CN105578963A - 用于组织剂量估计的图像数据z轴覆盖范围延伸 - Google Patents

用于组织剂量估计的图像数据z轴覆盖范围延伸 Download PDF

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Abstract

一种用于延伸对象的初始图像数据以用于剂量估计的方法包括获得所述对象的第一图像数据以用于剂量计算，其中，所述第一图像数据具有第一视场。所述方法还包括获得第二图像数据以用于延伸所述第一图像数据的视场。所述第二图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场。所述方法还包括基于所述第二图像数据来延伸所述第一视场，产生延伸的图像数据。

Description

用于组织剂量估计的图像数据Z轴覆盖范围延伸
技术领域
以下总体上涉及图像数据处理，并且更具体地涉及延伸采集的图像数据的体积以由于计算扫描组织的剂量，并且利用对计算机断层摄影(CT)的具体应用于来进行描述；然而，以下也预期发出电离辐射的其他装置，例如，X射线成像器、辐射治疗设备，和/或其他装置。
背景技术
CT扫描器一般包括被安装在可旋转机架上与被跨过检查区域定位的探测器阵列相对的X射线管。可旋转机架以及因此X射线管围绕检查区域旋转，并且X射线管发出横穿检查区域和在所述检查区域中的对象的部分的电离辐射。探测器阵列探测所述辐射并且生成表示所述辐射的投影数据。重建器重建投影数据，生成体积图像数据，所述体积图像数据能够被处理以生成一幅或多幅图像。
遗憾的是，所发出的电离辐射可以对扫描对象的器官细胞造成伤害。由扫描对象吸收的电离辐射已经被称为“剂量”。有效剂量已经被计算为因电离辐射引起的到对象的特定器官剂量的加权和，并且它考虑辐射的类型和正被辐照的每个器官的种类两者。例如，有效剂量计算考虑放射敏感的器官，如肺、肠或生殖系统，通过相对于其他器官对这些器官应用更高的权重来进行考虑。
器官特异性剂量已经通过将总的沉积能量除以器官的质量来计算。散射辐射(在视场(FOV)外部的辐射)也可以对所述剂量做出贡献。亦即，辐射不在被成像的FOV的边界处停止，并且越过经重建的FOV的器官也因散射而受到辐照。在有效剂量的计算中也应当考虑在FOV外部的剂量。为此，需要知晓沉积能量和完整器官的质量，还需要知晓器官的在FOV外部的部分。
通常，邻近经重建的FOV的大约(10)厘米(cm)接收大量的辐射剂量。由于在经重建的FOV外部的解剖结构信息是不可用的，因此需要估计在该区域中的器官的质量和密度。一种用于估计在FOV外部的区域的方法是仅仅重复图像数据的第一张切片和最后一张切片以直到10cm。遗憾的是，该方法不反映被辐照的解剖结构的真实几何形状，潜在地导致不准确的剂量估计。
发明内容
在本文中描述的各方面解决了上面提及的问题和其他问题。
以下描述了一种用于延伸对象的图像数据的视场以根据扫描估计所述对象的剂量的方法。所述方法包括：通过对被成像的数据的配准来识别先前采集的图像数据和/或解剖结构图谱图像数据中在所述视场外部的部分，并且利用经识别的图像数据来延伸所述视场。
在一方面中，一种用于延伸对象的初始的图像数据以用于剂量估计的方法包括获得所述对象的第一图像数据以用于剂量计算，其中，所述第一图像数据具有第一视场。所述方法还包括获得第二图像数据以用于延伸所述第一图像数据的视场。所述第二图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场。所述方法还包括基于所述第二图像数据来延伸所述第一视场，产生延伸的图像数据。
在另一方面中，一种图像数据覆盖范围延伸器包括数据检索器，所述数据检索器检索图像数据以用于延伸对象的初始图像数据的第一视场。检索到的图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场。所述图像数据覆盖范围延伸器还包括配准部件，所述配准部件将检索到的图像数据配准到所述初始图像数据。所述图像数据覆盖范围延伸器还包括数据提取器，所述数据提取器提取所述第二图像数据中在所述第一视场外部的子部分。所述图像数据覆盖范围延伸器还包括数据组合器，所述数据组合器将所述初始图像数据与所提取的子部分进行组合，生成经延伸的图像数据，并且所述数据组合器输出经延伸的图像数据。
