CN105452902B - 针对小间距闪烁晶体阵列的像素识别 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于伽马射线探测器的校准方法。光探测器阵列允许记录所发射的闪烁光子的空间强度分布。基于多条入射伽马射线的所记录的空间强度分布，确定响应于入射伽马射线在单个闪烁体阵列元件，即一个特定的闪烁体阵列元件中所发射的闪烁光子的累积空间强度分布。该累积空间强度分布针对多个闪烁体阵列元件被确定。基于以上，确定光矩阵，其包括针对不同闪烁体阵列元件的预期的空间强度分布。本发明还涉及一种用于伽马射线探测器的校准模块，所述伽马射线探测器包括用于执行上述方法的功能的记录器、累积模块以及矩阵模块。另外，本发明涉及一种伽马射线探测器，以及包括该伽马射线探测器的医学成像设备。
Description
技术领域
本发明涉及用于伽马射线探测器的校准方法和模块，涉及伽马射线探测器以及医学成像设备。
背景技术
伽马射线和X射线成像探测器在医学和其他应用中被用作成像设备，例如正电子发射断层摄影(PET)和单光子发射计算机断层摄影(SPECT)，的部分。这样的成像探测器通常包括闪烁探测器或闪烁体，例如闪烁体晶体或闪烁体晶体的阵列，所述闪烁探测器或闪烁体被耦合到光探测器，例如光敏元件阵列。闪烁体响应于入射(即撞击)粒子(诸如电子、阿尔法粒子、离子或高能光子)而进行闪烁，即发射闪光。所发射的光子由光探测器捕获，其继而由专用读出电子器件读出。基于闪烁光子在何处及何时被捕获(即电荷在光探测器上的强度分布或者空间强度分布，其也可以被称为电荷分布)，能够确定入射粒子在闪烁体中的时间和空间位置。由此，可以生成表示该置的图像。该图像包括关于各自的粒子在何处和何时被发射的信息，这能够通过引入发射粒子的物质或通过使得以其他方式在特定区处发射粒子，由医学或其它成像设备利用。如果，例如，患者被给予发射特定种类的粒子(可能响应于代谢反应)的放射性示踪物，则能够生成表示这些粒子在何处被发射的图像。备选地，伽马射线探测器还可以探测由伽马射线源发射并且在其去往所述探测器的路径上与对象(例如，患者)相互作用的伽马射线。
在这样的成像方法的背景下的一个重要的问题是所提供的图像分辨率。该分辨率取决于各种因子，诸如光探测器或闪烁体的设计(例如，在使用阵列的情况下，光探测器阵列或闪烁体阵列的尺寸或间距)，数据处理和所使用的算法、不同部件的校准、材料性质(尺寸、质量...)，外部状况或其他影响。被包括在探测器中的闪烁体可以例如包括单个(单片)块，其响应于要被采样和分析的入射粒子，实现所发射的闪烁光子的连续分布(光分布)。备选地，闪烁体可以包括小晶体针的阵列，这实现由这些针的间距给出的成像探测器的固有空间分辨率。单位面积更高数量的晶体针，即更小的针和/或更多针可以例如增加分辨率，其中，能够以更高的精度确定入射粒子的位置。
因此，改进这种成像探测器的固有空间分辨率可以通过减小在闪烁体阵列中的晶体元件的间距来实现。然而，使得晶体元件的间距更小导致必须正确被识别的更高数量的晶体元件。有针对对经历入射粒子的晶体的识别的两个主要策略：每个个体闪烁体晶体元件能够借助于专用光探测器元件个体地被读出，或光共享方法被使用。根据光共享方法，闪烁体阵列的间距通常比光探测器阵列的间距小，使得若干晶体元件被放置于单个光探测器阵列像素上。为了识别由入射粒子撞击的各自的晶体针，即闪烁体阵列元件，然后可以评估闪烁光如何在多个光探测器元件上分布。为了改进探测和晶体针的正确识别，光导，即光学均匀并且透明的固体材料，可以用于将闪烁光分布在若干光探测器阵列像素上。闪烁光子，即闪烁光或闪烁闪光在所述光探测器阵列的光敏元件上的分布然后可以被分析，以识别被撞击的闪烁体阵列元件。此外，能够确定入射粒子的能量。然而，如果使用光共享代替个体地读出每个闪烁体阵列元件，则正确参数(时间，能量和撞击的位置)的提取通常是更加困难的。另一方面，在光探测器中的所需光敏元件(光探测器像素)数量和数据采集系统的复杂性可以显著降低，这可以实现更低的设备成本。例如，现代临床PET扫描器具有104到105数量级的许多闪烁体晶体元件。阵列的间距通常为大约4mm，从而实现约4mm的固有空间分辨率。如果个体读出每个闪烁体晶体阵列元件，则将需要光探测器中的相同数量的光敏元件(光探测器像素)和电子通道。光共享方法的使用可以以一量级或幅度减少所需光探测器像素和电子通道的数量。
然而，利用光共享方法的也能够导致缺点。例如，在基于光共享的伽马射线探测器中，必须从来自光探测器中的所有受影响的光敏元件的信号的集合中提取由入射的伽马射线撞击的晶体，即晶体元件以及该伽马射线的能量，这通常需要额外的计算步骤。对于定位，最广泛使用的方法是愤怒定位(anger-positioning)，即对分布的重心或质心的确定。然而，愤怒定位严重地受丢失信号影响，所述丢失信号例如由在光探测器中的死光敏元件或由一个或多个光敏元件的死时间引起。在Lerche等人的Maximum Likelihood BasedPositioning and Energy Correction for Pixelated Solid State PET Detectors，Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record第3027-3029页(2011)中，作者呈现了用于确定入射伽马射线的位置，并且提取各自的参数的备选方法。所述方法基于最大似然法。以光共享模式被耦合到光探测器阵列的闪烁体阵列中的最可能的光转换位置通过将得到的光分布与针对闪烁体中的不同光转换位置的预先确定的分布进行比较来确定。最可能的位置，即对应于最相似的光分布的位置，被用作对入射伽马射线的闪烁体中的光转换位置的估计。作者示出，医学图像的分辨率可以通过使用最大似然位置估计方法来改进。
