CN110337272A - 用于生成模拟计算机断层扫描(ct)图像的系统和方法 - Google Patents

用于生成模拟计算机断层扫描(ct)图像的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110337272A
CN110337272A CN201880014018.3A CN201880014018A CN110337272A CN 110337272 A CN110337272 A CN 110337272A CN 201880014018 A CN201880014018 A CN 201880014018A CN 110337272 A CN110337272 A CN 110337272A
Authority
CN
China
Prior art keywords
scanner
image
information
mould
dummy
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
CN201880014018.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110337272B (zh
Inventor
M.S.格马里
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.)
Bayer Healthcare LLC
Original Assignee
Bayer Healthcare LLC
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 Bayer Healthcare LLC filed Critical Bayer Healthcare LLC
Publication of CN110337272A publication Critical patent/CN110337272A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110337272B publication Critical patent/CN110337272B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • 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
    • A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
    • A61B6/582—Calibration
    • A61B6/583—Calibration using calibration phantoms
    • 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
    • A61B6/12—Arrangements for detecting or locating foreign bodies
    • 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
    • A61B6/54—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis
    • A61B6/545—Control of apparatus or devices for radiation diagnosis involving automatic set-up of acquisition parameters
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • 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
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B23/00—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes
    • G09B23/28—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for medicine
    • G09B23/286—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for medicine for scanning or photography techniques, e.g. X-rays, ultrasonics
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B23/00—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes
    • G09B23/28—Models for scientific, medical, or mathematical purposes, e.g. full-sized devices for demonstration purposes for medicine
    • G09B23/30—Anatomical models
    • 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
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B17/00—Surgical instruments, devices or methods, e.g. tourniquets
    • A61B2017/00681—Aspects not otherwise provided for
    • A61B2017/00707—Dummies, phantoms; Devices simulating patient or parts of patient
    • A61B2017/00716—Dummies, phantoms; Devices simulating patient or parts of patient simulating physical properties
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
    • A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • 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
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S378/00—X-ray or gamma ray systems or devices
    • Y10S378/901—Computer tomography program or processor

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)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

描述了一种用于生成模拟CT图像的系统。该系统可以包括CT图像模拟器、体模数据库和扫描仪数据库。体模数据库可以包括一个或多个虚拟体模，而扫描仪数据库可以包括关于一个或多个CT扫描仪的信息，该一个或多个CT扫描仪包括对象CT扫描仪。CT图像模拟器可以使用关于对象患者的信息、虚拟体模和关于对象CT扫描仪的扫描仪信息来生成模拟CT图像，该模拟CT图像接近模拟如果使用对象CT扫描仪对对象执行则实际CT图像会是什么样子。可以在显示屏上显示模拟CT图像。还描述了一种生成模拟CT图像的方法和一种可用于生成模拟CT图像的CT图像模拟器软件。

