CN104603835A - 用于医学成像的移动校正 - Google Patents

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Abstract

一种通过去除由于在扫描期间患者的移动而引起的模糊来改善来自医学成像设备的图像的分辨率的方法。所述方法使用跟踪算法从所述患者的视频图像中提取移动数据，并使用所述移动数据来校正扫描器数据，并去除移动的影响。还公开了一种将所述移动数据校准到所述扫描器数据的校准过程。

Description

用于医学成像的移动校正
技术领域
本发明涉及医学和移动跟踪的领域。更具体地，本发明涉及校正扫描数据以校正患者移动，尤其是头部移动。
背景技术
近年来已经开发出许多医学扫描技术。这些技术中的一些具有相对长的数据采集时间，在该时间期间，患者应当尽可能地保持静止。在扫描期间患者的任何移动导致较低的图像质量。这对于诸如计算机断层摄像(CT)、磁共振成像(MRI)和正电子发射断层摄影(PET)的扫描模态能够是重大的问题。对于这些模态，对图像质量的限制通常不是技术或装备固有的，而是患者移动。如果没有在扫描的过程内出现的患者移动，PET扫描能够实现优于2mm或3mm的分辨率。
头部的常规PET扫描可以花费5至15分钟，并且一些研究扫描75分钟或更多。针对该时间段患者保持其头部完全静止是非常困难的。患者睡着是常见的，随着身体放松，这能够导致在6个自由度(6DoF，向前/向后、上/下、左/右、俯仰、翻滚或偏航)上的头部的移动。即使患者保持清醒，也能够存在通过肌肉放松的头部的移动。由于呼吸而引起的头部的正常移动还能够降低PET或MRI扫描的可能分辨率。差的图像质量能够导致误诊和/或漏诊。
移动也是用于对身体的其它部分的成像的问题。例如，对胸部区域的成像能够被呼吸移动降低，而对心脏的成像被心脏运动降低。
已经做出通过对所获得的数据校正移动来克服移动问题的尝试。为了做到这一点，必须准确地跟踪在扫描期间患者的移动。通常，已经采取该方法以在身体上放置标记，并且使用跟踪标记的相机和图像处理软件来跟踪标记。该技术在研究环境中获得良好的结果，但在临床环境中完全是不切实际的。附着许多标记所需的额外时间代价很高。附着标记的各种方式(胶水、胶带、护目镜、帽子、头盔)是有创的、不舒服的，并且对于许多患者是痛苦的。此外，即使忽视这些问题，也存在标记独立地移动并且因此使其目的失败的风险。还存在这样的问题：对于医学成像模态，用于放置标记并跟踪装备的空间是非常受限制的。
最近已经提出不需要标记的移动跟踪系统。其被描述在最近的期刊文章[运动Tracking for Medical Imaging：A Nonvisible Structured LightTracking Approach；Olesen等人；IEEE Transaction on Medical Imaging，第31卷，第1号，2012年1月]中。该文章描述一种系统，该系统以由CCD相机查看的红外光的模式来照亮患者的面部。该技术依赖于生成尤其是鼻梁的关键面部特征的点云图像并且跟踪由于移动而引起的变化。
该文章有用地列出在临床环境中的成功移动跟踪系统的要求。该要求是：
1)必须同时估计位置的配准使得能够在PET图像重建之前重新定位被称为响应线(LOR)的检测到的PET事件；
2)跟踪体积必须覆盖在PET扫描器中的可能头部运动的范围；
3)系统必须适合PET扫描器的窄几何结构；
4)跟踪系统的准确性必须优于PET扫描器的空间分辨率，否则运动校正将增加模糊而不是减少模糊；
5)系统不得干扰PET采集；
6)根据尼奎斯特标准，样品频率必须至少是头部运动的频率的两倍高以避免混叠。
该文章继续列出针对有效的跟踪系统的临床要求：
1)简单易用，同时优先完全自动化的系统；
2)跟踪系统必须具有与PET扫描器的简单接口；
3)它必须是健壮的并具有将是日常工作的一部分的灵活设计；
