CN103099634A - 用于校正医学成像数据的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明披露了一种用于校正来自对象的医学成像扫描的图像数据的方法和装置，其中已将规定数量的成像物质引入到该对象中。识别包含所引入的成像物质的异常部分的图像数据区域。针对该所识别的区域，确定与成像物质相关联的图像数据中变量的区域值。使用该区域值来确定该区域中所述物质的部分，以及从成像物质的规定数量中减去该部分。
Description
技术领域
本发明涉及用于校正来自对象的医学成像扫描的图像数据的方法和装置，其中已将规定数量的成像物质引入到该对象中，特别是用于校正PET成像中的剂量浸润(dose infiltration)。
背景技术
在医学成像领域，已知各种成像方案。例如，PET(Positron EmissionTomography，正电子发射断层成像)是一种利用在体内所注射的放射性的(radio-active)物质对对象进行3D成像的方法，通常生成表示一个或多个生理功能的图像。其他这样的功能成像模态也是已知的，例如SPECT。
在这样的功能图像中，很多重要的病理和解剖结构表现出很高(或低)的亮度。例如，FDG-PET图像中的肿瘤通常表现为亮区。
当PET放射性示踪剂被注射入患者时，在放射示踪剂还没有全部注射入静脉时就会发生剂量浸润。图1中所示的最大密度投影(100)阐明了剂量浸润在注射部位(102)的情形。浸润能够被视为注射部位周围区域(104)中高度增加的吸收。在这种情形下，浸润部位的最大SUV超过4000。
这对于临床工作流程的潜在影响如下：
1.由于DICOM中编码的重新调节的斜率和截距(rescale slope andintercept，RSI)，其中存在浸润部位的轴向切片承受减小的强度粒度，除了影响这些切片的临床可读性的其他图像伪迹之外。
2.由于浸润剂量不能环绕身体，对于整个患者而言，标准化吸收值(Standardised Uptake Value，SUV)不再可靠，因此只有一部分注射剂量可用于通过组织的吸收。
关于前面列出的潜在的临床影响的第一个，如果在患者离开成像设备前检测到了剂量浸润，受浸润部位影响的床体位置能够随着浸润部位移动到视野(FOV)之外而重新扫描。
然而，重新扫描受影响的床体位置无法解决不可靠SUV的第二个问题。这仅可通过在以后的时间重复整个成像过程、使患者暴露在来自放射示踪剂的额外剂量和用于衰减校正的CT扫描中来解决。
剂量浸润还影响其他成像模态(例如MR，或超声)，其中将成像物质引入对象中，这里，并没有通过注射或插入而将所有的成像物质正确地引入，从而成像物质的初始数量减少了一个未知的部分。
发明内容
本发明的目的在于，解决这些问题并提供对已知装置和方法的改进。
本发明的各个方面和实施例在所附的权利要求书中提出。
概括地，本发明的第一方面的一个实施例可提供一种校正来自对象的医学成像扫描的图像数据的方法，其中已将特定数量的成像物质引入对象中，包括以下步骤：识别包含所引入的成像物质的异常部分的图像数据区域；为该识别的区域确定与成像物质相关联的图像数据中变量的区域值；使用该区域值来确定该区域中所述物质的该部分；以及从成像物质的规定数量中减去该部分。
这允许了一种简单的方法，其通过异常引入对象的数量损失，例如通过进入静脉周围组织的剂量浸润，来校正用于随后计算的成像物质数量。
优选地，成像物质是药物示踪剂。更优选地，变量为示踪剂的活度。而更优选地，确定步骤包括测量该区域的SUV值。
相称地，该方法还包括确定所识别区域内的平均活度浓度以及体积，以确定所识别区域内的总活度。
优选地，所述使用步骤和所述减去步骤包括：从所引入的衰减校正剂量中减去总活度。
在一个实施例中，所识别区域是对象的一个浸润部位。
相称地，异常部分是未注射到静脉中的部分剂量。
在一个实施例中，所述识别步骤包括配准用户选定的区域。
在另一实施例中，所述识别步骤包括检测图像数据中具有超过给定阈值的活度的区域。
优选地，所检测的区域包括一个或多个具有超过阈值的SUV值的体素。
更优选地，该方法还包括对所检测区域进行分割，例如可利用处于区域的最大活度值的预定百分比的等高线(isocontour)。
在一个实施例中，该方法还包括初始对比图像数据和解剖图集，并识别与图集中标记为物质异常引入的可能部位的区域相对应的图像数据的选定区域作为候选。
本发明的第二方面的一个实施例可提供一种用于校正来自对象的医学成像扫描的图像数据的装置，其中已将特定数量的成像物质引入对象中，该装置包括：处理器，其配置为识别包含所引入的成像物质的异常部分的图像数据区域，为所识别的区域确定与成像物质相关联的图像数据中变量的区域值，使用该区域值来确定该区域中所述物质的部分，以及从成像物质的规定数量中减去该部分；以及监控装置，其配置为向使用者返回成像物质的校正量。
本发明的其他方面包括计算机程序，其在加载到计算机上或在计算机上运行时，使计算机成为根据前述方面的装置，或执行根据前述方面的方法。
前述方面和实施例可以组合以提供本发明的其他方面和实施例。
附图说明
现在，将以实例的方式参照附图对本发明进行描述，其中：
图1是根据本发明实施例的MIP中剂量浸润部位的图；
图2是阐明根据本发明实施例的步骤的一组流程图；以及
图3是阐明根据本发明实施例的装置的图。
