DE112015002831T5

DE112015002831T5 - Tomographische rekonstruktion mehrerer ansichten

Info

Publication number: DE112015002831T5
Application number: DE112015002831.5T
Authority: DE
Inventors: Jun Ma; Alexander Hans Vija
Original assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Current assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Priority date: 2014-06-16
Filing date: 2015-06-16
Publication date: 2017-04-27
Anticipated expiration: 2035-06-17
Also published as: US10217250B2; HU231354B1; US20170098316A1; DE112015002831B4; HUP1700011A2; CN106462988A; CN106462988B; WO2015193802A1

Abstract

Projektionsdaten werden für einen Abschnitt des Körpers eines Patienten in mehreren Ansichten unter Verwendung eines oder mehrerer Detektoren erfasst, wobei die Projektionsdaten mehrere zweidimensionale (2D) Projektionen beinhalten. Ein 3D-Bild wird initialisiert. Für jede Ansicht aus den mehreren Ansichten wird das 3D-Bild unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche der Ansicht entspricht, transformiert, um ein ursprüngliches transformiertes Bild zu erzeugen, welches der Ansicht entspricht, und mehrere Iterationen eines MLEM-Prozesses werden basierend auf mindestens dem ursprünglichen transformierten Bild und den Projektionsdaten durchgeführt. Der MLEM-Prozess wird mit dem ursprünglichen transformierten Bild initialisiert. Das 3D-Bild wird basierend auf einer Ausgabe des MLEM-Prozesses aktualisiert.

Description

QUERVERWEIS ZU VERWANDTEN ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung beansprucht Priorität gemäß 35 U.S.C. § 119(e) gegenüber der gleichzeitig anhängigen vorläufigen US-Patentanmeldung mit der Seriennummer 62/012,445, eigereicht am 16. Juni 2014, deren Gesamtheit hiermit durch Verweis hierin eingeschlossen ist.
GEBIET DER ERFINDUNG
Aspekte der vorliegenden Offenbarung betreffen im Allgemeinen die medizinische Bildgebung und im Besonderen eine verbesserte Einzelphotonen-Emissionscomputertomographie(SPECT – single photon emission computed tomography)-Rekonstruktion von 3D-Bildern.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Die medizinische Bildgebung der metabolischen und biochemischen Aktivität innerhalb eines Patienten ist als funktionelle Bildgebung bekannt. Zu funktionellen Bildgebungstechniken zählen zum Beispiel die nuklearmedizinische Bildgebung, wie z.B. Positronenemissionstomographie (PET – Positron Emission Tomography), Einzelphotonen-Computertomographie (SPECT – Single Photon Computed Tomography), funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT – Functional Magnetic Resonance Imaging) und funktionelle Computertomographie (fCT – Functional Computed Tomography). Ein Überblick über SPECT- und PET-Systeme, ihre Kombination mit Computertomographie(CT)-Systemen sowie iterative Bildrekonstruktion für die Emissionstomographie ist in Kapitel 7, Kapitel 11 und Kapitel 21 von M. Wernick und J. Aarsvold, „Emission tomography: the fundamentals of PET and SPECT“, Elsevier Academic Press, 2004 gegeben, deren Inhalt durch Verweis hierin eingeschlossen ist.
Im Allgemeinen erfolgt die SPECT-Bildgebung durch Verwendung einer Gammakamera zum Erfassen mehrerer zweidimensionaler (2D) Projektionen und die anschließende Verwendung eines Computers zum Durchführen einer tomographischen Bildrekonstruktion zum Erhalten eines dreidimensionalen (3D) Bildes. Zum Beispiel kann ein Gammaphotonen-emittierendes Radioisotop in den Körper eines Patienten eingeführt werden, und eine von verschiedenen Techniken kann verwendet werden, um das Radioisotop an einen Ort von Interesse in dem Körper zu binden. Der Patient liegt auf einem Bett, und eine oder mehrere Gammakameras sind an der Gantry angebracht, welche sich dreht, wodurch veranlasst wird, dass sich die Gammakamera(s) um den Patienten dreht/drehen. Detektoren der Gammakamera(s) erfassen Projektionsdaten in jeder Ausrichtung durch das Erkennen von Gammaphotonen, die durch das Radioisotop emittiert werden.
