JP2014508282A - ゲート信号を持つリストモードｐｅｔデータにおいて運動を検出し補正する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

ＰＥＴスキャナ２０，２２，２４，２６は複数のタイムスタンプされた同時計数線ＬＯＲを生成する。運動検出器３０はＬＯＲの各々の収集中に対象の運動位相若しくは運動振幅などの運動状態を検出する。ソーティングモジュール３２はＬＯＲを運動状態によってソートし、再構成プロセッサ３６はＬＯＲを対応する運動状態における高空間分解能、低時間分解能画像へ再構成する。運動推定器モジュール４０はＬＯＲを共通運動状態へ変換する運動変換を決定する。再構成モジュール５０は運動補正されたＬＯＲを静止画像若しくは動画像、一連の高時間分解能、高空間分解能画像へ再構成する。

Description

本願は画像診断技術に関する。これは特にデータがリストモードで収集される陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）システムと併用して応用され、特にそれに関して記載される。しかしながら、下記は他のタイプの核医学イメージング、複合核医学／ＣＴイメージング、ＣＴイメージング、及び同様のものにも応用され得ることが理解される。

ＰＥＴイメージングにおいて、各放射性崩壊事象は一対の正反対のガンマ線を生じ、これらは同時に検出されて同時計数線（Ｌｉｎｅ‐ｏｆ‐Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＬＯＲ）を画定する。ＬＯＲは典型的には呼吸若しくは心臓周期よりも著しく長い期間にわたって収集され、３Ｄ画像へ再構成される。肺、心臓若しくはそれらの周辺領域を撮像するとき、放射性崩壊が起こる身体組織は呼吸若しくは心臓運動のために周期的に空間的に移動され、得られる静止画像においてぼやけ（若しくは空間分解能の低下）を生じる。このぼやけは画像中の小さな病変を識別することを困難若しくは不可能にする。

ぼやけ問題への一つの解決法は、心臓若しくは呼吸周期の多くの繰り返しにわたって同じ運動位相若しくは一連の運動位相におけるデータが共通ビンに収集されるようにデータ収集をゲーティング（ｇａｔｅ）若しくはビニング（ｂｉｎ）することである。ビン内のデータはその運動位相における画像へ再構成される。総データのほんの一部しか各位相に入らないので、各ゲート画像の統計は不十分である。このゲーティングは空間分解能を改善するが、時間分解能にも悪影響を及ぼす。ＰＥＴイメージングにおいて、放射性トレーサが様々な組織や病変において吸収される速度、様々な組織や病変から洗い出される速度などは、かなりの診断価値がある。多くの心臓若しくは呼吸周期にわたって収集されたデータから画像を再構成することによって、この時間情報はぼやけるか若しくは失われる。画像統計を損なうことなく運動によって誘導されるぼやけを補正することが賢明である。

ＰＥＴイメージングにおいて、心臓若しくは呼吸周期と比較して短い時間間隔にわたってデータを動的に再構成しようとするとしたら、不十分にわずかなデータしか各動的間隔の再構成に利用できない。得られる画像はノイズが多くなり、小さな病変を識別することが困難若しくは不可能になり得る。病変の動画像を用いて運動を推定するＰｈｉｌｉｐｓ ＬＭＣ（局所運動補正）などの運動補正技術は統計が限られるので、特に小さな病変にとって運動推定の検出能と精度が損なわれることになる。

本願は上述の問題などを克服する新たな改良された方法と装置を提案する。

一態様によれば、呼吸若しくは心臓運動中の関心領域のＰＥＴ画像を生成する方法と装置が提供され、この画像は優れた空間及び時間分解能を持つ。

別の態様によれば、画像システムが提供される。リストモードメモリは動いている対象の生成されたデータをリストモードで記憶する。一つ以上のプロセッサはリストデータを運動状態によってソートし、複数の運動の各々においてリストモードデータを再構成するようにプログラムされる。リストモードデータへの補正が画像から得られ、これはリストモードデータを選択された基準運動状態へ変換する。基準運動状態におけるリストモードデータは運動補正画像へ再構成される。別の態様によれば、対象の生成された機能データがタイムスタンプされ、リストモードで記憶される。複数の高空間分解能、低時間分解能画像がリストモードデータから生成される。高空間分解能、低時間分解能画像は運動を推定するために使用され、これはリストモードデータを共通運動状態へ変換する。

