RU2596982C2 - Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях - Google Patents

Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях Download PDF

Info

Publication number
RU2596982C2
RU2596982C2 RU2013112950/08A RU2013112950A RU2596982C2 RU 2596982 C2 RU2596982 C2 RU 2596982C2 RU 2013112950/08 A RU2013112950/08 A RU 2013112950/08A RU 2013112950 A RU2013112950 A RU 2013112950A RU 2596982 C2 RU2596982 C2 RU 2596982C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
emission
data
projection
projection data
image
Prior art date
Application number
RU2013112950/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2013112950A (ru
Inventor
Шекхар ДВИВЕДИ
Стивен Сиюнь СОНГ
Теймураз БЕНДЗЕВА
Цзинхань Е
Сатраджит Чандра МИСРА
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 RU2013112950A publication Critical patent/RU2013112950A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2596982C2 publication Critical patent/RU2596982C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/005—Specific pre-processing for tomographic reconstruction, e.g. calibration, source positioning, rebinning, scatter correction, retrospective gating
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/33—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG] specially adapted for cooperation with other devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/037—Emission tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/503—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of the heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5288—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving retrospective matching to a physiological signal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10108—Single photon emission computed tomography [SPECT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2211/00—Image generation
    • G06T2211/40—Computed tomography
    • G06T2211/412—Dynamic

Landscapes

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

Abstract

Изобретение относится к области формирования эмиссионных изображений. Техническим результатом является повышение точности очертания сердца в эмиссионном изображении. Способ содержит этапы, на которых: дискретизируют эмиссионные данные; вычисляют разностные эмиссионные данные; и определяют местоположение объекта изображения, соответствующего циклически изменяющемуся элементу в эмиссионных данных, на основе разностных эмиссионных данных; при этом вычисление и определение местоположения выполняют посредством электронного устройства, при этом вычисление содержит этап, на котором: вычисляют разностные проекционные данные в пространстве проекционных данных, содержащем разности между проекционными данными в разных фазах циклического изменения, вычисление содержит этапы, на которых: вычисляют попарные разностные проекционные данные в пространстве проекционных данных, содержащем разности между проекционными данными в разных парах фаз циклического изменения; и объединяют попарные разностные проекционные данные, вычисленные для разных пар фаз циклического изменения, чтобы сгенерировать разностные проекционные данные. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 9 ил.

