CN104981709A - 成像热测量 - Google Patents

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Abstract

一种计算设备(128)，包括热图生成器(142)和显示器(146)，所述热图生成器(142)基于热测量图像数据和对于温度查找表(144)的值的预定变化来生成针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素；显示器(146)在视觉上呈现与所述感兴趣体积的图像数据相结合的所述热图。一种方法，包括基于热测量图像数据和对于温度查找表的体素值或像素值的预定变化来生成针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素。

Description

成像热测量
技术领域
以下总体涉及成像热测量，并且利用与介入过程相结合的对计算机断层摄影(CT)的具体应用来进行描述，在所述介入过程中，对正在被处置的组织的温度监测是感兴趣的。以下也接受其他成像，例如X射线、荧光透视和/或与这样的介入过程结合使用的其他成像。
背景技术
一些像消融的介入过程的限制是归因于消融不足或不充足的安全裕量的高复发率。此外，一些并发症由可能损伤邻近的健康组织的过度消融导致。实时温度监测可以有助于减轻这样的问题，并且允许用于防止消融不足、过度处置和/对邻近组织的潜在损伤的重复的介入过程计划调节。
磁共振(MR)成像能够用于在消融和/或其他过程期间监测组织中的温度变化。利用MR成像，温度中的变化引起磁场之内的质子的共振频率的线性成比例的变化，并且因此是使用被称为“质子共振频率移位(PRFS)”的相位敏感脉冲序列扫描可探测的温度变化。利用PRFS，在两个不同的时间点处获得两幅图像，并且两幅图像之间的相位差用于计算在每个像素处的温度差。PRFS成像引起与图像像素的密度相等的体积的温度采样密度。该数据用于规划和递送以及组织损伤的处置后评价。
然而，消融通常利用超声或CT引导来执行；由于有限的MR兼容器材和/或MR扫描器使用，因此在消融期间很少使用MR引导。遗憾的是，实时温度监测目前不可能利用CT，并且由制造商提供的预定的消融区未考虑组织属性、肿瘤组织的异质性、热量同步或患者运动。许多因素影响消融区，其包括患者特性、肿瘤组织结构和定位以及用于消融的能量的类型。此外，计算模型能够是耗时的并且依赖于繁重的数学计算。
发明内容
本文描述的各个方面解决上述问题和其他问题。
在一方面中，一种计算设备包括：热图生成器，所述热图生成器基于热测量图像数据和对于温度查找表的体素值或像素值的预定变化来生成针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素；以及显示器，其在视觉上呈现与所述感兴趣体积或区域的图像数据相结合的热图。
在另一方面中，一种方法包括基于热测量图像数据和对于温度查找表的体素值或像素值的预定变化来生成针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素。
在另一方面中，一种计算机可读存储介质被编码具有计算机可读指令。当由处理器运行所述计算机可读指令时，所述计算机可读指令使处理器：基于热测量图像数据和对于温度查找表的体素值或像素值的预定变化来在介入过程期间生成并显示针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素。
附图说明
本发明可以采取各种部件和部件的布置，以及各种步骤和步骤的安排的形式。附图仅用于图示优选实施例的目的，而不应当被解释为限制本发明。
图1示意性地图示了与计算设备相结合的范例成像系统，所述计算设备被配置用于使用图像数据实时温度监测针对介入过程的感兴趣组织。
图2图示了体素值或像素值的变化与体素或像素表示的组织的温度之间的关系。
图3图示了具有叠加在感兴趣体积或区域上方的温度图的基线图像。
图4图示了用于在介入过程期间监测组织温度的范例方法。
具体实施方式