別の態様によれば、イメージング方法が提供される。対象が複数の運動状態を進行する際に生成される機能データがタイムスタンプされる。機能データはリストモードで記憶される。複数の高空間分解能、低時間分解能画像がリストモードデータから生成される。高空間分解能、低時間分解能画像はリストモードデータを共通運動状態へ変換する運動補正を実行するために使用される。運動補正されたリストモードデータは高時間及び空間分解能の静止画像若しくは動画像へ再構成される。

別の態様によれば、画像システムは複数の運動位相を周期的に進行している対象の複数のタイムスタンプされた同時計数線（ＬＯＲ）を生成するＰＥＴスキャナシステムを含む。運動検出器は各ＬＯＲの収集中に対象の運動状態を検出する。ソーティングモジュールはＬＯＲを運動状態によってソートし、一つ以上の再構成プロセッサが各運動位相におけるＬＯＲを対応する高空間分解能、低時間分解能画像へ再構成する。局所運動補正モジュールは高空間分解能、低時間分解能画像からＬＯＲを共通運動状態へ変換する変換を決定する。再構成モジュールはデータを静止画像へ再構成し得るか、若しくは再構成モジュールは共通運動位相におけるＬＯＲの時間的に連続するグループを一連の高時間分解能、高空間分解能動画像へ再構成し得る。

一つの利点は優れた時間及び空間分解能での画像の生成にある。

別の利点は周期運動している小さな領域及び病変であっても放射性トレーサの放射線取り込みと排出を識別し観察する能力にある。

別の利点によれば、運動がより正確に識別される。

別の利点によれば、小さな肺病変など、小さな低コントラスト病変が識別されることができる。

別の態様によれば、収集統計は最終出力画像において維持される。

別の利点によれば、患者線量は増加しない。

本発明のなおさらなる利点は以下の詳細な説明を読んで理解することで当業者に理解される。

本発明は様々な構成要素と構成要素の配置、様々なステップとステップの配置で具体化し得る。図面は好適な実施形態を説明する目的に過ぎず、本発明を限定するものと解釈されない。

本願と併用する画像システムの略図である。 空間及び時間次元の両方において高分解の４Ｄ画像を得るイメージング方法である。

図１を参照すると、ＣＴスキャナ１０などの解剖学的スキャナがＣＴデータを生成し、そこからＣＴ再構成プロセッサ１２が基準運動位相における３Ｄ解剖学的画像若しくは一連の基準運動位相における一連の解剖学的画像を再構成する。基準画像はメモリ若しくはバッファ１４に記憶され、ＰＥＴ若しくは他の機能画像の再構成中の使用のために減衰マップメモリ若しくはバッファ１６に記憶される減衰マップへ変換される。

ＰＥＴ画像システムなどの機能画像システムはガントリ２０を含み、その中に対象の関心領域が置かれる。ＰＥＴ及び他の核医学システムにおいて、対象は放射性医薬品トレーサを注入される。ＰＥＴガントリシステムは一連の検出された放射線事象を検出し、これは一連の同時計数線（ＬＯＲ）の終端を画定する。クロック２２は検出事象をその相対検出時間でタイムスタンプする。同時検出器２４はタイムスタンプを使用して、ＬＯＲを画定する同じ放射性医薬品崩壊事象に起因する時間的に十分に近い検出事象のペアを検出する。飛行時間（ＴＯＦ）検出器２６は各ＬＯＲを画定する検出事象間の時間差を見てＬＯＲに沿って崩壊事象の位置を特定する。そしてデータがリストモードメモリ２８に記憶される。つまり、各ＬＯＲを画定する検出事象とそのタイムスタンプは時間順に記憶される。これらの検出事象は再構成された若しくは他の方法で処理された後であってもリストモードで記憶され続け、これは基礎データへの調節が画質を改善するために繰り返される様々な再構成及び再構成プロセスに基づいてなされることを可能にする。