Description

Нижеследующее относится к уровню техники формирования эмиссионных изображений, уровню техники формирования изображений сердца, уровню техники медицины, уровню техники обработки изображений и связанному уровню техники.
При формировании эмиссионных изображений, таких как однофотонная эмиссионная компьютерная томография (SPECT) или позитронная эмиссионная томография (PET), в объект обследования, такой как терапевтический больной или больное животное, вводят радиофармацевтический препарат, включающий в себя радиоизотоп, который испускает обнаруживаемое излучение. Радиофармацевтический препарат выбирается или разрабатывается, чтобы сконцентрироваться в интересующем органе или ткани. Датчик излучения, расположенный вокруг и/или перемещающийся вокруг объекта обследования, измеряет обнаруживаемое излучение, испускаемое радиоизотопом, и эти измеренные данные восстанавливаются, чтобы сформировать эмиссионное изображение или карту распределения радиофармацевтического препарата в объекте обследования. Известным применением формирования эмиссионных изображений является формирование изображений сердца, в котором радиофармацевтический препарат выбирается или разрабатывается, чтобы сконцентрироваться в сердечном органе или в крови. Поэтому эмиссионное изображение или карта изображают сердце или кровь в полостях (например, предсердиях и/или желудочках) сердца. В некоторых применениях изображения могут быть получены в течение некоторого периода времени, чтобы характеризовать приток и вымывание радиофармацевтического препарата (или крови, переносящей радиофармацевтический препарат) в сердце и из сердца.
Одна трудность относительно формирования эмиссионных изображений сердца состоит в том, что радиофармацевтический препарат может также иметь тенденцию концентрироваться в других органах, особенно почках и печени. Это создает множество "горячих точек" в эмиссионном изображении, мешая однозначно устанавливать, какой объект или объекты изображения соответствуют сердцу.
US 2008/0272304 A1 относится к способу и системе для автоматической идентификации и отслеживания ROI по всем планарным обзорным углам захвата системы ядерного формирования изображений, такой как гамма-камера, используемая для формирования планарных или SPECT изображений. Временное изменение интенсивности при формировании эмиссионных проекционных изображений проекции измеряется, чтобы идентифицировать интересующую область (ROI), такую как миокард. Способ автоматически отслеживает местоположение ROI по различным планарным углам обзора и приспосабливает орбиту головки датчика и осуществляет ее расположение, чтобы поместить ROI внутрь предварительно определенной предпочтительной области или так называемой "зоны наилучшего восприятия" внутри FOV коллиматора, присоединенного к передней стороне поверхности сцинтилляционного датчика. После начального расположения головки датчика пользователем система автоматически отслеживает местоположение ROI, пока головка(-и) датчика поворачиваются возле пациента, и меняет расположение головки(-ок) датчика подходящим образом, чтобы поддерживать ROI внутри оптимальной коллимационной области датчика FOY.
В “ SPATIAL RECONSTRUCTION OF THE OPACIFIED MYOCARDIUM FROM A SMALL NUMBER OF PROJECTIONS” под авторством J Lindenau, O.G.W. Onnasch, J.H. Bursch и P.H. Heintzen в Компьютерах в Кардиологии, IEEE Comput. Раздел 1385, стр. 351-354, исследуется, предоставляют ли несколько коронарограмм, сгенерированных современным оборудованием двухпроекционного рентгеновского излучения, достаточно информации, чтобы оценить пространственное распределение кровоснабжения миокарда. Описывается и проверяется модифицированный алгоритм компьютерной томографии, способ проекционных разностей, посредством использования проекций рентгеновского излучения исследуемого объекта. Коронарные ангиограммы, сгенерированные посредством проведения экспериментов над животными, служат “реальными данными”. Используя методики цифрового вычитания, объединенные с вышеупомянутыми алгоритмами CT, вычисляются поперечные сечения левой половины сердца.
Известный подход для того, чтобы определить местоположение сердца в эмиссионном изображении состоит в использовании дополнительного "анатомического" изображения, такого как изображение трансмиссионной компьютерной томографии (CT). Анатомическое изображение пространственно регистрируется с помощью эмиссионного изображения и затем используется, чтобы определить местоположение сердца. У этого подхода есть недостатки, заключающиеся в необходимости доступности второй модальности формирования изображений (например, CT) и зависимости от точной регистрации изображения.
Другой известный подход должен использовать одно только эмиссионное изображение, чтобы определить местоположение сердца. Такие подходы могут обрабатываться вручную (например, изображение отображается через графический пользовательский интерфейс, и пользователь очерчивает сердце, используя указатель мыши или другое устройство) или автоматически. Подходы ручной обработки могут быть утомительными, в то время как существующие автоматизированные подходы могут иногда ошибочно идентифицировать в качестве сердца другой орган, в котором концентрируется радиофармацевтический препарат, такой как печень или почки. Как при ручном, так и при автоматическом определении местоположения сердца, удары бьющегося сердца могут создавать проблемы, так как это вводит изменение во времени в данных. Набор эмиссионных данных обычно имеет порядок от минут до десятков минут из-за ограничений по безопасности на максимальную допустимую дозу радиофармацевтического препарата и, следовательно, низкие скорости счета эмиссионных импульсов.
Один из подходов в решении такой проблемы состоит в использовании "суммированных" данных, в которых игнорируется сердцебиение, а получающееся изображение расплывается. Тем не менее, местоположение сердца обычно может определяться в расплывчатом изображении. Альтернативно, кардиосинхронизация может использоваться на основе электрокардиографа (ЭКГ) или другого сигнала, указывающего сердечный цикл. В этом случае для восстановления изображения и обработки местоположения сердца используются только эмиссионные данные, собранные в узком сердечном фазовом окне. Результат является менее расплывчатым, однако это происходит за счет существенного уменьшения эмиссионных данных для использования в обработке определения местоположения сердца и восстановления изображения. (В качестве примера, если эмиссионные данные дискретизируются на восемь сердечных фаз, приводящих к грубой разрешающей способности по фазе, то только приблизительно одна восьмая эмиссионных данных используется для того, чтобы определить местоположение сердца.)
После того как местоположение сердца определено, полезно проверить точность очертания сердца. Такая проверка обеспечивает контроль, гарантирующий, что ни печень, ни почка, ни какой-либо другой объект не идентифицируются ошибочно в качестве сердца, и также предпочтительно предоставляют более точное очертание сердца в эмиссионном изображении.
Нижеследующее предоставляет новые и улучшенные устройства и способы, раскрытые в данном документе.
В соответствии с одним раскрытым аспектом предлагается способ согласно п.1 формулы изобретения.
В соответствии с другим раскрытым аспектом, цифровой процессор сконфигурирован с возможностью выполнения способа согласно п.1 формулы изобретения. В соответствии с другим раскрытым аспектом раскрыт носитель информации, хранящий команды, которые являются исполняемыми на цифровом процессоре для выполнения способа согласно п.1 формулы изобретения.
В соответствии с другим раскрытым аспектом предлагается устройство согласно п.13 формулы изобретения.
Одно преимущество состоит в более эффективном определении местоположения сердца или другого циклически изменяющегося элемента в эмиссионном изображении.
Другое преимущество состоит в более надежной проверке локализованного сердца или другого локализованного объекта.
Дополнительно преимущества будут очевидны специалисту в уровне техники после прочтения и понимания следующего подробного описания.
Фигура 1 схематически изображает систему формирования изображений сердца SPECT, включающую в себя проверку и определение местоположения сердца.
Фигура 2 схематически изображает определение местоположения сердца в эмиссионном изображении, соответствующим образом выполняемое системой согласно Фигуре 1.
Фигура 3 схематически изображает проверку и уточнение определения местоположения сердца в эмиссионном изображении, соответствующим образом выполняемых системой согласно Фигуре 1.
