JP2012518168A - 核画像化におけるモデルベースの視野拡大 - Google Patents

Abstract

ＣＴ画像化システム（１２）は第１のＦＯＶの構造データを生成する。この構造データはＣＴ再構成プロセッサ（５２）により再構成されてＣＴ画像表示になる。核画像化システムは第１のＦＯＶより小さい第２のＦＯＶから機能データを取得する。第１のＰＥＴ再構成プロセッサ（６０）は機能データを再構成してＰＥＴ画像表示にする。融合プロセッサ（６４）は、ＰＥＴ画像表示を、ＣＴ画像表示から抽出したマップと合成して、拡張ＦＯＶ画像表示を生成する。スピルオーバー補正ユニット（６６）と後方散乱補正ユニット（６８）は、拡張ＦＯＶ画像表示からスピルオーバー補正データと後方散乱補正データを求める。再構成プロセッサ（７０）は、スピルオーバー補正データ、後方散乱補正データ、および機能データに基づき、スピルオーバー補正と後方散乱補正をした機能画像表示を生成する。

Description

本出願は医療用画像化システムと方法に関する。特に、ＰＥＴ／ＣＴシステムなどのマルチモーダルシステムとともに使うことができる。言うまでもなく、本発明はＳＰＥＣＴ、ＣＴ、ＰＥＴ、ＭＲＩなどの様々な組み合わせに適用することも可能である。

マルチモーダル・トモグラフィ・システムでは、異なる２つ以上の画像化モダリティを用いて、対象空間の異なる成分を発見し、または測定する。ＰＥＴ／ＣＴシステムでは、ＰＥＴ画像化システムは体内の高メタボリック活動の画像を作成し、その周りの生体構造の画像を作成するのではない。ＣＴスキャンにより医師は人体内の内部構造を見ることができる。患者は、ＰＥＴ／ＣＴスキャンを受ける前に、放射性医薬品の投与を受ける。この医薬品は、血液で運ばれて、目標器官や領域に集まり、陽電子を放出する対消滅イベントを生じる。スキャンの際、放射される放射線をシステムで検出して、患者体内の放射線医薬品の分布画像を生成する。画像により、循環系、および／または様々な領域や器官における放射性医薬品の相対的な吸収が分かる。ＰＥＴ／ＣＴ画像においてＣＴスキャンによる人体組織データと、ＰＥＴスキャンによる代謝データとを統合することにより、内科医は、病変があれば、その場所と程度を決定でき、それがどのくらい早く拡散しているか追跡する視覚的情報を得ることができる。ＰＥＴ／ＣＴシステムは、治療が難しい領域（例えば、頭部や頸部、従隔、手術後の腹部など）と、患者が放射線療法や化学療法を受ける治療エリアの局在診断に特に役立つ。

ＣＴスキャンデータを減衰補正のために用いて、ＰＥＴ画像をさらに改善できる。従来のＰＥＴシステムにおける減衰補正は、外部放射線源（external radioactive transmission source）がＦＯＶの周りを回転し、検査領域に患者がいない時と、いる時の２つの場合に、検査領域による減衰を測定する透過スキャンを用いる場合がある。２つの値の比を用いて、密度が一様でないことによる画像ノイズ、画像アーティファクト、画像歪みを補正し、生命機能（vital features）をマスクできる。

ＰＥＴ／ＣＴシステムは、ＣＴ透過データを用いて、放射された光子の吸収を補正するのに用いられる人体の密度差の減衰マップを構成する。ＣＴベースの減衰補正は、統計的ノイズが少なく、取得が高速であり、注入した放射性同位元素の干渉を受けず、放射線源ハードウェアがいらないという利点がある。

散乱補正アルゴリズムにも、ＣＴにより求めた減衰マップを使う利点がある。散乱補正アルゴリズムは、ＣＴ透過減衰マップと放射ＰＥＴデータに基づき、散乱分布をモデル化する。散乱の寄与を差し引いてから、ＰＥＴデータを再構成して、散乱補正画像を生成する。

