CN103370729A

CN103370729A - 轮廓引导的可变形图像配准

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Publication number: CN103370729A
Application number: CN2011800675533A
Authority: CN
Inventors: Y·马尔亚; T·波斯顿
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2010-12-15
Filing date: 2011-12-13
Publication date: 2013-10-23
Anticipated expiration: 2031-12-13
Also published as: JP6078473B2; US20130259335A1; US9245336B2; JP2014500102A; BR112013015181A2; RU2013132535A; EP2652705A1; EP2652705B1; WO2012080949A1; CN103370729B

Abstract

一种方法包括获得在第一时间获取的第一体积图像数据，其包括具有位于第一位置处的结构特征的受关注区。该方法还包括获得在第二的不同的时间获取的第二体积图像数据，其包括具有位于第二不同的位置处的结构特征的受关注区。该方法还包括配准变换，该配置变换确定使第一和第二体积图像数据配准，使得第一体积图像数据中的至少一个结构特征与第二体积图像数据中的至少一个结构特征对齐。配准变换至少基于轮廓引导的变形配准。该方法还包括产生指示配准变换的信号。

Description

轮廓引导的可变形图像配准

技术领域

下文通常涉及图像处理，且更具体地涉及轮廓引导的可变形图像配准，并利用用于计算机断层摄影（CT）和放射疗法治疗计划的特定应用来描述；然而，下文也适用于其它成像模态（例如磁共振成像（MRI）、正电子发射断层摄影术（PET）等）和/或应用，且适用于其它治疗方法（例如聚焦超声、干扰疗法、经皮电刺激神经法、脉冲短波疗法或激光疗法）。

背景技术

放射治疗计划是创建用于经由电离放射来治疗肿瘤的放射疗法治疗计划的过程。为了治疗计划，对象被扫描，且得到的体积图像数据用作初始参考或计划图像数据以创建对肿瘤或目标体积的治疗计划，被分割或勾画轮廓到图像数据中的受关注区（ROI）中。使用放射疗法，规定的放射剂量以分级的方式被输送，该放射剂量被划分并在多次治疗（其可持续几个星期）中被给予。遗憾的是，日常生理变化（例如，器官填充、失重等）可使肿瘤体积和周围的解剖结构在治疗过程期间移动并在形状上改变，使得继续遵循初始计划可能导致实际接收的剂量分布不同于所计划的剂量分布。类似的修改在用于将能量指向特定的组织部位的任何计划中是需要的，对于所述组织部位，映射（map）可能在治疗过程（例如干扰疗法、经皮电刺激神经法、脉冲短波疗法或激光疗法）中改变。

作为结果，应基于随后获取的图像数据，例如在治疗会话（治疗中）期间获取的图像数据，来调整初始计划以匹配目标体积和周围解剖结构的新位置和形状。遗憾的是，在这样的适应性重新计划中包含的工作负载可能是复杂和耗时的，因为这涉及从患者的最新的图像数据对受关注的组织和解剖结构进行轮廓勾画或分割。在可选的方法中，可变形的配准用于估计在初始图像数据和最新图像数据之间的体素到体素映射或变换。通常，这样的图像配准是通过将变换应用于图像之一使得图像之一与其它图像匹配来使不同图像中的特征对齐的过程。变换用于将初始图像数据中的轮廓遗传（propagate）到最新图像数据中的轮廓。

一种这样的配准包括Demons可变形图像配准，其在Thirion,J.P.的“Image matching as a diffusion process:an Analogy with Maxwell’s demons”（Medical Image Analysis,1998,volume 2,number 3,pp.243-260）中被描述。通常，Demons可变形图像配准获取两个图像作为输入，并产生移位或变形矢量场（DVF），该移位或变形矢量场（DVF）指示了应当被应用于图像之一的体素使得图像之一可与其它图像对齐的变换。Demons可变形图像配准是基于强度（即，灰度级）的配准，其中DVF基于光流并经由迭代过程只从本地图像信息使用匹配过程来计算，该匹配过程在最大陡度的方向上以尽可能快地匹配灰度级的方式使图像强度的梯度向上或向下爬升。遗憾的是，在只利用图像梯度引导变形过程的情况下，如在Demons可变形图像配准中的，体素的侧向运动是未受控制的。最大陡度的方向可能不是组织实际上移动的方向，且（因为它是通过估计数字上近似的导数组成的梯度的有噪声过程来计算的）可能不稳定地改变。这可导致平滑性的缺乏并因此导致变形的图像中的几何不连续性和所遗传的轮廓中的锯齿性。

