RU2012124998A - Коррекция движения при лучевой терапии - Google Patents

Коррекция движения при лучевой терапии Download PDF

Info

Publication number
RU2012124998A
RU2012124998A RU2012124998/08A RU2012124998A RU2012124998A RU 2012124998 A RU2012124998 A RU 2012124998A RU 2012124998/08 A RU2012124998/08 A RU 2012124998/08A RU 2012124998 A RU2012124998 A RU 2012124998A RU 2012124998 A RU2012124998 A RU 2012124998A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image data
anatomical
movement
motion
projections
Prior art date
Application number
RU2012124998/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Бернд ШВАЙЦЕР
Андреас ГЕДИККЕ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Publication of RU2012124998A publication Critical patent/RU2012124998A/ru

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computed tomography [CT]
    • A61B6/037Emission tomography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5264Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/254Analysis of motion involving subtraction of images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10104Positron emission tomography [PET]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10108Single photon emission computed tomography [SPECT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Nuclear Medicine (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

1. Способ генерирования модели движения, содержащий этапы, на которых:получают набор данных изображений анатомических проекций в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;реконструируют набор данных изображений анатомических проекций в отображение анатомического объемного изображения с усреднением по движению;адаптируют геометрию модели движения к геометрии объекта, представляющего интерес на основании отображения объемного изображения с усреднением по движению;моделируют данные изображений анатомических проекций из отображения анатомического изображения с усреднением по движению, с помощью модели движения, во множестве фаз движения; иобновляют модель движения на основе разности между полученным набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными анатомических изображений.2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:итерационно повторяют этапы моделирования данных изображений анатомических проекций и, затем, обновляют модель движения, пока не достигают критерий остановки.3. Способ по п.1 или 2, в котором набор данных изображений анатомических проекций получают под каждым из множества углов проекций.4. Способ по п.3, в котором этап, на котором обновляют смоделированное движение дополнительно содержит этапы, на которых:генерируют поле деформаций при каждом из углов проекций на основании разности между набором данных изображений анатомических проекций и набором смоделированных данных изображений анатомических проекций при соответствующем угле проекции;объединяют поля деформаций при каждом угле проекции для формирования трехмерно�

Claims (15)

