CN1653478A - 使用先验知识的小型对象的层析重构 - Google Patents

使用先验知识的小型对象的层析重构 Download PDF

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Abstract

细胞(1)的三维(3D)重构包括依照先验知识(24)调节投影图像(8，9)的当前集合，以便例如基于对同一样品(30)中多个类似对象的概率掩模和/或贝叶斯分析(16)来产生调节的投影图像(9)。重构算法处理调节的投影图像以便生成3D图像(10)。依照先验知识(24)进一步调节所述3D图像以便生成调节的3D图像(11)。应用过程结束的标准来确定所述调节的3D图像是否是合适的(12)。如果不是，那么按照与投影图像的当前集合(8，13)相同的投影角通过计算产生伪投影集合，然后比较所述投影图像的当前集合(8)与所述伪投影图像以便产生新投影集合(14)，其中将新投影再次输入到重构算法，并且重复所述方法的步骤直到满足足够的标准(15)。

Description

使用先验知识的小型对象的层析重构
技术领域
本发明总体上涉及三维(3D)成像系统，更具体来讲，涉及使用有关感兴趣对象的先验知识的三维(3D)成像系统，其中所述感兴趣对象使用所计算的层析成像来进行图像重构。
背景技术
如今使用的图像重构算法根据对象的一维或者二维投影而不是使用有关该对象的附加信息来计算对象的一般三维(3D)结构。在层析成像领域中、特别是在光学层析成像领域中，已知的重构算法在使用先验知识来增强对象重构方面十分不足。
发明内容
在一个实施例中，本发明提供了一种对感兴趣对象的三维(3D)重构方法，所述对象诸如细胞，并且所述方法包括基于例如同一样品中多个类似对象的简单概率掩模(probability mask)或者贝叶斯分析，并依照先验知识调节投影图像的当前集合，以便产生调节的投影图像。对调节的投影图像使用重构算法以便生成3D图像。依照先验知识来进一步调节所述3D图像，以便生成调节的3D图像。应用过程结束的标准以确定调节的3D图像是否是合适的。否则，按照与投影图像的当前集合相同的投影角来计算创建伪投影集合，然后将伪投影集合与投影图像的当前集合相比较以便产生更加逼真的新投影集合，其中新的投影被再次输入到重构算法，并且重复所述方法的步骤，直到满足足够标准。
附图说明
图1示出了理想化生物细胞的图示，所述细胞可以充当概率掩模并且可以依照本发明的教导通过对样品中类似细胞进行贝叶斯分析来得以改善；
图2是示出了使用依照本发明实施例构想的先验知识和迭代处理的流程图；
图3示意性地示出了依照本发明实施例构想的各种形式的统计信息的例子，所述统计信息可用在图像重构过程中，以便为3D图像中每个体元提供置信度的测量；
图4示意性地示出了依照本发明实施例构想的小型对象层析重构系统的例子的框图。
具体实施方式
本发明描述了使用有关感兴趣对象的先验知识的益处，其中所述感兴趣对象使用所计算的层析成像进行图像重构。在大多数情况下，存在与观察对象有关的确定信息，可以在图像重构过程中使用该信息以便计算更加精确或者更加逼真的3D重构。这种先验知识用于在允许的特征(即，什么“可能”)和不能允许的特征(即，什么“不能”)的范围内约束重构。在干扰图像中，知道不能允许的特征(即什么“不能”)集合可以显著地提高所计算的图像重构的精确性，并且作为附加结果，还显著地提高了它的速度和效率。用于举例说明使用先验知识的图像重构原理的例子是生物细胞，但是本领域技术人员将意识到的是，这些原理通常能够用于进行图像重构的任意对象，其中涉及对象形状和结构的确定信息是已知的。
现在参照图1，该图示出的是理想化生物细胞的图示。存在关于细胞1知识形式的确定信息，该信息用于依照本发明所述方法的一个例子构想的重构过程中。例如，生物学家早已知道具体代表性的细胞1包括外部边界膜2(例如细胞质膜)、内部边界膜3(例如，核膜)，并且这两个膜的表面通常可以是平滑连续的并且是大致同心的。所述两个边界膜定义三个部分：核膜内部的核部分5、核膜外部的但是在细胞质膜内部的细胞质部分4，以及细胞质膜外部的外部空间6。外部空间6没有生物结构，除非它与另一个细胞邻接。