Фигуры 4-6 схематически изображает подпроцесс для проверки, является ли объект сердца с определенным местоположением по существу круглым или овальным.
Фигуры 7-9 схематически изображает подпроцесс для проверки, является ли объект сердца с определенным местоположением по существу серповидной формы или с выемкой.
Со ссылкой на Фигуру 1, система 10 формирования изображений включает в себя устройство формирования изображений для получения эмиссионного изображения. Иллюстративной системой 10 формирования изображений является гамма-камера CardioMDTM (доступная от Koninklijke Philips Electronics N.V., Эйндховен, Нидерланды), сконфигурированная с возможностью получения данных сердца SPECT объекта обследования, лежащего на опоре 12 для объекта обследования, с использованием датчиков 14 излучения, установленных на C-образном кронштейне 16. В других вариантах осуществления для получения эмиссионных данных может использоваться другой тип системы формирования изображений. В качестве другого примера система формирования изображений может быть системой GEMINITM формирования изображений (доступная от Koninklijke Philips Electronics N.V., Эйндховен, Нидерланды), сконфигурированная с возможностью получения данных PET формирования изображений. SPECT, PET или другие эмиссионные данные получаются по достаточно большому размаху угловых обзоров, такому как размах обзоров в 180° или 360°, посредством перемещения датчиков 14 излучения вокруг объекта обследования и/или посредством обеспечения кольца или дуги датчиков излучения необходимого углового размаха. Подходящий радиофармацевтический препарат обычно вводится в объект обследования (не показан) посредством внутривенного введения, приема пищи, ингаляции или другим путем ввода перед получением эмиссионных данных. Может быть установлена задержка во времени между вводом радиофармацевтического препарата и получением эмиссионных данных, чтобы предоставить время радиофармацевтическому препарату скопиться в сердце или другом интересующем органе. В иллюстративных примерах в данном документе, интересующий орган является сердцем, но также в качестве интересующего органа рассматриваются легкие или другой циклически перемещающийся орган или ткань, либо орган или ткань, которые не перемещаются циклически.
В некоторых вариантах осуществления, в которых интересующая ткань или орган перемещаются циклически, предоставляется прибор для отслеживания (контроля) циклического перемещения. В иллюстративных примерах циклическое перемещение является биением сердца (то есть сердечный цикл), и предоставляется монитор 20 электрокардиографа (ЭКГ) для отслеживания сердечного цикла. Соответствующие электроды или подводящие провода 22 функционально соединяют монитор 20 ЭКГ с объектом обследования, чтобы получить выбранный сигнал ЭКГ (например, используя стандартную конфигурацию ЭКГ с 12-ю подводящими проводами, или упрощенную конфигурацию ЭКГ с 4-мя подводящими проводами, или т.п.). Модуль 24 сбора/хранения синхронизированных эмиссионных данных сердца собирает эмиссионные данные, полученные системой 10 формирования изображений, и сохраняет эмиссионные данные в интервалах дискретизации сердечных фаз на основе информации о сердечном цикле, предоставленной монитором 20 ЭКГ. Например, в одном подходе используется N равного размера интервалов дискретизации сердечных фаз, при этом каждый интервал дискретизации сердечных фаз имеет размер T/N в единицах секунд, где T обозначает продолжительность одного удара сердца в единицах секунд. Также рассматриваются интервалы дискретизации неравного размера, например, чтобы предоставить относительно более высокое временное разрешение для более динамических частей сердечного цикла и относительно более низкое временное разрешение для более статических частей сердечного цикла.
Продолжая ссылаться на Фигуру 1, основанный на синхронизации модуль 30 локатора сердца обрабатывает синхронизированные эмиссионные данные сердца, чтобы определить местоположение сердца в эмиссионных данных. В некоторых вариантах осуществления процесс определения местоположения сердца идентифицирует сердце посредством автоматической идентификации эмиссионных данных, которые изменяются во времени в соответствии с сердечным циклом, например посредством вычисления разностей или производных между эмиссионными данными в различных интервалах дискретизации сердечных фаз. Такие разности или производные могут быть вычислены в проекционном пространстве, при этом разность или дифференциальные проекционные данные восстанавливаются посредством модуля 32 восстановления эмиссионных изображений. Альтернативно, разности или производные могут быть вычислены в пространстве изображений после восстановления эмиссионных данных каждого интервала дискретизации сердечных фаз посредством модуля 32 восстановления. Необязательный подмодуль 34 проверки сердца модуля 32 локатора в качестве дополнительной возможности выполняет проверку сердца и/или уточняет очертание сердца.
Эмиссионные данные, или их часть, идентифицированные локатором 30 сердца в качестве испускаемых от сердца, восстанавливаются модулем 32 восстановления, чтобы сгенерировать изображение сердца (или серии изображений сердца, например, в случае обследования вымывания и/или поглощения радиофармацевтического препарата). В некоторых вариантах осуществления восстанавливается весь (суммированный) набор данных, в то время как в других вариантах осуществления восстанавливаются только данные от выбранного интервала дискретизации или интервалов дискретизации фаз. Изображение или изображения сердца в качестве дополнительной возможности обрабатываются системой последующей обработки, такой как проиллюстрированный модуль 38 клинического анализа сердца, который выполняет анализ, чтобы сгенерировать количественную или качественную клиническую информацию для просмотра и/или использования кардиологом или другим медперсоналом.
Различные модули 24, 30, 32, 34, 38 или компоненты обработки соответственно воплощаются проиллюстрированным компьютером 40 или другим электронным устройством, включающим в себя цифровой процессор (например, цифровой микропроцессор, цифровой микроконтроллер, цифровой графический блок обработки или т.п.) и в качестве дополнительной возможности также включающим в себя аналоговую и/или цифровую специализированную интегральную схему (ASIC) или другие аппаратные средства. Устройство 42 отображения компьютера 40 или некоторое другое устройство печати и/или отображения соответственно используется, чтобы отображать эмиссионные изображения или их части и/или изображения, выведенные из них. Компьютер 40 или другое электронное устройство также соответственно включает в себя проиллюстрированную клавиатуру 4 или мышь, шаровой манипулятор, сенсорную панель или другое устройство ввода данных пользователем, посредством которого радиолог или другой медперсонал управляет системой 10 формирования изображений, включающей в себя различные модули 24, 30, 32, 34, 38 или компоненты обработки.
Кроме того, различные модули 24, 30, 32, 34, 38 или компоненты обработки могут дополнительно или альтернативно быть воплощены в качестве носителя информации, хранящего команды, исполняемые проиллюстрированным компьютером 40 или другим электронным устройством, чтобы выполнить раскрытые способы обработки эмиссионных данных. Носитель информации может, в качестве иллюстративного примера, включать в себя накопитель на жестких дисках или другой имеющий магнитную основу носитель информации, оптический диск или другой имеющий оптическую основу носитель информации, память (RAM) с произвольным доступом, постоянное запоминающее устройство (ROM), флэш-память или другой электронный носитель информации или т.п., или различные их комбинации.