核画像を用いた心臓病研究が広く行われている。冠動脈灌流と親近生存性の研究は、通常ＳＰＥＣＴを用いて行われるが、ＰＥＴも使われ出した。透過スキャンベースの減衰マップで、胸と隔膜を容易に補正できるからである。これらの核画像モダリティは両方とも視野（ＦＯＶ）が限定されており、データを１つのベッド位置でしか取得しないＰＥＴを用いた心臓の動的研究ではなおさらである。空間解像度が限定されているので、ＦＯＶの外側の活動の散乱推定とスピルオーバー推定が困難である。このＦＯＶの外側の活動が測定されないからである。例えば、心臓病研究において、肝臓は心臓の近くにあるが、多量の放射性トレーサを取り込み、心臓領域に活動のスピルオーバー（spill-over）を生じる。全身を対象とした研究では、部分容量補正アルゴリズムを用いてスピルオーバーを補正できる。しかし、スピルオーバー活動の源がＦＯＶに部分的に、または完全に入っていないとき、問題が生じる。また、ＦＯＶの外側の肝臓による後方散乱は、単一散乱シミュレーション（ＳＳＳ）ではモデル化できない。

本願は、上記の問題などを解消する、核画像化ＦＯＶの外側の大量の活動を数量化できる、新しく、かつ改良された診断画像システムを提供するものである。

一態様により、第１の画像化システムと核画像化システムとを有する合成画像化システムを提供する。第１の画像化システムは第１のＦＯＶ中の少なくとも１つの解剖学的構造の機能データを取得するように構成されている。核画像化システムは、第１のＦＯＶより小さい第２のＦＯＶ中の少なくとも１つの解剖学的構造の機能データを取得するように構成されている。再構成プロセッサは、第１の画像化システムにより取得した構造データに基づきスピルオーバーアーティファクトと後方散乱アーティファクトのうち少なくとも一方について補正された、核画像化システムにより取得した機能データを再構成するように構成されている。

他の態様により、合成画像化システムを用いる方法を提供する。該方法は第１の画像化システムで、第１のＦＯＶ中の少なくとも１つの解剖学的構造の構造データを取得する段階を含む。核画像化システムにより、第１のＦＯＶより小さい第２のＦＯＶ中の少なくとも１つの解剖学的構造の機能データを取得する。機能データは、第１の画像化システムにより取得した構造データに基づきスピルオーバーアーティファクトと後方散乱アーティファクトのうち少なくとも一方について補正され、再構成される。

優位性として、機能的ＰＥＴ画像における信号対雑音比を高くできる。

本発明のさらに別の優位性は、以下の詳細な説明を読んで理解すれば当業者には明らかになるであろう。

本発明は、様々なコンポーネントとその構成、及び様々なステップとその構成の形を取る。図面は好ましい実施形態を例示することのみを目的とし、本発明を限定するものと解してはならない。

モデルベースのＦＯＶ拡張を有する一体型ＰＥＴ／ＣＴシステムを示す図である。 肝臓全体がＦＯＶ内にあるＣＴサービュー（surview）スキャンを示す図である。 ＮＨ３による動的灌流研究中の患者の３つのビューを示す図である。 核検出器においてニセ一致イベントを生じる、ＦＯＶの外側の後方散乱イベントを示す図である。 スピルアウト活動を数量化するグラフである。均質な活動（○）の領域をなめらかなプロファイル（＋）として画像内に表している。 実施形態による画像合成方法を示すフロー図である。

図１を参照して、診断画像システム１０はＸ線コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）と、ＰＥＴやＳＰＥＣＴなどの核画像化との機能を有する。診断画像システム１０は、第１の画像化システムを有し、これは図示した実施形態ではＣＴスキャナ１２であり、第１のガントリ１４内に収容されている。ボア（bore）１６はＣＴスキャナ１２の第１の検査領域１８を画定する。放射線検出器アレイ２０は、回転ガントリ２２上に配置され、回転ガントリ２２上の検出器に対向して配置されたＸ線源２４からの放射（transmission radiation）を受けるように構成されている。言うまでもなく、他の画像化モダリティも想定している。

