CN106466189A - 用于重建计划图像的方法和系统 - Google Patents

用于重建计划图像的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN106466189A
CN106466189A CN201610663564.2A CN201610663564A CN106466189A CN 106466189 A CN106466189 A CN 106466189A CN 201610663564 A CN201610663564 A CN 201610663564A CN 106466189 A CN106466189 A CN 106466189A
Authority
CN
China
Prior art keywords
stage
breathing
cycle
amplitude
breathing cycle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610663564.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106466189B (zh
Inventor
C·霍夫曼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Medical Ag
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN106466189A publication Critical patent/CN106466189A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106466189B publication Critical patent/CN106466189B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5205—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of raw data to produce diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/113—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4064—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis specially adapted for producing a particular type of beam
    • A61B6/4078—Fan-beams
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/40—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/4064—Arrangements for generating radiation specially adapted for radiation diagnosis specially adapted for producing a particular type of beam
    • A61B6/4085—Cone-beams
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5288—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving retrospective matching to a physiological signal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/412—Dynamic

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)

Abstract

用于重建计划图像的本发明方法是基于患者的多个第一呼吸周期、以及在接收到第一呼吸周期的相同时间记录的断层摄影原始数据。本发明人认识到，有利的是，基于患者的呼吸周期，特别地，基于患者的第一呼吸周期来确定参照周期。这种类型的参照周期被分成在时间上等距的参照阶段，其中，参照幅度与每个参照阶段相关联。因此，没有对参照幅度进行等距扫描。更进一步地，患者的第一呼吸周期被细分成第一阶段，其中，第一阶段的时间位置各自基于参照幅度中的一个参照幅度。随后基于原始数据的第一间隔来重建计划图像，其中，第一间隔与第一阶段相对应。