Description

用于生成模拟计算机断层扫描(CT)图像的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2017年2月24日提交的美国临时专利申请系列第62/463,423号的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
背景
技术领域
本公开涉及用于医学成像的系统和方法，并且特别地，涉及用于基于详细的拟人计算机体模(phantom)生成逼真的模拟计算机断层扫描(CT)图像的系统和方法。
背景技术
CT成像是一种必不可少的诊断工具，其广泛用于世界各地的医院和医疗机构。CT成像的不良副作用是使患者暴露于相当大量的辐射。据国际原子能机构(IAEA)称，胸部或腹部CT扫描使患者暴露于5至20mSv，而普通胸部X射线则低于0.1mSv。不幸的是，降低CT扫描中的暴露对获取的CT图像的质量具有不利影响，这进而会对诊断产生负面影响。近年来，对CT扫描中过度X射线辐射暴露的危害意识的提高导致非常关注合理抑低(As Low AsReasonably Achievable，ALARA)原则，并激发了对优化CT成像的极大兴趣。当前，估计暴露和监测辐射剂量是可用的并且被广泛使用。其中一个最突出的用途是通过可从拜尔医疗保健有限公司(Bayer HealthCare LLC)获得的Radimetrics企业平台(RadimetricsTMEnterprise Platform)。相比之下，到目前为止，没有充分关注全面可靠的解决方案以抢先确保图像质量足以用于诊断目的，而不会使患者暴露于过度和不必要的辐射。
发明内容
本公开的某些实施例的目的是提供一种模拟由对象CT扫描仪对对象患者执行的CT扫描的结果的方法。如将在以下段落中变得显而易见的，在本文中描述的实施例涉及用于生成模拟CT图像的系统和方法。模拟CT图像考虑了对象患者的实际物理特性以及对象CT扫描仪用于捕获图像数据并将其转换成重建图像的实际信息。结果是模拟图像非常类似于如果对象CT扫描仪对对象患者执行CT扫描将生成的图像。
本公开的各个方面可以进一步由以下条款中的一个或多个表征：
条款1：一种生成对象患者的模拟CT图像的方法，包括：接收关于对象患者的患者信息，其中患者信息包括关于对象患者的一种或多种物理属性的信息；从体模数据库中选择虚拟体模，其中所述选择是基于患者信息与虚拟体模的特性的比较；在CT图像模拟器处接收虚拟体模；在CT图像模拟器处接收关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中扫描仪信息包括关于由对象CT扫描仪采用的图像重建技术的信息；由CT图像模拟器执行图像模拟过程，其中图像模拟过程包括使用虚拟体模和扫描仪信息生成模拟CT图像；和以视觉上可感知的形式在显示屏上提供模拟CT图像。
条款2：如条款1的方法，使虚拟体模变形，其中使虚拟体模变形包括以下中的一个或多个：调整虚拟体模中的器官的形状，使用患者信息调整虚拟体模中的组织密度，以及将植入物并入虚拟体模中。
条款3：如条款2的方法，其中使虚拟体模变形包括使用患者信息调整组织密度，其中患者信息包括对象患者的骨密度信息。
条款4：如条款2或3的方法，其中使虚拟体模变形包括将植入物并入虚拟体模中。
条款5：如条款1-4中任一项的方法，其中从与CT图像模拟器通信的扫描仪数据库接收扫描仪信息的至少一部分。
条款6：如条款1-5中任一项的方法，其中从与CT图像模拟器相关联的用户界面接收扫描仪信息的至少一部分，其中扫描仪信息的至少一部分已经由用户手动输入到用户界面中。
条款7：如条款1-6中任一项的方法，其中CT图像模拟器与对象CT扫描仪通信，并且从对象CT扫描仪接收扫描仪信息的至少一部分。
条款8：如条款1-7中任一项的方法，进一步包括：在CT图像模拟器处接收对象CT扫描仪的身份；以及由CT图像模拟器向扫描仪数据库查询关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述查询是基于对象CT扫描仪的身份。
条款9：如条款1-8中任一项的方法，其中基于由CT图像模拟器完成的患者信息与虚拟体模的特性的比较，由CT图像模拟器执行选择虚拟体模。
条款10：如条款1-9中任一项的方法，其中对象患者的一种或多种物理属性包括以下中的至少一种：年龄、身高、体型、性别、体重和身体质量指数。
条款11：如条款1-10中任一项的方法，其中图像模拟过程包括生成投影图像。
条款12：如条款1-12中任一项的方法，其中图像模拟过程包括根据以下等式执行衰减到线性衰减转换：
条款13：如条款1-13中任一项的方法，其中图像模拟过程包括执行重建以生成模拟切片图像。
条款14：一种系统，包括：CT图像模拟器，包括用户界面、显示屏、处理器和包括编程指令的非暂时性存储介质；与CT图像模拟器通信的体模数据库，其中体模数据库包括一个或多个虚拟体模；以及与CT图像模拟器通信的扫描仪数据库，其中扫描仪数据库包括关于一个或多个CT扫描仪的信息，该一个或多个CT扫描仪包括对象CT扫描仪；其中如果执行编程指令，则使得处理器能够：接收关于对象患者的患者信息，其中患者信息包括关于对象患者的一种或多种物理特性的信息，从体模数据库接收虚拟体模，其中已经基于患者信息与虚拟体模的特性的比较选择虚拟体模；接收关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中扫描仪信息包括关于由对象CT扫描仪采用的图像重建技术的信息；执行图像模拟过程，其中图像模拟过程包括使用虚拟体模和扫描仪信息生成模拟CT图像；和以视觉上可感知的形式在显示屏上提供模拟CT图像。
条款15：如条款14的系统，其中如果执行编程指令，则进一步使得处理器能够从扫描仪数据库接收扫描仪信息的至少一部分。
条款16：如条款14或15的系统，其中如果执行编程指令，则进一步使得处理器能够向扫描仪数据库查询关于对象扫描仪的扫描仪信息，其中所述查询是基于对象CT扫描仪的身份。
条款17：如条款14-16中任一项的系统，其中如果执行编程指令，则进一步使得处理器能够使虚拟体模变形，其中使虚拟体模变形包括以下中的一个或多个：调整虚拟体模中的器官的形状，使用患者信息调整虚拟体模中的组织密度，以及将植入物并入虚拟体模中。
条款18：一种存储在非暂时性存储介质上的CT图像模拟器软件，用于生成对象患者的模拟CT图像，软件包括编程指令，如果执行编程指令，则使得处理器能够：接收关于对象患者的患者信息，其中患者信息包括关于对象患者的一种或多种物理属性的信息；接收虚拟体模，其中已经基于患者信息与虚拟体模的特性的比较选择虚拟体模；接收关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中扫描仪信息包括关于由对象CT扫描仪采用的图像重建技术的信息；执行图像模拟过程，其中图像模拟过程包括使用虚拟体模和扫描仪信息生成模拟CT图像；和以视觉上可感知的形式提供模拟CT图像。
条款19：如条款18的CT图像模拟器软件，其中如果执行编程指令，则进一步使得处理器能够从扫描仪数据库接收扫描仪信息的至少一部分。
条款20：如条款19的CT图像模拟器软件，其中如果执行编程指令，则进一步使得处理器能够向扫描仪数据库查询关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述查询是基于对象CT扫描仪的身份。
条款21：如条款18-20中任一项的CT图像模拟器软件，其中如果执行编程指令，则进一步使得处理器能够使虚拟体模变形，其中使虚拟体模变形包括以下中的一个或多个：调整虚拟体模中的器官的形状，使用患者信息调整虚拟体模中的组织密度，以及将植入物并入虚拟体模中。
条款22：如条款14的系统，其中如果执行编程指令，则使得处理器能够执行条款1-13中任一项的方法。
条款23：如条款18的CT图像模拟器软件，其中如果执行编程指令，则使得处理器能够执行条款1-13中任一项的方法。
附图说明
图1图示了根据一个非限制性实施例的CT扫描环境和有关计算系统；
图2图示了根据一个非限制性实施例的CT图像模拟器和有关组件；
图3图示了根据一个非限制性实施例的联网CT扫描环境和有关计算系统；
图4图示了根据一个非限制性实施例的具有器官的网格虚拟体模的表示；
图5图示了根据一个非限制性实施例的生成模拟CT图像的方法的流程图；
图6图示了根据一个非限制性实施例的作为图像模拟过程的一部分执行的全体模实例的单个平面投影的描绘；
