JP7159167B2 - 陽電子放出断層撮影(pet)撮像における結果のロバスト性を向上させるための標準取込値(suv)誘導再構成制御 - Google Patents
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- 電子プロセッサと、
画像再構成方法を行うように、前記電子プロセッサによって読み取り可能かつ実行可能である命令を記憶する非一時的記憶媒体と、
を含む、核医学画像再構成デバイスであって、
前記画像再構成方法は、
核医学撮像データに、更新画像のシーケンスを生成する反復画像再構成を行うことによって、再構成画像を生成するステップと、
前記反復画像再構成中に標準取込値(SUV)変換を適用して、前記更新画像を更新SUV画像に変換するステップと、
前記更新SUV画像を使用して、前記反復画像再構成の少なくとも1つのパラメータを調整するステップと、
を含み、
前記SUV変換は、少なくともボディサイズメトリック及び線量メトリックを含むスケーリング係数を使用して、前記更新画像のボクセル値をSUV値にスケーリングするように動作する、
核医学画像再構成デバイス。 - 前記調整するステップは、前記反復画像再構成に使用される相対的差異先見情報又はエッジ保存フィルタのパラメータを調整するステップを含む、請求項1に記載の核医学画像再構成デバイス。
- 前記調整するステップは、前記反復画像再構成に使用される前記先見情報又は前記フィルタのエッジ保存閾値を調整するステップを含む、請求項2に記載の核医学画像再構成デバイス。
- 前記先見情報又は前記フィルタの前記エッジ保存閾値は、前記更新SUV画像の局所ボクセル値に基づいて局所的に調整される、請求項3に記載の核医学画像再構成デバイス。
- 前記更新SUV画像を使用して、前記反復画像再構成の少なくとも1つのパラメータを調整するステップは、
前記反復画像再構成の反復画像再構成更新ステップ中に適用される先見情報又はフィルタの少なくとも1つのパラメータを調整するステップを含む、請求項1から4の何れか一項に記載の核医学画像再構成デバイス。 - 前記更新SUV画像を使用して、前記反復画像再構成の少なくとも1つのパラメータを調整するステップは、
前記反復画像再構成中に生成される更新画像に適用されるフィルタの少なくとも1つのパラメータを調整するステップを含む、請求項1から5の何れか一項に記載の核医学画像再構成デバイス。 - 前記スケーリング係数は、線量減衰時間間隔について計算された線量減衰を更に含む、請求項1から6の何れか一項に記載の核医学画像再構成デバイス。
- 前記更新画像は、カウント数を単位とし、前記画像再構成方法は更に、前記反復画像再構成の完了後に、
前記SUV変換を使用して、前記再構成画像を再構成SUV画像に変換するステップを含む、請求項1から7の何れか一項に記載の核医学画像再構成デバイス。 - 前記SUV変換は、各更新画像を変換するために適用され、これにより、前記反復画像再構成は、SUVを単位とする前記再構成画像を生成するように動作する、請求項1から7の何れか一項に記載の核医学画像再構成デバイス。
- 核医学撮像データを取得する核医学撮像データ取得デバイスと、
前記核医学撮像データ取得デバイスによって取得された前記核医学撮像データから再構成画像を生成するように動作可能に接続されている、請求項1から9の何れか一項に記載の前記核医学画像再構成デバイスと、
前記再構成画像を表示するように前記核医学画像再構成デバイスの前記電子プロセッサに動作可能に接続されているディスプレイと、
を含む、核医学撮像デバイス。 - 画像再構成方法を行うように電子プロセッサによって読み取り可能及び実行可能である命令を記憶する非一時的記憶媒体であって、
前記画像再構成方法は、
核医学撮像データに、更新画像のシーケンスを生成する反復画像再構成を行うことによって再構成画像を生成するステップと、
前記反復画像再構成中に標準取込値(SUV)変換を適用して、前記更新画像を更新SUV画像に変換するステップと、
前記反復画像再構成中に、前記更新SUV画像を使用して、前記反復画像再構成の画像更新に使用される少なくとも1つのパラメータを調整するステップと、
を含み、
前記SUV変換は、少なくともボディサイズメトリック及び線量メトリックを含むスケーリング係数を使用して、前記更新画像のボクセル値をSUV値にスケーリングするように動作する、非一時的記憶媒体。 - 前記調整するステップは、
前記更新SUV画像を使用して、前記反復画像再構成の反復画像再構成更新ステップ中に適用される相対的差異先見情報又はエッジ保存フィルタの少なくとも1つのパラメータを調整するステップを含む、請求項11に記載の非一時的記憶媒体。 - 前記調整するステップは、
前記更新SUV画像を使用して、前記反復画像再構成中に生成される更新画像に適用されるフィルタの少なくとも1つのパラメータを調整するステップを含む、請求項11又は12に記載の非一時的記憶媒体。 - 前記調整するステップは、前記更新SUV画像の局所ボクセル値に基づいて、先見情報又はフィルタのパラメータを局所的に調整するステップを含む、請求項11から13の何れか一項に記載の非一時的記憶媒体。
- 前記先見情報又は前記フィルタは、前記反復画像再構成の反復画像再構成更新ステップに組み込まれた相対的差異先見情報(RDP)であり、前記調整するステップは、前記RDPのエッジ保存閾値を調整するステップを含む、請求項14に記載の非一時的記憶媒体。
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WO2019134905A1 (en) * | 2018-01-02 | 2019-07-11 | Koninklijke Philips N.V. | Image reconstruction employing tailored edge preserving regularization |
US10762626B2 (en) * | 2018-10-23 | 2020-09-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Activity image reconstruction using anatomy data |
CN109636869B (zh) * | 2018-11-28 | 2022-07-05 | 浙江大学 | 基于非局部全变分和低秩约束的动态pet图像重建方法 |
CN110368604B (zh) * | 2019-06-21 | 2020-11-17 | 山东省肿瘤防治研究院(山东省肿瘤医院) | 一种基于suv值的调强放疗监测系统及方法 |
CN110544523A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-06 | 桂林电子科技大学 | 一种用于卷积神经网络训练的假彩色医学图像合成方法 |
CN110599472B (zh) * | 2019-09-03 | 2021-03-02 | 佛山原子医疗设备有限公司 | 计算spect定量断层图像中suv归一化系数的方法及系统 |
CN111445550B (zh) * | 2020-03-26 | 2024-05-14 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | Pet图像的迭代重建方法、装置和计算机可读存储介质 |
US11222447B2 (en) * | 2020-05-06 | 2022-01-11 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Inter-frame motion correction in whole-body direct parametric image reconstruction |
