RU2589461C2

RU2589461C2 - Устройство для создания присваиваний между областями изображения и категориями элементов

Info

Publication number: RU2589461C2
Application number: RU2013157200/28A
Authority: RU
Inventors: Томас БЛАФФЕРТ; Штеффен РЕНИШ; Бернд ШВАЙЦЕР; Чжицян ХУ
Original assignee: Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date: 2011-05-24
Filing date: 2012-05-23
Publication date: 2016-07-10
Also published as: CN103562960B; US20140133728A1; EP2715663B1; RU2013157200A; CN103562960A; JP2014520256A; EP2715663A1; WO2012160520A1; US9336613B2; JP6042879B2

Abstract

Использование: для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов. Сущность изобретения заключается в том, что устройство содержит блок присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от области и/или граничных признаков, которые определяются в зависимости от значений изображения предоставляемого изображения объекта и предоставляемых первых предварительных присваиваний. Таким образом, получающееся изображение элементов с присваиваниями категорий элементов необязательно основано на предоставляемом изображении объекта, но также может быть основанным на предоставляемых предварительных присваиваниях. Если качество присваиваний, определяемых изображением элемента, оказывается ограниченным вследствие ограничений предоставляемого изображения объекта, эти ограничения предоставляемого изображения могут быть скомпенсированы предварительными присваиваниями. Технический результат: повышение качества изображения. 6 н. и 6 з.п. ф-лы, 18 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Изобретение относится к устройству, способу и компьютерной программе для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов. Кроме того, изобретение относится к устройству радионуклидной визуализации, способу радионуклидной визуализации и компьютерной программе для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Патент EP2161594A2 раскрывает гибридную систему медицинской визуализации, содержащую подсистему медицинской радионуклидной визуализации для получения изображения исследуемой области субъекта, и подсистему MR визуализации для получения MR изображения исследуемой области на основании, по меньшей мере, одного MR параметра. Гибридная система медицинской визуализации дополнительно содержит схему обработки, связанную с подсистемами, причем схема обработки обрабатывает MR изображение для оценки затухания в пределах исследуемой области и использует оцененное затухание для коррекции изображения, полученного подсистемой медицинской радионуклидной визуализации.

Публикация WO2009/138898А1 раскрывает систему коррекции анатомического изображения, включающую в себя устройство памяти, которое сохраняет усеченные данные анатомического изображения, собранные во время сканирования субъекта, и данные позитронно-эмиссионной томографии (PET), собранные во время PET сканирования субъекта, и процессор, который восстанавливает (NAC) PET изображение без коррекции затухания из собранных PET данных, создает карту затухания из собранных усеченных данных анатомического изображения, и компенсирует усеченные данные изображения в карте затухания, используя контур NAC PET изображения.

Статья "К вопросу о количественной PET/MR визуализации: обзор методик коррекции затухания на основе MR" (“Towards quantitative PET/MRI: a review of MR-based attenuation correction techniques”), Matthias Hofmann и др., European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 36 Suppl 1: с. S93-S104 (2009) раскрывает комбинированную систему PET и MR визуализации, которая производит карту затухания, основанную на MR изображении, получаемом блоком сбора MR данных. Карта затухания используется для реконструкции PET изображения со скорректированным затуханием.

Поле обзора (FOV) MR изображения может быть ограничено, что может усечь MR изображение по периметру, особенно в случае больших человеческих тел. Кроме того, MR изображение может быть искажено вследствие, например, наличия металлических имплантов или портов. Эти ограничения для качества MR изображения могут также уменьшить качество карты затухания, произведенной с использованием MR изображения.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В качестве цели настоящего изобретения рассматривается предоставление устройства, способа и компьютерной программы для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, которые приводят к усовершенствованию этих присваиваний, в частности, к улучшенной соответствующей карте затухания. Дополнительная цель настоящего изобретения заключается в предоставлении радионуклидной системы визуализации, способа радионуклидной визуализации и компьютерной программы для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта на основании созданных присваиваний.

В первом аспекте настоящего изобретения представлено устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, причем устройство содержит:

- блок предоставления изображения объекта для предоставления изображения времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания в качестве изображения объекта для объекта,

- блок дифференцирования для дифференцирования изображения объекта,

- блок сегментирования для сегментирования изображения объекта на области изображения посредством применения сегментирования методом водораздела,

- блок определения признака для определения признаков, по меньшей мере, одного из a) областей изображения и b) границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта,

блок предоставления предварительного изображения элементов для предоставления предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов, и

блок присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний.

Поскольку блок присваивания присваивает категории элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и предварительных присваиваний, получающееся изображение элементов с присваиваниями категорий элементов не обязательно основано только на предоставленном изображении, но также может быть основанным на предварительных присваиваниях. Таким образом, если бы качество присваиваний, определяемых изображением элементов, было бы ограничено вследствие ограничений предоставляемого изображения объекта, эти ограничения предоставляемого изображения могут быть скомпенсированы предварительными присваиваниями так, что качество получающегося изображения элементов может быть улучшено.

Объект - это предпочтительно человек, или животное, и элементы - это предпочтительно, по меньшей мере, одно из: кость, в частности кортикальная кость, и костный мозг, воздух, ткани, легкое, кишечный газ, или другие анатомические структуры.

Блок предоставления изображения объекта может быть системой визуализации для предоставления изображения объекта. Блок предоставления изображения объекта также может быть блоком памяти, в котором изображение объекта уже хранится, и из которого изображение объекта может быть извлечено для предоставления изображения объекта, или может быть приемным блоком для приема изображения объекта через проводное или беспроводное соединение для передачи данных и для предоставления принятого изображения объекта.

В варианте реализации, для получения карты коррекции затухания может быть использовано изображение времяпролетной (TOF) NAC PET.

Присваивания могут быть адаптированы для присваивания, например, меток, задающих категории элементов, и/или свойств, подобных значениям затухания категорий элементов для областей изображения для изображения элементов. Например, блок присваивания может быть адаптирован для присваивания, во-первых, меток, задающих категории элементов областям изображения для изображения элементов, причем затем блок присваивания может присвоить значения затухания меткам, чтобы присвоить значения затухания областям изображения для изображения элементов. Однако блок присваивания также может быть адаптирован для непосредственного присваивания значений затухания, которые характеризуют соответствующие категории элементов, областям изображения для изображения элементов. Если значения затухания присвоены областям изображения для изображения элементов, изображение элементов формирует карту затухания, которая может, например, быть использована для коррекции радионуклидного изображения, подобного PET изображению.

Блок сегментирования адаптирован для применения сегментирования методом водораздела к изображению объекта. Сегментирование методом водораздела приводит к сегментированию изображения на области изображения, которые могут соответствовать различным категориям элементов, подобным различным типам ткани объекта, и которые могут быть использованы для получения карты затухания, даже если физическая природа изображения не связана с затуханием, например, в случае PET излучения. Таким образом, карта затухания, имеющая улучшенное качество, может быть получена, даже если физическая природа изображения, на котором основана карта затухания, не связана с затуханием, например, в случае PET излучения.