发明内容

本申请的方面解决了上面提到的问题和其它问题。

根据一个方面，一种方法包括获得在第一时间获取的包括受检者的受关注区的第一体积图像数据，其中受关注区中的至少一个结构特征位于第一体积图像数据中的第一位置处。该方法还包括获得在第二时间获取的包括受检者的受关注区的第二体积图像数据，其中受关注区中的至少一个结构特征位于第二体积图像数据中的第二位置处。第二时间在第一时间之后，且第一位置和第二位置是不同的位置。该方法还包括确定配准变换，该配准变换使第一和第二体积图像数据配准，使得第一体积图像数据中的至少一个结构特征与第二体积图像数据中的至少一个结构特征对齐。配准变换至少基于轮廓引导的变形配准。该方法还包括产生指示该配准变换的信号。

根据另一方面，一种系统包括确定使两个图像配准的配准变换的处理器，其中该配准变换是至少基于这两个图像的体素强度值、这两个图像之一的体素强度梯度值和指示配准的方向的引导矢量值来确定的。

根据另一方面，一种方法包括确定变形场矢量，该变形场矢量基于轮廓引导的可变形图像配准来使两个图像配准。

附图说明

本发明可采取各种组件和组件的布置以及各种步骤和步骤的布置的形式。附图仅为了说明优选实施例的目的，且不应被解释为限制本发明。

图1示意性示出与治疗计划系统、治疗装置和图像数据配准组件相连的成像系统。

图2示出在图像数据集之间遗传轮廓的现有技术方法。

图3示意性示出图像数据配准组件的例子。

图4示出示例性方法，其中轮廓越过配准方向引导线在图像数据集之间被遗传。

图5示出示例性方法，其中轮廓沿着配准方向引导线在图像数据集之间被遗传。

图6示出用于确定变形场矢量的示例性方法。

具体实施方式

图1示意性示出一种例如计算机断层摄影（CT）扫描器100的成像系统。扫描器100包括固定台架102和由固定台架102可旋转地支承的旋转台架104。旋转台架104在一个或多个数据获取周期内绕着纵轴或z轴108在检查区106周围旋转一次或多次。患者支架110（例如卧榻）支承检查区106中的患者。

辐射源112（例如X射线管）由旋转台架104支承并随着旋转台架104在检查区106周围旋转。辐射源112发射辐射，该辐射被源准直仪准直以产生横穿检查区106的通常扇形、楔形或圆锥形的辐射波束。辐射敏感探测器阵列114包括分别探测横穿检查区106的辐射并产生指示所探测的辐射的电信号（例如，电流或电压）的探测器像素的一维或二维阵列。

重建器118重建投影数据并产生指示检查区106的体积图像数据。通用计算系统用作操作员控制台120，并包括输出设备（例如显示器）和输入设备（例如键盘、鼠标和/或类似物）。控制台120包括执行在计算机可读存储介质上编码和/或由信号、载波等承载的一个或多个计算机可读指令的一个或多个处理器。在一个实例中，执行指令允许用户控制系统100的操作。

结合治疗计划系统122和治疗装置124示出所说明的成像系统100。治疗计划系统122可用于基于来自成像系统100的图像数据，模拟对治疗的治疗响应和/或产生用于治疗装置124的治疗计划。此外或可选地，治疗计划系统130可使用来自其它成像模态（例如，MRI、PET等）的信息和/或用于产生一个或多个治疗计划的其它图像数据。

