ES2928875T3

ES2928875T3 - Sistema y método para determinar un cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración a partir de una tomografía computarizada 4D

Info

Publication number: ES2928875T3
Application number: ES17842218T
Authority: ES
Inventors: Edward Castillo; Thomas Guerrero
Original assignee: William Beaumont Hospital
Current assignee: William Beaumont Hospital
Priority date: 2016-08-18
Filing date: 2017-08-18
Publication date: 2022-11-23
Anticipated expiration: 2037-08-18
Also published as: EP4006836A1; JP2019528116A; CA3033987A1; US20210393230A1; WO2018035465A1; US11712214B2; EP3501003B1; EP3501003A4; US20190183444A1; US20230320684A1; EP3501003A1; JP2022027757A; US10932744B2; JP6970737B2; JP7258983B2

Abstract

Un método para determinar el cambio de masa sanguínea inducido por la respiración a partir de una tomografía computarizada de cuatro dimensiones (TC 4D) incluye recibir un conjunto de imágenes de TC 4D que contiene una primera imagen tomográfica computarizada tridimensional (TC 3D) y una segunda imagen de TC 3D. El método incluye ejecutar una función de registro de imagen deformable (DIR) en el conjunto de imágenes 4D CT recibidas y determinar un campo de vector de desplazamiento indicativo del movimiento pulmonar inducido por la respiración del paciente. El método incluye además la segmentación de las imágenes de TC 3D recibidas en una primera imagen segmentada y una segunda imagen segmentada. El método incluye determinar el cambio en la masa sanguínea entre la primera imagen de TC 3D y la segunda imagen de TC 3D de la solución DIR, las imágenes segmentadas y las densidades de TC medidas. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Sistema y método para determinar un cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración a partir de una tomografía computarizada 4D

REFERENCIA CRUZADA CON SOLICITUDES RELACIONADAS

Esta solicitud de patente es una continuación de y reivindica la prioridad a tenor de 35 U.S.C. §119(e) para la solicitud de patente provisional de EE. UU. n.° 62/376.511, presentada el 18 de agosto de 2017.

CAMPO TÉCNICO

Esta divulgación se refiere a un sistema y a un método para determinar cambios en la masa sanguínea inducidos por la respiración a partir de una tomografía computarizada tetradimensional.

SUMARIO

Un aspecto de la divulgación proporciona un método de acuerdo con la reivindicación 1.

Las implementaciones de la divulgación pueden incluir una o más de las siguientes características opcionales. Por ejemplo, el hardware de procesamiento de datos puede segmentar las fases de TC 4D individuales.

En algunas implementaciones, el hardware de procesamiento de datos puede computar un registro de imagen deformable que correlaciona ubicaciones de vóxel espacialmente correspondientes a través de las fases de TC 4D. Los registros de imagen deformables pueden estar en forma de campos de vectores de desplazamiento, siendo indicativos, los campos de vectores de desplazamiento, del movimiento pulmonar inducido por la respiración de un paciente. Un campo de vectores de desplazamiento puede incluir una pluralidad de vectores, siendo indicativo, cada uno de los vectores, de puntos espacialmente correspondientes dentro de un par de fases de imagen de tomografía computarizada tridimensional.

En algunas implementaciones, la imagen de tomografía computarizada tridimensional de referencia se toma como una primera fase del ciclo respiratorio y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional objetivo se toma como una segunda fase del ciclo respiratorio. La primera fase puede ser una fase de inspiración completa y la segunda fase puede ser una fase de espiración completa.

En ejemplos adicionales, determinar el cambio en la masa sanguínea incluye determinar, con el hardware de procesamiento de datos, una suma de un cambio en la masa sanguínea para una pluralidad de subvolúmenes. Otro aspecto de la divulgación proporciona un sistema que comprende hardware de procesamiento de datos y hardware de memoria de acuerdo con la reivindicación 5.

Los detalles de una o más implementaciones de la divulgación se exponen en los dibujos adjuntos y en la descripción de a continuación. Otros aspectos, características y ventajas serán evidentes a partir de la descripción y los dibujos, y de las reivindicaciones.

ANTECEDENTES

La embolia pulmonar (EP) se refiere a la obstrucción de una arteria en el pulmón. A menudo, la EP es el resultado de que un coágulo sanguíneo (trombo) se desprenda de las venas profundas de las piernas y fluya hacia los pulmones. La EP puede ser letal antes de trascurrir la primera hora de síntomas. En consecuencia, la detección y el tratamiento precisos de la EP son muy sensibles al tiempo.

La angiografía por tomografía computarizada (ATC) pulmonar es un método usado para detectar la EP. La ATC es una técnica de tomografía computarizada que se usa para visualizar vasos arteriales y venosos por todo el cuerpo, que incluyen arterias que abastecen al cerebro, pulmones, riñones, brazos y piernas. Aunque es muy precisa, la ATC puede ser dañina para un paciente cuando se usa en exceso, debido a que incluye la exposición a la radiación y la posibilidad de identificar una EP clínicamente insignificante que puede no requerir tratamiento. Además, la ATC requiere la administración de un colorante radiográfico (por ejemplo, contraste yodado) para potenciar la visibilidad de las estructuras vasculares dentro del cuerpo. Este contraste yodado puede provocar fallo renal (es decir, insuficiencia renal) o una reacción alérgica en algunos pacientes. Por lo tanto, aunque la ATC es muy precisa, algunos pacientes pueden ser no aptos para el procedimiento.

Como alternativa, se puede adquirir una tomografía computarizada por emisión monofotónica (SPECT). La perfusión de SPECT es una modalidad de generación de imágenes de medicina nuclear que se basa en el marcador de macroagregados de albúmina marcados con 99mTc (99mTc-MAA). Debido a que este es un procedimiento altamente especializado, la adquisición de imágenes de SPECT a menudo requiere trasladar al paciente a un hospital especializado en medicina nuclear a distancia, muchos de los cuales solo abren durante el horario comercial normal. En consecuencia, puede que los pacientes en una sala de urgencias no tengan acceso inmediato a la SPECT. Además, la perfusión de SPECT requiere un tiempo prolongado de adquisición de imágenes (de 20-30 minutos) y puede retardar de forma poco deseable el diagnóstico de una EP muy sensible al tiempo.

Por lo tanto, es deseable disponer de un sistema de generación de imágenes que supere las deficiencias mencionadas anteriormente de las modalidades de ATC y de SPECT.

La publicación N Mistry y col., Pulmonary Ventilation and Perfusión Imaging Using 4DCT, describe una técnica de generación de imágenes funcional que puede detectar simultáneamente cambios en la ventilación pulmonar y la perfusión pulmonar usando TC 4D.

DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

La figura 1A es una vista esquemática de un sistema de generación de imágenes que genera imágenes de cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración.