然而，并未详述如何获取用于比较的必要参考分布。
在Yoshida等人的Calibration Procedure for a DOI Detector of HighResolution PET Through a Gaussian Mixture Model，IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEARSCIENCE，第51卷、第5号(2004年10月)中，交互探测器的深度被开发用于下一代正电子发射断层摄影(PET)扫描器。基于高斯混合模型(GMM)的方法的统计模型被介绍用于晶体识别。该方法的结果被用于生成查找表。
在Ziock等人的3D Millimeter Event Localization in Bulk ScintillatorCrystals，IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEAR SCIENCE，第60卷、第2号(2013年4月)中，呈现了一种新技术，其通过使用被放置在晶体和位置敏感光换能器之间的紧密耦合、编码孔阴影掩膜来实现高水平的性能。
在Valastyán等人的Experimental scanner setup from miniPET II detectormodule,2008IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record,2008中描述了实验扫描器设置，所述实验扫描器设置被构建，以便研究新构建的探测器模块在完整的环状小动物PET相机中的应用性。此外，呈现了系统的初步结果。
发明内容
本发明的目的在于提供用于伽马射线探测器的校准方法和模块，以在用于成像时提供改进的分辨率。本发明另外的目的在于提供伽马射线探测器、医学成像设备以及计算机程序。
在本发明的第一方面中，提出了一种用于伽马射线探测器的校准方法，所述伽马射线探测器包括闪烁体阵列和以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列的光探测器阵列，所述闪烁体阵列用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布。该方法包括以下步骤：记录由所述闪烁体阵列响应于多条入射伽马射线发射的闪烁光子的空间强度分布；根据所记录的空间强度分布确定符合地发射的闪烁光子的集合；针对所述符合地发射的闪烁光子的集合，确定重心位置和累积能量；执行基于所确定的重心位置和累积能量的聚类分析，以获得归于闪烁体阵列元件的伽马射线事件的聚类；针对聚类，累积所述空间强度分布，以确定响应于在所述闪烁体阵列元件中的入射伽马射线而发射的闪烁光子的累积空间强度分布；并且基于所述累积空间强度分布确定光矩阵，所述光矩阵包括针对不同闪烁体阵列元件的闪烁光子的预期的空间强度分布。
在本发明的另一方面中，提出了一种用于伽马射线探测器的校准模块，所述伽马射线探测器包括闪烁体阵列和以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列的光探测器阵列，所述闪烁体阵列用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布。该模块包括记录器累积模块以及矩阵模块，所述记录器用于记录由所述闪烁体阵列响应于多条入射伽马射线发射的闪烁光子的空间强度分布，所述累积模块用于：根据所记录的空间强度分布确定符合地发射的闪烁光子的集合；针对所述符合地发射的闪烁光子的集合，确定重心位置和累积能量；执行基于所确定的重心位置和累积能量的聚类分析，以获得归于闪烁体阵列元件的伽马射线事件的聚类；针对聚类，累积所述空间强度分布，以确定响应于在所述闪烁体阵列元件中的入射伽马射线而发射的闪烁光子的累积空间强度分布；所述矩阵模块用于基于所述累积空间强度分布确定光矩阵，所述光矩阵包括针对不同闪烁体阵列元件的闪烁光子的预期的空间强度分布。
在本发明的另一方面中，提出了一种伽马射线探测器，包括：闪烁体阵列，其用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子；光探测器阵列，其以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布；以及根据本发明的上述方面的校准模块。
在本发明的又一方面中，提出了一种包括如本文公开的伽马射线探测器的医学成像设备。在本发明的又一方面中，提供了一种包括程序代码模块的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上执行时，所述程序代码模块用于令所述计算机执行本文公开的校准方法的步骤，以及提供了一种非暂态计算机可读记录介质，在所述非暂态计算机可读记录介质中存储计算机程序产品，所述计算机程序产品当由处理器运行时，令本文所公开的校准方法被执行。
本发明的优选实施例定义在从属权利要求中。应当理解，请求保护的模块、设备、计算机程序和介质与请求保护的并且在如从属权利要求中定义的校准方法具有相似和/或相同的优选实施例。
伽马射线在特定的位置，即光转换位置处撞击闪烁元件的阵列，即闪烁体阵列，并且引起在闪烁体中的闪光，即闪烁光子的发射。光探测器阵列被耦合到闪烁体阵列，使得在所述闪烁体阵列的一个元件中发射的闪烁光子分布在光探测器阵列的多个光敏元件上，即使用光共享。光探测器阵列从而允许记录所发射的闪烁光子的空间强度分布。基于多条入射伽马射线的所记录的空间强度分布，确定响应于入射伽马射线在单个闪烁体阵列元件，即一个特定的闪烁体阵列元件中所发射的闪烁光子的累积空间强度分布。该累积空间强度分布针对多个闪烁体阵列元件被确定。基于以上，确定光矩阵，其包括针对不同闪烁体阵列元件的预期的空间强度分布。因此所提出的方法允许确定参考分布，其例如可以用在基于最大似然的伽马射线定位方法中，即用于比较针对单个事件的所记录的分布和参考分布并且选择最可能的参考分布。根据本发明的校准方法的一个优点是其允许确定这些参考分布，即能够被使用的光矩阵，以便借助于例如最大似然方法，来确定在所述闪烁体中的光转换位置。