以下描述了一种方法，所述方法用于基于基线和间歇式CT数据(例如，锥形射束CT数据和/或常规CT数据)和/或X射线数据或荧光透视数据，生成并呈现针对基于针的介入过程(例如，RF、激光、微波、高强度聚焦超声(HIFU)等消融和/或药物递送)的物体或对象中的感兴趣体积或区域的热图的方法。总体而言，热图被实时(即，当正在执行消融或药物递送时)生成并呈现，这允许介入医师减轻消融不足(以及因此的后续消融至完成消融)、过度消融，并且确保充足的安全裕量。进一步地，它减轻与测量感兴趣体积或区域中的温度的热电偶的插入相关的感染和/或出血的风险。此外，该方法补偿患者运动(例如，由于呼吸等)和低分辨率的图像数据。
图1示意性地图示了成像系统100。为了简洁和清楚起见，以下讨论与C臂CT扫描器相结合的方法。然而，备选地，成像系统100能够是常规CT扫描器或X射线成像器。扫描器包括固定部分102，所述固定部分102能够被安装到天花板、墙壁、地板、检查室内的一般固定设备、具有车轮等的能够容易地运进和运出检查室的便携式设备等。C臂104经由耦合106可枢转地耦合到固定部分102，并且被配置为通过预定的弧度(例如，至少180度)枢转。C臂104能够在扫描之前、期间和/或之后枢转。
辐射源108耦合到C臂104的一端，辐射敏感探测器阵列110耦合到C臂104的另一端。辐射源108与探测器阵列110分离，形成它们之间的检查区域112。合适的探测器阵列110包括二维(2D)探测器阵列，例如平板探测器等。探测器阵列110生成响应于探测辐射的信号。源108或探测器110中的至少一个也可以独立于C臂104移动，例如，朝向彼此和/或在套筒之内沿着C臂104移位。辐射源108/探测器阵列110能够用于采集锥形射束CT图像数据、荧光透视图像数据和/或其他图像数据。
对象支撑物114支撑检查区域112中的对象。重建器117重建由探测器阵列110输出的信号并且生成体积图像数据。控制台119控制成像系统100，包括相对于检查区域112将C臂104枢转到具体的角度取向、激活源108以发射辐射、激活探测器阵列110以探测辐射、以及接收信息和/或与另一设备传递信息。
介入设备支持器116包括用于支持介入设备的设备支撑物118、用于安置设备支撑物118并且因此安置由其支撑的介入设备的臂120、以及可移除地附接到对象支撑物114并且支撑臂120的基座122。臂120可以是通过手动和/或电子器件可移动的。诸如消融设备的介入设备124被示出为由设备支撑物118支撑。介入设备控制器126控制介入设备124，例如，打开和关闭设备。在图示的实施例中，介入设备控制器126包括附接到对象支撑物114并且控制介入设备124的手激活控制件，例如操纵杆等。在另一实例中，诸如脚踏板等的脚激活控制件能够用于控制介入设备124。
计算装置或设备128处理成像数据，例如由成像系统100和/或一个或多个其他成像系统生成的成像数据。图像数据包括基线图像数据，例如，来自针放置之后或针重新放置到另一位置之后以及针用于介入过程以确认针位置之前的扫描的图像数据。图像数据还包括间歇式图像数据，例如，来自一次或多次扫描的图像数据，其在基于针的介入过程期间的一个或多个不同的时间点处被采集，以例如监测基于针的介入过程的进展，例如正在处置的组织和周围组织的温度。根据基线图像数据和间歇式图像数据，计算装置128生成针对预定的感兴趣体积或区域的热图。如在下文中更加详细地描述的，热图允许实时温度监测运动，同时补偿运动，并且指示在没有使用诸如热电偶的专用设备的情况下正在处置的组织的热量分布，这可能延长所述过程、增加并发症的风险(例如，归因于额外的针)、以及仅提供单点温度。
处置规划器146允许介入列表以基于基线、间歇、热图和/或其他信息来规划和/或修正介入过程计划。通过非限制性范例的方式，基线图像数据和温度图能够由介入列表使用以确保适当的针位置、完全消融以及对健康组织损伤的减轻。例如，从该数据中，介入列表能够基于正在处置的组织和/或周围组织的温度等来决定针位置合适还是需要移动、继续进行消融还是停止消融。处置导航器148在视觉上呈现图像数据，所述图像数据通过相对于要被处置的组织的插入和放置介入针来引导介入列表。
在图示的实施例中，计算装置128包括任选的推荐器150。在一个实例中，推荐器150经由显示器145、音频和/或其他设备提供回到用户的关于所生成的热图的引导。在一个非限制性实例中，引导展示哪里需要额外的热量，并且任选地提供一种路径，所述路径将确保热剂量被令人满意地传送。在另一非限制性实例中，如果热过程计划是令人满意的，则该引导提供能够用于“实时”更新计划、从而跟踪处置的进展的数据。