Устройство дополнительно содержит блок дифференцирования для дифференцирования изображения объекта перед применением сегментирования методом водораздела. Блок дифференцирования, поэтому, может быть адаптирован для получения градиентного изображения, к которому применяется сегментирование методом водораздела. Применение сегментирования методом водораздела к градиентному изображению дополнительно улучшает качество присваиваний между областями изображения для изображения элементов объекта и категориями элементов, в частности, дополнительно улучшает качество карты затухания, сформированной этими присваиваниями. Комбинация дифференцирования, для получения градиентного изображения, и сегментирования методом водораздела, в частности, полезно для того, чтобы различать различные категории элементов, подобных таким, как мягкая ткань, кость, легкое, или кишечный газ. В другом варианте реализации, сегментирование методом водораздела может быть также применено к предоставляемому изображению объекта, то есть не к градиентному изображению.

В варианте реализации, устройство дополнительно содержит блок сглаживания для сглаживания изображения прежде, чем будет применено сегментирование методом водораздела. Блок сглаживания может быть адаптирован для сглаживания первоначально предоставленного изображения объекта и/или, при необходимости, - созданного градиентного изображения. Вместо этого, или альтернативно, другие этапы предварительной обработки могут быть применены к предоставляемому изображению, такие, как усечение значений изображения до некоторого диапазона значений или усиление краевых структур в изображении.

Блок сегментирования может быть адаптирован для создания линий водораздела вдоль больших или малых значений изображения для изображения объекта для получения сегментированного изображения объекта. Сегментирование может быть выполнено посредством создания линий водораздела вдоль малых значений изображения, если, например, сегментирование методом водораздела применяется не к градиентному изображению, но к предоставляемому недифференцированному изображению. Это сегментирование методом водораздела на основании линий вдоль малых значений изображения, которые предпочтительно являются значениями яркости, позволяет улучшить качество различения некоторых категорий элементов. Например, если объект - человек или животное, то различие между кортикальной костью и костным мозгом может быть улучшено, в частности, в MR изображениях.

Алгоритм водораздела предполагает рассмотрение изображения как топографического рельефа, где значения изображения интерпретируются как высота на рельефе. Обычно, алгоритм водораздела задает линии водораздела вдоль "гребней горы" на рельефе, то есть вдоль больших значений изображения. Если блок сегментирования методом водораздела адаптирован для получения линий водораздела вдоль малых значений изображения, то соответствующий алгоритм водораздела задает линии водораздела вдоль впадин на рельефе. Эти линии водораздела вдоль малых значений изображения могут быть вычислены посредством модификации стандартного алгоритма водораздела, соответственно, или посредством применения стандартного алгоритма водораздела к инвертированному изображению, имеющему инвертированные значения изображения.

Предпочтительно, блок определения признака адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из i) признаков области для областей изображения, являющихся признаками, которые зависят от всех значений изображения соответствующей области изображения, и ii) граничных признаков, относящихся к границам между областями изображения, причем граничные признаки зависят, по меньшей мере, от одного из a) признаков области для соседних областей изображения, которые разделены соответствующей границей и b) значениями изображения на соответствующей границе.

Блок определения признака может быть адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих признаков области: среднего из значений изображения для области изображения, минимального значения изображения для области изображения, максимального значения изображения для области изображения, среднеквадратичного отклонения значений изображения в пределах области изображения. Кроме того, блок определения признака может быть адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих граничных признаков: среднего из значений изображения на границе, минимального значения изображения для значений изображения на границе, максимального значения изображения для значений изображения на границе, среднеквадратичного отклонения значений изображения на границе.

В предпочтительном варианте реализации, блок предоставления предварительного изображения элементов адаптирован для предоставления предварительного изображения элементов, производимого на основании, по меньшей мере, одного из следующих изображений: изображение компьютерной томографии (CT), MR изображение, TOF-NAC PET изображение, NAC PET изображения.

Также предпочтительно, чтобы блок присваивания был адаптирован для определения вторых предварительных присваиваний между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков областей изображения, и объединения первых предварительных присваиваний и вторых предварительных присваиваний для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. Предпочтительно также, чтобы блок присваивания был адаптирован для применения, по меньшей мере, одного из a) предварительно заданных правил присваиваний r определяемым признакам для определения предварительных вторых присваиваний, причем правила присваиваний определяют присваивание категорий элементов в зависимости от признаков, и b) предварительно заданных правил объединения для первых и вторых предварительных присваиваний для получения объединенных присваиваний, причем правила объединения задают присваивания категорий элементов в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний.

В варианте реализации, объединенные правила адаптированы так, что области изображения присваиваются категориям элементов, присвоенным вторым предварительным присваиванием, если для области изображения, по меньшей мере, второе предварительное присваивание присутствует, и что области изображения присваиваются категориям элементов, присвоенным первым предварительным присваиванием, если для области изображения только первое предварительное присваивание присутствует. Таким образом, если, например, предоставленное изображение объекта имеет ограниченное поперечное FOV, изображение элементов может иметь расширенное поперечное FOV относительно предоставленного изображения объекта при использовании первого предварительного присваивания, которое может относиться к большему поперечному FOV, охватывающему области предварительного изображения, которые не охвачены первоначально предоставленным изображением объекта.

В предпочтительном варианте реализации, объединенные правила адаптированы так для применения к первым и вторым предварительным присваиваниям и предоставляемой анатомической информации объекта, для получения объединенных присваиваний в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний и предоставленной анатомической информации. Анатомическая информация может быть использована для дополнительного улучшения присваиваний между категориями элементов и областями изображения для изображения элементов. Если, например, некоторые категории элементов были уже присвоены области изображения для изображения элементов, и если анатомическая информация предоставляет информацию о категориях элементов вблизи некоторой категории элементов, то эта анатомическая информация может быть использована для определения присваиваний вблизи области изображения, для которой некоторая категория элементов была уже присвоена.

Правила присваиваний, и/или объединенные правила, могут быть заранее заданными при использовании калибровочных измерений, то есть присваивания между категориями элементов и областями изображения для изображения элементов могут быть определены на основании предоставляемого изображения объекта и предоставляемого предварительного изображения элементов, тогда как реальные присваивания между категориями элементов и областями изображения для изображения элементов известны, причем правила могут быть заранее заданными так, что определяемые присваивания насколько это возможно хорошо соответствуют известным реальным присваиваниям.

В дополнительном аспекте настоящего изобретения представлена система радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем система радионуклидной визуализации содержит:

- блок сбора радионуклидных данных для сбора радионуклидных данных,

- устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категорий элементов, как это определено в п.6 формулы,

- блок радионуклидной реконструкции для реконструкции радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных и карты затухания.

В дополнительном аспекте изобретения представлен способ создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категориями элементов, причем способ содержит:

- предоставление изображения времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания в качестве изображения объекта для объекта,

- дифференцирование изображения объекта,

- сегментирование изображения объекта на области изображения посредством применения сегментирования методом водораздела,

- определение признаков, по меньшей мере, одного из a) областей изображения и b) границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта,

- предоставление предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов,

- присваивание категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний.