Description

用于重建计划图像的方法和系统
背景技术
使用高能量X射线辐射、电子、质子或重离子的放射疗法被经常使用来治疗肿瘤。使用这种放射疗法，患者体内的靶体积被照射，而肿瘤至少部分位于靶体积中。靶体积应当被定义为尽可能精确，所以放射疗法的所期望的效果主要在靶体积中得以实现。通常在放射疗法之前记录患者的断层摄影计划图像用于计划并且用于定义靶体积。通常使用计算机断层摄影装置来记录原始数据，而计划数据由原始数据重建。计划数据包括多个计划图像。可以从该计划数据推导出由于患者的呼吸而导致的患者的解剖结构和肿瘤的位置如何变化。因为通常放射疗法连续发生，所以当计划放射疗法并且定义靶体积时，将由于患者的呼吸而导致的解剖结构的变化考虑在内是很重要的。
为了将解剖结构的变化与患者的呼吸周期的过程相关联，在断层摄影扫描期间，还在呼吸替代物(surrogate)的帮助下记录患者的呼吸。呼吸替代物是被配置成记录患者的呼吸周期的扫描系统。例如，呼吸替代物可以通过胸带或通过附连到患者的胸部的换能器来实现。呼吸替代物还可以通过用于测量患者的呼吸的温度的设备来实现。存在用于重建计划数据并且用于将该计划数据与呼吸周期相关(correlate)的各种途径。相关性可以发生，特别地，通过基于阶段(phase)的方法，并且通过基于幅度的方法。在基于阶段的方法中，选择原始数据用于重建，使得患者的呼吸周期以时间上等距的方式进行扫描。因此，计划数据被重建，使得相邻的计划图像各自具有相同的间隔。在基于幅度的方法中，选择原始数据用于重建，使得对患者的呼吸周期的幅度进行等距离地扫描。然后，相邻的计划图像可以具有彼此不同的间隔。
发明内容
基于阶段的方法更易受到患者的不规律呼吸影响，因此具有比基于幅度的方法更大数目并且更显著的伪影。基于阶段的方法在呼气期间主要受到可变平台期(plateaus)的影响，并且在吸气期间受到可变最大幅度的影响，而且还受到可变呼吸频率的影响。然而，时间上等距的计划图像合乎某些类型的放射治疗规划的需要。因此，本发明的一个目的是与基于幅度的方法相比，补偿已知的基于阶段的方法的缺点。特别地，将公开一种不易受到患者的不规律呼吸影响的用于将计划数据与患者的呼吸周期进行相关的方法。
该目的通过方法、系统、计算机程序产品和根据权利要求所述的机器可读介质来实现。
参照所要求保护的设备并且参照所要求保护的方法在下文将对本发明对该目的的解决方案进行描述。在这方面中提及的特征、优点或备选实施例同样被转移到其它所要求保护的主题，并且反之亦然。换言之，具体权利要求(其例如指向一种设备)还可以使用结合方法所描述或所要求保护的特征进行发展。该方法的对应的功能特征由适当的具体模块来形成。
用于重建计划图像的本发明方法基于患者的多个第一呼吸周期、以及在与接收到第一呼吸周期的相同时间记录的断层摄影原始数据。本发明人认识到，有利的是，基于患者的呼吸周期(特别地，基于患者的第一呼吸周期)来确定参照周期。这种类型的参照周期被分成在时间上等距的参照阶段，其中，参照幅度与每个参照阶段相关联。因此，没有对参照幅度进行等距扫描。更进一步地，患者的第一呼吸周期被细分成第一阶段，其中，第一阶段的时间位置各自基于参照幅度中的一个参照幅度。随后基于原始数据的第一间隔来重建计划图像，其中，第一间隔与第一阶段相对应。
像第一阶段一样，第一间隔各自具有时间位置。由于第一呼吸周期和原始数据同时被记录，所以第一间隔可以明确地与第一阶段相关联。只要具有相同时间位置的第一阶段可以与每个第一间隔相关联，第一间隔就与第一阶段相对应。第一阶段的时间位置基于与第一阶段相关联的参照幅度。由于第一阶段与每个第一间隔相对应，所以参照幅度还可以与每个第一间隔相关联。
现在可以组合与类似的第一阶段相对应的多个第一间隔，用于重建计划图像。第一阶段均是相似的，特别地，如果它们基于相同的参照幅度或与同一参照幅度相关联。因此，可以编号N个参照阶段，而每个参照阶段具有数目n＝1，2，...N，并且N是自然数。因此，每个参照幅度还可以与数目n相关联。数目n可以因此与第一阶段和第一间隔相关联。在每种情况下，可以组合与同一数目n相关联的第一间隔。然后，有利地的是，重建总共N幅计划图像。
因此，在特定第一阶段重建计划图像是基于与参照幅度相关联的特定第一间隔。因此，只有与同一参照幅度相关联的那些间隔被用于在特定第一阶段中重建计划图像。与在所建立的基于阶段的方法不同，这会防止与完全不同的幅度相关联的原始数据的时间间隔被用于在特定第一阶段中重建计划图像。
根据所提出的方法的重建还具有基于幅度的方法的优点。由于第一呼吸周期基于参照幅度被细分成第一阶段，所以患者的第一阶段在很大程度上在时间上是等距的。因此，原始数据的间隔也在很大程序上在时间上是等距的。由于与参照幅度相关联，所以第一阶段的时间位置连同第一间隔的时间位置一起较少取决于患者的呼吸的规律性。特别地，所提出的重建不易受到可变呼吸频率的影响。
根据所提出的方法的另一方面，原始数据被形成为以螺旋模式通过计算机断层摄影装置连续记录的原始数据。原始数据的连续记录是指可以选择间隔，而不受原始数据的限制。因此，可以选择第一间隔，使得它们尽可能精确地匹配第一阶段。