Со ссылкой на Фигуру 1 и с дополнительно ссылкой на Фигуру 2 описываются некоторые соответствующие основанные на синхронизации подходы определения местоположения сердца, соответственно выполняемые модулем 30 локатора сердца. В начале, синхронизированные проекционные данные 50 сердца загружаются и дискретизируются на сердечные фазы в операции 52. Например, операция 52 может быть выполнена модулем сбора/хранения 24, который в одном подходе дискретизирует проекционные данные на N равного размера интервалов дискретизации сердечных фаз, при этом каждый имеет размер интервала дискретизации T/N в единицах секунд, где T обозначает продолжительность одного удара сердца в единицах секунд. Кроме того, также рассматриваются интервалы дискретизации неравных размеров. Если используются неравные размеры интервалов дискретизации, то в операции 52 в качестве дополнительной возможности разности во временном интервале получения компенсируются посредством масштабирования с помощью соответствующих коэффициентов для каждого интервала дискретизации синхронизации. В необязательной операции 54, в качестве дополнительной возможности применяется низкочастотная фильтрация кадр за кадром, чтобы сгладить проекции и уменьшить помехи. Затем проекционные данные дифференцируются между фазами синхронизации в операции 56. В одном подходе разностные эмиссионные данные, содержащие разности между эмиссионными данными в разных фазах циклического изменения, вычисляются в операции 56. Например, если есть 8 интервалов дискретизации сердечных фаз, один подход для вычисления разностных эмиссионных данных должен взять разность между проекционными данными в интервалах 1 и 5 дискретизации сердечных фаз, и между проекционными данными в интервалах 2 и 6 дискретизации сердечных фаз, и между проекционными данными в интервалах 3 и 7 дискретизации сердечных фаз, и между проекционными данными в интервалах 4 и 8 дискретизации сердечных фаз. Разностные проекционные данные вычисляются для каждого угла обзора проекции. В операции 58 разностные проекционные данные от операции 56 усредняются для каждого угла обзора проекции. После того как интервалы дискретизации сердечных фаз коррелированы с сердечными фазами, ожидается, что сердце является доминирующим объектом в усредненных данных разности, в то время как другие органы или фон должны иметь более низкую интенсивность сигнала по сравнению с сердцем. В качестве дополнительной возможности другой процесс шумоподавления может быть выполнен после операций 56, 58 дифференцирования. В иллюстративном примере Фигуры 2 это необязательное шумоподавление выполняется следующим образом. В операции 59 решения решается, является ли дополнительная обработка шумоподавления подходящей (то есть решают, являются ли данные разности слишком шумными). Если так, то выполняется операция 60 дополнительной низкочастотной фильтрации или другого шумоподавления.
Чтобы определить местоположение сердца в пространстве изображения, объединенные разностные данные восстанавливаются в операции 62, для получающегося объединенного разностного изображения определяется пороговое значение, или иначе оно обрабатывается в операции 64, чтобы изолировать сердце в изображении, и в операции 66 для сердца определяется местоположение. В одном соответствующем подходе в операции 62 восстановления выполняется быстрое восстановление усредненных разностных данных в область объемного изображения без какого-либо исправления (хотя также рассматривается применение исправления). В операции 64 ожидается, что типичное пороговое значение составляет приблизительно 35% максимального значения, хотя оптимальное пороговое значение может отличаться в зависимости от условий формирования изображений, отношений сигнал-шум (SNR) и других факторов. В операции 64 сигнал фона удаляется так, чтобы сердце было очерчено более определенно. Этап 66 определения местоположения в одном подходе включает в себя определение местоположения сердца в области объемного изображения посредством вычисления центроиды массива в изображении после обработки 64. В операции 66 определения местоположения в качестве дополнительной возможности может также заново примениться вычисление центроиды массива в локальной области для поиска более тонкой настройки. В операции 66 определения местоположения могут также использоваться другие подходы, такие как подходы наращивания области или сегментации. Если требуется определение местоположения сердца в проекционном пространстве или области, то в операции 68 местоположение сердца, идентифицированное в пространстве изображения, соответственно проецируется обратно в проекционную область, чтобы получить местоположение сердца для каждого кадра.
Иллюстративная последовательность обработки Фигуры 2 выполняет дифференцирование 56, 58 в проекционном пространстве и затем восстанавливает разностные проекционные данные в операции 62, чтобы определить местоположение сердца в пространстве изображений. Альтернативно, проекционные данные для каждого интервала дискретизации сердечных фаз могут быть сначала восстановлены, чтобы сгенерировать набор изображений для разных сердечных фаз, и дифференцирование может быть выполнено в пространстве изображений (например, в примере 8 интервалов дискретизации сердечных фаз, вычисляя: разности между двумя изображениями, восстановленными из интервалов 1 и 5 дискретизации сердечных фаз, и разности между двумя изображениями, восстановленными из интервалов 2 и 6 дискретизации сердечных фаз, и разности между двумя изображениями, восстановленными из интервалов 3 и 7 дискретизации сердечных фаз, и разности между двумя изображениями, восстановленными из интервалов 4 и 8 дискретизации сердечных фаз, и затем объединяя вычисленные разностные изображения аналогично операции 58. В другом случае объединение может использовать усреднение, суммирование или другую операцию объединения.
Со ссылкой на Фигуру 1 и с дополнительно ссылкой на Фигуры 3-9, описываются некоторые соответствующие подходы проверки сердца, соответственно выполняемые подмодулем 34 проверки сердца. Проверка сердца функционирует на проекционном изображении, сгенерированном из эмиссионных данных. Фигура 3 схематически изображает полный иллюстративный процесс проверки сердца. Не показанной на Фигуре 3 является необязательная фильтрация помех, в качестве дополнительной возможности выполняемая перед входом в подпрограмму обнаружения формы сердца, схематически изображенной на Фигуре 3. Обработка проверки согласно Фигуре 3 соответственно начинается с (предложенным) локализованным сердцем 70, например, выведенным процедурой определения местоположения сердца, описанной в данном документе со ссылкой на Фигуру 2. В операции 72 маскирования (предложенное) локализованное сердце изолируется для обработки проверки, а в операции 74 вычисляется начальное пороговое значение 76, которое применяется в операции 78 определения порогового значения, чтобы сгенерировать двоичную маску или представление двоичного изображения (предложенного) локализованного сердца.
Процесс проверки сердца согласно Фигуре 3 использует основанный на форме процесс проверки, который основан на ожидаемой форме и размере сердца. Например, сердце обычно появляется как открытый круг или частично открытый круг в эмиссионных изображениях (например, изображениях PET или SPECT). Ввиду этого процесс проверки сердца согласно Фигуре 3 включает в себя операцию 80 анализа формы первого уровня, в которой (предложенное) локализованное сердце сравнивается с конфигурацией открытого круга, и операцию 82 анализа формы второго уровня, в которой (предложенное) локализованное сердце сравнивается с конфигурацией частично открытого круга.
Если проводится любой анализ 80, 82 формы, то обработка переходит к необязательной операции 84 корректировки, в которой (предложенное, и теперь проверенное) локализованное сердце корректируется на основе результатов проверки. Необязательная корректировка влечет за собой предоставление более точного очертания местоположения сердца на основе анализа формы.
Если как первый анализ 80 формы, так и второй анализ 82 формы выполняются безуспешно, это не обязательно (по меньшей мере при первом проходе) означает, что предложенное локализованное сердце привело к безуспешной проверке. Скорее это могло означать, что пороговое значение 76, используемое при анализах проверки формы, должно быть скорректировано. С этой целью, в операции 86 пороговое значение увеличивается на выбранную величину (например, 5% на иллюстративной Фигуре 3). В операции 88 определяется, находится ли обновленное пороговое значение в пригодном диапазоне (например, меньше чем 100 в иллюстративном примере), и раз так, последовательность операций возвращается к операции 78 определения порогового значения, чтобы повторить определение порогового значения с использованием обновленного порогового значения и повторить анализы 80, 82 формы.
Если в операции 88 указывается, что весь пригодный диапазон пороговых значений использован и анализы 80, 82 формы выполнилось безуспешно для всех пороговых значений, то последовательность операций перемещается к операции 90, в которой определяется, является ли какая-либо другая область изображения предложенным локализованным сердцем. Если так, то в операции 92 следующее предложенное локализованное сердце выбирается в качестве предложенного локализованного сердца 70 и процесс повторяется. С другой стороны, если в операции 90 определяется, что ни осталось никакой области изображения для тестирования на предложенное локализованное сердце, тогда последовательность операций переходит к операции 94 безуспешности проверки сердца, в которой сообщается о безуспешности проверки сердца и/или применяется другое устранение недостатков.