運動検出器３０は周期的な生理学的運動を観察し対象の現在の運動位相を決定する。現在の運動位相は、各放射線事象がとられた運動状態がリストメモリ２８に記憶されるように各放射線検出事象若しくはＬＯＲと組み合わされる。運動状態検出器３０はハードウェアおよびソフトウェアの様々な組み合わせで具体化することができる。一実施例において、患者は運動位相を推定するためにＥＫＧ、ビデオカメラ、運動を測定するレーザ、蛍光透視画像、及び同様のものなどで物理的に観察される。別の実施形態において、各運動位相はキャプチャされた運動波形の特性にマッピングされる。例えば、波の一つ以上の運動周期の振幅の最大値と最小値が識別される。これらのデータ点から各運動位相中の波形の勾配が決定される。中央値、平均、若しくは同様のものなど他のものと一緒に、最大値、最小値、勾配などの特性が運動信号にマッピングされる。位相‐振幅若しくは勾配マッピングは、同じ運動状態に対応する、及び共通の若しくは同じ機械的振幅若しくは位相を持つ、投影データのタイムスタンプを異なる周期にわたって識別するために使用されることができる。これは異なる周期に沿って構造のずれに起因する運動アーチファクトの軽減を促進し得る。より具体的には、ゲーティング若しくはソーティングルーチン若しくはモジュール３２が生理学的運動位相、振幅、及び／又は勾配によってリストモードデータを複数の運動位相バッファ３４_１，３４_２，…，３４_ｎへソートする。一つ以上の再構成プロセッサ３６は各運動位相におけるデータを高空間分解能、低時間分解能画像へ再構成し、これらは対応する画像メモリ若しくはバッファ３８_１，３８_２，…３８_ｎに記憶される。

運動推定器４０は運動補正推定を実行する。簡潔に要約すると、運動推定器モジュール４０は運動をモデル化し、画像領域中の様々なボクセルがモデル化された運動中にどう動いたかを決定する。運動モデルはバッファ３８_１，３８_２，…３８_ｎに記憶されたゲート画像から計算されることができる。一つの方法はゲート画像中の関心体積に重心計算を用いることによって運動モデルを計算する。別の方法は肝臓‐肺境界若しくは心臓運動など、ゲート画像中の表面の歪曲運動を決定する。これから、選択された運動位相若しくは複数の選択された運動位相に対して運動モデルが決定されることができる。運動推定器４０は全運動状態を共通運動状態若しくは一連の共通運動状態へ、有利には減衰マップ１６の運動状態若しくは一連の運動状態へ変換するための変換を決定する。最後に、運動推定器４０はこの変換が、全ての崩壊事象が基準運動位相で起こった場合にＬＯＲの各々を画定する放射線検出事象が修正され得るＰＥＴガントリ内の位置をどう変更するかを決定する。運動補正モジュール若しくはプロセッサ４２はＬＯＲ、特に各ＬＯＲを画定する二つの放射線検出事象の位置を、患者が基準運動位相であった場合に検出されたであろう位置へ調節する。運動補正されたＬＯＲ及びＬＯＲ検出点は基準運動補正リストモードバッファ若しくはメモリ４４に記憶される。基準運動位相リストモードメモリ若しくはバッファ４４におけるデータはまだ各ＬＯＲに対応するタイムスタンプを保持する。一つ以上の再構成プロセッサ５０は減衰を補正するために減衰マップメモリ１６からの減衰マップを用いて運動補正されたリストモードデータを運動補正された画像表現５２に再構成する。この再構成は静的若しくは動的再構成であり得る。

図２を参照すると、ＣＴデータが収集され（１１０）、ＣＴ画像のセット１１４へ再構成され（１１２）、これは減衰マップ１１６を作成するために使用される。ＰＥＴ若しくは他の核医学データが生成され（１２０）、タイムスタンプされ（１２２）、同時検出されて（１２４）ＬＯＲを画定する。１２６において、各ＬＯＲに沿った放射線事象の位置がＬＯＲの各終端が検出された相対時間を比較することによって特定される。ローカライザは典型的には釣鐘曲線である、ＬＯＲに沿った各点において事象が起こった尤度を与える各ＬＯＲに沿った確率分布を割り当てる。ＬＯＲ及び検出事象はリストモードで記憶される（１２８）。患者の運動位相が観察され（１３０）、リストモードデータが各ＬＯＲの運動位相でエンコードされ、運動位相、状態若しくは振幅によって複数の運動状態若しくは振幅の各々における複数のデータセット１３４へとソートされる（１３２）。各運動位相におけるデータは再構成されて（１３６）高空間分解能を持つ一連の画像１３８を生成する。データは多くの運動周期にわたって収集されたため、画像は時間分解能が低い。