根据所提出的方法的另一方面，参照周期通过对呼吸周期(特别地，第一呼吸周期)求平均来确定。对呼吸周期求平均包括：对呼吸周期(特别地，第一呼吸周期)的幅度求平均。各个幅度可以在特定时刻时或固定的时间帧内进行求平均。该时刻或时间帧可以在呼吸周期的参照点的基础上进行确定。例如，参照点可以是最大幅度或吸气的开始。对各个幅度求平均可以包括：计算算术平均值、几何平均值、调和平均值、二次平均值、或还有中值。
根据所提出的方法的另一方面，确定参照周期在于呼吸周期(特别地，第一呼吸周期)按照其最大幅度相对于彼此进行定向。在这种情况下，最大幅度还是参照点。最大幅度可以被定向成使得它们均与同一参照时刻相关联。
根据所提出的方法的另一方面，参照幅值被设计为相对于参照周期的最大幅度的值。特别地，参照幅度可以被设计为最大幅度的分数或百分比。这确保患者的第一呼吸周期可以基于参照幅度被明确地细分成第一阶段。
根据所提出的方法的另一方面，第一阶段和第一间隔各自具有相同的时间帧。因此，在每种情况下，在时间帧内已经记录了第一间隔的原始数据。用于第一阶段的时间帧(并且因此用于所有第一间隔的时间帧)优选地是相同的。参照阶段还可以具有对应的时间帧。
根据所提出的方法的另一方面，患者的第一呼吸周期被细分，使得相邻第一阶段之间的时间间隔与至少时间帧相对应。时间间隔可以由相邻阶段的时间位置的间隔给出。这确保了相邻阶段不重叠。在所提出的方法的另一变型中，相邻的第一阶段之间的时间间隔与至少两倍、五倍或十倍的时间帧相对应。
根据所提出的方法的另一方面，第一阶段的时间位置各自是基于第一呼吸周期的幅度与参照幅度的关系。特别地，第一阶段的时间位置可以各自与第一呼吸周期的标记幅度相对应，其中，标记幅度与参照幅度相匹配。标记幅度可以在误差裕度内与参照幅度相匹配。误差裕度可以小于标记幅度至少一个数量级。
根据所提出的方法的另一方面，呼吸状态与至少一些参照阶段相关联，其中，呼吸状态包括吸气和呼气，并且其中，患者的第一呼吸周期在呼吸状态的基础上被细分成第一阶段。因为不能在一个呼吸状态内预期相同的参照幅度，所以如果应该有两个相同的参照幅度，则这一方面会确保参照幅度仍然可以明确地与第一阶段相关联。
本发明还涉及一种用于重建计划图像的系统，包括：用于获取多个第一呼吸周期的接口、以及具有处理器的算术单元。该系统被设计成进行上文所描述的方法及其方面，其中该接口与该算术单元被设计成执行对应的方法步骤。该系统还可以包括用于记录断层摄影原始数据的断层摄影装置，特别地，计算机断层摄影装置。该系统还可以包括用于记录患者的第一呼吸周期的呼吸替代物。
本发明还涉及一种计算机程序产品，该计算机程序产品具有计算机程序和机器可读介质。主要基于软件的实现方式具有的优点是，甚至先前使用的系统或算术单元可以很容易地通过软件更新进行升级，以便有创造力地工作。除了计算机程序之外，这种计算机程序产品可以任选地包括附加的部件(诸如例如，文档和/或附加的部件)、还有用于利用软件的硬件组件(诸如例如，硬件键(加密狗等))。
附图说明
参照附图中所图示的示例性实施例，下文对本发明进行描述和说明，其中：
图1示出了用于重建计划图像的方法的流程图，
图2示出了具有参照阶段的参照周期，
图3示出了具有第一阶段的第一呼吸周期、以及具有第一间隔的原始数据，
图4示出了根据所提出的方法所述的计划图像、以及根据传统的基于阶段的方法的计划图像，
图5示出了用于重建计划图像的系统，和
图6示出了用于使用断层摄影装置来重建计划图像的系统。
具体实施方式
图1示出了用于重建计划图像的方法的流程图。接收患者3的多个第一呼吸周期18、以及在第一呼吸周期18的相同时间记录的断层摄影原始数据19。本发明的备选实施例还包括：同时记录第一呼吸周期18和断层摄影原始数据19。呼吸周期19可以使用呼吸替代物28记录。断层摄影原始数据19可以使用断层摄影装置(特别地，使用计算机断层摄影装置1)来记录。原始数据19然后还可以连续地以螺旋模式由计算机断层摄影装置1来记录。
还基于患者3的呼吸周期(特别地，基于第一呼吸周期18)来确定参照周期20。图2示出了这种类型的参照周期20，而幅度在垂直幅度轴上以任意单位、时间在水平时间轴上以秒进行绘制。参照幅度22和相关联的时间位置24由图2旋涡突出显示。参照幅度22由水平实线突出显示，并且相关联的时间位置24由垂直虚线突出显示。参照阶段21被示为条。任意选择这些条的高度并且仅用于说明的目的。参照周期20由根据它们的最大幅度相对于彼此定向的第一呼吸周期18来确定。因此，首先，确定第一呼吸周期18的每个第一呼吸周期的最大幅度，其次相对于彼此来定向第一呼吸周期18，使得最大幅度沿着这里水平地示出的时间轴具有相同的位置。最大幅度可以手动确定、以及使用当前的数据处理方法来自动确定。例如，最大幅度可以使用梯度方法来确定。
在这里所示的示例中，参照周期20也已经通过对第一呼吸周期18求平均来确定。对彼此重叠的第一呼吸周期18的幅度求平均。可以指定例如100毫秒或更小的时间帧，在其内对彼此重叠的第一呼吸周期18的幅度求平均。在这里所示的示例中，通过简单求平均来对幅度求平均。