SPECT-Bildgebungsgeräte sind im Allgemeinen mit einem Kollimator ausgestattet, wie z.B. einem Parallelloch-, Fächerstrahl- oder Kegelstrahl-Kollimator oder einem Kollimator mit codierter Apertur (CA – coded aperture). Im Fall der Parallelloch-Kollimation konzentriert sich die Punktantwortfunktion auf einen kleinen Bereich, sodass jedes Detektorpixel hauptsächlich Photonen aus dem ankommenden Gammaphotonenstrahl in der normalen (d.h. senkrechten) Richtung empfängt. Im Fall der CA-Kollimation wird ein dünner Schirm mit zahlreichen Löchern (Aperturen), die in einem bestimmten Muster gebohrt sind, parallel zu der Oberfläche eines Detektors platziert. Bei der CA-Kollimation empfängt ein Detektorpixel einen Fluss von verschiedenen Stellen, sodass die Projektionen von unterschiedlichen Regionen der Quelle überlappen, wodurch Komplexitäten in die Aufgabe der tomographischen Bildrekonstruktion eingeführt werden.
KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
In einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beinhaltet ein Verfahren zur Erzeugung eines dreidimensionalen (3D) Bildes das Erfassen von Projektionsdaten für einen Abschnitt des Körpers eines Patienten in mehreren Ansichten unter Verwendung eines oder mehrerer Detektoren, wobei die Projektionsdaten mehrere zweidimensionale (2D) Projektionen beinhalten. Ein 3D-Bild wird initialisiert. Für jede Ansicht unter den mehreren Ansichten wird das 3D-Bild unter Verwendung einer Ansichtstransformation, die der Ansicht entspricht, transformiert, um ein ursprüngliches transformiertes Bild zu erzeugen, das der Ansicht entspricht, und mehrere Iterationen eines MLEM-Prozesses werden basierend auf mindestens dem ursprünglichen transformierten Bild und den Projektionsdaten durchgeführt. Der MLEM-Prozess wird mit dem ursprünglichen transformierten Bild initialisiert. Das 3D-Bild wird basierend auf einer Ausgabe des MLEM-Prozesses aktualisiert.
In einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beinhaltet ein Verfahren zur Bildverarbeitung das Transformieren eines ersten 3D-Bildes unter Verwendung einer Ansichtstransformation, die einer Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines transformierten Bildes. Ein zweites 3D-Bild wird mit dem transformierten Bild initialisiert. Für jede Iteration von mehreren N Iterationen, wobei N eine ganze Zahl größer als Eins ist, erfolgt eine MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization – Maximierung der maximalen Wahrscheinlichkeitserwartung)-Verarbeitung. Die iterative MLEM-Verarbeitung verfeinert das zweite 3D-Bild durch Folgendes: Vorwärtsprojizieren des zweiten 3D-Bildes zum Erzeugen eines Datenmodells; Vergleichen des Datenmodells mit einem zweidimensionalen (2D) Projektionsdatensatz, welcher der Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht; Zurückprojizieren des Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht; Anwenden eines Normalisierungsfaktors im Bildraum zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht; und Aktualisieren des zweiten 3D-Bildes unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht. Der Verarbeitungsablauf fährt dann mit der nächsten Iteration fort.
In einigen Ausführungsformen verkörpert ein maschinenlesbares Speichermedium greifbar ein Programm von Anweisungen, die durch einen Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, Operationen der oben beschriebenen Bildverarbeitungs-/Bilderzeugungsverfahren durchzuführen.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Das Folgende wird aus Elementen der Figuren offensichtlich sein, die zu Veranschaulichungszwecken vorgesehen und nicht notwendigerweise maßstabsgerecht sind.
1 ist ein Diagramm eines SPECT-Scannersystems 110 in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
2 ist eine Veranschaulichung einer Maske zum Filtern von Gammaphotonen in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen in der Seitenansicht.
3 ist eine Veranschaulichung eines Beispiels einer codierten Aperturplatte 300 in der Frontansicht.
4 ist ein Flussdiagramm eines tomographischen Bildrekonstruktionsprozesses 400 in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen.
5 ist ein Flussdiagramm eines Prozesses in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen.
6 ist ein Flussdiagramm eines Prozesses in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Diese Beschreibung der beispielhaften Ausführungsformen soll in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen gelesen werden, welche als Teil der gesamten schriftlichen Beschreibung anzusehen sind.