根据本发明，确定响应于入射伽马射线在闪烁体阵列元件中发射的闪烁光子的累积空间强度分布包括：根据所记录的空间强度分布确定符合地发射的闪烁光子的集合；确定针对所确定的符合地发射的闪烁光子的集合的空间强度分布的重心位置；执行基于所确定的重心位置的聚类分析；并且针对聚类，确定对应的累积空间强度分布。
因此，为了确定在一个闪烁体阵列元件中从入射伽马射线得到的累积空间强度分布，首先确定何者闪烁光子符合地(或短时段内)被发射。由此，能够识别并分离单条入射伽马射线(或伽马射线事件)。因此，基于以上，能够确定响应于单条入射伽马射线发射的闪烁光子的空间强度分布。然后能够分析此响应于一个伽马射线所生成的该空间强度分布，以便获得针对闪烁体阵列上的入射伽马射线的位置的估计。该估计的位置可以通过根据所确定的符合地发射的闪烁光子的集合中的每个的空间强度分布计算重心位置来确定。对于每个单个伽马射线，能够确定各自的估计的位置。因此，确定多个重心位置(即愤怒位置)，其表示个体伽马射线事件。在下一步骤中，这些所确定的重心位置借助于聚类分析被分组为聚类。聚类分析是指将所确定的位置进行分组。通常聚类是基于关于多维空间的邻近性的。位置可以例如被分组为位置空间上彼此接近的聚类。聚类分析或聚类从而指的不是特定的算法，而是不同可能的算法方法。
取决于伽马射线探测器的机械结构，所确定的聚类可以已经允许在闪烁体阵列的单个元件之间进行区分，即在一个特定的闪烁体阵列元件中从入射伽马射线得到的重心位置在聚类分析中被分组为相同的组。基于聚类分析和伽马射线事件的所确定的聚类(例如，由其重心位置表示)，能够确定伽马射线事件中的何者归于相同的闪烁体阵列元件。对此，可以假设每个聚类对应于闪烁体阵列元件。也能够将先验信息包括到聚类分析中，所述先验信息诸如为基于所述闪烁体阵列和光探测器阵列的几何性质的预先确定的网格结构或预期的位置。为了确定所述累积强度分布(针对每个聚类，即针对每个闪烁体阵列元件)，将一组(即聚类)的伽马射线事件的在光探测器上的强度分布进行组合。
根据本发明，校准方法还包括确定所确定的符合地发射的闪烁光子的集合的累积能量的步骤，其中，所述聚类分析额外地基于所确定的符合地发射的闪烁光子的集合的所确定的累积能量。
不仅确定针对符合地发射的闪烁光子(伽马射线事件)的集合中的每个的重心位置，而且确定累积能量。所述累积能量从而指的是光探测器的不同感光元件的组合的能量。因此，累积能量可以被解释为针对由符合地发射的闪烁光子的一个集合表示的一条入射伽马射线的能量的量度。通过额外地确定所述集合中的每个的能量，确定了要在聚类分析中使用的额外的参数。聚类分析也可以基于该确定的累积能量，除了各自的伽马射线或符合地发射的闪烁光子的集合的(通常为二维，2D)重心位置。还包括能量的一个优点是，聚类分析能允许更好地辨别符合地发射的闪烁光子的集合，所述集合表示已进入在相同的闪烁体阵列元件中的闪烁体阵列的伽马射线。
显然，当试图将一个闪烁体阵列元件中的所有伽马射线事件分组为相同组时，响应于一个伽马射线事件生成的闪烁光子的各自的分布的重心位置是好的辨别特征。然而，除了位置，能量值也是针对不同的闪烁体阵列元件的好的辨别特征，尤其是如果使用单能伽马射线。针对其的一个原因来自个体晶体或晶体阵列的制造过程中的裕量。通常，不同晶体阵列元件(像素)的光输出彼此不同。因此，使用能量作为特征能够帮助辨别不同闪烁体阵列元件。此外，在一个晶体阵列元件中的闪烁闪光，即所发射的光子的出光率受该个体晶体像素的表面处置和表面性质的差异影响。这也可能导致针对不同的闪烁体阵列元件的不同的能量值。另外，不同的晶体阵列元件之间的差异可以来自覆盖个体晶体阵列元件的反射器片的反射效率或反射器质量的变化。另外，闪烁体阵列、光导和光探测器之间的粘合层(通常使用光传导胶)也能够受制造裕量影响。因此，如果在校准期间所使用的伽马射线射束主要包括相同能级的粒子(单能伽马射线或伽马射线射束)，在能量结果中的所探测的差异不能够来自入射辐射的变化并且允许区分闪烁体阵列元件。校准后，单能辐射的使用能够被省略，因为能量然后由最大似然方法来计算。
在聚类分析中利用能量值的优点在于，光探测器的光收集效率以及光探测器中的不同光敏元件(像素)的增益差异变化。例如，硅光电倍增器(SIPM)是单个设备并且不能提供任何固有空间信息(因此，其通常被布置在阵列中)。然而，这可以导致在两个邻近SIPM像素之间的间隙。这些间隙能够比在闪烁体阵列中的单个晶体元件大。撞击在这样的间隙的区中的闪烁光子不能由光探测器记录。因此，光收集效率在某些位置上较低，即变化。对于整个光探测器阵列，这能够导致光收集效率的相当大的变化，并且因此，导致取决于受伽马射线的撞击影响的特定闪烁体阵列元件的针对单个伽马射线的所探测的能量值的强差异。另外，不同光敏元件的固有增益可以变化。所有这些影响实现由光敏原件记录的针对撞击不同闪烁体阵列元件的伽马射线的不同能量值，即使伽马射线最初具有可比较的能量。因此能量是有用的辨别特征，并且能够用在聚类分析中，除了由一个伽马射线事件(入射伽马射线)产生的光探测器上的各种的强度分布的重心的(空间)位置之外。还能够使用其他参数聚类分析，诸如，例如，沿X轴和Y轴或能量的标准偏差或信号分布的更高矩。
在本发明的另一实施例中，执行聚类分析包括使用标准聚类算法，所述标准聚类算法基于：分级聚类、基于质心的聚类、基于分布的聚类、基于密度的聚类或者最大似然期望最大化聚类。
