RU2779714C1 - Автоматизированная коррекция движения при pet-визуализации - Google Patents

Автоматизированная коррекция движения при pet-визуализации Download PDF

Info

Publication number
RU2779714C1
RU2779714C1 RU2021117233A RU2021117233A RU2779714C1 RU 2779714 C1 RU2779714 C1 RU 2779714C1 RU 2021117233 A RU2021117233 A RU 2021117233A RU 2021117233 A RU2021117233 A RU 2021117233A RU 2779714 C1 RU2779714 C1 RU 2779714C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
target tissue
volumetric images
imaging
data
images
Prior art date
Application number
RU2021117233A
Other languages
English (en)
Inventor
Чарльз ХАЙДЕН
Original Assignee
СИМЕНС МЕДИКАЛ СОЛЮШНЗ ЮЭсЭй, ИНК.
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 СИМЕНС МЕДИКАЛ СОЛЮШНЗ ЮЭсЭй, ИНК. filed Critical СИМЕНС МЕДИКАЛ СОЛЮШНЗ ЮЭсЭй, ИНК.
Application granted granted Critical
Publication of RU2779714C1 publication Critical patent/RU2779714C1/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к способу, системе и машиночитаемому носителю для коррекции движения. Технический результат заключается в повышении качества изображения. В способе выполняют прием первого набора данных визуализации, включающего множество событий аннигиляции, обнаруженных первым средством визуализации в течение периода визуализации; формирование множества четырехмерных объемных изображений из первого набора данных визуализации, причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений является статическим изображением, включающим целевую ткань, и причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений имеет заданное временное измерение; формирование по меньшей мере одного динамического изображения, включающего движение целевой ткани во время заданного временного периода, включающего по меньшей мере часть периода визуализации; определение по меньшей мере одной коррекции движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем упомянутая по меньшей мере одна коррекция движения содержит вектор движения, сформированный для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевой ткани из динамического изображения в течение части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений; формирование скорректированных данных изображения из первого набора данных визуализации и упомянутой по меньшей мере одной коррекции движения посредством: определения по меньшей мере одного значения сдвига осевой плоскости для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем значение сдвига осевой плоскости формируют из динамического изображения; сдвига поднабора первого набора данных визуализации на упомянутое по меньшей мере одно значение сдвига осевой плоскости; и формирования синограммы из сдвинутого поднабора; и формирование по меньшей мере одного статического реконструированного изображения, включающего целевую ткань во время периода визуализации, из скорректированных данных изображения. 3 н. и 14 з.п. ф-лы, 15 ил.

Description

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
[0001] Настоящая заявка испрашивает приоритет согласно заявке на патент США 16/222,056, поданной 17 декабря 2018 года, содержание которой включено в настоящую заявку посредством ссылки.
ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0002] Аспекты настоящего раскрытия относятся в целом к системам ядерной визуализации, и в частности к коррекции движения для систем ядерной визуализации. ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0003] Времяпролетная (TOF) ядерная визуализация, такая как времяпролетная позитронно-эмиссионная томография (PET), используется для построения двухмерных и/или трехмерных изображений структур внутри пациента. TOF РЕТ-визуализация (и другая времяпролетная ядерная визуализация) обнаруживает события совпадения, представляющие почти одновременное обнаружение пар аннигиляционных фотонов с использованием пары детекторов. Система TOF РЕТ-визуализации определяет разность во времени между обнаружением этих двух фотонов (например, время пролета) и локализует место происхождения события аннигиляции, которое наступило между этими двумя детекторами.