В дополнительном аспекте изобретения представлен способ радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем способ радионуклидной визуализации содержит:

- сбор радионуклидных данных блоком сбора радионуклидных данных,

- присваивание категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков областей изображения для изображения объекта для объекта и предварительных присваиваний, как это определено в п.9 формулы,

- присваивание значений затухания к присвоенным категориям элементов для присваивания значений затухания областям изображения для изображения для получения карты затухания,

- реконструкция радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных и карты затухания блоком реконструкции радионуклидного изображения.

В дополнительном аспекте изобретения представлена компьютерная программа для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, причем компьютерная программа содержит средство программного кода для побуждения устройства, как это определено в п.1 формулы, выполнять этапы способа, как это определено в п.9 формулы, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, управляющем устройством.

В дополнительном аспекте изобретения представлена компьютерная программа для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем компьютерная программа содержит средство программного кода для побуждения системы радионуклидной визуализации, как это определено в п.8 формулы, выполнять этапы способа радионуклидной визуализации, как это определено в п.10 формулы, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, управляющем системой радионуклидной визуализации.

Следует понимать, что устройство по п.1 формулы, система радионуклидной визуализации по п.8 формулы, способ по п.9 формулы, способ радионуклидной визуализации по п.10 формулы, компьютерная программа по п.11 формулы и компьютерная программа для радионуклидной визуализации по п.12 формулы имеют подобные и/или идентичные предпочтительные варианты реализации, в частности, как это определено в зависимых пунктах формулы.

Следует понимать, что предпочтительный вариант реализации изобретения также может быть любой комбинацией зависимых пунктов формулы с соответствующей независимых пунктов формулы.

Эти и другие объекты изобретения будут очевидны из пояснений в связи с описываемыми ниже вариантами реализации.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На следующих чертежах:

Фиг.1 изображает схематично и в качестве примера вариант реализации системы радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта,

Фиг.2 - примерное TOF-NAC PET изображение,

Фиг.3 - примерное градиентное изображение TOF-NAC PET изображения, показанного на фиг.2,

Фиг.4 - примерный результат сегментирования методом водораздела, примененной к градиентному изображению, показанному на фиг.3,

Фиг.5 - примерное характерное изображение среднего значения изображения,

Фиг.6 - примерное характерное изображение границ,

Фиг.7 - примерное второе предварительное изображение метки, определяющее вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов,

Фиг.8 - примерное TOF-NAC PET изображение, показывающее легкие,

Фиг.9 - примерные линии водораздела и сегментированные легкие,

Фиг.10 - блок-схема последовательности операций, примерно иллюстрирующая вариант реализации способа для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов,

Фиг.11 - блок-схема последовательности операций примерно иллюстрирующая вариант реализации способа радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта,

Фиг.12 - примерное NAC PET изображение,

Фиг.13 - примерный результат процедуры сегментирования изображения на основе порога, примененной к NAC PET изображению, показанному на фиг.12,

Фиг.14 - результат применения фильтра регистрации края к NAC PET изображению, показанному на фиг.12,

Фиг.15 - примерные линии водораздела, следующие из сегментирования методом водораздела, примененного к изображению, показанному на фиг.12,

Фиг.16 - примерное характерное изображение среднего значения изображения,

Фиг.17 - примерное характерное изображение границ, и

Фиг.18 - примерное второе предварительное изображение метки, определяющее вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков областей изображения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

На фиг.1, схематично и примерно показана система радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта 7, имеющего различные категории элементов. В этом варианте реализации, объект 7 - это человек, лежащий на столе 8, и различные категории элементов представляют собой, например, воздух и различные типы тканей, такие как кость, легкие, мягкая ткань, и так далее. Категории элементов могут также включать в себя различные категории костей, в частности категорию кортикальной кости и категорию костного мозга. Система 1 радионуклидной визуализации содержит блок 2 сбора радионуклидных данных для сбора радионуклидных данных. В этом варианте реализации, блок 2 сбора радионуклидных данных адаптирован для сбора PET данных. Однако, в другом варианте реализации, блок сбора радионуклидных данных также может быть адаптирован для сбора других радионуклидных данных, подобных данным однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT).

Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит блок 30 радионуклидной реконструкции для реконструкции радионуклидного TOF-NAC изображения на основании радионуклидных данных, собранных блоком 2 сбора радионуклидных данных. Блок 2 сбора радионуклидных данных и блок 30 реконструкции радионуклидного изображения образуют блок предоставления изображения объекта для предоставления изображения объекта для человека 7, которое, в варианте реализации представляет собой TOF-NAC PET изображение, которое схематично и примерно показано на Фиг.2.

Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит устройство 3 обработки для обработки TOF-NAC PET изображения. Устройство 3 обработки содержит блок 9 сглаживания для сглаживания TOF-NAC PET изображения. В другом варианте реализации, альтернативно, или в дополнение, могут быть выполнены другие этапы предварительной обработки для предварительной обработки TOF NAC-PET изображения. Например, значения изображения для TOF-NAC PET изображения могут быть усечены до некоторого диапазона значений, или краевые структуры могут быть усилены в TOF NAC-PET изображении. Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 10 дифференцирования для дифференцирования TOF-NAC PET изображения для получения градиентного изображения, которое схематично и примерно показано на Фиг.3. При необходимости, для градиентного изображения может быть вычислено абсолютное значение, и получающееся изображение может быть сглажено с использованием блока 9 сглаживания. Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 11 сегментирования для применения сегментирования методом водораздела к градиентному изображению, в частности, к абсолютным значениям градиентного изображения, которое может быть сглажено, для получения сегментированного изображения, содержащего области изображения, которые должны быть присвоены категориям элементов, подобным различным типам ткани или воздуху. На фиг.4 показано схематично и примерно образованное сегментированное изображение с линиями водораздела.

Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 12 определения признака для определения признаков областей изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта. Блок 12 определения признака адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из i) признаков области для области изображения, являющихся признаками, которые зависят от всех значений изображения соответствующей области изображения, и ii) граничных признаков, относящихся к границам между областями изображения, причем граничные признаки зависят, по меньшей мере, от a) признаков областей для маркировки областей изображения, которые отделены соответствующей границей и b) значений изображения на соответствующей границе. Предпочтительно, блок 12 определения признака адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих признаков областей: среднего из значений изображения соответствующей области изображения, минимального значения изображения соответствующей области изображения, максимального значения изображения соответствующей области изображения, среднеквадратичного отклонения значений изображения в пределах соответствующей области изображения. Блок 12 определения признака предпочтительно дополнительно адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих граничных признаков: среднего из значений изображения на соответствующей границе, минимального значения изображения из значений изображения на соответствующей границе, максимального значения изображения из значений изображения на соответствующей границе, среднеквадратичного отклонения значений изображения на соответствующей границе.