另外，在应用本发明方法的一个例子的过程中，人们可以有利地假定两个独立的膜表面实际上是连续的，并且在外部空间中没有有用信息，其中可以将该外部空间中的对比度值根据成像系统的属性设定为对比范围的任一极限。在光学层析成像系统中，可以为外部空间6指定处于对比分布任一端的灰度值；实际上，在成像系统中，外部空间6基本上是透明的。此先验知识对于改善不完整的投影数据集中的重构数据集十分有用。所述先验知识通常可以具有概率掩模的形式，可以将其应用于每个投影图像并且同样应用于每个后续伪投影图像。例如，所述概率掩模可以是二进制的，以作为消除细胞质膜外部的背景噪点中的第一简单近似值，并且可以是弯曲的，以便最佳地拟合所述投影图像。
在操作中，设计成能根据细胞的二维(2D)投影重建细胞3D图像的层析成像系统，可以将有关所述细胞的先验知识用于该细胞的所计算的图像重构。例如，这种层析成像系统的例子之一在由Alan C.Nelson于2001年8月10日申请的美国申请号为09/927,151并且题为“APPARATUS AND METHOD FOR IMAGING SMALL OBJECTS INA FLOW STREAM USING OPTICAL TOMOGRAPHY”(以下称为FOT设计)的申请中描述了，将该篇申请的内容在此引用，以供参考。在上述的FOT设计中，细胞运动在流送流(flow stream)中实现，其中悬浮中的细胞依照恒定速度沿毛细管的单流轴线移动。
这种层析成像系统的另一个例子例如在Alan C.Nelson于2002年4月19日申请的美国申请号为10/126026、题为“VARIABLE-MOTIONOPTICAL TOMOGRAPHY OF SMALL OBJECTS”(以下称为VOT设计)中进行了描述，将该篇申请的内容在此引用，以供参考。在上述的VOT设计中，细胞运动在变速运动系统中实现。
细胞的每个半径的2D投影包括贯穿所述细胞的独立的阴影，并且将包含噪点。在该情况下，有关噪点的先验信息通常包括这样的事实，即：这些噪点在对比元素的位置以及该对比元素的实际密度值两方面引入了不确定因素。先验信息还可能包括表示这样事实的数据表示，所述事实是：由于这些噪点，某些不能允许的特征将存在于所述投影中。在一些情况下，例如，应该连续的边缘、诸如膜边缘，可能呈现出支离破碎并且不连续。在不应该存在结构的外部空间中，由于光线的散射和衍射，那里看起来好像是有结构的。在该细胞自身内，好像是存在处于对比范围任一极限的对比度值，但是这是非常不可能的。不能允许的特征可以使用许多一维(1D)和2D图像处理技术来识别，包括掩模、阈值处理、直方图、数学形态学、模板匹配、适应性处理、统计以及本领域技术人员可以获得的其他方法。因此，能够调节所述投影图像，以便更好地表示允许的特征，并且在将图像发送到重构算法以前去除不能允许的特征。一旦使用先验知识识别出不能允许的特征，就使用标准图像处理技术将所述不能允许的特征从图像上去除。
现在参照图2，该图示出了依照本发明实施例的构想来使用先验知识以及迭代处理生成3D图像的流程图。在步骤9，依照先验知识来调节未处理的投影图像8，然后在步骤10，将其输入到重构算法以便生成第一3D图像。在步骤11，通过依照先验知识去除不能允许的特征并且将图像并入允许的特征来进一步调节它。在步骤12，将过程结束的标准应用于确定当前重构是否是合适的。过程结束的标准可以是任何有用的成像相关标准，例如选择的指定给体元或者像素的置信度值等级，如下所述。换句话说，在步骤14，通过按照与投影图像的当前集合相同的投影角、贯穿3D数据量生成仿真投影来通过计算创建伪投影集合，并且将投影图像的当前集合与所计算的伪投影图像相比，以产生更加优化的新投影集合。回到步骤9，再次调节这些新投影以便与先验知识一致，然后再次将其输入到重构算法，以便生成后续3D图像。所述过程继续，直到满足足够标准，由此在步骤15产生完成的3D图像结果。
因为将所输入的2D投影图像8在于步骤10计算3D重构之前、在步骤9依照先验知识进行调节，故而所述3D重建图像将更加逼真，并且与其他重构方法相比，更加可能表示细胞的正确结构。然而，一旦完成重构，所述3D图像将以对比度值及其位置中的不确定因素的形式而再次包含噪点。如在2D投影图像的实例中，噪点可以在应该连续的表面中产生不连续的外观，并且导致指定的对比度值位于概率范围以外。因此，在步骤11，重构的3D图像可以方便地被进一步调节以便符合先验知识。这些调节通常是应用于3D的一般图像处理技术，以便评定诸如表面、数量以及纹理的特征。在调节了3D图像之后，在步骤13按照与原始实际投影相同的投影角生成伪2D投影，并且立刻比较并且调节伪对照实际投影图像对，然后在步骤14重新输入到3D重构算法。显而易见，步骤9-14包括迭代处理，其可以贯穿多个周期来重复，但是实际上，在使用第一3D重构生成伪投影的第一集合之后、将实现相当大的改进，当相对于所述原始实际投影比较并且调节时，将伪投影的第一集合输入到第二3D重构。