[0004] РЕТ-визуализация отдельных органов может включать сканирование в покое и/или сканирование при нагрузке целевого органа. И во время сканирования в покое, и во время сканирование при нагрузке периодическое и непериодическое движение органа может привести к размытию или дефектам изображения. Периодическое движение включает циклическое, ожидаемое движение органа, такое как сердцебиение, дыхательное движение и т.д. Непериодическое движение, которое часто возникает во время приложения нагрузки, включает неожиданное или внезапное и/или не повторяющееся движение, такое как движение пациента во время сканирования, расслабление одной или более мышц (например, деформация), кашель и т.д. В существующих системах непериодическое движение может привести к непригодным (или не информативным для диагностики) изображениям из-за размытости вследствие движения или изменений местоположения.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0005] В различных вариантах осуществления раскрыт способ автоматизированной коррекции движения изображений ядерной визуализации. Способ включает прием первого набора данных визуализации, содержащих множество событий аннигиляции, обнаруженных во время периода визуализации, и формирование множества четырехмерных объемных изображений из данных визуализации в течение периода визуализации. Каждое четырехмерное объемное изображение включает целевую ткань. Для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений определяют по меньшей мере одна коррекция движения. Упомянутую по меньшей мере одну коррекция движения определяют с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевого органа в течение периода времени, связанного с четырехмерным объемным изображением. Скорректированные данные визуализации формируют из первого набора данных визуализации и упомянутой по меньшей мере одной коррекции движения, и по меньшей мере одно статическое реконструированное изображение, содержащее целевую ткань в течение периода визуализации, формируют на основе скорректированных данных визуализации.
[0006] В различных вариантах осуществления раскрыта система. Система включает первое средство визуализации, выполненное с возможностью формировать первый набор данных визуализации, включающий множество событий аннигиляции во время первого периода визуализации, и компьютер, выполненный с возможностью принимать первый набор данных визуализации и формировать множество четырехмерных объемных изображений из данных визуализации в течение периода визуализации. Каждое четырехмерное объемное изображение включает целевой орган. Компьютер дополнительно выполнен с возможностью определять смещение вектора движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений. Смещения вектора движения определяются с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевого органа в течение периода времени, связанного с четырехмерным объемным изображением. Компьютер выполнен с возможностью формировать скорректированные данные изображения из первого набора данных визуализации и смещений вектора движения и формировать по меньшей мере одно статическое изображение реконструкции, содержащее целевой орган, в течение периода визуализации из скорректированных данных визуализации.
[0007] В различных вариантах осуществления раскрыт невременный машиночитаемый носитель, хранящий инструкции. Инструкции выполнены с возможностью заставлять компьютерную систему исполнять этапы приема первого набора данных визуализации, включающих множество событий аннигиляции, обнаруженных во время периода визуализации, и формирование множества четырехмерных объемных изображений из данных визуализации в течение периода визуализации. Каждое четырехмерное объемное изображение включает целевой орган. Инструкции дополнительно выполнены с возможностью заставлять компьютер исполнять этап определения смещения вектора движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений. Смещения вектора движения определяются с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевого органа за период времени, связанный с четырехмерным объемным изображением. Инструкции дополнительно выполнены с возможностью заставлять компьютер исполнять этапы формирования скорректированных данных визуализации из первого набора данных визуализации и смещений вектора движения и формирования по меньшей мере одного статического изображения реконструкции, содержащего целевой орган, во время периода визуализации из скорректированных данных визуализации.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0008] Дальнейшее описание будет понятно на основе элементов чертежей, которые приведены в иллюстративных целях и изображены не обязательно с соблюдением масштаба.
