地被拍摄的数字射线摄影(DR)探测器的发展)而变得可能。
锥束计算机断层摄影(CBCT)或锥束CT技术作为用于提供3D体积图像的一种类型的诊断工具而提供值得考虑的期望。锥束CT系统通过使用高帧率平板数字射线摄影(DR)探测器和固定于绕着待成像的对象旋转的台架的x射线源来捕获体积数据集。CBCT系统在整个旋转期间捕获投影,例如在每个旋转度捕获一个2D投影图像。于是使用各种技术将投影重建成3D体积图像。在用于重建3D体积图像的大部分常见方法当中的是过滤背投影方法。
CBCT和其它体积成像技术的一个限制是,对于大部分应用,这些技术仅提供静止图像,即,患者或其它受验对象保持在固定位置上的图像。对于例如用于诊断关节例如膝盖、肩膀和踝的疾病的一些医疗应用,这些技术在重建处于运动中的3D体积图像的能力方面有重大的临床价值。这样的图像将例如由整形外科医生使用,用于诸如外科手术前计划的诊断功能或用于评估手术后康复和恢复。将受益于获取在运动中的3D体积图像的能力的其它应用包括例如牙齿和兽医成像和非破坏性试验(NDT)。目前没有可用于在三维中产生射线摄影运动序列的实际方法。常规方法例如连续获得运动的受验对象的体积图像不仅需要设备时间以及计算和图像处理资源的明显消耗,而且这些方法可能使运动被人为地约束,例如减慢到非常慢的速度。此外,对于医疗诊断成像,为3D运动图像序列提供足够的图像所需的累积辐射曝光水平可能对于这样的连续体积成像方法是不可接受的。
因此,虽然在使用DR能力的常规体积成像中有相当大的价值,仍需要增强的能力来提供允许临床医生观看在运动中的患者的体积图像的按时间顺序的第四维。
发明概述
本发明的目的是通过提供包括很多3D体积图像的运动序列来使使诊断体积成像的技术进步,而没有使用全3D曝光和图像处理过程来获得序列中的所有3D体积图像的需要。
这些目的仅作为例证性的例子给出,且这样的目的可以是本发明的一个或多个实施方案的示例。固有地由所公开的发明实现的其它所希望的目的和优点可由本领域的技术人员想到或对本领域的技术人员变得明显。
本发明的优点是它提供显示在3D中的受验对象的运动的运动序列,而除了在现有的体积成像装置中已经提供的硬件以外不需要新的硬件。因此,使用图像处理软件而不是使用更昂贵的成像设备来获得3D运动序列。
根据本发明的一个方面,提供了用于获得3D图像的方法,该方法至少部分地在计算机系统上被执行并包括:获得受验对象的初始体积图像,该受验对象是静止的并处于第一姿势;当受验对象在第一姿势和第二姿势之间移动时,获得受验对象的一个或多个2D图像;获得受验对象的端点体积图像,该受验对象是静止的并处于第二姿势;根据一个或多个获得的2D图像修改至少初始体积图像以形成代表在第一姿势和第二姿势之间的受验对象位置的至少一个中间体积图像;以及显示所述至少一个中间体积图像。
附图简述
从如在附图中示出的本发明的实施方案的下面更具体的描述中,本发明的前述和其它目的、特征和优点将明显。
附图的元件不一定相对于彼此按比例。
图1是示出CBCT成像装置的活动的示意图,该CBCT成像装置用于获得用来形成3D体积图像的单独的2D图像。
图2是示出根据本发明的实施方案的用于获得重建运动3D体积图像所需的图像的成像序列的示意图。
图3是示出图2的成像序列如何用来形成用于定时序列4D表示的中间体积图像的示意图。
图4是示出用来获得用于定时序列4D表示的图像数据的步骤的顺序的逻辑流程图。
图5是示出在一个实施方案中用于产生中间3D图像以作为运动序列的部分来使用的步骤的顺序的逻辑流程图。
图6A是示意性示出用于获得一系列2D图像的数字探测器的一个布置的顶视图,所述2D图像用于形成运动序列的中间3D图像。
图6B是示意性示出用于获得一系列2D图像的数字探测器的可选布置的顶视图,所述2D图像用于形成运动序列的中间3D图像。
图6C是示意性示出用于获得一系列2D图像的数字探测器的另一可选布置的顶视图,所述2D图像用于形成运动序列的中间3D图像。
图6D是示意性示出用于获得一系列2D图像的数字探测器的又一可选布置的顶视图,所述2D图像用于形成运动序列的中间3D图像。
图6E是示意性示出可选的成像序列的顶视图,其中额外的体积
图像在初始体积图像和端点体积图像之间的图像捕获序列中的某个点处获得。
图7是示出在获得用于形成运动序列的中间3D图像的2D图像
时基准的使用的示意性侧视图。
图8是示出在一个实施方案中用于引导受验对象的运动的导向装置的使用的示意性侧视图。
详细描述
下面是参考附图进行的本发明的优选实施方案的详细描述,其中相同的参考数字在几个附图的每一个中标识相同的结构元件。
在本公开的背景下,短语“定时序列4D表示”在功能上等效于短语“3D运动图像”。三个维度与用于限定体积3D图像的常规正交矢量有关,这些矢量一般沿着正交的x、y和z轴被表达和表示。第四维是时间。
参考CBCT成像系统和序列描述了本发明的装置和方法。有利地,本发明的方法可使用现有的CBCT成像设备来实现,对用于CBCT成像的常规成像序列有一些所需的修改。然而,必须强调,可使用产生3D体积图像的其它类型的成像系统以类似的方式使用本文所述的方法和过程。本发明的方法组合从成像系统获得的3D体积图像数据与从同一系统获得或从备用成像系统和设备获得的2D图像数据。2D图像数据提供了用于修改3D体积图像数据的时间或运动相关的信息,以便提供3D运动图像。所得的3D运动图像可选地称为“4D”图像,其中第四维与时间有关。
