DE69921154T2

DE69921154T2 - Anwendung von streu- und abschwächungs-korrekturen auf emissions-tomographie-bildern unter verwendung von einer atlas-abgeleiteten anatomie

Info

Publication number: DE69921154T2
Application number: DE69921154T
Authority: DE
Inventors: Frank S. London Prato; Robert Z. Etobicoke Stodilka; Brad J. London Kemp; Richard L. Arva Nicholson
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1998-08-14
Filing date: 1999-08-13
Publication date: 2005-11-10
Anticipated expiration: 2019-08-14
Also published as: CA2338199A1; CA2338199C; DE69921154D1; AU5274599A; ATE279736T1; EP1105750A1; EP1105750B1; WO2000010034A1

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf Emissionstomographie und insbesondere auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder unter Verwendung einer aus einem Atlas abgeleiteten Anatomie.
Stand der Technik
Einzelphotonenemissions-Computertomographie (SPECT) und Positronenemissions-Tomographie (PET) sind nuklearmedizinische diagnostische bildgebende Techniken, die verwendet werden, um die dreidimensionale Verteilung eines Radiopharmazeutikums innerhalb des Körpers zu messen. Hirn-SPECT- und -PET-Bildtechniken werden primär verwendet, um den regionalen zerebralen Blutfluss in einem Patienten, dem ein Radiopharmazeutikum injiziert wurde, zu messen, um bei der Evaluierung eines Schlaganfalls und der Diagnose von Demenzien wie etwa Alzheimers Krankheit zu assistieren.
Obwohl SPECT und PET nützliche Bildtechniken sind, ist ihre geringe quantitative Genauigkeit ein Hindernis bei der Möglichkeit gewesen, eine verbesserte diagnostische Zuverlässigkeit zu erzielen. Die quantitative Genauigkeit von Gehirn-SPECT- und -PET-Bildgebung ist jedoch durch die Anwendung von Streuungs- und Abschwächungskorrektur bei SPECT- und PET-Gehirnbildern signifikant verbessert worden. Um hinreichend akkurat zu sein, muss die Anwendung von Streuungs- und Abschwächungskorrektur an SPECT- und PET-Gehirnbildern durch die Verteilung der Dichte innerhalb des Kopfes geleitet werden. Unglücklicherweise kann die Verteilung der Dichte innerhalb des Kopfes nicht aus den SPECT- und PET-Gehirnscans erhalten werden und daher sind getrennte Messungen notwendig.
Die Transmissionsbildgebung ist verwendet worden, um die Verteilung der Dichte innerhalb des Kopfes zu messen und zu gestatten, dass Zerstreuungs- und Abschwächungskorrektur auf SPECT- und PET-Gehirnbilder angewendet wird. Unglücklicherweise ist die für die Durchführung von Transmissionsmessungen notwendige Ausstattung komplex, unzuverlässig und erfordert ausgedehnte Wartung. Auch vergrößert die Notwendigkeit, transmissionsbildgebende Messungen zusätzlich zu den SPECT- oder PET-Gehirnbildern zu machen, die Zeit, die notwendig ist, um die gesamte bildgebende Prozedur abzuschließen. SPECT- und PET-Bildprozeduren sind selbst langwierig und erfordern, dass ein Patient bewegungslos bleibt, um genaue Gehirnbilder sicherzustellen. Für kranke und ältere Patienten ist dies eine schwierige Aufgabe. Ein Vergrößern der Länge der bildgebenden Prozedur vergrößert die Wahrscheinlichkeit, dass die Patienten nicht bewegungslos verharren. Die Bewegung eines Patienten während der Transmissionsbildgebungsprozedur führt zu ungenauen Messungen der Verteilung der Dichte innerhalb des Kopfs. Dies ergibt natürlich eine ungenaue Führung für die Anwendung der Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf SPECT- und PET-Hirnbilder. Dementsprechend sind verbesserte Verfahren, die die diagnostische Zuverlässigkeit von Emissionstomographiebildern steigern, wünschenswert.
Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein neues Verfahren und eine neue Vorrichtung zum Anwenden von Zerstreuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder bereitzustellen.
Offenbarung der Erfindung
Allgemein gesagt, stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Anwenden einer Zerstreuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder bereit, welche die Dichteverteilung innerhalb eines interessierenden Bereichs eines Patienten unter Beobachtung abschätzt oder "ableitet", unter Verwendung eines dreidimensionalen Computermodells des interessierenden Bereichs. Es ist herausgefunden worden, dass eine von einem Computermodell des interessierenden Bereichs unter Beobachtung geführte Streuungs- und Abschwächungskorrektur Ergebnisse ergibt, die ähnlich denen sind, wenn Transmissionsbilder des tatsächlich interessierenden Bereichs als Führung für das Anwenden der Streuungs- und Abschwächungskorrektur verwendet werden.
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren des Anwendens von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder eines interessierenden Bereichs eines beobachteten Subjekts bereitgestellt, welches die Schritte umfasst:
Ausrichten eines dreidimensionalen Computermodells, welches die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs repräsentiert, zu den Emissionstomographiebildern; und
Anwenden von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf die Emissionstomographiebilder unter Verwendung des ausgerichteten Computermodells als eine Führung.
In einer bevorzugten Ausführungsform liegt das Computermodell in Form eines Zweikomponentenatlasses vor. Während des Ausrichtschrittes wird zuerst eine funktionelle Komponente des Atlasses zu den Emissionstomographiebildern ausgerichtet, um einen Satz von räumlichen Transformationsparametern zu erzeugen. Danach wird eine anatomische Komponente des Atlasses mit den Emissionstomographiebildern unter Verwendung des Satzes von räumlichen Transformationsparametern ausgerichtet.
Der Atlas kann aus einer Datenbank von Atlanten ausgewählt werden, basierend auf dem Ausmaß an Deckung mit den Emissionstomographiebildern. Alternativ können mehrere Atlanten kombiniert werden, um einen Ergebnisatlas zu erzeugen, der besser zu den Emissionstomographiebildern ausgerichtet ist.
Der Atlas kann aus einer Datenbank von Atlanten ausgewählt werden, basierend auf dem Deckunggrad mit den Emissionstomographiebildern. Alternativ können mehrere Atlanten kombiniert werden, um einen Ergebnisatlas zu ergeben, der besser zur Emissionstomographiebildern ausgerichtet ist.
Gemäß einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Emissionstomographiebildgebungsverfahren bereitgestellt, bei dem Emissionstomographiebilder eines interessierenden Bereichs eines Subjektes für eine Analyse aufgenommen werden und hinsichtlich der Streuung und Abschwächung korrigiert werden, wobei das Verfahren weiterhin die Schritte umfasst:
Verwenden eines dreidimensionalen Computermodells, welches die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs als eine Führung für die Anwendung von Streuungs- und Abschwächungskorrektur annähert.
Gemäß noch einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Emissionstomographiebildverarbeitungssystem bereitgestellt, das umfasst:
einen Speicher, der Emissionstomographiebilder eines interessierenden Bereichs einer Person speichert;
wobei der Speicher ebenfalls zumindest ein dreidimensionales Computermodell des interessierenden Bereichs speichert, wobei das Computermodell die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs repräsentiert; und
einen Prozessor zum Indeckungbringen des Computermodells mit den Emissionstomographiebildern und zum Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf die Emissionstomographiebilder unter Verwendung des zur Deckung gebrachten Computermodells als eine Führung.