在另一方面中，一种计算机可读存储介质被编码有计算机可读指令，所述计算机可读指令当由处理器运行时令所述处理器：获得对象的第一图像数据，其中，所述第一图像数据具有第一视场；获得第二图像数据以用于延伸所述第一图像数据的视场，其中，所述第二图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场；确定所述第二图像数据的子部分以与所述第一图像数据进行组合，从而基于所述第二图像数据到所述第一图像数据的配准来延伸所述第一视场；基于所确定的子部分来延伸所述第一视场，产生延伸的图像数据；并且基于经延伸的图像数据来估计用于所述对象的剂量。
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。附图仅出于图示优选实施例的目的，并且不被解释为对本发明的限制。
图1结合成像系统和剂量估计器示意地图示了范例图像数据覆盖范围延伸器。
图2示意地图示了图1的图像数据覆盖范围延伸器的范例。
图3示出了被处理以计算扫描对象的剂量的图像数据的冠状面视图。
图4示出了用于延伸图3的图像数据的、对象的变换的图像数据的冠状面视图。
图5示出了使用图4的经变换的图像数据延伸的图3的图像数据的冠状面视图。
图6示出了被处理以计算扫描对象的剂量的图像数据的矢状面视图。
图7示出了用于延伸图6的图像数据的、对象的变换的图像数据的矢状面视图。
图8示出了使用图7的经变换的图像数据延伸的图6的图像数据的矢状面视图。
图9示出了被处理以计算扫描对象的剂量的图像数据的冠状面视图。
图10示出了用于延伸图9的图像数据的、对象的变换的图谱图像数据的冠状面视图。
图11示出了使用图10的经变换的图谱图像数据延伸的图9的图像数据的冠状面视图。
图12示出了被处理以计算扫描对象的剂量的图像数据的矢状面视图。
图13示出了用于延伸图12的图像数据的、对象的变换的图谱图像数据的矢状面视图。
图14示出了使用图13的经变换的图谱图像数据延伸的图12的图像数据的矢状面视图。
图15图示了用于延伸初始图像数据的FOV以用于对扫描组织的剂量估计的范例方法。
具体实施方式
最初参考图1，示意地图示了诸如计算机断层摄影(CT)扫描器的成像系统100。在其他实施例中，成像系统100包括发出电离辐射的另一成像模态、发出电离辐射的治疗处置设备，和/或发出电离辐射的其他装置。
成像系统100包括静止机架102和旋转机架104，所述旋转机架104由静止机架102可旋转地支撑。旋转机架104绕纵轴或z轴(“Z”)围绕检查区域106旋转。诸如诊察台的对象支撑物108将目标或对象支撑在检查区域106中。对象支撑物108能够用于在扫描之前、期间和/或之后相对于成像系统100垂直地和/或水平地定位对象或目标。
诸如X射线管的辐射源110由旋转机架104来支撑，并且随着旋转机架104一起绕纵轴或z轴围绕检查区域106旋转。辐射源110包括焦斑112，并且从所述焦斑112发出X射线辐射。源准直器114对由焦斑112在检查区域106的方向上发出的辐射进行准直，产生具有感兴趣的预定几何形状的射束，例如，横穿检查区域106的扇形、锥形、楔形或其他形状的射束。
一维或二维探测器阵列116相对于辐射源110以角度弧与检查区域106相对。探测器阵列116探测横穿检查区域106的辐射，并且生成指示所述辐射的信号(投影数据)。重建器118重建所述信号，生成体积图像数据。计算机充当操作者操纵台120，并且包括诸如显示监视器的人类可读输出设备以及诸如键盘和鼠标的输入设备。驻存在操纵台120上的软件允许操作者与扫描器100交互。
图像数据覆盖范围延伸器126获得图像数据的体积并且至少沿着z轴延伸图像数据的体积。例如，在初始图像数据FOV覆盖从Z1到Z2的纵向范围的情况下，图像数据覆盖范围延伸器126能够针对Z1到Z2外部的解剖结构估计图像数据，并且将所估计的图像数据与初始图像数据进行组合，以产生从Z1-x1到Z2+x2的延伸的图像数据，其中x为非零的正实数。通过范例的方式，在初始图像数据的纵向范围为Z1到Z2＝80cm并且x1＝x2＝10cm的情况下，Z1-x1到Z2+x2＝100cm。应当理解，这仅仅是范例，并且纵向范围能够小于或大于80cm，和/或x1和x2能够小于或大于10cm。此外，x1和x2能够是不同的(例如，x1＝5cm，而x2＝10cm)。此外，x1和/或x2能够等于零。