Продолжая ссылаться на Фигуру 3 и дополнительно ссылаясь на Фигуры 4-6, описываются некоторые соответствующие подходы для выполнения операции 80 анализа формы первого уровня, в которой (предложенное) локализованное сердце сравнивается с конфигурацией открытого круга. Рассмотрим сначала Фигуру 5, которая схематически показывает конфигурацию типичного объекта в изображении. Левая сторона Фигуры 5 схематически показывает типичную входную проекцию, на которой сердце отображается как открытый круг HF, и затемняется вторичными объектами, такими как объект L печени. Вверху справа на Фигуре 5 показано (предложенное) локализованное сердце так, что оно может быть идентифицировано посредством иллюстративного примера обработки согласно Фигуре 2. Внизу справа на Фигуре 5 показана двоичная маска, созданная в операции 78 определения порогового значения (см. Фигуру 3), и обработка посредством операции 80 анализа формы первого уровня, включающего в себя фильтрацию помех и инверсию двоичной маски. Односвязный сплошной круглый объект HFV, показанный внизу справа на Фигуре 5, представляет собой проверенное сердце.
В частности со ссылкой на Фигуру 4, описывается соответствующая обработка, выполняемая в операции 80 анализа формы первого уровня. Обработка осуществляется над двоичной маской 100 локализованного сердца, выведенной в операции 78 определения порогового значения (см. Фигуру 3). Этап 102 фильтрации помех выполняется, чтобы удалить более малые компоненты, которые слишком малы, чтобы быть сердцем. В соответствующем подходе в операции 102 фильтрации помех используется основанный на полностью связном изображении анализ (CCA) связных компонент в 2D. На основе объектов, остающихся после CCA, в операции 104 вычисляется минимальный размер круга, который следует обнаруживать. В операции 106 выполняется инверсия двоичной маски. В этой операции "включенные" или черные пиксели переключаются на "выключенные" или белые пиксели, и наоборот. Это преобразовывает анализ формы для обнаружения односвязного заполненного круглого объекта. Дополнительная операция 108 фильтрации помех выполняется в качестве дополнительной возможности, чтобы удалить фоновые помехи из инвертированной двоичной маски. В операции 110, в инвертированной (и в качестве дополнительной возможности с отфильтрованными помехами) двоичной маске выполняется поиск сплошного круглого объекта подходящего размера. В операции 112 сообщается об успешности или безуспешности операции 80 анализа формы первого уровня. Если сообщается об успехе, то также в качестве дополнительной возможности сообщается о наилучшем подходящем заполненном круглом объекте HFV для использования в необязательной операции 84 корректировки (см. Фигуру 3). В одном подходе размер круга выводится из числа ненулевых пикселей в двоичной маске.
На Фигуре 6 приведена иллюстрация успешно выполненного примера операции 80 анализа формы первого уровня (то есть пример, в котором проверяется предложенное локализованное сердце). На левой стороне Фигуры 6 показано предложенное локализованное сердце в полутоновом изображении (то есть перед каким-либо определением порогового значения). На правой стороне Фигуры 6 показана двоичная маска, выведенная из операции 80 анализа формы первого уровня.
Продолжая ссылаться на Фигуру 3 и дополнительно ссылаясь на Фигуры 7-9, описываются некоторые соответствующие подходы для выполнения операции 82 анализа формы второго уровня, в которой (предложенное) локализованное сердце сравнивается с конфигурацией открытого частичного круга. Рассмотрим сначала Фигуру 8, которая схематически показывает конфигурацию типичного объекта в изображении. На левой стороне Фигуры 8 схематически показана типичная входная проекция, на которой сердце отображается как частично открытый круг HP. Сверху справа на Фигуре 8 показано (предложенное) локализованное сердце так, что оно может быть идентифицировано посредством иллюстративного примера обработки Фигуры 2. Внизу справа на Фигуре 8 показана двоичная маска, созданная в операции 78 определения порогового значения (см. Фигуру 3), и обработка посредством операции 82 анализа формы второго уровня, включающего в себя заполнение внутренней части частично открытого круга HP. Заполнение генерирует односвязный сплошной частично круглый объект HPV (показанный в самом низу справа на Фигуре 8), который представляет собой проверенное сердце.
В частности, ссылаясь на Фигуру 7, описывается соответствующая обработка, выполняемая в операции 82 анализа формы второго уровня. Обработка снова применяется над двоичной маской 100 локализованного сердца, выведенной в операции 78 определения порогового значения (см. Фигуру 3). Операция 102 фильтрации помех снова выполняется, чтобы удалить более малые компоненты, которые слишком малы, чтобы быть сердцем. В соответствующем подходе в операции 102 фильтрации помех используется основанный на полностью связном изображении анализ (CCA) связных компонент в 2D, и CCA связной поверхности используется, чтобы обнаружить помехи. Чтобы повысить эффективность, операция 102 фильтрации помех может в качестве дополнительной возможности быть выполнена только однажды, и выходные данные сохраняются и используются в операциях 80, 82 первого и второго анализа формы.
Проверка помех выполняется в операции 120. Если помехи присутствуют (даже после CCA), тогда будет существенно большее число компонентов, связных с поверхностью, по сравнению с полностью связным компонентом. Если помехи остаются после операции 102, то число попавших в окончательный список областей для проверки на сердце (круглую полость или частично круглую полость) не должно быть существенно выше по сравнению с размером двоичной маски. Если это будут помехи, то это число будет сравнительно выше нормальной сердечной области, и эта информация используется для удаления помех.
На основе объектов, остающихся после CCA, в операции 122 вычисляется минимальный размер частичного круга, который следует обнаруживать. В операции 124 осуществляется заполнение сердца, как это схематически изображено на Фигуре 8. В операции 124 заполнения сердца заполняется оставшаяся часть частично открытого круга, чтобы произвести односвязную сегментированную область HPV, соответствующую части (например, трем четвертям) заполненного круга, как показано внизу справа на Фигуре 8. Дополнительная операция 126 фильтрации помех в качестве дополнительной возможности выполняется, чтобы удалить фоновые помехи после заполнения 124 сердца. В операции 126 проверенное сердце идентифицируется на основе частичного заполненного круглого объекта HPV. В операции 130 сообщается об успешности или безуспешности операции 82 анализа формы второго уровня. Если сообщается об успехе, то также в качестве дополнительной возможности сообщается о наилучше подходящем частичном заполненном круглом объекте HFV для использования в необязательной операции 84 корректировки (см. Фигуру 3).
На Фигуре 9 приведена иллюстрация успешно выполненного примера операции 80 анализа формы второго уровня (то есть пример, в котором проверяется предложенное локализованное сердце). На левой стороне Фигуры 9 показано предложенное локализованное сердце в полутоновом изображении (то есть перед каким-либо определением порогового значения). На правой стороне Фигуры 9 показана двоичная маска, выведенная из операции 82 анализа формы второго уровня.
Процесс проверки описывается на Фигурах 3-9 со ссылкой на проверку предложенного локализованного сердца, упомянутые круглые объекты в более общем случае могут быть овальными объектами. Хотя процесс проверки описывается на Фигурах 3-9 со ссылкой на проверку предложенного локализованного сердца, будет понятно, что процесс может также быть применен для проверки других интересующих объектов в эмиссионном изображении, таких как левое или правое легкое.
Подход определения местоположения, описанный для сердца со ссылкой на Фигуру 2, применим к определению местоположения другого циклически изменяющегося элемента в эмиссионных данных. Например, циклически изменяющийся элемент может быть большим кровеносным сосудом, который физически не перемещается, но у которого есть циклически изменяющийся эмиссионный выходной сигнал, соответствующий кровотоку через кровеносный сосуд.
В данной заявке описаны один или более предпочтительных вариантов осуществления. После прочтения и понимания предыдущего подробного описания специалисты в уровне техники могут разработать модификации и изменения. Подразумевается, что данная заявка рассматривается как включающая все такие модификации и изменения, поскольку они подпадают под объем прилагаемой формулы изобретения или её эквивалентов.

