CN108348204B - 生成肺状况图 - Google Patents
生成肺状况图 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108348204B CN108348204B CN201680063619.4A CN201680063619A CN108348204B CN 108348204 B CN108348204 B CN 108348204B CN 201680063619 A CN201680063619 A CN 201680063619A CN 108348204 B CN108348204 B CN 108348204B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lung
- ray
- information
- dark
- field information
- 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.)
- Active
Links
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 title claims abstract description 248
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 56
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 claims description 21
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 15
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 14
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims description 13
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 2
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 abstract description 27
- 208000019693 Lung disease Diseases 0.000 abstract description 13
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 abstract description 6
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 abstract description 2
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 29
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 13
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 10
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 4
- 210000004872 soft tissue Anatomy 0.000 description 4
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 4
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 206010014561 Emphysema Diseases 0.000 description 2
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 230000005669 field effect Effects 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 2
- GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 3-(2-methoxyethoxy)benzohydrazide Chemical compound COCCOC1=CC=CC(C(=O)NN)=C1 GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 206010056342 Pulmonary mass Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 239000002775 capsule Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000101 novel biomarker Substances 0.000 description 1
- 230000000414 obstructive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 210000001991 scapula Anatomy 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 210000001562 sternum Anatomy 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
Images
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
- A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
-
- 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
- A61B6/46—Arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B6/461—Displaying means of special interest
-
- 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
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/484—Diagnostic techniques involving phase contrast X-ray imaging
-
- 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