Gemäß noch einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Emissionstomographiebildgebungssystem bereitgestellt, das umfasst:
Mittel zum Aufnehmen von Emissionstomographiebildern eines interessierenden Bereichs einer Person, um ein dreidimensionales Bild des interessierenden Bereiches zu bilden;
einen Speicher zum Speichern der Emissionstomographiebilder, wobei der Speicher auch zumindest ein dreidimensionales Computermodell des interessierenden Bereichs speichert, wobei das Computermodell die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs repräsentiert; und
einen Computerprogrammcode zum Ausrichten eines dreidimensionalen Computermodells, welches die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereiches repräsentiert, zu den Emissionstomographiebildern; und
Computerprogrammcode zum Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf die Emissionstomographiebilder unter Verwendung des ausgerichteten Computermodells als eine Führung.
Die vorliegende Erfindung stellt Vorteile bereit, indem sie durch Verwenden eines dreidimensionales Computermodell des interessierenden Bereichs einer Person unter Beobachtung, welches sich seiner Dichte als eine Führung für die Anwendung einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder annähert, die Notwendigkeit für Transmissionsbildgebung beseitigt. Daher müssen im Fall von SPECT- und PET-Bilderzeugung die bildgebenden Verfahren nicht verlängert werden. Auch wird, da die Dichteverteilung im interessierenden Bereich unter Beobachtung durch ein dreidimensionales Computermodell angenähert wird, zusätzliche Hardware nicht erforderlich, um die Führung für die Anwendung der Streuungs- und Abschwächungskorrektur zu erzeugen. Dies macht die vorliegende Erfindung signifikant weniger teuer und flexibler als transmissionsbildgebende Systeme. Zusätzlich kann, da ein dreidimensionales Computermodell des interessierenden Bereichs unter Beobachtung als Führung für die Anwendung der Streuungs- und Abschwächungskorrektur verwendet wird, die Streuungs- und Abschwächungskorrektur retrospektiv auf existierende Datenbanken angewendet werden, die signifikante Anzahlen von Emissionstomographiebildern beinhalten, für welche keine transmissionsbildgebenden Messungen erhoben worden sind.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird nun vollständiger unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben werden, in denen:
1a ein zweidimensionales Emissionstomographie-Hirnbild ohne die Anwendung einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur zeigt;
1b das zweidimensionale Bild von 1a unter Anwendung der Streuungs- und Abschwächungskorrektur zeigt;
1c ein zweidimensionales Transmissionshirnbild ist;
1d und 1e zweidimensionale Emissionstomographie-Hirnbilder mit einer aus Transmissionsbildern hergeleiteten, auf sie angewendeten zugehörigen Anatomie sind;
2 ein Blockdiagramm ist, welches ein Verfahren zum Anwenden von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebildern gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt;
3a ein zweidimensionales Emissionstomographie-Hirnbild eines Kopfphantoms mit Streuungs- und Abschwächungskorrektur zeigt;
3b ein zweidimensionales Transmissionshirnbild ist;
3c und 3d zweidimensionale Emissionstomographie-Hirnbilder mit einer aus Transmissionsbildern hergeleiteten, auf sie angewendeten zugehörigen Anatomie zeigen;
3e und 3f zweidimensionale Emissionstomographie-Hirnbilder mit aus einem Atlas abgeleiteter, darauf angewendeter Anatomie sind;
4 und 5 zweidimensionale Hirnbilder und ein Graph zeigen, die gleichförmige zugehörige Anatomie, gleichförmige abgeleitete Anatomie und Hirnkontur vergleichen;
6 zweidimensionale Hirnbilder mit nicht-gleichförmiger zugehöriger und nicht-gleichförmiger abgeleiteter Anatomie, die darauf angewendet sind, zeigt;
7 und 8 eine quantitative Evaluierung von Kopfphantom-SPECT-Rekonstruktionen zeigen;
9 zweidimensionale SPECT-Hirnbilder zeigt;
10 SPECT-Hirnbilder zeigt, die einer Transmissionskonstruktion und abgeleiteter Anatomie überlagert sind;
11 Profile zeigt, die durch Rekonstruktionen eines SPECT-Hirnbilds aufgenommen sind;
12 ein Graph ist, der einen Vergleich von regionalem Hirnblutfluss aus rekonstruierten SPECT-Bildern zeigt, die durch abgeleitete Anatomie und Transmissionsscans geführt werden; und
13 ein Graph ist, der die Korrelation zwischen den rekonstruierten SPECT-Bildern von 12 zeigt.
Bestes Vorgehen zum Ausführen der Erfindung
Während der Emissionstomographiebildgebung, wie z.B. SPECT oder PET, wird einem Patienten ein Radiopharmazeutikum injiziert. Zweidimensionale Bilder oder Projektionen eines interessierenden Bereichs (ROI = region of interest) eines Patienten werden längs einer beliebigen Achse aufgenommen. Die Projektionen werden digitalisiert und an einen Computer zur Speicherung in einen dreidimensionalen Raster im Computerspeicher übertragen, um ein dreidimensionales Bild des interessierenden Bereichs zu rekonstruieren. Wenn das dreidimensionale Bild einmal rekonstruiert ist, können zweidimensionale Scheiben des interessierenden Bereiches längs praktisch jeder beliebigen Achse unter Verwendung konventioneller Software angezeigt werden. 1a zeigt ein zweidimensionales Emissionstomographie-Hirnbild.
Während des bildgebenden Verfahrens werden die Emissionen des Radiopharmazeutikums durch unterschiedlich dichte Gewebe, Lufthohlräume und/oder Knochen im interessierenden Bereich unter Beobachtung gestreut und/oder abgeschwächt. Wie aus 1a ersichtlich, beeinträchtigt die Streuung und Abschwächung von Radiopharmazeutika die quantitative Bildqualität. Im Ergebnis sind die gewonnenen Emissionstomographiebilder oft unzuverlässig. Das Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder unter Verwendung von Transmissionsbildern desselben interessierenden Bereiches, die während derselben bildgebenden Prozedur aufgenommen worden sind, ist bekannt, leidet aber an den zuvor diskutierten Nachteilen. 1b zeigt das zweidimensionale Bild von 1a, bei dem Streuungs- und Abschwächungskorrektur unter Verwendung von, von derselben Anatomie aufgenommenen Transmissionsbildern, angewendet wurde. 1c zeigt ein Beispiel eines Transmissionsbildes, und die 1d und 1e zeigen zugehörige Anatomien (sagittal bzw. transversal), die von den auf Emissionstomographie-Hirnbildern angewendeten Transmissionsbildern abgeleitet sind.