La figura 1B es una vista esquemática de un módulo de registro de imagen deformable (DIR) del sistema de generación de imágenes de la figura 1A.

La figura 1C es una vista esquemática de un segmentador del sistema de generación de imágenes de la figura 1 A. La figura 1D es una vista esquemática de correlación y deformación de subvolúmenes basadas en el DIR a través de dos fases de TC 4D, computadas dentro del generador de imágenes de cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración (RIBMC) del sistema de generación de imágenes de la figura 1 A.

La figura 1E es una vista esquemática del generador de imágenes de RIBMC del sistema de generación de imágenes de la figura 1A, donde el generador de imágenes de RIBMC está generando una imagen de RIBMC.

La figura 2 es una vista esquemática de una disposición ilustrativa de operaciones para emitir una imagen de RIBMC. La figura 3 es una vista esquemática de un dispositivo informático de ejemplo que ejecuta cualquier sistema o método descrito en el presente documento.

En las diversas figuras, los símbolos de referencia semejantes indican elementos semejantes.

DESCRIPCIÓN DETALLADA

Esta divulgación proporciona un sistema y un método de generación de imágenes para detectar defectos de perfusión usando un sistema de generación de imágenes de TC 4D, que está inmediatamente disponible en muchos servicios de urgencias. La divulgación describe el sistema y el método de generación de imágenes según se utilizan con los pulmones de un paciente. Sin embargo, el sistema y el método también se pueden aplicar a otros órganos.

La perfusión es el proceso por el que un cuerpo entrega sangre a un lecho capilar en su tejido biológico. Durante la respiración normal, se sabe que la masa sanguínea dentro de los pulmones fluctúa como resultado de un retorno variable de sangre al corazón durante un ciclo respiratorio. El sistema y el método de generación de imágenes divulgados extraen información de flujo sanguíneo relacionada con el cambio de la masa sanguínea dentro de los pulmones a lo largo de todo el ciclo respiratorio. La información de flujo sanguíneo se usa entonces para identificar áreas de los pulmones correspondientes a defectos de perfusión, tales como regiones de hipoperfusión inducidas por embolias pulmonares u obstrucciones.

Haciendo referencia a la figura 1, se proporciona un ejemplo de un sistema de generación de imágenes 10 de acuerdo con una implementación de la divulgación. En algunos ejemplos, el sistema de generación de imágenes 10 incluye un sistema de generación de imágenes de tomografía computarizada tetradimensional (TC 4D) 100, como se sabe en la técnica, y un módulo de cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración (RIBMC).

El sistema de generación de imágenes de TC 4D 100 incluye un túnel 110, una mesa 120 y un generador de imágenes de TC 4D 130. Como se muestra, la mesa 120 se puede hacer funcionar para moverse entre una primera posición, donde se dispone un paciente 20 dentro del túnel 110, y una segunda posición, donde se saca al paciente 20 del túnel 110. Como alternativa, el túnel 110 puede moverse con respecto a la mesa 120.

el túnel 110 incluye una fuente de radiación 112 y un detector de radiación 114 colocados en lados diametralmente opuestos de un eje de rotación horizontal del túnel 110. La fuente de radiación 112 y el detector de radiación 114 están configurados para rotar al unísono alrededor de un eje horizontal del túnel 110 durante una exploración. La posición de la mesa 120 se puede ajustar de tal modo que un eje longitudinal del paciente 20 quede sustancialmente alineado con el eje de rotación del túnel 110. En consecuencia, la fuente de radiación 112 y el detector de radiación 114 rotarán alrededor del eje longitudinal del paciente 20 durante la exploración.

En general, la fuente de radiación 112 emite un haz de radiación R (por ejemplo, rayos x), que pasa a través del paciente 20 y es recibido por el detector de radiación 114. En algunos ejemplos, el detector de radiación 114 puede incluir una matriz de elementos detectores 116 que están configurados para recibir un haz de radiación R semejante a un abanico desde la fuente de radiación 112. En otros ejemplos, el detector de radiación 114 puede ser un detector de radiación 114 de múltiples cortes que incluye una pluralidad de filas detectoras (no mostradas), incluyendo, cada una, una matriz de elementos detectores de radiación 116. El detector de radiación de múltiples cortes 114 está configurado para recibir un haz de radiación R semejante a un cono desde la fuente de radiación 112.

A medida que el haz de radiación R pasa a través del paciente 20, diferentes tejidos del cuerpo absorben el haz de radiación R a velocidades diferentes, y el haz de radiación R se vuelve un haz de radiación atenuado Ra . Ciertas porciones del haz de radiación atenuado R^ason recibidas por los elementos detectores 116, con lo que cada una de las porciones del haz de radiación atenuado Ra puede tener una intensidad diferente, dependiendo de la cantidad del haz de radiación R absorbida por el paciente 20 en la porción respectiva. Cada uno de los elementos detectores 116 emite una señal de radiación S^rcorrespondiente a la intensidad respectiva de la porción del haz de radiación atenuado Ra .

Las señales de radiación SR1-n se comunican desde cada uno de los elementos detectores 116 al generador de imágenes 130, que traduce las señales de radiación SR1-n en imágenes de TC bidimensionales (2D) 132, o cortes, correspondientes a las áreas exploradas del paciente 20. El generador de imágenes 130 está configurado además para compilar y disponer las imágenes de TC 2D 132 para construir una pluralidad de imágenes de TC tridimensionales (3D) 134 que representan la región explorada del paciente 20. Las imágenes de TC 3D 134 se disponen, a su vez, de forma secuencial para formar conjuntos de imágenes de TC tetradimensionales (4D) que representan un período del ciclo respiratorio, como se analiza adicionalmente a continuación.

El sistema de TC 100 puede incluir un monitor respiratorio 140 configurado para supervisar el ciclo respiratorio del paciente 20. En algunos ejemplos, el monitor respiratorio 140 puede medir físicamente al paciente 20 para determinar una fase P1-Pn del ciclo respiratorio. Por ejemplo, un cinturón abdominal o un sistema de visión puede supervisar las mediciones del tórax correspondientes a la inspiración y a la espiración. Como alternativa, el monitor respiratorio 140 se puede integrar en el generador de imágenes 130, con lo que las imágenes de TC 2D 132 o las imágenes de TC 3D 134 son evaluadas por el generador de imágenes 130 para determinar la fase del ciclo de respiración. Por ejemplo, se puede hacer referencia a la variación en el diafragma o una superficie anterior del paciente 20 en las imágenes de TC 2D 132 y/o las imágenes de TC 3D 134 mediante el generador de imágenes 130 para identificar la fase P1-Pn del ciclo respiratorio.