在图示的实施例中，计算装置128包括介入设备识别器130、感兴趣体积或区域识别器132、图像配准部件134和(一个或多个)配准算法136、热测量图像生成器138和(一个或多个)差分算法140以及热图生成器142和对于温度查找表的值的变化144。计算装置128包括至少一个处理器，所述至少一个处理器运行存储在诸如物理存储器或其他非瞬态存储介质的计算机可读存储介质中的至少一个计算机可读指令，以实施部件130、132、134、138或142中的一个或多个。处理器也可以运行由载波、信号或其他瞬态介质承载的一个或多个计算机可读指令。
在范例中，介入设备识别器130识别基线图像数据和间歇式图像数据中的介入设备针尖端。在一个实例中，介入设备识别器130使用自动的感兴趣物体识别算法来识别尖端。在另一实例中，介入设备识别器130基于用户输入识别尖端，例如，使用用户识别的尖端视野计的尖端的识别、用户安置和尺寸调节的预定几何形状等。自动的、半自动的和手动的方法的结果被确认并且能够由经授权的用户改变。
感兴趣体积或区域识别器132识别关于在基线图像数据和间歇式图像数据中识别的消融针尖端(或消融区)的感兴趣体积或区域。在一个实例中，感兴趣体积或区域识别器132使用自动的感兴趣区域算法，例如基于所识别的尖端区域以外的预定的裕量来识别感兴趣体积或区域。在另一实例中，感兴趣区域识别器132基于用户输入来识别区域，例如，所识别的尖端区域之外的用户识别区域。预定的制造商区也能够用于促进识别感兴趣体积或区域。自动、半自动和手动方法的结果被确认并且能够由经授权的用户改变。
图像配准部件134基于配准算法136中的一项或多项来配准基线图像数据和间歇式图像数据，所述配准算法136包括刚性的和/或弹性的(非刚性的)配准算法。合适的配准算法的范例是补偿基线与间歇式采集之间的诸如呼吸和/或其他运动的运动的可变形的图像配准。以下讨论了这样的算法的非限制性范例。
假设在域Ω(在体积配准的情况下Ω∈□3)上定义基线图像为I1并且间歇式图像为I2，图像被关联为如公式1中所示：
公式1：
(x)＝hοI1(Tx)，
对于Ω上的所有的x，涉及几何的B样条(B-spline)变形T和解释对应点之间出现的变化的非线性h。在控制点的稀疏的网格上能够估计变形T，如公式2中所示：
公式2：
Tx＝x+∑p∈Ω'ρ(||x-xp||)Δp,
其中，Δp是控制点xp的移位向量。移动控制点导致围绕所述控制点的图像的局部变形；加权函数ρ测量Ω’中的控制点对Ω中的点的移位的贡献。
通过使靶标与变形的源图像之间的逐个点的相似性的标准最小化来建立变形场，如公式3中所示：
公式3：
其中，d是特定的相似性函数。为了避免在变形网格上的折叠，增加在T上的平滑项，提出公式4：
公式4：
对于一个解决方案，公式3能够形成为以下方式9中的分配问题：令为对应于变形空间Θ＝{Δ1,...,Δk}的量子化的版本的标签的离散集。向网格节点xp∈Ω'的标签分配与由对应的向量移位的节点相关联。
与特定的离散标签相关联的变形场是公式3因此能够形成为关于标签的离散的马尔可夫随机场(MRF)优化，如公式5中所示：
公式5：
其中，Vp为表示局部相异性量度的单势函数，而Vpq是成对的势函数。为了优化得到的MRF，最佳标签被分配给每个节点，使得公式5中的MRF能量被最小化。为此，根据从线性规划的对偶理论中得到的原则建立的离散优化技术能够用于针对非常宽的NP-hard MRF的类别有效地获得差不多最佳的解决方案。
再一次，上述配准范例被提供用于解释而不是限制的目的；本文也预期其他配准算法。
热测量图像生成器138基于热测量算法140中的一项或多项根据经配准的基线图像数据和间歇式图像数据生成热测量图像数据。合适的热测量算法140的范例是朗斯基行列式变化探测器，所述朗斯基行列式变化探测器探测基线图像数据与间歇式图像数据之间的差异，其中，温度差异是图像数据之间的整体差异的分量。在Durucan等人的“Change detection andbackground extraction by linear algebra,(Proceedings of the IEEE.89，第1368-1381页，2001年)中讨论了探测低信噪比图像数据中的变化的朗斯基行列式变化探测器。