用于使用这样的系统获得3D体积图像的CBCT成像装置和成像算法在诊断成像领域中是公知的,且因此没有在本申请中被详细描述。用于从在CBCT成像装置的操作中获得的源2D图像形成3D体积图像的一些示例性算法可以例如在Ning等人的标题为“Method ofand System for Cone-Beam Tomography Reconstruction”美国专利No.5,999,587中和在Tam的标题为“Method and Apparatus forReconstructing a Three-Dimensional Computerized Tomography(CT)Image of an Object from Incomplete Cone Beam Data”的美国专利No.5,270,926中找到。在一般应用中,计算机或用于获得、处理和存储图像数据的其它类型的专用逻辑处理器连同用于观看图像结果的一个或多个显示器是CBCT系统的部分。
有利地,本发明的方法不需要特定的或CBCT系统或专用于4D成像功能的其它成像装置的发展,而是可与各种类型的现有成像系统一起使用。本发明的方法使用增强的成像序列,以便获得3D运动图像,如随后更详细地描述的。
参考图1的示意图,以简化的形式示出了用于获得用来形成3D体积图像的单独2D图像的常规CBCT成像装置的活动。锥束辐射源22将辐射椎体直射到受验对象20,例如患者或需要运动成像的其它受验对象。图像的序列以关于受验对象的变化的角度快速连续地获得,例如在360度旋转中在每个1度角增量处获得一个图像。DR探测器24移动到受验对象20周围的不同的成像位置,与辐射源22的相应运动相呼应。图1示出DR探测器24的位置的代表性采样,以说明这些图像如何相对于受验对象20的位置而获得。一旦所需的2D投影图像在这个序列中被获得,适当的成像算法例如过滤的背投影或其它常规技术就用于产生3D体积图像。
如前面在背景章节中提到的,按照惯例由CBCT成像装置获得的3D体积图像是静止图像。受验对象20处于从任何运动约束的固定姿势中,该运动将阻碍从很多单独的2D投影图像重建体积图像的任务。
本发明的方法增强了CBCT系统捕获额外的2D图像的能力,这些2D图像可接着用于重建3D运动图像,从而形成4D图像。参考图2的示意图,示出了用于产生3D运动图像的序列。在接下来的例子中,用于获得人膝盖的3D运动图像的序列作为例子用于说明本发明的过程。可认识到,类似的序列可用于使其它受验对象成像,包括使人体解剖学的其它肢体或部分成像,以及用于使其它有生命的或无生命的受验对象成像,运动分析对这些受验对象是有用的。如前面在背景章节中提到的,本发明的方法可例如用在非破坏性试验(NDT)、牙齿成像或兽医成像中以及在医疗诊断成像应用中。
在图2的序列中,随着从左到右表示的时间,首先使用CBCT成像序列获得初始体积图像30,如参考图1描述的。为了获得这个图像,受验对象20在左边示出的初始姿势中是静止的。接着,快速连续地,一系列N个连续的2D图像32例如一系列单独的x射线2D投影图像被捕获,同时受验对象20从初始姿势位置移动到在最终或端点位置处的另一静止姿势。在图2的例子中,当获得2D图像32时,患者膝盖从初始位置弯曲到端点位置。对2D图像32的图像捕获的速率可改变到在一个范围内的适当的值,例如每秒10或20或30个图像。为了终止这个图像捕获序列,端点体积图像40使用CBCT系统来获得,受验对象20再次是静止的并处于端点姿势。
图3的示意图示出使用图2的序列获得的成像结果的处理序列。处理在计算机50上执行,计算机50可以是多种类型的计算机、计算机工作站、微处理器、专用主机处理器、一个或多个联网处理器、或其它逻辑处理装置中的任一个。作为计算机硬件的部分或作为单独的部件与计算机50相连的是为数据操纵操作提供图像存储器和工作空间的电子存储器。执行这个方法的计算机程序产品可包括:例如一个或多个存储介质;磁性存储介质例如磁盘或磁带;光学存储介质例如光盘、光带或机器可读条形码;固态电子存储设备例如随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM);或用于存储具有用于控制一个或多个计算机来实践根据本发明的方法的指令的计算机程序的任何其它物理设备或介质。显示器52与计算机50相连,并可用于输入发起和控制图3的处理序列的操作员命令,并显示处理结果,例如显示根据本发明产生的运动3D图像。
紧跟着图3的序列,以初始体积图像30开始的一系列中间体积图像36使用从一系列2D图像32获得的运动信息而产生。符号t1,t2,...tN在本文用于表示在相应的时刻t1,t2,...tN捕获的2D图像32的有序序列。使用该处理来组合的、被示为3D图像54的有序序列的所得的3D运动图像相应于以初始体积图像30开始并顺次包括每个中间体积图像36的以端点体积图像40终止的有序序列。该3D运动图像可存储在作为计算机50的部分或以其它方式与计算机50相连的电子计算机可访问的存储器中,并可为了观看例如被再现在高分辨率显示监视器上。
