CN1556688A - 检测斑块成分的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
提出一种方法,包括用多能量计算机断层照相(MECT)系统来检测斑块的成分。该方法包括用MECT系统来产生关于人体模型的投影数据的信息;以及从上述信息得到斑块的成分。MECT系统包括至少一个用以发射横断物体的X射线的放射源;至少一个用以检测X射线的检测器;与检测器相耦合的控制器;以及用以指令MECT系统检测斑块成分的计算机。
Description
技术领域
本发明涉及成像系统,更具体地说,涉及检测斑块(plaque)成分的方法和系统。
背景技术
计算机断层照相(CT)技术的最近进展使得扫描速度更快、多检测器排的覆盖面积更大以及切片更薄。然而,用这些系统来测量能量分辨率仍然是空白。由X线源输出的宽的X射线光子能谱和来自CT检测系统的能量分辨率的缺乏妨碍了能量辨别CT。
通过给定物体的X线的衰减很强地依赖于入射X射线的光子能量。这个物理现象在图像中表现为束硬化后生现象(beam-hardening artifact),如不均匀性、阴影和条纹。某些束硬化后生现象易于纠正,另一些束硬化后生现象的纠正则较困难。通常,己知的、用于纠正光束硬化后生现象的方法包括水校准,其包括对每个CT机器进行校准,以便从类似于水的材料中除去束硬化;还包括迭代骨骼校正,其中在初次通过(first pass)的图像重建中将骨骼分开,然后在二次通过的图像重建中校正由骨骼而引起的光束硬化的测量。然而,如果不对测量数据进行追加处理,就难于校正来自除水和骨骼以外的材料的束硬化现象,这些材料如像金属和对比剂(contrast agent)。此外,即便用了上述的校正方法,常规的CT并不提供定量的图像数值。相反地,图像中在不同位置上的相同材料往往显示不同的CT数。
常规CT的另一个缺点是材料特性的降低的级别。例如,高度衰减的低密度材料与低衰减的高密度材料一样能在图像中产生相同的CT数。因而,只根据CT数几乎或完全得不到关于被扫描物体的材料的组成信息。
发明内容
在本发明的一个方面,提出了一种方法。这个方法包括使用多能量计算机断层照相(MECT)系统来检测斑块的成分。
在另一方面,提出了检测斑块成分的方法。这个方法包括使用MECT系统来产生关于人体模型(phantom)的投影数据的信息,并由这些信息来获得斑块成分。
在另一方面,提出了MECT系统。该MECT系统包括:配置用来发射贯穿物体的X射线的至少一个放射源、用于检测X线的至少一个检测器、与检测器耦合的控制器、配置用于指令MECT系统检测斑块成分的计算机。
在又一方面,提出了用程序编码的计算机可读介质。配置该程序用于指令计算机检测在用多能量断层照相(MECT)系统扫描的物体中的斑块成分。
在又一方面,提出了用程序编码的计算机。该程序是用于指令MECT系统检测在用MECT系统扫描的物体中的斑块的成分。
附图说明
图1是多能量计算机断层照相(MECT)成像系统的示意图,在此系统中实现了检测斑块成分的方法。
图2是图1所示的MECT系统的方块示意图。
图3、4、5和6示出了用于检测斑块成分的方法的实施例的流程图。
图7示出了多个图像。
图8示出了另外的多个图像。
具体实施方式
普遍认为,动脉硬化逐渐引起血管壁上的脂肪淀积的积累,使血管逐渐变窄,就如像在颈动脉或冠状动脉中那样。最终,血管腔体或血管中的血流量将减少到如此的水平,使如心肌或脑组织这样的组织缺少载氧血液,而组织死亡,引起心脏病发作或中风。比较而言,在动脉硬化时,大多数有急性心血管病的病人在动脉血管壁本身内出现发炎的过程。低密度的脂蛋白(LDL)积累在血管壁上并引起免疫系统细胞进入到血管壁中。免疫系统细胞吞食变形(modified)的LDL,并使血管壁上的脂肪滴增加,这些脂肪滴构成斑块的脂质核。炎症细胞促使脂质核上斑块的生长和由平滑肌细胞形成的胶原纤维构成的纤维帽(fibrous cap)的发展。当炎症细胞肿胀起来的时候,免疫系统的细胞会分泌出使胶原体降解的酶,并阻止新的胶原纤维的发展,以修补帽损坏。帽的弱化可能继续,直到出现裂缝并且管腔的血液与脂质核混合,促使血液凝固的蛋白质丰富。其结果是,形成凝结并可能阻塞血管,从而导致缺血。如果凝结不是闭塞性的,疤痕组织就会发展并使斑块增大,从而导致慢性征兆。