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- 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
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5252—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data removing objects from field of view, e.g. removing patient table from a CT image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- 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
- A61B6/48—Diagnostic techniques
- A61B6/482—Diagnostic techniques involving multiple energy imaging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30061—Lung
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
传统上可以使用肺活量计来获得肺状况的生物标记物。肺活量计提供对肺排出的空气体积的估计。这是对肺疾病分期的一个相当间接的生物标记物，因为肺容量的减少可能仅表现在症状己相当发展的点。由于相关组织(携带肺泡的微结构的肺组织)含有大量空气，因此诸如慢性阻塞性肺病(COPD)的肺状况通常在常规X射线衰减图像上不可见。X射线暗场可以成功地指示微结构，例如肺泡。因此，使用暗场对肺进行成像可以提供关于COPD的状态的信息。
Description
技术领域
本发明涉及用于生成肺状况图的设备、X射线成像布置、用于生成肺状况图的方法、计算机程序产品以及计算机可读介质。
背景技术
当X射线穿透感兴趣对象时，关于感兴趣对象的结构的信息以X射线的衰减、相位和散射分量的形式传达。常规探测器对散射和相位变化进行积分，使得衰减图像不显示相位或散射信息。最近的干涉测量方法使得可以导出X射线图像的相位和散射分量，并且因此可以获得关于成像感兴趣对象的结构的更多信息。
暗场散射是指由于感兴趣对象中的微结构而使X射线束散射的过程。暗场效应通常是不可见的，因为传统的衰减X射线图像有效地进行散射X射线的线积分。利用放置在X射线探测器前面的特别适配的干涉仪，可以将X射线辐射的散射分量与衰减辐射和相位调制的分量分离开。
WO 2014/002026 A1讨论了一种用于暗场成像的方法，所述方法包括利用成像装置来采集对象的暗场图像的投影。然而，这样的成像方法可以进一步改进。
发明内容
具有用于提供基于X射线图像的诊断信息的改进的技术将是有利的。
为此目的，本发明的第一方面提供了一种用于生成肺状况图的装置。
所述装置包括输入单元和处理单元。
所述输入单元被配置为向所述处理单元提供患者胸部的X射线衰减信息以及患者胸部的X射线暗场信息。
所述处理单元被配置为分割所述X射线衰减信息以提供从未分割的区分离的经分割的X射线图像数据。所述经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像。所述处理单元还被配置为通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模影像来提供无骨肺图像数据，并且通过将辐射衰减模型应用于无骨肺图像数据来生成肺深度图。
所述肺深度图包括针对所述无骨肺图像数据的每个数据值的肺厚度值。所述处理器还被配置为利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将X射线暗场信息的数据值归一化，以产生表示肺状况图的归一化肺暗场信息。
根据本发明的第二方面，提供了一种X射线成像布置，所述X射线成像布置包括：
-X射线图像采集设备，其具有X射线源和X射线探测器；以及
-如前所述的装置。
所述X射线图像采集设备用于采集患者胸部的X射线衰减信息和X射线暗场信息，并且将所述X射线衰减信息和所述X射线暗场信息提供给所述装置的接口。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于生成肺状况图的方法，所述方法包括以下步骤：
a)提供患者胸部的X射线衰减信息；
b)提供患者胸部的X射线暗场信息；
c)分割所述X射线衰减信息以提供从未分割的区分离的经分割的X射线图像数据，其中，所述经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像；
d)通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模图像来提供无骨肺图像数据；
e)通过将辐射衰减模型应用于所述无骨肺图像数据来生成肺深度图，其中，所述肺深度图包括针对所述无骨肺图像数据的每个数据值的肺厚度值；并且
f)利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将X射线暗场信息的数据值归一化，以产生表示肺状况图的归一化的肺暗场信息。
根据本发明的第四方面，提供了一种包括指令的计算机程序产品，所述指令用于控制如前所述的设备或如前所述的X射线成像布置，所述指令在由处理单元运行时适于执行前面描述的方法步骤。
根据本发明的第五方面，提供了一种存储有如上所述的计算机程序产品的计算机可读介质。
使用传统的X射线衰减成像技术难以识别许多肺疾病。这是因为许多肺疾病所暗含的患者肺结构改变直到疾病晚期才出现。人类的肺是微结构化的，使肺表面积最大化，以允许有效的气体交换。微观结构包括称为肺泡的薄壁囊。肺中的肺泡的分布或尺寸的变化可能指示存在疾病。例如，若干肺泡可能会坍缩，形成一个大的肺泡。这种状况称为肺气肿。
因此，使用对肺泡尺寸变化敏感的X射线成像模态使得能够更早地检测肺状况，其可能是肺疾病的生物标记物。此外，因为疾病的变化可以分布在肺上，因而可以获得肺范围内疾病分布的图像。
这是对先前肺疾病检测技术的改进，先前肺疾病检测技术通常使用肺活量计等设备。肺活量计可以提供关于肺的整体容量的信息，但不能将肺疾病的情况局限于肺的特定部位。肺活量计在肺疾病表现为呼吸困难症状之前也不能识别肺疾病。因此，权利要求的主题提供了一种改进的肺状况评估工具。
在以下说明中，术语“X射线衰减信息”是指提供一图像的X射线信息，在所述图像中，图像的强度与X射线已经传播通过的组织体积的透射性质的积分(由密度、材料介电常数等确定)成比例。换句话说，X射线衰减信息是经典的X射线图像。
在以下说明中，术语“X射线暗场信息”是指包含所施加的X射线的散射分量的X射线信息。通常，这可以使用干涉探测方法来获得，但是其他方法是已知的。感兴趣目标中的微观结构可能引起X射线波的散射。传统地，散射分量已被积分到最终的X射线衰减值中，并且因此不可分离。例如，使用干涉X射线成像技术，现在可以区分X射线信号的散射分量与衰减分量和相位分量，以提供关于感兴趣对象的内部结构的额外信息。