一旦中间体积图像36形成,就可在所得的3D体积数据上使用图像操纵技术,例如使2D图像能够从重建的体积图像被提取的数字重建的射线摄影(DRR)。用于2D图像提取的DRR方法和技术是体积成像领域中的技术人员所熟悉的。
有利地,由初始体积图像30、按次序的N+1个中间体积图像36、和端点体积图像40、或这些体积图像的子集组成的3D图像54的有序序列可被存储,并以适当的速度播放和重放、暂停、并反向播放。初始体积图像30和端点体积图像40以及单独的中间体积图像36可在适当的角度处被单独地观看并用于诊断目的。使用作为对象20的膝盖的例子,如图3所示获得的3D图像的有序序列的动画播放允许从业者从任何适当的角度观察关节运动,例如从侧视野、前视野和后视野观察运动中的膝盖功能。
图4是示出用来按照参考图2描述的模式收集用于定时序列4D表示的图像数据的步骤的示例性顺序的逻辑流程图。初始步骤S100获得初始体积图像M0。在此之后,重复的序列接着获取在图4中被示为循环操作的N个2D投影图像。计数器初始化步骤S110初始化计数器值n以控制循环重复并退出。每个2D投影图像tn在获取步骤S120中被捕获。测试步骤S130和循环计数器累加步骤S140接着被执行来用于循环控制。最后,端点体积图像获取步骤S150获得端点体积图像40。
回来参考图3,可认识到,所需的2D图像32的数量N可基于各种因素,例如受验对象20的复杂度、待捕获的运动的相对速度、DR探测器24的响应时间和其它因素。同样,在时间tn之间的间隔可改变。例如,基于诸如在运动期间受验对象20的特征的特定关系的因素来改变系列中的任两个2D图像32的捕获之间的间隔时间可能是有利的。
给出使用图4中的步骤的顺序收集的数据,图5的逻辑流程图在示出一个实施方案中用于产生N+1个中间3D体积图像36以用作运动序列的部分的示例性步骤顺序,如前面参考图3描述的。循环初始化步骤S200重置用于控制接下来的重复序列的计数值q。干扰步骤S210接着使用从在tq+1拍摄的2D投影图像获得的相对运动数据来修改体积图像Mq,以产生连续的中间3D体积图像36中的每一个。累加步骤S220和测试步骤S230接着执行循环重复并退出,按产生N+1个中间3D体积图像36所需的来尽可能多地重复干扰步骤S210。最后,终结步骤S240使用端点体积图像MN+2执行中间3D体积图像Mq的修改,以便产生系列中的最后一个中间3D体积图像MN+1
应注意,图4和5中所示的逻辑流程是示例性的,被提供来显示本发明的一个实施方案的步骤的顺序;其它顺序可用于提供类似的结果。用于组合来自多个2D图像32的各种技术可用于获得执行例如所需的3D干扰所需的数据。运动预测技术可受益于组合很多2D投影图像,例如以提供适当的运动矢量。
图6A、6B、6C和6D是示意性示出一些可能的成像序列布置的顶视图。在这些附图中示出的布置中的每一个使用在患者周围有不同空间方位的数字射线摄影探测器24,其用于获得用来形成运动序列的中间3D体积图像的2D图像32,如早些时候参考图3和4描述的。患者的膝盖再次在剖面顶视图中被示为在初始体积图像30和端点体积图像40的初始姿势和端点姿势之间的运动期间的受验对象20。在图6A的布置中,DR探测器24被维持在固定位置上以在每个中间位置处提供受验对象20的侧视图。图6B的布置示出用于膝盖成像的、在交替的前到后位置上维持的DR探测器24。在图6C的布置中,两个DR探测器24被使用,且2D投影图像从侧面和从前面例如同时被拍摄。在图6D的布置中,提供了圆弧扫描模式,当受验对象20移动时,以弧形移动用于从不同的角度获得在一序列视野中的2D图像32的DR探测器24。
图6E是示意性示出可选的成像序列的顶视图,其中额外的体积图像35在第三姿势位置上得到,第三姿势位置出现在开始和结束运动序列的第一姿势和第二姿势之间。这个交替的序列可能例如是有帮助的,其中在序列的某个部分期间的运动特别有意义。
可认识到,图6A-6E的示例性布置是非限制性的,但被给出以便说明可用于获得在初始体积图像30和端点体积图像40之间的2D图像投影的各种方位和序列变化中的一些。对应用的适当布置的选择可基于因素,例如用于在运动周期的部分期间例如如所示在膝盖弯曲期间获得运动信息的最佳角度。对于例如膝盖运动,从特定的角度获得的2D投影图像可提供最有用的数据,用于相对于所关注的区域执行形成中间体积图像的干扰。可接近性和其它因素也可指示在给定的应用中DR探测器24的哪种类型的布置是最有用的。
如已经提到的,CBCT成像仅仅是一种类型的图像方式,对该图像方式可使用3D运动序列。对初始图像30和端点图像40以及对任何额外的体积图像35获得的3D体积数据可以可选地在一些其它类型的体积成像系统上获得,包括使用磁共振成像(MRI)、超声体积成像、正电子发射断层摄影(PET)、磁性粒子成像(MPI)、单光子发射计算机断层摄影(SPECT)或某种其它体积成像技术的装置。关于例如图6E,体积图像30、35和40可在单个成像系统上或在两个或多个不同的体积成像装置上获得。