如上面概述的，聚类是指要解决的总体任务，而不是一个特定算法。根据本发明，用于聚类的可能算法可以基于不同的方法。分级聚类从而利用单个事件之间的距离，即在符合地发射的闪烁光子的集合的位置和能量中的差异。所述距离可基于不同的度量来计算，所述不同度量诸如为欧几里得或曼哈顿距离或其他。基于质心的聚类也可以被称为k均值聚类，其中变量k是指要将数据点分组到其中聚类的预先定义的数量。当试图为每个闪烁体阵列元件确定一个聚类时，这种方法能够尤其有用。基于分布的聚类利用每个聚类表示事件的特定统计分布的假设。然后聚类基于从数据集提取最可能的分布。如果，即针对每个聚类假设正态分布，则所述事件被分组为类似这样的正态分布的聚类。基于密度的聚类是指假设将每个聚类定义为相比于所述数据集的其余部分具有数据点的更高密度的区的方法。然后，这样的更高密度的区被定义为表示一个聚类。最大似然期望最大化聚类指的是用于将每个数据点(即定位的重心和能量值)分派到预先定义的聚类的集合中的一个的迭代法。备选地，可从所获得的空间强度分布导出的其他参数可以用在聚类分析中。因此，MLEM算法可以利用随机选择的模型，即假设的聚类发起，并且迭代地将数据点重新分配到所述模型，重新定义所述模型并增加质量测量。根据本发明，使用由闪烁体阵列的设计定义的规则网格的假设作为先验信息是尤其有用的。使用这样的假设通常指包括先验信息(也称为先验)。例如，可以假设每个闪烁体阵列的质心表示一个聚类。然后，事件个体地归于已经被归于利用以下两者的聚类中：先验信息(即闪烁体阵列元件的质心的空间位置)和已经归于该聚类的事件。
在本发明的另一实施例中，预期的空间强度分布基于将所确定的累积空间强度分布标准化来确定。该标准化从而指的是将针对不同闪烁体阵列元件的所记录的累积能量标准化，即校准到特定值。因此，在一个特定的闪烁体阵列元件中响应于入射伽马射线发射的闪烁光子被标准化，使得初始记录或泛源的持续时间的效应被补偿。将所确定的累积空间强度分布标准化的一个优点在于，有可能从其确定针对一个单条入射伽马射线的预期的分布。这能够用作针对入射伽马射线的位置的最大似然估计的基础。将针对入射伽马射线事件确定的强度分布与不同的先前可用的参考分布进行比较，并且选择最可能的对应的参考分布。然后假设当前事件对应于与该选择的最可能的参考分布关联的事件。对此，也能够在所记录的强度分布与参考分布的比较中使用不同的度量。在本文中，所述累积空间强度分布可以尤其是指聚类分析中所确定的组(聚类)的分布，如上面概述的。
在另一实施例中，所确定的符合地发射的闪烁光子的集合被分组，所述组包括其重心在相同的光探测器阵列元件上的符合地发射的闪烁光子的所有集合，并且针对每个组执行分离的聚类分析。因此，在执行聚类之前，数据点，即符合地发射的闪烁光子的集合，被细分为不同的组。然后，能够针对每个亚组，执行对符合地发射的闪烁光子的集合进行聚类，并且确定表示响应于伽马射线与一个特定的闪烁体阵列元件相互作用发射的闪烁光子的集合。通过在执行聚类分析前将所述数据点细分为不同的组，可以减小用于实施聚类分析的计算努力。这能够令聚类更快和/或更有效。
根据本发明的另一方面，提供了一种伽马射线探测器，包括：闪烁体阵列，其用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子；光探测器阵列，其以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布；以及根据如上面描述的本发明的方面的校准模块。通过将这样的校准模块包括到伽马射线探测器中，该伽马射线探测器可以基于以下来操作：闪烁体阵列，即所述闪烁体阵列的各自的元件中的入射伽马射线的位置的最大似然确定。校准模块从而执行如上面描述的校准方法。该校准方法可以被执行仅一次，例如当制造或安装探测器时，或者基于规则的区间，以便考虑变化的外部或内部条件，诸如材料降解、天气、位置等。
在另一个实施例中，该伽马射线探测器还包括介于所述闪烁体阵列与所述光探测器阵列之间的光导，所述光导用于将来自所述闪烁体阵列的所发射的闪烁光子引导到所述光探测器阵列。这样光导允许将所发射的闪烁光子，即，由入射伽马射线引起的闪烁闪光，分布在光探测器阵列中的不同的光敏元件上。使用光导的一个优点是，较少的闪烁光子由于折射、反射或其他效应而丢失。
在伽马射线探测器的一个实施例中，光导包括高折射率材料，所述高折射率材料具有比所述光探测器阵列的进入窗的折射率更高的折射率。在一个实施例中，所述高折射率材料包括蓝宝石玻璃。从而，光探测器阵列的进入窗是指被耦合到光导的层。该层通常包括透明材料，诸如光传导胶。通过基于蓝宝石玻璃(或通常基于高折射率材料，尤其是高折射率玻璃)设计光导，更多的光被引导到接近于由伽马射线撞击的闪烁体阵列元件的光探测器阵列的光敏元件(光探测器像素)。蓝宝石玻璃的可比较地高的折射率从而帮助将光引导接近垂直于闪烁体阵列和光探测器阵列的轴。另外的优点是，结合光导使用高折射率的光传导胶，以便增强或至少不约束高折射率材料光导的效应。
在本发明的另一方面中，伽马射线探测器还包括图像模块，所述图像模块用于基于所述光矩阵根据入射伽马射线的所述光转换位置的最大似然估计，来确定伽马射线强度图像。光矩阵是从所述校准模块获得的。被包括在光矩阵中的数据被用作针对所述闪烁体阵列的不同元件的参考分布。将入射伽马射线的所记录的空间强度分布与这些参考分布进行比较，并且针对每个参考分布确定相似性值。然后，将实现最高相似度值的闪烁体阵列元件选择为针对由被当前所记录的伽马射线所撞击的闪烁体阵列元件的估计。
在本发明的另一方面中，提出了一种医学成像设备，包括伽马射线探测器，如上面概述的。这样的医学成像设备能够为PET或SPECT设备，其用于获得患者的身体或身体的部分的图像。备选地，这样的成像设备也可以用在临床前或兽医检查中，其中，例如小动物作为研究的部分被检查。
本发明的优点尤其包括与先前的探测器或成像设备相比更好的图像质量，这是因为使用根据本发明的校准方法或校准模块。