治疗系统130可配置成实施放射疗法（外部波束、近距离放射疗法等）、化学疗法、粒子（例如，质子）疗法、高强度聚焦超声（HIFU）、消融、其组合和/或其它治疗（例如干扰疗法、经皮电刺激神经、脉冲短波疗法或激光疗法）。所示治疗系统130包括配置成用于强度调制放射疗法（IMRT）和/或其它放射疗法的放射治疗系统，并包括机载体积成像，机载体积成像可用于产生在治疗会话期间产生的治疗中图像数据。

图像数据配准组件126配置成产生配准变换（这可被直接存储为变换，为每个点提供它所对应的点，或存储为移位或变形矢量场（DVF），为每个点提供从该点到它所对应的点的矢量），该配准变换使例如计划图像数据和随后获取（例如，在治疗中）的图像数据之类的图像数据配准。在所示例子中，图像数据配准组件126使用DVF来将在计划图像数据中的轮廓（例如标识受关注目标体积（例如，肿瘤）的轮廓）遗传到在随后获取的图像中的受关注目标体积的轮廓。这样的遗传可便于补偿具有随着时间的过去而改变了的形状（例如，收缩）和/或位置的受关注目标体积。

如在下面更详细地描述的，图像数据配准组件126使用基于灰度级强度的轮廓引导可变形图像配准，其中在计划图像数据中的体素与随后获取的图像数据中的对应体素的配准沿着或越过引导方向矢量被引导，使得体素的侧向运动（其可导致平滑性的缺乏并因此导致在变形的图像中的几何不连续性和所遗传的轮廓中的锯齿性）减轻了。

图2示出这样的侧向运动的例子。轮廓202表示在计划图像数据204中的轮廓，并包括两个点206和208，两个点206和208可变形地与随后的图像数据210配准。在本例中，这两个点206和208以相对轮廓202的直角（且因此在最陡的变化的方向上）移动，但这些运动交叉，使得在变换之后，与它们沿着轮廓202的位置相比，它们位于在随后的图像数据210中的所遗传的轮廓212中的相对侧上。作为结果，在轮廓212上的一些点被每个均在轮廓202上的多于一个点触及。这可导致具有几何不连续性和锯齿性的扭曲变换。轮廓引导的可变形图像配准减轻了这样的移动。

返回到图1，图像数据配准组件126可以是计算系统（例如计算机、控制台120、治疗计划系统122和/或其它系统）的部分。适当的计算系统包括执行在本地和/或远程计算机可读存储介质上编码的计算机可读指令的一个或多个进程。这样的指令可包括用于实施轮廓遗传组件316的指令的所有或子部分。此外或可选地，指令可由信号（例如载波等）承载。

图3示意性示出图像数据配准组件126的例子。

所示轮廓遗传组件316包括配准变换确定器302，配准变换确定器302接收具有轮廓的计划图像数据和没有轮廓的随后获取的图像数据。

强度确定器304确定在参考图像数据和随后的图像数据的每个中的每个体素的灰度级强度。在所示实施例中，每个体素值对应于指示因此表示的解剖组织的放射密度的灰度级强度值。

梯度确定器306确定在随后的图像数据中的三维（x、y和z）中的每个体素的灰度级强度梯度。通常，该梯度指示在体素的紧邻区域中的强度上的方向变化，并且该梯度可通过使用滤波器（例如Sobel滤波器或其它滤波器）对图像数据进行卷积或通过其它已知的方法和/或其它方法来确定。实质上大于图像的平均尺寸的梯度矢量通常对应于边界（例如图像数据中的解剖结构的表面）。

归一化因子308便于防止过冲。在所示实施例中，归一化因子308是凭经验、理论上或以另外方式预先确定的默认值，并且归一化因子308可被修改。

配准方向引导矢量310定义配准被执行所越过或所沿的（直或弯曲的）线。适当的配准方向引导矢量310包括在计划图像数据中的受关注目标体积的轮廓和/或临床医师提供的引导线。在任一情况下，临床医师可与交互式图形用户界面（GUI）交互以标识和/或绘制线、修改线、删除线等。适当的引导线的例子关于图4和图5被更详细地描述。