Bei der vorliegenden Erfindung wird ein dreidimensionales Computermodell oder "Atlas" des interessierenden Bereichs, der eine genaue Dichteverteilung des interessierenden Bereichs bereitstellt, in einer Datenbank im Computerspeicher gespeichert und wird als Führung für die Anwendung der Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder verwendet. Bei der vorliegenden Ausführungsform enthält der Atlas zwei Komponenten, nämlich eine, einen SPECT- oder PET-Scan des interessierenden Bereichs simulierende funktionelle Komponente und eine, einen Transmissionsscan des interessierenden Bereichs simulierende anatomische Komponente. Der Atlas kann aus existierenden Transmissionsbildern oder Röntgen-CT-Scans von ähnlichen interessierenden Bereichen aus anderen Patienten erzeugt und gemittelt werden, um ein geeigneter Computermodell oder einen Atlas zu erzeugen. Mehrere Modelle für jeden interessierenden Bereich und Modelle für unterschiedliche interessierende Bereiche können in der Datenbank gespeichert werden und es kann während der Streuungs- und Abschwächungskorrektur von Emissionstomographiebildern individuell darauf zugegriffen werden. Da ein Computermodell des interessierenden Bereichs verwendet wird, ist keine zusätzliche Hardware und Verfahrenszeit notwendig, um eine Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder anzuwenden. Nunmehr wird ein Beispiel der Anwendung von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographie-Hirnbilder gemäß der vorliegenden Erfindung beschrieben.
Nun unter Bezugnahme auf 2 wird ein Blockdiagramm, welches das hiesige Verfahren zum Anwenden von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographie-Hirnbilder illustriert, gezeigt. Anfangs werden Emissionstomographie-Hirnbilder eines Patienten (Kasten 50) in bekannter Weise erfasst. Die erfassten Hirnbilder liegen in der Form zweidimensionaler Projektionen der radiopharmazeutischen Verteilung im Hirn vor.
Anfangs wird eine vorläufige Rekonstruktion der erfassten Hirnbilder durchgeführt, um die zweidimensionalen Projektionen zu digitalisieren und in eine dreidimensionale Anordnung im Computerspeicher zu assemblieren, um ein dreidimensionales Bild des Gehirns zu erzeugen (Kasten 52). Ein Atlas des Kopfs (in diesem Falldes interessierenden Bereichs) wird dann aus der Datenbank in eine Datendatei (Kasten 54) heruntergeladen und die funktionelle Komponente des Kopfatlasses wird identifiziert. Wenn sie einmal identifiziert ist, wird die funktionelle Komponente des Kopfatlasses, in dieser Ausführungsform die Hirnkomponente, in ein dreidimensionales Array kopiert. Daraufhin wird eine Ausrichtprozedur durchgeführt, um die Hirnkomponente des Kopfatlasses mit dem dreidimensionalen Hirnbild räumlich zur Deckung zu bringen (Block 56). Bei der vorliegenden Ausführungsform wird ein Simplexalgorithmus verwendet, um die Hirnkomponente des Kopfatlas mit dem Hirnbild räumlich zur Deckung zu bringen, wie in "Numerical Recipes In C" von Press et al., 2. Auflage, New York, New York, Cambridge University Press, 1992 beschrieben. Fachleute werden jedoch erkennen, dass andere Deckungsalgorithmen verwendet werden können, um die Hirnkomponente des Kopfatlasses am dreidimensionalen Hirnbild auszurichten. Während dieser Ausrichtprozedur wird ein Satz von räumlichen 3D-Transformationsparametern, welche die dreidimensionalen Transformationen repräsentieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Rotation, Verschiebung und Skalierung, die notwendig sind, um die Hirnkomponente des Kopfatlasses mit dem dreidimensionalen Hirnbild zur Deckung zu bringen, berechnet und im Computerspeicher als eine Matrix gespeichert.
Wenn einmal der Satz von 3D-Transformationsparametern berechnet und gespeichert ist, werden die räumlichen 3D-Transformationsparameter im Satz auf die anatomische Komponente des Kopfatlasses angewendet, um ihn mit dem dreidimensionalen Hirnbild zur Deckung zu bringen (Kasten 58). Wenn die anatomische Komponente des Kopfatlasses zum dreidimensionalen Hirnbild ausgerichtet ist, kann der Atlas als eine Dichteverteilungsführung für die Anwendung der Streuungs- und Abschwächungskorrektur an dem dreidimensionalen Hirnbild verwendet werden.
Mit einer hergestellten genauen Dichteverteilungsführung wird die Streuungskorrektur auf das dreidimensionale Hirnbild angewendet, gefolgt von einer Abschwächungskorrektur in bekannter Weise (Kasten 60). Wenn die Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf das dreidimensionale Hirnbild angewendet worden ist, wird das Hirnbild in ein dreidimensionales Array in einem Computerspeicher rekonstruiert, um den Bildkorrekturprozess abzuschließen (Kasten 62). Das korrigierte dreidimensionale Hirnbild kann dann analysiert werden (Kasten 64). Anhang A enthält Pseudocode, der den oben angegebenen Prozess repräsentiert.
3a bis 3f zeigen einen Vergleich von zweidimensionalen Hirnbildern eines Kopfphantoms mit angewandter, aus Transmissionsbildern (zugehöriger Anatomie) hergeleiteter Anatomie und aus einem Kopfatlas (abgeleiteter Anatomie) hergeleiteter Anatomie.
Das vorliegende Verfahren und die vorliegende Vorrichtung wurden unter Verwendung eines anthropomorphen Kopfphantom getestet, das Weichgewebe, harte Gewebe und Lufthohlräume innerhalb eines Schädels modelliert und ein Zweikompartimentenhirnreservoir enthält. Die zwei Kompartimente des Reservoirs wurden getrennt mit zwei Wasserlösungen von Tc-99m mit einem spezifischen Aktivitätsverhältnis von 4 : 1 gefüllt. Ein Fächerstrahl-SPECT wurde erfasst, gefolgt von einem Tc-99m-Transmissionsscan 60 Stunden später. Das rekonstruierte Transmissionsbild wird als zugehörige Anatomie bezeichnet.
Fünf Streuungs- und Abschwächungskorrekturschemata wurden basierend auf nicht-gleichförmiger zugehöriger Anatomie, gleichförmiger zugehöriger Anatomie, nicht-gleichförmiger abgeleiteter Anatomie, gleichförmiger abgeleiteter Anatomie und gleichförmiger Hirnkontur evaluiert. Für eine gleichförmige Streuungs- und Abschwächungskorrektur wurden die abgeleiteten und zugehörigen Anatomien segmentiert und ihnen gleichförmigen Abschwächungskoeffizienten von Weichgewebe (0,15 cm^–1 für Tc-99m) zugewiesen. Eine SPECT-Rekonstruktion des Kopfphantoms wurde in ähnlicher Weise bearbeitet, um eine durch die Hirnkontur geführte Streuungs- und Abschwächungskorrektur zu erleichtern. Die Streuungskorrektur basierte auf einer nicht-stationären Dekonvolutstreuungssubtraktion, wie in dem von Stodilka et al. verfassten Aufsatz mit dem Titel "The Relative Contributions of Scatter and Attenuation Correction Toward Brain SPECT Quantification", Phys. Med. Biol., 1998. Die Abschwächungskorrektur/Rekonstruktion wurde nachfolgend durch Erwartungsmaximierung geordneter Untermengen durchgeführt, wie in dem von HM Hudson et al. verfassten Aufsatz mit dem Titel "Accelerated Image Reconstruction using Ordered Subsets of Projection Data", IEEE Trans Med Imaging 13 601–609, 1994, dargelegt. Obwohl besondere Beispiele von Streuungskorrektur, Abschwächungskorrektur und Rekonstruktionsalgorithmen beschrieben werden, ist es für Fachleute ersichtlich, dass andere Streuungskorrektur-, Abschwächungskorrektur- und Rekonstruktionsverfahren verwendet werden können.