附图说明
本发明的这些和其它方面将根据下文描述的(一个或多个)实施例变得显而易见，并且将参考下文描述的(一个或多个)实施例得到阐述。在以下附图中，
图1图示了利用光探测器捕获的泛源图像的范例；
图2以剖面视图示出了伽马射线探测器的示意性图示；
图3以顶视图示出了伽马射线探测器的示意性图示；
图4示出了根据本发明的校准方法的示意性图示；
图5示出了针对符合地发射的闪烁光子的集合的空间强度分布的多个重心位置的图示；
图6示出了2D聚类分析的结果的图示；
图7图示了针对基于2D聚类确定的两个聚类的能量谱的范例；
图8示出了3D聚类分析的结果的图示；
图9图示了针对基于3D聚类确定的两个聚类的能量谱的范例；
图10示出了针对表示利用具有折射率较低的光导的22x22闪烁体晶体阵列所获得的重心位置的泛源图的范例；
图11图示了针对表示利用具有折射率较高的光导的22x22闪烁体晶体阵列所获得的重心位置的泛源图的范例；
图12示出了根据本发明的校准模块的示意性图示；
图13图示了根据本发明的医学成像设备的第一实施例；并且
图14图示了医学成像设备的另一实施例。
具体实施方式
包括以光共享模式的被耦合到光探测器阵列的闪烁体阵列的伽马射线探测器提供这样的优点：闪烁体阵列的分辨率能够高于光探测器阵列的分辨率，即相比于光探测器包括光敏元件，闪烁体阵列可以包含更多的闪烁元件。这可以实现针对光探测器阵列的较不复杂的读出电子器件。然而，可实现的图像分辨率可能比当个体读出每个闪烁体阵列元件时更低。如果个体读出被使用，在成像设备的等中心处的图像空间分辨率通过约0.5的因子链接到阵列的固有分辨率。例如，如果1mm晶体间距闪烁体阵列由合适的光探测器阵列个体读出，则可以实现在等中心处的大约0.5mm的图像空间分辨率。与之相对，如果光共享被使用，则在等中心处的图像空间分辨率通过约1的因子链接到固有分辨率。因此，例如具有1mm晶体间距闪烁体阵列的PET扫描器可以实现在等中心处的约1mm的图像空间分辨率。然而，除了像素尺寸，有不能够容易被变更的限制分辨率的其它物理因子。针对这的范例在PET成像的情况下能够在两个511keV的湮灭光子的正电子范围和残余非共线中发现。该残余非共线是由于湮灭电子的动量，并可能会导致湮没辐射的180°背对背角周围的0.47°FWHM(半宽高)变化。
然而，减小闪烁体阵列像素尺寸通常能够被视为增加图像分辨率的有希望的方法。问题仍然是，如果要个体读出每个像素，则需要大量的电子通道来读出光探测器阵列。对光共享读出的使用允许避免这种问题。
图1示出了针对借助于NA22源(点源)照射的伽马射线探测器的泛源图像的范例。该伽马射线探测器包括具有1mm间距的30×30闪烁体阵列和具有4mm间距的8×8光探测器阵列。根据本发明，光探测器可以例如包括光倍增器(PMT)的阵列、位置敏感光倍增器(PSPMT)、雪崩光电二极管阵列(APD)、位置敏感雪崩光电二极管(PSAPD)或者硅倍增器(SIPM)的阵列。图1中的明亮斑点1表示闪烁体阵列元件像素的图像。针对每个获得的电荷分布(空间强度分布)，确定重心。重心值的2D直方图被图示。
能够看出，尽管闪烁体阵列是规则设计的(规则1×1mm间距，裕量50μm)，但是如图1图示的由光探测器所观察的网格不是。针对这的一个原因是，光探测器阵列包括光敏元件之间的空间，从而导致不同的光收集效率。
此外，存在光探测器阵列的光敏元件之间的增益裕量以及个体闪烁体阵列元件的光输出中的变化。
另外，对于在探测器的边界处的闪烁体阵列元件，光分布被切断，从而导致系统误差。这能够导致外部闪烁体阵列的行和列的图像几乎被叠加的效应(边界效应)。为了正确识别何者闪烁体阵列元件是闪烁的源(即，何处伽马射线相互作用)，并且为了正确成像，这些误差都必须被校准。
因此，图1的示范性泛源图图示了两个重要的问题。一方面，闪烁体阵列的外部行和列的图像难以分离。另一方面，更接近于探测器的中心的明亮斑点也并非规则布置的，不管闪烁体阵列的规则结构。
图2图示了一种用于构建应对这些效应的伽马射线探测器3的方法。其中示意性图示了伽马射线探测器3的剖面视图，所述伽马射线探测器包括闪烁体阵列5和以光共享模式被耦合到其的光探测器阵列7，其中，光导9介于闪烁体阵列5和光探测器阵列7之间。这三个部件彼此耦合。在图示的范例中，耦合基于胶层11，具体而言是光传导胶。图2还图示了光探测器阵列7的敏感区与闪烁体晶体阵列5的范围交叠。光探测器大于闪烁体阵列。然而，这具有伽马射线探测器3的敏感区变得更小的缺点。此外，能够由此导致图像伪影。图2被限制为示意性图示，其中，通常被包括在探测器中的多个其他部分未被图示。例如，还可以包括电子部件(读出电子器件)，或者，在伽马射线探测器被用在SPECT成像中时，准直器。
图3示出了伽马射线探测器3的顶视图图示，其中，示意性图示了光探测器阵列的光敏元件11的不规则布置以及在其间的死区13。单个闪烁体阵列元件15取决于它们相对于光敏元件11和死区13的位置或多或少受这些死区13影响。闪烁体可以具体地包括无机重Z闪烁材料，诸如LYSO、YAG(Ce)或BGO，但也可包括有机材料。
如果闪烁体晶体阵列的间距进一步被减小，边界问题可能变得甚至更加关键。然后，个体闪烁体阵列元件之间的区分能够变得更困难。
校准伽马射线探测器的过程通常是指将各自的闪烁体阵列元件的位置分配到光探测器阵列上的获得的空间强度分布的所确定的重心位置。例如，如果伽马射线撞击位于闪烁体阵列的边界处的特定闪烁体阵列元件，则必须考虑的是，上面说明的边界效应能够导致计算的重心的位置从闪烁体阵列元件的实际(规划的)位置的导出。