当此处使用下面的术语时，可利用所附的定义：
PET-正电子发射断层成像
SUV-标准化吸收值
FDG-F-18氟脱氧葡萄糖，一种PET放射示踪剂
MIP-最大密度投影(或最小密度投影，通常表示为MinIP)
MRI-磁共振成像
ROI/VOI-感兴趣区域/容积
C.T-计算机断层成像
DICOM-医学数字成像和通讯
FOV-视野
RSI-重新调节的斜率和截距
具体实施方式
本发明提供了一种通过评估包含某成像物质(无意引入)的区域以及将它与所引入的物质的初始量相比较，而用于校正对象中某部位上该成像物质无意引入的方法。
本发明的实施例具有诸如以下的特征：
-自动检测注射部位的非流通放射示踪剂(浸润)并校正放射示踪剂吸收的注射剂量标准化测量
-基于异常高活度浓度的存在来检测剂量浸润的存在
-利用等高线描绘的子体积来分类和测量在浸润部位所捕获的活度
-从(衰减校正的)总注射活度中减去所测得的捕获活度，用于校正放射示踪剂吸收的注射剂量标准化测量的重新计算
-利用解剖信息对剂量浸润的检测进行精炼，例如，配准到解剖图集上以限定为搜索臂部。
所提出的本发明的实施例允许该系统提供校正后的SUV，其解释了浸润部位所捕获的的非流通示踪剂。在该实施例中，其参照图2进行如下过程：
1.加载患者数据(202)，并且使用者在图像回放软件中手动识别并描绘的浸润部位。替代地，可由系统通过检测(204)SUV值超过给定阈值(例如500)的任意体素、然后利用等高线(例如在SUV最大值的某个固定百分比)分割(206)周围区域来自动识别浸润部位。
2.计算描绘的浸润部位的总活度(208)(即，平均活度浓度(Bq.ml-1)×体积(ml))。
3.然后从用于计算SUV的衰减校正的注射剂量值中减去(210)浸润活度：
这里，C是在感兴趣体素或区域内测得的活度浓度(Bq.ml-1)，D是在衰减校正后至图像开始时间的注射剂量(Bq)，I是所测得的浸润活度(Bq)，并且W是患者体重(g)。
图2中的第二幅流程图给出了实例，其基于图1中获得和阐明的对象图像数据记录。加载的患者数据(212)返回4062的最大体素SUV值(214)，其不仅指示了部位102的异常，而且指示了部位的位置。
所分割的等高线具有该部位周围的530个体素(216)，并且之后计算并减掉总活度以找到校正剂量(218，220)。
当使用自动寻找浸润部位的方法时，值得注意的是，到图像数据中浸润很清晰时(数据集中的时间点)，已经正确地进入静脉的注射的示踪剂已经从注射部位穿行了很长距离进入对象，并且因此该区域任何残留的活度都应当是基于剂量浸润。必要时能够执行对任何本底活度的校正。
浸润部位的自动检测可利用解剖图集进行精炼，例如，通过将搜索限制到诸如臂部的可能注射部位。
如果浸润活度非常高，成像系统会低估所测得的真实数值(由于饱和/停滞时间等)。在这样的情形下，如果可用则可以采用对此的额外校正。
在图像采集点可检测浸润部位(通过与特定区域对应的正弦图集中异常高的数值)。然后可通过在用于SUV计算的DICOM数据头中提供校正的注射剂量在该点进行自动校正(如上所述)。
此外，存储在重建图像体素中浸润部位处的活度可减小至一个不那么极端的数值，从而改善RSI编码后那些图像切片中强度值的粒度。
在本发明的其他实施例中，对于成像物质异常引入的评估可应用到使用成像物质的其他成像模态中，诸如MR或超声。例如，在MR的情形下，造影剂的使用可能受到药剂浸润或渗漏到计划外区域的影响。以与前述方法类似的方式，可获得受影响的对象的成像数据的区域，并识别区域中药剂的数量，并从初始引入量中减去。例如，可以直接或与背景进行对比地测量选定区域内的额外对比度，并且这与使用标准量药剂期望的对比度相对比，并且这用于计算受影响区域内药剂的量。
参见图3，本发明的上述实施例可容易地实现以作为适于用指令编程而执行根据本发明的方法的步骤的计算机系统。
例如，中央处理单元304能够接收代表通过端口305进行的医学扫描的数据，端口305可以是用于移动数据存储介质(例如CD-ROM)的阅读器；与诸如医用扫描器的装置的直接连接(未示出)或连接至网络。例如，在一个实施例中，处理器执行如下步骤：识别包含所引入的成像物质的异常部分的图像数据区域；为识别的区域确定与成像物质相关联的图像数据中变量的区域值；使用该区域值来确定该区域中物质的部分；以及从成像物质的规定数量中减去该部分。
执行加载在存储器306上的应用软件程序来处理随机存取存储器307中的图像数据。
人-机接口308通常包括键盘/鼠标/屏幕的组合(其允许使用者输入，诸如应用开始)以及屏幕，执行应用程序的结果显示在该屏幕上。
本领域技术人员能够意识到的是，本发明仅以实例的方式进行了描述，并且在不背离本发明的范围的情况下，可以采用很多替换的方法，如所附的权利要求书所限定的那样。
Claims (16)
1.一种校正来自对象的医学成像扫描的图像数据的方法，其中已将规定数量的成像物质引入到该对象中，包括以下步骤：
识别包含所引入的成像物质的异常部分的图像数据区域；
为所识别的区域确定与成像物质相关联的图像数据中变量的区域值；
使用该区域值来确定该区域中物质的部分；以及