术语“肺掩模图像”是指当胸部作为感兴趣对象被成像时，X射线衰减图像的包含表示肺的结构的衰减信息的区域。
术语“无骨肺图像数据”是指肺掩膜图像的一部分，其使得通过骨抑制算法移除由感兴趣区域中骨骼的存在而引起的图像信息。这样的骨可能是肩胛骨或肋骨腔。
术语“肺深度图”是指一组信息，最常见的是二维位图图像，其中位图的每个像素的量值反映了肺在那个像素处的区域的厚度(例如，以毫米为单位)。
术语“辐射衰减模型”是指使用辐射物理学来计算X射线束在X射线束传播通过一定厚度的软组织或肺组织时的衰减的数学技术或算法。辐射衰减模型可以将软组织建模为水，并且可以将肺的内部空间建模为空气。因此软组织的区域可以被定义为引起可察觉量的X射线衰减，而含有空气的肺分可以被定义为引起几乎为零的衰减。辐射衰减模型可以被反转，并且可以模拟在一定厚度的肺充满水的情况下将导致的衰减。以这种方式，可以使用肺掩模图像来生成胸部图像，在所述胸部图像中，肺组织看起来不存在。
术语“归一化肺暗场信息”是指将暗场信息归一化以考虑肺厚度的过程的输出。肺较厚的部分会引起发生更多的散射。这是因为，对于单位距离，假定每单位距离发生恒定散射，则X射线束将通过肺传播以获得更多单位的距离，因此会产生更多的散射。将肺暗场信息归一化为肺厚度可以防止这种情况提供不准确的肺状况图结果。
术语“肺状况图”例如是包含至少关于肺的微观结构状况、在不存在由胸骨引起的效应或肺厚度变化的信息的2D图像。因此，肺状况图可以向临床医师提供关于肺状况的额外有用信息。
换句话说，本发明的构思是提供一种使用X射线暴露来向临床医生呈现肺微结构状况的新的工具。
参考下文所描述的实施例，本发明的这些和其他方面将变得显而易见并将得以阐述。
附图说明
图1示出了小型哺乳动物胸部的衰减X射线图像。
图2示出了同一小型哺乳动物胸部的暗场图像。
图3示出了根据本发明的一个方面的方法。
图4示出了患者胸部的示意表示。
图5示出了来自该方法的范例的三个阶段的实际信息。
图6在散点图上示出了肺状况分布。
图7示出了根据本发明的一个方面的用于生成肺状况图的设备。
图8示出了根据本发明一个方面的X射线成像布置。
具体实施方式
使用非侵入性技术难以检测肺疾病，如慢性阻塞性肺病。在慢性阻塞性病(COPD)中，肺泡的微小且致密的微结构开始塌陷到彼此之中并变大。目前用于COPD分类的组织学方法，例如肺气肿分类，是所谓的平均弦长(MCL)。这是一个统计量度，包含平均肺泡壁到肺泡壁距离。通常，肺泡状况在传统的衰减X射线上不可见。肺泡的气囊结构意味着它们对X射线束造成的衰减非常小，并且因此在COPD状况达到严重状态之前在X射线衰减图像中不可见。
因此，在典型的临床情况下，获得活体患者的MCL的实际测量值意味着侵入性活检流程，这将很少被尝试。因此，追踪COPD进展的尝试通常涉及使用肺活量计来提供对由肺泡劣化引起的患者呼吸能力的损害的间接评估。
图1显示了受COPD影响的小鼠的胸部的传统的基于衰减的X射线图像。按照惯例，图像中较密的区域外观较亮。虽然该小鼠在拍摄图像时遭受严重的COPD，但量根据图1，小鼠患有COPD并不明显。与健康小鼠的肺相比，虚线10所示的包含肺的胸部区域没有异常的部分。
最近一种用于从X射线图像获得更多信息的技术依赖于使用X射线暗场。
使用暗场成像可以解决人肺泡吸收相对较弱的问题。暗场成像基于由被扫描对象中的微结构衍射的X射线辐射的散射分量来生成图像。利用X射线暗场效应揭示肺泡的微结构，从而提供关于肺结构的新信息。
图2示出了与图1中相同的场景的暗场X射线图像。可以看出，在肺视野上存在高的信号水平。肺泡的内部微结构已经引起大量的X射线辐射散射。可以看出，右手侧肺12比左手侧肺14稍亮。因此，作为第一近似，右手侧肺12中的肺泡的微观结构可能比左手侧肺14中的肺泡的微观结构更密。换句话说，右手侧肺12中的肺泡的平均弦长(MCL)可能短于左手侧肺14中的肺泡的平均弦长。因此，暗场信号与某些与肺泡劣化有关的肺条件良好地相关，从而允许利用暗场成像可以理解诸如COPD的疾病。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于生成肺状况图的方16法，所述方法包括以下步骤：
a)提供18患者胸部的X射线衰减信息；
b)提供20患者胸部的X射线暗场信息；
c)分割22所述X射线衰减信息以提供从未分割的区分离的经分割的X射线图像数据，其中，所述经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像。
d)通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模图像来提供24无骨肺图像数据；
e)通过将辐射衰减模型应用于所述无骨肺图像数据来生成26肺深度图，其中，所述肺深度图包括针对所述无骨肺图像数据的每个数据值的肺厚度值；
f)利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将X射线暗场信息的数据值归一化28，以产生表示肺状况图的归一化肺暗场信息。
根据本发明的第三方面，当使用X射线衰减图像不能识别MCL的变化时，可以追踪COPD在其早期阶段的发展。因此，有可能提供新的生物标记物，其对于临床专业人员随后的COPD评估和分期有用。
将进一步对该方法解释如下：
在步骤a)中，提供患者胸部的X射线衰减信息的项。X射线衰减信息可以任选地是由数字平板X射线探测器提供的灰度位图图像，或者替代地可以是数字化模拟X射线衰减幻灯片。
在步骤b)中，提供患者胸部的X射线暗场信息的项。X射线暗场信息由具有暗场能力的X射线成像布置提供。应该理解，多功能X射线成像装置是可用的，使得能够同时获取X射线衰减信息和X射线暗场信息。
任选地，可以使用能够捕获X射线衰减信息和X射线暗场成像信息的双模式X射线成像装置来提供X射线衰减信息和X射线暗场信息。这意味着X射线衰减信息已经被最优地配准到X射线暗场信息。
在步骤c)中，将分割算法应用于X射线衰减信息，以提供从未分割的区域分离的经分割X射线图像数据，其中，所述经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像。
图4给出了从胸部衰减X射线去除骨信息的过程的示例。
图4c)示出了例如通过在将辐射衰减模型应用于无骨肺图像数据之后模拟水填充的肺提供的肺深度图。
图4b)显示了具有无骨肺场的肺衰减图像。
在图4a)中，人体胸部的X射线衰减图像已被分割。位于分割轮廓32内的分割图像数据30对应于X射线衰减信息中的肺结构区域。因此，可以形成肺掩模图像。分割技术对于图像处理领域的技术人员是已知的，并且在此不再进一步讨论。肺深度图可以用于对无骨肺场的X射线暗场进行归一化。
图5示出了穿过人体胸腔40的切片的示意形式。
在胸腔40上方示出了X射线源42的示意性位置。胸腔包括肋骨44、厚的肺组织一部分46、薄的肺组织的一部分48、上胸腔的一部分50和下胸腔的一部分52。