图7图示了根据一个非限制性实施例的作为图像模拟过程的一部分执行的线性衰减转换的衰减的描绘；以及
图8图示了根据一个非限制性实施例的作为图像模拟过程的一部分而生成的模拟切片图像的描绘。
具体实施方式
出于以下描述的目的，空间取向术语应当涉及在附图中定向的实施例。然而，应该理解，除非明确地相反指出，否则本公开的各种实施例可以采用替代变型和步骤顺序。还应理解，附图中所示并在以下说明书中描述的具体设备和过程仅是示例性的。因此，与本文公开的实施例有关的具体尺寸和其它物理特性不应被视为限制。
如说明书中所使用的，除非上下文另有明确地指示，单数形式的“一”、“一个”和“该”包括复数个指示物。
除非另有指示，否则本文公开的所有范围或比率应理解为包括其中包含的任何和所有子范围或子比率。例如，规定的范围或比率“1至10”应被认为包括最小值1和最大值10之间的任何和所有子范围(包括最小值1和最大值10)；换言之，所有子范围或子比率以最小值1或更大开始并且以最大值10或更小结束，诸如但不限于1至6.1，3.5至7.8和5.5至10。
除非另有指示，否则本文提及的所有文档(诸如但不限于已授权的专利和专利申请)均被认为是“通过引用整体并入”。
本公开的实施例总体涉及用于模拟将在计算机断层扫描(CT)扫描期间生成的图像的方法和系统。更具体地，本公开的实施例提供了用于生成模拟图像的方法，该模拟图像精确地表示如果使用对象扫描仪实际对对象患者进行CT扫描将生成的图像。如下面详细描述的，CT图像模拟器系统为医务人员提供了一种有用的工具，以便前瞻性地评定特定CT图像的外观以及追溯地评定特定CT成像过程如何被改善的方式。在订购诊断成像测试时考虑CT图像模拟可以导致更明智的决策过程，并最终有益于患者的安全和护理。
图1图示了根据本发明一个实施例的CT扫描环境100和被配置为提供模拟CT图像的有关计算系统的示例。如图所示，CT扫描环境100包括CT扫描仪105，相关联的成像系统125和CT图像模拟器130。另外，CT图像模拟器130可包括体模数据库132和扫描仪数据库134。
众所周知，CT扫描仪105提供了用于使用来自X射线源110的X射线轰击对象120的设备。取决于X射线穿过的物质的密度和类型，从X射线源110发射的X射线以不同的速率穿过对象120的组织、器官和结构(X射线中的一些被这些组织器官和结构吸收)。设置有环115的传感器检测穿过对象120的辐射量。所得到的传感器信息被传递到成像系统125。成像系统125提供计算设备，该计算设备被配置为从CT扫描仪105获得的传感器数据接收、存储和生成图像。
CT扫描图像(经常称为“切片”)通常相对于垂直于身体的长轴的轴向或横向平面进行。然而，CT扫描仪105可以允许成像数据在各种平面中重新格式化或者作为结构的体积(3D)表示。一旦执行CT扫描，就可以存储由CT扫描仪105生成的成像数据，从而允许以其它方式检查或评估所得到的扫描图像。在一个实施例中，可以使用公知的DICOM标准格式化成像数据并将其存储在PACS存储库中。
在一个非限制性实施例中，CT图像模拟器130提供被配置为生成模拟图像的计算系统和软件应用，该模拟图像对应于如果给定患者将成为CT扫描仪105进行CT扫描的对象将由成像系统125生成的图像。该模拟可以在预测意义上(即，在执行扫描之前)进行，但也可以在扫描之后进行。CT图像模拟器130可以至少包括处理器和存储在非暂时性机器可读介质中的软件指令，当执行该软件指令时，使得处理器能够执行本文所讨论的操作。CT图像模拟器130还可以包括一个或多个硬件组件，诸如用于输入命令的用户界面，诸如与CT图像模拟器130通信的键盘、鼠标、触摸屏或有线或无线设备(例如，智能手机、笔记本电脑、遥控器或PDA)，以及用于显示图像的显示器。
通过阅读下面的公开内容将显而易见，虽然体模数据库132和扫描仪数据库134被示出为CT图像模拟器130的一部分，但是这些数据库中的每一个可以位于远离CT图像模拟器130并且甚至远离CT扫描环境100。例如，这些数据库中的一个或多个可以远程定位并且可以由CT图像模拟器130通过网络连接(诸如内联网、LAN、WAN或因特网连接)访问。作为另一个示例，这些数据库中的一个或多个可以是可由CT图像模拟器130通过因特网访问的基于云的数据库。在一些非限制性实施例中，扫描仪数据库134可能不是必需的，因为CT图像模拟器130能够从CT扫描仪105自身接收必要的信息。
在一些非限制性实施例中，如图2所示，CT图像模拟器130可以是不与CT扫描环境100的其余组件相关联的独立系统。在该实施例中，CT图像模拟器130可以具有体模数据库132和与其相关联的扫描仪数据库134，或者如上所述，这些数据库可以位于远离CT图像模拟器130并且可以通过网络访问，该网络可以包括因特网。
在又一个实施例中，如图3所示，CT图像模拟器130可以与多个CT扫描仪1110和/或多个成像系统1115相关联，诸如通过网络，诸如局域网、基于云的网络、广域网、因特网、内联网或其它合适的网络。如图所示，主管(host)CT图像模拟器130的基于云的提供者1125可以通过网络1120与成像设施1105a-b通信。在每个成像设施1105处，CT扫描仪1110以及相关联的成像系统1115用于为患者提供成像服务。
体模数据库132包括成像体模，成像体模在本领域中是公知的，并且通常可以描述为人体模型或其一部分，其可以用于电离辐射研究以代替实际的人类。随着时间的推移，这些体模相对于人体的内部结构变得越来越准确。体模可以是物理体模，其通常采用特殊设计的对象的形式，诸如圆柱体或一系列圆柱体，其容纳具有人体及其器官的近似密度的各种液体或半液体。示例性物理体模是美国专利第4,985,906号中讨论的物理体模，其通过引用并入本文。体模也可以是人体的数学模型，在本文中也称为虚拟体模。出于本公开的目的，数学或虚拟体模存储在体模数据库132中，
虚拟体模可以提供人体组织、器官、结构等部分的可接受的数学模型。例如，虚拟体模可以提供用于创建人体(或其部分)的三维模型的非均匀有理基样条(NURBS)的集合。替代地，可以使用构建实体几何(CSG)或其它数学表示来表示虚拟体模。合适的虚拟体模的示例包括基于体积(体素)的或基于表面的(网格或NURBS)体模。图4中提供了可用于本公开的虚拟体模的示例。图4的体模包括单独器官和可能更精细的细节，诸如患者的循环器系统、起搏器、金属植入物、肿瘤等。这样的模型可以通过将器官加载到计算机存储器中单独地作为非交叉的闭合体积来创建。器官基于哪些器官被包围在层次内而按层次组织(例如，大脑包含在头骨中)。基于包围的器官层次对于确定器官内每条射线的遍历长度是必要的。接下来，将组织材料和密度(如ICRP或NIST表所述)分配给器官体积，例如将骨骼材料分配给骨骼、将软组织分配给肌肉等。这可以基于器官名称自动完成，但是用户可以选择修改组织材料和密度的自动分配以满足他或她的需要。
可以使用先前已创建的可用成像体模的集合预先填充体模数据库132。当创建体模数据库132时，可以将附加的体模添加到体模数据库132中。体模数据库132中的体模还可以通过基于例如关于体模的准确度或性能学习的附加信息修改体模的特定特性来周期性地更新或调整。在本公开中有用的虚拟体模也可以从患者的CT图像构建。在一些实施例中，CT图像本身，特别是如果它们未被裁剪，可以用作图像模拟的体模，因为可以在不需要器官分割的情况下执行本文所述的图像模拟过程。
根据下面描述的过程，CT图像模拟器130可以与体模数据库132通信，以便从体模数据库132接收体模。CT图像模拟器130和体模数据库132之间的通信可以通过本领域已知的任何类型的通信，包括通过有线连接或无线连接。仅作为示例，CT图像模拟器130可以通过有线或无线LAN、VPN或WAN连接与体模数据库132通信。体模数据库132还可以是可以通过因特网访问的基于云的数据库。该实施例提供了附加的益处，即可以在多个CT图像模拟器130之间共享体模数据库132，该多个CT图像模拟器130可以彼此远离，诸如在不同的成像设施中或甚至在世界的不同地方。体模数据库132可以将体模存储在任何合适的数据结构中。例如，体模数据库132可以是使用结构化查询语言(SQL)来查询和维护体模数据库132的关系数据库。体模数据库132应当被布置为使得CT图像模拟器130可以查询体模数据库132并定位具有如下特性的体模，该特性(例如，密切地)与对象患者的物理属性和特性相媲美。
