MX2014004276A

MX2014004276A - Metodo para produccion de imagenes tomograficas optimizadas.

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Publication number: MX2014004276A
Application number: MX2014004276A
Authority: MX
Inventors: Frank-Detlef Scholle; Joachim Hütter
Original assignee: Piramal Imaging Sa
Priority date: 2011-10-25
Filing date: 2012-10-24
Publication date: 2014-07-09
Also published as: IN2014MN00918A; EP2770911A1; WO2013060716A1; ZA201402962B; AU2012330480A1; SG11201401780UA; BR112014009244A2; US20140294275A1; CN104144649A; KR20140131500A; BR112014009244A8; CA2853188A1; JP2014535048A; DE102011085180A1; IL231618A0; RU2014120903A

Abstract

La presente invención se relaciona con el campo tecnológico de los métodos de la producción de imágenes, en particular para fines diagnósticos. El objeto de la presente invención es un método para la producción de imágenes tomográficas optimizadas, un producto de programa de ordenador para la ejecución del método según la invención en un ordenador y las imágenes optimizadas, producidas por medio del método según la invención.

Description

MÉTODO PARA PRODUCCIÓN DE IMÁGENES TOMOGRAFICAS OPTIMIZADAS DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN La presente invención se relaciona con el campo tecnológico de los métodos para la producción de imágenes en particular con fines diagnósticos. El objeto de la presente invención es un método para la generación de imágenes tomográficas optimizadas, un producto de programa de ordenador para la ejecución del método inventivo en un ordenador y las imágenes optimizadas producidas por medio del método inventivo.

Hoy por hoy se emplean en la medicina diferentes métodos de producción de imágenes para visualizar estructuras anatómicas y funcionales en humanos y animales vivos y evaluar asi el estado de salud.

A diferencia de los métodos de proyección como, por ejemplo, los simples tomas con rayos X, en la cual se superponen en la imagen las estructuras que se ubican una tras otra en el trayecto de los rayos X, los métodos tomográficos permiten la producción de imágenes de sección y representaciones tridimensionales (imágenes 3D) . Una imagen de sección representa las estructuras internas del cuerpo explorado tal como si estuviera presente después de recortar una capa delgada. Una representación en 3D muestra cómo las estructuras exploradas se posicionan en el espacio .

En la tomografía computari zada (CT, por sus siglas en inglés) se producen, por ejemplo, perfiles de absorción de rayos X de muchas direcciones del cuerpo bajo investigación. De estos perfiles de absorción puede calcularse entonces para cada elemento de volumen del cuerpo el grado de absorción y construirse las imágenes de sección y las representaciones en 3D.

Mientras que por medio de la tomografia computarizada, eventualmente con el uso de medios de contraste, se representa la estructura morfológica/anatómica de un cuerpo, la tomografia por emisión de positrones (PET, por sus siglas en inglés) permite por ejemplo la representación de las funcionalidades bioquímicas de un organismo. En la PET se aplica para esto un marcador con carga radioactiva en el cuerpo de un paciente. El marcador liga selectivamente en determinadas moléculas biológicas y mediante la absorción de la radiación emitida por el marcador se puede visualizar la actividad de las moléculas biológicas en el cuerpo.

Después de la administración de un marcador toma algún tiempo hasta que el marcador llega a tener la distribución deseable en el cuerpo. El marcador se administra usualmente en forma intravenosa y llega, por consiguiente, al blanco deseado a través de la circulación sanguínea. Una parte de las moléculas de marcador administradas liga específicamente con las regiones deseables de meta, otra parte se distribuye de manera no específica. Para obtener imágenes de tomografía con una proporción buena de señal-ruido de fondo, frecuentemente es conveniente esperar con la toma de imágenes después de la administración hasta que la mayor parte de las moléculas de marcador que ligan o se distribuyen de manera no específica hayan abandonado el cuerpo bajo investigación, puesto que las moléculas de marcador que no ligan específicamente contribuyen a la señal de fondo en las imágenes de PET.

Dependiendo del marcador usado y de los parámetros fisiológicos del paciente en exploración existen ventanas de tiempo después de la administración del marcador y antes de su salida de la región del cuerpo bajo observación o de su descomposición metabólica, en la cual se puede lograr una proporción óptima de señal a ruido.

La toma de barridos de PET ocupa determinado tiempo, pues la tomografía por emisión de positrones se basa en la detección de una pluralidad de eventos de aniquilación. Cuantos más eventos se registran, tanto mayor el número de los datos que se usan para la reconstrucción y tanto mejor la proporción señal-ruido. El número de eventos puede influenciarse en principio tanto por la cantidad del marcador administrado como por la duración del barrido.

La exposición del cuerpo a sustancias radioactivas debería mantenerse lo más bajo posible para evitar efectos secundarios. Para minimizar los efectos secundarios, por consiguiente, debería mantenerse lo más baja posible la cantidad del marcador administrado.

También la expansión de la duración del barrido tiene límites. Por una parte, la región del cuerpo explorado no debería moverse durante la toma, puesto que los movimientos producen en las imágenes una representación falsa de la distribución del marcador. Pero permanecer sin movimiento representa una carga para el paciente. Algunos movimientos, como por ejemplo los movimientos de la respiración o los movimientos del músculo cardíaco no pueden evitarse en las mediciones en el organismo vivo. Por otra parte, factores como el medio período de los isótopos radioactivos de los marcadores y/o la descomposición del marcador en el cuerpo restringen la posibilidad de detección en el tiempo y/o el valor informativo.