为了加速和/或减轻计算，在步骤9应用于2D投影图像8调节的先验知识可以包括所有有效先验知识的第一子集。同样地，应用于所述3D图像的先验知识可以包括所有有效先验知识的第二子集。所述第一和第二子集根据所述应用可以包括一些或者所有相同的先验知识。
现在参照图3，该图依照本发明实施例的构想示出了多种形式的统计信息的例子，所述统计信息可以方便地用于图像重构过程，以便为给定投影图像21中的每个像素以及3D重建图像22中的每个体元提供置信度的测量。因为往往在光学层析成像系统中分析类似类型的细胞的群体，所以可以使用贝叶斯分析16来根据包括许多类似细胞的样品中的信息积累来改善先验知识。除先验知识17以外，统计变化的其它资料来源可以来自成像系统自身18的调制传递函数(MTF)、制取以及染色细胞19的化学处理以及遍及图像重构算法20的错误传送。
现在参照图4，该图示意性地示出了小型对象层析重构系统的例子的框图。所述系统包括先验知识库24，其通过第一通信链路25耦合到计算机26。计算机26又通过第二通信链路27耦合到投影系统28。所述投影系统28通过常规的导管29接收采样对象30。在一个例子中，所述投影系统29可以包括Nelson的FOT设计或者VOT设计。先验知识库24可以依照任何适当的存储格式存储，并且包括上述参照图3描述的先验知识。有益的是，计算机26例如可以包括软件程序，用于实施贝叶斯分析16、对每个像素的置信度等级分析、对每个体元的置信度等级分析以及图像调节。使用先验知识17的层析重构过程有助于统计分析。有益的是，可以通过贝叶斯处理16进一步地调节所述先验知识，借此在已经进行了3D层析成像过程之后，通过分析来自于同一样品的多个类似细胞来改善先验知识接近事实的概率。另外，可以使用常规技术直接测量的成像系统调制传递函数18的知识，将依照独立于所述细胞的对比度值以及空间定位来设定确定的期望分布。
如在本发明示例性实施例之一中所应用的那样，先验知识，例如包括制取所述细胞并且使用造影剂19的化学处理，将进一步造成某些已知分布相反。并且最后，3D图像重构算法依照已知和/或可试验的方式20来传送并且产生错误。通常，除了通过图像重构算法强加之外的这些概率分布，将乘法并入投影图像中，并且提供评定环绕像素环境中的特定像素的置信度等级的手段。最后，投影图像中的每一像素以及对其的调节关于灰度值、位置以及环境21被分配置信度等级。同样，在最终3D重建图像中，每个体元就灰度值、位置以及环境22被分配置信度等级。
图像重构
通称为过滤背景投影方法(filtered backprojection methods)的最通用并且容易实现的重构算法，源自于计算机X线断层造影(CT)中的类似范例，其使用锥形光束和扇形光束几何图形。(例如参见以下参考文献，1988年，纽约IEEE Press出版的Kak、AC以及Slaney，M的Principles of Computerized Tomographic Imaging.以及1980年纽约学术出版社出版的Herman，G的Image Reconstruction from Projections：TheFundamentals of Computerized Tomography。)这些方法基于具有修改的拉冬变换理论，其反映源/探测器结构的特定几何图形以及辐射光束中的射线路径。然而，在临床的x射线CT的情况下，对于逐层的采集来说，受试验的人通常保持不动，同时X射线源以及探测器阵列可以在病人周围沿弧形移动，以便在给定片内从多个投影角度来收集数据。然后，将受试验的人沿Z轴再定位，并且收集另一层的数据等等。作为选择，在更加现代的临床螺旋CT中，可以将病人沿Z轴方向不断地转移，同时源-探测器装置不断地旋转以便提供螺旋形投影数据，该数据被随后添加以便提供与病人Z轴正交的投影。在流动的或者可变运动光学层析成像过程中，将对象(细胞)相对于固定源和探测器阵列移动，其中多个源/探测器系统依照在给定层或者数量内生成多个投影角度数据的方式，沿细胞速度矢量获得与特别通路时点同步的数据。对于使用扇形光束几何图形的逐层扫描来说，重构算法将计算垂直于运动轴的平面的2D图像，并且多个层的串行堆叠将生成所述对象的3D图像，其中在分别用于CT或者光学层析成像的对象之内，对比度是在X射线衰减系数或者光吸收系数方面变化的函数。对于测定容积的锥形光束扫描来说，重构算法计算细胞中的或者直接来自于平面发送或者发射的光学投影的其他对象的容积的3D图像，其中所述对比度在成像对象中分别是光密度和/或标记的探针密度分布的函数。