通过示例的方式，处理器可呈现GUI，GUI包括一个或多个图像和各种轮廓勾画工具。用户可使用工具来标识和/或绘制线、修改线、删除线等。作为响应，GUI接收指示用户限定的轮廓、修改、删除等的输入。因而产生的轮廓可然后用于轮廓引导的变形配准。GUI除了允许用户创建、修改和/或删除轮廓以外还允许用户激活轮廓的利用。

在图4A和图4B中，配准方向引导矢量310分别包括参考引导线402和参考引导线404，越过该参考引导线402和参考引导线404，分别沿着垂直于线402和线404的线406和线408来执行配准。在图5中，配准方向引导矢量310提供参考线502，沿着参考线502来执行配准，其中包括沿着与参考线502重叠的线504、沿着平行于参考线502延伸的线506、被拉向参考线502但从不触及参考线502的线508和/或被拉离参考线502但从不触及相邻的引导线的线510。不是完全沿着灰度级中的最大斜率的（估计的）方向移动，而是点在该方向和参考线502的方向之间的折衷的方向上移动。点越接近参考线502，折衷就越强烈地朝着参考线502的方向且逆着梯度方向偏置。

注意，在计划图像数据中的这样的接近点将映射到在随后获取的图像数据中的不同非侧向重叠点，维持它们相对于彼此的方位。这与非轮廓引导方向方法（例如图2所示的方法）相反，在图2中，在计划图像数据202中的点206和208关于在随后的图像数据210中的相同的点212被侧向地映射。因此，当将轮廓从计划图像数据遗传到随后获取的图像数据时，配准方向引导矢量310便于减轻对轮廓的扭曲。

返回到图3，DVF确定器312基于强度确定器304所确定的强度、梯度确定器306所确定的梯度、归一化因子308和引导方向矢量310中的至少一个或多个来确定DVF。作为非限制性的例子，在一个实例中，DVF确定器312基于方程1来确定

方程1：

\overset{&RightArrow;}{d} (x) = \frac{[I_{s} (x) - I_{p} (x)] \overset{&RightArrow;}{&dtri;} I_{s} (x)}{{| | \overset{&RightArrow;}{&dtri;} I_{s} (x) | |}^{2} + {[I_{s} (x) - I_{p} (x)]}^{2} / K} + \frac{[I_{s} (x) - I_{p} (x)] [\overset{&RightArrow;}{&dtri;} I_{s} (x) \cdot \overset{&RightArrow;}{n}]}{{| | \overset{&RightArrow;}{&dtri;} I_{s} (x) | |}^{2} + {[I_{s} (x) - I_{p} (x)]}^{2} / K} \overset{&RightArrow;}{n}

其中I_p(x)表示计划图像数据的体素的强度值，I_s(x)表示随后获取的图像数据的体素的强度值，I_s(x)-I_p(x)表示强度值的差，

表示强度梯度，

表示梯度的大小，K表示归一化因子，而

表示梯度方向矢量310。

在方程1中，第一项使图像强度向上或向下爬升，而不考虑任何特定的方向。然而，在方程1中，第二项

使梯度爬升，但被约束以只沿着引导方向矢量310所指示的方向

移动。

正则化（regularization）组件314使DVF正则化。在这个所示实施例中，正则化组件314通过应用高斯滤波来使DVF正则化。然而，在本文也设想其它已知的和其它的正则化方法。

所示轮廓遗传组件316还包括轮廓遗传器316，其将计划图像中的轮廓遗传到随后获取的图像数据，使得轮廓继续标识受关注的目标体积。

在上面的非限制性例子中，配准变换确定器302确定用于与放射疗法结合地将来自计划的受关注的目标体积和/或解剖结构的轮廓遗传到随后获取的图像数据中的DVF。然而，应理解，此外或可选地，配准变换确定器302可用于确定用于其它应用的DVF，其它应用包括非放射疗法应用，且特别是遵循将材料或能量指向组织的特定区域的计划的任何疗法。通常，配准变换确定器302可与图像被配准的任何应用结合来使用。