出于该示意性图解的目的，可以假定X射线源42朝向胸部40发射均匀的X射线，并且这些射线传播通过胸腔40直到它们在平板探测器54处被接收，所述平板探测器54可能是X光胶片或数字平板探测器。注意，为了简单起见，用于暗场检测的干涉仪设备未在示意图中示出，而是存在于能够检测暗场的X射线探测器中。
上胸部具有厚度d1和/或d4。肺46的厚侧具有厚度d2。肺的薄侧具有厚度d5。下胸部52具有厚度d3和d6。第一射线B1被示出为穿透上胸部50，并且被肋骨衰减，并且被上胸部和下胸部中的组织以在较小程度被衰减。射线B1当在在平板探测器处被检测到之前也在肺46的厚部被也衰减到一定程度。值得注意的是，射线B1至B3可以表示X射线衰减或暗场路径。
射线B2沿着类似于B1的路径通过胸部，但是B2在I2处的幅值会更大，因为它不传播通过致密的肋骨。
射线B3也将经历与B1类似程度的上胸部、下胸部造成的衰减，并且不被肋骨衰减。在该图示的情况下，即使射线B2和B3穿过具有不同厚度的肺分，但是它们也表现为具有近似相同的衰减。
其原因是肺主要包含空气，并且空气不会将X射线衰减到含水软组织那样的程度。然而，如果假定肺具有均匀致密的微观结构，将理解，射线B2将经历更大的暗场散射，因为与射线B3相比，射线B2将已经传播通过微结构化材料的更大距离。
虽然COPD的分期可能与COPD引起的肺泡尺寸增加有关，但为了在这种情况下可靠地诊断出COPD，肺的厚度应与微观结构的总体存在或肺的微观结构变化解耦。
为了去除肺骨区44，将骨抑制算法应用于肺掩模图像。骨抑制算法已经在例如WO2011/077334和美国专利8903153中进行了讨论。例如，这种技术已经在通过去除肋骨影来检测肺结节方面显示出优势。
任选地，利用双能量探测器来探测X射线衰减信息，其使得能够将骨与软组织区分而不需要进一步处理。然后，骨抑制算法变成区分由具有较高或较低能量的X射线的光子引起的X射线衰减信息的像素的问题。
根据另一个选项，根据WO 2011/077334提供了一种骨抑制算法，其中使用高斯内核来对源图像梯度场进行平滑。平滑单元适于在平滑之前校正源图像梯度矢量取向。该方法沿着垂直于肋骨轮廓法线的线对源图像梯度场进行平均，并平行于所述轮廓，保持沿所述轮廓的锐利的骨边缘。另一种骨去除方法是采用特征提取方法和基于神经网络的回归，如在美国专利8204292中描述的方法。
当然，本领域技术人员将理解，许多骨抑制算法可以被提供，并且适用于该技术，只要它们得到的呈现的肺掩模图像的结果中不包括骨阴影即可。
检测到的暗场投影图像给出了针对特定探测器像素通过肺存在的肺泡壁界面的数量的线积分。因此，将该积分归一化为像素特定的肺组织长度或像素特异性肺组织衰减给出了输入图像的每像素的平均生物标记物量度。使用在采集X射线衰减和X射线暗视野图像信息之后实现信号分离的图像处理方法来估计肺深度d2或d5。
因此，在投影图像的分割之后，构建人造衰减图像，其中，在X射线衰减信息中的分割的肺结构区域内的像素被修改，使得肺看起来不可见，遵循WO 2011/077334中描述的技术。可以使用替代技术来去除肺信息。例如，WO 2014/202705中的技术提出了生成示出没有肺组织的胸部结构的肺胸部掩模，并且这种方法也是适用的。
人造衰减图像实际上是在由特定像素表示的空间处的每个像素是被成像肺的深度的代理的图像。换句话说，人造衰减图像可以被认为是肺深度图。
然后，利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将X射线暗场信息的数据值归一化，以产生表示肺状况图的归一化肺暗场信息。换句话说，对于肺深度图的每个像素，选择肺暗场信息中的对应像素。然后，将该肺暗视野测量值除以相应肺深度图像素处的肺厚度值。
对肺暗场信息中的所有像素重复该过程生成肺状况图，其中，肺暗场效应以归一化到肺厚度的方式来表示。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的方法，其中，在步骤c)中，基于X射线衰减信息来执行分割。
因此，肺结构区域仅基于衰减图像中肺的外观来定义。这使得更简单的分割过程成为可能。
根据本发明的实施例，在步骤c)中，基于X射线衰减信息并且基于X射线暗场信息来执行分割。
如所讨论的，肺中更细微的微结构使得肺在X射线暗视野图像中显得更亮。因此，在构造分割中使用X射线暗场信息可以改善分割与肺组织的一致性。
根据本发明的实施例，在步骤a)和步骤b)中，将X射线衰减信息和X射线暗场信息提供为单独的曝光。在步骤b)中，存在将X射线暗场信息配准到X射线衰减信息的步骤b1)。
在该实施例中，与X射线暗场信息相比，可以从单独的X射线扫描k器提供患者的X射线衰减信息。使用二维图像配准技术来将暗射线场信息与衰减信息对齐。因此，可以使用较旧的X射线衰减图像来提供对肺分割的增强估计。
根据本发明的一个实施例，提供了如前所述的方法，还包括显示肺疾病图的步骤h)。
如本领域技术人员将理解的，肺疾病图可以被显示为二维图像，其中，每个像素表示归一化的肺暗场信息的强度。
任选地，肺疾病图可以包括“热图”，其中亮区表示遭受高度COPD的肺的区域，并且热图的暗区表示肺的遭受低程度的COPD的区域，或使用其他亮度、配色方案或等高线图显示方法。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种如前所述的方法，还包括步骤i1)：生成X射线衰减信息值与其对应的X射线暗场信息值的肺疾病分布；以及i2)在散点图上显示肺疾病分布。
图6在散点图60上示出了肺疾病分布。散点图具有示出相对X射线透射值的x轴62。y轴64示出了以伏特为单位的X射线暗场信号。线68表示作为区分线的比率ln(W)/ln(T)。如果来自肺分析的大部分指标位于该线之上，则指示存在COPD。因此，这样的绘图是区分患有COPD的肺与健康受试者的肺的方法。绘制在线72下方的像素值可被用来表示从健康对象获取的像素值。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的方法，还包括以下步骤：a1)提供肺状况校准信息，所述肺状况校准信息包括一范围的X射线暗场信息值与表示肺状况的X射线暗场信息值的可能性之间的关系；使用所述肺状况校准信息来校准所述肺状况图的步骤g1)；以及显示肺状况图的步骤h1)。
根据本发明的该实施例，可以通过将暗场信息校准到实验获得的肺COPD度量来使用实验数据来对特定发生的COPD进行分期。
根据一个实施例，提供了一种如前所述的方法，其中，在步骤a)中，将X射线衰减信息提供为后-前图像。在步骤b)中，将X射线暗场信息提供为后-前图像。在步骤g)中，肺状况图被提供为左肺和右肺和/或上肺和下肺的局部比较。
根据本发明的这个实施例，当效应局限于某些肺叶时，可以获得肺状况或COPD的分期信息。
根据一个实施例，提供了一种如前所述的方法，其中，在步骤a)中，将X射线衰减信息提供为前-后图像。在步骤b)中，将X射线暗场信息作为前-后图像提供。
根据一个实施例，提供了一种如前所述的方法，其中，在步骤a)中，将X射线衰减信息提供为横向图像。在步骤b)中，将X射线暗场信息提供为横向图像。