第２の画像化システムは、図示した実施形態ではＰＥＴスキャナ２６であり、第２のガントリ２８内に収容されており、患者受け入れボア（patient receiving bore）３０を画定する。言うまでもなく、ＳＰＥＣＴその他の画像化モダリティも想定している。放射線検出器３４の静止リングがボア３０の周りに配置され、第２の、ＰＥＴ検査領域３２を画定する。

２つのガントリ１４、２８は互いに隣接し、患者指示トラックまたは経路３８に沿った、２つの検査領域１８、３２の間の縦軸に沿って並進運動する共通の患者支持部３６を共有している。モータその他の駆動メカニズム（図示せず）が、検査領域１８、３２において、患者支持部を縦方向に動かし、垂直方向に調整する。図示した実施形態では、ＰＥＴガントリ２８は、ガントリトラック４０に沿って並進運動し、画像化システム１２、２６間の移動時間（transit time）を短くする。ガントリが狭く配置されているので、スキャン時間が長くなって患者の動きや位置合わせ誤差（misregistration errors）が生じにくくなっている。ＣＴとＰＥＴのシステムを共通の検査領域を有する単一の共通ガントリに搭載することも想定できる。

図１を引き続き参照して、患者支持部３６は、画像化する患者や被験者を、ＣＴサービュースキャン（CT surview scan）をＣＴスキャナ１２により生成するために、第１の検査領域１８中に配置する。心臓病研究においては、サービュースキャンは、軸方向に約２５０ｍｍであり、胸郭を含み、心臓４２と肝臓４４を含んでいる。取得したサービューデータは、データバッファ５０に記憶され、ＣＴ再構成プロセッサ５２により処理されてＣＴ画像表示（図２）になる。これはＣＴ画像メモリユニット５４に格納される。

患者支持部は被験者をＰＥＴ検査領域３２に移動させる。心臓病研究に関して、患者支持部は、ＣＴサービュースキャンに基づき、被験者の心臓をＰＥＴ ＦＯＶ内に、一般的には直径１８０ｍｍの円筒内に位置合わせ（align）する。取得したＰＥＴデータはデータバッファ５６に格納される。

減衰補正ユニット５８により減衰マップを生成する。これをＰＥＴ画像再構成プロセッサ６０が使い、ＰＥＴデータから減衰補正したＰＥＴ画像表示（図３）を生成する。アナトミマップがアナトミ抽出（anatomy extraction）ユニット６２により生成される。このユニットは、ＦＯＶの外側の関心器官（organ of interest）の解剖学的形状や概観を、セグメンテーションや主成分分析などの方法を用いて抽出する。心臓病研究では、肝臓やその他の高活動器官をアナトミ抽出ユニット６２によりモデル化して、これを用いて画像補整のためＰＥＴ画像表示の有効ＦＯＶを拡大する。融合プロセッサ６４は、減衰補正ＰＥＴ画像表示とアナトミマップとを位置合わせ、レジストレーション、または融合して、ＰＥＴ画像強度値を、実際のＰＥＴ ＦＯＶの外側にある、抽出した器官に外挿して、ＰＥＴ ＦＯＶの理論的拡張を生成する（図４）。拡張ＦＯＶ ＰＥＴデータは、スピルオーバー補正（spill-over correction）ユニット６６と散乱シミュレーションユニット６８とにより用いられ、それぞれ補正データセットが生成される。これらの補正データセットは再構成プロセッサ７０により用いられる。再構成プロセッサ７０は、補正ＰＥＴ画像表示を生成する。生成された補正ＰＥＴ画像表示は、画像メモリユニット７２に格納される。