然而在使用最大似然定位的情况下，这通常没有必要。最大似然定位直接利用由入射伽马射线引起的所获得的空间强度分布，以确定各自的闪烁体阵列元件。因此，通常使用针对每个个体闪烁体阵列元件的先前获得的参考分布。将所获得的空间强度分布与针对所有闪烁体阵列元件的参考分布进行比较，并且确定何者参考分布具有与所获得的空间强度分布最高的相似性。从而，空间强度分布是指光探测器阵列的不同光敏元件所捕获的闪烁光子的数量(也被称为电荷分布)。只要该分布针对两个不同闪烁体阵列元件足够不同，就能够将它们分离。然而，使用最大似然定位法要求确定针对每个个体闪烁体阵列元件的特性信号分布。针对每个个体闪烁体阵列元件的参考分布的集合能够被称为光矩阵。
图4图示了根据本发明的用于伽马射线探测器的校准方法100。首先，记录(步骤S10)响应于多条入射伽马射线发射的闪烁光子的多个空间强度分布。用于记录这些空间强度分布的一个可能的方法是借助于将探测器进行泛源，即，将其放置在距伽马射线源(点源)的距离处并且随后将其照射特定量的时间。基于这些记录的空间强度分布，确定(步骤S20)响应于入射伽马射线在闪烁体阵列元件中所发射的闪烁光子的累积空间强度分布。因此，针对每个个体闪烁体阵列元件，从泛源图提取累积空间强度分布。然后，基于这些个体累积空间强度分布，确定(步骤S30)光矩阵，其包括针对闪烁体阵列的元件的预期的空间强度分布。
在根据本发明的校准方法的图示的实施例中，确定累积空间强度分布的步骤(步骤S20)包括基于所记录的空间强度分布，初始确定(步骤S22)符合地发射的闪烁光子的集合。因此，通过利用入射伽马射线的光转换发生的特定时间点来分离在泛源期间所记录的事件。或多或少同时发生的所有的闪烁光子被组合在一起，并被假设为得自相同的伽马射线。基于符合地发射的闪烁光子的这些集合，然后确定(步骤S24)针对符合地发射的闪烁光子的每个集合的重心位置。因此，针对每条入射伽马射线确定重心位置。此外，确定(步骤S26)针对每个集合的累积能量。确定(步骤S26)累积能量可以从而尤其指对由光探测器阵列的不同光敏元件确定的值进行积分。然后执行(步骤S28)聚类分析，其基于符合发射闪烁光子的集合的所确定的重心位置和累积能量。
在根据本发明的校准方法的备选实施例中，也能够执行仅基于重心位置的聚类分析。然而，此外，使用所确定的累积能量，可以改进闪烁体阵列中的单个元件间的区分。所执行的聚类分析因而可以是标准聚类算法，其例如基于分级聚类、基于质心的聚类、基于分布的聚类、基于密度的聚类，或优选地，最大似然期望最大化聚类。针对每个聚类，确定(步骤S29)对应的累积空间强度分布。因此，在聚类已经被识别后，归于一个聚类的事件再次被合计(累积)，并且针对属于一个聚类的所有信号分布的累积空间强度分布被计算。确定(步骤S30)预期的空间强度分布从而可以尤其基于将针对闪烁体阵列的元件中的每个的累积空间强度分布标准化(即，确定不同信号分布的平均值)。光矩阵，即针对不同闪烁体阵列元件的预期的空间强度分布，然后被用在入射伽马射线的最大似然定位估计中。
在根据本发明的校准方法的又一个实施例中，另外的参数可以用在聚类分析中。除了能量或位置值本身(x和y位置，即信号分布的一阶矩)，能够额外地或备选地使用诸如标准偏差(即能量或位置的分布的二阶矩)或其他(例如，其他矩，诸如偏度、峰度、第4或第5阶矩等)的参数作为针对聚类分析的输入。本发明尤其涉及在聚类分析中使用可从空间信号分布导出的任何参数。由此，聚类结果可以被改进。
每个闪烁体阵列元件(晶体像素)的图像的位置的自动识别，即聚类，是一项艰巨的任务。其应该理想地运行而无需任何人为干涉，但是仍然可靠地识别不同的聚类，其中，每个聚类由恰好一个闪烁体阵列元件引起(即表示恰好一个闪烁体阵列元件)。这在伽马射线探测器的边界处尤其困难，其中，重心定位受到上述边界效应影响。一个可能的聚类算法是最大似然期望最大化(MLEM)，如例如呈现在Fraley等人:Software for Model-BasedCluster Analysis，Journal of Classification July 1999、第16卷、第2号、第297-306页中。针对该算法的应用，在应用算法之前划分所探测的信号分布还能够是有利的。例如，事件可以被分组，所述组具有在一个特定光探测器元件上的它们的信号最大值。在8x8光探测器阵列的情况下，这实现64子集。
图5图示了针对利用上面描述的探测器设计确定的这样的子集的范例的聚类。图示了针对多条入射伽马射线的计算的重心位置的分布。能够看出，有九个区域17具有在光探测器阵列的图示的单个元件上的重心位置的更高密度。然而，图5示出了在光探测器阵列的边界处的针对光探测器阵列元件的记录(局部泛源图)。因此，在左手侧的具有更高密度的区域显著交叠。图示的最大值19和划分线21从而被转到MLEM算法作为先验，即，初始信息。
图6图示了MLEM算法的结果，即事件到聚类的分类。基于具有在一个光探测器阵列元件上的它们的最大值的事件，识别九个聚类(对应于具有更高密度的区域)。椭圆的中心23标记对应的闪烁体阵列元件的最可能的重心位置。椭圆25标记一个标准差。有九个识别的闪烁体阵列晶体和额外的噪声分量，即不归于特定聚类的事件。这对应于被布置在该光探测器阵列元件上的九个晶体元件的原始数量。然而，在图6中也能够看到一些聚类强烈地交叠。
图7图示了针对聚类中的两个，例如聚类26a和聚类26b的能量直方图的范例。在左侧，图示了一个聚类的能量直方图27，在右侧，图示了邻近该聚类的聚类的能量直方图29。两者能量直方图示出了在两个特定的不同的能级e1和e2处的不同的能量峰值(光峰)。然而，第一聚类27的能谱也示出了在能级e2处的第二峰31。该峰是由于来自第二聚类的事件，所述事件被错误分类和归于第一(附近)聚类。这能够导致不清楚或模糊的结果。避免这种问题的一种可能性是执行不仅基于重心位置而且基于能量值的聚类。