参照周期20还被细分成时间上等距的参照阶段21，其中，参照幅度22与每个参照阶段21相关联。参照阶段21具有至少一个时间位置。如在图2中所示的示例，参照阶段21还可以具有时间帧27，而特定参照阶段21的时间位置24位于特定参照阶段21的时间帧27内。在本发明的不同实施例中，可以指定参照阶段21的时间间隔、和/或参照阶段21的数目。在这里所示的示例中，指定参照阶段21的数目N＝10。更进一步地，参照周期20已经基于最大参照幅度被细分。因此，已经在最大参照幅度的时间位置24处定义参照阶段21。参照周期20已经被等距细分成剩下的九个参照阶段21。参照阶段21使用参照阶段21的渐增的时间位置24进行编号。
图3示出了具有第一阶段23的第一呼吸周期18、以及具有第一间隔26的原始数据19。在图3的上半部分中，水平时间轴以任意单位指示时间位置24。垂直幅度轴指示第一呼吸周期18的幅度，并且水平时间轴以任意单位指示相关联的时间位置24。垂直虚线突出显示时间位置24。图3中的下部阴影区域构成连续记录的原始数据19。该原始数据19在与第一呼吸周期18相同时间进行记录。第一阶段23与第一间隔26直接相对应。
可以看出，参照幅度22可以直接并且明确地与每个参照阶段21相关联。幅度连同参照幅度22一起可以被配置为相对于参照周期22的最大幅度的值。这些参照幅度22然后允许第一呼吸周期18被细分成第一阶段23，并且允许原始数据19被细分成第一间隔26。第一阶段23的时间位置24各自基于第一呼吸周期18的幅度34与参照幅度22的关系。该关系可以包括与参照幅度22(特别地，在指定误差裕度内)相匹配的第一呼吸周期18的幅度34。在这里所示的示例中，确定第一呼吸周期18的幅度34，其尽可能精确地与参照幅度22相匹配。第一阶段23然后与这些特定幅度34的时间位置24相关联。第一阶段23的时间位置24从而直接并且明确地取决于参照幅度22。第一阶段23的幅度34还可以被称为第一幅度。第一阶段23的幅度34和相关联的时间位置24由图3中的旋涡突出显示。第一阶段23被示为条。任意选择这些条的高度并且仅用于说明的目的。
在这里所示出的示例中，阶段23具有与参照阶段21的时间帧27相同的时间帧27。在本发明的其它实施例中，第一阶段23的时间帧27可以独立于参照阶段的时间帧27来确定。第一阶段23的时间帧27都可以彼此相同或不同。更进一步地，第一呼吸周期18被细分成第一阶段23，使得相邻的第一阶段23的时间帧27不相交。如果第一阶段23的时间帧27相同，则相邻的第一阶段23之间的时间间隔可以至少与时间帧27相对应。在进一步的实施例中，可以在相邻的第一阶段23之间指定其它最小间隔。特别地，这些最小间隔可以作为绝对时间给出，例如，500毫秒。第一阶段23的最小时间间隔还可以与参照阶段21的时间间隔相匹配。
进一步地，呼吸状态可以与每个参照阶段21相关联，而呼吸状态包括吸气29和呼气30。呼吸状态可以基于参照周期20中的最大幅度来确定。参照阶段21可以与吸气29的时间位置24相关联，该时间位置24小于或等于最大幅度的时间位置24。具有大于或等于最大幅度的时间位置24的时间位置24的参照阶段21可以与呼气30相关联。由于在第一呼吸周期18中，时间位置24明确地与每个幅度相关联并且可以确定第一呼吸周期18的每个第一呼吸周期的最大幅度，所以还可以确定第一呼吸周期18中的每个幅度的呼吸状态。
在图2所示的示例中，前三个参照阶段21与吸气29相关联，而后六个参照阶段21与呼气30相关联。第四个参照阶段21可以与吸气29和呼气30相关联。然后，第一呼吸周期18可以基于呼吸状态被细分成第一阶段23。如果例如两个参照幅度22非常相似或相同，但是与不同的呼吸状态相关联，则呼吸状态用作明确标识相应的参照幅度22的附加特征。如果第一呼吸周期18中的与两个相同的参照幅度22相匹配的幅度已经得以确定，则呼吸状态可以用该幅度相关联。根据该幅度的这种呼吸状态，该幅度然后可以与具有相同的呼吸状态的参照阶段21相关联。
更进一步地，重建基于原始数据19的第一间隔26的计划图像，其中第一间隔26与第一阶段23相对应。因此，第一间隔26与第一阶段23相关。第一间隔26因此还可以被称为与第一阶段相关的原始数据。图2示出了第一阶段23与第一间隔26的相关性。原始数据19已经以螺旋模式由计算机断层摄影装置1连续地记录。第一间隔26还具有定义第一间隔26的时间宽度的时间帧27。如果第一阶段23具有时间帧27，则具有相同时间帧27的第一阶段23可以与每个第一间隔26相关联。更进一步地，时间帧27还定义由第一间隔26重建的计划图像的时间分辨率。时间帧27连同第一间隔26的时间宽度越短，时间分辨率越高。然而，时间帧27应当如此之大以致计划图像的完整重建是可能的。使用计算机断层摄影装置1，这种最小时间帧27与180°+a的记录范围相对应，其中，a是记录单元17的转动平面中的X射线扇形射束或锥形射束的开度角(opening angle)。记录区域这里是指记录单元17的连续转动范围。
