CN111542267A - 用于呈现暗场x射线图像信息的装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于呈现暗场信息的装置(10)。它描述了:提供(210)对象的感兴趣区域的X射线衰减图像;还提供(220)所述对象的所述感兴趣区域的暗场X射线图像;基于所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像或者基于所述感兴趣区域的所述暗场X射线图像来定义(230)所述感兴趣区域的多个子区域;针对所述多个子区域中的每个子区域导出(240)至少一个定量值,其中,针对子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据和根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据;向所述多个子区域分配(250)多个品质因数,其中,针对子区域的品质因数基于针对所述子区域的所述至少一个定量值;并且输出(260)表示所述感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
Description
技术领域
本发明涉及用于呈现暗场X射线图像信息的装置、用于呈现暗场X射线图像信息的系统、用于呈现暗场X射线图像信息的方法以及计算机程序单元和计算机可读介质。
背景技术
X射线暗场放射摄影是用于检测肺部疾病的有前途的技术。然而,尚不清楚应如何向放射科医生/医生提供这种新信息,以便快速可靠地进行诊断,而又不会显著增加针对每个患者所花费的时间。
WO 2017/055527 A1描述了能够使用肺活量计常规地获得肺部病况的生物标志物。肺活量计可以估计由肺排出的空气量。这是针对肺部病况分期的相当间接的生物标志物,因为肺部容积的减少可能仅在症状发展了相当的程度时才会表现出来。在常规的X射线衰减图像上通常看不到诸如慢性阻塞性肺病(COPD)之类的肺部病况,因为相关的组织(带有肺泡的微结构化肺组织)包含了大量空气。X射线暗场能够成功指示微结构(例如,肺泡)。因此,使用暗场对肺部成像可以提供关于COPD的状态的信息。
WO 2009/150565 A2描述了一种诊断成像设备,该诊断成像设备包括用于探测指示核衰变事件的伽马射线的探测器元件。同时探测到的伽马射线对定义了响应线(LOR),这些响应线被收集、标记时间戳并以列表模式得到编译。在组织灌注研究中,在重建图像中使用使对比度和信噪比同时达到最大化的数据是有益的。通过使用列表模式数据,重建可调整的时间窗口中的事件,并且分析重建图像以基于该图像的对比度属性和信噪比属性来确定品质因数。通过迭代地调整时间窗口,在时间上向后延伸时间窗口的起点,并且重复重建步骤、分析步骤和调整步骤,可以获得具有最优品质因数的图像。
WO 2006/116700 A2涉及一种计算机实施的质量保证系统,该质量保证系统包括以下步骤:从数据库中检索质量保证和支持信息;从对患者的监测中接收关于技术变量的信息,并且在执行成像研究时接收关于放射摄影仪器的信息;在所述成像研究之后,基于所述技术变量以及所述质量保证和支持信息来生成质量保证分数;并且基于质量保证分数对成像研究执行质量保证分析。该分数能够用于执行趋势分析并向临床医生、放射科医生和科室提供教育建议和反馈。
发明内容
因此,具有用于向放射科医生/医生提供暗场X射线图像信息的改进的技术将是有利的。
本发明的目的通过独立权利要求的主题得以解决,其中,其他实施例被并入从属权利要求。应当注意,本发明的以下描述的各方面也适用于用于呈现暗场X射线图像信息的装置、用于呈现暗场X射线图像信息的系统、用于呈现暗场X射线图像信息的方法以及计算机程序单元和计算机可读介质。
根据第一方面,提供了一种用于呈现暗场信息的装置,包括:
输入单元;
处理单元;以及
输出单元。
所述输入单元被配置为向所述处理单元提供对象的感兴趣区域的X射线衰减图像。所述输入单元还被配置为向所述处理单元提供所述对象的所述感兴趣区域的暗场X射线图像。所述处理单元被配置为基于所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像或者基于所述感兴趣区域的所述暗场X射线图像来定义所述感兴趣区域的多个子区域。所述处理单元还被配置为针对所述多个子区域中的每个子区域导出至少一个定量值,其中,针对子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据和根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据。所述处理单元还被配置为向所述多个子区域分配多个品质因数,其中,针对子区域的品质因数基于针对所述子区域的所述至少一个定量值。所述输出单元被配置为输出表示所述感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
以这种方式,利用改进的工作流程向放射科医生提供了在暗场成像技术背后的定量信息的总结。向身体区域的子区域(例如,肺部的不同部分)提供品质因数,以使得放射科医生能够确定肺部的部分是否偏离正常范围,从而使得能够快速诊断例如肺部疾病。
在示例中,针对所述子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据相对于根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据的归一化。
以这种方式,能够针对对应的子区域总结归一化的暗场信号,从而提供一种有效且高效的方式将品质因数提供给放射科医生,从而放射科医生能够据此进行诊断。
以这种方式,能够抵消穿过对象的长度的X射线的影响,从而得到表示针对对象的子区域的“材料常数”的至少一个定量值,由此,至少一个定量值能够更好地用于确定与正常值的偏差,该偏差例如并不取决于对象的体型和/或患者的体型。
在示例中,针对所述子区域导出所述至少一个定量值包括将根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据与根据所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像导出的所述子区域的3D模型进行组合。