在冠状动脉硬化时,可能存在血栓以及钙化的、中间状态的和软的斑块。普遍认为,斑块的组成显示出急性冠状综合症的危险。软斑块包括高脂质凝聚、纤维状的薄帽和炎性细胞。中间状态的斑块包括纤维组织、低脂质凝聚和炎性细胞。钙化斑块包含高凝聚的钙。如果有软斑块存在,就可能增加中风或突发心脏病的危险。普遍认为,血栓的密度低于20Hounsfield单位(HU),软斑块的密度低于50HU,中间状态的斑块的密度在50和120HU之间,钙化斑块的密度大于120HU。Hounsfield单位也称为CT数,用于控制在阴极射线管显示上相应象素的亮度,并且反映不同类型斑块的一致性。然而,识别和区分具有低凝聚或无凝聚钙的斑块则是挑战性的。
在某些CT成像系统配置中,X射线源投射扇形束,对该射线束进行调准,以使其位于笛卡儿坐标系统中的、通常称为“成像平面”的X-Y平面中。X射线束通过正在成像的物体,如病人。在该物体中衰减之后,该束射到放射线检测器阵列上。在检测器阵列上接收到的衰减了的放射束的强度取决于X线束在该物体中的衰减。阵列中的每个检测器元件都产生分离的电信号,它是在检测器位置上X线束衰减的测量。分别获取来自全部检测器元件的衰减测量以产生透射剖面图。
在第三代CT系统中,用台架(gantry)使X线源和检测器阵列在成像平面中围绕着要成像的物体旋转,以便不断地改变X射线束与物体的交角。将在一个台架角度上、来自检测器阵列的一组处理过的X线衰减测量值(即投影数据)称为“视图”。在X线源和检测器的一周过程中,物体的一次“扫描”包括在不同的台架角度或视角上制成的一组视图。
在轴扫描中,对投影数据加以处理以构建图像,该图像对应于通过物体取得的二维(2D)切片。在现有技术中,从一组投影数据重建图像的一种方法称之为过滤背投影技术。这个过程将由扫描得到的衰减测量转换为称为Hounsfield单位的整数。
为了减少总的扫描时间,可以进行“螺旋”扫描。为了进行“螺旋”扫描,将物体移入到扫描器中,同时获取规定数量切片的数据。这样的系统从扇形X线束螺旋扫描产生单个的螺旋。这个由扇形X线束绘制成的螺旋产生从其可以重建每个规定切片中的图像的投影数据。
螺旋扫描的重建算法通常使用加权收集到的数据的螺旋加权算法作为视角和检测器通道指数的函数。具体地说,在过滤背投影过程之前,根据螺旋加权因子对数据进行加权,它是台架角度和检测器角度二者的函数。螺旋加权算法也根据比例因子对数据加以换算,它是X线源和物体之间距离的函数。然后对加权和换算过的数据进行处理以产生CT数,并构建与通过物体取得的二维切片相应的图像。
如在此所用的那样,以单数引用并且前面有“a”或“an”的元件或步骤,应理解为不排除所述元件或步骤的复数,除非明确地说明这样的例外情况。此外,对本发明“一个实施例”的引用并非企图要说明为排除存在其它的、也包括所引用的特征的实施例。
也如在此所用的那样,短语“重建图像”并非企图要排除本发明的一些实施例,在这些实施例中,产生了代表图像的数据,但没有产生看得见的图像。然而,许多实施例至少产生(或用来产生)一个看得见的图像。
参照图1和图2,多能量、多切片扫描成像系统,例如,多能量计算机断层照相(MECT)成像系统10显示为包括代表“第三代”CT成像系统的台架12。使用MECT系统10来实现检测斑块成分的方法。台架12有X线源14,它向台架12对侧上检测器阵列18投射X线束16。检测器阵列18是由包括多个检测器元件20的多排检测器(未示出)构成的,这些元件共同感受通过如病人22之类的物体而投射的X线。每个检测器元件20产生代表投射X线束的强度的电信号,因此能够用于估计X线束通过病人22时的衰减。在扫描获取X线的投影数据的过程中,其中安装在台架12的环形部分上的组件围绕着旋转中心24旋转。图2仅示出了单独一排检测器元件20(即一排检测器)。然而,多切片检测器阵列18包括检测器元件20的多个平行的检测器排,以便在一次扫描期间能够同时获得与多个准平行或平行的切片相对应的投影数据。此外,检测器阵列18可以是区域(area)检测器,以便利在每次转动台架12的圆形部分时在病人22上的大的成像覆盖区。