El monitor respiratorio 140 puede proporcionar una señal Sp que representa la fase P1-Pn del ciclo respiratorio al generador de imágenes 130. El generador de imágenes 130 puede usar entonces la señal S^ppara clasificar las imágenes 2D de TC 132 en discretizaciones, que corresponden a una fase respectiva del ciclo respiratorio. Cada fase P1-Pn representa un porcentaje de un período de un ciclo respiratorio repetitivo. En algunas implementaciones, cada fase P1-Pn puede corresponder a un período de tiempo (t). Por ejemplo, cada ciclo respiratorio se puede dividir en varios períodos de tiempo t 1-tn de una duración igual. Adicionalmente, o como alternativa, las fases P1-Pn pueden corresponder a una posición dentro del ciclo respiratorio. Por ejemplo, las fases P1-Pn pueden corresponder a una posición de inspiración completa, una posición de espiración completa y/o una posición intermedia, según determine el monitor 140.

Una vez que las imágenes 2D de TC 132 se discretizan de acuerdo con la fase P1-Pn, el generador de imágenes 130 puede construir unas imágenes de TC tridimensionales (3D) 134p¹-134pn respectivas, correspondiente cada una a una de las fases P1-Pn del ciclo respiratorio. Las imágenes de TC 3D 134 se disponen de forma secuencial de acuerdo con la fase P1-Pn, y se construye un conjunto de imágenes de TC 4D 150, que representa una porción deseada del ciclo respiratorio o varios ciclos respiratorios.

El módulo de RIBMC 200 está configurado para recibir el conjunto de imágenes de TC 4D 150 y para emitir una imagen de RIBMC 234 en función de una serie de deducciones y cálculos, como se analiza con detalle a continuación.

Continuando con la referencia a la figura 1A, el módulo de RIBMC 200 incluye un módulo de registro de imagen deformable (DIR) 210, un segmentador 220 y un generador de imágenes de RIBMC 230, que se describen con mayor detalle a continuación. El módulo de RIBMC 200 se puede configurar para operar en un servidor 240 que tiene un hardware de procesamiento de datos 242 y un hardware de memoria 244. Como alternativa, el módulo de RIBMC 200 puede ser un dispositivo interno al sistema de TC 100 (por ejemplo, hardware o software del sistema de TC 100). En algunas implementaciones, el módulo de RIBMC 200 se puede configurar para interpretar las imágenes de TC 4D 150 o para interaccionar con el generador de imágenes de TC 4D 130.

Con referencia a las figuras 1B-1E, el módulo de RIBMC 200 está configurado para recibir y evaluar los conjuntos de imágenes de TC 4D 150 para proporcionar las imágenes de RIBMC 234 basándose en una densidad medida por TC. En general, la densidad medida por TC, designada como p, se define en términos de Unidades Hounsfield (HU): ^___ m a sa vóxel ^{i _i_} H ^v ó x e l ^*

_r ^{P v} _vo ⁿ _x ^x _e ^pl _{l Volum envóxe¡} ^{~” 1 I} ₁₀₀₀ ^{■ (1)}

Matemáticamente, las fases Pi-Pn del conjunto de imágenes de TC 4D 150 representan instantáneas de una función de densidad definida en HU p(x, t). El módulo de RIBMC 200 computa la imagen de RIBMC 234 usando un par (o una secuencia) de fases a partir de las imágenes de TC 4D 150:

P ( x ) = p (x , t i ) (2A)

y

Q ( x ) = p ( x , t 2) (2B)

donde los puntos de tiempo t1, t2 corresponden a una primera fase del ciclo respiratorio P1 y a una segunda fase del ciclo respiratorio P2 (tales como una inspiración completa y una espiración completa), respectivamente. En otras palabras, el generador de imágenes de RIBMC 200 computa el cambio en la masa entre ubicaciones espacialmente correspondientes en t1 y t2.

En una implementación de la divulgación, el módulo de DIR 210 del módulo de RIBMC 200 está configurado para recibir el conjunto de imágenes de TC 4D 150 y ejecutar una función de DIR sobre el conjunto de imágenes de TC 4D 150 para generar una transformación espacial. Con referencia a la figura 1B, el conjunto de imágenes de TC 4D 150 incluye una primera imagen de TC 3D 134p1 correspondiente al primer punto de tiempo t1 y una segunda imagen de TC 3D 134p2 correspondiente al segundo punto de tiempo t2. En el ejemplo ilustrado, la primera fase del ciclo respiratorio P1 corresponde a una inspiración completa y la segunda fase del ciclo respiratorio P2 corresponde a una espiración completa. Sin embargo, se pueden incorporar puntos de tiempo intermedios tn a la función de DIR y al cómputo de RIBMC.

En general, la transformación espacial define una relación geométrica entre cada vóxel en la primera imagen de TC 3D 134^p1 y un vóxel correspondiente en una segunda imagen de TC 3D 134^p2 del conjunto de imágenes 150. La primera imagen de TC 3D 134p1 incluye puntos de referencia cuyos valores de coordenadas se conocen de forma precisa en el punto de tiempo t1. La segunda imagen 134p2 incluye vóxeles de referencia cuyos valores de coordenadas se conocen en la segunda fase t2. En este sentido, la transformación espacial proporciona la relación entre la posición del tejido pulmonar durante, por ejemplo, la inspiración completa y la posición del mismo tejido pulmonar durante la espiración completa.

El módulo de DIR está configurado para generar una transformación espacial,

0 ( x ) : M 3 ^ M 3 ,

que correlaciona ubicaciones de vóxel en P (que es la primera imagen en una primera fase fi) con sus posiciones correspondientes en Q (que es una segunda imagen en una segunda fase t2). La posición de un vóxel se deduce en función de su posición en relación con otros vóxeles, es decir, su posición en la estructura de datos que constituye una única imagen volumétrica. Por lo tanto, la transformación 0(x) se define a menudo en términos de un campo de desplazamiento d(x), (véase 212 en la figura 1B):

0 ( x ) = x d ( x ) (3)

donde x es una posición inicial del vóxel. La transformación 0(x) representa el movimiento inducido por la respiración de los pulmones y posibilita una comparación directa entre los valores de densidad P, Q y, en consecuencia, la masa total de una región pulmonar en las dos fases t1, t2.

Continuando con la referencia a la figura 1B, el módulo de DIR proporciona una solución de registro DIR 212 con respecto a la primera imagen de TC 3D 134p1 y la segunda imagen de TC 3D 134p2. El campo de desplazamiento de DIR d(x) se superpone sobre la primera imagen de TC 3D 134^p1 (inspiración completa). La base de cada vector designa una primera posición de un vóxel en el primer punto de tiempo t1 (inspiración completa) mientras que la punta del vector proporciona una segunda posición correspondiente del vóxel en el segundo punto de tiempo t2 (espiración completa).