从成像物质的规定数量中减去该部分。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述成像物质为药物示踪剂。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述变量为示踪剂的活度。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定步骤包括测量所述区域的SUV值。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，还包括确定在所识别的区域内平均活度浓度以及体积，以确定所识别区域的总活度。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述使用步骤和所述减去步骤包括：
从所引入的衰减校正剂量中减去总活度。
7.根据前述任一权利要求所述的方法，其中，所识别的区域为对象的一个浸润部位。
8.根据前述任一权利要求所述的方法，其中，所述异常部分是未注射到静脉中的剂量部分。
9.根据前述任一权利要求所述的方法，其中，所述识别步骤包括配准区域的使用者选择。
10.根据权利要求2至8中任一项所述的方法，其中，所述识别步骤包括在图像数据中检测具有超过给定阈值的活度的区域。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所检测的区域包括具有超过阈值的SUV值的一个或多个体素。
12.根据权利要求10或11所述的方法，还包括对所检测的区域进行分割。
13.根据权利要求12所述的方法，包括利用位于所述区域的最大活度值的预定百分比的等高线对该区域进行分割。
14.根据权利要求10至13中任一项所述的方法，还包括初始比较图像数据和解剖图集，并识别与图集中标记为物质的异常引入的可能部位的区域相对应的图像数据的选定区域作为候选。
15.一种用于校正来自对象的医学成像扫描的图像数据的装置，其中已将规定数量的成像物质引入到该对象中，该装置包括：
处理器，其配置为识别包含所引入的成像物质的异常部分的图像数据区域，为所识别的区域确定与成像物质相关联的图像数据中变量的区域值，使用该区域值来确定所述区域中物质的部分，以及从成像物质的规定数量中减去该部分；以及
监控装置，其配置为向使用者返回成像物质的校正数量。
16.一种介质装置，其存储适当的计算机程序代码，当后者被加载到计算机中或在计算机上运行时，使该计算机成为根据前述任一权利要求的装置，或执行根据前述任一权利要求的方法。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105310712A (zh) * | 2014-06-11 | 2016-02-10 | 许百灵 | 核医单光子影像测量肿瘤标准摄取值的方法及系统 |
| CN105612534A (zh) * | 2013-05-24 | 2016-05-25 | 生命技术公司 | 用于检测系统中的消费品的方法和系统 |
| CN105979872A (zh) * | 2013-09-25 | 2016-09-28 | 理查德·R·布莱克 | 正电子发射断层摄影数据的病人特异性分析 |
| CN109035208A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-18 | 上海联影医疗科技有限公司 | 高代谢区域的识别方法、装置及pet系统 |
| CN109754400A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-05-14 | 数坤（北京）网络科技有限公司 | 静脉去除方法 |
| CN110599472A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-20 | 佛山原子医疗设备有限公司 | 计算spect定量断层图像中suv归一化系数的方法及系统 |
| CN113362309A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-07 | 澳门大学 | 一种吸收剂量获取方法、装置、存储介质及电子设备 |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB201117807D0 (en) * | 2011-10-14 | 2011-11-30 | Siemens Medical Solutions | Identifying hotspots hidden on mip |
| GB201117808D0 (en) * | 2011-10-14 | 2011-11-30 | Siemens Medical Solutions | SUV correction following dose infiltration |
| EP3423967B1 (en) * | 2016-02-29 | 2022-06-22 | Koninklijke Philips N.V. | Device, system and method for verifying image-related information of a medical image |