肝臓４４がトランケート（truncated）されている図３のＰＥＴ画像とは異なり、図４の融合画像には肝臓全体が示されている。肝臓全体には、図３のＰＥＴ画像の肝臓部分と同じ強度値が割り当てられている。トレーサ補償（tracer compensations）が大きいその他の器官を同様に処理してもよい。融合画像は肝臓がトランケートされていない拡張ＰＥＴ画像として機能する。図４の拡張画像を、スピルオーバー補正ユニット６６と散乱シミュレーションユニット６８とが用いて、それぞれスピルオーバー補正と散乱補正とを行う。スピルオーバー補正と散乱補正は、バッファ５６からの投影データに対して行っても、ＰＥＴ再構成プロセッサ６０からの減衰補正画像に対して行ってもよい。

再構成された補正後ＰＥＴ画像表示、融合されたＰＥＴおよびＣＴ画像、その他がグラフィックユーザインタフェース７４に表示される。また、グラフィックユーザインタフェース７４はユーザ入力デバイスを含み、臨床医はこのユーザ入力デバイスを用いて、画像化システムを制御してスキャニングシーケンスとプロトコル、融合した画像コンビネーションなどを選択できる。グラフィックユーザインタフェースは、確認および／またはマニュアル補正のために、補正前の画像と補正後の画像を同時に表示する。

実際の画像化デバイスの空間解像度は限られており、点放射源の画像の半値全幅（ＦＷＨＭ、full width at half maximum）により記述される。解像度が限られているので、「スピルアウト効果（spill-out effect）」と呼ばれる現象が示唆される。このため、最終的な画像では、活動（activity）のない領域に活動が割り当てられてしまう。

図５を参照して、高活動度（high activity）の領域８２が他の領域に近いと、活動度の一部が隣接領域にスピルオーバーする（８４）。領域８２が視野内にあれば、スピルオーバー８４をモデル化できる。肝臓と心臓の例では、肝臓は実質的に図４の融合画像の視野内にある。貢献する器官がすべて視野内にある場合のスピルオーバー補正アルゴリズムが知られている。

部分ボリューム効果からのスピルオーバーは、画像化システムのＦＷＨＭの約３倍未満のオブジェクト間で生じる。現在、ＰＥＴの場合、ＦＷＨＭは約６−７ｍｍの範囲にあり、ＳＰＥＣＴの場合にはこれより大きい。一例として、隔膜は肝臓と、心臓を包んでいる袋である心膜とを隔てている。隔膜の厚さは５ｍｍ未満であり、心膜の厚さは約１ｍｍである。そのため、両者は約５ｍｍ離れているので、肝臓から心臓へのスピルオーバーが起こる。

再び図４を参照して、コンプトン散乱により、放射イベント８６は視野の外側に散乱される。ＰＥＴイベントからの散乱されていないγ線と、散乱されたγ線が両方とも視野内で検出されると、２つの検出点間の直線上で生じた通常のＰＥＴイベントとして見える。従来知られているように、後方散乱をモデル化できる。しかし、モデル化にはγ線を散乱するものの構造を知らなければならない。この構造が視野の外にあるとき、これをモデル化はできない。ここで再び、図４の融合画像を用いると、ＰＥＴ視野の外側の構造が分かり、モデリングアルゴリズムを使うことができる。