Con referencia a la figura 1C, el segmentador 220 está configurado para evaluar las imágenes de TC 3D 134^p1, 134^p2 para delinear el parénquima pulmonar (es decir, alvéolos, conductos alveolares y bronquiolos respiratorios) a partir de otra estructura, incluyendo la vasculatura y posibles tumores, de tal modo que se pueda aislar una señal de RIBMC deseada. Más específicamente, el segmentador 220 ejecuta un algoritmo de segmentación basándose en, por ejemplo, el ajuste de una distribución de mezcla bimodal-gaussiana a los valores de TC contenidos en una región de interés (ROI) o máscara de volumen pulmonar inicial. Las intensidades de radiación con una probabilidad más alta de pertenecer a la media menor se toman como segmentación de parénquima pulmonar, considerando que la vasculatura es habitualmente más densa y tiene un valor de TC más alto. Adicionalmente, o como alternativa, el segmentador 220 puede ejecutar otros algoritmos de segmentación, tales como los basados en el aprendizaje automático. Como se muestra en la figura 1C, el segmentador 220 evalúa el conjunto de imágenes de TC 4D 150, incluyendo la primera imagen de TC 3D 134^p1y la segunda imagen de TC 3D 134^p2, y proporciona un conjunto de imágenes de región de interés (ROI) 222, incluyendo una primera imagen segmentada 224p¹y una segunda imagen segmentada 224p². Como se muestra, en las imágenes segmentadas 222p1, 222p2 se excluyen las venas sanguíneas y cualquier otro órgano, excepto el parénquima pulmonar.

En algunos ejemplos, si existe un tumor en el tejido pulmonar, debido a que el cálculo de la masa sanguínea solo se aplica al tejido pulmonar, el cálculo de RIBMC no tiene en cuenta el tumor. Por ejemplo, si un paciente 20 tiene un tumor en o alrededor de sus pulmones, el cómputo de RIBMC no realiza sus cálculos en el tumor. Por lo tanto, tampoco se realiza ningún cálculo posterior en el tumor.

En algunos ejemplos, la imagen de RIBMC se computa con respecto a la región pulmonar de interés completa, como se muestra en la figura 1C sin aislar el parénquima. En estos casos, se incorpora al cálculo de RIBMC todo el tejido, incluyendo vasos sanguíneos y posibles tumores.

El generador de imágenes de RIBMC 230 está configurado para computar la imagen de RIBMC 234 a partir del conjunto de imágenes de TC 4D 150 basándose en la imagen de DIR 212 y el conjunto de imágenes de ROI 222.

Inicialmente, el generador de imágenes de RIBMC 230 calcula una masa dentro de un volumen de referencia D (es decir, el volumen pulmonar) en el punto de tiempo t1 y el punto de tiempo fe, y entonces determina una diferencia (AMasa) entre las masas respectivas. La masa del parénquima pulmonar en la primera fase se puede expresar matemáticamente como la integral de una función de densidad p(x, t) a lo largo de un volumen D:

M a s a (# , t i ) = f n p (x , t i ) d x (4)

En el punto de tiempo fe, el volumen de referencia D se desplaza y se deforma debido al movimiento pulmonar respiratorio (es decir, espiración e inspiración). La transformación de DIR 0 en la ecuación 3 define el volumen deformado como

# = 0(D),

de tal modo que la masa contenida en el volumen de referencia deformado se puede expresar como:

M a s a (ñ , t 2) = f 0(%)P (x , t 2) d x (5)

Por lo tanto, el cambio en la masa AMasa(D, t1, fe) con respecto al volumen de referencia D y los puntos de tiempo t1, t2 lo puede determinar el generador de imágenes de RIBMC 230 ejecutando la función:

A M a s a (ü , t l f t 2) = f% p (x , t 1) d x - f * (%)p (x , t 2 ~)dx. (6)

Aunque es sencillo desde el punto de vista conceptual, el RIBMC es numéricamente difícil de computar debido a faltas de coherencia prácticas. Por ejemplo, la resolución del cómputo está limitada a la resolución de las imágenes 212, 222. Debido a la naturaleza contractiva del movimiento pulmonar de espiración, es probable que una transformación de DIR de inspiración a espiración 0 dé como resultado que vóxeles de múltiples primeros puntos de tiempo t1 se correlacionen con vóxeles de un único segundo punto de tiempo t2. En consecuencia, puede no existir una relación de uno a uno entre los vóxeles en el primer punto de tiempo t1 y el segundo punto de tiempo fe. De forma similar, la resolución fija de las imágenes 212, 222 puede evitar que un único vóxel de segundo punto de tiempo se correlacione con múltiples vóxeles de primer punto de tiempo cuando se ejecuta la transformación de DIR 0 de espiración a inspiración.

Debido a la incertidumbre de la transformación de DIR 0, en algunos ejemplos, el generador de imágenes de RIBMC 230 determina la imagen de RIBMC 234 realizando cálculos basándose en la aproximación numérica de las integrales de la ecuación 6 para una serie de diferentes subvolúmenes de referencia Qk, k = 1,2, ... n. Por lo tanto, las integrales de densidad se han de aproximar numéricamente a partir de las imágenes DIR 212 y el conjunto de imágenes de ROI 222 proporcionados por el módulo de DIR 210 y el segmentador 220, respectivamente. Dado que la cuadrícula de imagen incluye vóxeles rectangulares, el generador de imágenes de RIBMC 230 aproxima las integrales de densidad Masa(Q, fi) sumando los valores de densidad P(xi) de todos los vóxeles contenidos en el subvolumen Qk1-kn de interés, es decir, x¡ e D:

El método de cuadratura usado en la ecuación 7 se conoce como regla reticular. El error e en este tipo de aproximaciones depende de la resolución de la discretización:

e ( N ) = 0 ( N " r /3 ) , (8)

para funciones con derivada acotada hasta el orden r. La ecuación 8 indica que la precisión de la aproximación de cuadratura aumenta a medida que aumenta la resolución de la discretización. Para la aproximación definida por la ecuación 7, N = |0|, es decir, N es igual al número de vóxeles dentro de cada subvolumen Qk, k = 1,2, ... n. Debido a que la resolución de la cuadrícula de imagen es fija y no se puede refinar, la precisión de aproximación de las integrales de RIBMC definidas por la ecuación 6 depende del número N de vóxeles contenidos en los subvolúmenes Qk, k = 1, 2, ..., n y 0(Qk) (es decir, los subvolúmenes deformados Qk). En consecuencia, una estrategia de tomar cada vóxel como su propio subvolumen Qk puede dar como resultado una imagen de RIBMC 234 contaminada con errores.