扫描仪数据库134包括关于一个或多个CT扫描仪的信息。信息可以包含在扫描仪数据库134中的CT扫描仪可以包括作为扫描环境100的一部分的CT扫描仪105。它还可以包括作为一个或多个成像设施1105a-b的一部分的每个CT扫描仪111.0。更进一步地，扫描仪数据库134可以包括关于任何数目的商业上可用的CT扫描仪的信息。出于本公开的目的，用于某一CT扫描仪的“扫描仪信息”还可以包括与(一个或多个)成像系统125,1115有关的信息，该(一个或多个)成像系统125,1115与对象CT扫描仪相关联，这将从本文的讨论中显而易见。通过阅读本公开将会理解，信息存储在扫描仪数据库134中的CT扫描仪越多，CT图像模拟器130就越强大且越有用。然而，扫描仪数据库134中的信息不必限于涉及商业上可用的CT扫描仪的信息，并且该信息还可以涉及理论CT扫描仪。如果CT图像模拟器130用于教育或训练目的，其中没有实际的患者被安排用于CT过程，则这样的信息将是有用的。
如本领域中已知的，CT扫描仪包括检测器阵列，该检测器阵列包括一系列检测器元件，当机架围绕患者移位时，该检测器阵列通过各种位置产生类似的信号。各种算法和操作参数控制CT扫描仪如何执行每个操作。虽然存在通用原则集合可以告知这些算法和操作参数应该是什么，但每个商用CT扫描仪在这些算法和操作参数方面可能略有不同。
可以存储在扫描仪数据库134中的扫描仪信息可以包括关于这些以及其它参数和操作细节的信息，该参数和操作细节涉及对象扫描仪如何执行扫描操作以生成原始数据(包括扫描参数，诸如定时和管电压)，扫描仪如何收集原始数据(包括探测器阵列如何工作)，以及扫描仪如何从原始数据生成图像(包括如何将原始数据重建为图像)。例如，扫描仪数据库134可以包括关于扫描仪用于从由扫描操作生成的原始数据重建图像的算法的信息。存储的关于扫描仪数据库134中的每个扫描仪的信息应该足够完整和详细，以使得CT图像模拟器130能够使用与扫描仪使用的相同或类似的图像重建技术执行图像模拟，以便准确地模拟当扫描仪使用那些相同的技术时扫描仪将生成的图像。可以用于图像重建的重建技术的示例包括在美国专利申请公开第2009/0196393号、美国专利申请公开第2012/0128265号、美国专利申请公开第2005/0259780号、美国专利申请公开第2011/0097007号、美国专利申请公开第2015/0125055号和美国专利第6,907,102号中讨论的那些技术，其各自通过引用并入本文。
CT图像模拟器130针对特定对象扫描仪生成的模拟图像的准确度将取决于扫描仪数据库134中包含的对象扫描仪的信息的准确度和数量。例如，虽然CT图像模拟器130可以使用本领域公知的基线或默认图像重建信息来执行模拟，但是如果对象CT扫描仪不遵循基线图像重建技术，则模拟图像可能无法准确地描绘如何显示对象CT扫描仪的实际图像。另一方面，如果扫描仪数据库134包含关于由对象扫描仪执行的图像重建技术的全部或大部分细节，则CT图像模拟器130可以访问该信息并在模拟期间应用它以生成模拟图像，该模拟图像将与执行扫描后对象CT扫描仪将生成的图像紧密匹配。
可以存储在扫描仪数据库134中的扫描仪信息的一个非限制性示例是用于初始(即，未衰减的)射线光谱的x射线束规范，诸如平坦和成形滤波器以及x射线源的细节。另一个非限制性示例是扫描仪的检测器阵列的规范以及检测器效率和响应阈值。上面还提到的又一个非限制性示例是扫描仪的(一个或多个)重建算法，用于从模拟正弦图进行相同的图像重建。在这些示例中，重建算法可以被认为是最重要的，因为在一些扫描仪中，图像重建是基于迭代方法完成的，而其它扫描仪采用滤波反投影算法。重建的CT图像中的某些伪影通常取决于用于重建图像的算法的细节，并且在模拟图像中准确地再现这些伪影取决于知道这些算法的细节。仅作为示例，虽然轴向CT图像中的噪声的条纹相当普遍，但噪声条纹出现的位置和方式可能在某种程度上取决于图像重建的详情。当人们处理星暴伪影时特别如此，这可能被认为是非常密集的噪声条纹。然而，在噪声情况下使用扫描仪信息的预期目的不仅仅是确定噪声的条纹，还包括，例如，与噪声条纹相关联的任何非随机伪影，诸如以将不是完全随机的具体方式的倾向聚合的任何非随机伪影。
信息可以以任何已知的数据结构存储在扫描仪数据库134中。例如，扫描仪数据库134可以是使用结构化查询语言(SQL)来查询和维护扫描仪数据库134的关系数据库。仅作为示例，扫描仪数据库134可以被构建为使得扫描仪数据库134中的每一行可以表示由制造商、型号、制造日期和/或序列号识别的不同CT扫描仪，而每列可以表示特定于该扫描仪的扫描仪信息类型。还可以使用由成像设施分配的自定义名称来识别每个CT扫描仪(例如，“CT室1扫描仪”，“CT室2扫描仪”等)。与体模数据库132一样，扫描仪数据库134可以是基于云的，使得它可以通过例如因特网访问。
图5示出了根据一个实施例的用于操作CT图像模拟器130以针对对象患者生成合适的模拟CT图像的方法200。如图所示，方法200开始于步骤205，其中CT图像模拟器130从体模数据库132中选择虚拟体模。在步骤210，CT图像模拟器130接收对象CT扫描仪的扫描仪信息，该对象CT扫描仪可以是CT成像环境100的CT扫描仪105。可以从扫描仪数据库134接收该扫描仪信息中的一些或全部，而一些或全部信息也可以直接从CT扫描仪105接收或通过用户输入到CT图像模拟器130的用户界面中。在步骤215，CT图像模拟器130执行图像模拟并生成可以在显示屏上显示的模拟图像。下面将进一步解释这些步骤中的每一个。步骤205和210可以以任何顺序执行，并且甚至可以同时执行，只要它们在步骤215之前执行即可。
在步骤205，CT图像模拟器130从体模数据库132中选择要用于图像模拟的虚拟体模。选择适当体模的过程通常开始于在CT图像模拟器130处接收对象患者的特性，诸如对象患者的物理属性。这些特性的实例包括患者的年龄、身高、体型、性别、体重、身体质量指数(BMI)等。该信息可以从例如医院信息系统(HIS)、放射信息系统(RIS)接收或从成像设施内或成像设施可用的另一信息源接收。该信息也可以由用户通过CT图像模拟器130的用户界面直接输入CT图像模拟器130。一旦接收到该信息，CT图像模拟器130就可以查询体模数据库132以找到具有与对象患者的特性紧密对准的特性的体模。替代地，用户可以从体模数据库132中选择特定的体模以用于模拟。在任一情况下，选择过程可以另外考虑关于患者的在先成像过程的信息，诸如该患者在过去的情况下是否使用特定体模。
作为体模选择步骤205的一部分，可以使从体模数据库132中选择的体模变形以更好地将体模的特性与对象患者对准，包括BMI、身高、性别和其它解剖学度量。该修改过程可以由操作者使用与CT图像模拟器130相关联的软件来启动和控制，或者替代地，它可以由CT图像模拟器130自动执行。在一个非限制性实施例中，可以修改体模以更好地将体模的组织和/或骨密度表示与对象患者的已知组织和/或骨密度信息对准。例如，被诊断患有骨质疏松症的患者将具有较低的骨密度。当x射线束在模拟期间通过模型器官时，组织材料和密度影响x射线束的衰减。在另一个非限制性实施例中，诸如起搏器和金属或其它植入物的其它细节也可以并入到体模中。如果体模具有循环系统，则用户可以在此指定是否存在造影材料并设置有关参数。
在一个实施例中，CT图像模拟器130可以被配置为使用美国专利第8,958,617号和第9,547,893号以及美国专利申请公开第2017/0228860号和第2017/0243350号中描述的技术使虚拟体模变形以更好地模仿特定患者，其内容通过引用并入本文。合适的变形包括使用诸如患者的现有图像的关于对象患者的信息调整器官的形状和调整组织密度。
在步骤210，CT图像模拟器130接收与对象CT扫描仪有关的扫描仪信息。对象CT扫描仪是CT扫描仪，其被安排用于(或曾用于)对对象患者执行CT扫描。然而，对象CT扫描仪可以替代地是不同的扫描仪，如果CT图像模拟器130用于教育或训练目的，其中没有患者被安排用于CT过程，则可能是这种情况。
CT图像模拟器130可以从各种源接收扫描仪信息。该信息的主源可以是扫描仪数据库134，如上所述，扫描仪数据库134存储关于一个或多个CT扫描仪的信息。一旦CT图像模拟器130知道对象CT扫描仪的身份(例如，制造商、型号、制造日期、序列号等)，CT图像模拟器130就可以向扫描仪数据库134查询关于该扫描仪的信息并从扫描仪数据库134检索任何关于对象CT扫描仪的信息。CT图像模拟器130可以从例如用户将该信息输入CT图像模拟器130或从CT图像模拟器130上的预先填充的列表中选择对象CT扫描仪来学习对象CT扫描仪的身份。替代地，从HIS、RIS或另一信息源接收的信息可以向CT图像模拟器130提供对象CT扫描仪的身份。作为另一个示例，如果对象CT扫描仪和CT图像模拟器130进行通信，则CT图像模拟器130可以向对象CT扫描仪查询该信息。