1 ist ein Diagramm eines SPECT-Scannersystems 110 in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Das SPECT-Scannersystem 110 beinhaltet eine Gantry 120, an welcher eine oder mehrere Gammakameras angebracht sind. Zwei Gammakameras 130a, 130b (gemeinsam die Gammakameras 130) sind in 1 gezeigt, obwohl auch eine andere Anzahl an Gammakameras verwendet werden kann. Detektoren in den Gammakameras erkennen Gammaphotonen 140, die durch ein Radioisotop innerhalb des Körpers eines Patient 145, der auf einem Bett 150 liegt, emittiert werden. Ein Computer 151 kann den Betrieb der Gammakameras steuern. Ein Abschnitt des Körpers des Patienten 145 befindet sich zwischen den Gammakameras 130 und kann dadurch abgebildet werden. Die Gammakameras 130 drehen sich um den Körper des Patienten, wie durch die gekrümmten Pfeile in 1 gezeigt. 2D-Projektionsdaten werden an definierten Punkten während der Drehung erfasst und in einem Speicher 158 des Computers 151 gespeichert. Der Computer 151 kann auch einen Prozessor 152, ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium 154 und eine Anzeige 156 beinhalten. Der Prozessor 152 führt Anweisungen (weiter unten beschrieben) aus, die auf dem Speichermedium 154 gespeichert sind, und manipuliert Daten, die in dem Speicher 158 gespeichert sind, um ein 3D-Bild aus den erfassten Projektionsdaten zu rekonstruieren. Das rekonstruierte 3D-Bild kann auf einer Anzeige 156 angezeigt werden.
Bezugnehmend auf 2 ist in einigen Ausführungsformen eine Platte 210, die mehrere Aperturen (Löcher) aufweist, vor und parallel zu der Oberfläche des Detektors 220 positioniert, bei welchem es sich um jeden beliebigen der Detektoren in dem SPECT-Scannersystem 110 handeln kann. Die Platte 210 dient als eine Maske, die ankommende Gammaphotonen filtert, die durch eine Punktquelle 200 emittiert werden. 2 zeigt die Platte 210 und den Detektor 220 hochkant, d.h. von der Seite. 3 ist eine Veranschaulichung eines Beispiels einer codierten Aperturplatte 300 in der Frontansicht. Ein 3D-Objekt kann als eine Reihe von Bildscheiben in der Richtung senkrecht zu dem Detektor behandelt werden. Bei Durchführung einer Projektion korreliert jede Scheibe mit einer tiefenabhängigen codierten Apertur-Matrix. Die Tiefe ist in 2 als z bezeichnet und kann durch Anpassung der Position des Detektors 220 variiert werden. Die abschließende Projektion ist die Summe aller Scheibenprojektionen, d.h. die Summe der Projektionen für jede Tiefe. Unterschiedliche Ansichten können durch entsprechende Anpassung (z.B. Drehen und/oder Verschieben) der Gammakamera(s) 130, die an der Gantry 120 angebracht ist/sind, erreicht werden.
Bei der Bildrekonstruktion werden Objektraum und Datenraum durch eine Systemmatrix miteinander in Beziehung gesetzt. So kann für jeden Projektionsvorgang die entsprechende Systemmatrix und ihre Transponierte zum Transformieren von Objekten zwischen Objektraum und Datenraum verwendet werden. Im Allgemeinen ist eine Vorwärtsprojektion eine Anwendung der entsprechenden Systemmatrix auf ein Objekt im Objektraum. Das Ergebnis einer Vorwärtsprojektion ist ein „projiziertes Objekt“ im Datenraum. Als ein Beispiel bei der nuklearmedizinischen Bildgebung ist eine Vorwärtsprojektion der lineare Vorgang, welcher die funktionelle Aktivitätsdichte in das Gesamtdatenmodell vorhergesagter Erkennungsereignisse transformiert. Entsprechend der Vorwärtsprojektion kann die Rückwärtsprojektion aus dem Datenraum in den Objektraum als eine Anwendung der Transponierten der entsprechenden Systemmatrix beschrieben werden.
In einigen Ausführungsformen werden Projektionsdaten für einen Abschnitt des Körpers von Patient 145 in mehreren Ansichten, z.B. M Ansichten, unter Verwendung des/der Detektors/en 130 erfasst. Jede Ansicht entspricht einer bestimmten Drehung und/oder Verschiebung eines Detektors, der mit der Gantry 120 verbunden ist. Die Projektionsdaten beinhalten mehrere 2D-Projektionen.