类似地,如同图1的CBCT系统那样,除了使用数字射线摄影(DR)探测器以外,还可利用很多2D成像方式。可为本发明的方法提供适当的图像数据的一些2D成像方式包括例如2D x射线成像和超声成像。此外,可见光和红外图像可以可选地用作2D图像。例如,使用适当定位的摄像机获得的可见光图像可提供用于在修改一个或多个体积图像时使用的足够的信息。此外,多于一个的2D成像方式可用于2D图像32。因此,关于图3,可在各种组合中使用很多适当的2D成像方式,以在时刻t1,t2,...tN在患者运动期间提供2D图像32。
各种空间参考点也可帮助从2D图像32的体积图像重建的任务。图7是示出在获得用于形成运动序列的中间3D图像的2D图像32时基准元件42的使用的示意性侧视图。基准元件42的各种类型和布置可与受验对象20相连,再次取决于被成像的受验对象20和DR探测器24对成像序列的每个部分的相对方位。基准元件42可以是高度密集的,或在被成像时具有有区别的外观。基准元件42可用带子捆到患者或其它受验对象20或以某种方式紧固到适当的表面。支架或其它类型的设备也可用于这个目的。可选地,移植物或涂敷或注射的物质可用作基准元件。
对获得3D运动序列的另一有用的附件是用于提供引导的设备,以便运动沿着优选的路径进行。图8是示出在一个实施方案中用于引导受验对象的运动的导向装置44的使用。在本实例中导向装置44被表示为一种类型的铰接支架。可以使用可选的导向机构。导向装置44还可用于控制成像的受验对象20的运动的速度。
基于从2D投影图像获得的数据的3D体积图像的干扰是插值问题,其可使用3D图像重建领域的技术人员已知的各种技术来解决。如图5的序列示出的,2D投影图像数据提供用于调节中间体积图像内的特征的位置的约束。总的来说,图像插值的问题至少稍微紧密地与在最初从原始2D数据形成3D体积图像时对重建解决的一组问题有关。
各种技术可用于使2D图像数据与用于执行所需的插值的3D图像体积相关。例如,最大化交互信息是用于使图像的坐标系统与参考图像相关、反复地使图像变形直到它和参考图像之间的交互信息被最大化的一种方法。图像配准的交互信息的使用例如在Chen等人的标题为“METHOD OF IMAGE REGISTRATION USING MUTUALINFORMATION”的共同转让的美国专利No.7,263,243中被描述。
图像变形中的技术人员所熟悉的3D图像变形效用和技术可适应产生中间体积图像36作为一种类型的3D图像变形过程的问题。在体积图像变形和扭曲的工具和方法的实例当中存在由研究人员Apostolos Lerios、Chase D.Garfinkle和Marc Levoy在“Feature-BasedVolume Metamorphosis”中描述的那些工具和方法,该文献在Proceedings of the 22nd annual Conference on Computer Graphics andInteractive Techniques(1995),pp 449-456被介绍。当以一序列图像跟踪对象时用于3D对象的体积变形和畸变的技术和方法的实例在Brand的标题为“MODELING SHAPE,MOTION,AND FLEXION OFNON-RIGID 3D OBJECTS IN A SEQUENCE OF IMAGES”的美国专利No.7,006,683中给出。
可能需要相当大数量的数据存储空间来存储如本文所述获得的3D图像的有序序列。各种图像建模技术可用于减少需要被存储的总数据量,以便提供所产生的N+3个体积图像中的每一个。
在下面的描述中,本发明的优选实施方案将被描述为软件程序。本领域技术人员将认识到,这样的软件的等效形式也可在硬件中被构造。因为图像操纵算法和系统是公知的,本描述尤其是贯注于形成根据本发明的方法的部分或与该方法更直接地协作的算法和系统。没有在本文特别示出或描述的这样的算法和系统以及用于产生和以其它方式处理其涉及的图像信号的硬件和/或软件的其它方面可以选自本领域中已知的这样的系统、算法、部件和元件。
计算机程序产品可包括一个或多个存储介质,例如磁性存储介质如磁盘(例如软盘)或磁带;光学存储介质例如光盘、光带或机器可读条形码;固态电子存储设备例如随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM);或用于存储具有用于控制一个或多个计算机来实践根据本发明的方法的指令的计算机程序的任何其它物理设备或介质。
可参考流程图来描述上述方法。通过参考流程图描述方法使本领域技术人员能够发展这样的程序、固件或硬件,包括在适当的计算机上实现方法的这样的指令,计算机执行来自计算机可读介质的指令。类似地,由服务计算机程序、固件或硬件执行的方法也由计算机可执行指令组成。

Claims (16)

1.一种用于获得3D图像的方法,所述方法至少部分地在计算机系统上被执行并包括:
获得受验对象的初始体积图像,其中所述受验对象是静止的并处于第一姿势;
当所述受验对象在第一姿势和第二姿势之间移动时,获得所述受验对象的一个或多个2D图像;
获得所述受验对象的端点体积图像,其中所述受验对象是静止的并处于第二姿势;
根据一个或多个获得的2D图像修改至少所述初始体积图像以形成代表在所述第一姿势和第二姿势之间的所述受验对象的至少一个中间体积图像;以及
显示所述至少一个中间体积图像。
2.如权利要求1所述的方法,还包括根据所述一个或多个获得的2D图像来修改所述至少一个中间体积图像。