Muchos diferentes factores intervienen en el desarrollo de un nuevo marcador. El objetivo del desarrollo es el ofrecimiento de un marcador que suministra una información bioquímica específica sobre el cuerpo bajo investigación con una buena relación señal-ruido y con poca carga para el cuerpo. Todo incremento de la proporción señal-ruido que se logra mediante una mejora en la tecnología de medición y de toma sería aquí una contribución valiosa que puede conllevar una minimización de la exposición del cuerpo a causa de un marcador.

Las reflexiones precedentes valen de manera similar para otros métodos de tomografía, en particular aquellos métodos en donde se administran al cuerpo bajo investigación sustancias auxiliares para la generación de señales o para la amplificación de señales como e.g. marcadores, medios de contraste o colorantes fluorescentes.

Sería deseable poder producir imágenes tomográficas con una buena proporción señal-ruido debiendo minimizarse la exposición del paciente bajo exploración tanto en cuanto a la dosis de radiación en el cuerpo y/o la cantidad de sustancias auxiliares aplicadas, como también en cuanto a la duración de la exploración.

Las consideraciones hasta aquí se refieren principalmente a la generación de tomas instantáneas estáticas de estructuras anatómicas y/o funcionales.

Pero valen de manera particular también para la observación sobre el tiempo de eventos en un cuerpo, comprendiendo 'cuerpo' aquí tanto el cuerpo de un humano o de un animal como un objeto inanimado como e.g. un modelo de medición o una muestra material. En la producción de imágenes que representan el comportamiento dinámico de una sustancia auxiliar aplicada en una región del cuerpo se realizan mediciones en la región del cuerpo observada durante un periodo de tiempo prolongado. Se pueden obtener informaciones valiosas de esto acerca del desarrollo temporal de procesos fisiológicos. ? continuación se subdividen los datos de medición en varios segmentos de tiempo, se determinan las intensidades de señales en cada elemento de volumen para cada uno de los segmentos de tiempo y se prepara una curva de intensidad de señal sobre el tiempo.

Se presenta aquí el problema de que la subdivisión del tiempo total en segmentos cada vez menores, no obstante de producir una resolución temporal creciente, el acortar los segmentos de tiempo causa una señal con más ruido. Se obtiene, entonces, o bien una buena resolución espacial con poco ruido y poca o ninguna información temporal, o una buena resolución temporal con poca resolución espacial.

Seria, por consiguiente, deseable poder compensar al menos en parte la pérdida de capacidad de resolución espacial causada por el incremento en resolución temporal.

Los objetivos mencionados se logran inventivamente mediante la asociación de los datos de medición espacial con las informaciones temporales pertinentes tomando en cuenta condiciones marginales fisiológicas .

Un primer objeto de la presente invención es un método para la producción de imágenes tomográficas optimizadas que comprende las etapas: a) preparar un conjunto de datos que representa una región del cuerpo de un paciente durante un tiempo de medición, la representación de la región del cuerpo en el conjunto de datos estando separada en una pluralidad de rangos parciales discretos, el tiempo de medición en el conjunto de datos estando separado en una pluralidad de intervalos de medición discretos, un valor estructural discreto para cada intervalo de medición estando asociado con cada valor estructural discreto ; b) Definición de condiciones marginales acerca del desarrollo temporal anticipado de una magnitud estructural en la región del cuerpo durante el tiempo de medición; c) Calcular valores estructurales optimizados para cada una de las regiones parciales individuales con base en los valores estructurales del rango parcial en cuestión para intervalos de medición que se siguen temporalmente, tomando en cuenta las condiciones marginales ; d) Emisión de un conjunto de datos optimizado que representa una región en el cuerpo en momentos que pueden seleccionarse arbitrariamente durante el tiempo de medición y que está basado en los valores estructurales optimizados.

Por una imagen de tomografia se entiende un conjunto de datos que representa una región en un cuerpo durante un lapso de tiempo. El término imagen de tomografia no debería restringirse a imágenes de sección, sino debe comprender también conjuntos de datos que representan una región del cuerpo en forma tridimensional. La representación de la región del cuerpo se realiza con base en una magnitud estructural y valores estructurales correspondientes que adelante se describen más detalladamente .

El método inventivo comprende al menos las siguientes etapas: a) preparar un conjunto de datos que representa una región en un cuerpo durante un tiempo de medición, la representación de la región del cuerpo en el conjunto de datos estando subdividida en una pluralidad de rangos parciales discretos, el tiempo de medición en el conjunto de datos estando subdividido en una pluralidad de intervalos de medición discretos, un valor estructural discreto para cada intervalo de medición estando asociado con cada valor estructural discreto; b) Definición de condiciones marginales acerca del desarrollo temporal anticipado de una magnitud estructural en la región del cuerpo durante el tiempo de medición; c) Calcular valores estructurales optimizados para cada una de las regiones parciales con base en los valores estructurales del rango parcial en cuestión para intervalos de medición que se siguen entre si temporalmente, tomando en cuenta las condiciones marginales ; d) Emisión de un conjunto de datos optimizado que representa una región en el cuerpo en momentos que pueden seleccionarse arbitrariamente dentro del tiempo de medición y que está basado en los valores estructurales optimizados.

El método inventivo produce de un primer conjunto de datos que representa una región en un cuerpo durante un tiempo de medición, un segundo conjunto de datos optimizado que representa una región en el cuerpo durante momentos libremente seleccionables dentro del tiempo de medición.

El segundo conjunto de datos optimizado se caracteriza por los siguientes puntos: la proporción de ruido está reducido en comparación con el primer conjunto de datos, - Fallas de nitidez, tales como son inevitables en los barridos extendidos en el tiempo, son reducidos y la resolución espacial está más cercana a la resolución física del aparato de barrido, - los desplazamientos, recalcados, estiramientos, torsiones, etc. que podrían estar presentes en el primer conjunto de datos durante el tiempo de medición, usualmente son reducidos, - se pueden generar representaciones de la región del cuerpo en momentos libremente seleccionables dentro del tiempo de medición, - se pueden enfatizar o suprimir deliberadamente funciones morfológicas y/o fisiológicas.