Eine gleichförmige Streuungs- und Abschwächungskorrektur sollte durch die Kontur des abschwächenden Mediums geführt werden, falls ein akzeptables Genauigkeitsniveau für eine objektive Diagnose erwartet wird. Die 4 und 5 zeigen, dass eine gleichförmige zugeordnete Anatomie besser durch gleichförmige abgeleitete Anatomie angenähert wird als durch Hirnkontur. Wie in 6 ersichtlich, sind nicht gleichförmige zugeordnete Anatomie und nicht-gleichförmige abgeleitete Anatomie ähnlich.
Kopfphantoms-SPECT-Rekonstruktionen wurden quantitativ durch vier Metriken evaluiert, nämlich Beeinflussung (Bias), Gleichförmigkeit, Kontrastwiedergewinnung und relative Quantifizierung (siehe 7 und 8). Wie ersichtlich, stellt eine von abgeleiteter Anatomie geführte Streuungs- und Abschwächungskorrektur eine quantitative Genauigkeit bereit, die ganz klar der von der Hirnkontur geführten Streuungs- und Abschwächungskorrektur überlegen ist.
Die Anwendung einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomographiebilder einer anderen Anatomie als dem Kopf kann ebenfalls durchgeführt werden. Beispielsweise kann eine abgeleitete Anatomie ebenfalls verwendet werden, um eine Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Herzbilder anzuwenden.
Während der Konstruktion des kardialen Atlasses wird eine anatomische Komponente des kardialen Atlasses, welche die anatomischen Merkmale des Thorax repräsentiert, erzeugt und beinhaltet:
Weichgewebe, wie etwa Herz, Leber, Muskel und Fett;
Weichgewebe sehr niedriger Dichte, wie etwa die Lungen; und
hochdichte Gewebe, wie etwa Knochen und Knorpel in den Rippen und der Wirbelsäule.
Es wird ebenfalls eine funktionelle Komponente des kardialen Atlasses erzeugt und sie simuliert ein SPECT- oder PET-Herzbild. Geeignete Daten zum Konstruieren des Herz-Atlasses können auf einer Reihe von Wegen erhalten werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Abbildung eines Phantoms oder einer menschlichen Person durch Röntgen-CT, MRI oder gamma-Kamera-Transmissionscomputertomographie; oder Computersimulation. Der kardiale Atlas kann auch durch Verschmelzen einer Vielzahl von Patientenscans konstruiert werden.
Das Verfahren des Verwendens abgeleiteter kardialer Anatomie zum Anwenden von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Herzbilder bleibt das gleiche wie bei der oben beschriebenen Hirnbildgebung. Zuerst wird eine vorläufige Rekonstruktion der kardialen SPECT-Daten des Patienten durchgeführt. Die funktionelle Komponente des kardialen Atlasses wird dann mit der vorläufigen Rekonstruktion zur Deckung gebracht. Die Deckung beinhaltet eine räumliche Transformation, die Verschieben, Rotieren, Skalieren und/oder nicht-lineare Operationen, wie Verbiegen, enthalten kann. Die Deckungs-Prozedur berechnet eine Matrix, welche die räumliche Transformation repräsentiert, die den Atlasraum in den patientenspezifischen Raum abbildet. Wenn die Matrix einmal berechnet worden ist, wird die Matrix auf die anatomische Komponente des kardialen Atlas angewendet, womit die Anatomie in der Brust abgeleitet wird.
Obwohl die obigen Verfahren die Verwendung eines einzelnen generischen Atlasses der Anatomie unter Beobachtung beschreiben, erkennen Fachleute, dass maßgeschneiderte Atlanten entwickelt und in der Datenbank gespeichert werden können. Beispielsweise können krankheitsspezifische Atlanten, wie etwa einen Atlas zur Alzheimer-Krankheit oder ein Schlaganfall-Atlas entwickelt werden und diese können verwendet werden, wenn Emissionstomographiebilder von an diesen Krankheiten leidenden Patienten korrigiert werden. Die krankheitsspezifischen Atlanten können tracer- oder läsionsspezifisch sein, um lokale Konkavitäten bei der Radiopharmazeutikumaufnahme zu gestatten. Patienten mit schwerer Alzheimer- oder Pick-Krankheit haben keinen normalen zerebralen Blutfluss. Bereiche mit Flussdefiziten können die Genauigkeit des Zurdeckungbringen der Emissionstomographiebilder mit der funktionellen Komponente des Kopfatlasses begrenzen, falls der Kopfatlas einen normalen Blutfluss und damit eine gleichförmige Radiopharmazeutikumaufnahme annimmt. Atlanten können auch entwickelt werden, um physische Merkmale, wie etwa beispielsweise einen außergewöhnlich großen nasalen Sinus zu berücksichtigen. Während der Streuungs- und Abschwächungskorrektur kann der Bediener den geeigneten, zu verwendenden Atlas auswählen. Alternativ kann der Atlas automatisch durch Computersoftware ausgewählt werden. In diesem Fall führt die Software eine vorläufige Rekonstruktion unter Verwendung jedes maßgeschneiderten Atlasses aus und bringt den Atlas der vorläufigen Rekonstruktion zur Deckung, um die Genauigkeit der Deckung zu messen. Der Atlas mit der höchsten Deckungsgenauigkeit wird dann ausgewählt. Falls gewünscht, kann die Software fuzzy-logic, theoretische Kalkulationen oder andere Kriterien verwenden, um zwei oder mehr Atlanten zu kombinieren, um einen Einzelergebnisatlas zu ergeben, der einen besseren Grad der Deckung bereitstellt.
Beispiel
Beispiel 1: Abgeleitete Anatomie und Hirnabbildung
Das folgende Beispiel wird für illustrative Zwecke beschrieben und soll nicht den Schutzumfang der vorliegenden Erfindung beschränken.
Abgeleitete Anatomie aus einem Kopfatlas
Ein Kopfatlas wurde wie folgt vorbereitet. Ein dreidimensionales digitalisiertes MRI-Kopfphantom nach Zubal [Zubal et al., 1994] wurde segmentiert, um zwei Datensätze herzustellen, nämlich einen SPECT-Atlas, der einen SPECT-Scan des Phantoms simuliert, und einen anatomischen Atlas, der einen Transmissionsscan des Phantoms simuliert. Der SPECT-Atlas bestand aus Voxeln, die graue Materie und weiße Materie enthielten, denen eine relative Aufnahme von ^99mTc-HMPAO von 4 bzw. 1 zugewiesen wurden. Der anatomische Atlas bestand aus Voxeln, die Hartgewebe, Weichgewebe und nasalen Sinus enthielten, denen die entsprechenden 140 keV Schmalstrahl-Abschwächungskoeffizienten von 0,25, 0,15 und 0,075 m^–1 zugewiesen wurden.