总之，已经描述了一种方法，其中，在投影图像中对肺场进行分割(使用衰减图或衰减及散射图)。构建人造衰减图像，其中肺场像素被修改，使得使肺在先前描述的技术之后不可见。建立该个人造图像所需的修改给出了对局部肺深度的估计。该局部肺深度可用于使局部暗场信号进行归一化以给出平均弦长，所述平均弦长是用于早期COPD分期或检测的生物标记物。
X射线暗场可以成功地指示微结构，例如肺泡。因此，使用暗视野对肺进行成像可以提供有关COPD的状态的信息。随着COPD的进展，肺泡变大，并且暗场信号变弱。
根据本发明的第一方面，提供了一种用于生成肺状况图的装置80。所述装置包括输入单元82和处理单元84。
图7图示了用于生成肺状况图的装置80的示例。
所述输入单元82被配置为向处理单元提供患者胸部的X射线衰减信息并且提供患者胸部的X射线暗场信息；
所述处理单元84被配置为分割所述X射线衰减信息以提供从未分割的区分离的经分割的X射线图像数据，其中，所述经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像，通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模图像来提供无骨肺图像数据，通过将辐射衰减模型应用于无骨肺图像数据来生成肺深度图。
所述肺深度图包括所述无骨肺图像数据的每个数据值的肺厚度值,所述处理单元还被配置为利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将X射线暗场信息的数据值归一化，以产生表示肺状况图的归一化肺暗场信息。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的装置80，其中，所述处理器84被配置为基于所述X射线衰减信息来执行所述分割。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的装置80，其中，所述处理器84被配置为基于所述暗场信息来执行所述分割。替代地，处理器84可以被配置为基于X射线暗场信息和X射线衰减信息来执行分割。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的装置80，其中，所述输入单元82被配置为将所述X射线衰减信息和所述X射线暗场信息提供为单独的曝光；并且其中，所述处理单元84被配置为配准X射线暗场信息和所述X射线衰减信息。
根据本发明的一个实施例，提供了一种根据先前描述的装置80，还包括输出单元，并且其中，所述输出单元被配置为显示肺状况图。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的装置80，其中，所述处理单元84还被配置为针对对应的X射线暗场信息值生成X射线衰减信息值的肺状况分布，并且其中，所述输出单元还被配置为在散点图上显示所述肺状况分布。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的装置80，其中，所述输入单元82还被配置为提供肺状况图校准表，所述肺状况图校准表包括一范围的X射线暗场信息值与表示肺状况的所述X射线暗场信息值的可能性之间的关系；
所述处理单元84还被配置为使用所述肺状况校准信息来校准所述肺状况图，并且所述输出单元还被配置为显示肺状况图。
根据本发明的一个实施例，提供了一种如前所述的装置80，其中，所述输入单元82还被配置为将所述X射线衰减信息提供为后-前图像，并且将所述X射线暗场信息提供为后-前图像，并且其中，所述处理单元84还被配置为提供肺状况图作为左肺与右肺的局部比较，和/或上肺部分与下肺部分的局部比较。
根据本发明的第二方面，提供了一种X射线成像布置90。所述X射线成像布置包括具有X射线图像源94和X射线探测器96的X射线成像采集设备92。
所述X射线成像布置90还包括如前所述的装置98。
所述X射线图像采集设备用于采集患者胸部的X射线衰减信息和X射线暗场信息，并将所述X射线衰减信息和所述X射线暗场信息提供给所述装置的输入部。
因此，提供了一种能够提供适用于分期COPD的新型生物标记物的X射线成像布置。
图8示出了根据本发明第二方面的X射线成像布置90。所述X射线成像布置90具有包括X射线源94和X射线探测器96的X射线成像采集布置92。在图示的示例中，X射线源94被提供于可旋转的支架上，以使得能够对躺在床91上的患者成像(床91也可以被提供有X射线探测器)。X射线源94可以被旋转到水平位置，并且朝向安装在支架上的X射线探测器96瞄准，以使得能够对站立位置的患者进行成像。
图示的X射线成像布置90的示例还具有根据预先描述的设备80或其实施例的装置98，其具有连接到X射线源94(用于曝光控制)的输出部(未示出)以及连接到X射线探测器96的输入部(未示出)，用于接收输入的X射线衰减信息或X射线暗场信息。来自X射线探测器96的X射线衰减和X射线暗场图像数据可以以本领域技术人员已知的图像处理格式进行编码。
任选地，可以接收X射线衰减信息和/或X射线暗场信息作为来自数据通信总线的数据，或者替代地来自数据存储器件。
在一个实施例中，装置98被连接到用于命令输入的鼠标100和键盘102以及用于查看结果的显示屏幕104。
所述X射线成像布置可以设置有输出器件，以输出数据，例如硬盘、磁带、闪存或光盘(未示出)。替代地，可以将信息输出到诸如计算机监视器104的显示设备。本领域技术人员将理解，有许多方式将输入设备连接到X射线成像设备以及将输出设备连接到X射线成像布置的输出连接器。这些方式包括但不限于有线和无线连接，数字网络，例如但不限于，局域网(LAN)和因特网以及数字或模拟电话网络。
在本发明的一个实施例中，根据先前描述的装置80可以被提供为个人计算机。
在使用中，X射线图像采集设备92与X射线探测器96相对放置。患者将被布置在X射线图像采集所述92与X射线探测器96之间。感兴趣对象将以便于获得X射线衰减信息和X射线暗场信息的方式被成像，其将被输入到装置98以用于进一步处理。
根据本发明的实施例，X射线衰减信息可以从数据库或存档下载。
根据本发明的第四方面，提供了一种包括指令计算机程序产品，所述指令用于控制如前所述的装置或如前所述的X射线成像布置，所述指令在由处理单元执行时适于执行前面描述的方法步骤。
根据本发明的第五方面，提供了一种存储有如上所述的计算机程序单元的计算机可读介质。计算机程序单元因此可以存储在计算单元上，其也可以是本发明的实施例。该计算单元可以适用于执行或引起上述方法的步骤的执行。此外，其也可以适于操作以上描述的装置的部件。
计算单元可以适用于自动操作和/或执行用户的命令。计算机程序可被加载到数据处理器的工作存储器中。数据处理器因此可以被装备为实施本发明的方法。
本发明的该示范性实施例涵盖从一开始就安装有本发明的计算机程序以及借助于更新而将现有程序转变为使用本发明的程序的计算机程序两者。计算机程序可以存储和/或分布在适合的介质上，诸如与其他硬件一起提供的或者作为其一部分的光学存储介质或者固态介质，但也可以以其他形式分发，诸如经由互联网或其他有线或无线电信系统。