3.如权利要求1所述的方法,其中获得所述初始体积图像包括从锥束CT成像系统重建所述初始体积图像。
4.如权利要求1所述的方法,其中所述初始体积图像从成像系统获得,所述成像系统选自由磁共振成像系统、超声体积成像系统、正电子发射断层摄影系统、磁性粒子成像系统和单光子发射计算机断层摄影系统组成的组。
5.如权利要求1所述的方法,其中获得所述受验对象的所述一个或多个2D图像包括获得2D x射线图像、超声图像、可见光图像和红外图像中的一个或多个。
6.如权利要求1所述的方法,还包括获得第三体积图像,其中所述受验对象在中间姿势处是静止的,所述中间姿势在所述第一姿势和所述第二姿势中间。
7.如权利要求1所述的方法,其中修改所述初始体积图像包括插值。
8.如权利要求1所述的方法,还包括使一个或多个基准元件与所述受验对象相连。
9.如权利要求8所述的方法,其中所述一个或多个基准元件包括注射的物质。
10.如权利要求1所述的方法,还包括为所述受验对象的运动提供引导。
11.如权利要求1所述的方法,其中显示所述至少一个中间体积图像还包括显示连续的一序列图像,该序列图像以所述初始体积图像开始,包括所述至少一个中间体积图像,并以所述端点体积图像终止。
12.如权利要求1所述的方法,其中所述至少一个中间体积图像是第一中间体积图像,且其中存在至少第二中间体积图像,且其中所述第二中间图像通过根据所述一个或多个获得的2D图像修改所述第一中间体积图像来形成。
13.如权利要求12所述的方法,其中存在第三中间体积图像,且其中所述第三中间图像通过根据所述端点体积图像修改所述第二中间体积图像来形成。
14.如权利要求1所述的方法,还包括将所述至少一个中间体积图像存储在计算机可访问的存储器中。
15.如权利要求1所述的方法,其中获得所述端点体积图像包括从锥束CT成像系统重建所述端点体积图像。
16.一种存储有指令的计算机存储介质,所述指令用于使计算机执行权利要求1所述的方法。
CN2011800062712A 2010-01-21 2011-01-11 四维体积成像系统 Pending CN102762151A (zh)

Applications Claiming Priority (9)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US29689810P 2010-01-21 2010-01-21
US61/296898 2010-01-21
US30705710P 2010-02-23 2010-02-23
US61/307057 2010-02-23
US41285310P 2010-11-12 2010-11-12
US61/412853 2010-11-12
US12/971042 2010-12-17
US12/971,042 US20110176715A1 (en) 2010-01-21 2010-12-17 Four-dimensional volume imaging system
PCT/US2011/000047 WO2011090775A2 (en) 2010-01-21 2011-01-11 Four-dimensional volume imaging system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN102762151A true CN102762151A (zh) 2012-10-31

Family

ID=44277616

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2011800062712A Pending CN102762151A (zh) 2010-01-21 2011-01-11 四维体积成像系统

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20110176715A1 (zh)
EP (1) EP2525716A2 (zh)
JP (1) JP2013517837A (zh)
CN (1) CN102762151A (zh)
WO (1) WO2011090775A2 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109642934A (zh) * 2016-06-22 2019-04-16 优瑞技术公司 磁共振体积成像
CN111184523A (zh) * 2020-01-17 2020-05-22 深圳市安健科技股份有限公司 基于dr设备的三维图像重建方法及系统

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012168322A2 (en) 2011-06-06 2012-12-13 3Shape A/S Dual-resolution 3d scanner
WO2013119721A1 (en) * 2012-02-08 2013-08-15 Weinberg Medical Physics Llc Equipment and methodologies for magnetically-assisted delivery of therapeutic agents through barriers