对于发送数据以便产生细胞密度重构或者对于发射数据以便重构标记的探针分布、或者对于它们两者来说都期望采用图像重构算法而不是过滤背景投影。通称为迭代重建算法的通用分类在一些情况下更加有效，特别是对于发射层析成像或者作为对象的轴对称以及三层分区属性是已知的本发明的实例，当其能够将先验信息并入重构算法以便提高重构质量时尤为突出(例如参见1972年在Journal of TheoreticalBiology，36：105-17中发表的Gilbert，P的“Iterative Methods for the Three-dimensional Reconstruction of an Object from Projections”，以及上文引用过的其他参考文献)。
此处已经非常详细地描述了本发明，以便符合专利法规，并且向本领域技术人员提供了应用本发明新颖原理并且依照需要构造以及使用这种示例性和专业化的部件所需的信息。然而，应该理解的是，本发明可以通过特定的不同设备、装置和重构算法来执行，并且在不脱离本发明的真正精神和范围的情况下，可以就设备细节以及操作过程实现这种修改。

Claims (22)

1.一种用于对样品(30)进行层析成像的三维(3D)重构的方法，所述样品包括至少一个感兴趣对象，所述方法包括以下步骤：
(a)获得来自于投影系统(8，28)的投影图像的当前集合；
(b)依照先验知识(24)调节样品(30)的投影图像的当前集合，以便产生调节的投影图像(9)；
(c)对调节的投影图像使用重构算法，以便生成3D图像(10)；
(d)依照所述先验知识(24)进一步调节所述3D图像以便生成调节的3D图像(11)；
(e)应用过程结束的标准来确定所述调节的3D图像是否是合适的(12)；以及
(f)如果所述调节的3D图像不是合适的，那么按照与投影图像的当前集合(13)相同的投影角通过计算产生伪投影集合，并且比较所述投影图像的当前集合与所述伪投影图像，以便产生新投影集合(14)，其中在步骤(a)再次输入新投影作为投影图像的当前集合，并且重复步骤(a)至(e)，直到满足足够的标准(15)。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个感兴趣对象包括至少一个细胞(1)。
3.如权利要求1所述的方法，其中调节投影图像的当前集合(9)的步骤基于概率掩模。
4.如权利要求1所述的方法，其中调节投影图像的当前集合(9)的步骤基于对样品(30)中的多个类似对象进行贝叶斯分析(16)。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述先验知识(24)包括从以下组中选出的先验知识(17)，所述组包括细胞制取化学处理(19)、具有与已知分布相反的造影剂、投影系统(8，28)的测量调制传递函数以及来自于依照已知方式(20)传送并且产生的3D图像重构算法的错误流送。
6.如权利要求5所述的方法，其中所述已知分布将乘法并入所述投影图像的当前集合(8)，以便提供用于评定环绕像素(21)的环境中特定像素的置信度等级的手段。
7.如权利要求1所述的方法，其中投影图像包括多个像素，所述方法还包括根据每一像素(21)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的步骤。
8.如权利要求7所述的方法，其中调节的投影图像包括多个调节的像素，所述方法还包括根据每个调节像素(21)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的步骤。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述3D图像包括多个体元，所述方法还包括根据每个体元(22)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的步骤。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述调节的3D图像包括多个调节的体元，所述方法还包括根据每个体元(22)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的步骤。
11.一种用于对样品(30)中感兴趣对象进行层析成像的三维(3D)重构系统，包括：