Ein Patienten-SPECT-Scan wurde dann ohne Streuungs- und Abschwächungskorrektur rekonstruiert. Die faciale Aktivität wurde entfernt, um einen Datensatz zu erzeugen, der als die vorläufige Patientenrekonstruktion bezeichnet wurde. Der SPECT-Atlas wurde dann mit der vorläufigen Patientenrekonstruktion zur Deckung gebracht, und die räumliche Transformation wurde aufgezeichnet. Diese Transformation wurde dann auf den anatomischen Atlas angewendet, womit die Lokation von Weichgewebe, Hartgewebe und Lufthohlräumen des Patienten abgeleitet wurde (siehe 9).
Ein radiologisches Mehrzweckanalyseprogramm (Hermes, Nuclear Diagnostics, Stockholm, Schweden) wurde verwendet, um die Unimodalitätsdeckung durchzuführen. Die große Variation bei der Kopforientierung erforderte, dass zuerst eine manuelle Zurdeckungbringung durchgeführt wurde. Dieser folgte eine automatische Verfeinerung. Die Kostenfunktion der automatischen Zurdeckungbringung wurde als die Summe der absoluten Zähldifferenzen definiert [Hoh et al. 1993]. Ein globales Minimum wurde durch Simplexsuche [Neider und Mead 1965] innerhalb eines Parameterraums gesucht, der aus Rotation, Verschieben und linearer Skalierung in x-, y- und z-Richtungen bestand [Holman et al. 1991, Slomka et al. 1995].
Sequenzielle Transmissions- und Emissionsabbildung
Es wurden 10 Demenzpatienten (5 weiblich und 5 männlich, mit einem mittleren Alter von 64,3 Jahre) analysiert. Für jeden Patienten wurde zuerst ein Transmissionsscan erfasst. Die Patienten wurden während des ruhigen Transmissionsscan sehr entspannt und ihnen wurden dann 740 MBq ^99mTc-HMPAO injiziert. Die SPECT-Prozedur wurde ungefähr 5 Minuten post injektionem gestartet. Das SPECT-System, das Transmissionsfähigkeiten hat, ist im Detail beschrieben [Kemp et al. 1995]. Es besteht aus einer General Electric Gamm-Kamera 400AC/T (General Electric, Milwaukee, WI) mit einem kreisförmigen Sichtfeld mit 409,6 mm Durchmesser. Projektionen wurden durch einen Fächerstrahl-Kollimator (fan-beam collimator) (Nuclear Fields, Des Planes, IL) mit einer Brennweite von 600 mm und einer Ebenen-zu-Ebenen-hexagonalen Lochbreite von 1,5 mm erfasst. Die Transmissionskomponente beinhaltete einen auf dem Kamera-Kollimator montierten Rahmen, der eine Tantal-kollimierte ^99mTc-Linienquelle längs der Fokuslinie des Fächerstrahl-Kollimators hält. Die Kollimation sowohl der Linienquelle als auch der Kamera minimiert die Streuung. Als Ergebnis misst das Transmissionssystem effektiv Schmaltrahlabschwächungskoeffizienten [Tsui et al. 1989, Kemp et al 1995]. SPECT- und Transmissionsscans wurden mit einem 20% Energiefenster erfasst, das auf den ^99mTc-Photopeak von 140 keV zentriert war. Die Scans bestanden aus 128 Projektionen, die gleichmäßig über 360° beabstandet waren. Jede kreisförmige Projektion wurde in einer 128 × 128 Pixel-Quadratmatrix (1 Pixel = 3,2 mm) erfasst. Sowohl Transmissions- als auch SPECT-Scans betrugen 10 Sekunden pro Projektion und die Zählraten waren ungefähr 70 bzw. 1,5 Kilozählungen pro Sekunde. Alle Scans wurden bezüglich Gleichförmigkeit unter Verwendung von 100 Millionen Zählflutbildern korrigiert, und die Transmissionsscans wurden auf 50 Millionen Zählleerbilder normalisiert. Rotationsradii variierten unter den Patienten, wobei der kleinste 170 mm und der größte 205 mm war. Vor der Rekonstruktion wurden alle Scans auf Objektebenen-Parallellochgeometrie über eine zweidimensionale kubische Interpolation "rebinned".
Streuungs- und Abschwächungskorrektur und Rekonstruktion
Die SPECT-Daten wurden unter Verwendung eines Maximalwahrscheinlichkeits-Abschätzers mit einer ungeregelter 32-Ebenen-geordneten Untermengen- [Hudson and Larkin 1994] Implementierung des Erwartungsmaximierungsalgorithmus [Shepp und Vardi 1982, Lange und Carson 1984] rekonstruiert (OSEM). Die vier Projektionen, die pro Sub-Iteration verwendet wurden, wurden über 360° gleich beabstandet. Die Abschwächung wurde im passenden Projektor/Rückprojektorpaar moduliert und eine Streuungsschätzung [Stodilka et al. 1998b] wurde als ein a priori Hintergrund nach der Vorwärtsprojektion [Lange und Carson 1984, Bowsher et al. 1996, Kadrmas et al. 1998] hinzugefügt. Sowohl die Streuungs- als auch die Abschwächungsmodulierung inkorporierten die Schmalstrahl-Abschwächungskoeffizienten aus der Transmissionsbildgebung der abgeleiteten Anatomie. Die Detektorantwort wurde nicht eingeschlossen. Es wurden vier Iterationen von OSEM nach der Initialisierung mit einem gleichmäßigen [Nunez und Llacer 1990]-Träger, der zuvor aus der Transmissionsrekonstruktion oder der abgeleiteten Anatomie abgeleitet wurde, verwendet. Die Rekonstruktionen wurden dann unter Verwendung eines dreidimensionalen Butterworth-Filters mit einer Ordnung von 8 und einem Cutoff bei 0,42 cm^–1 nachgefiltert [Nunez und Llazer 1990].
Die Transmissionsdaten wurden auch durch den Emissions-OSEM-Algorithmus nach einer Leer-Scan-Normalisierung und log-Transformation rekonstruiert.
Die Linienquellenkollimation, gekoppelt mit Beschränkungen der Detektorzählratenfähigkeit und der Patientenverträglichkeit führten zu weniger als idealen Transmissionsstatistiken. Um die Effekte der Transmissionsbildgebungs-Rauschfortpflanzung in die SPECT-Rekonstruktion [Xu et al 1991, Tung und Gullberg 1994] zu vermindern, wurden die Transmissionskonstruktionen wie folgt segmentiert. Das Weichgewebe in den rekonstruktuierten Transmissionsvolumina wurde auf gleichförmige Dichte gezwungen. Zuerst wurde ein großer interessierender Bereich (ROI) um Weichgeweberegionen gezeichnet, und es wurden Mittelwert und Varianzabschätzungen berechnet. Dann wurde allen Voxeln mit Zelldichten innerhalb ±2 Standardabweichungen dieses Mittelwerts 0,15 cm^–1 zugewiesen. Somit waren die Transmissionsrekonstruktionen durch rauschfreies Weichgewebe charakterisiert, beinhalteten jedoch Hartgewebe und Lufthohlräume.