El empleo de subvolúmenes más grandes (subvolúmenes) en la ecuación 6 mejora la precisión de la estimación de cuadratura para la masa de la región, pero convoluciona las contribuciones de cambio en la masa de vóxeles individuales. En este sentido, el generador de imágenes de RIBMC 230 puede estimar en primer lugar el cambio en la masa sanguínea en n subvolúmenes de referencia Qk, k = 1,2, ... n, de los pulmones definidos en la primera imagen de TC 3D 134p¹y en la segunda imagen de TC 3D 134p². Los cambios en la masa sanguínea para vóxeles individuales se deducen entonces a partir de las observaciones por regiones usando un enfoque de procesamiento de imágenes basado en optimización similar a los usados en la eliminación de borrosidad en imágenes.

El generador de imágenes de RIBMC 230 puede generar subvolúmenes, Qk, k = 1, 2, ... n, aplicando el algoritmo de agrupamiento de k-medias a la ROI de volumen pulmonar completo definida en P (véase la figura 1D). El generador de imágenes de RIBMC 200 puede usar otro método para generar las n subregiones Qk, k = 1, 2, ... n. Como se muestra en la figura 1D, la imagen de subdivisión de volumen pulmonar 232p se define con una pluralidad de los subvolúmenes Qk, k = 1, 2, ... n. Los subvolúmenes Qk, k = 1, 2, ... n, son relativamente grandes por razones de claridad y de ilustración. Sin embargo, se apreciará que se puede seleccionar cualquier número n de subvolúmenes Qk, k = 1, 2, ... n, y que los tamaños de los subvolúmenes Qk son independientes del número de subvolúmenes seleccionados, y que los subvolúmenes se pueden superponer, o no, entre sí.

El generador de imágenes de RIBMC 230 también puede generar un subvolumen para cada vóxel individual en la región pulmonar de interés. En tales casos, el número de subvolúmenes, n, es igual al número total de vóxeles en la segmentación pulmonar.

Con los subvolúmenes Qk, k = 1, 2, ... n, definidos, el generador de imágenes de RIBMC evalúa y correlaciona, de acuerdo con la transformación de registro de imagen deformable, los subvolúmenes Qk, k = 1, 2, ... n, en la primera imagen 232^pcon sus posiciones espaciales correspondientes en una segunda imagen 232^q, correspondiente al segundo punto de tiempo Í2. Los subvolúmenes correlacionados se definen matemáticamente como

# = 0(Qk).

Por lo tanto, el cambio en la masa estimado AMasa(Qk, Í1, Í2) para cada subvolumen Qk se aproxima como:

A M a s a ( n k , t 1, t 2) , l XleakP ( X i) - l XleSk Q (x j ) , (9)

donde las imágenes ajustadas P , Q, respetan las máscaras de segmentación pulmonar binaria. Por ejemplo,

P(x ⁱ) s i Bp ( x i ) 1

P(X ⁱ) = @ 0 , (10)

0 s i Bp ( x i )

donde Bp es una imagen de ROI binaria 222 (mostrada en la figura 1D cuando se utiliza una segmentación de parénquima y en la figura 1C cuando se utiliza el volumen pulmonar completo).

Una representación matemática de la imagen de RIBMC 234, designada como U(x), proporciona el cambio en la masa medido que tiene lugar entre el primer punto de tiempo Í1 y el segundo punto de tiempo Í2 del conjunto de imágenes de TC 4D 150 para cada uno de los vóxeles contenidos en el conjunto de imágenes de ROI 222. Las estimaciones de cambio en la masa por regiones proporcionadas por la ecuación 9 están relacionadas con los cambios en la masa de vóxel individuales a través de una restricción de coherencia. Específicamente, la suma de los cambios en la masa de vóxel contenidos en los subvolúmenes Qk, k = 1,2, ... n, debería ser igual al cambio en la masa por regiones total: £x¡e%k E (x¿ ) = A M a s a (ñ k , t 1, t 2) , k = 1 ,2 , ... n (11)

En conjunto, las n restricciones se pueden representar como un sistema lineal de ecuaciones:

C u = b,

c e mn x N, b e m n x l , u g mN x l , (12)

donde

M {fcxl}

designa un vector de k dimensiones de números reales, ui = U(xi), y bi = AMasa(Q¡, Í1, Í2), y

_ f i si x^?e n ^¿

^{Cu =}

1 ^Q

0 de l ^Jo con ¹trario ^. ⁽¹³⁾

Factores tales como el ruido de la imagen y los errores de segmentación sugieren que la ecuación 12 no se debería incorporar como una restricción estricta. Además, no se garantiza que la ecuación 12 proporcione suficiente información para determinar u de forma singular. En consecuencia, se necesita una suposición adicional acerca del comportamiento de u para regularizar el problema de deducir u a partir de la ecuación 12.

Considerando que los déficits de cambio en la masa sanguínea con fronteras bien definidas son posibles en pulmones enfermos, el generador de imágenes de RIBMC 200 emplea un modelo de variación total (VT). Un regularizador de VT supone que la imagen desconocida U varía de forma suave entre discontinuidades o bordes bien definidos. Matemáticamente, esto se modela minimizando la norma del gradiente de imagen. El generador de imágenes de RIBMC 230 emplea una formulación de función de penalización definida por la ecuación 12 y el regularizador de VT, cuyo minimizador es la imagen de RIBMC U :

El parámetro de penalización a dictamina el grado en el que la solución U respeta ambos aspectos del modelo. Intuitivamente, un valor más grande de a puede respetar las estimaciones de masa a expensas de la suavidad (regularidad de la imagen), mientras que un a más pequeño puede generar unas imágenes de RIBMC 234 más suaves, como se muestra en la figura 1E. Por lo tanto, el generador de imágenes de RIBMC 230 usa el conjunto de imágenes de ROI 222 mostrado en la figura 1C para determinar la imagen de RIBMC 234, l f , que es una visualización del cambio en la masa sanguínea cuantificado. La imagen de RIBMC 234, U', como se describe, se determina ejecutando la ecuación 14. Sin embargo, también se pueden usar otros métodos para determinar la imagen de RIBMC 234, lA

Haciendo referencia de nuevo a la figura 1E, las regiones más brillantes de la imagen de RIBMC 234 indican una cantidad relativamente grande de cambio en la masa sanguínea (con respecto a los puntos de tiempo de TC 4D t1, t2), mientras que los colores más oscuros indican muy poco o ningún cambio en la masa sanguínea. Los colores incluyen un espectro de colores en el que el color más oscuro es indicativo del cambio más pequeño en la masa sanguínea y el más claro es indicativo del cambio más grande en la masa sanguínea. Por ejemplo, una zona negra puede indicar una zona de hipocaptación de perfusión en la misma, que puede corresponder a la presencia de un tumor o de una obstrucción en la vasculatura (tal como una embolia pulmonar).

El módulo de RIBMC 200 incluye una unidad de procesamiento gráfico (GPU) para calcular las imágenes DIR 212, las imágenes de ROI 222, las imágenes correlacionadas 232 y/o las imágenes de RIBMC 234. La GPU es un circuito electrónico especializado diseñado para manipular y alterar rápidamente la memoria para acelerar la creación de imágenes en una memoria intermedia de fotogramas destinada a emitir una salida a un visualizador. Sin embargo, también se puede usar una tarjeta de GPU sin visualizador para computación científica.