[0009] Фиг. 1 иллюстрирует систему РЕТ-визуализации в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0010] Фиг. 2А иллюстрирует множество статических изображений органа, содержащих непериодическое движение, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0011] Фиг. 2В иллюстрирует полярное изображение, сформированное из упомянутого множества статических изображений с фиг. 2А в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0012] Фиг. 3 иллюстрирует способ коррекции движения для статических изображений в системе сканирования PET в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0013] Фиг. 4 иллюстрирует последовательность операций процесса формирования множества четырехмерных объемных изображений в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0014] Фиг. 5 иллюстрирует сбор целевой информации в четырехмерном объемном изображении целевой ткани, идентифицированной с использованием процесса сбора информации о цели, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0015] Фиг. 6 является диаграммой, иллюстрирующей смещения вектора движения, обнаруженные с использованием отслеживания целевого органа во множестве четырехмерных объемных изображений, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0016] Фиг. 7 является диаграммой, иллюстрирующей множество значений корректировки сдвига плоскости синограммы, применяемых к данным изображения во время формирования скорректированных данных визуализации, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0017] Фиг. 8А иллюстрирует множество реконструированных статических изображений, сформированных на основе данных визуализации, собранных во время периода визуализации, проиллюстрированного на фиг.6, с использованием традиционного процесса реконструкции.
[0018] Фиг. 8В иллюстрирует множество реконструированных статических изображений, сформированных из данных визуализации, собранных во время периода визуализации, проиллюстрированного на фиг.6, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0019] Фиг. 9А является диаграммой, иллюстрирующей процедуру визуализации, имеющую период визуализации, включающий непериодическое движение органа, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0020] Фиг. 9В иллюстрирует множество реконструированных статических изображений, сформированных на основе данных визуализации, собранных в течение периода визуализации, проиллюстрированного на фиг. 9А, с использованием традиционного процесса реконструкции.
[0021] Фиг. 9С иллюстрирует множество реконструированных статических изображений, сформированных из данных визуализации, собранных во время периода визуализации, проиллюстрированных на фиг. 9А, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0022] Фиг. 10А иллюстрирует множество статических изображений органа, сформированных с использованием способа коррекции движения, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
[0023] Фиг. 10В иллюстрирует полярное изображение, сформированное на основе множества статических изображений с фиг. 10А в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[0024] Настоящее описание примерных вариантов осуществления предназначено для прочтения вместе с прилагаемыми чертежами, которые должны рассматриваться как часть всего письменного описания.
[0025] Различные варианты осуществления настоящего раскрытия решают упомянутые выше проблемы, связанные с формированием диагностических изображений PET из наборов данных, имеющих непериодическое движение. В некоторых вариантах осуществления множество четырехмерных объемных изображений формируется из данных визуализации в течение заданного периода визуализации. Каждое четырехмерное объемное изображение включает целевую ткань. Смещение вектора движения определяется для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений. Смещения вектора движения определяются с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевой ткани в течение периода времени, связанного с четырехмерным объемным изображением. Скорректированные данные визуализации формируются из первого набора данных визуализации и смещений вектора движения, и по меньшей мере одно статическое изображение реконструкции, содержащее целевую ткань во время периода визуализации, формируется из скорректированных данных визуализации.
[0026] Фиг. 1 иллюстрирует один вариант осуществления детектора 100 для ядерной визуализации. Детектор 100 для ядерной визуализации включает сканер для по меньшей мере первого средства 112 визуализации, предусмотренного на первом гентри 116а. Первое средство 112 визуализации включает множество детекторов 50, выполненных с возможностью обнаруживать аннигиляционный фотон, гамма-луч и/или другое событие ядерной визуализации. В различных вариантах осуществления первым средством 112 визуализации является детектор PET. Пациент 117 лежит на подвижном столе 118, который может перемещаться между гентри. В некоторых вариантах осуществления детектор 100 для ядерной визуализации включает сканер для второго средства 114 визуализации, предусмотренного на втором гентри 116b. Вторым средством 114 визуализации может являться любое подходящее средство визуализации, такое как, например, компьютерная томография (СТ), однофотонная эмиссионная томография (SPECT) и/или любое другое подходящее средство визуализации.