El primer conjunto de datos resulta de las mediciones que se realizaron en un cuerpo humano, animal u otro. Las mediciones se realizaron preferentemente en un organismo vivo.

El primer conjunto de datos es, por ejemplo, una secuencia de reconstrucciones de PET, de imágenes de CT, de imágenes de tomografía de resonancia magnética (imágenes MRT, por sus siglas en inglés) o imágenes comparables. Cada una de estas imágenes surgió dentro de un intervalo de medición. La secuencia muestra las imágenes en segmentos de tiempos o intervalos de medición secuenciales . El término 'secuencia' y 'secuencia temporal' se usan aquí como sinónimos. Todos los intervalos de medición juntos dan el tiempo de medición.

El primer y segundo conjunto de datos pueden ser una representación tridimensional. Pero también pueden ser una representación bidimensional , i.e., una imagen de corte. Independientemente de si es una representación bi o tridimensional, se habla en lo que sigue también de la representación de una región espacial.

La representación de la región espacial en el conjunto de datos es cuantificada, i.e., la región espacial está distribuida sobre un número discreto de regiones parciales (elementos de superficie o elementos de volumen) , siendo cada una de las regiones parciales caracterizada por sus coordinadas en el espacio. Las coordinadas en el espacio no deberían cambiar, idealmente, durante el tiempo de medición. Las coordinadas no cambian cuando la región del cuerpo durante la captura de los valores de medición para la generación del primer conjunto de datos durante el tiempo de medición no se movió con relación al dispositivo de medición. Se supone, en primera instancia, para simplificar que durante el tiempo de medición no se presentó ningún movimiento de la región ni movimientos dentro de la región del cuerpo, de manera que las coordinadas de cada una de las regiones parciales es constante durante el tiempo de medición.

A cada una de las regiones parciales se asocia un valor estructural para cada intervalo de medición. Los valores estructurales caracterizan el estado de la región parcial dentro del intervalo de medición. El estado de cada región parcial se define por una serie de magnitudes. Al menos una magnitud, que presentemente se llama magnitud estructural, se considera en el método inventivo. También es imaginable tomar en cuenta varias magnitudes. Magnitudes estructurales pueden ser, por ejemplo, magnitudes como la absorción de rayos X (CT) , el número de eventos de desintegración por tiempo (PET) , tiempos de relajamiento MR, etc.

Para aclarar las definiciones precedentes con más detalle, se mencionan a guisa de ejemplo la tomografia computarizada y la tomografia por emisión de positrones. Imágenes de tomografia computarizada son conjuntos de datos espaciales que están constituidos de un número discreto de elementos de volumen, siendo cada elemento de volumen individual caracterizado por sus coordinadas en el espacio y por un valor de absorción. El valor de absorción representa usualmente un rango de gris, siendo, por ejemplo, "negro" el grado de absorción más bajo (rango de gris 0) y "blanco" el grado de absorción más alto (e.g. en caso de una escala de gris de 100 rangos, el rango de gris 99) . Esto permite representar gráficamente a los conjuntos de datos espaciales. La magnitud estructural que se considera en caso de CT es el grado de absorción del tejido para rayos X.

En caso de PET se detectan las desintegraciones de los radionucleidos durante el tiempo de medición. Los conjuntos de datos espaciales pueden reconstruirse entonces para intervalos de tiempo arbitrarios que subdividen la totalidad del tiempo de medición. Cada elemento de volumen se caracteriza aquí por sus coordinadas en el espacio y por una tasa de desintegración.

El método inventivo requiere varios conjuntos de datos espaciales que representan en cada caso el estado de la región del cuerpo explorada a una distancia temporal uno del otro. La distancia en tiempo entre si puede ser la misma o puede variar; importante es que la distancia en tiempo entre si y la duración de cada uno de los conjuntos de datos sean conocidas. Además, las distancias en tiempo y las duraciones deberían seleccionarse de manera tal, ya sea durante la medición como en el caso de PET o en la reconstrucción, que las modificaciones en el tiempo del valor estructural observado que son interesantes se separen temporalmente. Las distancias en tiempo y las duraciones, por consiguiente, deberían ser menores que las modificaciones temporales observadas del valor estructural.

La etapa a) del método inventivo representa la preparación de un primer conjunto de datos. Puesto que este conjunto de datos es el resultado de mediciones, i.e. que fue generado empíricamente, contiene una proporción de ruido .

En particular las imágenes de PET tienen una proporción significativa de ruido a causa de la estadística de los eventos de desintegración que es tanto mayor, tanto menor el segmento de tiempo durante el cual se registran los eventos de aniquilación para generar una imagen de PET.

La reducción de la proporción de ruido se logra inventivamente asociando los datos de medición espaciales con las informaciones de tiempo pertinentes, tomando en cuenta condiciones marginales fisiológicas.

Estas condiciones marginales se establecen en la etapa b) del método inventivo. La etapa b) puede realizarse en el tiempo antes o después de la etapa a), i.e. la designación de las etapas con a) y b) no significa forzosamente que se realiza primero la etapa a) y después la etapa b) .