На фиг.5 показано примерное характерное изображение средних значений изображения, причем области изображения, имеющие различные средние значения изображения, в частности различные средние значения уровня яркости, показаны с различными значениями уровня яркости. На фиг.6 показано примерное характерное изображение граничного признака, причем в этом примере граничный признак представляет собой соответствующее минимальное значение изображения из значений изображения на соответствующей границе. На фиг.6, границы, имеющие различные граничные признаки показаны с различными значениями уровня яркости.

Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит блок 5 сбора MR данных для сбора MR данных и блок 6 MR реконструкции для реконструкции MR изображения из собранных MR данных. Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит блок 31 производства предварительного изображения элементов для получения предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов. В этом варианте реализации, блок 31 производства предварительного изображения элементов адаптирован для получения первого предварительного изображения метки как предварительного изображения элементов, причем области изображения первого предварительного изображения метки, которые присвоены различным категориям элементов, помечены различным образом. Блок 31 производства предварительного изображения элементов может быть адаптирован для выполнения, например, сегментирование на основе порога и/или сегментирование на основе водораздела для получения предварительного изображения элементов. В частности, блок 31 производства предварительного изображения элементов может быть адаптирован для определения градиентного изображения из MR изображения, для применения сегментирования методом водораздела к градиентному изображению и для определения признаков образующихся областей изображения и/или границ между образующимися областями изображения, которые могут затем быть использованы для присваивания меток различным предварительным областям предварительного изображения элементов. Блок 5 сбора MR данных, блок 6 MR реконструкции и блок 31 производства предварительного изображения элементов могут рассматриваться как блок предварительного предоставления изображения элементов для предоставления предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов.

В другом варианте реализации, блок предоставления предварительного изображения элементов может быть также адаптирован для предоставления предварительного изображения элементов на основании другого метода визуализации, подобного устройству компьютерной томографии или устройству ультразвуковой визуализации. Блок предоставления предварительного изображения элементов и/или блок предоставления изображения объекта для предоставления изображения объекта для человека 7, являющегося в этом варианте реализации TOF NAC-PET изображением, могут также быть блоками памяти, в которых предварительное изображение элементов и/или изображение объекта, соответственно, уже хранятся, и из которого сохраняемое предварительное изображение элементов и/или изображение объекта, соответственно, могут быть извлечены для предоставления предварительного изображения элементов и/или изображения объекта, соответственно. Блок предоставления изображения объекта и/или блок предоставления предварительного изображения элементов также может быть приемным блоком для приема соответствующего изображения от другой системы и для предоставления принятого предварительного изображения элементов и/или изображения объекта, соответственно.

Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 13 присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов человека 7, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний. В этом варианте реализации, блок 13 присваивания адаптирован для определения вторых предварительных присваиваний между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков, причем предварительно определенные правила присваиваний применяются к определяемым признакам для определения предварительных вторых присваиваний. Получающиеся предварительные вторые присваивания приводят ко второму предварительному изображению метки, что схематично и примерно показано на фиг.7.

На фиг.7 номер 32 обозначает воздух, и номер 33 обозначает тело. Таким образом, в показанном на фиг.7 примере, второе предварительное изображение метки предоставляет различие между телом и воздухом.

Блок 13 присваивания дополнительно адаптирован для объединения первых предварительных присваиваний, предоставленных блоком предоставления предварительных изображений элемента, и вторых предварительных присваиваний, для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. В этом варианте реализации, первые предварительные присваивания, определяемые на основании MR изображения, и вторые предварительные присваивания, определяемые на основании TOF NAC-PET изображения, объединяются для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. Объединенные присваивания производятся на основании предварительно определенных правил объединения, которые применяются к первым и вторым предварительным присваиваниям. Блок 13 присваивания может дополнительно быть адаптирован для использования правил объединения, которые сконфигурированы для применения к первым и вторым предварительным присваиваниям и предоставляемой анатомической информации о человеке 7 для определения объединенных присваиваний в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний и предоставленной анатомической информации.

Правила присваиваний и правила объединения определяются калибровочными измерениями, причем определяются объединенные присваивания, тогда как реальные присваивания известны, причем правила присваиваний и правила объединения предварительно определяются так, что определяемые присваивания соответствуют известным присваиваниям настолько хорошо, насколько это возможно.

В варианте реализации, две или более категорий элементов могут относиться к тому же самому элементу, но с различной вероятностью. Например, первая категория элемента "воздух" может быть присвоена области изображения, если относительно достоверно известно, что соответствующая область изображения относится к воздуху, и вторая категория элемента "возможно воздух" может быть присвоена области изображения, если область изображения может быть воздухом, но если не достоверно известно, действительно ли область изображения относится к воздуху. Например, могут быть исследованы несколько случаев с различными людьми, и для некоторого набора признаков может быть определен процент от случаев, в которых некоторый набор признаков правильно указывает на воздух. Если определенный процент больше, чем некоторый порог, например, больший, чем 90%, то соответствующий набор признаков может рассматриваться как определяющий категорию элементов "воздух", и, если определенный процент меньше, чем некоторый порог, но больше, чем дополнительный второй порог, соответствующий набор признаков может рассматриваться как определяющий категорию элементов "возможно воздух".

Соответственно, правила присваиваний могут быть заранее заданными так, что область изображения присваивается категории элемента "воздух", если признак среднего значения изображения оказывается ниже некоторого первого порога; область изображения может быть присвоена категории элемента " возможно воздух", если признак среднего значения изображения оказывается ниже некоторого второго порога, который больше первого и ниже третьего порога, который больше, чем второй порог; и область изображения может быть присвоена категории элемента "возможно ткань", если среднее значение изображения оказывается выше третьего порога, но ниже четвертого порога. Кроме того, область изображения может быть присвоена категории элемента "ткань", если признак среднего значения изображения оказывается выше четвертого порога.

В примере, первые предварительные присваивания, то есть первое предварительное изображение метки, основаны на MR изображении, и вторые предварительные присваивания, то есть второе предварительное изображение метки, основаны на TOF NAC-PET изображении, причем, если категории элементов представляют собой "ткань", "возможно ткань", "воздух" и "возможно воздух", правила объединения могут быть определены так, что область изображения для изображения элементов присвоена категории элементов "ткань", если этой области изображения категория элемента "ткань" была присвоена, по меньшей мере, в одном из первого и второго предварительных изображениях метки; категория элементов "ткань" может быть присвоена области изображения для изображения элементов, если, согласно обоим, первому и второму предварительным изображениям метки, категория элементов "возможно ткань" была присвоена соответствующей области изображения; и категория элементов "воздух" присвоена области изображения для изображения элементов во всех других случаях.