但是，也可通过类似万维网的网络提供计算机程序，并且能够从这样的网络将计算机程序下载到数据处理器的工作存储器中。根据本发明的另外的示范性实施例，提供了一种用于使得计算机程序单元可供下载的介质，所述计算机程序单元被布置为执行本发明的先前描述的实施例中的一个。
应该指出，本发明的实施例是参考不同主题来描述的。具体而言，一些实施例是参考方法型权利要求描述的，而其他实施例是参考设备型权利要求描述的。本领域技术人员以上和以下描述可以得出，除非另行指出，除了属于同一类型的主题的特任的任何组合之外，涉及不同主题的特征之间的任何组合被认为由本申请公开。
然而，所有的特征都能够被组合来提供多于特征的简单加合的协同效应。
尽管已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是图示性或示范性的，而非限制性的。本发明不限于公开的实施例。
本领域技术人员通过研究附图、公开以及权利要求书，在实践请求保护的本发明时，可以理解和实现对所公开实施例的其他的变型。
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。单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。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。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。
Claims (15)
1.一种用于生成肺状况图的装置（80），包括：
- 输入单元（82）；以及
- 处理单元（84）；
其中，所述输入单元被配置为向所述处理单元提供患者胸部的X射线衰减信息并且提供患者胸部的X射线暗场信息；
其中，所述处理单元被配置为：分割所述X射线衰减信息以提供经分割的X射线图像数据，所述经分割的X射线图像数据与未分割的区分开，其中，经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像；通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模图像来提供无骨肺图像数据；通过将辐射衰减模型应用于所述无骨肺图像数据来生成肺深度图，
其中，所述肺深度图包括针对所述无骨肺图像数据的每个数据值的肺厚度值；通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模图像来提供无骨肺图像数据，并且利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将所述X射线暗场信息的数据值归一化，以产生表示肺状况图的归一化肺暗场信息。
2.根据权利要求1所述的装置（80），
其中，所述处理单元被配置为基于所述X射线衰减信息来执行所述分割。
3.根据权利要求1或2所述的装置（80），
其中，所述处理单元被配置为基于所述X射线暗场信息来执行所述分割。
4.根据权利要求1或2所述的装置（80），
其中，所述输入单元（82）被配置为将所述X射线衰减信息和所述X射线暗场信息提供为单独的曝光；并且
其中，所述处理单元（84）被配置为将所述X射线暗场信息与所述X射线衰减信息进行配准。
5.根据权利要求1或2所述的装置（80），还包括：
- 输出单元；并且
其中，所述输出单元被配置为显示所述肺状况图。
6.根据权利要求5所述的装置（80），
其中，所述处理单元（84）还被配置为针对对应的X射线暗场信息值生成X射线衰减信息值的肺状况分布；并且
其中，所述输出单元还被配置为在散点图上显示所述肺状况分布。
7.根据权利要求5所述的装置（80），
其中，所述输入单元（82）还被配置为提供肺状况图校准表，所述肺状况图校准表包括一范围的X射线暗场信息值与表示肺状况的所述X射线暗场信息值的可能性之间的关系；
其中，所述处理单元（84）还被配置为使用所述肺状况校准信息来校准所述肺状况图；并且
其中，所述输出单元还被配置为显示所述肺状况图。
8.根据权利要求1或2所述的装置（80），
其中，所述输入单元（82）还被配置为：将所述X射线衰减信息提供为后-前图像，并且将所述X射线暗场信息提供为后-前图像；并且
其中，所述处理单元还被配置为将所述肺状况图提供为左肺与右肺的局部比较和/或上肺部分与下肺部分的局部比较。
9.一种X射线成像系统，包括：
- X射线图像采集设备（92），其具有X射线源（94）和X射线探测器（96）；以及
- 根据任一前述权利要求所述的装置（98），
其中，所述X射线图像采集设备被配置为：采集患者胸部的X射线衰减信息和X射线暗场信息，并且将所述X射线衰减信息和所述X射线暗场信息提供给所述装置的接口。
10.一种用于生成肺状况图的方法（16），包括以下步骤：
a）提供（18）患者胸部的X射线衰减信息；
b）提供（20）患者胸部的X射线暗场信息；
c）分割（22）所述X射线衰减信息以提供经分割的X射线图像数据，所述经分割的X射线图像数据与未分割的区分开，其中，经分割的图像数据包括与所述X射线衰减信息中的与肺结构区域相对应的肺掩模图像;
d）通过将骨抑制算法应用于所述肺掩模图像来提供（24）无骨肺图像数据；
e）通过将辐射衰减模型应用于所述无骨肺图像数据来生成（26）肺深度图，其中，所述肺深度图包括针对所述无骨肺图像数据的每个数据值的肺厚度值；并且
f）利用所述肺深度图的空间对应的数据值来将所述X射线暗场信息的数据值归一化（28），以产生表示肺状况图的归一化肺暗场信息。
11.根据权利要求10所述的方法（16），
其中，在步骤a）和b）中，将所述X射线衰减信息和所述X射线暗场信息提供为单独的曝光；并且在步骤b）中还包括步骤b1）：
b1）将所述X射线暗场信息配准到所述X射线衰减信息。
12.根据权利要求10或11所述的方法，还包括：
h）显示所述肺状况图。
13.根据权利要求10至11中的任一项所述的方法，还包括：
a1）提供肺状况校准信息，所述肺状况校准信息包括一范围的X射线暗场信息值与表示肺状况的X射线暗场信息值的可能性之间的关系；
g1）使用所述肺状况校准信息来校准所述肺状况图；并且
h1）显示所述肺状况图。
14.一种用于生成肺状况图的设备，包括：
处理器；以及
存储指令的存储器，所述指令在由所述处理器运行时适于执行根据权利要求10至13中的一项所述的方法的步骤。
15.一种存储有指令的计算机可读介质，所述指令用于控制根据权利要求1至8中的一项所述的装置或根据权利要求9所述的X射线成像系统，所述指令在由处理单元运行时适于执行根据权利要求10至13中的一项所述的方法的步骤。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP15187525 | 2015-09-30 | ||
| EP15187525.9 | 2015-09-30 | ||
| PCT/EP2016/073390 WO2017055527A1 (en) | 2015-09-30 | 2016-09-30 | Generating a lung condition map |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108348204A CN108348204A (zh) | 2018-07-31 |