如在下面更加详细地描述的，图像数据覆盖范围延伸器126利用以下来延伸初始图像数据：来自相同对象的先前扫描的其他图像数据、来自(一个或多个)不同对象(例如，具有相似物理属性(例如，身高、体重、年龄、性别、健康状况等)的对象)的(一次或多次)先前扫描的其他图像数据、解剖结构图谱图像数据，和/或其他图像数据。经延伸的图像数据非常适合于剂量计算，例如，这是因为经延伸的图像数据将初始图像数据延伸至FOV的外部，并且因此包括在FOV外部的在扫描期间已经受到辐照的额外组织。正因如此，经延伸的图像数据可以得到相对于其中仅初始图像数据用于估计剂量的剂量估计而言更加准确的剂量估计。
图像数据覆盖范围延伸器126能够经由运行被嵌入或被编码在包括瞬态介质(例如，物理存储器)的计算机可读存储介质的一个或多个计算机可执行指令的一个或多个计算机处理器(例如，中央处理器(CPU)、微处理器等)来实施。图像数据覆盖范围延伸器126的至少子部分能够备选地经由运行由载波、信号和其他瞬态介质承载的一个或多个计算机可执行指令的一个或多个计算机处理器来实施。图像数据覆盖范围延伸器126能够是操纵台120和/或其他计算设备的部分。
剂量估计器128基于经延伸的图像数据来至少估计用于对象的有效剂量，并且生成表示所述有效剂量的信号。剂量估计的范例在US7787669B2中和在US6148272A中进行了描述，但不限于此，US7787669B2被受让给荷兰埃因霍温的KoninklijkePhilipsElectronicsN.V.，于2004年1月19日被提交，并且标题为“Reconstructionoflocalpatientdosesincomputedtomography”，通过引用将其整体并入本文，US6148272A被受让给荷兰埃因霍温的KoninklijkePhilipsElectronicsN.V.，于1999年1月28日被提交，并且标题为“Systemandmethodforradiationdosecalculationwithinsub-volumesofamontecarlobasedparticletransportgrid”，通过引用将其整体并入本文。
转向图2，示意地图示了图像数据覆盖范围延伸器126的范例。
图像数据覆盖范围延伸器126包括控制器202，在所图示的范例中，所述控制器202接收来自操纵台120的控制信号。在图像数据覆盖范围延伸器126为与成像系统100分开的计算设备的部分的情况下，控制信号能够响应于经由计算设备的输入设备的用户输入而被生成。控制信号可以引起控制器202获得初始图像数据，选择识别额外的图像数据以延伸初始图像数据的特定配准算法以进行采用，识别初始图像数据和/或额外的图像数据的位置等。
在所图示的实施例中，配准算法存储设备204存储识别用于延伸初始图像数据的额外的图像数据的配准算法。配准算法存储设备204包括一个或多个配准算法206。在所图示的实施例中，配准算法存储设备204包括扫描对象的先前采集的图像数据的算法2061、(一个或多个)不同扫描对象的先前采集的图像数据的算法2062、…，以及对象图谱算法206N。在本文中也预期促进获得额外的图像数据以延伸初始图像数据的其他算法。
扫描对象的先前采集的图像数据的算法2061引起获得扫描对象的先前采集的图像数据。当采用该算法时，如果可用，则控制器202引起数据检索器208检索扫描对象的先前采集的图像数据。合适的图像数据包括覆盖与初始图像数据相同或相似的对象的解剖结构区域但具有更大的FOV且因此具有更长的z轴覆盖范围的图像数据。更大的z轴覆盖范围例如覆盖在初始图像数据FOV外部的可能暴露于散射和/或其他辐射的扫描解剖结构的部分。
(一个或多个)不同扫描对象的先前采集的图像数据的算法2062引起获得与扫描对象不同的(一个或多个)对象的先前采集的图像数据。当运行该算法时，控制器202同样地引起数据检索器208检索图像数据，但是是检索针对(一个或多个)不同的扫描对象的图像数据。该数据检索器208可以利用关于对象的信息来促进对匹配进行检索，例如，被扫描的特定解剖结构、对象的年龄、性别或体重，和/或其他信息。在超过一个匹配被定位的情况下，数据检索器208能够应用预定的规则和/或以其他方式在所匹配的图像数据之间进行选择。同样地，该图像数据的FOV必须大于初始图像数据的FOV。