除了从扫描仪数据库134接收扫描仪信息之外，用户还可以通过CT图像模拟器130的用户界面向CT图像模拟器130提供扫描仪信息。扫描仪信息也可以从对象CT扫描仪发送到CT图像模拟器130。这些接收扫描仪信息的方法特别适用于可能因扫描和患者而改变的扫描仪信息，诸如管电压或kVP。该通信可以通过有线(例如，LAN、WAN)或无线(例如，Wi-Fi、蓝牙、ZigBee)连接直接从扫描仪到CT图像模拟器。通信也可以是间接的，诸如通过一个或多个中间系统或网络，例如注入系统(injector system)。在另一个非限制性实施例中，CT图像模拟器130可以通过从与CT图像模拟器130(诸如硬盘驱动器)相关联的本地存储设备中或者从可移动存储设备(诸如USB闪存驱动器、CD或DVD)中检索扫描仪信息来接收扫描仪信息。
如上所述，扫描仪信息优选地与对象CT扫描仪相关联，并且特定于对象CT扫描仪，然而CT图像模拟器130使用的扫描仪信息(如果这种信息对于对象CT扫描仪不可用)也可以部分或全部来自通用或默认信息，诸如本领域通常已知的默认图像重建信息。例如，如果CT图像模拟器130接收到遵循由对象CT扫描仪执行的图像重建技术所必需的一些但不是全部扫描仪信息，则CT图像模拟器130可以使用通用或默认信息填充任何缺口，该通用或默认信息可以存储在扫描仪数据库134中或本地存储在CT图像模拟器130上。作为另一替代方案，CT图像模拟器130可以使用来自已知信息的类似扫描仪的扫描仪信息来填充与对象CT扫描仪有关的扫描仪信息中的任何缺口。例如，如果对象CT扫描仪是来自某一制造商的新模型并且扫描仪数据库134不包含关于该特定模型的信息，则CT图像模拟器130可以替代地从该相同制造商检索关于不同扫描仪的信息，诸如包含在扫描仪数据库134中的该制造商的最新模型。
在步骤215，一旦接收到扫描仪信息并且选择了体模，CT图像模拟器130就执行图像模拟过程，其中使用扫描仪信息对体模执行一系列投影，以便生成模拟图像。
可以使用模拟算法来执行图像模拟。模拟算法可以是存储在与CT图像模拟器130相关联的非暂时性机器可读介质中的软件指令的形式。这些指令可以由与CT图像模拟器130相关联的处理器执行。
图像模拟过程可以开始于通过以投影图像的形式生成原始数据。投影在本领域中是已知的，并且类似于投影到体模周围的各个平面上的普通射线照相图像。参考图6，示出了完整体模实例的单个平面投影的描绘。取决于预期的成像协议，可能不需要完整的体模实例，并且体模的一部分的部分投影(诸如仅头部或躯干的投影)可能就足够了。这些原始图像的详情(诸如尺寸和像素间距等)在很大程度上取决于用户提供的扫描范围和在步骤210中接收的对象CT扫描仪的扫描仪信息。
如本领域技术人员所理解的，可以以各种方式完成投影。投影方法的选择可以取决于例如是否预期进行二维或三维重建。如果预期进行三维重建，则结合可用于模拟广角锥形螺旋扫描的已知重建方法(诸如基于Feldkamp-Davis-Kress(FDK)算法或Katsevich重建算法的方法)，投影可以是广角锥形螺旋投影。如果预期进行二维重建，可以使用平面上的投影(也称为切片投影)。
算法上，投影(无论是广角锥形投影还是平面投影)可以涉及在使用基于表面的体模时或者涉及直接确定体素体模在单个介质中穿过的长度时确定光线与器官边界的交叉点。然后将器官的组织成分并入到确定模拟射线的总衰减中。衰减系数可以根据公式表示：
其中μorgan是器官的线性衰减系数(取决于能量/kVp)，并且dorgan是射线在器官中穿过的长度。
在投影步骤完成之后，可以重新组织二维投影图像。该重新组织过程旨在通常反映CT扫描仪重新组织原始采集数据以校正其扇形束数据采集的方式。在重新组织过程期间，扫描仪的原始数据预处理的可用细节(其将是本文使用的术语“扫描仪信息”的示例)可以由CT图像模拟器130合并。通过例如以逐个切片的方式进行投影，可以完全避免重新组织步骤。还应注意，用于模拟三维重建的广锥形螺旋投影的结果是三维集合。然而，目前，大多数CT扫描仪是二维构建型扫描仪。
接下来，CT图像模拟器130可以执行衰减到线性衰减转换，以便将单个切片的原始投影转换为“正弦图”。图7中图示了这种转换效果的示例，虽然使用了术语“正弦图”，但该步骤并不旨在针对二维重建中的图像模拟，而是可以应用于二维和三维重建方案。在数学上，这种转换涉及根据以下等式应用衰减投影幅度的自然对数：
对该取幂和取对数的需要在于上式中的附加项δ。该项是基于适当分布(例如，复合泊松分布)的随机生成的噪声，并且主要取决于X射线管电流和扫描仪的某些其它属性，诸如检测器效率。当预期用于特定扫描仪的高精度图像模拟并且可获得专有扫描仪信息时，也可以将电子噪声添加到该项。
接下来，CT图像模拟器130可以执行重建，这可以构成图像模拟中的最后步骤。一旦上面讨论的“正弦图”(可能更适当地称为噪声线性衰减投影)被编译，就可以执行重建以便将“正弦图”转换成模拟切片图像。图8图示了这种转换效果的示例。虽然重建和就此而言的图像模拟能够捕获由于管电流低和kVp不足而导致的光子不足的主要影响，但通过合并对象CT扫描仪采用的重建算法的详情，可以改善模拟图像的准确度。
如本领域技术人员将理解的，取决于对象CT扫描仪的详情，可以采用各种重建算法。例如，对于二维重建，重建算法可以是例如滤波反投影(FBP)或迭代(代数)重建。三维重建可以基于Feldkamp-Davis-Kress(FDK)算法或Katsevich的精确重建算法。其它合适的重建方法包括在Tang等人的美国专利申请公开第2016/0367212号中讨论的那些方法和在Cao的美国专利申请公开第2013/0315453号中讨论的那些方法，其中的每一个通过引用明确地并入本文。如上所述，重建的CT图像中的伪影取决于用于重建图像的算法的细节。
在完成重建过程后，输出是模拟CT图像。在图8所示的实施例中，模拟CT图像是模拟切片图像的形式。可以重复图像模拟步骤以生成体模的不同切片的附加模拟图像。模拟图像可以被编译并显示在与CT图像模拟器130相关联的显示器上，在显示器上可以由用户回顾该模拟图像。模拟图像还可以经由有线或无线通信构件发送到另一个可以远离CT图像模拟器的回顾设备，诸如个人计算机，诸如智能手机、膝上型计算机或PDA的手持设备，或具有能够显示模拟图像的显示屏的另一个设备。此外，模拟图像可以存储在数据库中以供将来使用和回顾。
对于CT图像模拟器130可以预期各种用途。在一个非限制性实施例中，CT图像模拟器130用作用于改善和优化现有CT成像协议以及设计新的定制协议的预期工具。作为示例，CT图像模拟器130可以用于生成模拟图像，以便测试特定成像协议是否将提供具有足够分辨率的对象患者的CT图像。基于对模拟图像的回顾，可以对成像协议进行调整。这些调整可以包括，如果例如模拟图像对于手头的任务具有过多的分辨率，则减少作为CT扫描的一部分施加的总辐射。作为另一个示例，放射科医师可以在必须在实际患者身上测试这样的协议之前使用CT图像模拟器130来测试各种定制协议。
在另一个非限制性实施例中，CT图像模拟器130可以与现有的基于蒙特卡罗的器官剂量估计工具一起使用以提供包括辐射剂量和图像质量方面两者的CT成像的全面图像，诸如在美国专利第8,953,861号和第9,792,680号中讨论的那些工具以及在美国专利申请公开第2017/0123074号和第2017/0228860号中讨论的那些工具，其通过引用明确地并入本文。
在另一个非限制性实施例中，CT图像模拟器130可以用作CT图像的回顾性分析的工具以解决问题，诸如是否可以在不损害诊断的情况下降低辐射剂量，或者如果使用造影剂可以实现图像质量的多大改善。
在又一个非限制性实施例中，CT图像模拟器130可以用作经济研究或训练工具，诸如在教育环境中以提供可以研究和讨论的模拟图像。
尽管已经结合上述实施例和/或示例详细描述了本发明，但是应该理解，这些细节是说明性的而非限制性的，并且本领域技术人员可以在不脱离本发明的情况下做出变化。本发明的范围由以下权利要求而不是由前面的描述来指示。在权利要求的等同物的含义和范围内的所有改变和变化都将被包含在其范围内。