Claims (15)

1. Способ для формирования эмиссионных изображений, содержащий этапы, на которых:
дискретизируют эмиссионные проекционные данные, полученные от циклически изменяющегося элемента, на множество разных фаз циклического изменения;
вычисляют разностные эмиссионные проекционные данные, содержащие разности между эмиссионными проекционными данными в разных фазах циклического изменения; и
определяют местоположение объекта изображения, соответствующего циклически изменяющемуся элементу в эмиссионных проекционных данных, на основе разностных эмиссионных проекционных данных;
при этом по меньшей мере вычисление и определение местоположения выполняют посредством электронного устройства (40),
при этом вычисление содержит этап, на котором:
вычисляют разностные эмиссионные проекционные данные в пространстве проекционных данных, содержащем разности между эмиссионными проекционными данными в разных фазах циклического изменения,
отличающийся тем, что
вычисление содержит этапы, на которых:
вычисляют попарные разностные эмиссионные проекционные данные в пространстве проекционных данных, содержащем разности между эмиссионными проекционными данными в разных парах фаз циклического изменения; и
объединяют попарные разностные эмиссионные проекционные данные, вычисленные для разных пар фаз циклического изменения, чтобы сгенерировать разностные эмиссионные проекционные данные.
2. Способ по п.1, в котором циклически изменяющийся элемент является бьющимся сердцем, циклическое изменение является биением сердца и множество разных фаз является множеством разных сердечных фаз биения сердца.
3. Способ по п.1, в котором вычисление содержит этап, на котором:
вычисляют разностные проекционные данные в пространстве проекционных данных, содержащем разности между проекционными данными в разных фазах циклического изменения.
4. Способ по п.1, в котором определение местоположения содержит этапы, на которых:
восстанавливают упомянутые разностные проекционные данные, чтобы сгенерировать изображение локатора; и
определяют местоположение циклически изменяющегося элемента в изображении локатора.
5. Способ по п.4, в котором определение местоположения дополнительно содержит этапы, на которых:
осуществляют обратное проецирование изображения локатора, чтобы сгенерировать проекционные данные локатора; и
определяют местоположение объекта изображения, соответствующего циклически изменяющемуся элементу, в проекционных данных локатора.
6. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
уменьшают помехи в упомянутых эмиссионных данных, полученных от циклически изменяющегося элемента, посредством низкочастотной фильтрации упомянутых эмиссионных данных, полученных от циклически изменяющегося элемента.
7. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
проверяют объект изображения с определенным местоположением, соответствующий циклически изменяющемуся элементу, посредством процесса проверки, включающего в себя этапы, на которых:
определяют пороговое значение проекционного изображения, сгенерированного из упомянутых эмиссионных данных, чтобы сгенерировать изображение маски,
идентифицируют в изображении маски одно из (i) полого круглого объекта, (ii) полого овального объекта, (iii) объекта с круглой полостью и (iv) объекта с овальной полостью, и
проверяют объект изображения с определенным местоположением на основе того, успешна ли операция идентификации.
8. Способ по п.7, в котором операция идентификации процесса проверки включает в себя этапы, на которых:
инвертируют изображение маски; и
идентифицируют в изображении маски одно из (i) заполненного круглого объекта, (ii) заполненного овального объекта, (iii) частично заполненного круглого объекта и (iv) частично заполненного овального объекта.
9. Способ по п.7, в котором процесс проверки включает в себя этап, на котором выполняют множество итераций операций определения порогового значения и идентификации с увеличенным пороговым значением, используемым при определении порогового значения в каждой последующей итерации.
10. Способ по п.7, в котором процесс проверки выполняют над областью проекционного изображения, которое (i) меньше всего проекционного изображения и (ii) задано объектом изображения с определенным местоположением, соответствующим циклически изменяющемуся элементу.
11. Цифровой процессор (40), сконфигурированный с возможностью выполнения способа по любому из пп.1-10.
12. Носитель информации, хранящий команды, которые являются исполняемыми на цифровом процессоре (40) для выполнения способа по любому из пп.1-10.
13. Устройство для формирования эмиссионных изображений, содержащее:
систему (10) формирования изображений, сконфигурированную с возможностью получения эмиссионных проекционных данных от циклически изменяющегося элемента;
контрольно-измерительный прибор (20, 22), сконфигурированный с возможностью измерения циклического изменения циклически изменяющегося элемента; и
электронное устройство (40), сконфигурированное с возможностью определения местоположения объекта изображения, соответствующего циклически изменяющемуся элементу, в полученных эмиссионных проекционных данных на основе корреляции изменения во времени упомянутых эмиссионных данных с циклическим изменением циклически изменяющегося элемента, измеренным посредством контрольно-измерительного прибора,
при этом электронное устройство (40) сконфигурировано с возможностью вычисления разностных эмиссионных проекционных данных в пространстве проекционных данных, содержащем разности между эмиссионными проекционными данными, полученными в разных временных интервалах циклического изменения циклически изменяющегося элемента, измеренного посредством контрольно-измерительного прибора, и определения местоположения объекта изображения, соответствующего циклически изменяющемуся элементу, на основе разностных эмиссионных проекционных данных,
отличающееся тем, что
вычисление содержит:
вычисление попарных разностных эмиссионных проекционных данных в пространстве проекционных данных, содержащем разности между эмиссионными проекционными данными в разных парах фаз циклического изменения; и
объединение попарных разностных эмиссионных проекционных данных, вычисленных для разных пар фаз циклического изменения, чтобы сгенерировать разностные эмиссионные проекционные данные.
14. Устройство по п.13, в котором циклически изменяющийся элемент является бьющимся сердцем, и контрольно-измерительный прибор (20, 22) содержит:
прибор (20) ЭКГ, сконфигурированный с возможностью измерения электрокардиографического сигнала.
15. Устройство по любому из пп.13-14, в котором электронное устройство (40) коррелирует изменение во времени упомянутых эмиссионных данных в проекционном пространстве с циклическим изменением циклически изменяющегося элемента, измеренным посредством контрольно-измерительного прибора (20, 22).
RU2013112950/08A 2010-08-25 2011-07-18 Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях RU2596982C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US37687110P 2010-08-25 2010-08-25
US61/376,871 2010-08-25
PCT/IB2011/053193 WO2012025842A2 (en) 2010-08-25 2011-07-18 Heart location and verification in emission images