Las condiciones marginales determinan las regularidades que el curso temporal de la magnitud estructural en la región del cuerpo sigue. El curso temporal de la magnitud estructural no es arbitraria, sino sigue forzosamente las regularidades que son determinadas por ejemplo por la anatomía, morfología y/o fisiología de la región del cuerpo y, en caso de usar un marcador o medio de contraste, por las propiedades físicas y químicas del marcador o medio de contraste. Por ejemplo, es extremadamente improbable que el grado de absorción en la tomografía computarizada de un paciente incremente o disminuya en forma oscilatoria como magnitud estructural después de una aplicación única de un medio de contraste.

Si se administra un marcador o medio de contraste, entonces éste penetrará en la región del cuerpo bajo observación y volverá a abandonarla después de un tiempo de permanencia. Ignorando picos de recirculación, la observación con tecnología de medición del marcador o del medio de contraste, por consiguiente, debería exhibir un incremento de la señal, seguido por un decremento de la señal (máximo principal). Adicionalmente puede presentarse, como máximo, un incremento adicional de la señal, seguido por un decremento de señal, a causa e.g. de extravasación, filtraciones en tumores, enriquecimiento específico o no específico (máximo secundario) , siendo el máximo secundario posterior en el tiempo al máximo principal.

Las condiciones marginales definen entonces dentro de cuáles límites un valor estructural puede moverse y cuales cambios en el tiempo del valor estructural son compatibles con las leyes naturales.

Las condiciones marginales pueden ser: - constante de tiempo del marcador o medio de contraste en la especie bajo observación para el adelgazamiento en el volumen sanguíneo después de la aplicación. - constante de tiempo del marcador o del medio de contraste en la especie bajo observación para la eliminación de la sangre.

Cursos típicos sobre el tiempo para la concentración de un marcador o medio de contraste. Después de la aplicación del marcador o medio de contraste, por ejemplo, sólo puede haber un incremento de la señal seguida por un decremento en la presencia en vasos in Vivo y adicionalmente en cada caso como máximo un incremento y un decremento a causa e.g. de extravasación (cuando los marcadores o medios de contraste son tan pequeñas para poder penetrar las paredes de los vasos), filtraciones en tumores, enriquecimiento específico y no específico, etc.

Estos cursos sobre el tiempo pueden describirse por medio de un modelo de función farmacocinética .

En la etapa c) del método inventivo se calculan para cada una de las regiones parciales unos valores estructurales optimizados. La etapa c) requiere la presencia de un primer conjunto de datos y de condiciones marginales, de manera que esta etapa c) sólo puede realizarse después de las etapas a) y b) . La calculación se realiza con base en los valores estructurales medidos y tomando en cuento las condiciones marginales. Para la calculación de los valores estructurales optimizados se relacionan los valores estructurales medidos entre si en intervalos de medición que se siguen en el tiempo.

La calculación puede realizarse de diversas maneras. A continuación se describen con más detalle dos modalidades preferidas.

I. SUAVIZACION POR SEGMENTOS En una primera modalidad preferente del método inventivo, se realizan para cada una de las regiones parciales individuales las siguientes operaciones matemáticas : el) Subdividir el tiempo de medición en una pluralidad de segmentos, siendo cada uno de los segmentos tanto más corto, tanto mayor el cambio de los valores estructurales en un rango del tiempo de medición. Los segmentos tienen que contener al menos un intervalo de medición. En la tomografia computarizada, por ejemplo, o en la tomografia por resonancia magnética, es necesario tomar esto en cuenta para la medición de un conjunto de datos. c2) Promediar los valores estructurales dentro de cada uno de los segmentos, siempre que hay más de un rango de tiempo de medición dentro del segmento de tiempo seleccionado. Alternativamente puede reconstruirse un conjunto de datos correspondiente también con la duración del segmento observado, en lugar de promediar en un segmento, como es posible por ejemplo en el caso de PE . c3) Ajustar de una curva de compensación a los valores estructurales promediados, suministrando la curva de compensación valores estructurales optimizados.

Las etapas el) a c3) se realizan una tras otra en las secuencias indicadas. En las figuras la a le se aclaran la calculación gráficamente y se explica con más detalle en el ejemplo que se describe más adelante.

La magnitud de los segmentos se ajusta a los valores estructurales presentemente medidos. En los rangos del tiempo de medición en que se registran cambios grandes de los valores estructurales, los segmentos son más cortos que en los rangos del tiempo de medición en que los valores estructurales cambian poco de un intervalo de medición al siguiente intervalo de medición. Decisivo es, entonces, la primera derivación de los valores estructurales sobre el tiempo. Tanto mayor éste, tanto más cortos son los segmentos .

La magnitud de cada segmento es preferentemente inversamente proporcional al monto de la primera derivación de los valores estructurales sobre el tiempo.

Los segmentos pueden seleccionarse de tal manera que respectivamente dos segmentos están adyacentes. Pero también es imaginable diseñar los segmentos de tal manera que en cada caso dos o más segmentos se traslapan. Los segmentos preferentemente están diseñados de tal modo que respectivamente dos segmentos que se siguen en el tiempo se solapan en sus rangos limítrofes. En una modalidad particularmente preferente, dos segmentos que se siguen en el tiempo uno al otro se traslapan en cada caso en un punto limítrofe .

Tan pronto los segmentos son fijados, se calculan los promedios de los valores estructurales ubicados dentro de cada segmento. Por la calculación de promedios se entiende la formación de valores promedios matemáticos conocidos como, por ejemplo, el valor promedio aritmético o geométrico o armónico o cuadrático o promedios ponderados. La selección del valor promedio se orienta en cada caso sobre todo en la magnitud estructural en consideración y de las condiciones marginales presentes. Usualmente se forma el valor promedio aritmético.