在重建期间，组合与类似第一阶段23相对应的多个第一间隔26以用于重建计划图像。数目n＝1，2，...N分别与第一阶段23和对应的第一间隔26相关联，其中，N＝10。数目N与参照阶段21的数目相对应。这确保仅组合映射类似呼吸阶段中的靶体积的原始数据19，以用于重建计划图像。因此，甚至在患者3的不规律呼吸的情况下，所提出的方法具有更少的伪影。特别地，在患者3的不规律呼吸频率的情况下，所提出的方法具有较少的伪影。
特别地，计划图像可以是三维(简称3D)图像。计划图像可以被配置为如图4所示的截面图像和被配置为连续体积。计划图像可以使用常规的重建算法(例如，使用Feldkamp算法或通过迭代重建)进行重建。就计划图像描绘呼吸运动的特定阶段中的靶体积而言，计划图像是时间分辨的。时间分辨率由第一间隔26的时间帧27的时间宽度来确定。计划数据可以包括靶体积的移动的描绘，而且，其中各计划图像根据由参照阶段21所定义的序列来显示。可以给出序列，特别地，通过编号n＝1，2，...N。
图4示出了根据所提出的方法的计划图像、以及根据常规的基于阶段的方法的计划图像。两个计划图像都是基于相同的原始数据19并且示出患者3的纵向截面的躯干。根据所提出的方法的计划图像被显示在图4的左手侧，而根据常规的基于阶段的方法的计划图像被显示在右手侧。在右手侧的计划图像中，可以清楚地看到基于患者3的不规律呼吸的伪影。左手侧的计划图像没有这种伪影。
图5示出了用于重建计划图像的系统。在最简单的情况下，系统包括：接口16，用于接收REC患者3的多个第一呼吸周期18、以及在第一呼吸周期18的相同时间记录的断层摄影原始数据19；以及具有处理器的算术单元15，其中，处理器被编程以执行至少以下步骤：
-基于患者3的呼吸周期(特别地，基于第一呼吸周期18)来确定DET参照周期20，
-首先将参照周期20细分成DIV-1在时间上等距的参照阶段21，其中，参照幅度22与每个参照阶段21相关联，
-其次将第一呼吸周期18细分成DIV-2第一阶段23，其中，第一阶段23的时间位置24各自基于参照幅度22，
-基于原始数据19的第一间隔26重来建PIC计划图像，其中，第一间隔26与第一阶段23相对应。
算术单元15还可以具有被专门设计成执行重建PIC的步骤的重建单元33。算术单元15还可以具有被各自编程成执行所提出的方法的各步骤的多个处理器。在本发明的进一步的实施例中，处理器还可以被编程成执行上文所描述的其它方法步骤。更进一步地，第一呼吸周期18和/或原始数据19可以存储在服务器23上，所以第一呼吸周期18和/或原始数据19可以经由网络24传送到被设计为客户端的用于重建计划图像的系统。在这里所示的示例中，客户端由计算机12实现。本发明的计算机程序然后存储在客户端上，以便可执行。
图6示出了用于使用断层摄影装置来重建计划图像的系统。这里所示的断层摄影装置是计算机断层摄影装置1。这里所示的计算机断层摄影装置1具有记录单元17，该记录单元17包括X射线源形式的辐射源8、以及X射线检测器形式的辐射检测器9。在记录原始数据19期间，记录单元17绕系统轴线5转动，并且在记录期间，X射线源发出X射线形式的射线2。在这里所示的示例中，X射线源为X射线管。在这里所示的示例中，X射线检测器是具有多个线的线检测器。
在这里所示的示例中，患者3在记录原始数据19期间躺在检查台6上。检查台6连接至台座4，使得台座4支撑带有患者3的检查台6。检查台6被设计成通过记录单元17中的开口10在记录方向上移动患者3。通常由系统轴线5给出记录方向，记录单元17在记录原始数据19期间绕系统轴线5转动。在螺旋扫描的情况下，在记录单元17围绕患者3转动并且记录原始数据19的同时，检查台6连续地移动通过开口10。因此，X射线描述了患者3的表面上的螺旋形。
这里示出的系统还具有胸带的形式的呼吸替代物28。呼吸替代物28被设计成记录患者3的呼吸周期(特别地，第一呼吸周期18)，并且经由计算机12的接口16来传送它们。这里所示的示例中，接口16被设计为计算机12的一部分。这里所示的示例中，接口16是公知的硬件或软件接口，例如，硬件接口PCI总线、USB或Firewire。计算机12连接至屏幕11形式的输出单元，并且连接至输入单元7。屏幕11被设计成用于显示各种信息项，特别地，计划图像。输入单元7可以用来启动本发明的计算机程序或选择用于执行本发明的方法的参数。输入单元7例如是键盘、鼠标、所谓的触摸屏、或用于语音输入的麦克风。
用于重建计划图像的这里示出的系统的计算机12还包括重建单元33。该系统还具有算术单元15。算术单元15可以与机器可读数据载体13配合，特别地用来通过具有程序代码的计算机程序来执行本发明的方法。计算机程序还可以存储在机器可读数据载体13上以便于能够检索。特别地，机器可读数据载体可以是CD、DVD、蓝光光盘、记忆棒或硬盘。算术单元15和重建单元33可以以硬件形式和/或软件形式来设计。例如，重建单元33可以被设计为所谓的FPGA(缩写为现场可编程门阵列)或包括算术逻辑单元。这里所示的算术单元15具有处理器。该处理器可以被设计为微处理器并且具有多个核。