在示例中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括所述子区域的至少一个透射率值,并且根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据包括所述子区域的至少一个暗场值。
在示例中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括所述子区域的所述至少一个透射率值的至少一个对数。
以这种方式,根据X射线衰减图像导出的数据提供与结合有通过对象的长度的衰减参数有关的信息。
在示例中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括从所述子区域的第二位置处的透射率值的对数减去所述子区域的第一位置处的透射率值的对数。
以这种方式,能够减轻射束硬化和康普顿散射的影响。
在示例中,根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据包括所述子区域的所述至少一个暗场值的至少一个对数。
以这种方式,根据暗场X射线图像导出的数据提供与结合有通过对象的长度的散射参数有关的信息。
在示例中,根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据包括从所述子区域的第二位置处的暗场值的对数减去所述子区域的第一位置处的暗场值的对数。
以这种方式,能够减轻射束硬化和康普顿散射的影响,特别是在从中根据X射线衰减图像导出数据包括根据子区域的第二位置处的透射率值的对数减去子区域的第一位置处的透射率值的对数的对应的两个位置处使用根据X射线衰减图像得到的对应透射率值时就是如此。
在示例中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括根据所述子区域的至少两个透射率值确定的所述子区域的肺部容积。
以这种方式,能够将暗场信号归一化为肺体积,并且还能够将肺体积数据与归一化的暗场信号一起呈现给放射科医生以使其能够更好地做出诊断。
在示例中,针对子区域的所述至少一个定量值是多个定量值,并且其中,针对所述子区域的所述品质因数包括对所述多个定量值的均一性的确定结果。
根据第二方面,提供了一种用于呈现暗场信息的系统,所述系统包括:
至少一个图像采集单元;以及
根据第一方面的用于呈现暗场信息的装置。
所述至少一个图像采集单元被配置为提供所述X射线衰减图像并提供所述暗场X射线图像。所述输出单元被配置为输出所述X射线衰减图像和/或所述暗场X射线图像以及针对所述感兴趣区域的所述相应的子区域的所述品质因数。
根据第三方面,提供了一种用于呈现暗场信息的方法,包括:
a)提供对象的感兴趣区域的X射线衰减图像;
b)提供所述对象的所述感兴趣区域的暗场X射线图像;
c)基于所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像或者基于所述感兴趣区域的所述暗场X射线图像来定义所述感兴趣区域的多个子区域;
d)针对所述多个子区域中的每个子区域导出至少一个定量值,其中,针对子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据和根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据;
e)向所述多个子区域分配多个品质因数,其中,针对子区域的品质因数基于针对所述子区域的所述至少一个定量值;并且
f)输出表示所述感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
在示例中,步骤d)包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据相对于根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据进行归一化。
根据另一方面,提供了一种如前所述的计算机程序单元控制装置,所述计算机程序单元控制装置当在所述计算机程序单元中由处理单元运行时适于执行如前所述的方法的步骤。
根据另一方面,提供了一种存储有如前所述的计算机单元的计算机可读介质。
有利地,由以上各个方面和各个示例中的任一个提供的益处均能等同地适用于所有其他方面和示例,反之亦然。
通过参考下文描述的实施例,上述方面和示例将变得显而易见并且得到阐明。
附图说明
下文将参考以下附图来描述示例性实施例:
图1示出了用于呈现暗场X射线图像信息的装置的示例;
图2示出了用于呈现暗场X射线图像信息的系统的示例;
图3示出了用于呈现暗场X射线图像信息的方法的示例;
图4示出了如何将肺部的影像分成或分割成子区域的两个示例;
图5示出了用于呈现暗场X射线图像信息的系统的操作的示例的详细工作流程;
图6示出了具有肺部分割部分的肺部的3D形状;
图7示出了具有散射属性的肺部的3D形状;并且
图8示出了与肺部的3D形状相关联的X射线投射射线。
具体实施方式
图1示出了用于呈现暗场信息的装置10的示例。装置10包括输入单元20、处理单元30以及输出单元40。输入单元20被配置为向处理单元30提供对象的感兴趣区域的X射线衰减图像。输入单元20还被配置为向处理单元30提供对象的感兴趣区域的暗场X射线图像。处理单元30被配置为基于感兴趣区域的X射线衰减图像或者基于感兴趣区域的暗场X射线图像来定义感兴趣区域的多个子区域。处理单元30还被配置为针对多个子区域中的每个子区域导出至少一个定量值。针对子区域的至少一个定量值包括根据子区域的X射线衰减图像导出的数据和根据子区域的暗场X射线图像导出的数据。处理单元30还被配置为向多个子区域分配多个品质因数。针对子区域的品质因数基于针对该子区域的至少一个定量值。输出单元40被配置为输出表示感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
在示例中,感兴趣区域是肺部。
在示例中,通过对对象的区域的分割来定义多个子区域。例如,分割能够关于解剖结构进行定向,并且还能够关于手动定义的区域进行定向。
根据示例,针对子区域的至少一个定量值包括根据子区域的X射线衰减图像导出的数据相对于根据子区域的暗场X射线图像导出的数据的归一化。
根据示例,针对子区域导出至少一个定量值包括将根据子区域的暗场X射线图像导出的数据与根据感兴趣区域的X射线衰减图像导出的子区域的3D模型进行组合。