Claims (21)

1.一种生成对象患者的模拟CT图像的方法，包括：
接收关于所述对象患者的患者信息，其中所述患者信息包括关于所述对象患者的一种或多种物理属性的信息；
从体模数据库中选择虚拟体模，其中所述选择是基于所述患者信息与所述虚拟体模的特性的比较；
在CT图像模拟器处接收所述虚拟体模；
在所述CT图像模拟器处接收关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述扫描仪信息包括关于由所述对象CT扫描仪采用的图像重建技术的信息；
由所述CT图像模拟器执行图像模拟过程，其中所述图像模拟过程包括使用所述虚拟体模和所述扫描仪信息生成模拟CT图像；和
以视觉上可感知的形式在显示屏上提供所述模拟CT图像。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
使所述虚拟体模变形，其中使所述虚拟体模变形包括以下中的一个或多个：调整所述虚拟体模中的器官的形状，使用所述患者信息调整所述虚拟体模中的组织密度，以及将植入物并入所述虚拟体模中。
3.如权利要求2所述的方法，其中使所述虚拟体模变形包括使用所述患者信息调整所述组织密度，其中所述患者信息包括所述对象患者的骨密度信息。
4.如权利要求2所述的方法，其中使所述虚拟体模变形包括将所述植入物并入所述虚拟体模中。
5.如权利要求1所述的方法，其中从与所述CT图像模拟器通信的扫描仪数据库接收所述扫描仪信息的至少一部分。
6.如权利要求1所述的方法，其中从与所述CT图像模拟器相关联的用户界面接收所述扫描仪信息的至少一部分，其中所述扫描仪信息的至少一部分已经由用户手动输入到所述用户界面中。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述CT图像模拟器与所述对象CT扫描仪通信，并且从所述对象CT扫描仪接收所述扫描仪信息的至少一部分。
8.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
在所述CT图像模拟器处接收所述对象CT扫描仪的身份；以及
由所述CT图像模拟器向扫描仪数据库查询关于所述对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述查询是基于所述对象CT扫描仪的身份。
9.如权利要求1所述的方法，其中基于由所述CT图像模拟器完成的所述患者信息与所述虚拟体模的特性的比较，由所述CT图像模拟器执行选择所述虚拟体模。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述对象患者的一种或多种物理属性包括以下中的至少一种：年龄、身高、体型、性别、体重和身体质量指数。
11.如权利要求1所述的方法，其中所述图像模拟过程包括生成投影图像。
12.如权利要求1所述的方法，其中所述图像模拟过程包括根据以下等式执行衰减到线性衰减转换：
13.如权利要求1所述的方法，其中所述图像模拟过程包括执行重建以生成模拟切片图像。
14.一种系统，包括：
CT图像模拟器，包括用户界面、显示屏、处理器和包括编程指令的非暂时性存储介质，
与所述CT图像模拟器通信的体模数据库，其中所述体模数据库包括一个或多个虚拟体模，以及
与所述CT图像模拟器通信的扫描仪数据库，其中所述扫描仪数据库包括关于一个或多个CT扫描仪的信息，所述一个或多个CT扫描仪包括对象CT扫描仪；
其中如果执行所述编程指令，则使得所述处理器能够：接收关于对象患者的患者信息，其中所述患者信息包括关于所述对象患者的一种或多种物理特性的信息，
从所述体模数据库接收虚拟体模，其中已经基于所述患者信息与所述虚拟体模的特性的比较选择所述虚拟体模；
接收关于所述对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述扫描仪信息包括关于由所述对象CT扫描仪采用的图像重建技术的信息；
执行图像模拟过程，其中所述图像模拟过程包括使用所述虚拟体模和所述扫描仪信息生成模拟CT图像；以及
以视觉上可感知的形式在所述显示屏上提供所述模拟CT图像。
15.如权利要求14所述的系统，其中如果执行所述编程指令，则进一步使得所述处理器能够从所述扫描仪数据库接收所述扫描仪信息的至少一部分。
16.如权利要求15所述的系统，其中如果执行所述编程指令，则进一步使得所述处理器能够向所述扫描仪数据库查询关于所述对象扫描仪的扫描仪信息，其中所述查询是基于所述对象CT扫描仪的身份。
17.如权利要求14所述的系统，其中如果执行所述编程指令，则进一步使得所述处理器能够使所述虚拟体模变形，其中使所述虚拟体模变形包括以下中的一个或多个：调整所述虚拟体模中的器官的形状，使用所述患者信息调整所述虚拟体模中的组织密度，以及将植入物并入所述虚拟体模中。
18.一种存储在非暂时性存储介质上的CT图像模拟器软件，用于生成对象患者的模拟CT图像，所述软件包括编程指令，如果执行所述编程指令，则使得处理器能够：
接收关于所述对象患者的患者信息，其中所述患者信息包括关于所述对象患者的一种或多种物理属性的信息；
接收虚拟体模，其中已经基于所述患者信息与所述虚拟体模的特性的比较选择所述虚拟体模；
接收关于对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述扫描仪信息包括关于由所述对象CT扫描仪采用的图像重建技术的信息；
执行图像模拟过程，其中所述图像模拟过程包括使用所述虚拟体模和所述扫描仪信息生成模拟CT图像；和
以视觉上可感知的形式提供所述模拟CT图像。
19.如权利要求18所述的CT图像模拟器软件，其中如果执行所述编程指令，则进一步使得所述处理器能够从扫描仪数据库接收所述扫描仪信息的至少一部分。
20.如权利要求19所述的CT图像模拟器软件，其中如果执行所述编程指令，则进一步使得所述处理器能够向所述扫描仪数据库查询关于所述对象CT扫描仪的扫描仪信息，其中所述查询是基于所述对象CT扫描仪的身份。
21.如权利要求18所述的CT图像模拟器软件，其中如果执行所述编程指令，则进一步使得所述处理器能够使所述虚拟体模变形，其中使所述虚拟体模变形包括以下中的一个或多个：调整所述虚拟体模中的器官的形状，使用所述患者信息调整所述虚拟体模中的组织密度，以及将植入物并入所述虚拟体模中。
CN201880014018.3A 2017-02-24 2018-02-22 用于生成模拟计算机断层扫描(ct)图像的系统和方法 Active CN110337272B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762463423P 2017-02-24 2017-02-24
US62/463,423 2017-02-24
PCT/US2018/019282 WO2018156803A1 (en) 2017-02-24 2018-02-22 Systems and methods for generating simulated computed tomography (ct) images