運動推定器ルーチン１４０が画像１３８に対して実行され、画像及び基礎となるＬＯＲを共通運動位相、特に基準運動状態へ変換する変換を決定して適用する（１４２）。運動モデル、つまり患者が全体として若しくは患者の一つ以上の領域が運動周期にわたってどう動くかのモデルを生成するために一連の高空間分解能画像が使用される。高空間分解能、低時間分解能の間の運動は滑らかな曲線、例えば正弦曲線へ補間される。運動モデルは呼吸周期における各時間点における選択された若しくは基準状態からの運動若しくは変位をあらわす。

元のリストモードデータへ戻り、各ＬＯＲと関連するタイムスタンプはＬＯＲが収集された運動周期における点若しくは時間を示す。運動モデルは基準状態からの変位、例えば変位の量と方向を示すベクトルを示す。ベクトルはＬＯＲ、例えば飛行時間確率分布の頂点に適用され、ＬＯＲを患者が基準運動状態であった場合に検出されたであろう位置へシフトする、すなわち、ＬＯＲは基準運動状態へ変換される。同じ基準運動状態若しくは振幅におけるＬＯＲが元のタイムスタンプとともに運動補正リストモードメモリに記憶される（１４４）。つまり、ＬＯＲは、タイムスタンプのおかげで、優れた時間分解能を持つ。運動補正されたリストモードデータ１４４は一つ以上の運動補正画像１６２へ再構成される（１６０）。この再構成は静的若しくは動的再構成であり得る。ＬＯＲは高空間分解能の画像を再構成するために十分なＬＯＲを各々が含む時間的に連続なグループにグループ化されることができる。これらのグループは例えばトレーサの取り込みと排出、患者を通過するトレーサの進行などを示す高時間分解能シネモードで表示されることができる、比較的短い時間間隔で一連の高分解能画像を生成するために再構成される。

ステップ１１２‐１１６及び１２２‐１６４を実行する一つ以上のプロセッサが設けられ得る。同様に、これらの方法を実行するように一つ以上のプロセッサをプログラムするためのソフトウェアがコンピュータ可読媒体に記憶される。適切な非一時的コンピュータ可読媒体は、磁気ディスク、他の磁気記憶媒体、光ディスク若しくは他の光学記憶媒体、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、他の電子メモリデバイス、チップ、相互接続チップのセット、記憶された命令がそこから取り出されることができるインターネットサーバメモリなどを含む。

本発明は好適な実施形態を参照して記載されている。修正及び変更は先の詳細な説明を読んで理解することで想到され得る。本発明はかかる修正及び変更が添付の請求項若しくはその均等物の範囲内にある限りにおいて全て含むものと解釈されることが意図される。

Claims (20)