4 ist ein Flussdiagramm eines tomographischen Bildrekonstruktionsprozesses 400 in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen. In Block 410 wird ein 3D-Bild (bezeichnet mit I) initialisiert. In einigen Ausführungsformen wird I basierend auf einer 3D-Bildmaske, welche die Grenze des Körpers des Patienten definiert, initialisiert. Die Bildmaske kann zum Beispiel basierend auf 3D-CT-Bildgebung erhalten werden. Ein einzelner Wert (z.B. der Wert von I) kann bei jedem Voxel von I, das sich innerhalb der Bildmaske befindet, zugewiesen werden. Eine erste Ansicht aus den M Ansichten wird ausgewählt. Das Bild I wird unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche der ersten Ansicht entspricht, transformiert, um ein ursprüngliches transformiertes Bild, welches der ersten Ansicht entspricht, z.B. wie Folgt zu erzeugen: J_v ⁰ = T_vI (1)
In Gleichung (1) ist J_v ⁰ das ursprüngliche transformierte Bild und T_v ist die Ansichtstransformation, welche der ersten Ansicht entspricht. Weil das tiefgestellte Zeichen v für die Terme J_v ⁰ und T_v den Ansichtsindex bezeichnet und weil die erste Ansicht ausgewählt wurde, ist v an dieser Stelle gleich 1.
Es werden mehrere Iterationen, z.B. N Iterationen, eines MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Prozesses 430 durchgeführt. Die MLEM ist z.B. in L. A. Shepp und Y. Vardi, „Maximum Likelihood Reconstruction for Emission Tomography“, IEEE Transactions on Medical Imaging, Band 1, S. 113–122 (1982) beschrieben, dessen gesamter Inhalt hiermit durch Verweis hierin eingeschlossen ist. Innerhalb des MLEM-Prozesses 430 wird ein 3D-Bild J mit dem ursprünglichen transformierten Bild initialisiert (Block 432), d.h.: J = J_v ⁰ (2)
Bei der ersten Iteration aus den N Iterationen der MLEM-Schleife, die in 4 gezeigt ist, wird J vorwärtsprojiziert (Block 434), um ein Datenmodell zu erzeugen, dass der aktuellen Ansicht entspricht, d.h. v = 1. Diese Vorwärtsprojektion kann wie Folgt ausgedrückt werden: q_v = H_vJ (3)
In Gleichung (3) stellt q_v das Datenmodell dar, welches der aktuellen Ansicht entspricht, und H_v ist eine Systemmatrix, welche der aktuellen Ansicht entspricht.
In Block 436 wird das Datenmodell, welches der aktuellen Ansicht entspricht (d.h. v = 1), mit Projektionsdaten, welche der aktuellen Ansicht entsprechen, verglichen, um einen Korrekturfaktor zu erzeugen, welcher der aktuellen Ansicht entspricht. Dieser Vergleich kann im Datenraum auf einer Pixel-für-Pixel-Basis stattfinden, z.B. durch Berechnung eines Verhältnisses der Datenmodell- und Projektionsdaten wie Folgt: r_v = p_v/q_v (4)
In Gleichung (4) stellt p_v die Projektionsdaten dar, welche der aktuellen Ansicht entsprechen, und r_v stellt den Korrekturfaktor dar, welcher der aktuellen Ansicht entspricht.
In Block 438 wird der Korrekturfaktor für die aktuelle Ansicht in den 3D-Bildraum zurückprojiziert und es erfolgt eine Normalisierung zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht, z.B. wie Folgt: F_v = H_vT_rv/N_v (5)
In Gleichung (5) ist F_v der Bildaktualisierungsfaktor, H_v ^T ist die Transponierte von Hv und N_v ist ein Normalisierungsfaktor, z.B. eine Konstante in Abhängigkeit von der aktuellen Ansicht. Der Einfachheit halber ist die Abhängigkeit von der Iteration in dem Symbol F_v nicht bezeichnet.
Dann fährt der Verarbeitungsablauf mit Block 432 fort, wo das Bild J unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der aktuellen Ansicht und der aktuellen Iteration entspricht, auf einer Pro-Voxel-Basis aktualisiert wird, z.B. wie Folgt: J^neu = F_vJ (6)
Dann fährt der Verarbeitungsablauf mit der nächsten Iteration der MLEM-Schleife 430 fort. Auf diese Weise werden N Iterationen der MLEM-Schleife 430 durchgeführt, um das Bild J zu verfeinern.