[0027] Данные сканирования от первого средства 112 визуализации сохраняются в одной или более компьютерных базах 140 данных и обрабатываются одним или более компьютерными процессорами 150 компьютера 130. Графическое описание компьютера 130 на фиг. 1 обеспечено лишь посредством иллюстрации, и компьютер 130 может включать одно или более отдельных вычислительных устройств. Наборы данных визуализации могут быть обеспечены с помощью первого средства 112 визуализации и/или могут быть обеспечены как отдельный набор данных, например, из памяти, присоединенной к компьютеру 130. Компьютер 130 может включать один или более блоков электронной обработки для обработки сигнала, принятого от одного из множества детекторов 50.
[0028] Фиг. 2А иллюстрирует множество статических изображений 200а-200е целевого органа 202, например, сердца. Упомянутое множество статических изображений 200а-200е сформировано в течение заданного периода визуализации, например, с использованием детектора 100 для ядерной визуализации. Во время процедуры РЕТ-визуализации движение, дискомфорт и/или физиологические реакции пациента могут привести к непериодическому движению в пределах данных. Когда присутствует непериодическое движение, могут возникнуть значительные артефакты и/или размытость вследствие движения. Например, упомянутое множество статических изображений 200а-200е включает значительную размытость, вызванную непериодическим движением пациента во время визуализации. Как показано на фиг. 2В, полярное изображение 204 целевого органа 202, сформированное из упомянутого множества статических изображений 200а-200е, также включает значительные артефакты 206а-206b как результат непериодического движения. Непериодическое движение приводит к статическим изображениям 200а-200е и полярному изображению 204 с неинформативным для диагностики качеством, т.е., изображения 200а-200е, 204 не могут использоваться для диагностики дефектов или других проблем в целевом органе 202, что приводит к необходимости делать дополнительную диагностическую визуализацию пациента и повергнуть пациента дополнительному излучению и дискомфорту.
[0029] В некоторых вариантах осуществления к данным РЕТ-визуализации применяются системы и способы коррекции движения, чтобы скорректировать размытие вследствие движения и/или артефакты, внесенные непериодическим движением. Фиг. 3 является блок-схемой 300 последовательности этапов, иллюстрирующей способ коррекции непериодического движения для изображений PET, в соответствии с некоторыми вариантами осуществления. Способ 300 выполнен с возможностью идентифицировать и отслеживать положение целевого органа 204, такого как сердце, во время реконструкции диагностических изображений, чтобы позволить удалить и/или минимизировать непериодическое движение и связанные с ним артефакты. Способ 300 позволяет формировать диагностические изображения из данных изображений, которые традиционно производят не информативные для диагностики изображения, такие как, например, данные изображений PET, связанные со статическими изображениями 200а-200е на фиг. 2А.
[0030] На этапе 302 данные РЕТ-визуализации принимаются системой, например, компьютером 130. Данные визуализации могут включать данные изображений PET для каждого события обнаружения, обнаруженного средством визуализации, таким как первое средство 112 визуализации, во время процедуры ядерной визуализации. В некоторых вариантах осуществления данные визуализации формируются и выдаются системе в реальном времени (например, немедленно выдаются системе от средства визуализации). В других вариантах осуществления данные визуализации формируются средством визуализации во время периода визуализации и обрабатываются системой во время дальнейшего периода формирования изображений. В некоторых вариантах осуществления данные изображений обеспечиваются в формате listmode («режим списка»), хотя очевидно, что данные могут быть обеспечены в любом формате, читаемом системой, и преобразованы в формат listmode.
[0031] На этапе 304 множество объемных изображений формируется непосредственно из данных 402 в формате listmode. Например, как проиллюстрировано на фиг. 4, данные 402 в формате listmode включают множество точек данных, каждая из которых включает первый идентификатор детектора (А), второй идентификатор детектора (В) и время пролета (TOF), т.е., {(А1, В1, TOF1), (А2, В2, TOF2), …, (An, Bn, TOFn)}. Первый идентификатор детектора (А) и второй идентификатор детектора (В) соответствуют детекторам 404а, 404b, каждый из которых обнаруживает событие аннигиляции. С использованием идентификаторов детектора и времени пролета система (например, компьютер 130) идентифицирует положение 406, или воксел, для события аннигиляции. Система формирует статические объемные изображения, включающие каждое событие аннигиляции в данных 402 в формате listmode за заданный диагностический период, например, четырехмерные объемные изображения 408а, 408b (или кадры). Каждое четырехмерное объемное изображение 408а, 408b включает три пространственных измерения (х, у, z) и временное измерение (t), соответствующее заданному периоду времени, выбранному из заданного диагностического периода.