Los valores promedios se asocian preferentemente al centro del respectivo segmento de tiempo, de manera que se produce una curva de valores promedios que representa los valores estructurales promedios como función del tiempo. Pero también es imaginable asociar los valores promedios en cada caso con el primero o el último u otro momento del respectivo segmento de tiempo.

A la curva de valores promedio se ajusta una curva de compensación. La curva de compensación se selecciona con base en las condiciones marginales que se establecieron en la etapa b) del método inventivo. La curva de compensación se ajusta de tal manera que las desviaciones entre la curva de valores promedio y la curva de compensación sean tan pequeñas como posible. También un ajuste ponderado es imaginable. Por ponderación se entiende que se permite que la curva de compensación tenga en el rango de los valores estructurales de mayor ponderación sólo una desviación más pequeña de la curva de valores promedio que en el rango de los valores estructurales de menor ponderación. Apropiadas como curvas de compensación son, por ejemplo, las funciones de spline. Dependiendo de las condiciones marginales se permite, ignorando picos de recirculación, por ejemplo en cada caso un máximo global en la función matemática en caso, e.g., de la presencia de extravasación, filtraciones en tumores, enriquecimiento especifico o no especifico.

Particular cuidado debería tenerse aquí con el principio de la curva de compensación. Puesto que directamente después de la aplicación de un marcador o de un medio de contacto se pueden presentar cambios rápidos de altos valores de señal, se tiene que tener cuidado en la selección de la calculación de la curva de compensación que la curva de compensación refleje significativamente el desarrollo de los valores estructurales para los momentos antes del primer segmento de tiempo promedio.

Por ejemplo, en una variante simple el principio de curva puede extrapolarse con la ayuda del incremento de los dos primeros valores promedios.

Para ajustar la curva de compensación pueden usarse métodos matemáticos de optimización que el matemático conoce (véase e.g. J. A. Snyman: Practical Mathematical Optimization ; Springer-Verlag 2005 / C. Daniel et al.: Fitting equations to data; 2a ed. , Wiley 1980 / P. Dierckx: Curve and Surface Fitting with Splines, Oxford Science Publications 1996) .

La curva de optimización prepara valores estructurales optimizados para momentos arbitrarios dentro del intervalo de medición, puesto que la curva de compensación representa una curva continua sobre el tiempo y no consiste de valores discretos.

El resultado, por lo tanto, es un conjunto de datos con valores estructurales optimizados para momentos que pueden seleccionarse arbitrariamente dentro del intervalo de medición.

El conjunto de datos optimizados contiene informaciones, gracias a las condiciones marginales que se tomaron en cuenta, que permiten enfatizar o suprimir deliberadamente estructuras morfológicas y/o fisiológicas dentro del conjunto de datos.

Esta opción se da de manera óptima en la siguiente modalidad, siendo las operaciones correspondientes posibles también en la modalidad presente. 2. AJUSTE A UN MODELO MATEMÁTICO En una segunda modalidad preferida del método inventivo se usa un modelo matemático para calcular en la etapa c) los valores estructurales optimizados.

Esta modalidad del método inventivo comprende las siguientes etapas: el) Preparación de un modelo matemático que describe el comportamiento temporal del valor estructural en las regiones del cuerpo; c2) para cada rango parcial: ajusfar al menos un parámetro del modelo a los valores estructurales medidos y determinar una función de modelo que refleja óptimamente el curso temporal de los valores estructurales medidos como resultado de un método matemático de optimización, suministrando la función de modelo valores estructurales optimizados y siendo que a través del método de optimización se obtienen también parámetros de modelo optimizados .

El modelo matemático representa las condiciones marginales que se establecieron en la etapa b) del método inventivo .

Como modelo matemático se usa -dependiendo de la región del cuerpo explorado y de las propiedades físico-biológico-químicas de un medio auxiliar eventualmente aplicado, e.g. de un marcador o de un medio de contraste, preferentemente un modelo de uno o de múltiples compartimentos .

El especialista de la farmacocinética conoce tales modelos suficientemente (véase e.g. Molecular Imaging: Computer Reconstruction and Practice, Proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Molecular Imaging from Physical Principies to Computer Reconstruction and Practice, Springer-Verlag 2006 / Physiologically based pharmacokinetic modelling; ed. por M. B. Reddy et al.; Wiley-Interscience 2005 / Peter L. Bonate: Pharmacokinetic-Pharmacodynamic Modeling and Simulation; 2a ed. , Springer-Verlag 2001) .

En semejantes modelos se considera la región del cuerpo bajo exploración como un cuerpo constituido de uno o varios compartimentos. Se usa aquí para cada cambio en el tiempo del valor estructural un compartimento en el modelo. Asi, por ejemplo, un marcador se distribuye después de una aplicación de bolo en la sangre de un paciente de una manera y velocidad características para el paciente y el marcador y se elimina respectivamente metaboliza eventualmente poco a poco.

Otro compartimento se requiere por ejemplo para el modelo cuando el marcador puede abandonar el sistema de vasos a causa de sus propiedades fisiológico-químicas y se puede extravasar. Para todos los efectos o funciones fisiológicas, que producen un cambio del valor estructural temporal en el conjunto de datos en consideración se tiene que prever un compartimento en la función de modelo.

Se pueden emplear diferentes métodos matemáticos para emular de la mejor manera posible el comportamiento temporal de los valores estructurales con la ayuda del modelo .

Una función de modelo puede obtenerse, por ejemplo, mediante la solución de las ecuaciones diferenciales que pueden formularse para el modelo, tal como se realiza en los modelos fármaco-cinéticos.

La función de modelo puede obtenerse, sin embargo, también mediante simulación del desarrollo temporal de los valores estructurales en cuestión sobre el tiempo medido. Mediante variación de los parámetros de la función de modelo es posible aquí un ajuste matemático de la función de modelo al comportamiento en el tiempo de los valores estructurales.