Nach N Iterationen der MLEM-Schleife 430 wird ein abschließender Bildaktualisierungsfaktor für die aktuelle Ansicht erzeugt, z.B. wie Folgt: F_final_v = J^neu/J_v ⁰ (7)
Mit anderen Worten, ein abschließender Bildaktualisierungsfaktor für jede Ansicht kann als ein Verhältnis, auf einer Pro-Voxel-Basis, der abschließenden Version von Bild J (d.h. nach N Iterationen des MLEM-Prozesses 430) zu der ursprünglichen Version von J berechnet werden.
Dann wird eine nächste Ansicht ausgewählt und die Abfolge fährt mit Block 420 fort. Auf diese Weise erfolgt eine ähnliche Verarbeitung wie oben beschrieben für jede Ansicht aus den M Ansichten. Nachdem Block 440 für die M-te Ansicht durchgeführt wurde, werden die abschließenden Bildaktualisierungsfaktoren, welche sämtlichen Ansichten entsprechen, kombiniert, z.B. wie Folgt: F_alle = (Σ_vT^T _vF_final_v)/Nalle (8)
In Gleichung (8) ist N_alle eine Konstante, die als ein Normalisierungsfaktor verwendet wird. Dies ist eine mögliche Implementierung der Normalisierung und andere Techniken zur Normalisierung können auch verwendet werden.
Der Ablauf fährt mit Block 410 fort, wo das Bild I aktualisiert wird, z.B. auf einer Voxel-für-Voxel-Basis wie Folgt: I^neu = F_alleI (9)
So wird das Bild I durch die äußerste Schleife in 4 verfeinert, und eine zusätzliche Verfeinerung von I wird durch zusätzliche Iterationen dieser äußersten Schleife, z.B. 50–200 Iterationen in einigen Ausführungsformen, erreicht. Diese äußerste Schleife ist selbst eine Implementierung der MLEM. So beinhaltet der Rekonstruktionsprozess 400 eine äußere MLEM-Schleife und eine innere MLEM-Schleife. Für jede Ansicht werden N Iterationen der inneren MLEM-Schleife 430 durchgeführt. Bei traditionellen Rekonstruktionsansätzen wurde die MLEM nur ein Mal für eine gegebene Ansicht durchgeführt und es wurde keine mehrmalige (N Mal) Einzelansicht-MLEM vor dem Summieren der Ergebnisse wie in verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung durchgeführt. Außerdem wurde bei traditionellen Rekonstruktionsansätzen keine Kombination einer äußeren MLEM-Schleife und einer inneren MLEM-Schleife verwendet. In verschiedenen Ausführungsformen werden Tiefeninformationen umfassender als bei Rekonstruktionstechniken des Standes der Technik genutzt, z.B. aufgrund der inneren Schleife 430 von 4, welche iterativ die MLEM für jede Ansicht durchführt. Insbesondere werden durch die Verwendung eines Codierungs- und Decodierungsschemas, das im Kontext der codierten Apertur zur Verfügung steht, in verschiedenen Ausführungsformen, im Vergleich zu Parallelloch-Kollimatoren, mehr Tiefeninformationen genutzt (d.h. es können unterschiedliche Bildscheiben in unterschiedlicher Tiefe erhalten und verwendet werden).
5 ist ein Flussdiagramm eines Prozesses 500 in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen. Der Prozess 500 beinhaltet das Erfassen (Block 510) von Projektionsdaten für einen Abschnitt des Körpers eines Patienten in mehreren Ansichten unter Verwendung eines oder mehrerer Detektoren, wobei die Projektionsdaten mehrere zweidimensionale (2D) Projektionen beinhalten. Ein 3D-Bild wird initialisiert (Block 520). In Block 530 wird für jede Ansicht aus den mehreren Ansichten das 3D-Bild unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche der Ansicht entspricht, transformiert, um ein ursprüngliches transformiertes Bild zu erzeugen, welches der Ansicht entspricht, und mehrere Iterationen eines MLEM-Prozesses werden basierend auf mindestens dem ursprünglichen transformierten Bild und den Projektionsdaten durchgeführt. Der MLEM-Prozess wird mit dem ursprünglichen transformierten Bild initialisiert. Das 3D-Bild wird basierend auf einer Ausgabe des MLEM-Prozesses aktualisiert (Block 540).