4)系统对于患者必须舒适，因为不舒服的患者将引入对患者的健康和图像质量两者适得其反的运动；
5)最后，必须满足医院使用的卫生要求。
已经忽略至少一个额外的要求；该系统必须是经济上可行的。
发明内容
在一种形式中，尽管所述形式不必是唯一的或实际上最广泛的形式，但是本发明在于一种改善患者的医学成像中的分辨率的方法，所述方法包括以下步骤：
从医学成像设备捕获患者的扫描器数据；
捕获所述患者的视频图像数据；
使用被应用到所述视频图像数据的跟踪算法来跟踪所述患者的移动；
从所述视频图像数据中提取移动校正数据；并且
利用所述移动校正数据来校正所述扫描器数据以产生具有改善的分辨率的所述患者的医学图像。
提取移动校正数据的所述步骤优选包括以下步骤：针对所述扫描器数据校准所述移动校正数据以获得校准因子，并且利用所述校准因子来校准所述视频图像数据。
备选地，捕获区域的视频图像的所述步骤可以包括通过包括基准作为参考来解决距离模糊性(ambiguity)。所述基准能够是所述患者的瞳孔间距离。备选地，捕获视频图像的所述步骤可以是通过立体相机的。
优选地，所述跟踪算法是面部识别算法，并且所述医学成像设备产生所述患者的头部的医学图像。
所述视频图像由诸如网络摄像头的数码相机适当地捕获。
所述移动校正数据跨六个自由度适当地被计算并被应用。所述六个自由度是向前/向后、上/下、左/右、俯仰、翻滚和偏航。
在另一种形式中，本发明在于一种用于在医学成像中使用的移动检测系统，所述移动检测系统包括：
相机；
信号处理器，其适于分析从所述相机获得的信号；
在所述信号处理器上运行的面部识别软件，所述面部识别软件识别面部特征并跟踪所识别的特征的移动以产生移动校正数据；以及
图像处理器，其从医学成像设备采集扫描器数据并使用所述移动校正数据来校正所述扫描器数据。
本发明的进一步的特征和优点将变得从下文详细描述中变得显而易见。
附图说明
为了帮助理解本发明并且为了使得本领域技术人员能够将本发明实际生效，将通过举例的方式仅参考附图来描述本发明的优选实施例，在附图中：
图1是PET扫描器上的移动校正硬件的简图；
图2例示移动问题；
图3是移动跟踪系统的框图；
图4描绘校准过程；
图5是优选的移动跟踪系统的框图；
图6是在扫描期间在X、Y和Z轴上的样本患者的头部移动的图形；
图7是图4中的数据的FFT图形；
图8是在俯仰、偏航和翻滚上的移动的图形；
图9是图6中的数据的FFT图形；并且
图10例示图像中的改善。
具体实施方式
本发明的实施例主要在于一种用于医学成像的移动校正系统。因此，已经在附图中以简明示意形式图示了元件和方法步骤，仅示出对于理解本发明的实施例必要的那些具体细节，但是从而不利用对于受益于本描述的本领域技术人员将是显而易见的过多的细节模糊本公开。
在本说明书中，诸如第一和第二、左和右等的形容词可以单独地被用来将一个元件或动作与另一元件或动作区分开，而无需要求或暗示任何实际的这样的关系或顺序。诸如“包括”或“包含”的词语旨在限定非排它性的包括，使得包括元件列表的过程、方法、物品或装置不仅包括那些元件，而且可以包括没有明确列出的其它元件，包括这样的过程、方法、物品或装置固有的元件。
参照图1，示相机10的简图，相机10被定位在PET扫描器13中以在数据采集期间观察患者12的头部11。出于解释的目的，在获得PET图像的应用中描述移动跟踪系统，但是本发明容易适用于任何医学图像模态，包括CT和MRI。
图1a示出指示患者12的头部11在扫描器13中的位置的端视图。相机10被定位在患者的上方中心。图1b示出图1a的顶视图，并且图1c示出图1a的侧视图。如能够从图1b和图1c所看到的，相机被定位为以微小角度查看患者。微小角度是由于相机被定位得与扫描器13的探测器晶体不一致而引起的。备选的方法将是使用被定位在患者正上方的光纤。这能够通过去除单个探测器并利用光纤的尖端来替换该单个探测器来实现。另一选择将是将相机制造到扫描器中。
相机10可以是能够获得面部的高清晰图像的市售设备。本发明人已经发现网络摄像头足以用于例示的目的，但是认识到网络摄像头对于商业实施方式可能太笨重。