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110337272A true CN110337272A (zh) 2019-10-15
CN110337272B CN110337272B (zh) 2023-11-07

Family

ID=61599619

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880014018.3A Active CN110337272B (zh) 2017-02-24 2018-02-22 用于生成模拟计算机断层扫描(ct)图像的系统和方法

Country Status (9)

Country Link
US (1) US11000255B2 (zh)
EP (1) EP3585266B1 (zh)
JP (1) JP7100048B2 (zh)
KR (1) KR102536168B1 (zh)
CN (1) CN110337272B (zh)
AU (1) AU2018225165B2 (zh)
CA (1) CA3054305A1 (zh)
ES (1) ES2851000T3 (zh)
WO (1) WO2018156803A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111248935A (zh) * 2020-01-21 2020-06-09 南京安科医疗科技有限公司 一种具有模拟扫描功能的ct设备
CN112435554A (zh) * 2020-11-25 2021-03-02 皖南医学院 一种ct教学模拟系统及其控制方法
CN112951384A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 慧影医疗科技（北京）有限公司 用于医学影像设备的数据模拟发生方法及系统
CN114581605A (zh) * 2022-02-22 2022-06-03 清华大学 工件的扫描图像生成方法、装置、设备及计算机存储介质

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11918407B2 (en) 2018-04-10 2024-03-05 Bayer Healthcare Llc Flexible dose estimation with user-defined volumes
CN109191462A (zh) * 2018-10-18 2019-01-11 天津大学 一种ct仿真体模生成方法
US11532132B2 (en) * 2019-03-08 2022-12-20 Mubayiwa Cornelious MUSARA Adaptive interactive medical training program with virtual patients
KR102414094B1 (ko) * 2020-08-18 2022-06-27 연세대학교 산학협력단 Ct영상의 금속 아티팩트 보정 방법 및 장치
US20220249052A1 (en) * 2021-02-09 2022-08-11 Akihiro HAGA Method for calculating density images in a human body, and devices using the method
EP4092684A1 (en) * 2021-05-18 2022-11-23 Koninklijke Philips N.V. Method for providing feedback data in a medical imaging system
US20230165557A1 (en) * 2021-11-29 2023-06-01 GE Precision Healthcare LLC System and method for autonomous identification of heterogeneous phantom regions
WO2024083690A1 (en) * 2022-10-20 2024-04-25 Koninklijke Philips N.V. Interactive training and education

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008099877A1 (ja) * 2007-02-14 2008-08-21 Hitachi Medical Corporation Ｘ線ｃｔ装置
CN101278361A (zh) * 2005-08-11 2008-10-01 艾可瑞公司 在放射疗法期间使用虚拟图像来瞄准肿瘤的方法和设备
CN101626727A (zh) * 2007-03-06 2010-01-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 附加有pet/mr流动估计的自动诊断和对准
CN102361595A (zh) * 2009-03-25 2012-02-22 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于呼吸适应的成像的方法和装置
CN103083032A (zh) * 2011-10-28 2013-05-08 Ge医疗系统环球技术有限公司 X射线计算断层成像扫描仪、剂量计算方法以及程序
CN103442644A (zh) * 2010-12-08 2013-12-11 拜耳公司 产生用于估测由医学成像扫描导致的患者辐射剂量的合适模型
JP2016221095A (ja) * 2015-06-02 2016-12-28 株式会社島津製作所 放射線透視装置