图8图示了针对在三维(3D)空间中的相同数据的散点图，其中，也图示了不同事件的能量值。对于每一个数据点，不仅空间(2D)位置，而且累积能量被确定。再次，识别九个聚类。能够看到，对于不同的聚类，所确定的能量值是不同的，即表示良好的辨别特征。例如，分类为聚类33的数据点(即伽马射线事件或分别地，空间强度分布的对应的重心位置)的能量值比分类为聚类35的事件的值明显地低。如上所述，诸如材料的差异或设计中的差异的各种效应可能为针对其的原因。
图9图示了对应于与图7图示的相同的闪烁体阵列元件的两个聚类的能量谱。然而，图9图示的聚类额外地基于能量。能够看到，第一聚类不再包括图7所示的第二光峰31的错误分类的数据点。贡献于能级e2处的直方图峰值的事件现在(正确地)被分配到图2的右侧图示的邻近聚类。这将实现更高的敏感度和更低的图像伪影，尤其是当使用滤波反投影图像重建时。如果聚类方法被用作针对最大似然位置确定的基础，则在正确识别的位置方面，能够显著改进结果。3D聚类的额外的益处是其更鲁棒并且校准期间需要操作者的较少的人工干预。
然而，在校准期间以及在伽马射线探测器的操作期间使用合适的输入数据也是重要的，并且可以增加针对在闪烁体上的入射伽马射线的所确定的位置的准确性。聚类结果以及由此得到的最大似然位置估计结果已证明在图2中的光导9包括高折射率材料时是更精确的，所述高折射率材料具有与比光探测器阵列7进入窗的折射率更高的折射率。这样的材料可以包括蓝宝石玻璃。这样的蓝宝石玻璃允许将更多的光透射到光探测器阵列元件，所述光探测器阵列元件接近于由伽马射线撞击的闪烁体阵列元件。在本发明的另外的实施例中，可以使用具有高折射率的其他材料，尤其是高折射率玻璃。
图10图示了示范性泛源图，其针对2mm厚度的光导获得，所述光导包括具有约1.5的折射率的BoroFloat玻璃。在该实施例中，闪烁体晶体阵列包括22x22元件。能够看到，聚类高度交叠，尤其是在光探测器阵列的边界处。与之对比，图11示出了借助于包括2mm厚度的蓝宝石玻璃(折射率1.8)光导的伽马射线探测器获得的对应的泛源图。如果例如考虑在右下角40a和40b中的聚类，显而易见当使用高折射率材料光导时明亮斑点是更好地分离的(图11)。这实现聚类分析中的更好的，即更清晰的结果。
图12示意性图示了根据本发明的用于伽马射线探测器的校准模块41。该校准模块包括记录器43，所述记录器用于记录响应于多条入射伽马射线由闪烁体阵列发射的闪烁光子的空间强度分布。还图示了累积模块45，所述累积模块用于确定响应于入射伽马射线在闪烁体阵列元件中所发射的闪烁光子的累积空间强度分布，如上面概述的。另外，图示了矩阵模块47，其用于基于所确定的累积的空间强度分布来确定光矩阵，包括针对不同闪烁体阵列元件的闪烁光子的预期的空间强度分布。模块41允许确定光矩阵，所述光矩阵表示针对在个体闪烁体阵列元件中的伽马射线事件的预期的空间强度分布。该矩阵尤其包括当特定闪烁体阵列元件由伽马射线撞击时，电荷如何分布在不同光探测器阵列元件上的信息。矩阵可尤其基于如上面概述的聚类分析。
图13图示了表示根据本发明的伽马射线探测器的一个可能的应用领域的医学成像设备49。所图示的成像设备49包括伽马射线探测器51，所述伽马射线探测器包括如上面描述的校准模块。所示的医学成像设备49还包括伽马射线源53，所述伽马射线源用于发射伽马射线。另外，图示了可调节的患者支撑体55，其用于支撑经历借助于医学成像设备49的处置，即成像的患者。图示的设备49从而探测由外部伽马射线源53发射的伽马射线。这能够例如是针对CT设备的情况。
类似的设置也可以用于设备的校准，以便获得泛源图。
其优点还在于通过利用根据本发明的方法或模块校准用于其他医学成像设备的探测器，所述其他医学成像设备诸如为PET、PET/CT、SPECT、SPECT/CT、PET/MR或SPECT/PET/CT。在图14中，图示了另一医学成像设备50，其包括根据本发明的实施例的伽马射线探测器52的另一实施例。所图示的设备还包括患者支撑体55。不同于图13中图示的设备，PET或SPECT设备通常会探测粒子，并且尤其是要被成像的对象内发射的伽马射线。例如，患者可以被给予放射性示踪物物质，并且根据本发明校准的探测器可以用于确定在患者中该示踪物物质的空间位置。也可以能够探测该示踪物物质在何处与要被成像的对象(即患者)中的器官或其他物质相互作用。从而，PET设备通常包括探测器环52，所述探测器环用于探测两个同时撞击的伽马射线。SPECT设备通常借助于单个或两个探测器元件来探测单个粒子。在PET或SPECT设备的情况下，可以能够个体地校准每个探测器片块，即探测器环或多头探测器中的每个个体伽马射线探测器。也可以能够通过将辐射校准物质，例如NA22，插入到设备的敏感区(即探测区或接近于等中心的区)中来进行校准。基于其，泛源图被确定。
同样，其他单模或多模成像设备可以利用根据本发明的校准方法。
基本上相同的方法用于临床前研究中使用的设备。这样的研究通常利用小动物(诸如小鼠或大鼠)来执行。所使用的探测器(例如SPECT、PET、PET/CT、SPECT/CT、PET/MR或SPECT/PET/CT成像设备)从而通常较小，其可以实现在等中心处的增加的图像分辨率。然而，基本的考虑是等价的。在小动物PET的背景下使用本发明可以尤其有用。尤其是对于小动物PET研究，要被成像的结构通常比针对在人类上的应用小。因此，为了提供可比较和可应用的结果，小动物研究通常需要更高的分辨率。
在PET(或SPECT或其他)成像设备的校准中，如果使用能量和愤怒位置作为辨别特征，则通常使用单能伽马射线，如本发明提出的。针对PET，校准优选符合或利用高活性源来进行。这是因为有本身是轻微放射性的闪烁体(LYSO)。这种放射性(贝塔和伽马粒子)由相同的闪烁体看到。使用符合辐射或使用高活性校准源允许过滤或显著地数量超过这些事件。一旦空间强度分布被采集，单能辐射就能够被省略，因为能量也由最大似然方法来计算的。