在图2a中使正在解决的问题变得清楚。在图2a中，PET探测器20概念性地被示出并被标记为A到H。真实的PET扫描器具有例如624个晶体探测器的环，具有52个探测器的深度。如果患者正确地被定位并且静止，则PET事件在诸如B和E的探测器对处生成信号，并且正确的响应线21被确定。然而，如果患者通过翻滚到右边而移动，如在图2b中所指示的，响应线22被分配给探测器H和D，这是不正确的。运动由相机10观察到并且如以下所解释的，进行对原始数据的校正使得事件正确地被分配给方向BE而不是HD。
使用供应有相机的软件来捕获来自相机10的视频图像。利用任何合适的面部跟踪软件来分析图像。为方便起见，本发明人已经使用被称为FaceTrackNoIR的免费软件，FaceTrackNoIR包含来自澳大利亚堪培拉的Seeing Machines有限公司的FaceAPI工具。移动跟踪算法生成跟踪数据，所述跟踪数据解析到描述身体在空间中所需的6个自由度(6DoF)，X、Y、Z、俯仰、偏航和翻滚。为了便于参考，Z轴被取为相机的视图的轴，X轴是左移动或右移动，Y轴是颈部伸展或收缩，俯仰是头部的点头，翻滚是左右倾斜头，并且偏航是左右看。
在图3中示意地阐述分析的步骤。相机10捕获由信号处理器预处理的图像，所述信号处理器还可以运行移动跟踪算法以计算在空间中相对于(6DoF)的患者头部位置(或者可以在单独的处理器中运行移动跟踪算法)。使用移动跟踪数据来校正来自成像设备(MRI、CT、PET)的原始数据以产生经改善的图像。
如果使用单个相机，在距离测量中可能因为单个相机不能确定深度而存在模糊性。这能够通过使用立体相机来避免。
另一方法是将缩放因子应用到x、y和z平面移动，以校正对象(患者)距相机的距离。该距离可以根据成像设备的几何结构和相机的位置来估计。例如，从相机到成像设备的床的距离是已知的，所以到患者的头部的后部的距离是已知的。患者的头部的大小的测量能够作为到分析算法的输入以提供缩放因子。
校准还可通过使用基准来实现。基准可以是在图像中测量的并且应用适当的缩放的已知尺寸的标尺或网格。基准也能够是已知的面部测量结果，例如瞳孔间距离。
解决距离模糊性的优选方法是通过针对扫描数据校准移动校正数据。通过参考图4使用PET扫描器的范例来解释该过程。PET扫描器产生针对时间的数据的列表文件。使用被提供给扫描器的重建软件来根据数据文件重建PET图像。通过若干百万个数据点被用在图像重建中。由于成像装备的性质，绝对测量是重建的PET数据中固有的。基本上，成像设备的几何结构是已知的且经校准的。遗憾的是，需要最小数量的数据点来重建PET图像，并且目标的移动能够在采集该最小数量的数据点所需的时间内出现。
一种解决方案是对PET数据的最小时间块求评价并针对视频数据的等效块进行校准。校准被应用到所有视频数据点，并且之后使用对应的视频数据点为块内的每个单独的PET数据点(事件)校正移动。合适的时间块是10秒。
对于每个PETn块，确定其相对于PET0的运动。可以使用已知的配准技术以将PETn图像块与PET0图像块对准来确定运动，所述已知的配准技术例如但不限于，基于互信息的方法[Image Registration Techniques：Anoverview；Medha等人；International Journal of Signal Processing，ImageProcessing and Pattern Recognition，第2卷，第3号，2009年9月]。将图像块PETn与PET0对准所需的该6DoF移动称为PET_运动n。
对于每个VIDn块，确定其相对于VID0的运动。可以通过取每个VIDn块的运动的平均并计算每个VIDn块相对于VID0的位移来确定运动。
VID_运动n＝VIDn-VID0
之后可使用每个PET_运动块和VID_运动块来计算校准值。
Kn＝PET_运动n/VID_运动n
所有Kn值的均值确定校准值，该校准值将被应用到所有的视频移动数据事件。