根据示例,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括子区域的至少一个透射率值,并且根据子区域的暗场X射线图像导出的数据包括子区域的至少一个暗场值。
根据示例,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括子区域的至少一个透射率值的至少一个对数。
根据示例,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括从子区域的第二位置处的透射率值的对数减去子区域的第一位置处的透射率值的对数。
根据示例,根据子区域的暗场X射线图像导出的数据包括子区域的至少一个暗场值的至少一个对数。
根据示例,根据子区域的暗场X射线图像导出的数据包括从子区域的第二位置处的暗场值的对数减去子区域的第一位置处的暗场值的对数。
根据示例,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括根据子区域的至少两个透射率值确定的子区域的肺部容积。
根据示例,针对子区域的至少一个定量值是多个定量值。针对子区域的品质因数然后能够包括对多个定量值的均一性的确定结果。
图2示出了用于呈现暗场信息的系统100的示例。系统100包括至少一个图像采集单元110以及如关于图1和所描述的示例或示例组合中的任一个所描述的用于呈现暗场信息的装置10。至少一个图像采集单元110被配置为提供X射线衰减图像并提供暗场X射线图像。输出单元40被配置为输出X射线衰减图像和/或暗场X射线图像以及针对感兴趣区域的相应的子区域的品质因数。
在示例中,至少一个图像采集单元包括基于光栅的暗场X射线成像设备。在示例中,至少一个图像采集单元包括干涉仪装置。
在示例中,至少一个图像采集单元包括X射线成像设备。例如,该设备能够是准备用于暗场成像的放射摄影系统。
在示例中,至少一个图像采集单元能够在标准放射摄影模式下操作,其中,透射率的辐射强度提供关于通过对象的衰减的信息。在示例中,同一图像采集单元能够用于采集衰减图像和暗场图像。例如,衰减信息和暗场信息能够是同一采集数据的评价的输出。该数据能够是示出光栅中的一个光栅具有不同相位位置的图像的多次暴露(例如在4至20之间的暴露)。能够利用与探测器一样大的光栅来实施完全视场系统。
在示例中,至少一个图像采集单元生成衰减图像,该衰减图像涉及在检查区域中有和没有对象的情况下对X射线的强度值的探测结果。在示例中,至少一个图像采集单元生成暗场(或去相干)图像,该暗场图像涉及在检查区域中有和没有对象的情况下对X射线的条纹可见度的探测。在示例中,至少一个图像采集单元生成这些图像的任何组合。例如,至少一个图像采集单元能够生成衰减图像并且能够生成暗场图像。在示例中,能够同时生成衰减图像和暗场图像。
在示例中,对象是身体或身体部分,并且区域是身体的肺部。在示例中,区域能够是身体的其他部分。
图3以其基本步骤示出了用于呈现暗场信息的方法200。方法200包括:
在提供步骤210(也被称为步骤a)中,提供对象的感兴趣区域的X射线衰减图像;
在提供步骤220(也被称为步骤b)中,提供对象的感兴趣区域的暗场X射线图像;
在定义步骤230(也被称为步骤c)中,基于感兴趣区域的X射线衰减图像或者基于感兴趣区域的暗场X射线图像来定义感兴趣区域的多个子区域;
在导出步骤240(也被称为步骤d)中,针对多个子区域中的每个子区域导出至少一个定量值,其中,针对子区域的至少一个定量值包括根据子区域的X射线衰减图像导出的数据和根据子区域的暗场X射线图像导出的数据;
在分配步骤250(也被称为步骤e)中,向多个子区域分配多个品质因数,其中,针对子区域的品质因数基于针对该子区域的至少一个定量值;并且
在输出步骤260(也被称为步骤f)中,输出表示感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
根据示例,步骤d)包括根据子区域的X射线衰减图像导出的数据相对于根据子区域的暗场X射线图像导出的数据进行归一化。
在示例中,步骤d)包括将根据子区域的暗场X射线图像导出的数据与根据感兴趣区域的X射线衰减图像导出的子区域的3D模型进行组合。
在示例中,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括子区域的至少一个透射率值,并且根据子区域的暗场X射线图像导出的数据包括子区域的至少一个暗场值。
在示例中,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括子区域的至少一个透射率值的至少一个对数。
在示例中,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括从子区域的第二位置处的透射率值的对数减去子区域的第一位置处的透射率值的对数。
在示例中,根据子区域的暗场X射线图像导出的数据包括子区域的至少一个暗场值的至少一个对数。
在示例中,根据子区域的暗场X射线图像导出的数据包括从子区域的第二位置处的暗场值的对数减去子区域的第一位置处的暗场值的对数。
在示例中,根据子区域的X射线衰减图像导出的数据包括根据子区域的至少两个透射率值确定的子区域的肺部容积。
在示例中,针对子区域的至少一个定量值是多个定量值,并且其中,针对子区域的品质因数包括对多个定量值的均一性的确定结果。
现在参考图4-5来更详细地描述用于呈现暗场X射线图像信息的装置、系统和方法。
图4示出了针对定义肺部的子区域的示例如何定义区域的子区域的两个示例。基于常规的X射线胸片(也被称为X射线衰减图像)将肺部分成不同的分割部分。分割既能够关于解剖结构进行定向,也能够关于手动定义的区域进行定向。在图4的顶部,肺被分成或分割成多个叶。在图4的底部,肺部被分成几何子区域,并且在该示例中,肺部已经被分成4个子区域,但是也可以根据需要而被分成2-9个子区域。X射线衰减图像或暗场图像能够被划分或分割,以便定义子区域,由此,不是将肺部的衰减图像分成不同的分割部分,而是以类似的方式将肺部的暗场图像分成不同的分割部分。
基于定义的肺部子区域,基于暗场信号与透射信号的组合来导出关于肺部的量的局部定量信息。这是通过对暗场信号进行归一化来实现的。然后,使用如下表所述的例如0-4的标度来针对对应的子区域总结归一化的暗场:
值S | 信号强度 |