Правила объединения также могут быть адаптированы для дополнительного учета анатомической информации. Например, если категории элементов представляют собой "воздух", "возможно воздух", "ткань" и "возможно ткань", и если первые предварительные присваивания, то есть первое предварительное изображение метки, основаны на MR изображении, и вторые предварительные присваивания, то есть второе предварительное изображение метки, основаны на TOF NAC-PET изображении, правила объединения могут быть определены так, что область изображения для изображения элементов присваивается категории элементов "ткань", если в первом предварительном изображении метки эта область изображения была присвоена категории элементов "возможно воздух", во втором предварительном изображении метки, эта область изображения была присвоена категории элементов "возможно ткань" и область изображения располагается на руке человека. Для определения расположена ли область изображения на руке человека или нет, в варианте реализации к контуру тела может быть подогнана окружность для аппроксимации контура тела, причем область изображения, которой была присвоена категория элементов "возможно ткань" при использовании второго предварительного изображения метки, рассматривается как располагаемая на руке, если эта область изображения расположена вне окружности, аппроксимирующей контур тела. В соответствии с дополнительным примером правил объединения, если в соответствии с TOF-NAC PET изображением, основанным на предварительном изображении метки, область изображения присваивается категории элементов "возможно ткань", и если эта область изображения расположена вне MR поля обзора, что указывает, что эта область изображения относится к усеченным рукам человека, соответствующая область изображения в изображении элементов присваивается категории элементов "ткань", причем в этом примере предполагается, что второе предварительное изображение метки основано на MR изображении.

Блок 13 присваивания дополнительно адаптирован для использования присвоенных категорий элементов для присваивания значений затухания областям изображения для изображения элементов для получения карты затухания. В этом варианте реализации, предоставляется база данных, содержащая присваивания между различными категориями элементов, подобными одному или различным типам ткани и воздуха, и значения затухания различных категорий элементов, причем блок присваивания адаптирован для присваивания значений затухания посредством использования базы данных. Предпочтительно, значения затухания описывают затухание воздуха и различных типов тканей для радиации, присутствующей в PET визуализации. Например, значения затухания соответствуют затуханию радиации, имеющей энергию 511 кэВ.

Система 1 радионуклидной визуализации содержит дополнительный блок 14 реконструкции радионуклидных изображений для реконструкции радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных, собранных блоком 2 сбора радионуклидных данных, и созданной карты коррекции затухания. В этом варианте реализации, блок 14 реконструкции радионуклидных изображений адаптирован для реконструкции PET изображения с коррекцией затухания (AC) на основании PET данных, собранных блоком 2 сбора радионуклидных данных, и карты коррекции затухания. Восстановленное радионуклидное изображение показано на дисплее 15. Обрабатывающее устройство 3 вместе с блоком предоставления изображения и блоком предоставления предварительного изображения элементов может быть рассмотрено как устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов.

На фиг.8, схематично и примерно показано дополнительное изображение объекта, являющегося PET TOF-NAC изображением, показывающим легкие. Также, показанное на фиг.8 TOF-NAC PET изображение может быть предоставлено блоком 2, 30 предоставления изображения объекта.

Показанное на фиг.8 TOF-NAC PET изображение сглажено блоком 9 сглаживания, продифференцировано блоком 10 дифференцирования для получения градиентного изображения, и сегментировано блоком 11 сегментирования, используя алгоритм сегментирования методом водораздела для получения сегментированного изображения, содержащего области изображения, соответствующие категориям элементов, показанным на изображении. Блок 12 определения признака определяет затем признаки областей изображения и/или границы между областями изображения в зависимости от значений изображения для TOF-NAC PET изображения, как описано выше. Блок 13 присваивания определяет вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков областей изображения, причем определяемые вторые предварительные присваивания могут быть объединены с предоставляемыми первыми предварительными присваиваниями для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. На фиг.9 показаны схематично и примерно линии 34 водораздела, образованные из сегментирования методом водораздела, и линии 35, заключающие в себе легкие человека 7, то есть для областей изображения, заключенных линиями 35, была присвоена категория элементов "легкое".

Блок 11 сегментирования предпочтительно адаптирован для выполнения стандартного сегментирования методом водораздела, как раскрыто, например, в статье "Watersheds in Digital Spaces: An Efficient Algorithm Based on Immersion Simulations" by L. Vincent and P. Soille, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 13(6), 583-598 (1991), которая включена здесь посредством ссылки. Блок 11 сегментирования может быть адаптирован для создания линий водораздела вдоль больших или малых значений изображения соответствующего предоставленного изображения для получения сегментированного изображения, и он может быть адаптирован для сегментирования дифференцированного градиентного изображения и/или недифференцированного изображения.

В алгоритме водораздела изображение рассматривается как топографический рельеф, где значения изображения интерпретируются как высота рельефа. Обычно, алгоритм водораздела задает линии водораздела вдоль "гребней горы" на рельефе, то есть вдоль больших значений изображения. Если блок сегментирования адаптирован для создания линий водораздела вдоль малых значений изображения, соответствующий алгоритм водораздела задает линии водораздела вдоль впадин на рельефе. Эти линии водораздела вдоль малых значений изображения могут быть вычислены соответствующей модификацией стандартного алгоритма водораздела или применяя стандартный алгоритм водораздела к инвертированному изображению, имеющему инвертированные значения изображения.

Ниже, в качестве примера, и в связи показанной на Фиг.10 блок-схемой последовательности операций, описывается способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категориями элементов.

На этапе 101, блок 2, 30 предоставления изображения объекта предоставляет изображение объекта человека 7. В частности, блок 2 сбора радионуклидных данных собирает PET данные, и блок 30 радионуклидной реконструкции восстанавливает TOF-NAC PET изображение.

На этапе 102, блок 9 сглаживания сглаживает TOF-NAC PET изображение и, на этапе 103, блок 10 дифференцирования дифференцирует сглаженное TOF-NAC PET изображение, вычисляет абсолютное значение градиента и, при необходимости, сглаживает вычисленные абсолютные значения для получения градиентного изображения. На этапе 104, блок 11 сегментирования применяет сегментирование методом водораздела к градиентному изображению для получения сегментированного изображение, содержащего области изображения, соответствующие категориям элементов, в частности соответствующие, например, мягкой ткани, кости, правому легкому, левому легкому, кишечному газу, воздуху, и так далее. На этапе 105, блок 12 определения признака определяет признаки областей изображения и/или границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для сегментированного изображения и, на этапе 106, блок 5, 6, 31 предоставления предварительного изображения элементов предоставляет предварительное изображение элементов, содержащее первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов. В частности, предоставляется соответствующее предварительное изображение метки, причем различные категории элементов обозначены различными метками, посредством использования блока производства предварительного изображения элементов, который производит предварительное изображение элементов в зависимости, в этом варианте реализации, от MR изображения, восстановленного блоком 6 MR реконструкции по MR данным, собранным блоком 5 сбора MR данных.

На этапе 107, блок 13 присваивания определяет вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков, то есть, в этом варианте реализации, в зависимости от определяемых признаков областей изображения, которые были созданы, применяя сегментирование методом водораздела к TOF-NAC PET изображению. На этапе 108, первые предварительные присваивания и вторые предварительные присваивания объединяются блоком 13 присваивания для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. В частности предварительно определенные правила объединения применяются к первым и вторым предварительным присваиваниям для получения объединенных присваиваний. На этапе 109, блок 13 присваивания присваивает значения затухания присвоенным категориям элементов значения затухания областям изображения для изображения элементов для получения карты затухания. На этапе 110, блок 14 реконструкции радионуклидного изображения восстанавливает AC PET изображение на основании собранных PET данных и на основании карты затухания.