由MECT系统10的控制机构26来控制台架12中部件的旋转以及X线源14的操作。控制机构26包括X线控制器28,它为X线源14提供电力(power)和定时信号;还包括台架电机控制器30,它控制台架12中的部件的旋转速度和位置。在控制机构26中的数据获取系统(DAS)32从检测器元件20采样模拟数据,并将这些数据转换成数字信号以供其后的处理之用。图像重建器34从DAS 32中接收采样的和数字化的X线数据,并进行高速图像重建。重建的图像被用作为在存储器38中存储图像的计算机36的输入。图像重建器34可以是专用的硬件或在计算机36上执行的计算机程序。
计算机36也通过带有键盘的控制台40从操作人员接收命令和扫描参数。关联的阴极射线管显示器42可让操作员观察来自计算机36的重建图像和其它数据。计算机36使用操作人员提供的命令和参数向DAS 32、X线控制器28和台架电机控制器30提供控制信号和信息。此外,计算机36操作床台电机控制器44,该控制器控制电机驱动的床台46以便把病人22定位在台架12中。具体地说,床台46通过台架开口48来移动病人22的部分。
在一个实施例中,计算机36包括器件50,例如,软盘驱动器或者是CD-ROM驱动器,用于从计算机可读介质52(如软盘或CD-ROM)上读取指令和/或数据。在另一个实施例中,计算机36执行存储在固件上(未示出)的指令。对计算机36进行程序控制,以使其执行在此所述的功能,并且如在此所用的那样,“计算机”这个术语并不只限于在现有技术中称之为计算机的那些集成电路,而是广泛地指控制器、处理器、微控制器、微电脑、可编程逻辑控制器、专用集成电路和其它的可编程电路,在此,这些术语是可以互相交换使用的。MECT系统10是能区分能量的计算机断层照相(EDCT)系统,其中,配置MECT系统10对不同的入射X射线谱做出响应。利用常规的第三代CT系统,通过顺序使用不同的X射线管电压得到投影数据,能够实现这一点。例如,让射线管在80kVp和160kVp的电位下工作,例如,分别产生高的和低的能谱,从而背对背地(back to back)或者交错地获得两次扫描。可替代地,将专用的滤波器放在X射线源14和检测器阵列18之间,以便让不同检测器排收集不同的X射线能谱的投影。又一实施例是使用对能量敏感的检测器,以便记录下到达检测器的每个X射线光子和光子能量。尽管上述的具体实施例是指第三代CT系统,在此所描述的方法也同样适用于第四代CT系统(静止检测器,旋转X射线源)以及第五代CT系统(静止的检测器和X射线源)以及其它更高代的CT系统。
EDCT能够减轻或全部消除完全与某些CT系统相关的问题,如缺乏能量鉴别(energy discrimination)或材料特征化。在没有目标散射的情况下,可用MECT系统10来分别检测入射光子能谱的两个区域,入射X射线能谱的低能量部分和高能量部分。能够根据来自两个能量区域的信号推导出在任何其它能量上的性能。这个现象是由在医用CT感兴趣的能量区中的基本事实驱动的:两个物理过程,主导X射线的衰减:(1)康普顿散射和(2)光电效应。为了特征化引起X射线束衰减的物体的性能,测量两个独立参数。这样,来自两个能量区的检测信号提供了足够的信息,以判定成像物体的能量相关性;从而特征化材料组成的性能。
用在EDCT中的数据分析包括康普顿和光电分解和/或基本材料分解(BMD)。在康普顿和光电分解中,用MECT 10来产生一对图像,它们分别表示由康普顿和光电过程产生的衰减-而不是得到在重建的CT图像中特征化全部衰减系数的一个图像。再则,对处理稍作改动就可产生代表密度和有效原子序数的图像。BMD方法是基于这样的概念,即在MECT的能量范围内,X射线在任何给定材料中的衰减可以用假设另外两个己知材料的密度混合来表示。这两个材料称之为基本材料。用BMD得到两个重建图像,每个图像代表基本材料之一的等同密度。由于密度和X射线的光子能量无关,因此,相对而言,这些图像没有束硬化后生现象。此外,选择基本材料作为感兴趣材料的目标,从而增强图像的对比度。