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2013112950A RU2013112950A (ru) 2014-09-27
RU2596982C2 true RU2596982C2 (ru) 2016-09-10

Family

ID=44532972

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013112950/08A RU2596982C2 (ru) 2010-08-25 2011-07-18 Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9066707B2 (ru)
EP (1) EP2609571B1 (ru)
CN (1) CN103080977B (ru)
RU (1) RU2596982C2 (ru)
WO (1) WO2012025842A2 (ru)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2596982C2 (ru) * 2010-08-25 2016-09-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях
US9439623B2 (en) * 2012-05-22 2016-09-13 Covidien Lp Surgical planning system and navigation system
US9498182B2 (en) * 2012-05-22 2016-11-22 Covidien Lp Systems and methods for planning and navigation
US9439627B2 (en) 2012-05-22 2016-09-13 Covidien Lp Planning system and navigation system for an ablation procedure
US9439622B2 (en) 2012-05-22 2016-09-13 Covidien Lp Surgical navigation system
US9111337B2 (en) * 2012-10-12 2015-08-18 Mayo Foundation For Medical Education And Research Low dose cardiac CT imaging with time-adaptive filtration
CN112566581B (zh) 2018-08-10 2024-03-19 柯惠有限合伙公司 用于消融可视化的系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070183639A1 (en) * 2004-03-02 2007-08-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion compensation
US20080272304A1 (en) * 2007-05-02 2008-11-06 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Tracking region-of-interest in nuclear medical imaging and automatic detector head position adjustment based thereon
US20090076369A1 (en) * 2007-09-17 2009-03-19 Mistretta Charles A Method For Reducing Motion Artifacts In Highly Constrained Medical Images
US20090246457A1 (en) * 2007-02-02 2009-10-01 Ngk Insulators, Ltd. Honeycomb structure
RU2381525C2 (ru) * 2004-09-30 2010-02-10 Тагуспарки-Сосьедади Ди-Промосан-И-Дезенвольвименто Ду-Парки Ди-Сьенсьяш-И-Текноложья Да-Ареа Ди-Лисбоа, С.А. Система позитрон-эмиссионной томографии