La determinación de la función de modelo mediante ajuste a un modelo matemático se realiza en el método inventivo preferentemente mediante un acercamiento de simulación .

El resultado es una función de modelo que refleja óptimamente el comportamiento sobre el tiempo de los valores estructurales en el sentido matemático. La función de modelo prepara valores estructurales optimizados para momentos arbitrarios dentro del intervalo de medición, ya que la función de modelo representa una curva de tiempo continua y no consiste de valores discretos.

Además resulta de la variante del método referida para cada región parcial del cuerpo barrido un conjunto de datos de parámetros optimizados que indica la influencia de cada uno de los compartimentos sobre el curso en el tiempo del valor estructural.

Con esto es posible enfatizar, reducir u omitir totalmente las contribuciones de cada uno de los compartimentos .

Esto puede hacerse de la manera que no se usan en la calculación del conjunto de datos para un momento arbitrario dentro del tiempo de medición todos los valores optimizados de los parámetros de modelo por la calculación de ajuste. Mediante la restricción del rango de valores de uno o varios parámetros puede influenciarse deliberadamente la aportación de uno o varios compartimentos.

De esta manera puede suprimirse o enfatizarse, por ejemplo, en el paciente según se requiera en una tomografia de MR apoyada con medio de contraste, el contraste del sistema de vasos en el conjunto de datos emitido .

El resultado del ajuste de modelo, por consiguiente, es un conjunto de datos con valores estructurales optimizados y un conjunto de datos con parámetros de modelo asociados que permite emitir el conjunto de datos optimizados en diferentes variantes útiles para la comprensión de los datos de la exploración.

En lo precedente se supuso para simplificar que la región del cuerpo no se movió con relación al dispositivo de medición en la producción del primer conjunto de datos basado en valores de medición. En cambio, si se movió, entonces los cambios en el tiempo de los valores estructurales no se deben únicamente a cambios del estado estructural o funcional de la región del cuerpo en cuestión, sino también a que las regiones parciales en consideración se desplazan en el curso del tiempo con relación al dispositivo de medición. Cuando estos cambios en el tiempo del valor estructural no son compatibles con las condiciones marginales, entonces se reducen o eliminan por el método descrito. Esto vale en particular para los cambios en el valor estructural que son causados por movimientos que son más rápidos que los cambios en el tiempo del valor estructural considerado o que tienen carácter oscilatorio, como por ejemplo el movimiento del músculo cardiaco.

Puesto que movimientos indeseables del cuerpo durante el evento de barrido siempre pueden conllevar falsificar la representación del cuerpo barrido, es en principio una ventaja poder reconocerlos ya en el primer conjunto de datos, basado en valores de medición, y reducirlos o eliminarlos. Pero si el primer conjunto de datos tiene una proporción de ruido espacial excesivo, entonces es posible realizar una corrección por movimientos también con base en el conjunto de datos optimizado, i.e. después de realizar el método inventivo, si el movimiento no quedó reducido suficiente ya por el método inventivo.

En la etapa d) del método inventivo se realiza la emisión del conjunto de datos optimizado. Este conjunto de datos optimizado representa una región en el cuerpo explorado. Üsualmente la región en la etapa d) coincide con la región en la etapa a) . Pero también es imaginable que la región en la etapa d) sólo represente una región parcial de la región de la etapa a) . Es imaginable que en el marco o a continuación de la calculación de los valores estructurales optimizados en la etapa c) o por una corrección por movimientos se hayan desechado regiones parciales. Esto vale en particular para las regiones parciales del conjunto de datos que a causa de un movimiento eventualmente ya no coinciden en cuanto al espacio en todos los intervalos de tiempo de medición.

El conjunto de datos optimizado está basado en los valores estructurales optimizados de la etapa c) . Por consiguiente, la etapa d) sólo puede seguir a continuación de la etapa c) .

El conjunto de datos optimizado puede emitirse en forma de una o varias representaciones bi o tridimensionales de la región del cuerpo en una pantalla o como impresión. Igualmente es imaginable que la emisión se realiza en un portador de datos en forma de datos legibles por máquina.

El conjunto de datos optimizado que se generó por medio del método inventivo también es objeto de la presente invención .

Otro objeto de la presente invención es un producto de programa de ordenador teniendo un código de programa guardado en un portador legible para máquina para la ejecución del método inventivo en un ordenador.

El método inventivo es apropiado para la optimización de todas las imágenes 3D o imágenes de tomografia conocidas como, por ejemplo, de imágenes de SPECT, PET, CT, o MRT, o datos de medición de un método de ultrasonido de 3D o 4D o de la tomografía óptica (véase la literatura especializada como e.g. Ashok Khurana, Nirvikar Dahiya: 3D & 4D Ultrasound - A Text and Atlas, Jaypee Brothers Medical Publishers (P) Otd., 2004; R. Weissleder et al.: Molecular Imaging - Principies and Practice, People's Medical Publishing House, EE. UU., 2010; G.B. Saha: Basics of PET Imaging, 2a ed., Springer 2010; S. A. Jackson, R. M. Thomas; CT, MRT, Ultraschall auf einen Blick, Elsevier 2009; Olaf Dossel: Bildgebende Verfahren in der Medizin, Springer-Verlag Berlín Heidelberg New York, 2000) .

Con la ayuda del método inventivo pueden producirse sorprendentemente de una secuencia de imágenes de tomografía medidas usualmente imágenes de tomografía con ruido claramente reducido sin perder la cinética de los datos de medición, como sucede por ejemplo en la preparación de la así llamada MIP (proyección de intensidad máxima, por sus siglas en inglés) o de promediar sobre todos los barridos individuales.