図６を参照して、灌流や生存能力研究などのＰＥＴによる心臓病研究では、肝臓が大量の放射線医薬を取ってしまう。ＰＥＴのＦＯＶは限られているので、肝臓から心臓へのスピルオーバーが大きくなり得る。被験者に、ＦＤＧやアンモニアなどの放射線医薬を注入する（ステップ９０）。摂取時間後、被験者をＣＴスキャナに載せ、心臓と肝臓全体の低線量のサービュースキャンを取得し（ステップ９２）、既知の方法を用いて、画像データを画像表示に再構成する（ステップ９４）。ＣＴ画像表示を用いて心臓をＰＥＴ ＦＯＶに位置合わせする（ステップ９６）。患者の心臓をＰＥＴ ＦＯＶ中に配置し、肝臓を除く心臓全体ＰＥＴデータを取得する（ステップ９８）。ＣＴ画像表示を用いて、減衰マップ１００を生成するように構成された減衰補正ファクタを決定する。減衰マップ１００を用いて減衰補正済みＰＥＴ画像表示を再構成する（ステップ１０２）。別のプロセスで、肝臓の解剖学的形状をＣＴ画像表示から抽出する。ＰＥＴスキャナの放射エネルギーとマッチするように解剖学的肝臓表示をスケーリングし、肝臓の放射性医薬アクティビティを割り当てることにより、肝臓の解剖学的マップを生成する（ステップ１０４）。肝臓のアクティビティは、減衰補正したＰＥＴ画像表示から部分的に排除した肝臓のアクティビティに基づき、または推定値を用いて割り当てられる。肝臓の摂取は一様であると仮定して、アナトミマップを用いてＰＥＴ ＦＯＶを理論的に拡張できる。位置合わせ（register）して、肝臓のアナトミマップを心臓の減衰補正したＰＥＴ画像表示と合成することにより、拡張したＦＯＶ画像表示を生成する。既知のスピルオーバーおよび散乱補正方法を拡張したＦＯＶ画像表示に適用して（ステップ１０６）、補正した画像表示を再構成する（ステップ１０８）。他の実施形態では、部分的に排除した肝臓の解剖学的形状を、減衰補正した画像から抽出できる。部分的な解剖学的形状をデータベースとの相関を取って、またはモデル化して、肝臓の残りの形状を推定する。推定した肝臓の解剖学的形状をスケーリングして、減衰補正したＰＥＴ画像表示と合成し、スピルオーバーと散乱を補正する。

他の一実施形態では、ＰＥＴ ＦＯＶから部分的に排除した解剖学的構造における摂取は一様ではない場合、ＰＥＴ画像再構成の時に、ＰＥＴ ＦＯＶ内の部分的な解剖学的構造に基づき散乱補正とスピルオーバー補正を適用する。

本発明を好ましい実施形態を参照して説明した。前述の詳細な説明を読んで理解すれば、修正と変更に想到することができる。本発明は、添付した請求項とその均等の範囲内に入るこのような修正及び変更はすべて含むものと解釈しなければならない。

Claims (19)