应当注意的是,为了使不用光子计数来进行能量鉴别的多能量CT系统达到最佳化,在X射线能谱中的能量分离越大,图像质量就越好。此外,在这两个能量区中的光子统计应当是可比较的,否则,统计信息减少了的能量区将支配重建图像中的噪声。
存在不同的方法来获得二重能量测量:(1)用两个不同的能谱来扫描,(2)根据检测器上的穿透深度来检测光子能量,或者(3)使用具有能量鉴别的光子计数。光子计数为平衡光子统计提供了清楚的能谱分离和可调的能量分离阈。
图3、4、5和6显示流程图,有关检测如动脉硬化斑块之类的斑块成分的方法的实施例。这个方法是接收由图像重建器34重建的图像时通过计算机36来执行的。该方法包括检测66病人22身上长出的斑块(如钙、脂质物)的成分和光滑的肌肉细胞,并包括量化68斑块的成分。用MECT系统10来检测这样的成分。通过产生关于斑块组成成分的密度的信息,并从这些信息特征化斑块成分,从而检测斑块的成分。可以通过模拟投影数据的数据采集来产生这样的信息,以便用MECT系统10来产生人体模型的重建图像,而投影数据是用如例如人体模型之类的物体得到的。假设人体模型的材料分解基本材料,如水和碘。人体模型包括若干区域,并己知这些区域的材料性能以及水与碘的密度。例如,人体模型包括具有己知浓度的碘溶液从而己知水和碘的密度的区域。作为另一个例子,人体模型包括具有不同的己知浓度的碘溶液的区域。
为了产生这些信息,通过跨越在人体模型中感兴趣的碘和水的浓度的全部空间,来产生第一和第二组投影数据。通过进行将人体模型放置在MECT系统10的扫描场(scan field)中的模拟70,并用MECT系统10在第一能谱上扫描72该人体模型,从而产生第一组投影数据。例如,第一能谱可以是高能谱或低能谱。因此,对己知材料,对已知的水和碘的密度,获得相应于第一能谱的投影数据。用与获得第一组投影数据相似的方式获得74人体模型的第二组投影数据,此时,只不过是用第二能谱来模拟人体模型的扫描以产生第二组投影数据。如果第一能谱是高能谱的话,第二能谱就是低能谱。相反地,如果第一能谱是低能谱的话,第二能谱就是高能谱。一旦对第一和第二能谱扫描完成了模拟数据获取之后,就为所有己知的不同碘浓度形成76专用的材料基本分解查询表。如果使用碘浓度,该查询表就映射由人体模型中水和碘的测量而产生的己知投影数据,以便能够产生第一组和第二组图像中的密度分布,在此,第一组图像是由第一组投影数据产生的,第二组图像是由第二组投影数据产生的。在建立查询表之后,通过扫描78未知材料的物体(如病人22)来产生投影数据,并用80该查询表来产生基本材料的密度的图像,从而得到斑块的成分。例如,对该查询表进行反向映射,以便从人体模型中的材料分布密度得到病人22中的材料分布。
在题为“Method and Apparatus For Generating a Density Map UsingDual-Energy CT”的申请中,己经说明了使用查询表产生基本材料的密度的图像的详细步骤。该申请的委托代理案号(attorney docket number)是127076-2,于2003年7月22日提交,通过在此引用而包含其全部内容。在一份临时申请(provisional application)中也说明了使用查询表以产生基本材料的密度图像的详细步骤,该申请的序号为60/397,658,于2002年7月23日提交,也通过在此引用而包含其全部内容。
通过将病人22放在MECT系统10的扫描场中,用MECT系统10在第一和第二能谱上对病人22扫描,以获得病人22中的基本材料的密度重建,从而获得斑块的成分。在替代实施例中,该方法包括扫描病人22的第一小横截面。该第一小横截面包括存在于斑块的脂质核中但不存在于斑块的光滑肌肉中的细胞和元素。在另一个替代实施例中,该方法包括扫描病人22的第二个小横截面。第二个小横截面包括此斑块。注意,能使用附加的能级来扫描人体模型或物体,以产生查询表。