Claims (15)

1.一种用于重建计划图像的方法，包括以下步骤：
-接收(REC)患者(3)的多个第一呼吸周期(18)、以及在与所述第一呼吸周期(18)的相同时间记录的断层摄影原始数据(19)，
-基于所述患者(3)的呼吸周期，特别地，基于所述第一呼吸周期(18)，来确定(DET)参照周期(20)，
-首先将所述参照周期(20)细分成(DIV-1)在时间上等距的参照阶段(21)，其中，参照幅度(22)与每个参照阶段(21)相关联，
-其次将所述第一呼吸周期(18)细分成(DIV-2)第一阶段(23)，其中，所述第一阶段(23)的时间位置(24)各自基于参照幅度(22)，
-基于所述原始数据(19)的第一间隔(26)来重建(PIC)计划图像，其中，所述第一间隔(26)与所述第一阶段(23)相对应。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述原始数据(19)被配置为以螺旋模式通过计算机断层摄影装置(1)连续记录的原始数据(19)。
3.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述参照周期(20)通过平均所述呼吸周期、特别地所述第一呼吸周期(18)来确定。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，确定所述参照周期(20)，其中所述呼吸周期，特别地，所述第一呼吸周期(18)，按照其最大幅度相对于彼此进行定向。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述参照幅度(22)被配置为相对于所述参照周期(22)的最大幅度的值。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述第一阶段(23)和所述第一间隔(26)各自具有相同的时间帧(27)。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一呼吸周期(18)被细分成第一阶段(23)，使得相邻的第一阶段(23)之间的间隔至少与所述时间帧(27)相对应。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述第一阶段(23)的所述时间位置(24)各自基于所述第一呼吸周期(18)的幅度与参照幅度(22)的关系。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，呼吸状态与所述参照阶段(21)中的至少一些参照阶段相关联，其中，所述呼吸状态包括吸气(29)和呼气(30)，其中，所述第一呼吸周期(18)在所述呼吸状态的基础上被细分成第一阶段(23)。
10.一种用于重建计划图像的系统，包括以下模块：
-接口(16)，用于获取(REC)患者(3)的多个第一呼吸周期(18)、以及在与所述第一呼吸周期(18)的相同时间记录的断层摄影原始数据(19)，
-算术单元(15)，具有处理器，其中，所述处理器被编程成执行以下步骤：
-基于所述患者(3)的呼吸周期，特别地，基于所述第一呼吸周期(18)，来确定(DET)参照周期(20)，
-首先将所述参照周期(20)细分成(DIV-1)在时间上等距的参照阶段(21)，其中，参照幅度(22)与每个参照阶段(21)相关联，
-其次将所述第一呼吸周期(18)细分成(DIV-2)第一阶段(23)，其中，所述第一阶段(18)的时间位置(24)各自基于所述参照幅度(22)中的一个参照幅度，
-基于所述原始数据(19)的第一间隔(26)来重建(PIC)计划图像，其中，所述第一间隔(26)与所述第一阶段(18)相对应。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述接口(16)和所述算术单元(15)被设计成执行根据权利要求2至9中的任一项所述的方法。
12.根据权利要求10或11所述的系统，还包括：被配置成记录所述断层摄影原始数据的断层摄影装置，特别地，计算机断层摄影装置(1)。
13.根据权利要求10至12中的任一项所述的系统，还包括被配置成记录所述第一呼吸周期(18)的呼吸替代物(28)。
14.一种计算机程序产品，具有能够直接加载到用于重建计划图像的系统的存储器中的计算机程序，所述计算机程序具有程序段，当所述程序段由用于重建计划图像的所述系统运行时，所述程序段用于执行根据权利要求1至9中的任一项所述的方法的所有步骤。
15.一种机器可读介质(13)，在所述机器可读介质上存储有能够由算术单元读取和运行的程序段，当所述程序段由用于自动编档诊断测试的系统运行时，所述程序段用于执行根据权利要求1至9中的一项所述的方法的所有步骤。
CN201610663564.2A 2015-08-14 2016-08-12 用于重建计划图像的方法和系统 Active CN106466189B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102015215584.6A DE102015215584B4 (de) 2015-08-14 2015-08-14 Verfahren und System zur Rekonstruktion von Planungsbildern
DE102015215584.6 2015-08-14