1. Способ генерирования модели движения, содержащий этапы, на которых:
получают набор данных изображений анатомических проекций в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;
реконструируют набор данных изображений анатомических проекций в отображение анатомического объемного изображения с усреднением по движению;
адаптируют геометрию модели движения к геометрии объекта, представляющего интерес на основании отображения объемного изображения с усреднением по движению;
моделируют данные изображений анатомических проекций из отображения анатомического изображения с усреднением по движению, с помощью модели движения, во множестве фаз движения; и
обновляют модель движения на основе разности между полученным набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными анатомических изображений.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
итерационно повторяют этапы моделирования данных изображений анатомических проекций и, затем, обновляют модель движения, пока не достигают критерий остановки.
3. Способ по п.1 или 2, в котором набор данных изображений анатомических проекций получают под каждым из множества углов проекций.
4. Способ по п.3, в котором этап, на котором обновляют смоделированное движение дополнительно содержит этапы, на которых:
генерируют поле деформаций при каждом из углов проекций на основании разности между набором данных изображений анатомических проекций и набором смоделированных данных изображений анатомических проекций при соответствующем угле проекции;
объединяют поля деформаций при каждом угле проекции для формирования трехмерного (3D) поля деформаций; и
обновляют геометрию модели движения на основании трехмерного поля деформаций.
5. Способ по пп.1 или 2, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают набор данных функциональных изображений в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;
корректируют набор данных функциональных изображений на основании модели движения для каждой фазы движения; и
реконструируют скорректированный набор данных функциональных изображений, по меньшей мере, в одно скорректированное отображение функционального изображения объекта, представляющего интерес.
6. Способ по п.5, дополнительно содержащий этап, на котором:
получают сигнал движения от устройства распознавания движения в течение получения набора данных функциональных изображений, при этом, сигнал движения характеризует каждую фазу движения объекта, представляющего интерес.
7. Способ по п.6, в котором этап, на котором корректируют набор данных функциональных изображений, дополнительно содержит этапы, на которых:
генерируют карту ослабления на основании трехмерного поля деформаций для каждой из фаз движения, в соответствии с полученным сигналом движения; и
корректируют набор данных функциональных изображений по ослаблению и рассеянию, в соответствии с картой ослабления для каждой фазы движения.
8. Компьютерно-считываемый носитель, содержащий компьютерную программу, которая управляет процессором, который управляет сканером для фотонной эмиссионной компьютерной томографии и сканером для рентгеновской томографии, чтобы выполнять способ по любому из пп.1-7.
9. Система диагностической визуализации, содержащая:
томографический сканер (10), который последовательно генерирует наборы данных анатомических и функциональных изображений; и
по меньшей мере, один процессор, запрограммированный выполнять этапы способа по пп.1-7.
10. Сканер диагностической визуализации, содержащий:
томографический сканер (10), который получает набор данных изображений анатомических проекций в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;
блок (34) реконструкции анатомических структур, который реконструирует набор данных изображений анатомических проекций в отображение анатомического изображения с усреднением по движению;
блок (50) адаптации, который адаптирует модель движения к геометрии объекта, представляющего интерес на основании отображения объемного изображения с усреднением по движению;
блок (52) моделирования, который моделирует данные изображений анатомических проекций из отображения анатомического изображения с усреднением по движению, с помощью модели движения, во множестве фаз движения; и
блок (54) сравнения, который определяет разность между полученным набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными анатомического изображения; и
блок (56) обновления модели движения, который обновляет смоделированное движение на основании разности, определенной блоком (54) сравнения.
11. Сканер диагностической визуализации по п.10, в котором
блок (52) моделирования итерационно повторяет моделирование данных изображений анатомических проекций с помощью обновленной модели движения, пока не достигается критерий остановки.
12. Сканер диагностической визуализации по любому из п.10 или 11, в котором томографический сканер (10) получает набор данных изображений анатомических проекций под каждым углом проекции однократно.
13. Сканер диагностической визуализации по п.12, в котором:
блок (54) сравнения генерирует поле деформаций под каждым из углов проекций на основании разности между набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными изображений анатомических проекций под соответствующим углом проекции; и
блок (56) обновления модели движения объединяет поля деформаций под каждым углом проекции, чтобы формировать трехмерное (3D) поле деформаций и обновлять геометрию модели движения на основании трехмерного поля деформаций.
14. Сканер диагностической визуализации по пп.10 или 11, в котором томографический сканер (10) получает набор данных функциональных изображений в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес, при этом, сканер диагностической визуализации дополнительно включает в себя:
блок (62) коррекции, который корректирует набор данных функциональных изображений на основе модели движения для каждой фазы движения; и
блок (44) функциональной реконструкции, который реконструирует скорректированный набор данных функциональных изображений, по меньшей мере, в одно скорректированное отображение функционального изображения объекта, представляющего интерес.
15. Сканер диагностической визуализации по п.14, дополнительно включающий в себя:
устройство (60) распознавания движения, которое получает сигнал движения в течение получения набора данных функциональных изображений, при этом, сигнал движения характеризует каждую фазу движения объекта, представляющего интерес; и
при этом, блок (62) коррекции генерирует карту ослабления на основании трехмерного поля деформаций для каждой фазы движения, в соответствии с полученным сигналом движения; и
блок (62) коррекции корректирует набор данных функциональных изображений по ослаблению и рассеянию, в соответствии с картой ослабления для каждой фазы движения.
RU2012124998/08A 2009-11-18 2010-10-14 Коррекция движения при лучевой терапии RU2012124998A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US26217209P 2009-11-18 2009-11-18
US61/262,172 2009-11-18
PCT/IB2010/054665 WO2011061644A1 (en) 2009-11-18 2010-10-14 Motion correction in radiation therapy

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012124998A true RU2012124998A (ru) 2013-12-27

Family

ID=43501165

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012124998/08A RU2012124998A (ru) 2009-11-18 2010-10-14 Коррекция движения при лучевой терапии