| CN108348204B true CN108348204B (zh) | 2021-09-03 |
Family
ID=54256540
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201680063619.4A Active CN108348204B (zh) | 2015-09-30 | 2016-09-30 | 生成肺状况图 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10631808B2 (zh) |
| EP (1) | EP3355791B1 (zh) |
| JP (1) | JP6865742B2 (zh) |
| CN (1) | CN108348204B (zh) |
| WO (1) | WO2017055527A1 (zh) |
Families Citing this family (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3391819A1 (en) * | 2017-04-20 | 2018-10-24 | Koninklijke Philips N.V. | Beam hardening correction in x-ray dark-field imaging |
| EP3494885A1 (en) | 2017-12-07 | 2019-06-12 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus for presentation of dark field x-ray image information |
| EP3496109A1 (en) | 2017-12-08 | 2019-06-12 | Koninklijke Philips N.V. | Oscillatory dark-field imaging |
| EP3622891A1 (en) * | 2018-09-13 | 2020-03-18 | Koninklijke Philips N.V. | Calculation device for determining ventilation defects |
| EP3656308A1 (en) * | 2018-11-20 | 2020-05-27 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus for alveoli based visualization in dark-field or phase-contrast x-ray imaging |
| CN109801335A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-24 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 |
| US10997475B2 (en) * | 2019-02-14 | 2021-05-04 | Siemens Healthcare Gmbh | COPD classification with machine-trained abnormality detection |
| JP7289769B2 (ja) | 2019-10-09 | 2023-06-12 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、方法およびプログラム |
| EP3922178A1 (en) | 2020-06-08 | 2021-12-15 | Koninklijke Philips N.V. | Spectral dark-field imaging |
| EP3970620A1 (en) * | 2020-09-21 | 2022-03-23 | Koninklijke Philips N.V. | Processing dark-field x-ray image data information |
| EP4134907A1 (en) | 2021-08-09 | 2023-02-15 | Koninklijke Philips N.V. | Heterogeneity analysis in 3d x-ray dark-field imaging |
| EP4197444A1 (en) | 2021-12-20 | 2023-06-21 | Koninklijke Philips N.V. | Lung volume estimation from radiographic images |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103857340A (zh) * | 2011-10-10 | 2014-06-11 | 莫纳什大学 | 心脏成像方法 |
| CN104428659A (zh) * | 2012-06-27 | 2015-03-18 | 皇家飞利浦有限公司 | 暗场成像 |
| CN105339982A (zh) * | 2013-06-19 | 2016-02-17 | 皇家飞利浦有限公司 | 肺测量 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007094412A1 (ja) * | 2006-02-17 | 2007-08-23 | Hitachi Medical Corporation | 画像表示装置及びプログラム |
| US8204292B2 (en) | 2008-05-21 | 2012-06-19 | Riverain Medical Group, Llc | Feature based neural network regression for feature suppression |
| JP2010187827A (ja) * | 2009-02-17 | 2010-09-02 | Fujifilm Corp | Ｘ線画像処理方法、ｘ線画像処理装置、プログラムおよびｘ線画像撮影装置 |
| JP5749735B2 (ja) | 2009-12-22 | 2015-07-15 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | Ｘ線放射線写真における骨抑制 |
| US10096098B2 (en) * | 2013-12-30 | 2018-10-09 | Carestream Health, Inc. | Phase retrieval from differential phase contrast imaging |
-
2016
- 2016-09-30 US US15/763,909 patent/US10631808B2/en active Active