Como se describe, el sistema de generación de imágenes 100 se puede usar ventajosamente para producir unas imágenes de RIBMC 232 de los pulmones de un paciente 20 sin el uso de contraste, debido a que el tejido pulmonar y la sangre tienen un contraste natural entre los mismos. También se pueden generar imágenes de otros órganos del cuerpo de un paciente que crean un contraste natural con la sangre usando el sistema de generación de imágenes 100.

La figura 2 ilustra una disposición ilustrativa de operaciones para un método 400 para determinar y emitir una imagen de RIBMC 234. En el bloque 402, el método 400 incluye recibir, en un generador de imágenes de RIBMC 230 que incluye hardware de procesamiento de datos, el conjunto de imágenes de TC 4D 150 de una región torácica de un paciente 20. Cada conjunto de imágenes de TC 4D 150 contiene una fase de inspiración máxima y de espiración máxima (el RIBMC se puede computar para cualquier par de fases). En el bloque 404, el método 400 incluye ejecutar, en el generador de imágenes de RIBMC 230, una función de registro de imagen deformable (función de DIR) en las fases de inspiración y de espiración máxima del conjunto de imágenes de TC 4D 150 recibido. En el bloque 406, el método 400 incluye segmentar, en el generador de imágenes de RIBMC 230, las imágenes de TC 4D 150 recibidas para dar una imagen segmentada 222, siendo indicativa, la imagen segmentada 222, del volumen pulmonar y/o del parénquima pulmonar del paciente 20. En el bloque 408, el método 400 incluye determinar, en el generador de imágenes de RIBMC 230, un cambio en la masa sanguínea entre el estado de espiración y el estado de inspiración en función de una transformación espacial de DIR y los valores de TC. En el bloque 410, el método 400 incluye emitir, desde el generador de imágenes de RIBMC 230, una imagen de cambio de masa sanguínea inducido por la respiración 234 en función de la distribución espacial determinada de cambios en la masa sanguínea.

La figura 3 es una vista esquemática de un dispositivo informático de ejemplo 300 que se puede usar para implementar los sistemas y métodos descritos en este documento. El dispositivo informático 300 está destinado a representar diversas formas de ordenadores digitales, tales como ordenadores portátiles, ordenadores de escritorio, estaciones de trabajo, asistentes personales digitales, servidores, servidores blade, ordenadores centrales y otros ordenadores apropiados. Se pretende que los componentes mostrados en el presente caso, sus conexiones y relaciones, y sus funciones sean solo ilustrativos, y no se pretende que limiten las implementaciones de las invenciones descritas y/o reivindicadas en este documento.

El dispositivo informático 300 incluye un procesador 310, una memoria 320, un dispositivo de almacenamiento 330, una interfaz/controlador de alta velocidad 340 que se conecta a la memoria 320 y a los puertos de ampliación de alta velocidad 350, y una interfaz/controlador de baja velocidad 360 que se conecta al bus de baja velocidad 370 y al dispositivo de almacenamiento 330. Cada uno de los componentes 310, 320, 330, 340, 350 y 360 están interconectados usando diversos buses y pueden montarse en una placa base común o de otras formas, según corresponda. El procesador 310 puede procesar instrucciones para su ejecución dentro del dispositivo informático 300, incluyendo instrucciones almacenadas en la memoria 320 o en el dispositivo de almacenamiento 330 para visualizar datos gráficos para una interfaz gráfica de usuario (GUI) en un dispositivo de entrada/salida externo, tal como el visualizador 380 acoplado a la interfaz de alta velocidad 340. En otras implementaciones, se pueden usar múltiples procesadores y/o múltiples buses, según sea apropiado, junto con múltiples memorias y tipos de memoria. Además, se pueden conectar múltiples dispositivos informáticos 300, proporcionando cada dispositivo porciones de las operaciones necesarias (por ejemplo, como banco de servidores, un grupo de servidores blade o un sistema de múltiples procesadores).

La memoria 320 almacena información de forma no transitoria dentro del dispositivo informático 300. La memoria 320 puede ser un medio legible por ordenador, una(s) unidad(es) de memoria volátil o una(s) unidad(es) de memoria no volátil. La memoria no transitoria 320 pueden ser dispositivos físicos usados para almacenar programas (por ejemplo, secuencias de instrucciones) o datos (por ejemplo, información de estado de programa) de forma temporal o permanente para su uso por el dispositivo informático 300. Los ejemplos de memoria no volátil incluyen, pero sin limitación, memoria flash y memoria de solo lectura (ROM)/memoria de solo lectura programable (PROM)/memoria de solo lectura programable y borrable (EPROM)/memoria de solo lectura programable y borrable electrónicamente (EEPROM) (por ejemplo, habitualmente usada para firmware, tal como programas de arranque). Los ejemplos de memoria volátil incluyen, pero sin limitación, memoria de acceso aleatorio (RAM), memoria de acceso aleatorio dinámica (DRAM), memoria de acceso aleatorio estática (SRAM), memoria de cambio de fase (PCM), así como discos o cintas.

El dispositivo de almacenamiento 330 es capaz de proporcionar almacenamiento masivo para el dispositivo informático 300. En algunas implementaciones, el dispositivo de almacenamiento 330 es un medio legible por ordenador. En diversas implementaciones diferentes, el dispositivo de almacenamiento 330 puede ser un dispositivo de disquete, un dispositivo de disco duro, un dispositivo de disco óptico o un dispositivo de cinta, una memoria flash u otro dispositivo de memoria de estado sólido similar, o una matriz de dispositivos, incluyendo dispositivos en una red de área de almacenamiento u otras configuraciones. En implementaciones adicionales, un producto de programa informático está incorporado de forma tangible en un soporte de información. El producto de programa informático contiene unas instrucciones que, cuando se ejecutan, realizan uno o más métodos, tales como los descritos anteriormente. El soporte de información es un medio legible por ordenador o por máquina, tal como la memoria 320, el dispositivo de almacenamiento 330 o una memoria en el procesador 310.

El controlador de alta velocidad 340 gestiona operaciones que hacen un uso intensivo del ancho de banda para el dispositivo informático 300, mientras que el controlador de baja velocidad 360 gestiona operaciones que hacen un uso menos intensivo del ancho de banda. Tal atribución de tareas solo es ilustrativa. En algunas implementaciones, el controlador de alta velocidad 340 está acoplado a la memoria 320, al visualizador 380 (por ejemplo, a través de un procesador de gráficos o acelerador) y a los puertos de ampliación de alta velocidad 350, que pueden aceptar diversas tarjetas de ampliación (no mostradas). En algunas implementaciones, el controlador de baja velocidad 360 está acoplado al dispositivo de almacenamiento 330 y al puerto de ampliación de baja velocidad 370. El puerto de ampliación de baja velocidad 370, que puede incluir diversos puertos de comunicación (por ejemplo, USB, BLUETOOTH®, Ethernet, Ethernet inalámbrico), se puede acoplar a uno o más dispositivos de entrada/salida, tales como un teclado, un dispositivo señalador, un escáner o un dispositivo de interconexión en red, tal como un conmutador o encaminador, por ejemplo, a través de un adaptador de red.