K = 1 n Σ K n
可以使用所有的可用块或仅仅提供K的统计准确值的最小所需数量来计算校准因子K。此外，可以应用统计测试以消除特定数据。例如，在10秒的箱(bin)中的测量结果的标准差可以被用来消除具有非常高的标准差的数据块。其它统计测试对于本领域技术人员是众所周知的。
校正(K)被应用到所有视频数据。
VID经校正的＝K×VID
现在基于VID经校正的将运动校正应用到PET数据事件以在事件级上改善分辨率(或者更正确地减少由于由移动造成的模糊而引起的分辨率的损失)。
尽管关于针对PET数据的第一块校准描述该技术，但是该技术不限于以这种方式。校准能够针对任何数据块被执行，或者使用在PET扫描之前立即采取的CT扫描或MR扫描来仿效相同的过程。
可以利用任何扫描数据来应用校准过程。校准过程可以被概括为包括以下步骤：通过将扫描器数据的时间平均的块与扫描器数据的选定的块进行配准来计算扫描器数据校正；通过将视频图像数据的时间平均的块与视频图像数据的选定的块进行配准来计算视频图像数据校正；计算针对扫描器数据校正和视频图像数据校正的每对的校准值，扫描器数据校正和视频图像数据校正的所述对在时间上匹配；对所述校准值求平均以获得校准因子；并且将所述校准因子应用到所述视频图像数据。
在广义术语上，如以上所提到的，来自成像设备的原始数据包括具有用于每个事件的时间戳的事件列表。所述移动数据包括图像的时间序列，根据图像的时间序列来确定一段时间内的移动。对于特定事件，将在该事件的时间的患者位置与初始患者位置相比较。如果确定患者已经移动移动的程度，并且响应线22被源自于正确的位置的所确定的6DoF移动移位。该事件之后被记录为已经由与实际记录事件的晶体不同的两个晶体检测。
在图5中描绘使用优选校准方法的整体过程。扫描器(例如，PET扫描器)以列表文件的形式产生原始扫描器数据，该列表文件具有用于每行数据的时间戳。根据能够提供有用图像的最小数据块来重建图像。本发明人已经发现这对于来自PET扫描器的数据而言是10秒。相机生成视频图像数据，使用移动跟踪算法来分析该视频图像数据以产生移动跟踪数据的块。计算校准因子，并以以上描述的方式来校正跟踪数据。经校正的跟踪数据之后被用来校正扫描器数据，以在扫描期间去除患者的移动的影响。以经校正的列表文件的形式的经校正的扫描数据之后被用来通过被提供给扫描器的软件来产生经重建的图像。
通过范例的方式，图6示出在PET扫描期间的X(底)、Y(顶)和Z(中)的移动图形。如能够看到的，在扫描的持续时间内在Y位置上存在显著的漂移，并且在Z方向上存在许多小的移动。图7示出移动数据的傅立叶变换，移动数据的傅里叶变换例示移动的模式，例如，呼吸运动伪影在傅立叶变换图形中将显现为在约0.1-0.5赫兹的低频内中心的高幅度曲线。这些傅立叶图形指示在这种情况下患者的移动是随机的并且因此是不可预测的。来自胸部或腹部的图像数据的这样的FFT能够允许对诸如呼吸和心脏收缩的生理数据的提取以方便对生理选通图像的处理(例如，以示出跳动的心脏图像或冻结胸部损伤的移动)。
在图8中示出俯仰(中)、偏航(顶)和翻滚(底)的对应图形。明显的，在扫描的持续时间内随着患者变得放松并且头部朝向身体旋转，在俯仰上存在漂移，并且在偏航和翻滚上存在小的移动。图9示出各自的傅立叶变换并且还可示出诸如呼吸和心脏收缩的生理数据。
在图6-9中表示的利用扫描采集的PET图像将具有受限于患者的移动而不是受限于机器的固有分辨率的分辨率。然而，可以校正原始数据以改善分辨率。这被例示在图10的图像中，图10示出氟-18-FDOPA PET大脑图像。FDOPA在大脑的基底神经节(双边地中央区域)中具有高摄取。初始横向图像(左)示出在基底神经节中的摄取比已经被校正运动的图像(右)中的摄取更不规则和更不强烈。类似的，在(由于起因于在采集期间头部移动的图像噪声而引起的)大脑和头皮的剩余部分中的散落斑点在经运动校正的图像上明显减少。