该方法还包括量化68斑块成分。该方法通过计算斑块的组成密度分布,如脂质物载荷(burden)或钙载荷,并计算全部斑块的载荷,从而量化斑块成分。例如,用阈值法来计算总斑块载荷。阈值法区分密度大于数值y的像素。这些像素是用MECT系统10得到的图像的像素。病人22器官中的总斑块载荷是大于器官图像像素的密度y的密度的加权和。用类似于用于计算总斑块载荷的方法来计算组成密度分布。例如,通过辨别用MECT系统10得到的图像像素来计算脂质物载荷,该图像像素的密度大于数值v。病人22器官中的脂质物的总载荷是大于器官图像的像素密度v的密度的加权和。在替代实施例中,把各成分量和病人22内腔的几何测量相结合,以评估狭窄度和严重性。量化斑块成分的其它技术在以下文献中进行了描述:“Coronary ArteryCalcium:Accuracy and Reproducibility of Measurements with Multi-DetectorRow CT-Assessment of Effects of Different Thresholds and QuantificationMethods”,Cheng Hong,Kyongtae T.Bae and Tomas K Pilgram,Radiology 2003,227:795-801;“Noninvasive quantification of coronary artery calcification:Methods and prognostic value,”,Sandra S.Halliburton,Arthur E.Stillman,Richard D.White,Cleveland Clinic Journal of Medicine Volume 69,Supplement;和“CT and MR for coronary Angiography & plaque imaging”,Fayad等人,Circulation,Oct.2002,pp.2026-2033。
该方法还包括指令104 MECT系统10在不同的时间对病人22进行另外的扫描,并在每次进行扫描时重复图3所示的步骤66。这个方法包括等待106用户服用对比剂,如非离子的碘、钆、郁血(blood pool)对比剂和/或附着在特定分子上的对比剂。服用对比剂以强调在嗜脂(lipid-avid)剂、斑块特种抗原和/或病人22的斑块细胞之一中的对比。这个方法进而包括重复107步骤66。
该方法也包括等待108用户服用温敏对比剂,以便强调发炎的斑块。温敏对比剂的例子包括含有镧系金属的试剂,如Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Db、Dy、Ho、Er、Tm和Yb。该方法包括重复109步骤66。
如在图5中所识别的,这个方法进一步包括显示110在器官(例如,病人22的肠或血管)壁上的斑块成分的二维(2D)和三维(3D)图像的至少之一,并能从一视点在3D图像中观察斑块的体积。此方法进行体积显现(volume rendering)以便观察3D图像或者使用可视化方法以从至少一个视点通过3D图像全面研究。体积显现是用于在三维空间中可视化取样功能(sampled functions)的技术。体积显现用于可从MECT系统10中可得到体积数据的医疗成像。图像重建器34产生平行的平面图像或切片的三维叠垛(stack),其中每一个平面图像都是由材料密度的阵列组成的。某些CT图具有512×512×12位的分辨率,并且在叠垛中包含达500个切片。在2D域,一次可以观察一个切片。从图像重建器34上得到的CT图像的优点在于,每个切片仅包含来自一个平面的信息。可获得由MECT系统10产生的平行数据的叠垛,推动了将体积数据作为三维场而不是作为单个切片来加以观察的技术的发展。因此,现在可以从任何观察点观察体积数据。