总体上，朗斯基行列式变化探测器是基于：1)图像的向量模型，以及2)向量之间的线性相关/无关的概念。通过将图像建模为向量的总和，能够利用在它们的长度或方向上的变化(相对于初始的未改变的状态)。在数学上，这分别对应于线性相关和线性无关的概念。关于一个向量是否是线性相关于另一个的决定提供决定是否已经发生变化或没有发生变化的可能性。用于确定向量的线性相关或无关的一种测试是朗斯基行列式判定。
通过范例的方式，考虑也被称为关于中心像素定义的块的支撑区域。该中心像素的任一侧上的像素的数量w被定义为块的一半宽度。支撑区域的窗口宽度为2w+1。由vec(l)指代的3×3的图像块(w＝1)的向量化能够被表示为如公式6中所示：
公式6：
I = x 11 x 12 x 13 x 21 x 22 x 23 x 31 x 32 x 33 vec ( l ) = [ x 11 , x 12 , x 13 , x 21 , x 22 , x 23 , x 31 , x 32 , x 33 ]
图像中的块的向量的使用允许我们基于该向量与另一向量线性相关或线性无关的可能性做出关于是否具有变化的决定。公式6的向量化的上述定义能被扩展到3D数据。例如，能够如公式7中所示对3×3×3的图像块w＝1进行向量化：
公式7：
I k = x 11 k x 12 k x 13 k x 21 k x 22 k x 23 k x 31 k x 32 k x 33 k vec ( l ) = vec ( l 1 ) vec ( l 2 ) vec ( l 3 ) ,
其中，是3D图像系列中的第k个切片。
用于探测(建模为两个向量Ι1和Ι2的)两幅图像之间的变化的朗斯基行列式模型如公式8中所示：
公式8：
W = 1 n ( Σ i = 1 n x i 2 y i 2 - Σ i = 1 n x i y i ) ,
其中，xi和yi分别是向量I和J中对应的分量。n是支撑区域的尺寸。如果W≠0，则在像素i的位置中出现变化，否则就没有变化。事实上，W计算函数的一阶导数的和的负数。该值将随着分量比率的增加而增加。对于该值的变化将归因于像素块的贡献，而不是任何个体像素单独的贡献。
再一次，提供用于生成热测量图像数据的上述方法是用于说明而不是限制的目的，本文也预期诸如平方差的和的其他方法。
热图生成器142基于热测量图像和对于温度查找表144的值的变化来生成针对感兴趣区域或体积的逐个像素或逐个体素的热图或温度图(例如，集中在感兴趣体积上的2D图像的堆栈)，所述温度查找表144提供热测量图像数据与温度之间的映射。为了生成对于温度查找表144的值的变化，在参考温度处(例如室温或37℃)以及一个或多个其他预定的或已知的更高的温度处(例如42℃到82℃)扫描诸如琼脂凝胶、水、解剖和/或其他体模的均匀的体模。
最小二乘法、卡方和/或其他方法能够用于将线性模型、立方模型等模型拟合到热测量图像的平均值和温度，使得其中，m＝2或4。能够使结果最小化以用于最佳拟合，其中，n是数据点的数目，并且pi是模型的参数。针对线性模型或立方模型的参数的数量m分别是2和4。校准的倒数被存储为查找表144。
图2示出了对于温度查找表144的值的范例变化。在图2中，y轴202表示热测量图像值的平均值，并且x轴204表示温度。在该范例中，基于在五(5)个不同温度处采集的五(5)个数据206、208、210、212以及214来生成曲线。第一曲线216对应于对数据206-214的线性拟合，并且第二曲线218对应于对数据206-214的立方拟合。曲线216或218能够被保存为查找表144、多项式和/或其他形式。
计算装置128经由显示器145呈现基线图像和温度图。结合图3示出了这样的范例，图3示出了2D基线图像302或来自具有2D温度图或(3D温度图的)图部分304的体积图像数据的2D基线图像302，所述2D温度图或所述(3D温度图的)图部分304对应于所述体积图像数据，并被叠加在所识别的针尖端上方。温度图部分304的一个轴306表示沿着一个方向的像素或体素，并且温度图部分304的另一个轴308表示沿着另一方向的像素或体素，使得温度图部分304表示感兴趣区域或体积的像素或体素的2D阵列。