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5381791A (en) 1992-03-10 1995-01-17 Siemens Medical Systems, Inc. Automatic indentification of anatomical features of interest from data acquired in nuclear medicine studies and automatic positioning of scintillation cameras to carry out such studies at optimal positions
EP0630503A1 (en) 1992-03-10 1994-12-28 Siemens Medical Systems, Inc. Identification of anatomical features from data
WO1994025879A1 (en) 1993-04-27 1994-11-10 Siemens Medical Systems, Inc. High-sensitivity spect imaging of small body organs using a multi-head scintillation camera with non-uniform collimation
US6065475A (en) 1995-06-08 2000-05-23 Siemens Corporate Research, Inc. Automatic localization of the heart from a reconstructed volume and automatic selection of a most suitable representative transverse slice for defining a left ventricle oblique axis in myocardial spect study
US5682887A (en) 1996-03-20 1997-11-04 Siemens Corporate Research, Inc. Determining the position range of the heart from a sequence of projection images using 1-D pseudo motion analysis
US6535623B1 (en) 1999-04-15 2003-03-18 Allen Robert Tannenbaum Curvature based system for the segmentation and analysis of cardiac magnetic resonance images
US6757414B1 (en) 2000-08-31 2004-06-29 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and apparatus for segmentation of a left ventricular epicardium
JP2007000408A (ja) * 2005-06-24 2007-01-11 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc Ｘ線ｃｔ装置
US7623709B2 (en) 2005-09-06 2009-11-24 General Electric Company Method and system for segmenting image data
JP5492560B2 (ja) * 2006-09-21 2014-05-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 軌道の最適化を有する心臓ｓｐｅｃｔシステム
US7683331B2 (en) 2006-12-08 2010-03-23 Rush University Medical Center Single photon emission computed tomography (SPECT) system for cardiac imaging
EP2109399B1 (en) * 2007-02-07 2014-03-12 Koninklijke Philips N.V. Motion estimation in treatment planning
WO2010121043A2 (en) * 2009-04-15 2010-10-21 Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. Exact local computed tomography based on compressive sampling
US8958620B2 (en) * 2010-03-08 2015-02-17 Koninklijke Philips N.V. Region of interest definition in cardiac imaging
RU2596982C2 (ru) * 2010-08-25 2016-09-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях
US9471989B2 (en) * 2013-06-03 2016-10-18 University Of Florida Research Foundation, Inc. Vascular anatomy modeling derived from 3-dimensional medical image processing

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070183639A1 (en) * 2004-03-02 2007-08-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion compensation
RU2381525C2 (ru) * 2004-09-30 2010-02-10 Тагуспарки-Сосьедади Ди-Промосан-И-Дезенвольвименто Ду-Парки Ди-Сьенсьяш-И-Текноложья Да-Ареа Ди-Лисбоа, С.А. Система позитрон-эмиссионной томографии
US20090246457A1 (en) * 2007-02-02 2009-10-01 Ngk Insulators, Ltd. Honeycomb structure
US20080272304A1 (en) * 2007-05-02 2008-11-06 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Tracking region-of-interest in nuclear medical imaging and automatic detector head position adjustment based thereon
US20090076369A1 (en) * 2007-09-17 2009-03-19 Mistretta Charles A Method For Reducing Motion Artifacts In Highly Constrained Medical Images

Also Published As

Publication number Publication date
EP2609571B1 (en) 2013-12-04
WO2012025842A3 (en) 2012-05-24
RU2013112950A (ru) 2014-09-27
US9066707B2 (en) 2015-06-30
CN103080977B (zh) 2016-01-06
WO2012025842A2 (en) 2012-03-01
EP2609571A2 (en) 2013-07-03
CN103080977A (zh) 2013-05-01
US20130142410A1 (en) 2013-06-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2596982C2 (ru) Проверка и определение местоположения сердца в эмиссионных изображениях
JP6243121B2 (ja) 飛行時間情報を用いて画像化スキャンにおける動き検出及び補正をする方法と装置
JP5833637B2 (ja) ダイナミック灌流ｃｔの画像データ位置合わせ
JP5254810B2 (ja) リストモードデータに基づく局所動き補償
EP2399238B1 (en) Functional imaging
US20120278055A1 (en) Motion correction in radiation therapy
EP2367153A1 (en) System and method for tomographic data acquisition and image reconstruction
EP2389661B1 (en) Nuclear image reconstruction
JP2007167656A (ja) 対象の運動の解析方法および断層撮影装置
US8831323B2 (en) Method and apparatus for measuring activity of a tracer
CN110536640B (zh) 从pet列表数据中的呼吸运动信号的噪声鲁棒的实时提取
He et al. A novel method for respiratory motion gated with geometric sensitivity of the scanner in 3D PET
US20100232645A1 (en) Model-based spect heart orientation estimation
EP2490180B1 (en) Medical image processing apparatus and medical image imaging method
KR20140042461A (ko) 영상을 생성하는 방법 및 장치
Feng et al. A novel data-driven cardiac gating signal extraction method for PET
US20130109964A1 (en) Methods and apparatus for analyzing medical imaging data
US20230022425A1 (en) Apparatus, system, method and computer probram for providing a nuclear image of a region of interest of a patient
Woo et al. Development of a motion correction system for respiratory-gated PET study
Zhu et al. Data correction methods for wholebody Patlak imaging from list-mode PET data
Cade Attenuation correction of myocardial perfusion scintigraphy images without transmission scanning
Schleyer Respiratory motion correction in PET/CT imaging

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200719