El dispositivo informático 300 se puede implementar en un número de formas diferentes, como se muestra en la figura. Por ejemplo, este se puede implementar como un servidor convencional 300a o múltiples veces en un grupo de tales servidores 300a, tal como un ordenador portátil 300b, o como parte de un sistema de servidores en bastidor 300c.

Diversas implementaciones de los sistemas y técnicas descritas en el presente caso se pueden realizar en circuitos electrónicos digitales, circuitos integrados, ASIC especialmente diseñados (circuitos integrados para aplicaciones específicas), FPGA (matrices de puertas programables en campo), hardware, firmware o software informático, y/o combinaciones de los mismos. Estas diversas implementaciones pueden incluir su implementación en uno o más programas informáticos que se pueden ejecutar y/o interpretar en un sistema programable que incluya, al menos, un procesador programable, que puede ser de propósito general o especial, acoplado para recibir datos e instrucciones de, y para transmitir datos e instrucciones a, un sistema de almacenamiento, al menos un dispositivo de entrada y al menos un dispositivo de salida.

Estos programas informáticos (también conocidos como programas, software, aplicaciones de software o código) incluyen instrucciones de máquina para un procesador programable, y se pueden implementar en un lenguaje de programación orientado a objetos y/o de procedimiento de alto nivel, y/o en lenguaje ensamblador/de máquina. Como se usan en el presente documento, las expresiones "medio legible por máquina" y "medio legible por ordenador" se refieren a cualquier producto de programa informático, aparato y/o dispositivo (por ejemplo, discos magnéticos, discos ópticos, memoria, Dispositivos Lógicos Programables (PLD)) usados para proporcionar instrucciones y/o datos de máquina a un procesador programable, incluyendo un medio legible por máquina que recibe instrucciones informáticas como una señal legible por máquina. La expresión "señal legible por máquina" se refiere a cualquier señal usada para proporcionar instrucciones informáticas y/o datos a un procesador programable.

Las implementaciones de la materia objeto y las operaciones funcionales descritas en esta memoria descriptiva se pueden implementar en circuitos electrónicos digitales, o en software, firmware o hardware informático, incluyendo las estructuras divulgadas en esta memoria descriptiva y sus equivalentes estructurales, o en combinaciones de una o más de las mismas. Además, la materia objeto descrita en esta memoria descriptiva se puede implementar como uno o más productos de programa informático, es decir, uno o más módulos de instrucciones de programa informático codificadas en un medio legible por ordenador para su ejecución en, o para controlar el funcionamiento de, aparatos de procesamiento de datos. El medio legible por ordenador puede ser un dispositivo de almacenamiento legible por máquina, un sustrato de almacenamiento legible por máquina, un dispositivo de memoria, una composición de materia que afecta a una señal propagada legible por máquina, o una combinación de uno o más de los mismos. Las expresiones "aparato de procesamiento de datos", "dispositivo informático" y "procesador informático" abarcan todos los aparatos, dispositivos y máquinas para el procesamiento de datos, incluyendo, a modo de ejemplo, un procesador programable, un ordenador, o múltiples procesadores u ordenadores. El aparato puede incluir, además de hardware, código que crea un entorno de ejecución para el programa informático en cuestión, por ejemplo, código que constituye firmware de procesador, una pila de protocolos, un sistema de gestión de base de datos, un sistema operativo, o una combinación de uno o más de los mismos. Una señal propagada es una señal generada artificialmente, por ejemplo, una señal eléctrica, óptica o electromagnética generada por máquina que se genera para codificar información para su transmisión a un aparato receptor adecuado.

Un programa informático (también conocido como aplicación, programa, software, aplicación de software, secuencia de comandos o código) se puede escribir en cualquier forma de lenguaje de programación, incluyendo lenguajes compilados o interpretados, y se puede implementar en cualquier forma, incluyendo como un programa autónomo o como un módulo, componente, subrutina u otra unidad adecuada para su uso en un entorno informático. Un programa informático no se corresponde necesariamente con un archivo en un sistema de archivos. Un programa se puede almacenar en una porción de un archivo que contiene otros programas o datos (por ejemplo, una o más secuencias de comandos almacenadas en un documento de lenguaje de marcado), en un único archivo dedicado al programa en cuestión, o en múltiples archivos coordinados (por ejemplo, archivos que almacenan uno o más módulos, subprogramas o porciones de código). Un programa informático se puede implementar para ejecutarse en un ordenador o en múltiples ordenadores que están ubicados en un sitio o distribuidos por múltiples sitios e interconectados por una red de comunicación.

Los procesos y flujos lógicos descritos en esta memoria descriptiva pueden ser realizados por uno o más procesadores programables que ejecutan uno o más programas informáticos para realizar funciones operando sobre datos de entrada y generando una salida. Los procesos y flujos lógicos también se pueden realizar a través de, y el aparato también se puede implementar como, circuitos lógicos de propósito especial, por ejemplo, una FPGA (matriz de puertas programables en campo) o un ASIC (circuito integrado específico de la aplicación), o un ASIC especialmente diseñado para soportar el entorno de radiación alta del espacio (conocido como "reforzado contra la radiación" o "radiorreforzado").

Los procesadores adecuados para la ejecución de un programa informático incluyen, a modo de ejemplo, microprocesadores de propósito tanto general como especial, y cualesquiera uno o más procesadores de cualquier tipo de ordenador digital. En general, un procesador recibirá instrucciones y datos desde una memoria de solo lectura o una memoria de acceso aleatorio, o ambas. Los elementos esenciales de un ordenador son un procesador para realizar instrucciones y uno o más dispositivos de memoria para almacenar instrucciones y datos. En general, un ordenador también incluirá, o estará acoplado operativamente para recibir datos desde o transferir datos a, o ambos, uno o más dispositivos de almacenamiento masivo para almacenar datos, por ejemplo, discos magnéticos o magnetoópticos, o discos ópticos. Sin embargo, un ordenador no necesita tener tales dispositivos. Además, un ordenador puede estar incorporado en otro dispositivo, por ejemplo, un teléfono móvil, un asistente personal digital (PDA), un reproductor de audio móvil, un receptor de Sistema de Posicionamiento Global (GPS), por nombrar unos cuantos. Los medios legibles por ordenador adecuados para almacenar datos e instrucciones de programa informático incluyen todas las formas de memoria no volátil, medios y dispositivos de memoria, incluyendo, a modo de ejemplo, dispositivos de memoria de semiconductores, por ejemplo, EPROM, EEPROM y dispositivos de memoria flash; discos magnéticos, por ejemplo, discos duros internos o discos extraíbles; discos magnetoópticos; y discos CD-ROM y DVD-ROM. El procesador y la memoria pueden se pueden complementar con o incorporarse en circuitos lógicos de propósito especial.