6 ist ein Flussdiagramm eines Prozesses 600 in Übereinstimmung mit einigen Ausführungsformen. Der Prozess 600 beinhaltet das Transformieren (Block 610) eines ersten 3D-Bildes unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche einer Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines transformierten Bildes. Ein zweites 3D-Bild wird mit dem transformierten Bild initialisiert (Block 620). Für jede Iteration von mehreren N Iterationen, wobei N eine ganze Zahl größer als Eins ist, erfolgt eine MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Verarbeitung. Die iterative Implementierung ist in 6 mit Block 630 (Initialisieren eines Zählers) und 640 (Testen einer Schleifenbedingung) gezeigt, obwohl auch andere Implementierungen verwendet werden können. Die iterative MLEM-Verarbeitung verfeinert das zweite 3D-Bild durch Folgendes: Vorwärtsprojizieren des zweiten 3D-Bildes zum Erzeugen eines Datenmodells (Block 650); Vergleichen des Datenmodells mit einem zweidimensionalen (2D) Projektionsdatensatz, welcher der Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht (Block 660); Zurückprojizieren des Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht; Anwenden eines Normalisierungsfaktors im Bildraum, zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht (Block 670); und Aktualisieren des zweiten 3D-Bildes unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht (Block 680). Der Verarbeitungsablauf fährt dann mit der nächsten Iteration fort, wie in 6 gezeigt.
In einigen Ausführungsformen verkörpert das Speichermedium 154 greifbar ein Programm von Anweisungen, die durch einen Prozessor 152 ausführbar sind, um den Prozessor 152 zu veranlassen, Operationen in den Prozessen 500 und 600 sowie verschiedene andere hierin beschriebene Verarbeitungsschritte durchzuführen.
Mit dem Gebiet Vertraute werden verstehen, dass hierin beschriebene Techniken in Hardware, Firmware oder Software codiert (z.B. als Anweisungen, die durch einen Prozessor ausführbar sind) auf einem nichttransitorischen computerlesbaren Speichermedium implementiert sein können.
Die Vorrichtungen und Prozesse sind nicht auf die spezifischen hierin beschriebenen Ausführungsformen beschränkt. Außerdem können Komponenten jeder Vorrichtung und jedes Prozesses in der Praxis unabhängig und getrennt von anderen hierin beschriebenen Komponenten und Prozessen angewandt werden.
Die vorhergehende Beschreibung von Ausführungsformen ist bereitgestellt, um es einem Fachmann auf dem Gebiet zu ermöglichen, die Offenbarung in der Praxis anzuwenden. Die verschiedenen Modifikationen dieser Ausführungsformen werden dem Fachmann auf dem Gebiet leicht offensichtlich sein, und die hierin definierten generischen Grundsätze können ohne eine erfinderische Tätigkeit auf andere Ausführungsformen angewandt werden. Die vorliegende Offenbarung soll nicht auf die hierin gezeigten Ausführungsformen beschränkt sein, sondern soll den größtmöglichen Anwendungsbereich in Übereinstimmung mit den hierin offenbarten Grundsätzen und neuartigen Merkmalen abdecken.