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4985906A (en) 1987-02-17 1991-01-15 Arnold Ben A Calibration phantom for computer tomography system
JP2003280544A (ja) 2002-03-20 2003-10-02 Seiko Instruments Inc 薄膜型表示部を備えた携帯電子機器
US6907102B1 (en) 2002-12-16 2005-06-14 Ken Sauer Iterative reconstruction methods for multi-slice computed tomography
US7042974B2 (en) 2004-05-20 2006-05-09 Eastman Kodak Company Method for reconstructing tomographic images
JP2007014755A (ja) * 2005-06-06 2007-01-25 Toshiba Corp 医用画像表示装置、医用画像生成プログラム、及びｘ線コンピュータ断層撮影装置
WO2007114470A1 (ja) * 2006-04-04 2007-10-11 Hitachi Medical Corporation Ｘ線ｃｔスキャンシミュレータ装置、ｘ線ｃｔ装置、及びｘ線ｃｔスキャンシミュレータプログラム
KR100967950B1 (ko) * 2007-05-03 2010-07-06 목포과학대학산학협력단 씨티 시뮬레이션 장치 및 방법, 그것을 기록한 기록매체와프로그램
US7697658B2 (en) 2008-02-01 2010-04-13 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Interior tomography and instant tomography by reconstruction from truncated limited-angle projection data
US8270560B2 (en) * 2008-02-25 2012-09-18 Hitachi Medical Corporation X-ray CT scan simulator and X-ray CT apparatus
WO2010146483A1 (en) * 2009-06-18 2010-12-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. Imaging procedure planning
US8655033B2 (en) 2009-10-28 2014-02-18 General Electric Company Iterative reconstruction
GB2484355B (en) 2010-11-18 2012-09-26 Masar Scient Ltd Company System and method
US20120128265A1 (en) 2010-11-23 2012-05-24 Toshiba Medical Systems Corporation Method and system utilizing iterative reconstruction with adaptive parameters for computer tomography (ct) images
US9888902B2 (en) * 2011-07-12 2018-02-13 Hitachi, Ltd. X-ray CT device, calcuration device, recording medium for X-ray CT device, and maintenance method for X-ray CT device
AU2012315530A1 (en) * 2011-09-30 2014-04-17 Cincinnati Children's Hospital Medical Center Method for consistent and verifiable optimization of computed tomography (CT) radiation dose
US8995735B2 (en) 2012-05-23 2015-03-31 General Electric Company System and method for wide cone helical image reconstruction using blending of two reconstructions
WO2014001948A2 (en) * 2012-06-28 2014-01-03 Koninklijke Philips N.V. C-arm trajectory planning for optimal image acquisition in endoscopic surgery
CN102945328B (zh) 2012-11-22 2015-08-19 北京理工大学 基于gpu并行运算的x射线造影图像仿真方法
US9683948B2 (en) 2013-11-01 2017-06-20 General Electric Company Systems and methods for iterative multi-material correction of image data
US10223794B2 (en) * 2014-03-28 2019-03-05 Koninklijke Philips N.V. Method and device for generating one or more computer tomography images based on magnetic resonance images with the help of tissue class separation
US10022098B2 (en) * 2014-07-09 2018-07-17 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for generating a low-dose X-ray image preview, imaging system and computer program product
US10467741B2 (en) * 2015-02-26 2019-11-05 Washington University CT simulation optimization for radiation therapy contouring tasks
US9662084B2 (en) 2015-06-18 2017-05-30 Toshiba Medical Systems Corporation Method and apparatus for iteratively reconstructing tomographic images from electrocardiographic-gated projection data

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101278361A (zh) * 2005-08-11 2008-10-01 艾可瑞公司 在放射疗法期间使用虚拟图像来瞄准肿瘤的方法和设备
WO2008099877A1 (ja) * 2007-02-14 2008-08-21 Hitachi Medical Corporation Ｘ線ｃｔ装置
CN101626727A (zh) * 2007-03-06 2010-01-13 皇家飞利浦电子股份有限公司 附加有pet/mr流动估计的自动诊断和对准
CN102361595A (zh) * 2009-03-25 2012-02-22 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于呼吸适应的成像的方法和装置
CN103442644A (zh) * 2010-12-08 2013-12-11 拜耳公司 产生用于估测由医学成像扫描导致的患者辐射剂量的合适模型
US20150139519A1 (en) * 2010-12-08 2015-05-21 Bayer Healthcare Llc Dose Estimation Service System Configured to Support Multiple Computerized Medical Imaging Scan Providers
CN103083032A (zh) * 2011-10-28 2013-05-08 Ge医疗系统环球技术有限公司 X射线计算断层成像扫描仪、剂量计算方法以及程序
JP2016221095A (ja) * 2015-06-02 2016-12-28 株式会社島津製作所 放射線透視装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111248935A (zh) * 2020-01-21 2020-06-09 南京安科医疗科技有限公司 一种具有模拟扫描功能的ct设备
CN112435554A (zh) * 2020-11-25 2021-03-02 皖南医学院 一种ct教学模拟系统及其控制方法
CN112951384A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 慧影医疗科技（北京）有限公司 用于医学影像设备的数据模拟发生方法及系统
CN114581605A (zh) * 2022-02-22 2022-06-03 清华大学 工件的扫描图像生成方法、装置、设备及计算机存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR102536168B1 (ko) 2023-05-25
EP3585266A1 (en) 2020-01-01
WO2018156803A1 (en) 2018-08-30
AU2018225165A1 (en) 2019-08-29
EP3585266B1 (en) 2020-12-09
AU2018225165B2 (en) 2023-07-06
KR20190120756A (ko) 2019-10-24
US20200008772A1 (en) 2020-01-09
ES2851000T3 (es) 2021-09-02
JP2020508172A (ja) 2020-03-19
JP7100048B2 (ja) 2022-07-12
CN110337272B (zh) 2023-11-07
US11000255B2 (en) 2021-05-11
CA3054305A1 (en) 2018-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110337272A (zh) 用于生成模拟计算机断层扫描(ct)图像的系统和方法
CN102346924B (zh) 用于x射线图像的重建的系统和方法
US9619905B2 (en) Apparatus and method for generation of attenuation map
Segars et al. 4D XCAT phantom for multimodality imaging research
CN103442644B (zh) 产生用于估测由医学成像扫描导致的患者辐射剂量的合适模型
Segars et al. MCAT to XCAT: The evolution of 4-D computerized phantoms for imaging research
CN108601572B (zh) X射线成像系统及构造二维x射线图像的方法
JP2022027461A (ja) ホモグラフィ再サンプリング変換による再投影および逆投影のためのシステムおよび方法
CN108292443A (zh) 使用病变代理的pet图像重建和处理
CN103218803A (zh) 计算机断层造影设备和用于确定身体的体积信息的方法
JP2021520895A (ja) ユーザ定義の体積による柔軟な線量推定
US11955228B2 (en) Methods and system for simulated radiology studies based on prior imaging data
Zhang et al. Image Reconstruction from Projection
Vidal et al. Flies for PET: An artificial evolution strategy for image reconstruction in nuclear medicine
Cserkaszky et al. GPU based Monte Carlo for PET image reconstruction: Parameter optimization
Vidal et al. Artificial evolution for PET and SPECT reconstruction
Gil Implementation of a clinical dosimetry workflow to perform personalized dosimetry for internal radiotherapy
Kim et al. Algebraic iterative image reconstruction using a cylindrical image grid for tetrahedron beam computed tomography
WO2021175781A1 (en) Methods and apparatus for deep learning based image attenuation correction
Yang Precise and Automated Tomographic Reconstruction with a Limited Number of Projections
de la Prieta Free Software for PET Imaging
Vidal et al. Artificial evolution strategy for PET reconstruction
Ekin Craniofacial computer assisted surgical planning and simulation
Qiu Iterative algorithms for volumetric X-ray computed tomography
Stratakis et al. Deliverable D2. 1-Software tool on personalised dosimetry in radiological imaging and deep-learning guided algorithms

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