尽管在附图和前面的描述中已经详细图示和描述了本发明，但是这些图示和描述应被视为说明性或示范性的而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例。通过研究附图、公开内容以及权利要求书，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时能够理解和实现对所公开的实施例的其他变型。
在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个元件或其他单元可以履行权利要求书中所记载的若干项目的功能。尽管在互不相同的从属权利要求中记载了特定措施，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。
计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的部分提供的光学存储介质或固态介质，但计算机程序可也可以以其他形式来分布，例如经由因特网或者其他有线或无线电信系统分布。
权利要求书中的任何附图标记不应被解读为对范围的限制。
Claims (13)
1.一种用于伽马射线探测器(3、51)的校准方法(100)，所述伽马射线探测器包括闪烁体阵列(5)和以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列的光探测器阵列(7)，所述闪烁体阵列用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布，所述方法包括以下步骤：
记录(S10)由所述闪烁体阵列(5)响应于多条入射伽马射线发射的闪烁光子的空间强度分布；
根据所记录的空间强度分布来确定(S22)符合地发射的闪烁光子的集合；
针对所述符合地发射的闪烁光子的集合，确定重心位置(S24)和累积能量(S26)；
执行(S28)基于所确定的重心位置和累积能量的聚类分析，以获得归于闪烁体阵列元件(15)的伽马射线事件的聚类(26a、26b、33)；
针对聚类(26a、26b、33)，累积(S29)所述空间强度分布，以确定响应于在所述闪烁体阵列元件(15)中的入射伽马射线而发射的闪烁光子的累积空间强度分布；并且
基于所述累积空间强度分布来确定(S30)光矩阵，所述光矩阵包括针对不同闪烁体阵列元件(15)的闪烁光子的预期的空间强度分布。
2.根据权利要求1所述的校准方法(100)，其中，执行(S28)所述聚类分析包括使用标准聚类算法，所述标准聚类算法基于：分级聚类、基于质心的聚类、基于分布的聚类、基于密度的聚类或者最大似然期望最大化聚类。
3.根据权利要求1所述的校准方法(100)，其中，基于对所确定的累积空间强度分布的标准化来确定所述预期的空间强度分布。
4.根据权利要求1所述的校准方法(100)，其中，
所确定的符合地发射的闪烁光子的集合被分组，所述组包括其重心在相同的光探测器阵列元件(11)上的符合地发射的闪烁光子的所有集合；并且
针对每个组执行分离的聚类分析。
5.根据权利要求1所述的校准方法(100)，其中，所述多条入射伽马射线是由远点源发射的。
6.一种用于伽马射线探测器(3、51)的校准模块(41)，所述伽马射线探测器包括闪烁体阵列(5)和以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列的光探测器阵列(7)，所述闪烁体阵列用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布，所述模块包括：
记录器(43)，其用于记录由所述闪烁体阵列(5)响应于多条入射伽马射线发射的闪烁光子的空间强度分布；
累积模块(45)，其用于：根据所记录的空间强度分布来确定符合地发射的闪烁光子的集合；针对所述符合地发射的闪烁光子的集合，确定重心位置和累积能量；执行基于所确定的重心位置和累积能量的聚类分析，以获得归于闪烁体阵列元件(15)的伽马射线事件的聚类(26a、26b、33)；针对聚类(26a、26b、33)，累积所述空间强度分布，以确定响应于在所述闪烁体阵列元件(15)中的入射伽马射线而发射的闪烁光子的累积空间强度分布；以及
矩阵模块(47)，其用于基于所述累积空间强度分布确定光矩阵，所述光矩阵包括针对不同闪烁体阵列元件(15)的闪烁光子的预期的空间强度分布。
7.一种伽马射线探测器(3，51)，包括：
闪烁体阵列(5)，其用于响应于入射伽马射线在光转换位置处发射闪烁光子；
光探测器阵列(7)，其以光共享模式被耦合到所述闪烁体阵列(5)，所述光探测器阵列用于确定闪烁光子的空间强度分布；以及
根据权利要求6所述的校准模块(41)。
8.根据权利要求7所述的伽马射线探测器(3、51)，还包括介于所述闪烁体阵列(5)与所述光探测器阵列(7)之间的光导(9)，所述光导用于将来自所述闪烁体阵列(5)的所发射的闪烁光子引导到所述光探测器阵列(7)。
9.根据权利要求8所述的伽马射线探测器(3、51)，其中，所述光导(9)包括高折射率材料，所述高折射率材料具有比所述光探测器阵列(7)的进入窗的折射率更高的折射率。
10.根据权利要求9所述的伽马射线探测器(3、51)，其中，所述高折射材料包括蓝宝石玻璃。
11.根据权利要求7所述的伽马射线探测器(3、51)，还包括图像模块，所述图像模块用于基于所述光矩阵根据入射伽马射线的所述光转换位置的最大似然估计，来确定伽马射线强度图像。
12.一种包括根据权利要求7所述的伽马射线探测器(3、51)的医学成像设备(49)。
13.一种包括程序代码模块的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上执行时，所述程序代码模块用于令所述计算机执行根据权利要求1所述的方法的步骤。
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