Claims

Verfahren zur Erzeugung eines dreidimensionalen (3D) Bildes, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Erfassen von Projektionsdaten für einen Abschnitt des Körpers eines Patienten in mehreren Ansichten unter Verwendung eines oder mehrerer Detektoren, wobei die Projektionsdaten mehrere zweidimensionale (2D) Projektionen beinhalten; Initialisieren eines 3D-Bildes; für jede Ansicht aus den mehreren Ansichten, Transformieren des 3D-Bildes unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche der Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines ursprünglichen transformierten Bildes, welches der Ansicht entspricht, und Durchführen mehrerer Iterationen eines MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Prozesses basierend auf mindestens dem ursprünglichen transformierten Bild und den Projektionsdaten, wobei der MLEM-Prozess mit dem ursprünglichen transformierten Bild initialisiert wird, und Aktualisieren des 3D-Bildes basierend auf einer Ausgabe des MLEM-Prozesses.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Durchführen jeder Iteration des MLEM-Prozesses ein aktualisiertes transformiertes Bild erzeugt, wobei das Verfahren ferner Folgendes umfasst: für jede Ansicht, basierend auf dem aktualisierten transformierten Bild und dem ursprünglichen transformierten Bild, welche der Ansicht entsprechen, Berechnen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht entspricht.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Aktualisieren des 3D-Bildes das Aktualisieren des 3D-Bildes basierend auf den Bildaktualisierungsfaktoren, welche entsprechenden der mehreren Ansichten entsprechen, beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Detektoren an einer Gantry angebracht sind und jede Ansicht einer entsprechenden Drehposition der Gantry entspricht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Transformieren des 3D-Bildes für jede Ansicht, das Durchführen mehrerer Iterationen des MLEM-Prozesses für jede Ansicht und das Aktualisieren des 3D-Bildes jeweils mehrfach durchgeführt werden, um das 3D-Bild schrittweise zu verfeinern.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das 3D-Bild ein erstes 3D-Bild ist und der MLEM-Prozess für jede Ansicht Folgendes beinhaltet: Initialisieren eines zweiten 3D-Bildes mit dem ursprünglichen transformierten Bild, welches der Ansicht entspricht; und für jede von N Iterationen, wobei N eine ganze Zahl größer als Eins ist, Durchführen einer MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Verarbeitung zum Verfeinern des zweiten 3D-Bildes durch Folgendes: Vorwärtsprojizieren des zweiten 3D-Bildes zum Erzeugen eines Datenmodells, welches der Ansicht entspricht; Vergleichen des Datenmodells, welches der Ansicht entspricht, mit Projektionsdaten, welche der Ansicht entsprechen, zum Erzeugen eines Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht; Zurückprojizieren des Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht, und Anwenden eines Normalisierungsfaktors im Bildraum zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht; und Aktualisieren des zweiten 3D-Bildes unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das erste 3D-Bild basierend auf mindestens mehreren abschließenden Bildaktualisierungsfaktoren, welche entsprechenden der mehreren Ansichten entsprechen, aktualisiert wird.
Verfahren zur Bildverarbeitung, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: (a) Transformieren eines ersten 3D-Bildes unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche einer Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines transformierten Bildes; (b) Initialisieren eines zweiten 3D-Bildes mit dem transformierten Bild; (c) für jede Iteration von mehreren N Iterationen, wobei N eine ganze Zahl größer als Eins ist, Durchführen einer MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Verarbeitung zum Verfeinern des zweiten 3D-Bildes durch Folgendes: Vorwärtsprojizieren des zweiten 3D-Bildes zum Erzeugen eines Datenmodells, Vergleichen des Datenmodells mit einem zweidimensionalen (2D) Projektionsdatensatz, welcher der Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht, Zurückprojizieren des Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht, und Anwenden eines Normalisierungsfaktors im Bildraum zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht, und Aktualisieren des zweiten 3D-Bildes unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht.
Verfahren nach Anspruch 8, welches ferner Folgendes umfasst: (d) Aktualisieren des ersten 3D-Bildes unter Verwendung mindestens eines abschließenden Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht entspricht.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Ansicht eine erste Ansicht aus mehreren M Ansichten ist, wobei M eine ganze Zahl ist, wobei das Verfahren ferner das Durchführen der Schritte (a), (b) und (c) für zusätzliche M – 1 Ansichten beinhaltet.
Verfahren nach Anspruch 10, welches ferner Folgendes umfasst: (d) Aktualisieren des ersten 3D-Bildes unter Verwendung mindestens mehrerer abschließender Bildaktualisierungsfaktoren, welche entsprechenden Ansichten entsprechen.
Maschinenlesbares Speichermedium, welches ein Programm von Anweisungen greifbar verkörpert, welche durch einen Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, Operationen durchzuführen, welche Folgendes umfassen: Erfassen von Projektionsdaten für einen Abschnitt des Körpers eines Patienten in mehreren Ansichten unter Verwendung eines oder mehrerer Detektoren, wobei die Projektionsdaten mehrere zweidimensionale (2D) Projektionen beinhalten; Initialisieren eines 3D-Bildes; für jede Ansicht aus den mehreren Ansichten, Transformieren des 3D-Bildes unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche der Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines ursprünglichen transformierten Bildes, welches der Ansicht entspricht, und Durchführen mehrerer Iterationen eines MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Prozesses basierend auf mindestens dem ursprünglichen transformierten Bild und den Projektionsdaten, wobei der MLEM-Prozess mit dem ursprünglichen transformierten Bild initialisiert wird, und Aktualisieren des 3D-Bildes basierend auf einer Ausgabe des MLEM-Prozesses.