| CN110368604B (zh) * | 2019-06-21 | 2020-11-17 | 山东省肿瘤防治研究院（山东省肿瘤医院） | 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020172323A1 (en) * | 2001-02-02 | 2002-11-21 | University Of Massachusetts Medical Center | Device for detection of extravasation |
| US20060034765A1 (en) * | 2004-08-13 | 2006-02-16 | Schmainda Kathleen M | MRI method for measuring tumor hemodynamic parameters in the presence of contrast agent extravasation |
| CN1943515A (zh) * | 2005-08-22 | 2007-04-11 | 西门子公司 | 在数字图像数据中识别注有造影剂的血管的方法 |
| US20080013672A1 (en) * | 2006-03-31 | 2008-01-17 | Bernhard Krauss | Method and device for automatically differentiating bones or other calcium-containing materials and contrast agent in soft tissue |
| WO2008147921A1 (en) * | 2007-05-22 | 2008-12-04 | Imaging Biometrics | Multiparameter perfusion imaging with leakage correction |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7649176B2 (en) * | 2003-11-14 | 2010-01-19 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Method for improving clinical data quality in positron emission tomography |
| EP1907065B1 (en) * | 2005-07-22 | 2012-11-07 | TomoTherapy, Inc. | Method and system for adapting a radiation therapy treatment plan based on a biological model |
| DE102005041626A1 (de) * | 2005-09-01 | 2007-03-15 | Siemens Ag | Verfahren und System zur Erstellung tomographischer Darstellungen eines Patienten unter Verwendung von Kontrastmittelinjektionen |
| GB0818490D0 (en) * | 2008-10-09 | 2008-11-12 | Siemens Medical Solutions | Post injection interval time correction of SUV in static PET scans |
| RU2544479C2 (ru) * | 2009-07-20 | 2015-03-20 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Построение анатомической модели для обозначения границ представляющей интерес опухолевой области |
| CN102647981B (zh) * | 2009-08-26 | 2016-09-28 | 爱迪生制药有限公司 | 预防和治疗脑缺血的方法 |
| WO2011070484A2 (en) * | 2009-12-08 | 2011-06-16 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | A method and a correction system for correcting tracer-uptake measurements |
| GB201109344D0 (en) * | 2011-06-03 | 2011-07-20 | Siemens Medical Solutions | BIF from WB dynamic |
| GB201117808D0 (en) * | 2011-10-14 | 2011-11-30 | Siemens Medical Solutions | SUV correction following dose infiltration |
| US20130131422A1 (en) * | 2011-11-23 | 2013-05-23 | General Electric Company | Systems and methods for communicating dose calibration information |