对象图谱算法206N引起获得解剖结构图谱图像数据。所述解剖结构图谱图像数据通常包括通用虚拟图像数据(genericvirtualimagedata)，所述通用虚拟图像数据关于其解剖结构和空间信息、尺寸和取向模仿典型的(例如，平均的)对象。解剖结构图谱图像数据能够对于所有对象都是通用的，或者包括基于诸如年龄、性别、身高、体重等的特性来提供更多特异性信息的子图像数据。如果一组解剖结构图谱图像数据是可用的，则能够基于连续的量度来识别最佳拟合的图谱，例如，图像上边界处和图像下边界处的灰度值差，即，其中FOV被延伸。同样地，图谱的FOV必须大于初始图像数据的FOV。
数据检索器208能够获得扫描对象的先前采集的图像数据、不同扫描对象的先前采集的图像数据，和/或来自数据资源库210的对象图谱，所述数据资源库210例如为放射信息系统(RIS)、医院信息系统(HIS)、图片归档与通信系统(PACS)、电子病历(EMR)、服务器、数据库和/或其他存储设备。
配准部件212将检索到的图像数据与初始图像数据进行配准。如在本文中所讨论的，检索到的图像数据的FOV必须比初始图像数据的FOV更大。合适的配准包括仿射配准、弹性配准及其组合。例如，在一个非限制性实例中，配准部件212能够应用全局仿射配准。该配准能够通过在第一配准上应用第二通配准(secondpassregistration)来进行细化，这仅考虑在初始图像数据的外缘处的区域。利用该方法，第一通配准(firstpassregistration)能够用于促进识别初始图像数据中的对应区域。
任选地，配准部件212通过使用非参数方法配准检索到的图像数据来延伸仿射配准，这将导致变形向量场。为了获得还产生在初始图像数据的区域外部的信息的变形，能够外推出变形向量场，并且非参数配准结果的影响能够随着从初始图像数据的FOV的外缘到检索到的图像数据的FOV的距离而变弱或减弱，这可以引起对仿射配准的更强影响。
任选地，配准部件212采用包括正则化项的配准算法，所述正则化项确定非参数方法的强度。利用该算法，配准部件212能够改变或调节正则化项的局部影响。这样的算法的范例在Kabus的“Multiple-MaterialVariationalImageRegistration”(博士论文，zuLübeck，2006年)中进行了描述。在Kabus中，正则化项依赖于灰度值。由配准部件212利用的算法将替代地例如基于到图像边界的距离和/或以其他方式控制正则化项。
总体上，配准部件212能够利用产生全局变换和/或局部变换的任何配准方法，能够针对在初始图像数据的FOV外部的区域外推出所述全局变换和/或局部变换，其中FOV延伸的准确性依赖于所利用的特定配准方法。
数据提取器214接收经变换的检索到的图像数据和初始图像数据作为输入，并且提取经变换的检索到的图像数据的与所获得的图像数据不对应的子部分。亦即，数据提取器214提取经变换的检索到的图像数据中在初始图像数据的FOV外部的子部分。
数据组合器216接收所提取的图像数据和初始图像数据作为输入，并且将所提取的图像数据与初始图像数据进行组合，产生经延伸的图像数据，经延伸的图像数据包括初始图像数据外加所提取的图像，经延伸的图像数据延伸了初始图像数据的FOV。
图像数据覆盖范围延伸器126输出经延伸的被成像的数据。如结合图1所讨论的，剂量估计器126基于经延伸的图像数据来确定用于对象的剂量。经延伸的图像数据允许密度值被假设在FOV外部的剂量模拟。用于器官的质量和/或剂量能够被估计为在器官轮廓的内部。所述轮廓能够通过将它们连同图像数据一起变换和/或以其他方式(例如，采用分割、使用来自配准的结果作为初始化)来获得。
接下来讨论示出初始图像数据的延伸、使用在本文中描述的方法产生延伸的图像数据的范例。
图3-图6示出了其中检索到的图像数据来自相同对象的范例。图3示出了具有第一边界302和第二边界304的初始图像数据300的冠状面视图。图4示出了变换的检索到的图像数据400的冠状面视图。图5示出了经延伸的图像数据500的冠状面视图，经延伸的图像数据500包括图3的初始图像数据300和图4的经变换的检索到的图像数据400从图3的初始图像数据300的边界302和304继续延伸图3的初始图像数据300的FOV的子部分502。