Los movimientos que suceden durante el tiempo de medición en el cuerpo barrido o en regiones parciales del cuerpo barrido son reducidos en muchos casos gracias al método inventivo, lo que es una ventaja en particular con conjuntos de datos muy ruidosos.

Defectos de nitidez en imágenes, como se presentan inevitablemente en imágenes estáticos con sólo un conjunto de datos por tiempo de medición total son reducidos con el método inventivo y la resolución espacial es más cercana a la resolución físicamente posible del aparato de barrido.

Según se requiera se pueden producir representaciones de una región del cuerpo donde determinadas estructuras morfológicas y/o fisiológicas son enfatizadas o suprimidas deliberadamente. Esto permite, por ejemplo, el establecimiento de mejores diagnósticos.

La invención se explica con más detalle en la descripción de las figuras (Fig. 1 a 4) y con la ayuda de un ejemplo, sin restringirla a éste.

EJEMPLO La siguiente explicación del método inventivo se realiza para el caso de la suavización por segmentos.

Se supone como dado un curso temporal de un valor estructural para una región parcial espacial discreta de un conjunto de datos tomográficos PET, tal como se representa en la figura la.

Al principio de este curso temporal se aprecia una disminución de señal, tal como ha de esperarse después de la aplicación y la subida del marcador in Vivo. A continuación la curva pasa aparentemente por un máximo, antes de bajar hacia el final del tiempo de barrido a un valor bajo. Superpuesto a todo es el ruido más bien típico para datos de PET a causa de la estadística de los eventos de desintegración.

Un curso así se esperaría para un marcador de trombo que podría tener un máximo principal en la curva de datos a causa de la llegada y el lavado del marcador en o sobre trombos eventualmente presentes en el lumen del vaso. Se seleccionan correspondientemente las condiciones marginales para este caso con un máximo principal y secundario en la curva de valor estructural sobre el tiempo .

Las extensiones de los segmentos que se requieren para la suavización por segmentos se señalan en la figura Ib. Se pueden apreciar aproximadamente en la curva de medición. Cambios rápidos del valor estructural al principio de la curva exigen segmentos cortos, mientras que se deben seleccionar segmentos más largos para el máximo secundario que se extiende sobre un período más extendido. En caso de mediciones que no se realizan por primera vez en la combinación de marcador o medio de contraste y especie explorada, se conocen los posibles cambios del valor estructural y, con ello, también las extensiones de segmento, y pueden seleccionarse correspondientemente.

En caso de la adaptación de los datos de medición a un modelo farmacológico vale algo análogo. ? continuación se forma el promedio de los valores estructurales que se ubican en los diferentes segmentos por cada segmento y se corrige la magnitud del valor, si es necesario, según las condiciones marginales seleccionadas para un máximo principal y como máximo por un máximo secundario. En la curva de valores estructurales presentes se redujo por este motivo el valor promedio algo mayor del penúltimo segmento (minutos 44-52) al valor promedio del segmento antepenúltimo (minutos 36-44), puesto que con base en las condiciones marginales no debe haber, además del máximo secundario claramente mayor, ningún otro máximo en la curva en menos de 20 minutos.

Al final se pasó matemáticamente una curva de compensación a través de los valores promedios calculados de los segmentos (véase la figura le) y se preparó asi un conjunto de datos optimizado.

En las figuras 2a a 4c se representa a guisa de ejemplo una sección de un conjunto de datos medidos en los planos anatómicamente usuales. Las figuras 2a a 2c muestran un conjunto de datos sin procesamiento por medio del método inventivo. En comparación se aprecia en las figuras 3a a 3d la reducción de ruido realizada por medio del método inventivo en las estructuras más fáciles de reconocer y sustancialmente menos puntos aislados. En las figuras 4a a 4c se confirma la estructura apreciable en la figura 3a a 3c. A causa de la formación de promedios a través de todos los intervalos del tiempo de medición, el conjunto de datos representado en las figuras 4a a 4c, sin embargo, ya no permite conclusiones sobre la cinética de la distribución del marcador en el cuerpo barrido, a diferencia del conjunto de datos de las figuras 3a a 3c.

DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS Figuras la a le Representación de un curso temporal a guisa de ejemplo de la concentración de marcador durante un barrido PET in Vivo en una región parcial discreta de un conjunto de datos PET.

Figura la) sin reducción de ruido por el método inventivo, Figura Ib) sin reducción de ruido por el método inventivo y con segmentos apropiados, señalados adicionalmente, para la formación del promedio de segmento según la etapa c2) de la suavización por segmentos (barras horizontales) y Figura le) después de la aplicación del método inventivo.

Las barras de segmentos en la figura Ib están graficadas en la figura Ib en cada caso a la altura del valor obtenido de la formación del promedio. El arranque del barrido PET se supone que se realizó directamente de la aplicación del marcador.

Figura 2a a Figura 2c: Representación de vistas anatómicas ( Figura 2a) transversal, (Figura 2b) coronal y (Figura 2c) sagital de un barrido 3D-PET in Vivo.

El barrido se tomó en un mono Cynomolgus después de la aplicación de un marcador de trombo de la investigación de marcadores PET con un aparato de barrido PET para animales pequeños. Se representa el conjunto de datos de medición número 28 de 60 barridos realizados uno tras otro sin reducción de ruido por el método inventivo. La duración de medición de cada conjunto de datos de medición es de 1 minuto. La medición de todos los conjuntos de datos se hizo uno tras otro sin pausa. Los planos para las vistas representadas son idénticas a las de las figuras 3a-c y la figura 4a-c. Las cruces que se aprecian en las figuras son las posiciones de cursor en el producto de programa de ordenador inventivo, que se usó para preparar las figuras.