Наф.11 показана блок-схема последовательности операций, примерно иллюстрирующая вариант реализации способа радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта.

На этапе 201, радионуклидные данные собираются блоком 2 сбора радионуклидных данных. В этом варианте реализации, PET данные собираются блоком 2 сбора радионуклидных данных. На этапе 202, карта затухания определяется так, как описано выше в связи с этапами 102-109 и, на этапе 203, блок 14 реконструкции радионуклидного изображения восстанавливает радионуклидное изображение, в этом варианте реализации - AC PET изображение, на основании радионуклидных данных и на основании карты затухания.

Устройство и способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и использования категорий элементов, в описанном варианте реализации, общая процедура сегментирования изображения для сегментирования TOF-NAC PET изображения. Устройство и способ предпочтительно адаптированы для разделения областей изображения, которые содержат анатомические структуры с соответствующими значениями затухания, чтобы улучшить качество изображения в PET реконструкции.

На фиг.2 показано типичное TOF-NAC PET изображение. Подход с непосредственным сегментированием изображения, например, применение порога интенсивности может оказаться неудачным, поскольку интенсивность TOF-NAC PET изображений может варьироваться по срезам, или срезы могут демонстрировать больший разброс, который нельзя отличить от малых значений интенсивности для ткани. Кроме того, PET TOF-NAC изображения не демонстрируют известные абсолютные значения интенсивности, подобно CT изображениям. Поэтому, может быть необходимым определять порог интенсивности индивидуально для каждого TOF-NAC PET изображения.

Устройство и способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов предпочтительно адаптированы для преодоления проблемы сегментирования изображения при вариации или неизвестных интенсивностей пикселей, вычисляя градиентное изображение для TOF-NAC PET изображения (фиг.3), и применяя преобразование водораздела к градиентному изображению (фиг.4). Зоны, соответствующие конкретной цели получения карты затухания могут быть идентифицированы при использовании предварительно заданных правил, то есть эвристически, по области и/или граничным признакам и, в частности по отношению к соседним областям. Устройство и способ могут быть адаптированы, чтобы различить различные структуры тела, такие, как легкое и другая ткань, как показано на фиг.9.

Хотя в вышеупомянутых описанных вариантах реализации предоставленное изображение объекта предпочтительно представляет собой TOF-NAC PET изображение, в других вариантах реализации предоставляемое изображение объекта также может быть другим изображением, например, NAC PET изображением или MR изображением. В частности, блок предоставления изображения объекта может быть адаптирован для предоставления NAC PET изображения как изображения объекта человека 7. Например, блок 2 сбора радионуклидных данных может быть адаптирован для сбора PET данных, и блок 30 радионуклидной реконструкции может быть адаптирован, для реконструкции NAC PET изображения, то есть, PET изображения, которое было восстановлено без учета информации о затухании и без учета информации TOF. Такое NAC PET изображение схематично и примерно показано на фиг.12.

Вариантом непосредственной сегментирования изображения для сегментирования NAC PET изображения может быть применение порога интенсивности. Возможное получающееся изображение схематично и примерно показано на фиг.13. Однако применение порога интенсивности часто оказывается неудачным, поскольку NAC PET изображения обычно имеют контуры, которые подобны выпуклой оболочке геометрии человека, не позволяя дифференцирование соседних структур, таких как тело и руки. Кроме того, интенсивности значений изображения для NAC PET изображения имеют неизвестную и варьирующуюся высоту. Обычно, к NAC PET изображению может быть также применен фильтр "Хитрого края", который более надежно регистрирует края. Соответствующее получающееся изображение схематично и примерно показано на фиг.14. Применение фильтра "Хитрого края" имеет тот недостаток, что регистрируемые края часто не соединяются в закрытые контуры и, таким образом, край необходимо так или иначе экстраполировать дополнительной постобработкой для получения замкнутых областей.

Устройство и способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов могут быть адаптированы для преодоления проблемы неполных контуров, применяя сегментирование методом водораздела, то есть преобразование водораздела, к NAC PET изображению. Таким образом, в варианте реализации блок 11 сегментирования адаптирован для сегментирования NAC PET изображения на области изображения, применяя преобразование водораздела. Получающееся изображение с линиями 36 водораздела схематично и примерно показано на фиг.15. Зоны, соответствующие конкретной цели получения карты затухания могут быть идентифицированы эвристически, по области и/или граничным признакам и, в частности по отношению к соседним областям. Таким образом, блок предоставления изображения объекта может быть адаптирован для предоставления NAC PET изображения, причем блок сглаживания может быть адаптирован для сглаживания предоставляемого NAC PET изображения и, при необходимости, для выполнения дополнительных этапов предварительной обработки NAC PET изображения. Блок сегментирования может затем сегментировать NAC PET изображение на меньшие области, применяя алгоритм водораздела. В этом варианте реализации, градиентное изображение не создается до применения алгоритма водораздела. Затем, блок определения признака может определить область и/или граничные признаки, как описано выше. Например, для каждой области изображения среднее из значений изображения соответствующей области изображения может быть определено, приводя к характерному изображению средних значений изображения, как схематично и примерно показано на фиг.16, на котором области изображения, имеющие различные средние значения показаны с различными значениями уровня яркости. На фиг.17 показано примерно и схематично характерное изображение границ, причем границы, имеющие различные минимальные значения изображения показаны с различными значениями уровня яркости.

Блок присваивания затем определяет вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков. В частности, области изображения помечены так, что они присваиваются воздуху или телу, в соответствии с определенными признаками. Предпочтительно, правила присваиваний применяются для определяемых признаков, чтобы выполнить процедуру присваиваний. В этом варианте реализации, правила присваиваний определены для признаков NAC PET изображения, причем эти правила присваиваний могут быть определены калибровочными измерениями, причем признаки определяются на основании NAC PET изображения, и причем распределение категорий элементов, в частности воздуха и ткани, в NAC PET изображении известно, и причем правила присваиваний предварительно определяются так, что присваивания, которые следуют из применения правил присваиваний для определяемых признаков, соответствуют настолько хорошо, насколько это возможно для известных присваиваний областей изображения категориям элементов. Получающееся изображение схематично и примерно показано на фиг.18. На фиг.18, номер 37 обозначает ткань, и номер 38 обозначает воздух.

Вторые предварительные присваивания, то есть, в этом варианте реализации второе предварительное изображение метки, предоставляют метки ткани и воздуха, как указано на фиг.18, которые объединены с первыми предварительными присваиваниями между областями предварительного изображения и категориями элементов, предоставляемыми блоком предоставления предварительного изображения элементов для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов.

Первые предварительные присваивания могут быть основанными, по меньшей мере, на одном из следующих изображений: CT изображении, MR изображении, NAC PET изображении и TOF-NAC PET изображении. Таким образом, в варианте реализации первые предварительные присваивания могут быть основанными, по меньшей мере, на одном из NAC PET изображении и TOF-NAC PET изображении, и вторые предварительные присваивания могут быть основанными на другом NAC PET изображении и TOF-NAC PET изображении. Иначе говоря, оба предварительных присваиваний могут быть произведены на основании одних и тех же собранных PET данных.