图6-图8示出了其中检索到的图像数据来自相同对象的范例。图6示出了具有第一边界602和第二边界604的初始图像数据600的矢状面视图。图7示出了变换的检索到的图像数据700的矢状面视图。图8示出了经延伸的图像数据800的矢状面视图，经延伸的图像数据800包括图6的初始图像数据600和图7的经变换的检索到的图像数据700从图6的初始图像数据600的边界602和604继续延伸图6的初始图像数据600的FOV的子部分802。
图9-图11示出了其中检索到的图像数据来自对象图谱的范例。图9示出了具有第一边界902和第二边界904的初始图像数据900的冠状面视图。图10示出了变换的检索到的图谱图像数据1000的冠状面视图。图11示出了经延伸的图像数据1100的冠状面视图，经延伸的图像数据1100包括图9的初始图像数据900和图10的经变换的检索到的图像数据1000从图9的初始图像数据900的边界902和904继续延伸图9的初始图像数据900的FOV的子部分1102。
图12-图14示出了其中检索到的图像数据来自对象图谱的范例。图12示出了具有第一边界1202和第二边界1204的初始图像数据1200的矢状面视图。图13示出了变换的检索到的图谱图像数据1300的矢状面视图。图14示出了经延伸的图像数据1400的矢状面视图，经延伸的图像数据1400包括图12的初始图像数据1200和图13的经变换的检索到的图谱图像数据1300从图12的初始图像数据1200的边界1202和1204继续延伸图12的初始图像数据1200的FOV的子部分1402。
图15图示了用于延伸初始图像数据的FOV以用于对扫描组织的剂量估计的范例方法。
应当认识到，这些方法的动作的排序不是限制性的。正因如此，在本文中预期其他排序。另外，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1502处，获得初始图像数据以用于对扫描对象的剂量计算。
在1504处，对在剂量计算之前将用于延伸初始图像数据的FOV的额外的图像数据进行检索。
如在本文中所讨论的，这样的图像数据能够是对象和/或另一对象的先前采集的图像数据，和/或图谱图像数据，并且包括比初始图像数据的FOV更大的FOV。
在1506处，如在本文中所描述的那样和/或以其他方式，检索到的图像被配准到初始图像数据，产生变换的被成像的数据。
在1508处，如在本文中所描述的那样和/或以其他方式，对经变换的图像数据中在初始图像数据的FOV外部的子部分进行提取。
在1510处，如在本文中所描述的那样和/或以其他方式，对所提取的子部分和初始图像数据进行组合，产生具有比初始图像数据的FOV更大的FOV的延伸的图像数据。
在1512处，经延伸的图像数据被处理以估计用于扫描对象的剂量。
以上可以以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被嵌入在计算机可读存储介质上，所述计算机可读指令当由(一个或多个)计算机处理器运行令所述(一个或多个)处理器执行所描述的动作。额外地或备选地，所述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。他人在阅读和理解前面的具体描述的情况下可以想到修改和替代。本文旨在将本发明解释为包括所有这样的修改和替代，只要它们落入权利要求及其等价方案的范围内。

Claims (20)

1.一种用于延伸对象的初始图像数据以用于剂量估计的方法，包括：
获得所述对象的第一图像数据以用于剂量计算，其中，所述第一图像数据具有第一视场；
获得第二图像数据以用于延伸所述第一图像数据的视场，其中，所述第二图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场；并且
基于所述第二图像数据来延伸所述第一视场，产生延伸的图像数据。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于经延伸的图像数据来估计用于所述对象的剂量。
3.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，所述第二图像数据包括所述对象的先前采集的图像数据。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中，所述第二图像数据包括一个或多个不同对象的先前采集的图像数据。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，所述第二图像数据包括解剖结构图谱图像数据。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法，还包括：