Vorlagen-basierte Quantifizierung
Frühe Arbeiten haben gezeigt, dass eine Hauptkonfusion für eine reproduzierbare Quantifizierung aus manueller und schwellenwertabhängiger Platzierung von anatomischen ROIs auf SPECT-Scans herstammt [Msaki et al. 1998]. Um diese subjektive Fehlerquelle zu vermindern, wurde eine normale Vorlage [Msaki et al. 1998], auf der zwölf bilateralen volumetrischen ROIs abgegrenzt [Karbe et al. 1994] sind, verwendet. Die Fähigkeit, die Vorlage und ihre ROIs zu speichern, sichert die Reproduzierbarkeit der Analyse. Diese Quantifizierungsprozedur führt auch die Standardisierung der Analyse ein, was den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Institutionen erleichtert [Evans et al. 1988]. Alle rekonstruierten Scans wurden mit der normalen Vorlage zur Deckung gebracht, was hier als "räumliche Normalisierung" bezeichnet wird. Vor der räumlichen Normalisierung wurden zuvor als Facialaktivität identifizierte Voxel auf Null gesetzt. Nach der Überlagerung der Vorlagen ROIs auf jeden Scan, wurde der kortikale rCBF für jeden ROI auf den zerebellaren rCBF normalisiert [Karbe et al. 1994] und bezüglich eines Blutflussabhängigen Tracer-Reflux korrigiert [Lassen et al. 1988]. Die Analyse der absoluten Konzentration von Pharmazeutikum wurde nicht durchgeführt, da derzeit die absolute rCBF-Quantifizierung bei SPECT selten verwendet wird [Bakker und Pausels 1997].
Quantitative Fehleranalyse
Eine Probe einer abgeleiteten Anatomie und Transmissionsrekonstruktion ist in 10 illustriert. In 11 werden Profile durch die von Transmissionsscans und abgeleiteter Anatomie geführten SPECT-Rekonstruktionen präsentiert. Die Profile sind nicht auf die cerebellare Zähldichte normalisiert worden.
Die Mittelwerte und Standardfehler des regionalen zerebralen Blutflusses aus von abgeleiteter Anatomie und Transmissionsscans geführten SPECT-Scans wurden ROI-für-ROI vergleichen (siehe 12). Die statische Analyse wurde auch ROI-für-ROI unter Verwendung wiederholter Varianzanalyse durchgeführt, um zu bestimmen, wo es signifikante Differenzen zwischen der abgeleiteten Anatomie und den Transmissions-geführten Rekonstruktionsverfahren gab. Gepoolte ROI und ROI-abhängige Korrelationskoeffizienten wurden zwischen abgeleiteter Anatomierekonstruktion und Transmissions-geführten SPECT-Rekonstruktionen berechnet. 13 zeigt die Korrelation zwischen den zwei Rekonstruktions- und Quantifizierungsverfahren durch Poolen aller ROIs und Patienten. Der p-Wert für die Signifikanz wurde für alle Tests auf 0,05 eingestellt.
Abgeleitete Anatomiefehlerfortpflanzungssanalyse
Vier Fehlerquellen wurden identifiziert, die zu Diskrepanzen bei der ROI-Quantifizierung beitragen:

(1) Durch abgeleitete Anatomie geführte Streuungskorrektur;
(2) durch abgeleitete Anatomie geführte Abschwächungskorrektur;
(3) durch abgeleitete Anatomie geführte räumliche Normalisierung, die mit einer ROI-Fehlplatzierung äquivalent ist; und
(4) Patientenbewegung zwischen Transmissions- und SPECT-Scans.

Die ersten beiden sind inhärente Beschränkungen des Prinzips abgeleiteter Anatomie, während die beiden letzten Artefaktübertreibungen von Fehlern im Kontext dieses Beispiels repräsentieren. Die ersten drei Fehlerquellen, nämlich Streuung, Abschwächung und ROI-Fehlplatzierung wurden gemessen.
Die Fortpflanzung der ROI-Quantifizierung auf Unterschiede zwischen abgeleiteter Anatomie-Streuungskorrektur und Transmissions-geführter Streuungskorrektur wurden analysiert, indem durchgeführt wurde:

(1) durch abgeleitete Anatomie hergeleitete Streuungskorrektur;
(2) Transmissions-hergeleitete Abschwächungskorrektur; und
(3) Anwenden der räumlichen Normalisierung, die als Zurdeckungbringen der Transmissions-hergeleiteten SPECT-Rekonstruktion als optimal berechnet war, auf die Quantifizierungvorlage.

Eine ähnliche Analyse zum Evaluieren der Effekte von abgeleiteter Anatomieabgeleiteter Abschwächungskorrektur wurde ausgeführt, indem durchgeführt wurde:

(1) Transmissions-hergeleitete Streuungskorrektur;
(2) von abgeleiteter Anatomie hergeleitete Abschwächungskorrektur; und
(3) Anwenden der räumlichen Normalisierung, die als Zurdeckungbringen der Transmissions-hergeleiteten SPECT-Rekonstruktion als optimal berechnet war, auf die Quantifizierungsvorlage.

Die Effekte der ROI-Missplatzierung wurden durch Durchführen von einer Transmissions-hergeleiteten Streuungs- und Abschwächungskorrektur und dann Anwenden der räumlichen Transformation, die als zum Zurdeckungbringen der abgeleiteten Anatomie hergeleiteten SPECT-Rekonstruktion mit der Quantifizierungsvorlage als optimal berechnet waren, quantifiziert. Somit führte die volle Fortpflanzungsanalyse zu drei Rekonstruktionen, von denen Jede quantitativ mit dem "Gold-Standard" der Transmissions-hergeleiteten SPECT-Rekonstruktion und der räumlichen Normalisierung verglichen wurden (über die oben beschriebene Vorlagen-basierte Quantifizierungsprozedur). Diese Prozedur wurde für die 10 Patienten durchgeführt und die Ergebnisse wurden gemittelt. Wenn jedoch einmal die Fehler aufgrund von Streuung, Abschwächung und ROI-Fehlplatzierung getrennt quantifiziert wurden, wurde gefunden, dass ihre Gesamtheit weniger war als die Fehler, die vom vollständig abgeleiteten Anatomieprotokoll verursacht wurden. Diese zusätzliche Fehlerquelle wird in Tabelle 2 als "nicht verbuchbar" bezeichnet, und es wird angenommen, dass sie durch eine Patientenbewegung verursacht wurde.
Qualitative Analyse
Ein Probenvergleich von abgeleiteter Anatomie und Transmissionsrekonstruktion wird in 10 für mittel-sagittale und kortikal-axiale Schnitte gezeigt. Eine gute Reproduktion von Weichgewebe und Hartgewebe auf dem kortikalem Nideau wird angemerkt. In der Nähe des Vertex wird eine gewisse Diskrepanz sichtbar, jedoch ist dieser Bereich selten in einer quantitativen Analyse eingeschlossen. Diskrepanzen nahe am Nasensinus sind die markantesten. Glücklicherweise involvieren diese Strukturen meist niederdichte Bereiche wie etwa Luft und in einem viel kleineren Ausmaß Weichgewebe und Knorpel, die Photonen nicht so stark streuen und abschwächen wie hochdichte Strukturen.