图6示出用于确定DVF的示例性方法，且结合非限制性的例子来描述，在该非限制性的例子中，放射疗法计划图像数据中的受关注的目标体积的轮廓被遗传到随后获取的图像数据的。

应认识到，在本文描述的方法中的行动的顺序不是限制性的。因此，本文设想到其它顺序。此外，一个或多个行动可被省略和/或一个或多个额外的行动可被包括。

在602，得到患者的第一图像数据。这可包括扫描患者和/或从患者的之前扫描得到图像数据。

在604，生成在图像数据中的受关注的至少一个目标体积的至少一个轮廓。

在606，得到在第一图像数据之后获取的患者的第二图像数据。随后获取的图像数据可相应于在治疗会话期间获取的图像数据、在治疗会话之后的预定时间获取的图像数据、在计划图像数据的创建之后的预定时间获取的图像数据等。

在608，确定第一和第二图像数据的体素的体素强度（灰度级）值。

在610，针对第二图像数据中的体素来确定体素强度梯度。

在612，识别配准方向引导矢量（例如，引导310）。如本文所述的，引导可以是在计划图像数据中的受关注的目标体积的轮廓和/或临床医师绘制的引导线，其引导垂直于引导线或平行于引导线的配准。

在614，确定至少基于体素强度、图像梯度和配准方向引导矢量来使第一和第二图像数据配准的变形场矢量（DVF）。

在616，DVF用于将在第一图像数据中的受关注的目标体积和/或解剖结构的轮廓遗传到在第二图像数据中的受关注的目标体积的轮廓。如本文所述的，这样的轮廓可标识待治疗的肿瘤。

在618，基于第二图像数据利用遗传到第二图像数据的轮廓来执行治疗会话。

上文可通过计算机可读指令实现，计算机可读指令当由计算机处理器执行时使处理器执行所述行动。在这样的情况下，指令存储在与相关计算机相关联的或以其他方式相关计算机可访问的计算机可读存储介质中。

在本文参考各种实施例描述了本发明。其他人在阅读了本文的描述后可修改和变更。意图是本发明被解释为包括所有这样的修改和变更，到它们落在所附权利要求或其等效形式的范围内的程度。

Claims

1.一种方法，包括：

获得在第一时间获取的包括受检者的受关注区的第一体积图像数据，其中，所述受关注区中的至少一个结构特征位于所述第一体积图像数据中的第一位置处；

获得在第二时间获取的包括所述受检者的所述受关注区的第二体积图像数据，其中，所述受关注区中的所述至少一个结构特征位于所述第二体积图像数据中的第二位置处，

其中，所述第二时间在所述第一时间之后，且所述第一位置和所述第二位置是不同的位置；

确定配准变换，所述配准变换使所述第一体积图像数据和所述第二体积图像数据配准，以使得在所述第一体积图像数据中的所述至少一个结构特征与所述第二体积图像数据中的所述至少一个结构特征对齐，其中，所述配准变换至少基于轮廓引导的变形配准；以及

产生指示所述配准变换的信号。

2.如权利要求1所述的方法，其中，至少基于所述轮廓引导的变形来确定所述配准变换包括基于叠加在所述第一体积图像数据上的方向引导线来确定所述配准变换。

3.如权利要求2所述的方法，其中，确定所述配准变换包括确定沿着所述方向引导线延伸的变形场矢量。

4.如权利要求2所述的方法，其中，确定所述配准变换包括确定沿着平行于所述方向引导线的线延伸的变形场矢量。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述变形场矢量被拉向所述方向引导线。