(a)投影系统(28)，用于根据样品(30)生成投影图像的当前集合(8)；
(b)装置，被耦合以便接收所述投影图像的当前集合(8)，用于依照先验知识(24)调节样品(30)的投影图像的当前集合(8)以便产生调节的投影图像(9)；
(c)装置，被耦合以便接收调节的投影图像，用于对所述调节的投影图像使用重构算法以便生成3D图像(10)；
(d)装置，被耦合以便接收3D图像，用于依照先验知识(24)进一步调节3D图像，以便生成调节的3D图像(11)；
(e)装置，被耦合以便接收所述调节的3D图像，用于应用过程结束的标准来确定调节的3D图像是否是合适的(12)；以及
(f)装置，被耦合以便当不适合时接收调节的3D图像，用于按照与投影图像的当前集合(8，13)相同的投影角另外通过计算产生伪投影集合，并且比较所述投影图像的当前集合与所述伪投影图像，以便生成新投影的集合，其中将新投影再次输入到所述装置，以用于调节投影图像的当前集合(9)作为投影图像的当前集合(8)。
12.如权利要求11所述的系统，其中所述感兴趣对象是细胞(1)。
13.如权利要求11所述的系统，其中用于调节投影图像的当前集合(9)的装置基于概率掩模。
14.如权利要求11所述的系统，其中用于调节投影图像的当前集合(9)的装置基于对相同样品(30)中的多个类似对象进行贝叶斯分析(16)。
15.如权利要求11所述的系统，其中所述先验知识(24)包括从以下组中选出的先验知识(24)，所述组包括细胞制取化学处理(19)知识、具有与已知分布相反的造影剂的知识、投影系统(28)的测量调制传递函数(18)以及来自于依照已知方式(20)传送并且产生的3D图像重构算法的错误流送的知识。
16.如权利要求15所述的系统，其中所述已知分布将乘法并入到所述投影图像的当前集合(8)中，以便提供用于评定环绕像素(21)的环境中特定像素的置信度等级的手段。
17.如权利要求11所述的系统，其中每个投影图像包括多个像素，所述系统还包括根据每一像素(21)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的装置。
18.如权利要求17所述的系统，其中每个调节的投影图像包括多个调节的像素，所述系统还包括根据每个调节的像素(21)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的装置。
19.如权利要求17所述的系统，其中所述3D图像包括多个体元，所述系统还包括根据每个体元(22)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的装置。
20.如权利要求19所述的系统，其中所述3D图像包括多个调节的体元，所述系统还包括根据投影图像中每个调节的体元(22)的灰度值、位置以及环境来分配置信度等级的装置。
21.一种用于根据投影图像的集合(8)层析成像三维(3D)重构的方法，所述投影图像集合来自于在投影系统(28)中处理的包括至少一个细胞(1)的样品(30)，该方法包括以下步骤：
(a)根据对样品(30)中多个类似对象的贝叶斯分析(16)、依照先验知识(24)的第一集合调节样品(30)的投影图像的当前集合(9)，以便产生调节的投影图像(9)；
(b)对调节的投影图像使用重构算法，以便根据样品(30)中多个类似对象的贝叶斯分析(16)来生成3D图像(10)；
(c)依照先验知识(24)的第二集合进一步调节所述3D图像，以便根据样品(30)中多个类似对象的贝叶斯分析(16)来生成调节的3D图像(11)；
(d)应用过程结束的标准来确定所述调节的3D图像是否是合适的(12)；以及
(e)如果所述调节的3D图像不是合适的，那么按照与投影图像的当前集合(8，13)相同的投影角通过计算产生伪投影集合，并且比较所述投影图像的当前集合(8)与所述伪投影图像以便产生新投影集合(14)，其中在步骤(a)再次将新投影输入到重构算法并作为投影图像的当前集合(8)，并且重复步骤(a)至(e)，直到满足足够的标准(15)。
22.如权利要求21所述的方法，其中所述先验知识(24)的第二集合包括从以下组中选出的先验知识(24)，所述组包括细胞制取化学处理(19)、具有与已知分布相反的造影剂、投影系统(28)的测量调制传递函数(18)以及来自于依照已知方式(20)传送并且产生的3D图像重构算法的错误流送。
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