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20120278055A1 (ru)
EP (1) EP2502204A1 (ru)
CN (1) CN102763138B (ru)
RU (1) RU2012124998A (ru)
WO (1) WO2011061644A1 (ru)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5400546B2 (ja) * 2009-09-28 2014-01-29 株式会社日立メディコ X線ct装置
CN103221841B (zh) * 2010-11-23 2015-11-25 皇家飞利浦电子股份有限公司 具有变化的并发窗的pet校准
US9305377B2 (en) * 2011-01-05 2016-04-05 Koninklijke Philips N.V. Method and apparatus to detect and correct motion in list-mode PET data with a gated signal
EP2858570A1 (en) * 2012-06-11 2015-04-15 SurgicEye GmbH Dynamic nuclear emission and x-ray imaging device and respective imaging method
DE102012213551A1 (de) * 2012-08-01 2014-02-06 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur bewegungsgemittelten Schwächungskorrektur und Magnetresonanz-Anlage
KR101461099B1 (ko) * 2012-11-09 2014-11-13 삼성전자주식회사 자기공명영상장치 및 기능적 영상획득방법
EP2760028B1 (en) * 2013-01-23 2018-12-12 Samsung Electronics Co., Ltd Radiation generator
US9443346B2 (en) * 2013-07-23 2016-09-13 Mako Surgical Corp. Method and system for X-ray image generation
EP3108456B1 (en) * 2014-02-19 2020-06-24 Koninklijke Philips N.V. Motion adaptive visualization in medical 4d imaging
JP6722652B2 (ja) 2014-07-28 2020-07-15 インテュイティブ サージカル オペレーションズ, インコーポレイテッド 手術中のセグメンテーションについてのシステム及び方法
US9763631B2 (en) 2014-09-17 2017-09-19 General Electric Company Systems and methods for imaging plural axial locations
DE102015206362B3 (de) * 2015-04-09 2016-07-21 Siemens Healthcare Gmbh Multizyklische dynamische CT-Bildgebung
US9965875B2 (en) * 2016-06-21 2018-05-08 Carestream Health, Inc. Virtual projection image method
JP6799292B2 (ja) * 2017-07-06 2020-12-16 株式会社島津製作所 放射線撮影装置および放射線画像検出方法
CN108389232B (zh) * 2017-12-04 2021-10-19 长春理工大学 基于理想视点的非规则表面投影图像几何校正方法
US11568581B2 (en) 2018-01-27 2023-01-31 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Systems and methods for correcting mismatch induced by respiratory motion in positron emission tomography image reconstruction
US10504250B2 (en) * 2018-01-27 2019-12-10 Uih America, Inc. Systems and methods for correcting mismatch induced by respiratory motion in positron emission tomography image reconstruction
US10492738B2 (en) 2018-02-01 2019-12-03 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Motion detection for nuclear medicine imaging
EP3547262A1 (en) * 2018-03-28 2019-10-02 Koninklijke Philips N.V. Tomographic x-ray image reconstruction
EP3628225B1 (de) * 2018-09-26 2021-03-31 Siemens Healthcare GmbH Verfahren zur aufnahme von bilddaten und medizinisches bildgebungssystem
JP7330833B2 (ja) * 2019-09-20 2023-08-22 株式会社日立製作所 放射線撮像装置および放射線治療装置
CN110842918B (zh) * 2019-10-24 2020-12-08 华中科技大学 一种基于点云伺服的机器人移动加工自主寻位方法
US11410354B2 (en) 2020-02-25 2022-08-09 Uih America, Inc. System and method for motion signal recalibration
CN111476897B (zh) * 2020-03-24 2023-04-18 清华大学 基于同步扫描条纹相机的非视域动态成像方法及装置
US11222447B2 (en) * 2020-05-06 2022-01-11 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Inter-frame motion correction in whole-body direct parametric image reconstruction
EP3961567A1 (en) * 2020-08-27 2022-03-02 Koninklijke Philips N.V. Apparatus, method and computer program for registering pet images
WO2022170607A1 (zh) * 2021-02-10 2022-08-18 北京大学 一种定位图像的转化系统
CN113989400A (zh) * 2021-09-26 2022-01-28 清华大学 一种ct图像生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1913421B1 (en) 2005-08-04 2013-01-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion compensation in functional imaging
US20080095414A1 (en) * 2006-09-12 2008-04-24 Vladimir Desh Correction of functional nuclear imaging data for motion artifacts using anatomical data
RU2455689C2 (ru) * 2006-11-22 2012-07-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Создание изображения на основе ограниченного набора данных

Also Published As

Publication number Publication date
CN102763138B (zh) 2016-02-17
EP2502204A1 (en) 2012-09-26
WO2011061644A1 (en) 2011-05-26
US20120278055A1 (en) 2012-11-01
CN102763138A (zh) 2012-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012124998A (ru) Коррекция движения при лучевой терапии
EP3161785B1 (en) System and method for image composition
US10512441B2 (en) Computed tomography having motion compensation
US20180070902A1 (en) Apparatus and method for 4d x-ray imaging
CN102254310B (zh) 用于减少ct图像数据中的图像伪影、尤其是金属伪影的方法
WO2013008702A1 (ja) 画像再構成装置及び画像再構成方法
RU2011138244A (ru) Расширение на основе модели поля обзора при радионуклидной визуализации
US9734574B2 (en) Image processor, treatment system, and image processing method
US20200352538A1 (en) System and method for computed tomography
JP6165591B2 (ja) 画像処理装置、治療システム、及び画像処理方法
JP2020509887A5 (ru)
CN111260748A (zh) 基于神经网络的数字合成x射线层析成像方法
US11937964B2 (en) Systems and methods for controlling an X-ray imaging device
JP6789661B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム。
US20220207794A1 (en) Method of metal artefact reduction in x-ray dental volume tomography
Sujar et al. gVirtualXRay: Virtual x-ray imaging library on GPU
Rottman et al. Mobile C-arm 3D reconstruction in the presence of uncertain geometry
US8526757B2 (en) Imaging system and imaging method for imaging a region of interest
US20200250861A1 (en) Methods and apparatuses for penetrating imaging
JP2019010378A (ja) X線トモシンセシス装置
CN111954494B (zh) 医用图像处理装置、医用图像处理方法及记录介质
Pourmorteza et al. Reconstruction of difference using prior images and a penalized-likelihood framework
Chae et al. Lung segmentation using prediction-based segmentation improvement for chest tomosynthesis
CN110678123A (zh) 改进的x射线图像中的几何测量
Zhang et al. A model-based volume restoration approach for Monte Carlo scatter correction in image reconstruction of cone beam CT with limited field of view