-
2011
- 2011-10-14 GB GBGB1117808.4A patent/GB201117808D0/en not_active Ceased
-
2012
- 2012-10-03 GB GB1217673.1A patent/GB2495603B/en active Active
- 2012-10-12 US US13/650,337 patent/US9349067B2/en active Active
- 2012-10-15 CN CN201210466031.7A patent/CN103099634B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020172323A1 (en) * | 2001-02-02 | 2002-11-21 | University Of Massachusetts Medical Center | Device for detection of extravasation |
| US20060034765A1 (en) * | 2004-08-13 | 2006-02-16 | Schmainda Kathleen M | MRI method for measuring tumor hemodynamic parameters in the presence of contrast agent extravasation |
| CN1943515A (zh) * | 2005-08-22 | 2007-04-11 | 西门子公司 | 在数字图像数据中识别注有造影剂的血管的方法 |
| US20080013672A1 (en) * | 2006-03-31 | 2008-01-17 | Bernhard Krauss | Method and device for automatically differentiating bones or other calcium-containing materials and contrast agent in soft tissue |
| WO2008147921A1 (en) * | 2007-05-22 | 2008-12-04 | Imaging Biometrics | Multiparameter perfusion imaging with leakage correction |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105612534A (zh) * | 2013-05-24 | 2016-05-25 | 生命技术公司 | 用于检测系统中的消费品的方法和系统 |
| CN105612534B (zh) * | 2013-05-24 | 2019-07-12 | 生命技术公司 | 用于检测系统中的消费品的方法和系统 |
| CN105979872A (zh) * | 2013-09-25 | 2016-09-28 | 理查德·R·布莱克 | 正电子发射断层摄影数据的病人特异性分析 |
| CN105310712A (zh) * | 2014-06-11 | 2016-02-10 | 许百灵 | 核医单光子影像测量肿瘤标准摄取值的方法及系统 |
| CN109035208A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-18 | 上海联影医疗科技有限公司 | 高代谢区域的识别方法、装置及pet系统 |
| CN109754400A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-05-14 | 数坤（北京）网络科技有限公司 | 静脉去除方法 |
| CN109754400B (zh) * | 2019-01-21 | 2020-12-29 | 数坤（北京）网络科技有限公司 | 静脉去除方法 |
| CN110599472A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-20 | 佛山原子医疗设备有限公司 | 计算spect定量断层图像中suv归一化系数的方法及系统 |
| CN110599472B (zh) * | 2019-09-03 | 2021-03-02 | 佛山原子医疗设备有限公司 | 计算spect定量断层图像中suv归一化系数的方法及系统 |
| CN113362309A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-07 | 澳门大学 | 一种吸收剂量获取方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113362309B (zh) * | 2021-06-08 | 2024-04-02 | 澳门大学 | 一种吸收剂量获取方法、装置、存储介质及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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