Mittel-Hirnprofile, in 11 gezeigt, vergleichen eine SPECT-Rekonstruktion, die durch Transmissionsbildgebung geführt wird, mit derselben SPECT-Rekonstruktion, die durch abgeleitete Anatomie geführt wird. Das Profil wurde längs der längsten Achse des Kopfes genommen, die nach Streuungs- und Abschwächungskorrektur für falsch zur Deckung gebrachte Transmissionskarten am sensitivsten ist [Huang et al. 1979].
Quantitative Fehleranalyse
Tabelle 1 unten zeigt die Ergebnisse der wiederholten Analyse von Varianz- und Korrelationsanalyse, die Transmissionsrekonstruktion und quantitative und abgeleitete Anatomie-geführte Rekonstruktion und Quantifikation vergleicht. Die linken und zentralen Sulcus ROIs zeigten die höchste Wahrscheinlichkeit eines wirklichen Unterschieds und erreichten eine statistische Signifikanz mit p = 0,001 bzw. 0,002. Diese ROIs hatten auch die höchsten Korrelationskoeffizienten, die Transmissionssrekonstruktion und Quantifizierung und abgeleitete Anatomiegeführte SPECT-Rekonstruktion und Quantifizierung korrelierten. Diese gesteigerte Korrelation kann ein Artefakt der größeren Differenzen in den ROI-Mittelwerten sein. Interessanterweise wurde gefunden, dass die linken frontalen und zentralen Sulcus ROIs auch markante rCBF-Defizite aufwiesen, was suggeriert, dass eine abgeleitete Anatomie Schwierigkeiten in der Nähe von Bereichen mit maßgeblich verminderter Radiopharmazeutikaufnahme haben kann.
12 zeigt die Mittelwerte und Standardfehler für Transmissionsrekonstruktion und abgeleitete Anatomie bei jedem der 12 ROIs, gemittelt über die gesamte Population. Die mittlere absolute Differenz für alle ROIs über die gesamte Population betrug 7,5 %. Die Korrelation für alle ROIs und alle Patienten wurde als hoch gefunden: r² = 0,92, wie in 13 illustriert. Tabelle 1
Fehlerfortpflanzungsanalyse
Die Ergebnisse der Fortpflanzungsanalyse werden in Tabelle 2 unten präsentiert. Diese Ergebnisse werden als Fehler relativ zum "Gold-Standard" der Transmissionsrekonstruktions-geführten Rekonstruktion und räumlichen Normalisierung präsentiert. Drei Fehlerquellen aufgrund der abgeleiteten Anatomie wurden analysiert, nämlich Fehler bei den Streuungsverteilungsschätzungen, Fehler aufgrund missgeleiteter Abschwächungskompensation und Fehler aufgrund von Fehlplatzierung interessierender Bereiche. Die Fehlerkomponenten, gemittelt über 10 Patienten, werden für jeden der 12 bilateralen interessierenden Bereiche gezeigt. Die Tabelle fasst die Prozentzahlen zusammen, die jede dieser Fehlerquellen zu den gesamten quantitativen Differenzen zwischen SPECT-Rekonstruktionen beitrugen, die durch Transmissionsscans oder abgeleiteter Anatomie geführt wurden. Die vierte nummerische Säule zeigt die Prozentzahlen der Gesamtdifferenzen an, die nicht bei abgeleiteter Anatomie verbucht werden konnten.
Im Durchschnitt wurde gefunden, dass Fehler bei Streuungsverteilungsabschätzungen zu ungefähr 10,0 % des quantitativen Gesamtfehlers führten; Abschwächungskorrektur: 36,6 % und ROI-Fehlplatzierung: 27,0 %. Die relativen Beiträge der abgeleiteten Anatomie-hergeleiteten Streuungs- und Abschwächungskorrektur für den Gesamtfehler erscheinen glaubwürdig. Eine Kompensation der Abschwächung hat beachtlich größere Konsequenzen als das Entfernen gestreuter Photonen [Rosenthal et al. 1995]. Ungefähr 26,5 % der Gesamtdiskrepanz zwischen abgeleiteten Anatomien und Transmissionsbildgebung konnte nicht bei der Fehlerfortpflanzungsanalyse von Streuung, Abschwächung und ROI-Fehlplatzierung verbucht werden, sondern es wird angenommen, dass sie ein Ergebnis der Patientenbewegung während der Datenerfassung ist. Tabelle 2
Qualitative und quantitative Vergleiche
Ein Vergleich der abgeleiteten Anatomie mit Transmissionsrekonstruktionen zeigte eine gute Reproduktion von Weichgewebe und Hartgewebe in kortikalen Bereichen für alle 10 Patienten an. Jedoch wurde bei vielen Scans eine Diskrepanz nahe der Sinushöhle angezeigt, wie in 10 gezeigt. Trotzdem ist die abgeleitete Anatomie robuster und akkurater beim Bereitstellen von Abschätzungen unterliegender Gewebeverteilung als das Passendmachen von Ellipsen an Photopeak-Emissionsdaten. Die Technik des Passendmachens von Ellipsen hängt von einer adäquaten Facialaktivität ab, da die Konturen des Gehirns und des Kopfes sich auf dem Niveau des Cerebellums so beachtlich unterscheiden. Die Facialaktivität sollte nicht die Basis zum Abschätzen unterliegender Gewebeverteilungen sein, da die Aufnahme mit dem Radiopharmazeutikum und der Zeit zwischen Injektion und Scannen variiert [Leveille et al. 1992, Van Dyck et al. 1996], was sie zu einer unzuverlässigen Abhängigkeit macht. Übrigens zeigten die qualitativen Ähnlichkeiten, die zwischen abgeleiteter Anatomie und Transmissionsrekonstruktion demonstriert wurden, das Zutrauen in das genaue Führen der Streuungs- und Abschwächungskorrektur. Jedoch ist es wichtig anzumerken, dass eine ähnliche Form eine hinreichende, aber nicht notwendige Voraussetzung für eine genaue Streuungs- und Abschwächungskorrektur ist [Welch et al. 1997, Natterer 1993].
Es wurden auf den Transmissionsbildern bei 3 der 10 Scans leichte Abflachungseffekte bemerkt. Eine Abflachung trat bei kyphotischen Patienten mit breiten Schultern oder mit kurzen Hälsen auf. Diese Beschränkung war allgemein auf transaxiale Schnitte unterhalb der Ebene des Cerebellums oder sehr nahe an seiner Basis beschränkt, wo das zirkuläre Sichtfeld der gamma-Kamera sich als unpraktisch erwies. Die Abflachung betraf nur Nasenknorpel, und es wird daher nicht erwartet, dass sie die Ergebnisse signifikant beeinflusst, wie auch durch die auf cerebellarer Ebene gezeigte quantitative Genauigkeit demonstriert (siehe 12).