6.如权利要求2所述的方法，其中，确定所述配准变换包括确定从所述方向引导线垂直地延伸的变形场矢量。

7.如权利要求3到6中的任一项所述的方法，其中，所述方向引导线是曲线。

8.如权利要求3到6中的任一项所述的方法，其中，方向引导线是直线。

9.如权利要求3到8中的任一项所述的方法，其中，所述方向引导线是叠加在所述第一图像数据上的用户绘制的线。

10.如权利要求9所述的方法，其中，所述方向引导线是限定受关注的目标体积和/或解剖结构的轮廓的部分。

11.如权利要求10所述的方法，其中，受关注的目标体积包括待经由下列中的至少一种来治疗的肿瘤：放射疗法、化学疗法、粒子疗法、高强度聚焦超声、消融、干扰疗法、经皮电刺激神经、脉冲短波疗法、激光疗法或其组合。

12.如权利要求3到11中的任一项所述的方法，其中，所述第一体积图像数据和所述第二体积图像数据表示灰度级强度值，且确定所述配准变换包括：

确定在所述第一体积图像数据和所述第二体积图像数据中的相应体素之间的强度值的差值；

确定在所述第二体积图像数据中的所述体素的强度梯度矢量；

确定垂直于所述方向引导线的正交矢量；

确定所述强度梯度矢量和所述正交矢量的点积；

确定所述强度梯度矢量的幅值的平方；

确定所述差值的平方；以及

根据所述差值、所述点积和所述正交矢量的积除以所述幅值的平方和所述差值的平方的积，来计算变形场矢量，其中，所述变形场矢量是所述配准变换。

13.如权利要求12所述的方法，还包括：

使所述变形场矢量正则化；以及

在计算所述变形场矢量之前利用归一化因子来归一化所述差值的平方，并使用归一化后的所述差值的平方来计算所述变形场矢量。

14.如权利要求1到13中的任一项所述的方法，还包括：

呈现包括轮廓描画工具的交互式图形用户界面，其中，所述交互式图形用户界面接收指示用户定义的轮廓的输入和将所述轮廓用于所述轮廓引导的变形配准的指示。

15.一种系统，包括：

处理器，其确定使两个图像配准的配准变换，其中，所述配准变换是至少基于所述两个图像的体素强度值、所述两个图像之一的体素强度梯度值和指示所述配准的方向的引导矢量值来确定的。

16.如权利要求15所述的系统，其中，所述引导矢量值在轮廓上定义，越过所述轮廓来执行所述配准。

17.如权利要求15所述的系统，其中，所述引导矢量值在轮廓上定义，所述配准沿着所述轮廓来执行。

18.如权利要求15到17中的任一项所述的系统，其中，所述配准变换用于将在所述图像之一中的受关注的体积的轮廓遗传到所述图像中的其它。

19.如权利要求15到18中的任一项所述的系统，其中，所述配准变换是基于所述两个图像的体素强度值之间的差值、所述体素梯度值和所述引导矢量值的积来确定的。

20.一种方法，包括：

基于轮廓引导的可变形图像配准来确定使两个图像配准的变形场矢量。

21.如权利要求20所述的方法，其中，第一图像在第一时间被获取并包括在第一位置处的受关注结构和用于标识所述受关注结构的至少一个图形轮廓，而第二图像在第二不同的时间被获取并包括在第二不同的位置处的所述受关注结构，且所述方法还包括：

利用所述变形场矢量来将所述第一图像的所述至少一个图形轮廓遗传到所述第二图像，使得所述至少一个轮廓标识在所述第二图像中的所述受关注结构。

22.如权利要求21所述的方法，其中，由用户经由图形用户界面创建所述至少一个图形轮廓。

23.如权利要求19到22中的任一项所述的方法，其中，所述第一图像是治疗计划图像，而所述第二图像是后续的图像。

24.如权利要求23所述的方法，其中，所述第二图像是在治疗过程期间获取的。

25.如权利要求24所述的方法，其中，所述治疗过程包括放射疗法、化学疗法、粒子疗法、高强度聚焦超声、消融、干扰疗法、经皮电刺激神经、脉冲短波疗法、激光疗法或其组合中的至少一个。

26.如权利要求19到25中的任一项所述的方法，其中，所述矢量基于叠加在所述第一图像上的方向引导线，并沿着或越过所述方向引导线延伸。

27.如权利要求26所述的方法，其中，所述方向引导线是叠加在所述第一图像上的用户绘制的线。