Также, в этом варианте реализации, блок присваивания может быть адаптирован для присваивания значений затухания присвоенным категориям элементов для присваивания значений затухания областям изображения для изображения элементов для получения карты затухания, и блок реконструкции радионуклидного изображения может быть адаптирован для реконструкции AC PET изображения на основании собранных PET данных и на основании карты затухания.

Для предоставления предварительных присваиваний на основании MR изображения, предоставляемое MR изображение предпочтительно сглаживается, дифференцируется, для получения градиентного изображения, и сегментируется, применяя сегментирование методом водораздела к градиентному изображению. Затем, предпочтительно определяются область и/или граничные признаки, причем определяемые признаки используются для создания предварительных присваиваний, применяя соответствующие правила присваиваний для определяемых признаков. В варианте реализации, сегментирование методом водораздела также может быть применено к не продифференцированному MR изображению для сегментирования MR изображения.

Обычно PET сканеры предоставляются в комбинации с CT сканером, как в PET/CT системе. И напротив, объединенная PET/MR система имеет преимущество из-за отсутствия избыточной дозы облучения и лучшего контраста для мягкой ткани. Кроме того, объединенная PET/MR система может быть адаптирована для одновременного сбора PET данных и MR данных.

Объединенная PET/CT система и объединенная PET/MR система также предоставляют более точную информацию об анатомических структурах, чем отдельные PET системы, и свойства затухания излучения могут быть получены для различных зон тела, в частности, карта затухания может быть получена из CT изображения или из MR изображения, соответственно. Для PET/CT системы коэффициенты затухания представляют собой функцию значений Хаунсфильда. В случае PET/MR систем, карта затухания получается посредством более сложной обработки изображения, например, сегментированием изображения на различные категории ткани, например, мускулы, жир, кости, легкие, и так далее, и помещением стандартных значений затухания для каждой категории ткани, то есть для различных категорий элементов.

Ограничение в использовании CT и MR изображений для получения карты затухания заключается в ограничении поперечного FOV, которое может усечь CT изображение или MR изображение, соответственно, в периметре, особенно для больших людей. Это ограничение более существенно для MR изображения, поскольку поперечное FOV обычно меньше, чем в CT системе, главным образом вследствие ухудшения сигнала вблизи границы реконструкции FOV. Кроме того, в некоторых случаях CT или MR изображения искажены вследствие, например, металлических внедрений или портов, которые делают невозможным корректный вывод значений затухания для некоторых областей изображения. Если некорректная карта затухания, которая получена из усеченного, или как-то иначе искаженного, CT изображения или MR изображения, используется для реконструкции AC PET изображения, восстановленное AC PET изображение будет неточным и/или может содержать артефакты.

Устройство и способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов могут быть адаптированы для преодоления проблемы неточных PET изображений вследствие некорректных карт затухания, полученных из неполного или искаженного CT или MR изображения, объединением их с одним или более PET изображениями, которые были восстановлены без использования информации о затухании, в частности, объединением их с PET NAC изображением, которое не включает в себя TOF информацию, и/или с TOF-NAC PET изображением, которое включает в себя TOF информацию. Обычно NAC PET изображение и/или TOF-NAC PET изображение демонстрируют анатомические структуры, которые отсутствуют в CT изображении или MR изображении. NAC PET изображение и TOF-NAC PET изображение могут содержать различные анатомические детали и могут, поэтому, быть использованы совместно и объединены с CT или MR изображением. Устройство или способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов предпочтительно адаптированы для объединения CT или MR изображения, по меньшей мере, с одним из NAC PET изображением и TOF-NAC PET изображением, сегментируя соответствующие изображения и объединяя соответствующие сегментированные изображения. Например, устройство и способ могут быть адаптированы для замены некорректных присваиваний воздух/ткань в MR изображении метки с метками, полученными из NAC PET изображения или TOF-NAC PET изображения. Карта затухания затем предпочтительно получается из образованного объединенного изображения метки.

Таким образом, в варианте реализации устройство и способ для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов могут быть адаптированы так, чтобы, во-первых, создать NAC PET изображение и/или TOF-NAC PET изображение, причем затем NAC PET изображение и/или TOF-NAC PET изображение сегментируются. Признаки определяются для образующихся сегментированных областей изображения для NAC PET изображения и/или TOF-NAC PET изображения и/или для границ между областями изображения, и на основании определяемых признаков, по меньшей мере, или воздух или ткань присваиваются каждому элементу изображения, в частности, каждому пикселю или вокселю соответствующей области изображения, если возможно, с различением типов ткани, например, ткани легкого. Эти присваивания образуют вторые предварительные присваивания. Кроме того, CT изображение или MR изображение могут быть предоставлены сегментированными на области изображения, и образованные сегментированные области изображения могут быть присвоены, по меньшей мере, или воздуху или ткани так, чтобы каждый элемент изображения был присвоен, по меньшей мере, или воздуху или ткани, причем, если возможно, может быть предоставлено дополнительное различение различных типов ткани, например, ткани легкого. Эти присваивания формируют первые предварительные присваивания, которые определяют первые и вторые предварительные изображения метки, которые были произведены на основании a) CT или MR изображения, и b) NAC PET или TOF-NAC PET изображений.

Первое предварительное изображение метки, которое соответствует первым предварительным присваиваниям, обычно имеет отличающийся размер и разрешение от второго предварительного изображения метки, которое производится на основании NAC PET изображения или TOF NAC-PET изображения. Поэтому, блок присваивания может быть адаптирован для переформатирования первого предварительного изображения метки и, таким образом, первых предварительных присваиваний, до размера и разрешения второго предварительного изображения метки и, таким образом, до размера и разрешения вторых предварительных присваиваний.

Первые и вторые предварительные присваивания могут быть объединены для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов, объединяя метки из первого предварительного изображения меток с метками от второго предварительного изображения меток в изображение меток со многими источниками, то есть в изображение элементов человека, которое является показательным для распределения категорий элементов, таких как мягкая ткань, легкое, мускул, жир, кость, воздух, и так далее. Более совершенное рассмотрение может включать в себя предшествующие данные об анатомической структуре, то есть анатомическую информацию, как описано выше.

Кроме того, блок присваивания предпочтительно дополнительно адаптирован для присваивания подходящих значений затухания, в соответствии с метками, областям изображения для получения карты затухания по многим источникам. Если первые предварительные присваивания основаны на CT изображении для областей изображения карты затухания со многими источниками, отмеченной в соответствии с первыми предварительными присваиваниями, значения затухания, которые присвоены этим областям изображения, являются предпочтительно значениями затухания, полученными непосредственно из значений интенсивности начального CT изображения. Карта затухания со многими источниками предпочтительно используется блоком реконструкции радионуклидного изображения для реконструкции AC PET изображения.