1. 合成画像化システムであって、
   第１の視野中の少なくとも１つの解剖学的構造の構造データを取得するように構成された第１の画像化システムと、
   前記第１のＦＯＶより小さい第２の視野中の少なくとも１つの解剖学的構造の機能データを取得する核画像化システムと、
   前記第１の画像化システムが取得した前記構造データに基づいて、前記核画像化システムが取得した前記機能データを再構成するように構成された再構成プロセッサとを有する合成画像化システム。
2. 前記機能データは前記構造データに基づきスピルオーバーと後方散乱のうち少なくとも一方について補正される、請求項１に記載の合成画像化システム。
3. 前記第１の画像化システムはＣＴ画像化システムであり、前記構造データはサービュースキャン中に得られるものである、請求項２に記載の合成画像化システム。
4. 前記第１の視野は前記第２の視野を含む、請求項２または３に記載の合成画像化システム。
5. 前記第１の画像化システムから取得した構造データを再構成し、第１のシステム画像表示を求める第１の画像化システム再構成プロセッサと、
   前記第１のシステム画像表示から、前記第２の視野からは排除され前記第１の視野には含まれる少なくとも１つの解剖学的構造の少なくとも一部を含むマップを抽出するアナトミ抽出ユニットとをさらに含む、請求項１ないし４いずれか一項に記載の合成画像化システム。
6. 前記核画像化システムが取得した機能データから核画像表示を再構成する核画像再構成プロセッサと、
   前記核画像表示と前記マップとを合成して、拡張視野画像表示を生成する融合プロセッサとをさらに含む、請求項５に記載の合成画像化システム。
7. 前記拡張視野画像表示から求めた散乱シミュレーションに基づき散乱補正データを生成する散乱シミュレーションユニットと、
   前記拡張視野画像表示に基づきスピルオーバー補正データを生成するスピルオーバー補正ユニットとのうち少なくとも一方をさらに含み、
   前記再構成プロセッサは、前記機能データが補正後核画像表示に再構成されるとき、前記補正データを受け取り用いて、スピルオーバーアーティファクトと後方散乱アーティファクトのうち少なくとも一方を補正する、請求項６に記載の合成画像化システム。
8. 前記第１のシステム画像表示に基づき減衰マップを生成する減衰補正ユニットをさらに含み、前記核画像再構成プロセッサは前記減衰マップに基づき前記機能データを処理して前記機能データを減衰補正画像表示を求める、請求項６に記載の画像化システム。
9. 確認および／またはマニュアル補正のために、補正前の画像と補正後の画像を同時に表示するディスプレイを含むユーザインタフェースをさらに含む、請求項７に記載の画像化システム。
10. 画像を合成する方法であって、
    第１の画像化システムで第１の視野中の少なくとも１つの解剖学的構造の構造データを取得する段階と、
    核画像化システムを用いて、前記第１の視野より小さい第２の視野で少なくとも１つの解剖学的構造の機能データを取得する段階と、
    前記第１の画像化システムにより取得した構造データ、または前記第２の画像化システムにより取得した機能データから求めた推定構造データに基づき、スピルオーバーアーティファクトと後方散乱アーティファクトの少なくとも一方を補正した機能データを再構成する段階とを有する、方法。
11. 前記第１の視野は前記第２の視野を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記取得した構造データを再構成して第１のシステム画像表示を求める段階と、
    前記第１のシステム画像表示から、前記第２の視野からは排除され前記第１の視野には含まれる少なくとも１つの解剖学的構造の少なくとも一部を含むマップを抽出する段階とをさらに含む、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 前記機能データから、前記第２の視野から部分的に排除された少なくとも１つの解剖学的構造の少なくとも一部を特定する段階と、
    データベースモデリングに基づき前記部分的に排除された解剖学的構造の構造データ全体を推定する段階と、
    前記推定した全構造データのマップを生成する段階とを有する、請求項１０または１１に記載の方法。
14. 前記核画像化システムにより取得した機能データを再構成して核画像表示を求める段階と、
    前記核画像表示と前記マップとを合成して、拡張視野画像表示を生成する段階とを有する、請求項１２または１３に記載の方法。
15. 前記拡張視野画像表示から求めた散乱シミュレーションに基づいて散乱補正データを生成する段階と、
    前記拡張視野画像表示に基づきスピルオーバー補正データを生成する段階と、のうち少なくとも一方をさらに有し、
    前記核画像化システムにより取得された機能データを再構成する段階は、前記補正データを用いてスピルオーバーアーティファクトと後方散乱アーティファクトの少なくとも一方を補正して、補正後核画像表示を生成する段階を含む、
    請求項１１に記載の方法。
16. 前記第１の画像システム表示に基づいて減衰マップを生成する段階と、
    前記減衰マップを用いて前記機能データを再構成して、減衰補正画像表示を生成する段階とを有し、前記減衰補正画像表示を前記マップと合成して前記拡張視野画像表示を生成する、請求項１１に記載の方法。
17. 前記構造データを取得する段階は、ＣＴ画像化システムでサービュースキャンを実行する段階を有する、請求項１ないし１６いずれか一項に記載の方法。
18. プロセッサを制御して請求項８に記載の方法を実行させるコンピュータプログラムを担うコンピュータ読み取り可能媒体。
19. 合成画像化システムであって、
    第１の画像化システムで第１の視野中の少なくとも１つの解剖学的構造の構造データを取得する手段と、
    核画像化システムを用いて、前記第１の視野より小さい第２の視野で少なくとも１つの解剖学的構造の機能データを取得する手段と、
    前記第１の画像化システムにより取得した前記構造データに基づきスピルオーバーアーティファクトと後方散乱アーティファクトのうち少なくとも一方について補正された機能データを再構成する手段とを有する、合成画像化システム。

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