1. 複数の運動状態を進行する対象の生成されたデータをリストモードで記憶するリストモードメモリと、
   前記リストモードデータを運動状態によってソートするステップと、
   前記リストモードデータを、各々複数の運動状態の異なるものにおける、高空間分解能、低時間分解能画像へ再構成するステップと、
   前記高空間分解能、低時間分解能画像から、前記リストモードデータを選択された基準運動状態へ変換する前記リストモードデータへの補正を導き出すステップと、
   運動補正されたリストモードデータを高時間及び空間分解能の静止画像若しくは動画像へ再構成するステップと、
   を実行するようにプログラムされた少なくとも一つのプロセッサと、
   を有する画像システム。
2. 運動状態が運動位相と運動振幅の少なくとも一つを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記リストモードデータをタイムスタンプ及び運動状態情報でマークする運動検出器とクロックをさらに含む、請求項１及び２のいずれか一項に記載のシステム。
4. ＰＥＴ画像データを生成する陽電子放出スキャナと、
   前記ＰＥＴデータをタイムスタンプするクロックと、
   同時計数線を画定するために同時検出データペアを見つける同時検出器とをさらに含み、前記同時計数線と前記タイムスタンプが前記リストモードデータメモリに記憶される、請求項１及び２のいずれか一項に記載のシステム。
5. 各同時計数線に沿って放射線崩壊事象の位置を特定するために前記ＰＥＴデータにおける二つの同時事象の到達時間における差を分析する飛行時間プロセッサをさらに含む、請求項４に記載のシステム。
6. 解剖学的画像データを生成するために前記対象をスキャンする解剖学的スキャナと、
   前記解剖学的データを基準画像状態における解剖学的画像へ再構成し、
   前記基準運動状態における減衰マップを生成する
   ようにプログラムされた一つ以上のプロセッサとをさらに含む、請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記一つ以上のプロセッサがさらに、
   再構成中に前記減衰マップで前記リストモードの同じ運動状態データを補正するようにプログラムされる、請求項６に記載のシステム。
8. 前記データが生成される際に前記対象の運動状態を検知する運動センサをさらに含み、前記運動状態は前記リストモードメモリに前記データとともに記録される、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記リストモードデータが同時計数線を含み、少なくとも一つのプロセッサがさらに、
   前記導き出された運動補正に従って前記同時計数線を補正するステップを実行するようにプログラムされる、請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 前記同時計数線の補正が、前記同時計数線を選択された運動状態に対応するように空間的に変換するステップを含む、請求項９に記載のシステム。
11. 対象が複数の運動状態を進行する際に生成される生成された機能データをタイムスタンプするステップと、
    前記機能データをリストモードで記憶するステップと、
    前記リストモードデータから複数の高空間分解能、低時間分解能画像を生成するステップと、
    前記高空間分解能、低時間分解能画像を用いて、前記リストモードデータを共通運動状態へ変換する運動補正を実行するステップと、
    前記運動補正されたリストモードデータを高時間及び空間分解能の静止画像若しくは動画像へ再構成するステップと、
    を有するイメージング方法。
12. 前記機能データの生成中に前記対象の運動状態を観察するステップと、
    前記運動状態を前記リストモードデータに記憶するステップとをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記運動状態に従って前記リストモードデータをソートするステップが、
    各運動状態に対応する波形の振幅及び勾配を識別するステップと、
    前記対応する運動状態の波形に前記振幅及び勾配をマッピングするステップと、
    運動状態と、振幅及び勾配の少なくとも一つとによって前記リストモードをソートするステップと、
    を含む請求項１２に記載の方法。
14. 前記機能データをＰＥＴスキャナで生成するステップと、
    同時計数線を画定するために同時検出データペアを検出し、前記同時計数線と前記タイムスタンプは前記リストモードデータメモリに記憶される、ステップと、
    をさらに含む請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記運動状態が運動振幅及び運動位相の少なくとも一つを含む、請求項１１乃至１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記共通運動状態における前記対象の減衰マップを生成するステップと、
    前記共通運動状態における前記リストモードデータの再構成中に減衰補正を実行するために前記減衰マップを使用するステップと、
    をさらに含む請求項１１乃至１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 前記リストモードデータが複数の同時計数線と各同時計数線が検出された時間とを含み、運動補正を実行するステップが、
    前記リストモードデータを運動状態によってソートするステップと、
    各運動状態における前記リストモードデータを対応する運動状態画像へ再構成するステップと、
    前記運動状態画像から、前記対象の運動の運動モデルを生成する運動マップを生成し、前記運動モデルは対象運動対時間をあらわす、ステップと、
    前記同時計数線が検出された時間と前記運動モデルとに従って各同時計数線を変換するステップと、
    を含む請求項１１乃至１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 請求項１１乃至１７のいずれか一項に記載の方法を実行するように一つ以上のプロセッサを制御するソフトウェアを担持するコンピュータ可読媒体。
19. 前記機能データを生成する機能スキャナと、
    請求項１１乃至１７のいずれか一項に記載の方法を実行する一つ以上のプロセッサと、
    を有する画像システム。
20. 周期運動している対象の複数のタイムスタンプされた同時計数線を生成するＰＥＴスキャナシステムと、
    前記同時計数線の各々の収集中に前記対象の運動状態を検出する運動検出器と、
    前記同時計数線を運動状態によってソートするソーティングモジュールと、
    各運動状態における前記同時計数線を前記対応する運動状態における前記対象の高空間分解能、低時間分解能画像へ再構成する一つ以上の再構成プロセッサと、
    前記高空間分解能、低時間分解能画像から、基準フレームからの各位相の運動を決定する運動推定モジュールと、
    前記同時計数線を共通運動状態へ変換する運動補正モジュールと、
    静止運動補正画像、又は前記共通運動状態における前記同時計数線の時間的に連続するグループを、一連の高時間分解能、高空間分解能画像へ再構成する再構成モジュールと、
    を有する画像システム。

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