[0032] В некоторых вариантах осуществления временное измерение t включает инкрементные интервалы длительностью 1 секунда, хотя очевидно, что могут быть выбраны более короткие и/или более длинные временные измерения. Например, в некоторых вариантах осуществления первое четырехмерное объемное изображение формируется для первого периода времени (например, с 0 по 1 секунду), второе четырехмерное объемное изображение формируется для второго периода времени (например, с 1 по 2 секунду), и n-ое четырехмерное объемное изображение формируется для n-го периода времени (например, с (n-1) по n секунду). В некоторых вариантах осуществления общее число сформированных объемных изображений равно общему периоду визуализации (ttotal), разделенному на инкремент временного измерения t, например, 1 секунду, 2 секунды, 0,5 секунды и т.д. Заданный диагностический период может включать всю процедуру визуализации и/или часть процедуры визуализации за исключением диагностически неинформативной визуализации, например, в период введения и/или диффузии до того, как вещество-индикатор будет распространено в целевую ткань.
[0033] На этапе 306 формируется динамическое изображение целевой ткани для заданного диагностического периода. Единое непрерывное динамическое изображение формируется для всего заданного диагностического периода, и/или может быть сформировано множество динамических изображений для частей заданного диагностического периода. В некоторых вариантах осуществления динамическое изображение формируется с использованием данных визуализации, сформированных вторым средством 114 визуализации, таким как средство визуализации СТ. Второй набор данных визуализации формируется одновременно с набором данных РЕТ-визуализации. Положение целевой ткани идентифицируется в пределах динамического изображения с использованием одного или более известных процессов целевой идентификации. Например, в различных вариантах осуществления идентификация целевой ткани может включать, но без ограничения, нахождение органа с использованием согласованного фильтра для сбора информации и нормализованной взаимной корреляции для отслеживания. В некоторых вариантах осуществления в пределах динамического изображения идентифицируется центр целевой ткани.
[0034] На этапе 308 формируется вектор движения для каждого четырехмерного объемного изображения 408а, 408b с использованием данных целевого отслеживания, сформированных из динамического изображения (или части динамического изображения), соответствующего временному измерению t выбранного четырехмерного объемного изображения 408а, 408b. Например, в некоторых вариантах осуществления информация о движении и информация о положении из динамического изображения используется для идентификации целевой ткани 410 и/или центральной точки 412 целевой ткани 410 в каждом четырехмерном объемном изображении 408b, как показано на фиг. 5. Хотя проиллюстрированы и обсуждаются варианты осуществления, включающие отслеживание линейного перемещения целевой ткани 410, очевидно, что для формирования вектора движения может отслеживаться и использоваться любой тип движения, например, линейное перемещение, вращение, сдвиг, эластичные преобразования и т.д.
[0035] Информация о движения и о положении, сформированная из динамического изображения, ссылается на каждое изображение во множестве объемных изображений, чтобы сформировать набор векторов движения для выбранного диагностического периода в наборе данных 402 в формате listmode. Фиг. 6 является диаграммой 416, иллюстрирующей смещения 418 векторов движения для данных 402 в формате listmode. Чем больше смещение 418, тем больше непериодическое движение целевой ткани 410 в течение временного периода t соответствующего четырехмерного объемного изображения 408b. В некоторых вариантах осуществления диагностически неинформативная часть 422 данных 402 в формате listmode, соответствующая введению и диффузии молекулы вещества-индикатора, игнорируется (например, не используется для диагностической визуализации), хотя очевидно, что может быть выполнено дополнительное целевое отслеживание и/или диагностические процедуры, которые включают периоды введения и/или диффузии. Например, во время ранних фаз сердечного сканирования сигнатуры целевого органа (т.е., целевая ткань) изменяются. В некоторых вариантах осуществления может быть прослежено движение через изменения в целевой ткани и применена коррекция движения в соответствии с вариантами осуществления, раскрытыми в настоящем документе.