CN103188989B (zh) * 2012-04-28 2015-05-27 清华大学 一种动态荧光分子断层图像的重建方法
US11317887B2 (en) 2017-11-10 2022-05-03 3Shape A/S Computed tomography reconstruction of moving bodies
US12033281B2 (en) * 2021-04-01 2024-07-09 Sony Group Corporation Automatic blending of human facial expression and full-body poses for dynamic digital human model creation using integrated photo-video volumetric capture system and mesh-tracking

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030169254A1 (en) * 2002-03-11 2003-09-11 Siemens Aktiengesellschaft Method for producing an image sequence from volume datasets
US20030199748A1 (en) * 2002-03-11 2003-10-23 Estelle Camus Method and apparatus for the three-dimensional presentation of an examination region of a patient in the form of a 3D reconstruction image
US20050053185A1 (en) * 2003-08-07 2005-03-10 Predrag Sukovic CT extremity scanner
US20060074310A1 (en) * 2002-12-04 2006-04-06 Karl Thiele High frame rate three dimensional ultrasound imager
US20090198126A1 (en) * 2008-02-05 2009-08-06 Klaus Klingenbeck-Regn Imaging system

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5270926A (en) * 1990-12-21 1993-12-14 General Electric Company Method and apparatus for reconstructing a three-dimensional computerized tomography (CT) image of an object from incomplete cone beam projection data
US5999587A (en) * 1997-07-03 1999-12-07 University Of Rochester Method of and system for cone-beam tomography reconstruction
DE69941304D1 (de) * 1998-09-14 2009-10-01 Univ R Zustandsbestimmung eines gelenks und schadenvorsorge
US7006683B2 (en) * 2001-02-22 2006-02-28 Mitsubishi Electric Research Labs., Inc. Modeling shape, motion, and flexion of non-rigid 3D objects in a sequence of images
US6873724B2 (en) * 2001-08-08 2005-03-29 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Rendering deformable 3D models recovered from videos
JP3697233B2 (ja) * 2002-04-03 2005-09-21 キヤノン株式会社 放射線画像処理方法及び放射線画像処理装置
US7280710B1 (en) * 2002-05-24 2007-10-09 Cleveland Clinic Foundation Architecture for real-time 3D image registration
KR100478165B1 (ko) * 2002-06-12 2005-03-23 주식회사 메디슨 3 차원 동영상 형성 방법 및 장치