4 | 最大暗场信号(基于先前的经验) |
3 | 暗场信号略微降低(与最大情况的偏差为15%) |
2 | 暗场信号显著降低(与最大情况的偏差为30%) |
1 | 暗场信号非常显著地降低(与最大情况的偏差为45%) |
0 | 超过45%的暗场信号降低至无可见的暗场信号 |
下文提供了关于暗场归一化的更多细节,其中,暗场信号的特定示例是相对于X射线衰减图像的透射率进行归一化的,然而,也能够相对于例如肺部容积对暗场图像进行归一化,其详细工作流程如图5所示。
从X射线衰减图像开始,应用以下内容:
I=X射线的强度;I0=未衰减的强度
μ=衰减参数
l=通过材料的长度
T=透射率;T=I/I0 I=I0e-μl
T=e-μl
因此,负对数透射率与对象属性密切相关:
-ln(T)=μl
因此,透射率值的负对数等于与对象在该位置处的衰减参数相卷积的对象的尺寸。
然后考虑暗场信号,应用以下内容:
V=干涉仪中的条纹图案的可见度;V0=未衰减的可见度
ε=散射参数
l=通过材料的长度
D=暗场;D=V/V0 V=V0e-εl
D=e-εl
然后,暗场的负对数也与对象属性相关:
-ln(D)=εl
因此,暗场信号的负对数等于与对象在该点处的散射参数相卷积的对象的尺寸。值“ε1”也能够被称为暗场信号。
针对肺部的暗场成像的特殊优势在于:肺部的ε>0,这与大多数其他组织相反。当不存在对象时才会实现最高条纹信号,并且干涉仪的可见度为V0。在对数域中,-ln(D=1)=0,并且当没有对象时,“无对象”的暗场信号的值为0。如果存在肺部,则可见度变差并且-ln(D)>0。因此,肺部的存在会生成如下暗场信号,其中,暗场信号=-ln(D):暗场信号=εl。
应当指出,已经发现健康的肺部组织的ε值较高,而病理肺部的ε值较低。
关于归一化,如果仅肺部组织参与成像,而没有其他软组织、骨骼和气腔参与成像,则这两个指数定律将得到相似的结果。
-ln(T)=μl
-ln(D)=εl=暗场信号
图像T(x,y)和D(x,y)都将表示对象l(x,y)的尺寸。
然而,通过在对数域中对暗场信号相对于衰减图像中的透射率进行归一化,并且在对倒数也应用“归一化”的情况下,该比率变为:
因此,通过借助于这样的归一化确定两幅图像的比率,抵消了在位置l(x,y)处通过对象的长度的影响。商μ/ε就能够被认为是针对该肺部的“材料常数”。
以这种方式,通过这种方式对暗场信号进行归一化,能够减轻对象尺寸的影响。因此,低的暗场信号能够表示病理肺部,但是这也可能是由于具有小尺寸“l”的肺部的暗场成像所致。然而,通过对暗场信号进行归一化,能够确定从通过肺部的长度开始去卷积的肺部的材料常数信息,从而使得能够将健康的肺部组织与病理组织区分开。
然而,实际上,肺部外部的“暗场信号值”不是零。原因在于射束硬化和康普顿散射,这些都会导致条纹可见度降低并因此导致“伪暗场信号”或错误的暗场信号。
为了考虑这种现象并将其排除在归一化之外,能够应用特定的校正或局部参考。这引起基于在肺部中的两个位置(1和2)处的暗场信号与在肺部中的这两个位置处的透射率值的结合使用来进行归一化,使得:
上面涉及如何能够将暗场信号相对于透射“信号”进行归一化的一个示例。然而,也能够将暗场信号相对于肺部容积进行归一化,而肺部容积本身是根据透射信号导出的。这是可能的,因为能够将T信号转换成胸腔内的mm空气。利用额外的2d信息T(x,y),能够将每个肺部与以mm3为单位的肺部容积相关联。在US 2016/0210739A1中可以找到与以这种方式确定肺部容量有关的更多细节。
然后,每个子区域都具有信号强度,如上表中的总结值所示,其中,每个子区域实际上有许多不同的信号强度。然而,除了针对子区域的信号强度以外,还需要向放射科医生提供更多信息,还要向放射科医生提供针对子区域的信号的均一性并分配在0至3之间的值H。
值H | 均一性 |
0 | 信号均一 |
1 | 信号偏差在两个相邻信号值内(例如,不清楚信号强度应为4还是3) |
2 | 信号偏差在三个信号值内 |
3 | (例如,不清楚信号强度应为4还是2) |
因此,作为所提出的装置、系统和方法的结果,将向放射科医生显示常规的X射线胸片和显示针对不同子区域的经归一化的暗场值的表以及信号的均一性和对应的肺部容量。该信息有助于放射科医生做出有效的诊断。
由于无法直接根据2D暗场图像来测量横穿整个胸腔的肺部部分的投射射线的长度,因此无法确定绝对信号幅值。这能够通过归一化来解决。然而,2D DAX图像的投射性质引起以下事实:对于许多位置,两个或更多个叶/分割部分/子区域彼此叠加,使得无法确定每个叶的贡献。因此,除了以如上所述的方式对暗场信号相对于透射“信号”进行归一化之外,还能够将2D暗场投影图像与肺叶3D模型结合起来,从而使得能够确定针对子区域的定量值。
肺叶模型能够是:
(a)通用的并且针对伴随有暗场图像的吸收图像中的肺部轮廓进行调整,或者
(b)特定于患者的并且针对患者的额外的3D CT图像进行调整,并且随后针对伴随有暗场图像的吸收图像中的肺部轮廓进行调整,以考虑CT检查与暗场检查之间可能存在的不同吸气状态。
假设暗场信号在一个叶(或分割部分)内是均一的,则针对K个未知数(5个叶或20个分割部分)求解超定线性方程组。然后取N条投射射线,针对这N条投射射线(N>>K)中的每条透射射线形成方程。针对每个方程,使用该模型来确定针对射线横穿的叶(分割部分)中的每个的部分射线长度。未知数是每体积元素的平均DAX信号,它由标准线性方程求解器在非负解的约束下求解。其加和应产生观察到的暗场投射值。以这种方式,当肺泡在CT图像中不可见以及叶边界在暗场图像中不可见时,可以使用来自2D暗场图像的补充信息和根据X射线衰减图像导出的肺叶模型来实现对叶值的确定。K个叶(分割部分)暗信号能够作为数值结果而被报告给放射科医生,并且任选地使用例如热图伪色标将K个叶(分割部分)暗信号转换成冠状/矢状图形。针对每个叶/分割部分的报告既能够是每体积元素的平均信号,也能够是叶累积信号值。
参考图6-8来更详细地进行说明。
图6示出了具有肺部分割部分的肺部的3D形状。
如在上面的a)或b)处所讨论的,分割和模型调整提供了肺部的3D形状,其包括针对个体肺部分割部分的位置和边界的估计。这些在图6中被标记为S1至S4。
图7示出了具有散射属性的肺部的3D形状。假定每个分割部分具有均一的散射属性,其分别被表示为ε1至ε4。