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106466189A true CN106466189A (zh) 2017-03-01
CN106466189B CN106466189B (zh) 2019-11-15

Family

ID=57907772

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610663564.2A Active CN106466189B (zh) 2015-08-14 2016-08-12 用于重建计划图像的方法和系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10123760B2 (zh)
CN (1) CN106466189B (zh)
DE (1) DE102015215584B4 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109363702A (zh) * 2018-09-29 2019-02-22 上海联影医疗科技有限公司 医学成像方法、系统及辐射剂量的获取方法、系统
CN110970101A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 西门子医疗有限公司 传输数据到检查协议调整单元的方法和患者数据传输单元
CN113050010A (zh) * 2019-12-26 2021-06-29 上海联影医疗科技股份有限公司 噪音分析的系统、方法
US12125586B2 (en) 2018-09-28 2024-10-22 Siemens Healthineers Ag Method for the transmission of patient-specific data to an examination protocol adjustment unit and patient data transmission unit

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4198548A1 (en) * 2021-12-17 2023-06-21 Siemens Healthcare GmbH Imaging an object subjected to a cyclic motion

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050053196A1 (en) * 2003-09-05 2005-03-10 Varian Medical Systems Technologies, Inc. Systems and methods for processing x-ray images
CN102068271A (zh) * 2011-02-22 2011-05-25 南方医科大学 一种基于呼吸相位的胸部或腹部ct图像的回顾性分类方法
US20120245453A1 (en) * 2011-03-23 2012-09-27 Erik John Tryggestad Respiratory interval-based correlation and processing of dynamic imaging data
CN102933142A (zh) * 2010-06-04 2013-02-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 基于幅度/斜率的运动时相映射
US20140050297A1 (en) * 2012-08-20 2014-02-20 Hassan Mostafavi Radiation imaging using very slow rotational technique
US20140276029A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 General Electric Company Method and apparatus for data selection for positron emission tomogrpahy (pet) image reconstruction
CN104321773A (zh) * 2012-03-31 2015-01-28 瓦里安医疗系统公司 使用形变配准的4d锥形束ct

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6580938B1 (en) * 1997-02-25 2003-06-17 Biosense, Inc. Image-guided thoracic therapy and apparatus therefor
FR2836049B1 (fr) * 2002-02-15 2004-12-24 Ela Medical Sa Dispositif medical actif, notamment stimulateur cardiaque, comprenant des moyens perfectionnes de detection et de traitement des troubles ventilatoires du sommeil
JP3932303B2 (ja) * 2005-05-13 2007-06-20 独立行政法人放射線医学総合研究所 臓器動態の定量化方法、装置、臓器位置の予測方法、装置、放射線照射方法、装置及び臓器異常検出装置
US8424524B2 (en) * 2005-12-02 2013-04-23 General Electric Company Method and apparatus for producing an average signal characteristic profile from cyclically recurring signals
GB2441550A (en) * 2006-09-05 2008-03-12 Vision Rt Ltd Surface-imaging breathing monitor
US7699522B2 (en) * 2007-10-29 2010-04-20 Vladmir Varchena Four-dimensional computed tomography quality assurance device
US9757043B2 (en) * 2007-12-06 2017-09-12 Los Angeles Biomedical Research Institute At Harbor-Ucla Medical Center Method and system for detection of respiratory variation in plethysmographic oximetry
FR2924914B1 (fr) * 2007-12-18 2010-12-03 Alcatel Lucent Procede de detection des cycles respiratoires dans un signal stethoscopique
DE102008026037B4 (de) 2008-05-30 2010-02-18 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Tomographiegerät zur Erzeugung eines Bildes von einem durch Atmung bewegten Körperbereich eines Patienten
JP5575022B2 (ja) * 2011-03-18 2014-08-20 三菱重工業株式会社 放射線治療装置制御装置、その処理方法、及びプログラム
JP5611091B2 (ja) * 2011-03-18 2014-10-22 三菱重工業株式会社 放射線治療装置制御装置、その処理方法、及びプログラム
EP2724319B1 (en) * 2011-06-21 2020-03-18 Koninklijke Philips N.V. Respiratory motion determination apparatus
CN103222874B (zh) * 2012-01-31 2016-12-07 Ge医疗系统环球技术有限公司 拣选ct切片图像的方法和构建ct三维图像的方法
FR2988499B1 (fr) * 2012-03-23 2014-12-19 Univ Bretagne Occidentale Procede de detection d'au moins une anomalie dans un signal observe, produit programme d'ordinateur et dispositif correspondants
US8942445B2 (en) * 2012-09-14 2015-01-27 General Electric Company Method and system for correction of lung density variation in positron emission tomography using magnetic resonance imaging
JP5578297B1 (ja) 2012-12-12 2014-08-27 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置及びプログラム
US9950192B2 (en) * 2013-04-22 2018-04-24 Xiaodong Wu Method for fiducialless real-time tracking in radiation treatment of abdominal tumors
US20150051480A1 (en) * 2013-08-07 2015-02-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for tracing trajectory of lesion in a moving organ using ultrasound
US20170172534A1 (en) * 2014-07-23 2017-06-22 The University Of Sydney Thoracic imaging for cone beam computed tomography
US9451927B2 (en) * 2014-10-28 2016-09-27 Siemens Aktiengesellschaft Computed tomography data-based cycle estimation and four-dimensional reconstruction
JP2016116659A (ja) * 2014-12-19 2016-06-30 株式会社東芝 医用画像処理装置、治療システム、医用画像処理方法、および医用画像処理プログラム
DE102015206362B3 (de) * 2015-04-09 2016-07-21 Siemens Healthcare Gmbh Multizyklische dynamische CT-Bildgebung
US10198810B2 (en) * 2015-09-16 2019-02-05 University Of Virginia Patent Foundation Free-breathing parameter mapping with high-contrast image registration
DE102015218819A1 (de) * 2015-09-30 2017-03-30 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und System zur Bestimmung einer Atemphase
DE102016200433B4 (de) * 2016-01-15 2024-05-23 Siemens Healthineers Ag Verfahren zur Planung einer Bestrahlung eines Patienten und Bestrahlungsplanungseinheit
DE102016202605A1 (de) * 2016-02-19 2017-08-24 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur atemkorrelierten computertomographischen Bildaufnahme
US10062168B2 (en) * 2016-02-26 2018-08-28 Varian Medical Systems International Ag 5D cone beam CT using deformable registration
DE102016205718A1 (de) * 2016-04-06 2017-10-12 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Darstellung von medizinischen Bilddaten
US10605880B2 (en) * 2016-05-10 2020-03-31 Siemens Healthcare Gmbh Respiratory phase-resolved 3D body imaging using iterative motion correction and average
US10524689B2 (en) * 2016-05-19 2020-01-07 Duke University Self-gated interleaved radial MRI for abdominothoracic imaging