在该范例中，灰阶用于表示温度，白色表示加热前的感兴趣区域或体积的基线温度，黑色表示预定的感兴趣的最高温度，并且随着温度增加从较亮到较暗的过渡之间具有多个灰度级别。在一个变型中，白色能够用于表示预定的感兴趣的最高温度，并且黑色能够用于表示加热之前的感兴趣区域或体积的基线温度。在另一变型中，颜色能够用于代替灰阶。
在图示的范例中，针尖端周围的第一区域310比远离针尖端的第二区域312更热，并且这通过不同深浅的灰度在视觉上示出。任选的图形检索表314能够使用对应的具体的温度和/或对应于具体的较高温度TU318与具体的较低温度TL320之间的预定的温度增量的变动316和/或以其他方法在视觉上呈现灰度级别到温度值的映射。
利用叠加在所识别的针尖端周围的感兴趣体积上方的3D温度图(全部图或其子部分图)，能够在经渲染的3D体积中额外地或备选地显示3D体积(全部体积或其子部分)。任选地，3D温度图能够被叠加到显示所期望的消融3D区的预定处置计划。额外地或备选地，例如在轴向的、矢状的、冠状的、弯曲的、倾斜的等平面中的一个或多个2D切片与3D温度图的对应部分一起被显示。
任选地，除了或代替基线图像和温度图，还显示间歇式图像数据、热测量图像数据和/或其他数据中的一个或多个。
图4图示了非限制性方法。
应当理解，本文描述的方法中的动作的排序不是限制性的。正因如此，本文也预期其他排序。此外，可以省略一个或多个动作和/或可以包括一个或多个额外的动作。
在402处，执行基线扫描，生成基线图像数据。如本文所讨论的，对于消融过程，扫描可以对应于关于要被处置的组织的介入设备针的初始或后续再放置之后的扫描。
在404处，在基线图像数据中识别介入设备针。
在406处，在基线图像中定义介入设备针周围的感兴趣体积或区域。
在408处，在介入过程期间执行间歇式扫描，生成间歇式图像数据。
在410处，在间歇式图像数据中识别介入设备针。
在412处，在间歇式图像数据中，在介入设备针周围定义感兴趣体积或区域。
在414处，配准基线图像数据和间歇式图像数据。如本文所讨论的，合适的配准算法包括补偿对象运动的可变形的配准。
在416处，基于经配准的基线图像数据和间歇式图像数据来生成热测量图像数据。如本文所讨论的，合适的算法包括朗斯基行列式变化探测器算法。
在418处，基于热测量图像数据和体素值或像素值的变化与温度之间的映射来生成针对感兴趣体积或区域的温度图。
在420处，通过显示监测器在视觉上呈现至少基线图像和温度图。任选地，除了或代替基线图像和温度图，还显示间歇式图像数据、热测量图像数据和/或其他数据中的一个或多个。
在422处，任选地，温度图用于调节介入过程计划。
上述的至少一部分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被编码或嵌入在计算机可读存储介质上，当(一个或多个)计算机处理器运行所述计算机可读指令时，所述计算机可读指令使(一个或多个)处理器执行所描述的动作。额外地或备选地，计算机可读指令中的至少一个由信号、载波或其他瞬态介质承载。
已经参考优选实施例描述了本发明。其他人在阅读和理解以上具体实施方式的情况下可能想到修改或替代。本文旨在将本发明解释为包括所有这种修改和替代，只要它们落入权利要求书及其等价要件的范围之内。

Claims (25)

1.一种计算设备(128)，包括：
热图生成器(142)，其基于热测量图像数据和对于温度查找表(144)的值的预定变化来生成针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素；以及
显示器(145)，其在视觉上呈现与所述感兴趣体积或区域的图像数据相结合的所述热图。
2.根据权利要求1所述的计算设备，其中，所述温度变化对应于来自介入过程的加热，并且在视觉上所呈现的热图指示所述介入过程是否完成。
3.根据权利要求2所述的计算设备，其中，在视觉上所呈现的热图指示介入过程裕量是否充足。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的计算设备，还包括：
热测量图像生成器(138)，其基于基线图像数据和后续采集的间歇式图像数据来生成所述热测量图像数据，其中，在所述基线图像数据与所述间歇式图像数据的采集之间加热所述感兴趣体积或区域。