图8示出了与肺部的3D形状相关联的X射线投射射线。投射的几何形状也是已知的,即,对于探测器上的每次测量,已知3D形状,其将X射线路由穿过肺部。因此,对于每条射线R1至R5,已知通过每个肺部分割部分的路径长度有多长。令射线i通过分割部分j的路径长度被表示为Lij。
射线i中积累的预期的DAX(暗场)信号(即,射线i撞击探测器的探测器像素处的DAX信号)在该模型中为:
Di=∑jLij∈j
在矩阵向量符号中,这被表示为:
关于X射线暗场成像的更多详细信息,请参见以下文章:Pfeiffer、Franz等人的“Hard-X-ray dark-field imaging using a grating interferometer”(自然材料,7.2,2008年,第134-137页)和Yaroshenko、Andre等人的“Pulmonary emphysema diagnosiswith a preclinical small-animal x-ray dark-field scatter-contrast scanner”(放射学,269.2,2013年,第427-433页)。
在另一示例性实施例中,提供了一种计算机程序或计算机程序单元,其特征在于被配置为在适当的系统上运行根据前述实施例中的一个实施例的方法的方法步骤。
因此,计算机程序单元可以被存储在计算机单元中,该计算机程序单元也可以是实施例的部分。该计算单元可以被配置为执行或引起对上述方法的步骤的执行。此外,该计算单元可以被配置为操作上述装置的部件。该计算单元能够被配置为自动操作和/或运行用户的命令。计算机程序可以被加载到数据处理器的工作存储器中。因此,可以装备数据处理器来执行根据前述实施例中的一个实施例的方法。
本发明的该示例性实施例覆盖从一开始就使用本发明的计算机程序,以及借助于将现有程序更新转换为使用本发明的程序的计算机程序二者。
另外,计算机程序单元可以能够提供所有必要步骤以完成如上所述的方法的示例性实施例的流程。
根据本发明的另外的示例性实施例,提出了一种计算机可读介质,例如,CD-ROM,其中,该计算机可读介质具有被存储于所述计算机可读介质上的计算机程序单元,所述计算机程序单元由前面的章节所描述。
计算机程序可以被存储和/或分布在合适的介质上,例如,与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质,但是也可以以其他形式分布,例如,经由互联网或其他有线或无线的电信系统分布。
然而,计算机程序也可以存在于网络(如万维网)上,并且能够从这样的网络被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例性实施例,提供了用于使计算机程序单元可用于下载的介质,所述计算机程序单元被布置为执行根据本发明的先前描述的实施例中的一个实施例的方法。
必须注意,本发明的实施例是参考不同主题来描述的。特别地,一些实施例是参考方法型权利要求来描述的,而其他实施例是参考装置型权利要求来描述的。然而,除非另有说明,本领域技术人员将从以上和以下的描述中推断出,除属于一种类型的主题的特征的任意组合之外,涉及不同主题的特征之间的任意组合也被认为在本申请中得到公开。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。
虽然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例性的,而非限制性的。本发明不限于所公开的实施例。本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求,在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的其他变型。
在权利要求中,“包括”一词不排除其他元件或步骤,并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个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。虽然某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中,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)
1.一种用于呈现暗场信息的装置(10),包括:
输入单元(20);
处理单元(30);以及
输出单元(40);
其中,所述输入单元被配置为向所述处理单元提供对象的感兴趣区域的X射线衰减图像;
其中,所述输入单元被配置为向所述处理单元提供所述对象的所述感兴趣区域的暗场X射线图像;
其中,所述处理单元被配置为基于所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像或者基于所述感兴趣区域的所述暗场X射线图像来定义所述感兴趣区域的多个子区域;
其中,所述处理单元被配置为针对所述多个子区域中的每个子区域导出至少一个定量值,其中,针对子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据和根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据;
其中,所述处理单元被配置为向所述多个子区域分配多个品质因数,其中,针对子区域的品质因数基于针对所述子区域的所述至少一个定量值;并且
其中,所述输出单元(40)被配置为输出表示所述感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
2.根据权利要求1所述的装置,其中,针对所述子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据相对于根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据的归一化。
3.根据权利要求1所述的装置,其中,针对所述子区域导出所述至少一个定量值包括将根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据与根据所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像导出的所述子区域的3D模型进行组合。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的装置,其中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括所述子区域的至少一个透射率值,并且根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据包括所述子区域的至少一个暗场值。