该方法包括在扫描带有金属斯滕特氏印模(metal stent)和/或金属阀的病人后重复111步骤66。重复111步骤66可以去除束硬化后生现象。如上所述,由于MECT系统10在多个能量上扫描,以获得包括斯滕特氏印模的病人22的材料密度的图像,因而就能去除束硬化后生现象。此外,重复111步骤66使得可以通过改进用MECT系统10得到的图像质量,从而在斯滕特氏印模中寻找器官狭窄部分(restenosis),它是在斯滕特氏印模中斑块的重现。需要注意的是,在步骤70中,代替模拟人体模型的扫描,可用MECT系统10来进行人体模型的实际放置和实际扫描。还需要注意的是,通过在如第三和第四能级之类的附加能量扫描如例如钙、碘和水的物质的组成各异的人体模型,能够建立材料和能量的附加表单。可将附加表单加到查询表内的信息中。
注意,可以按照与图示不同的顺序来执行图3、4、5和6的流程图的步骤。例如,可以在步骤106之前和步骤104之后来执行步骤108和109。作为另一个例子,可以在步骤110之前和步骤109之后来执行步骤106和107。此外,为了得到有用的信息,不必执行图5和6中所列出的所有的程序。
图7示出了多个图像,这些图像包括图像130、图像132和图像134。图像130是用常规的CT成像技术重建的图像。图像130的高密度器官包括钙136和碘138,在已经重建为相同有效CT数或Hounsfeld单位的密度上。因此,在图像130中,钙136和碘138之间没有可见的差别。图像132是用碘138作为基本材料的碘密度图像,而图像134是用水作为基本材料的水密度图像。通过执行图3、4、5和6的方法产生图像132和134。具体地说,通过执行步骤66得到了图像132和134,该步骤包括本方法的基本材料的分解步骤。本方法能够鉴别钙136和碘138,它们分别是图像132中可见的白色区和灰色区。能够将钙136和碘138彼此区分开来,这是因为它们都有作为X射线谱线能量的函数的不同的衰减特性。在图像132和134中,钙136是很明显的,这是因为它不是用于分解的基本材料之一。
图8示出了包括图像150、图像152和图像154在内的多个图像。图像150是用常规的CT成像技术重建的图像。在图150中,高密度的器官表现出束硬化后生现象,如出现在某些CT图像中的不均匀性、阴影和条纹。图152是碘密度图,在此用碘138作为基本材料,图154是水密度图像,在此用水作为基本材料。通过执行图3、4、5和6的方法来产生图像152和154。具体地说,通过执行与步骤66相结合的基本材料分解方法,得到了图像152和图像154。在图像152和图像154中己除去了不均匀性、阴影和条纹。基本材料分解方法与执行上述步骤66相结合,产生图像152和图像154,其中不存在束硬化后生现象。
因此,在此描述的检测斑块成分的系统和方法考虑到了系统的性能,如检测器的响应和检测器的信号累积。如图7和图8所示,这些系统和方法己经取得了改进的结果。这些系统和方法的可能的应用包括冠状动脉成像和使用规定对比注射协议的钙评分(scoring)。另外的可能的应用包括消除在斯滕特氏印模中的束硬化后生现象,从而改进斯滕特氏印模中的图像质量,使得能评估在滕特氏印模中的器官狭窄和斑块特征化。此外,这些系统和方法使得可以持续筛选那些可根据遗传学的或环境的历史因素来选择的高危病人群体。这些系统和方法也使得可能根据脉管的几何形状来自动检测表征为不稳定斑块区的高危脉管区,而这对内科医生是大有裨益的。这些系统和方法使得可能用于自动检测斑块的载荷和组成,这对内科医生也是有益的。在大的投影数据集中,自动检测可以对疾病,尤其对疾病的早期征兆做更为彻底的检查,并允许在所有的脉管位置上对疾病进行自动量化。也可以将自动计算用于充分检测和特征化每个斑块区到对应不同的高危病例组或干预/治疗组的阶段。然后这些计算可在医生复查和对后续期的建议期间变得引人注目,并可能制定扫描协议。一旦检测出心血管疾病(CVD),可用几种方法来自动检查和诊断CVD,包括先进的模式识别方法,如神经网络和基于模型的算法。如果在不同的时间点上用MECT系统10来进行多次扫描,CVD的进展(progression)和消退(regression)也是可能的。能测量病人22中的CVD的进展速度,并能根据年龄、性别和其它的趋势与正常的群体进行比较。这些比较有助于识别处于CVD高危的病人22,并可对治疗进行监控。先进模式识别方法还可以用在用MECT系统10获取的数据上以及其它的病人数据上,以确保对病人22实施最佳的治疗途径。