Uno o más aspectos de la divulgación se pueden implementar en un sistema informático que incluye un componente de extremo posterior, por ejemplo, como un servidor de datos, o que incluye un componente de middleware, por ejemplo, un servidor de aplicaciones, o que incluye un componente de extremo frontal, por ejemplo, un ordenador cliente que tiene una interfaz gráfica de usuario o un navegador web a través del cual un usuario puede interaccionar con una implementación de la materia objeto descrita en esta memoria descriptiva, o cualquier combinación de uno o más de tales componentes de extremo posterior, de middleware o de extremo frontal. Los componentes del sistema pueden estar interconectados mediante cualquier forma o medio de comunicación de datos digitales, por ejemplo, una red de comunicación. Los ejemplos de redes de comunicación incluyen una red de área local ("LAN") y una red de área extensa ("WAN"), una inter-red (por ejemplo, Internet) y redes punto a punto (por ejemplo, redes punto a punto ad hoc).

El sistema informático puede incluir clientes y servidores. Un cliente y servidor están generalmente distantes entre sí y, habitualmente, interaccionan a través de una red de comunicación. La relación entre el cliente y el servidor surge en virtud de los programas informáticos que se ejecutan en los respectivos ordenadores y que tienen una relación cliente-servidor entre sí. En algunas implementaciones, un servidor transmite datos (por ejemplo, una página de HTML) a un dispositivo cliente (por ejemplo, con el fin de visualizar datos en y recibir entradas de usuario de un usuario que interacciona con el dispositivo cliente). Los datos generados en el dispositivo cliente (por ejemplo, un resultado de la interacción del usuario) se pueden recibir desde el dispositivo cliente en el servidor.

Se ha descrito un número de implementaciones. No obstante, se entenderá que se pueden realizar diversas modificaciones sin apartarse del alcance de la invención, que se define en las reivindicaciones adjuntas.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método para determinar un cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración a partir de una tomografía computarizada tetradimensional, comprendiendo el método:

recibir, en un hardware de procesamiento de datos, un conjunto de imágenes de tomografía computarizada tetradimensional que incluye una primera imagen de tomografía computarizada tridimensional de un volumen torácico y una segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional del volumen torácico; determinar, en el hardware de procesamiento de datos, una transformación espacial desde la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional a la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional, que comprende:

ejecutar, en el hardware de procesamiento de datos, una función de registro de imagen deformable, DIR, sobre la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional;

delinear, con el hardware de procesamiento de datos, una primera pluralidad de subvolúmenes dentro de la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional;

deformar, con el hardware de procesamiento de datos, cada uno de la primera pluralidad de subvolúmenes sobre la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional, en donde la etapa de deformar cada uno de la primera pluralidad de subvolúmenes incluye estimar un cambio en la masa sanguínea para cada uno de los subvolúmenes;

determinar, en el hardware de procesamiento de datos, una distribución espacial del cambio en la masa sanguínea dentro del volumen torácico en función de la transformación espacial; y

emitir, desde el hardware de procesamiento de datos, una imagen de cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración generada en función de la distribución espacial determinada del cambio en la masa sanguínea.

2. El método de la reivindicación 1, que comprende además segmentar, en el hardware de procesamiento de datos, la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional.

3. El método de la reivindicación 1, que comprende además proporcionar, con el hardware de procesamiento de datos, una imagen de registro de imagen deformable en forma de campo de vectores de desplazamiento, siendo indicativo, el campo de vectores de desplazamiento, del movimiento pulmonar inducido por la respiración de un paciente.

4. El método de la reivindicación 1, en donde determinar el cambio en la masa sanguínea dentro del volumen incluye determinar, con el hardware de procesamiento de datos, una suma de un cambio en la masa sanguínea para la primera pluralidad de subvolúmenes.

5. Un sistema que comprende:

hardware de procesamiento de datos; y

hardware de memoria en comunicación con el hardware de procesamiento de datos, almacenando el hardware de memoria unas instrucciones que, cuando se ejecutan en el hardware de procesamiento de datos, hacen que el hardware de procesamiento de datos realice operaciones que comprenden:

recibir un conjunto de imágenes de tomografía computarizada tetradimensional que incluye una primera imagen de tomografía computarizada tridimensional de un volumen torácico y una segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional del volumen torácico;

determinar una transformación espacial desde la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional a la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional, que comprende:

ejecutar una función de registro de imagen deformable, DIR, sobre la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional; delinear una primera pluralidad de subvolúmenes sobre la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional;

deformar cada uno de la primera pluralidad de los subvolúmenes sobre la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional, en donde la operación de deformar cada uno de la primera pluralidad de subvolúmenes incluye estimar un cambio en la masa sanguínea para cada uno de los subvolúmenes; determinar una distribución espacial del cambio en la masa sanguínea dentro del volumen torácico en función de la transformación espacial; y

emitir una imagen de cambio en la masa sanguínea inducido por la respiración generada en función de la distribución espacial determinada del cambio en la masa sanguínea.

6. El sistema de la reivindicación 5, en donde las operaciones comprenden además segmentar la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional.

7. El sistema de la reivindicación 5, en donde las operaciones comprenden además proporcionar una imagen de registro de imagen deformable en forma de campo de vectores de desplazamiento, siendo indicativo, el campo de vectores de desplazamiento, del movimiento pulmonar inducido por la respiración de un paciente.

8. El método de la reivindicación 3 o el sistema de la reivindicación 7, en donde el campo de vectores de desplazamiento incluye una pluralidad de vectores, siendo indicativo, cada uno de los vectores, de posiciones espaciales correspondientes de un único punto dentro de la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional.

9. El método de la reivindicación 1 o el sistema de la reivindicación 5, en donde la primera imagen de tomografía computarizada tridimensional se toma en una primera fase de un ciclo respiratorio y la segunda imagen de tomografía computarizada tridimensional se toma en una segunda fase del ciclo respiratorio.

10. El método o sistema de la reivindicación 9, en donde la primera fase es una fase de inspiración completa y la segunda fase es una fase de espiración completa.

11. El sistema de la reivindicación 5, en donde la operación de determinar el cambio en la masa sanguínea dentro del volumen incluye determinar, con el hardware de procesamiento de datos, una suma de un cambio en la masa sanguínea para la primera pluralidad de subvolúmenes.