5.根据权利要求4所述的装置,其中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括所述子区域的所述至少一个透射率值的至少一个对数。
6.根据权利要求5所述的装置,其中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括从所述子区域的第二位置处的透射率值的对数减去所述子区域的第一位置处的透射率值的对数。
7.根据权利要求4-6中的任一项所述的装置,其中,根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据包括所述子区域的所述至少一个暗场值的至少一个对数。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据包括从所述子区域的第二位置处的暗场值的对数减去所述子区域的第一位置处的暗场值的对数。
9.根据权利要求4所述的装置,其中,根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据包括根据所述子区域的至少两个透射率值确定的所述子区域的肺部容积。
10.根据权利要求1-9中的任一项所述的装置,其中,针对子区域的所述至少一个定量值是多个定量值,并且其中,针对所述子区域的所述品质因数包括对所述多个定量值的均一性的确定结果。
11.一种用于呈现暗场信息的系统(100),所述系统包括:
至少一个图像采集单元(110);以及
根据前述权利要求中的任一项所述的用于呈现暗场信息的装置(10);
其中,所述至少一个图像采集单元被配置为提供所述X射线衰减图像并提供所述暗场X射线图像;并且
其中,所述输出单元(40)被配置为输出所述X射线衰减图像和/或所述暗场X射线图像以及针对所述感兴趣区域的所述相应的子区域的所述品质因数。
12.一种用于呈现暗场信息的方法(200),包括:
a)提供(210)对象的感兴趣区域的X射线衰减图像;
b)提供(220)所述对象的所述感兴趣区域的暗场X射线图像;
c)基于所述感兴趣区域的所述X射线衰减图像或者基于所述感兴趣区域的所述暗场X射线图像来定义(230)所述感兴趣区域的多个子区域;
d)针对所述多个子区域中的每个子区域导出(240)至少一个定量值,其中,针对子区域的所述至少一个定量值包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据和根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据;
e)向所述多个子区域分配(250)多个品质因数,其中,针对子区域的品质因数基于针对所述子区域的所述至少一个定量值;并且
f)输出(260)表示所述感兴趣区域的数据以及针对相应的子区域的品质因数。
13.根据权利要求12所述的方法,步骤d)包括根据所述子区域的所述X射线衰减图像导出的数据相对于根据所述子区域的所述暗场X射线图像导出的数据进行归一化。
14.一种用于控制根据权利要求1至10中的一项所述的装置和/或根据权利要求11所述的系统的计算机程序单元,所述计算机程序单元在由处理器运行时被配置为执行根据权利要求12至13中的任一项所述的方法。
15.一种存储有根据权利要求14所述的程序单元的计算机可读介质。
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Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Family Applications (1)
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CN (1) | CN111542267A (zh) |
WO (1) | WO2019110313A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112330665A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-05 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | Ct图像处理方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN113855235A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-12-31 | 应葵 | 用于肝脏部位的微波热消融手术中磁共振导航方法及装置 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4134907A1 (en) * | 2021-08-09 | 2023-02-15 | Koninklijke Philips N.V. | Heterogeneity analysis in 3d x-ray dark-field imaging |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4703496A (en) * | 1985-12-30 | 1987-10-27 | General Electric Company | Automatic x-ray image brightness control |
JP2007163260A (ja) * | 2005-12-13 | 2007-06-28 | Canon Inc | 反射x線小角散乱装置 |
US7443953B1 (en) * | 2005-12-09 | 2008-10-28 | Xradia, Inc. | Structured anode X-ray source for X-ray microscopy |