在此所描述的系统和方法也可以用作为用于药物治疗临床试验的基于图像的替代手段。在早期的药物开发和临床试验期间,这可以评估药理试剂的功效。通过跟踪疾病的消退,这些系统和方法可用于像CVD之类的疾病的诊断和治疗。这些系统和方法也可用在斯滕特氏印模成像上,以评估器官管腔狭窄(re-stenosis)的存在和程度。
尽管就要求获得在不同的X射线谱上的投影数据的各种具体实施例己对本发明进行了描述,但是,在测量每个检测光子能量的情况,如果使用光子计数MECT,也可能实行仅用一次获取的方案。使用了阈值法,在此方法中,将能级高于阈值的光子作为一组收集,将能级低于阈值的光子作为另一组收集。在此情况下,根据测量来选择在较高能级和较低能级之间的最佳阈值,以便能最好地区分基本材料的密度。
尽管己就各种具体实施例对本发明进行了描述,但是,本领域技术技术人员将认识到,在各权利要求的精神和范围内,可以变形的方式实施本发明。
Claims (27)
1.一种方法,包括:
用多能量的计算机断层照相(MECT)系统来检测斑块成分。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述的检测斑块成分包括:
通过使用至少一个模拟的人体模型来产生查询表,其中,该查询表将选择的人体模型的基本材料的不同密度映射到对不同能谱的投影数据;
通过使用所产生的查询表来得到斑块的成分。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述的产生查询表包括:
通过下述方法获得具有一组已知材料性能的人体模型的第一和第二组投影数据:
把人体模型放在MECT系统的扫描场中;以及
用MECT系统在第一和第二能谱扫描该人体模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述的获得斑块成分包括:
把物体放在MECT系统的扫描场中;
使用MECT系统在第一和第二能谱扫描该物体,以得到该物体的投影数据;
通过将物体的投影数据反向映射到选择的基本材料的密度,使得能使用查询表来重现重建物体的密度分布的图像,其中,选择的基本材料至少包括水和碘中的一种。
5.根据权利要求2所述的方法,其中,所述的产生查询表包括:
通过下述方法获得具有一组已知材料性能的人体模型的投影数据:
把人体模型放在MECT系统的扫描场中;
用MECT系统扫描该人体模型;
对由扫描产生的光子进行计数;
根据能量阈值区分光子。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述的得到斑块成分包括:
把物体放在MECT系统的扫描场中;
用MECT系统扫描该物体,以得到该物体的投影数据;
通过将物体的投影数据反向映射到选择的基本材料的密度,使得能使用查询表来重建物体的密度分布的图像,其中,选择的基本材料至少包括碘和水中的一种。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括:
在不同的时间对物体进行不同的扫描;
重复所述的检测斑块成分的步骤。
8.根据权利要求1所述的方法,还包括:
至少在嗜脂(lipid-avid)剂、斑块特种抗原和斑块细胞之一中施加对比剂;以及
重复所述的检测斑块成分。
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:
在发炎的斑块上施加温敏对比剂;以及
重复所述的检测斑块成分。
10.根据权利要求1所述的方法,还包括:
量化斑块成分。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,所述的量化斑块成分包括:
计算斑块的组成分布;以及
计算总斑块载荷。
12.根据权利要求1所述的方法,还包括:
显示在物体的器官壁上的斑块成分的二维(2D)和三维(3D)图像的至少之一;以及
从一个视点观察3D图像中的斑块的体积。
13.根据权利要求1所述的方法,还包括:
通过消除在图像中的束硬化后生现象来改进物体的图像质量,该物体至少带有金属的斯滕特氏印模(stent)和阀之一;以及