US7184071B2 (en) * 2002-08-23 2007-02-27 University Of Maryland Method of three-dimensional object reconstruction from a video sequence using a generic model
DE10245669B4 (de) * 2002-09-30 2006-08-17 Siemens Ag Verfahren zur intraoperativen Erzeugung eines aktualisierten Volumendatensatzes
US7426306B1 (en) * 2002-10-24 2008-09-16 Altera Corporation Efficient use of keyframes in video compression
US7620254B2 (en) * 2003-08-07 2009-11-17 Trident Microsystems (Far East) Ltd. Apparatus and method for motion-vector-aided interpolation of a pixel of an intermediate image of an image sequence
JP4451730B2 (ja) * 2003-09-25 2010-04-14 富士フイルム株式会社 動画生成装置、方法及びプログラム
US7263243B2 (en) * 2003-12-29 2007-08-28 Carestream Health, Inc. Method of image registration using mutual information
US7321700B1 (en) * 2004-04-15 2008-01-22 Apple Inc. Producing smooth motion compensated frames by combining multiple interpolation results
EP1792280A1 (en) * 2004-09-09 2007-06-06 Koninklijke Philips Electronics N.V. System for the three-dimensional imaging of a moving joint
JP4572294B2 (ja) * 2004-11-26 2010-11-04 国立大学法人 千葉大学 画像処理プログラム及び画像処理方法
DE102005036999A1 (de) * 2005-08-05 2007-02-15 Siemens Ag Verfahren und Anordnung zur Darstellung zeitlich veränderlicher Vorgänge in der medizinischen Bildgebung
US9135686B2 (en) * 2006-10-25 2015-09-15 The Invention Science Fund I Llc Distorting feature compensating
US7734012B2 (en) * 2007-04-11 2010-06-08 The Invention Science Fund I, Llc Volumetric type compton scattered X-ray visualization, imaging, or information provider
EP2017785A1 (en) * 2007-07-17 2009-01-21 BrainLAB AG Imaging method for motion analysis
US8571277B2 (en) * 2007-10-18 2013-10-29 Eigen, Llc Image interpolation for medical imaging
JP5468909B2 (ja) * 2008-01-31 2014-04-09 株式会社日立メディコ 医用画像診断装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030169254A1 (en) * 2002-03-11 2003-09-11 Siemens Aktiengesellschaft Method for producing an image sequence from volume datasets
US20030199748A1 (en) * 2002-03-11 2003-10-23 Estelle Camus Method and apparatus for the three-dimensional presentation of an examination region of a patient in the form of a 3D reconstruction image
US20060074310A1 (en) * 2002-12-04 2006-04-06 Karl Thiele High frame rate three dimensional ultrasound imager