US20100080341A1 (en) * | 2008-09-24 | 2010-04-01 | Stefan Popescu | X-ray ct system to generate tomographic phase contrast or dark field exposures |
US20100310037A1 (en) * | 2009-06-04 | 2010-12-09 | Ge Wang | Multi-Parameter X-Ray Computed Tomography |
US20140169698A1 (en) * | 2011-07-28 | 2014-06-19 | Paul Scherrer Institut | Method for image fusion based on principal component analysis |
CN205019076U (zh) * | 2015-10-10 | 2016-02-10 | 解泽欣琪 | 一种相衬像及暗场像的医学临床应用装置 |
US20160242726A1 (en) * | 2013-11-08 | 2016-08-25 | Koninklijke Philips N.V. | Empirical beam hardening correction for differential phase contrast ct |
WO2017055527A1 (en) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | Koninklijke Philips N.V. | Generating a lung condition map |
WO2017191247A1 (en) * | 2016-05-04 | 2017-11-09 | Koninklijke Philips N.V. | Feature suppression in dark field or phase contrast x-ray imaging |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006116700A2 (en) * | 2005-04-28 | 2006-11-02 | Bruce Reiner | Method and apparatus for automated quality assurance in medical imaging |
EP1879020A1 (en) * | 2006-07-12 | 2008-01-16 | Paul Scherrer Institut | X-ray interferometer for phase contrast imaging |
RU2517586C2 (ru) | 2008-06-13 | 2014-05-27 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Обратное реконструирование данных для оптимальной временной выработки импульсов счета в радиологической физиологической визуализации в режиме списка |
EP2168488B1 (de) * | 2008-09-30 | 2013-02-13 | Siemens Aktiengesellschaft | Röntgen-CT-System zur Röntgen-Phasenkontrast-und/oder Röntgen-Dunkelfeld-Bildgebung |
CA2751442C (en) * | 2009-02-05 | 2018-06-12 | Paul Scherrer Institut | Low dose single step grating based x-ray phase contrast imaging |
CN101943668B (zh) * | 2009-07-07 | 2013-03-27 | 清华大学 | X射线暗场成像系统和方法 |
US9044194B2 (en) | 2010-08-27 | 2015-06-02 | Konica Minolta, Inc. | Thoracic diagnosis assistance system and computer readable storage medium |
AU2012290646B2 (en) * | 2011-07-29 | 2014-09-04 | The Johns Hopkins University | Differential phase contrast X-ray imaging system and components |
US9439615B2 (en) | 2012-02-24 | 2016-09-13 | Paul Scherrer Institut | System for non-invasive classification of different types of micro-calcifications in human tissue |
WO2013187150A1 (ja) | 2012-06-11 | 2013-12-19 | コニカミノルタ株式会社 | 医用画像システム及び医用画像処理装置 |
US9001967B2 (en) * | 2012-12-28 | 2015-04-07 | Carestream Health, Inc. | Spectral grating-based differential phase contrast system for medical radiographic imaging |
EP3011538B1 (en) | 2013-06-19 | 2019-01-16 | Koninklijke Philips N.V. | Lung measurements |
JP6214819B1 (ja) | 2015-05-06 | 2017-10-18 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 微分位相コントラストx線撮像における暗視野信号の最適なエネルギ加重 |