通过重复所述的检测斑块成分,使得在至少一个金属斯滕特氏印模中的器官狭窄部分可视。
14.一种检测斑块成分的方法,包括:
用多能量计算机断层照相(MECT)系统来产生关于人体模型的投影数据的信息;以及
从上述信息得到斑块的成分。
15.一种多能量计算机断层照相(MECT)系统,包括:
至少一个用以发射横断物体的X射线的放射源;
至少一个用以检测X射线的检测器;
与检测器相耦合的控制器;以及
用以指令MECT系统检测斑块成分的计算机。
16.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,为了检测斑块的成分,配置所述计算机:
用至少一个模拟的人体模型来产生查询表,其中,该查询表将选择的人体模型的基本材料的不同密度映射到对不同能谱的投影数据;以及
用所产生的查询表来得到斑块成分。
17.根据权利要求16所述的MECT系统,其中,为了产生查询表,配置所述计算机:
通过下述步骤得到具有一组已知材料性能的人体模型的第一和第二组密度分布图像:
将人体模型模拟放置在MECT系统的扫描场中;以及
使用MECT系统在第一和第二能级对人体模型进行模拟扫描。
18.根据权利要求17所述的MECT系统,其中,为了得到斑块的成分,配置所述计算机:
指令MECT系统将物体放在MECT系统的扫描场中;
指令MECT系统在第一和第二能级扫描物体,以得到物体的投影数据;以及
通过将物体的投影数据反向映射到选择的基本材料的密度,根据查询表来确定物体的密度,其中,选择的基本材料至少包括碘和水中的一种。
19.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,配置所述计算机:
指令MECT系统在不同的时间对物体进行追加扫描;以及
重复斑块成分的检测。
20.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,配置所述计算机:
指令用户至少在斑块的嗜脂剂、斑块的斑块特种抗原和斑块的斑块细胞之一中施加对比剂;以及
重复斑块成分的检测。
21.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,配置所述计算机:
指令用户在发炎的斑块上施加温敏对比剂;以及
重复斑块成分的检测。
指令用户在发炎的斑块上施加温敏对比剂;以及
重复斑块成分的检测。
22.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,配置所述计算机:量化斑块成分。
23.根据权利要求22所述的MECT系统,其中,为了量化斑块成分,配置所述计算机:
计算斑块的组成分布;以及
计算总斑块载荷。
24.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,配置所述计算机:
指令显示器件显示在物体的器官壁上的斑块成分的二维(2D)和三维(3D)图像的至少之一;以及
使得可以从一个视点观察3D图像中的斑块的体积。
25.根据权利要求15所述的MECT系统,其中,配置所述计算机:
通过消除在图像中的束硬化后生现象来改进物体的图像质量,该物体至少带有金属斯滕特氏印模和金属阀之一;以及
通过重复所述的检测斑块成分,使得在至少一个金属斯滕特氏印模中的器官狭窄部分能够可视。
26.一种用程序编码的计算机可读介质,被配置于指令计算机来检测物体中的斑块成分,该物体是用多能量计算机断层照相(MECT)系统来扫描的。
27.一种用程序编码的计算机,被配置于指令MECT系统来检测物体中的斑块成分,该物体是用MECT系统来扫描的。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US39834102P | 2002-07-23 | 2002-07-23 | |
US60/398,341 | 2002-07-23 |
Publications (2)
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