Las Figuras 3a a 3c: Representación de las vistas anatómicas (Figura 3a) transversal, (Figura 3b) coronal y (Figura 3c) sagital de un barrido de PET 3D in Vivo.

El barrido se tomó en un mono Cynomolgus después de la aplicación de un marcador de trombo de la investigación de marcadores PET con un aparato de barrido PET para animales pequeños. Se representa el conjunto de datos de medición número 28 de 60 barridos realizados uno después de la aplicación del método inventivo. La duración de medición de cada conjunto de datos de medición es de 1 minuto. La medición de todos los conjuntos de datos se hizo uno tras otro sin pausa. Los planos para las vistas representadas son idénticas a las de las figuras 2a-4c y la figura 4a-4c. Las cruces que se aprecian en las figuras son las posiciones de cursor en el producto de programa de ordenador inventivo, que se usó para preparar las figuras.

Figuras 4a a 4c: Representación de las vistas anatómicas (Fig. 4a) transversal, (Fig. 4b) coronal y (Fig. 4c) sagital de un barrido de PET 3D in Vivo.

El barrido se tomó en un mono Cynomolgus después de la aplicación de un marcador de trombo de la investigación de marcadores PET con un aparato de barrido PET para animales pequeños. Se representa el promedio de todos los 60 conjuntos de datos individuales que se barrieron durante el tiempo de medición total. La duración de medición de cada conjunto de datos de medición es de 1 minuto. La medición de todos los conjuntos se hizo uno tras otro sin pausa. Los conjuntos de datos individuales no se procesaron con el método inventivo. Los planos para las vistas representadas son idénticas a las de las figuras 2a-2c y las figuras 3a-3c. Las cruces que se aprecian en las figuras son las posiciones de cursor en el producto de programa de ordenador inventivo, que se usó para preparar las figuras.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Método para la producción de imágenes de tomografía optimizadas comprendiendo al menos las etapas: a) preparación de un conjunto de datos que representa una región en el cuerpo de un paciente durante un tiempo de medición, la representación de la región del cuerpo en el conjunto de datos siendo subdividida en una pluralidad de regiones parciales discretas, el tiempo de medición en el conjunto de datos siendo subdividido en una pluralidad de intervalos de medición discretos, siendo asociado un valor estructural discreto con cada región parcial para cada intervalo de medición; b) determinación de condiciones marginales acerca del curso temporal de una magnitud estructural que ha de anticiparse en la región del cuerpo durante el tiempo de medición; c) calculación de valores estructurales optimizados para cada región parcial individual con base en los valores estructurales de la región parcial individual en intervalos de medición que se siguen entre sí temporalmente tomando en cuenta las condiciones marginales; d) emisión de un conjunto de datos optimizado que representa una región en el cuerpo en momentos arbitrariamente seleccionables durante el tiempo de medición y que se basa en los valores estructurales optimizados .

2. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque para cada región parcial se realizan en la etapa c) las siguientes operaciones: el) subdividir el tiempo de medición en una pluralidad de segmentos, siendo cada segmento tanto más corto, tanto mayor el cambio de los valores estructurales en una región del tiempo de medición; c2) promediar los valores estructurales para cada región parcial dentro de cada uno de los segmentos; c3) ajustar de una curva de compensación a los valores estructurales promediados, suministrando la curva de compensación valores estructurales optimizados.

3. Método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque la magnitud de cada segmento en la etapa el) es inversamente proporcional al monto de la primera derivación de los valores estructurales según el tiempo .

4. Método de conformidad con la reivindicación 2 o 3, caracterizado porque los segmentos en la etapa el) están configurados de tal manera que en cada caso dos segmentos que se siguen entre si en el tiempo se traslapan en sus zonas limítrofes.

5. Método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque en la etapa c) se realizan las siguientes operaciones: el) preparación de un modelo matemático que describe el comportamiento temporal del valor estructural en las regiones del cuerpo; c2) para cada región parcial: ajustar al menos un parámetro del modelo a los valores estructurales medidos y determinación de una función de modelo que refleja óptimamente el curso temporal de los valores estructurales medidos como resultado de un método de optimización matemática, suminist ando la función de modelo valores estructurales optimizados y obteniéndose también parámetros de modelo optimizados por medio del método de optimización.

6. Método de conformidad con la reivindicación 5, caracterizado porque el modelo matemático es un modelo fármaco-cinético de compartimentos simples o múltiples.

7. Método de conformidad con una de las reivindicaciones 1 a 6, caracterizado porque el primer conjunto de datos resulta de mediciones que se realizaron en un organismo vivo.

8. Método de conformidad con una de las reivindicaciones 1 a 6, caracterizado porque el primer conjunto de datos resulta de mediciones que se realizaron en un objeto no vivo.

9. Método de conformidad con una de las reivindicaciones 1 a 8, caracteri ado porque el primer conjunto de datos son imágenes SPECT, PET, CT, MRT o un conjunto de datos de medición de un método de ultrasonido 3D o 4D o de la tomografia óptica.

10. Método de conformidad con una de las reivindicaciones 1 a 9, caracterizado porque en el conjunto de datos optimizado se modifican deliberadamente unos valores estructurales con base en las condiciones marginales para enfatizar o suprimir estructuras morfológicas y/o fisiológicas.

11. Conjunto de datos optimizado, producido por medio de un método conformidad con una de las reivindicaciones 1 a 10.

12. Producto de programa de ordenador teniendo medios de código de programa para la ejecución del método conformidad con una de las reivindicaciones 1 a 10 en un sistema de ordenador.