EP3383320A4 (en) * | 2015-12-01 | 2019-08-21 | Lensgen, Inc | AKKOMODATIVE INTRAOCULAR LENS DEVICE |
EP3554369A1 (en) | 2016-12-19 | 2019-10-23 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for dark-field-imaging |
EP3391819A1 (en) | 2017-04-20 | 2018-10-24 | Koninklijke Philips N.V. | Beam hardening correction in x-ray dark-field imaging |
-
2017
- 2017-12-07 EP EP17205886.9A patent/EP3494885A1/en not_active Withdrawn
-
2018
- 2018-11-22 EP EP18803701.4A patent/EP3703569B1/en active Active
- 2018-11-22 JP JP2020530628A patent/JP7053834B6/ja active Active
- 2018-11-22 US US16/769,483 patent/US11350897B2/en active Active
- 2018-11-22 CN CN201880085443.1A patent/CN111542267A/zh active Pending
- 2018-11-22 WO PCT/EP2018/082147 patent/WO2019110313A1/en unknown
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4703496A (en) * | 1985-12-30 | 1987-10-27 | General Electric Company | Automatic x-ray image brightness control |
US7443953B1 (en) * | 2005-12-09 | 2008-10-28 | Xradia, Inc. | Structured anode X-ray source for X-ray microscopy |
JP2007163260A (ja) * | 2005-12-13 | 2007-06-28 | Canon Inc | 反射x線小角散乱装置 |
US20100080341A1 (en) * | 2008-09-24 | 2010-04-01 | Stefan Popescu | X-ray ct system to generate tomographic phase contrast or dark field exposures |
US20100310037A1 (en) * | 2009-06-04 | 2010-12-09 | Ge Wang | Multi-Parameter X-Ray Computed Tomography |
US20140169698A1 (en) * | 2011-07-28 | 2014-06-19 | Paul Scherrer Institut | Method for image fusion based on principal component analysis |
US20160242726A1 (en) * | 2013-11-08 | 2016-08-25 | Koninklijke Philips N.V. | Empirical beam hardening correction for differential phase contrast ct |
WO2017055527A1 (en) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | Koninklijke Philips N.V. | Generating a lung condition map |
CN205019076U (zh) * | 2015-10-10 | 2016-02-10 | 解泽欣琪 | 一种相衬像及暗场像的医学临床应用装置 |
WO2017191247A1 (en) * | 2016-05-04 | 2017-11-09 | Koninklijke Philips N.V. | Feature suppression in dark field or phase contrast x-ray imaging |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
武杰,韩跃平: "基于小波变换的X射线光栅成像多信息融合技术", 激光与光电子学进展, vol. 49, no. 11 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112330665A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-02-05 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | Ct图像处理方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN112330665B (zh) * | 2020-11-25 | 2024-04-26 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | Ct图像处理方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN113855235A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-12-31 | 应葵 | 用于肝脏部位的微波热消融手术中磁共振导航方法及装置 |
Also Published As
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