[0036] На этапе 310 для данных 402 в формате listmode формируются скорректированные данные, включающие сдвиги осевой плоскости (или другие сдвиги для коррекции движения), соответствующие смещениям 418 вектора движения. В некоторых вариантах осуществления сдвиги плоскости соответствуют дискретным значениям сдвига на заданной оси, такой как ось Z. Фиг. 7 является диаграммой 450, иллюстрирующей множество дискретных сдвигов 452, применяемых к данным 402 в формате listmode во время формирования скорректированных данных из данных 402 в формате listmode. Например, в некоторых вариантах осуществления дискретное значение сдвига применяется к одному или более вокселам в пределах временного периода t, чтобы скорректировать положение воксела во время группировки и реконструкции. В некоторых вариантах осуществления скорректированные данные формируются с использованием только заданной диагностической части 420 периода визуализации. В некоторых вариантах осуществления до формирования скорректированных данных визуализации может быть применена предварительная обработка данных 402 в формате listmode, например, коррекция для случайных совпадений, оценка и вычитание рассеянных фотонов, коррекция холостого периода детектора и/или коррекция чувствительности детектора.
[0037] На этапе 312 одно или более реконструированных статических изображений формируются из скорректированных данных визуализации. Реконструкция может быть сформирована в соответствии с известными способами для формирования диагностических изображений PET из скорректированных данных визуализации, например, фильтрованная обратная проекция, подходы на основе статистического правдоподобия (например, построение Shepp-Vargi), байесовские построения и/или любой другой подходящий способ формирования статических изображений РЕТ-реконструкции на основе скорректированных данных визуализации.
[0038] В некоторых вариантах осуществления способ 300 приводит к удалению артефактов, таких как артефакты 206а-206b, проиллюстрированные на фиг. 2В, и позволяет сформировать реконструированные изображения с диагностически информативным качеством из традиционно диагностически неинформативных данных 402 в формате listmode. Например, данные 402 в формате listmode включают значительное непериодическое движение, например, выделенное прямоугольником 440 на фиг. 6. Фиг. 8А иллюстрирует множество статических изображений 502а-502 с целевой ткани 510а, сформированных из данных 402 в формате listmode с использованием традиционных способов. Как показано на фиг. 8А, статические изображения 502а-502с имеют значительную размытость вследствие движения и артефакты, в результате чего изображения имеют диагностически неинформативное качество и не могут использоваться для диагностики пациентов. Фиг. 8В иллюстрирует изображения реконструкций целевой ткани 510b, сформированные из данных 402 в формате listmode с использованием способа 100 коррекции движения, обсуждаемого в отношении фиг. 3-7. Как видно на фиг. 8В, размытость вследствие движения и артефакты каждого статического изображения 504а-504с были устранены и/или минимизированы по сравнению со статическими изображениями 502а-502с, сформированными с использованием данных без коррекции движения. Статические изображения 504а-504с с коррекцией движения имеют информативное для диагностики качество и могут использоваться при диагностике пациентов.