Устройство и способ для создания присваиваний между областями изображения объекта и категориями элементов могут быть адаптированы для PET/CT визуализации, в частности, в случаях, когда сканируемый объект слишком велик, чтобы быть точно восстановленным в CT. Устройство и способ могут также быть адаптированы для PET/MR визуализации, в частности, в случаях, когда части объекта, близкие к FOV при MR реконструкции, не видимы, и устройство и способ, могут быть адаптированы для PET/CT или PET/MR визуализации, когда части изображения содержат артефакты, например, вследствие металлических имплантов, которые мешают получению точной карты затухания.

Хотя в описанных выше вариантах реализации, первые и вторые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов, то есть двумя соответствующими первым и вторым предварительными изображениями метки, объединялись для получения изображения элементов, в других вариантах реализации, также больше чем два предварительных присваивания, то есть больше чем два предварительных изображения метки, могут быть объединены для получения окончательного объединенного изображения элементов.

Другие вариации раскрытых вариантов реализации могут быть поняты и осуществлены специалистами в данной области техники при реализации сформулированного изобретения, из изучения чертежей, раскрытия, и приложенной формулы.

В пунктах формулы выражение "содержащий" не исключает другие элементы или этапы, и выражение в единственном числе и выражение "или" не исключают множества.

Единственный блок или устройство могут выполнять функции нескольких пунктов формулы. То, что некоторые положения приведены во взаимно различающихся зависимых пунктах формулы, не означает того, что комбинация этих положений не может быть использована для получения преимуществ.

Вычисления, подобные операции сглаживания, дифференцированию, сегментированию, определению признаков, процедуре присваиваний, комбинацит первых и вторых предварительных присваиваний, в частности комбинация первых и вторых предварительных изображений метки, и так далее, выполняемые одним или несколькими блоками или устройствами, могут быть выполнены любым другим числом блоков или устройств. Например, этапы 102-109 могут быть выполнены единственным блоком или любым другим числом различных блоков. Процедуры вычисления и присваиваний и/или управление устройством для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, в соответствии со способом для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, и/или управление системой радионуклидной визуализации в соответствии со способом радионуклидной визуализации, могут быть осуществлены как средство программного кода компьютерной программы и/или как специализированные аппаратные средства.

Компьютерная программа может быть сохранена/распределена на подходящей среде, например, на оптическом носителе данных или твердотельных носителях информации, может быть представлена совместно, или как часть, других аппаратных средств, но также может быть распределена в других формах, например, через Интернет или другие проводные или беспроводные телекоммуникационные системы.

Любые обозначения в пунктах формулы не должны рассматриваться как ограничение объема притязаний изобретения.

Изобретение относится к устройству для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов. Устройство содержит блок присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от области и/или граничных признаков, которые определяются в зависимости от значений изображения предоставленного изображения объекта и предоставленных первых предварительных присваиваний. Таким образом, получающееся изображение элементов с присваиваниями категориям элементов не обязательно основано только на предоставляемом изображении объекта, но также может быть основанным на предоставленных предварительных присваиваниях. Если качество присваиваний, определяемое изображением элемента, ограничивается вследствие ограничений предоставляемого изображения объекта, то эти ограничения предоставляемого изображения могут быть, поэтому, скомпенсированы предварительными присваиваниями так, что качество получающегося изображения элементов может быть улучшено.

Claims

1. Устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, причем устройство содержит:
- блок (2, 30) предоставления изображения объекта для предоставления изображения времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания в качестве изображения объекта для объекта (7),
- блок (10) дифференцирования для дифференцирования изображения объекта,
- блок (11) сегментирования для сегментирования изображения объекта на областях изображения, применяя сегментирование методом водораздела,
- блок (12) определения признака для определения признаков, по меньшей мере, одного из а) областей изображения и b) границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта,
- блок (5, 6, 31) предоставления предварительного изображения элементов для предоставления предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов,
- блок (13) присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний.

2. Устройство по п. 1, в котором блок (5, 6, 31) предоставления предварительного изображения элементов выполнен с возможностью предоставления предварительного изображения элементов, полученного на основании, по меньшей мере, одного из следующих изображений: рассчитанное томографическое изображение, магнитно-резонансное изображение, изображение позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания, изображение времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания.

3. Устройство по п. 1, в котором блок (13) присваивания выполнен с возможностью:
- определения вторых предварительных присваиваний между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков областей изображения,
- объединения первых предварительных присваиваний и вторых предварительных присваиваний для получения объединенных присваиваний, указывающих распределение категорий элементов.

4. Устройство по п. 3, в котором блок (13) присваивания выполнен с возможностью применения, по меньшей мере, одного из а) предварительно заданных правил присваиваний к определяемым признакам для определения предварительных вторых присваиваний, причем правила присваиваний определяют присваивание категорий элементов в зависимости от признаков, и b) предварительно заданных правил объединения к первым и вторым предварительным присваиваниям для получения объединенных присваиваний, причем правила объединения определяют присваивания категорий элементов в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний.

5. Устройство по п. 4, в котором правила объединения адаптированы для применения к первым и вторым предварительным присваиваниям и предоставленной анатомической информации для объекта для получения объединенных присваиваний в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний и предоставленной анатомической информации.

6. Устройство по п. 1, в котором блок (13) присваивания дополнительно выполнен с возможностью присваивания значений затухания присвоенным категориям элементов для присваивания значений затухания областям изображения для изображения элементов для получения карты затухания.

7. Устройство по п. 6, причем устройство дополнительно содержит блок (14) реконструкции радионуклидного изображения для реконструкции радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных, собранных блоком сбора радионуклидных данных и на основании карты затухания.

8. Система радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем система радионуклидной визуализации содержит:
- блок (2) сбора радионуклидных данных для сбора радионуклидных данных,
- устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категориями элементов по п. 6,
- блок (14) радионуклидной реконструкции для реконструкции радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных и на основании карты затухания.

9. Способ создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категориями элементов, причем способ содержит:
- предоставление изображения времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания в качестве изображения объекта для объекта,
- дифференцирование изображения объекта,
- сегментирование изображения объекта на области изображения, применяя сегментирование методом водораздела,
- определение признаков, по меньшей мере, одного из а) областей изображения и b) границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта,
- предоставление предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов,
- присваивание категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний.

10. Способ радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем способ радионуклидной визуализации содержит:
- сбор радионуклидных данных блоком сбора радионуклидных данных,
- присваивание категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков областей изображения для изображения объекта для объекта и предварительных присваиваний по п. 9,
- присваивание значений затухания присвоенным категориям элементов для присваивания значений затухания областям изображения для изображения для получения карты затухания,
- реконструкцию радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных и на основании карты затухания блоком реконструкции радионуклидного изображения.

11. Носитель данных, содержащий компьютерную программу для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, причем компьютерная программа содержит программный код, выполненный с возможностью побуждения устройства по п. 1 выполнять этапы способа по п. 9, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, управляющем устройством.

12. Носитель данных, содержащий компьютерную программу для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем компьютерная программа содержит программный код, выполненный с возможностью побуждения системы радионуклидной визуализации по п. 8 выполнять этапы способа радионуклидной визуализации по п. 10, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, управляющем системой радионуклидной визуализации.