为了向本领域普通技术人员描述的目的，提供了本发明的各种实施例的以上描述。其并不旨在是详尽的或将发明限于单个公开的实施例。如以上所提到的，对本发明的许多备选方案和变型对于以上教导的本领域技术人员将是显而易见的。因此，尽管已经具体地讨论一些备选实施例，但是其它实施例将是显而易见的或者由本领域技术人员相对容易地开发。因此，本发明旨在包含本文已经讨论的本发明的所有备选、修改和变型以及落在以上描述的本发明的精神和范围内的其它实施例。

Claims (15)

1.一种改善患者的医学成像中的分辨率的方法，包括以下步骤：
从医学成像设备捕获所述患者的扫描器数据；
捕获所述患者的视频图像数据；
使用被应用到所述视频图像数据的跟踪算法来跟踪所述患者的移动；
从所述视频图像数据中提取移动校正数据；并且
利用所述移动校正数据来校正所述扫描器数据以产生具有改善的分辨率的所述患者的医学图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，提取移动校正数据的所述步骤包括以下步骤：针对所述扫描器数据校准所述移动校正数据以获得校准因子，并且利用所述校准因子来校准所述视频图像数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述移动校正数据的校准包括以下步骤：
通过将扫描器数据的时间平均的块配准到扫描器数据的选定的块来计算扫描器数据校正；
通过将视频图像数据的时间平均的块配准到视频图像数据的选定的块来计算视频图像数据校正；
计算针对扫描器数据校正和视频图像数据校正的每对的校准值，扫描器数据校正和视频图像数据校正的所述对在时间上匹配；
对所述校准值求平均以获得校准因子；并且
将所述校准因子应用到所述视频图像数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，扫描器数据的所述块和视频图像数据的所述块是十秒的块。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，扫描器数据的所述选定的块是扫描器数据的第一块，并且视频图像数据的所述选定的块是视频图像数据的第一块。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述跟踪算法是面部识别算法。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述医学成像设备生成所述患者的头部的图像。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视频图像由数码相机捕获。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，捕获所述患者的视频图像数据的所述步骤包括通过包括基准作为参考来解决距离模糊性。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述移动校正数据跨六个自由度被计算并被应用。
11.一种用于在医学成像中使用的移动检测系统，包括：
相机；
信号处理器，其适于分析从所述相机获得的信号；
在所述信号处理器上运行的面部识别软件，所述面部识别软件识别面部特征并跟踪所识别的特征的移动以产生移动校正数据；以及
图像处理器，其从医学成像设备采集扫描器数据并使用所述移动校正数据来校正所述扫描器数据。
12.根据权利要求11所述的移动检测系统，其中，所述相机是立体相机。
13.根据权利要求11所述的移动检测系统，其中，所述医学成像设备从PET扫描器、CT扫描器或MR扫描器中选择的。
14.根据权利要求11所述的移动检测系统，还包括：用于针对所述扫描器数据校准所述移动校正数据的单元。
15.根据权利要求11所述的移动检测系统，还包括：用于对所述移动校正数据的校准的基准。
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