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050053196A1 (en) * 2003-09-05 2005-03-10 Varian Medical Systems Technologies, Inc. Systems and methods for processing x-ray images
CN102933142A (zh) * 2010-06-04 2013-02-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 基于幅度/斜率的运动时相映射
CN102068271A (zh) * 2011-02-22 2011-05-25 南方医科大学 一种基于呼吸相位的胸部或腹部ct图像的回顾性分类方法
US20120245453A1 (en) * 2011-03-23 2012-09-27 Erik John Tryggestad Respiratory interval-based correlation and processing of dynamic imaging data
CN104321773A (zh) * 2012-03-31 2015-01-28 瓦里安医疗系统公司 使用形变配准的4d锥形束ct
US20140050297A1 (en) * 2012-08-20 2014-02-20 Hassan Mostafavi Radiation imaging using very slow rotational technique
US20140276029A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 General Electric Company Method and apparatus for data selection for positron emission tomogrpahy (pet) image reconstruction

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110970101A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 西门子医疗有限公司 传输数据到检查协议调整单元的方法和患者数据传输单元
US12125586B2 (en) 2018-09-28 2024-10-22 Siemens Healthineers Ag Method for the transmission of patient-specific data to an examination protocol adjustment unit and patient data transmission unit
CN109363702A (zh) * 2018-09-29 2019-02-22 上海联影医疗科技有限公司 医学成像方法、系统及辐射剂量的获取方法、系统
CN113050010A (zh) * 2019-12-26 2021-06-29 上海联影医疗科技股份有限公司 噪音分析的系统、方法
CN113050010B (zh) * 2019-12-26 2023-03-21 上海联影医疗科技股份有限公司 噪音分析的系统、方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106466189B (zh) 2019-11-15
DE102015215584A1 (de) 2017-02-16
US10123760B2 (en) 2018-11-13
US20170046832A1 (en) 2017-02-16
DE102015215584B4 (de) 2022-03-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2019366442B2 (en) Machine learning approach to real-time patient motion monitoring
CN109009200B (zh) 用于正电子发射断层成像图像重建的系统和方法
Hunter et al. Patient motion effects on the quantification of regional myocardial blood flow with dynamic PET imaging
Li et al. 3D tumor localization through real‐time volumetric x‐ray imaging for lung cancer radiotherapy
Rietzel et al. Four-dimensional image-based treatment planning: Target volume segmentation and dose calculation in the presence of respiratory motion
McClelland et al. Inter-fraction variations in respiratory motion models
Yang et al. Stress myocardial perfusion CT in patients suspected of having coronary artery disease: visual and quantitative analysis—validation by using fractional flow reserve
CN106466189B (zh) 用于重建计划图像的方法和系统
US9924910B2 (en) 4D contrast enhanced computed tomography (CT)
CN105849778B (zh) 成像中的移动结构运动补偿
CN106859684A (zh) 用于确定呼吸相位的方法和系统
Nakamura et al. Impact of motion velocity on four‐dimensional target volumes: a phantom study
Ohno et al. Coregistered Ventilation and Perfusion SPECT Using Krypton-81m and Tc-99m− Labeled Macroaggregated Albumin With Multislice CT: Utility for Prediction of Postoperative Lung Function in Non− Small Cell Lung Cancer Patients
US20210150781A1 (en) Method for processing computed tomography imaging data of a suspect's respiratory system
Badea et al. A registration based approach for 4D cardiac micro‐CT using combined prospective and retrospective gating
Blocker et al. The impact of respiratory gating on improving volume measurement of murine lung tumors in micro-CT imaging
CN107050664A (zh) 用于规划对患者的照射的方法
US20130303899A1 (en) Quantitative evaluation of fractional regional ventilation using four-dimensional computed tomography
Pourmoghaddas et al. Respiratory phase alignment improves blood‐flow quantification in Rb82 PET myocardial perfusion imaging
Morton et al. CArdiac and REspiratory adaptive Computed Tomography (CARE-CT): a proof-of-concept digital phantom study
US20090310739A1 (en) System and method for using prospective evaluation of displacement and velocity of a respiratory trace in a five dimensional parameter space to reduce artifacts and dosage in four dimensional computed tomography
Zhang et al. Clinical study of orthogonal-view phase-matched digital tomosynthesis for lung tumor localization
Simon et al. Initial evaluation of a four‐dimensional computed tomography system, using a programmable motor
Wang et al. Development of a computerized 4-D MRI phantom for liver motion study
JP5801850B2 (ja) 核医学画像データの定量化

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240902

Address after: German Phu F Haim

Patentee after: Siemens Medical AG

Country or region after: Germany

Address before: Erlangen

Patentee before: Siemens Healthineers AG

Country or region before: Germany