将所述第二图像数据配准到所述第一图像数据；
提取所述第二图像数据中在所述第一视场外部的子部分；并且
将所述初始图像数据与所提取的子部分进行组合，从而生成经延伸的图像数据。
7.根据权利要求6所述的方法，所述配准包括：
应用全局仿射配准以将所述第二图像数据配准到所述第一图像数据，产生变换的图像数据。
8.根据权利要求7所述的方法，所述配准包括：
对经变换的图像数据执行第二通配准，其中，所述第二通配准考虑在所述第一图像数据的外缘处的区域。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述配准的影响从所述第一图像数据的外缘到所述第二图像数据的外缘逐渐减弱。
10.根据权利要求6所述的方法，所述配准包括：
采用包括可调节正则化项的配准算法，所述可调节正则化项确定所述配准的强度；并且
根据距所述第一视场的距离来调节所述正则化项。
11.一种图像数据覆盖范围延伸器(126)，包括：
数据检索器(208)，其检索图像数据以用于延伸对象的初始图像数据的第一视场，其中，检索到的图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场；
配准部件(212)，其将检索到的图像数据配准到所述初始图像数据；
数据提取器(214)，其提取所述第二图像数据中在所述第一视场外部的子部分；以及
数据组合器(216)，其将所述初始图像数据与所提取的子部分进行组合，生成经延伸的图像数据，并且所述数据组合器输出经延伸的图像数据。
12.根据权利要求11所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，检索到的图像数据包括所述对象的先前采集的图像数据。
13.根据权利要求11至12中的任一项所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，检索到的图像数据包括除所述对象之外的一个或多个对象的先前采集的图像数据。
14.根据权利要求11至13中的任一项所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，检索到的图像数据包括解剖结构图谱图像数据。
15.根据权利要求11至14中的任一项所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，所述配准部件应用全局仿射配准以将检索到的图像数据配准到所述初始图像数据。
16.根据权利要求15所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，所述配准部件应用随后的配准以细化所述全局仿射配准。
17.根据权利要求11所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，所述配准的影响从所述初始图像数据的外缘到检索到的图像数据的外缘逐渐减弱。
18.根据权利要求11所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，所述配准部件采用包括可调节正则化项的配准算法。
19.根据权利要求11至18中的任一项所述的图像数据覆盖范围延伸器，其中，所述对象的剂量基于经延伸的图像数据来确定。
20.一种被编码有计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述计算机可读指令当由处理器运行时令所述处理器：
获得对象的第一图像数据，其中，所述第一图像数据具有第一视场；
获得第二图像数据以用于延伸所述第一图像数据的视场，其中，所述第二图像数据具有比所述第一视场更大的第二视场；
确定所述第二图像数据的子部分以与所述第一图像数据进行组合，从而基于所述第二图像数据到所述第一图像数据的配准来延伸所述第一视场；
基于所确定的子部分来延伸所述第一视场，产生延伸的图像数据；并且
基于经延伸的图像数据来估计用于所述对象的剂量。
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