Die abgeleitete Anatomie hatte Schwierigkeiten in Regionen mit markantem rCBF-Defizit, wie etwa den linken frontalen Lappen. Obwohl Frontallappen allgemein eine hohe Variabilität bei der HMPAO-Aufnahme zeigen [Deutsch et al. 1997] hatte nur der linke Frontallappen einen statistisch signifikanten Fehler. Dies suggeriert, dass regionale quantitative Fehler, die durch abgeleitete Anatomie auftraten, mit rCBF-Defiziten assoziiert sind. Jedoch zeigen vorherige Arbeiten, dass sie auch für den räumlichen Bereich sensitiv sein können. Das Erzielen einer guten quantitativen Genauigkeit in ausgedehnten Quellen ist oft schwierig, und dies ist insbesondere bei peripheren ROIs wahr, wo die rekonstruierte Aktivität für eine fehlerhafte Zurdeckungbringung des Abschwächungsmediums am sensitivsten ist [Huang et al. 1979]. Beispielsweise kann im Gehirn eine Fehlpassung zwischen Emissions- und Transmissionsdaten von nicht mehr als 5 mm einen 10%igen Fehler in einem 10 mm-dicken peripheren kortikalen ROI erzeugen [Andersson et al. 1995b, Huang et al. 1979]. Im Allgemeinen sind ausgedehnte Quellen, wie etwa das Gehirn, von einer fehlerhaften Zurdeckungbringung mehr betroffen als kompakte Quellen, wie etwa das Herz [Andersson et al. 1995b, McCord et al. 1992, Ter-Pogossian 1992, Matsunari et al. 1998]. Da das Gehirn elliptisch ist, wird erwartet, dass Bereiche längs der Peripherie der Längsachse des Kopfes gegenüber einer Abschwächungsplanfehldeckung sensitiver sind als jene längs der kurzen Achse.
Obwohl eine bevorzugte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben worden ist, werden Fachleute sehen, dass Variationen und Modifikationen an der vorliegenden Erfindung gemacht werden können, ohne von deren Schutzumfang, wie durch die anhängigen Ansprüche definiert, abzuweichen.
Anhang A
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Claims

Verfahren zum Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomografiebilder eines interessierenden Bereichs einer beobachteten Person, umfassend die Schritte: Ausrichten eines dreidimensionalen Computermodells, welches die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs repräsentiert, mit den Emissionstomografiebildern; und Anwenden von Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf die Emissionstomografie unter Verwendung des ausgerichteten Computermodells als Führung.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Computermodell in der Form eines Zweikomponentenatlasses vorliegt.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei während des Ausrichtschritts eine funktionelle Komponente des Atlasses zuerst mit den Emissionstomografiebildern ausgerichtet wird, um einen Satz von räumlichen Transformationsparametern zu erzeugen und danach die anatomische Komponente des Atlasses mit den Emissionstomografiebildern unter Verwendung des Satzes räumlicher Transformationsparameter ausgerichtet wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die funktionelle Komponente einen SPECT- oder PET-Scan des interessierenden Bereichs simuliert und wobei die anatomische Komponente einen Transmissionsscan des interessierenden Bereichs simuliert.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der interessierende Bereich der Kopf ist und wobei die funktionelle Komponente die Gehirnkomponente eines Kopfatlasses ist.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der interessierende Bereich das Herz ist und die funlctionelle Komponente des Atlasses ein Herzbild simuliert und die anatomische Komponente des Atlasses anatomische Merkmale des Thorax repräsentiert.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei die anatomischen Merkmale des Thorax beinhalten: Weichgewebe, wie etwa Herz, Leber, Muskel und Fett; Weichgewebe sehr niedriger Dichte, wie etwa die Lungen; und hochdichte Gewebe, wie etwa Knochen und Knorpel in den Rippen und der Wirbelsäule.
Verfahren nach Anspruch 3, weiterhin umfassend den Schritt des Auswählens eines Atlasses aus einer Datenbank von Atlanten vor dem Durchführen des Ausrichtschritts.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei der Auswählschritt manuell durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei der Auswählschritt automatisch durchgeführt wird, basierend auf dem Deckungsgrad jedes Atlasses in der Datenbank mit den Emissionstomografiebildern.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Deckungsgrad bestimmt ist durch: Durchführen einer vorläufigen Rekonstruierung jedes Atlasses; und zur Deckung Bringen des Atlasses mit der vorläufigen Rekonstruktion.
Verfahren nach Anspruch 10, weiterhin umfassend den Schritt des Kombinierens mehrerer Atlanten, um einen sich ergebenden Atlas zu erhalten, der besser in Deckung mit den Emissionstomografiebildern ist.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Datenbank Krankheits-spezifische Atlanten, Körpermerkmal-spezifische Atlanten und/oder Indikator- oder Läsions-spezifische Atlanten beinhaltet.
Emissionstomografiebildverarbeitungssystem, umfassend: einen Speicher, der Emissionstomografiebilder eines interessierenden Bereichs einer Person speichert; wobei der Speicher zumindest ein dreidimensionales Computermodell des interessierenden Bereichs speichert, wobei das Computermodell die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs repräsentiert; und einen Prozessor zum In-Deckung-Bringen des Computermodells mit den Emissionstomografiebildern und zum Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf die Emissionstomografiebilder unter Verwendung des zur Deckung gebrachten Computermodells als eine Führung.
Emissionstomografiebildverarbeitungssystem gemäß Anspruch 14, wobei das zumindest eine Computermodell in der Form zumindest eines Zweikomponenten-Atlasses vorliegt.
Emissionstomografiebildverarbeitungssystem gemäß dem Anspruch 15, wobei der Prozessor zuerst eine funktionelle Komponente des Atlasses mit den Emissionstomografiebildern zur Deckung bringt, um einen Satz von räumlichen Transformationsparameter zu erzeugen, und dann die anatomische Komponente des Atlasses mit den Emissionstomografiebildern zur Deckung bringt, unter Verwendung des Satzes von räumlichen Transformationsparametern.
Computerlesbares Medium, das Computerprogrammcode beinhaltet, zum Anwenden einer Streuungs- und Abschwächungskorrektur auf Emissionstomografiebilder eines interessierenden Bereichs einer Person, wobei das computerlesbare Medium enthält: Computerprogrammcode zum Ausrichten eines dreidimensionalen Computermodells, welches die Dichteverteilung innerhalb des interessierenden Bereichs mit den Emissionstomografiebildern repräsentiert; und Computerprogrammcode zum Anwenden von Streuungs- und Abschwächungskorrekturen auf die Emissionstomografiebilder unter Verwendung des ausgerichteten Computermodells als eine Führung, wobei der Computerprogrammcode zum Ausrichten beinhaltet: Computerprogrammcode zum Ausrichten einer funktionellen Komponente des Computermodells, welche einen SPECT- oder PET-Scan des interessierenden Bereiches simuliert und zum Erzeugen eines Satzes von räumlichen Transformationsparametern; und Computerprogrammcode zum Ausrichten einer anatomischen Komponente des Computermodells, welches einen Transmissionsscan des interessierenden Bereiches simuliert, unter Verwendung des Satzes von räumlichen Transformationsparametern.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wobei das Computermodell aus Transmissionsbildern oder Röntgen-CT-Scans des Bereichs anderer Personen erzeugt ist.
Verfahren nach Anspruch 18, wobei die Transmissionsbilder oder Röntgen-CT-Scans von einer Vielzahl anderer Personen genommen werden und ein Durchschnitt gebildet wird, um das Computermodell zu erzeugen.