5.根据权利要求4所述的计算设备，其中，所述基线图像数据和所述间歇式图像数据包括低分辨率图像数据或高分辨率图像数据，并且所述热测量图像生成器采用低图像数据分辨率算法或高图像数据分辨率算法来生成所述热测量图像数据。
6.根据权利要求4至5中的任一项所述的计算设备，其中，所述热测量图像生成器采用朗斯基行列式变化探测器算法来生成所述热测量图像数据。
7.根据权利要求4至6中的任一项所述的计算设备，还包括：
图像配准部件(134)，其接收并配准所述基线图像数据和所述间歇式图像数据，其中，所述热测量图像生成器基于经配准的图像数据来生成所述热测量图像数据。
8.根据权利要求7所述的计算设备，其中，所述图像配准部件采用可变形的配准算法来配准所述基线图像数据与所述间歇式图像数据。
9.根据权利要求8所述的计算设备，其中，所述可变形的配准算法补偿在用于获得所述基线图像数据和所述间歇式图像数据的采集之间的所述感兴趣体积或区域的运动。
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的计算设备，其中，所述感兴趣体积或区域包括被定义在位于要被处置的组织中的介入设备针周围的裕量。
11.根据权利要求1至10中的任一项所述的计算设备，其中，使用预定的灰阶显示所述热图，所述灰阶指示所述感兴趣组织或区域的不同区域之间的相对温度差。
12.根据权利要求11所述的计算设备，其中，所述热图包括将灰度级别映射到对应的温度值的检索表。
13.根据权利要求1至10中的任一项所述的计算设备，其中，使用预定的颜色图显示所述热图，所述颜色图指示所述感兴趣体积或区域的不同区域之间的相对温度差。
14.根据权利要求13所述的计算设备，其中，所述热图包括将颜色映射到对应的温度值的检索表。
15.一种方法，包括：
基于热测量图像数据和对于温度查找表的体素值或像素值的预定变化来生成针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素。
16.根据权利要求15所述的方法，还包括：
在视觉上呈现与所述感兴趣体积或区域的图像数据相结合的所述热图。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，使用预定的灰阶或颜色映射显示所述热图，所述预定的灰阶或颜色映射指示所述感兴趣体积或区域的不同区域之间的相对温度差。
18.根据权利要求17所述的方法，还包括：
在视觉上呈现与所述热图一起的检索表，其中，所述检索表将灰度级别或颜色映射到对应的温度值。
19.根据权利要求15至17中的任一项所述的方法，还包括：
采用所述热图来调节用于处置所述感兴趣体积或区域的组织的介入过程计划。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述调节包括持续所述介入过程或终止所述介入过程中的至少一个。
21.根据权利要求15至18中的任一项所述的方法，还包括：
基于在热量应用于所述感兴趣体积或区域之前采集的基线图像数据和在热量应用于所述感兴趣体积或区域之后采集的间歇式图像数据来生成所述热测量图像数据。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述热测量图像生成器采用朗斯基行列式变化探测器算法来生成所述热测量图像数据。
23.根据权利要求21至22中的任一项所述的方法，还包括：
配准所述基线图像数据与所述间歇式图像数据，其中，所述热测量图像生成器基于经配准的图像数据生成所述热测量图像数据。
24.根据权利要求23所述的方法，其中，所述图像配准部件采用补偿所述感兴趣体积或区域的运动的可变形的配准算法来配准所述基线图像数据与所述间歇式图像数据。
25.一种被编码具有计算机可读指令的计算机可读存储介质，当处理器运行所述计算机可读指令时，所述计算机可读指令使所述处理器：基于热测量图像数据和对于温度查找表的体素值或像素值的预定变化来在介入过程期间生成并显示针对表示对象的感兴趣体积或区域的图像数据体素或像素的热图，所述热测量图像数据包括指示所述感兴趣体积或区域中的温度变化的体素或像素。
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