- 2016-09-30 EP EP16788442.8A patent/EP3355791B1/en active Active
- 2016-09-30 CN CN201680063619.4A patent/CN108348204B/zh active Active
- 2016-09-30 WO PCT/EP2016/073390 patent/WO2017055527A1/en active Application Filing
- 2016-09-30 JP JP2018516024A patent/JP6865742B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103857340A (zh) * | 2011-10-10 | 2014-06-11 | 莫纳什大学 | 心脏成像方法 |
| CN104428659A (zh) * | 2012-06-27 | 2015-03-18 | 皇家飞利浦有限公司 | 暗场成像 |
| CN105339982A (zh) * | 2013-06-19 | 2016-02-17 | 皇家飞利浦有限公司 | 肺测量 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Emphysema Diagnosis Using X-Ray Dark-Field Imaging at a Laser-Driven Compact Synchrotron Light Source;S Schleede等;《Proceedings of the National Academy of Sciences》;20121030;第109卷(第44期);17880-17885页 * |
| Phase contrast image segmentation using a Laue analyser crystal;Marcus J Kitchen等;《Physics in Medicine and Biology》;20110106;第56卷(第3期);515-534页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20180271465A1 (en) | 2018-09-27 |
| WO2017055527A1 (en) | 2017-04-06 |
| CN108348204A (zh) | 2018-07-31 |
| EP3355791B1 (en) | 2020-04-29 |
| JP6865742B2 (ja) | 2021-04-28 |
| JP2018529443A (ja) | 2018-10-11 |
| EP3355791A1 (en) | 2018-08-08 |
| US10631808B2 (en) | 2020-04-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108348204B (zh) | 生成肺状况图 | |
| JP6676655B2 (ja) | 二重エネルギーｘ線冠動脈カルシウムのグレード付け | |
| US8465437B2 (en) | Method and system for measuring lung tissue damage and disease risk | |
| US8233692B2 (en) | Method of suppressing obscuring features in an image | |
| EP2462561B1 (en) | A method and system for analysing tissue from images | |
| US8050734B2 (en) | Method and system for performing patient specific analysis of disease relevant changes of a disease in an anatomical structure | |
| CN108209955B (zh) | 用于表征斑块的方法、分析设备和计算机断层摄影系统 | |
| US9805467B2 (en) | Lung measurements | |
| JP6475691B2 (ja) | Ｘ線画像における構造のコンピュータ援用検出のための方法およびｘ線システム | |
| US20060159328A1 (en) | Method and apparatus for airway detection and segmentation | |
| JP6526669B2 (ja) | 画像データからの骨の区分化 | |
| Walsh et al. | Post-processing applications in thoracic computed tomography | |
| JP2002143136A (ja) | 異常陰影候補検出方法および検出処理システム | |
| JP7053834B2 (ja) | 暗視野ｘ線画像情報の提示のための装置 | |
| US10993688B2 (en) | Method of data processing for computed tomography | |
| CN112689474A (zh) | 用于确定通气缺陷的计算设备 | |
| Dettmer et al. | Bronchial wall thickness measurement in computed tomography: effect of intravenous contrast agent and reconstruction kernel | |
| EP4161389B1 (en) | Spectral dark-field imaging | |
| JP3824749B2 (ja) | 骨部画像処理方法および装置 | |
| JP5124852B2 (ja) | 中皮腫とアスベスト肺に関する医用画像診断支援装置と画像診断支援プログラム | |
| US7020240B2 (en) | Method and apparatus for measuring matter properties | |
| JP2023543706A (ja) | 暗視野ｘ線画像データ情報の処理 | |
| CN114519751A (zh) | 用于处置多能量计算机断层摄影中的伪影的方法和设备 | |
| Artaechevarria-Artieda et al. | Airway segmentation and analysis for the study of mouse models of lung disease using micro-CT |
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 |