CN111709897B (zh) * | 2020-06-18 | 2023-10-24 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于域变换的正电子发射断层图像的重建方法 |
CN112037147B (zh) * | 2020-09-02 | 2024-05-14 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 医学图像降噪方法和装置 |
US11727534B2 (en) * | 2020-12-08 | 2023-08-15 | International Business Machines Corporation | Normalizing OCT image data |
CN112614201A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-06 | 深圳先进技术研究院 | 医学图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN112927318B (zh) * | 2021-02-22 | 2022-04-22 | 明峰医疗系统股份有限公司 | 低剂量pet图像的降噪重建方法及计算机可读存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090212225A1 (en) | 2008-01-24 | 2009-08-27 | Yiran Zheng | Methods for Positive Emission Tomography (PET) Target Image Segmentation |
JP2013044615A (ja) | 2011-08-23 | 2013-03-04 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置、画像情報表示装置及び制御プログラム |
US20140126794A1 (en) | 2012-11-02 | 2014-05-08 | General Electric Company | Systems and methods for partial volume correction in pet penalized-likelihood image reconstruction |
US20140270443A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Error Estimates in Quantitative Functional Imaging |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2327750A1 (en) * | 2000-10-31 | 2002-04-30 | Vitali Selivanov | Real-time image reconstruction for computed tomography systems |
US7953265B2 (en) | 2006-11-22 | 2011-05-31 | General Electric Company | Method and system for automatic algorithm selection for segmenting lesions on pet images |
EP2387778A1 (en) | 2009-01-19 | 2011-11-23 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Regional reconstruction and quantitative assessment in list mode pet imaging |
EP2651301B1 (en) | 2010-12-14 | 2018-06-13 | Koninklijke Philips N.V. | Integrated work-flow for accurate input function estimation |
US9646393B2 (en) | 2012-02-10 | 2017-05-09 | Koninklijke Philips N.V. | Clinically driven image fusion |
JP6158910B2 (ja) * | 2012-03-29 | 2017-07-05 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 正則化による反復画像再構成 |
CN106255994B (zh) * | 2014-02-18 | 2019-09-17 | 皇家飞利浦有限公司 | 针对正电子发射断层摄影(pet)列表模式迭代重建的重建中滤波 |
CN106659452B (zh) * | 2014-06-23 | 2020-05-15 | 美国西门子医疗解决公司 | 在定量单光子发射计算机断层扫描中利用多个光电峰的重构 |
CN104605875A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-05-13 | 刘丽 | 符合线路spect肿瘤显像的定量分析技术及在肿瘤评估中的用途 |
US9747701B2 (en) * | 2015-08-20 | 2017-08-29 | General Electric Company | Systems and methods for emission tomography quantitation |
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2018
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090212225A1 (en) | 2008-01-24 | 2009-08-27 | Yiran Zheng | Methods for Positive Emission Tomography (PET) Target Image Segmentation |
JP2013044615A (ja) | 2011-08-23 | 2013-03-04 | Toshiba Corp | 医用画像診断装置、画像情報表示装置及び制御プログラム |
US20140126794A1 (en) | 2012-11-02 | 2014-05-08 | General Electric Company | Systems and methods for partial volume correction in pet penalized-likelihood image reconstruction |
US20140270443A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Error Estimates in Quantitative Functional Imaging |
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Ravindra M. Manjeshwar et al.,"Fully 3D PET Iterative Reconstruction Using Distance-Driven Projectors and Native Scanner Geometry",IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record,2006年, M11-392,pp.2804-2807 |
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