US20050053185A1 (en) * 2003-08-07 2005-03-10 Predrag Sukovic CT extremity scanner
US20090198126A1 (en) * 2008-02-05 2009-08-06 Klaus Klingenbeck-Regn Imaging system

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109642934A (zh) * 2016-06-22 2019-04-16 优瑞技术公司 磁共振体积成像
CN111184523A (zh) * 2020-01-17 2020-05-22 深圳市安健科技股份有限公司 基于dr设备的三维图像重建方法及系统
CN111184523B (zh) * 2020-01-17 2023-03-10 深圳市安健科技股份有限公司 基于dr设备的三维图像重建方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
WO2011090775A3 (en) 2011-10-27
WO2011090775A2 (en) 2011-07-28
EP2525716A2 (en) 2012-11-28
JP2013517837A (ja) 2013-05-20
US20110176715A1 (en) 2011-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102483852B (zh) 利用基于飞行时间信息逐个事件生成的图像内容的飞行时间正电子发射断层摄影重建
US10748293B2 (en) Tomography apparatus and method for reconstructing tomography image thereof
US8731268B2 (en) CT device and method based on motion compensation
CN102762151A (zh) 四维体积成像系统
CN107427274B (zh) 断层扫描设备及其用于重构断层扫描图像的方法
CN109035355A (zh) 用于pet图像重建的系统和方法
JP6396310B2 (ja) 第一レンダリング投影と第二レンダリング投影との間のトランジションをユーザーに表示するための方法および装置
CN109009200A (zh) 用于正电子发射断层成像图像重建的系统和方法
CN106232009B (zh) 断层扫描设备和由断层扫描设备重构断层扫描图像的方法
US20090309874A1 (en) Method for Display of Pre-Rendered Computer Aided Diagnosis Results
CN101443815A (zh) 重建图像的方法和装置
CN1646059A (zh) 分析和显示计算机体层摄影术数据的系统和方法
CN1818972A (zh) 剪接医学图像数据集的系统和方法
US20160239632A1 (en) Anatomically Specific Movie Driven Medical Image Review
CN105832363A (zh) 介入性成像和数据处理
US20050151730A1 (en) Method, system and computer program for stereoscopic viewing of 3d medical images
Lin et al. Reducing scan time of paediatric 99mTc-DMSA SPECT via deep learning
Maas et al. Nerf for 3d reconstruction from x-ray angiography: Possibilities and limitations
US20110050692A1 (en) Interpolating and rendering sub-phases of a 4d dataset
JP6479919B2 (ja) 流動データの再構築
CN110458779A (zh) 对呼吸或心脏的pet图像进行衰减校正的校正信息获取方法
CN107170021A (zh) 时变数据的细化重构
Yu et al. 3D Reconstruction of Medical Image Based on Improved Ray Casting Algorithm
TWI245230B (en) Free-hand 3D image reconstruction and distortion compensation method
Davis Implementation and Evaluation of 4D Digital Subtraction Angiography and 4D Fluoroscopy with Virtual Endoscopic Display

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20121031