Speichermedium nach Anspruch 12, wobei das Durchführen jeder Iteration des MLEM-Prozesses ein aktualisiertes transformiertes Bild erzeugt und die Anweisungen ferner durch den Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, Operationen durchzuführen, welche Folgendes umfassen: für jede Ansicht, basierend auf dem aktualisierten transformierten Bild und dem ursprünglichen transformierten Bild, welche der Ansicht entsprechen, Berechnen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht entspricht.
Speichermedium nach Anspruch 13, wobei das Aktualisieren des 3D-Bildes das Aktualisieren des 3D-Bildes basierend auf den Bildaktualisierungsfaktoren, welche entsprechenden der mehreren Ansichten entsprechen, beinhaltet.
Speichermedium nach Anspruch 12, wobei die Anweisungen durch einen Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, jedes des Transformierens des 3D-Bildes für jede Ansicht, des Durchführens mehrerer Iterationen des MLEM-Prozesses für jede Ansicht und des mehrmaligen Aktualisierens des 3D-Bildes zum schrittweisen Verfeinern des 3D-Bildes durchzuführen.
Speichermedium nach Anspruch 12, wobei das 3D-Bild ein erstes 3D-Bild ist und der MLEM-Prozess für jede Ansicht Folgendes beinhaltet: Initialisieren eines zweiten 3D-Bildes mit dem ursprünglichen transformierten Bild, welches der Ansicht entspricht; und für jede von N Iterationen, wobei N eine ganze Zahl größer als Eins ist, Durchführen einer MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Verarbeitung zum Verfeinern des zweiten 3D-Bildes durch Folgendes: Vorwärtsprojizieren des zweiten 3D-Bildes zum Erzeugen eines Datenmodells, welches der Ansicht entspricht; Vergleichen des Datenmodells, welches der Ansicht entspricht, mit Projektionsdaten, welche der Ansicht entsprechen, zum Erzeugen eines Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht; Zurückprojizieren des Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht, und Anwenden eines Normalisierungsfaktors im Bildraum zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht; und Aktualisieren des zweiten 3D-Bildes unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht.
Speichermedium nach Anspruch 16, wobei das Aktualisieren des 3D-Bildes das Aktualisieren des 3D-Bildes basierend auf mindestens mehreren abschließenden Bildaktualisierungsfaktoren, welche entsprechenden der mehreren Ansichten entsprechen, beinhaltet.
Maschinenlesbares Speichermedium, welches ein Programm von Anweisungen greifbar verkörpert, welche durch einen Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, Operationen durchzuführen, welche Folgendes umfassen: (a) Transformieren eines ersten 3D-Bildes unter Verwendung einer Ansichtstransformation, welche einer Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines transformierten Bildes; (b) Initialisieren eines zweiten 3D-Bildes mit dem transformierten Bild; (c) für jede Iteration von mehreren N Iterationen, wobei N eine ganze Zahl größer als Eins ist, Durchführen einer MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)-Verarbeitung zum Verfeinern des zweiten 3D-Bildes durch Folgendes: Vorwärtsprojizieren des zweiten 3D-Bildes zum Erzeugen eines Datenmodells, Vergleichen des Datenmodells mit einem zweidimensionalen (2D) Projektionsdatensatz, welcher der Ansicht entspricht, zum Erzeugen eines Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht, Zurückprojizieren des Korrekturfaktors, welcher der Ansicht entspricht, und Anwenden eines Normalisierungsfaktors im Bildraum zum Erzeugen eines Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht, und Aktualisieren des zweiten 3D-Bildes unter Verwendung des Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht und der Iteration entspricht.
Speichermedium nach Anspruch 18, wobei die Anweisungen ferner durch den Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, Operationen durchzuführen, welche Folgendes umfassen: (d) Aktualisieren des ersten 3D-Bildes unter Verwendung mindestens eines abschließenden Bildaktualisierungsfaktors, welcher der Ansicht entspricht.
Speichermedium nach Anspruch 18, wobei die Ansicht eine erste Ansicht aus mehreren M Ansichten ist, wobei M eine ganze Zahl ist, und wobei die Anweisungen ferner durch den Prozessor ausführbar sind, um den Prozessor zu veranlassen, die Operationen (a), (b) und (c) für zusätzliche M – 1 Ansichten durchzuführen.