[0039] Аналогичным образом, фиг. 9А является диаграммой 516, иллюстрирующей смещения 518 векторов движения для данных PET в формате listmode, включающих непериодическую деформацию или движение органа в течение диагностического периода 420а, например, как выделено прямоугольником 519. Сползание органа наступает вследствие расслабления одной или более мышц в течение периода визуализации. Поскольку одна или более мышц расслабляются, положение органа внутри пациента сдвигается. Это движение является непериодическим и приводит к искажению реконструированного изображения вследствие изменения положения органа во время визуализации. Фиг. 9В иллюстрирует множество статических изображений 522а-522с целевой ткани 520а, сформированных традиционной реконструкцией из данных в формате listmode, связанных с фиг. 9А, с использованием традиционных способов. Как показано на фиг. 9В, традиционная реконструкция создает статические изображения, имеющие артефакты вследствие деформации органа целевой ткани 520а. Хотя изображения имеют диагностически информативное качество, артефакты в изображениях 522а-522с могут привести к неправильному или ошибочному диагнозу. Фиг. 9С иллюстрирует множество статических изображений 524а-524с целевой ткани 520b, сформированных из данных РЕТ-визуализации в формате listmode диаграммы 516 в соответствии со способами, раскрытыми в настоящем документе. Как показано на фиг. 9С, артефакты традиционных статических изображений 522а-522с удалены, края целевой ткани 520b более определены, и информативное для диагностики качество изображений 524а-524с улучшено по сравнению с традиционным статическим изображением 522а-522с.
[0040] Фиг. 10А и 10В иллюстрируют данные сканирования, показанные на фиг. 2А и 2В соответственно, после применения к ним способа коррекции движения, раскрытого в настоящем документе. Как показано на фиг. 10В, полярное изображение 210, сформированное из множества статических изображений 208а-208е с коррекцией движения, не содержит ни одного из дефектов 206а-206b, содержащихся в первоначальном полярном изображении 204. Посредством применения способов и систем, раскрытых в настоящем документе, диагностические изображения 208а-208е, 210 могут быть сформированы из данных, которые традиционно формировали лишь диагностически неинформативные изображения.
[0041] Устройства и процессы не ограничены конкретными вариантами осуществления, описанными в настоящем документе. Кроме того, компоненты каждого устройства и каждого процесса могут быть осуществлены независимо и отдельно от других компонентов и процессов, описанных в настоящем документе.
[0042] Предыдущее описание вариантов осуществления предоставлено, чтобы позволить любому специалисту в области техники осуществить настоящее раскрытие на практике. Различные модификации этих вариантов осуществления будут без затруднений очевидны для специалистов в области техники, и обобщенные принципы, определенные в настоящем документе, могут быть применены к другим вариантам осуществления без применения изобретательских способностей. Настоящее раскрытие не предусматривает ограничения вариантами осуществления, показанными в настоящем документе, и должно получить наиболее широкий охват в соответствии с принципами и новыми признаками, раскрытыми в настоящем документе.

Claims (55)

1. Способ коррекции движения, содержащий:
прием первого набора данных визуализации, включающего множество событий аннигиляции, обнаруженных первым средством визуализации в течение периода визуализации;
формирование множества четырехмерных объемных изображений из первого набора данных визуализации, причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений является статическим изображением, включающим целевую ткань, и причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений имеет заданное временное измерение;
формирование по меньшей мере одного динамического изображения, включающего движение целевой ткани во время заданного временного периода, включающего по меньшей мере часть периода визуализации;
определение по меньшей мере одной коррекции движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем упомянутая по меньшей мере одна коррекция движения содержит вектор движения, сформированный для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевой ткани из динамического изображения в течение части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений;
формирование скорректированных данных изображения из первого набора данных визуализации и упомянутой по меньшей мере одной коррекции движения посредством:
определения по меньшей мере одного значения сдвига осевой плоскости для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем значение сдвига осевой плоскости формируют из динамического изображения;
сдвига поднабора первого набора данных визуализации на упомянутое по меньшей мере одно значение сдвига осевой плоскости; и
формирования синограммы из сдвинутого поднабора; и
формирование по меньшей мере одного статического реконструированного изображения, включающего целевую ткань во время периода визуализации, из скорректированных данных изображения.
2. Способ по п. 1, причем определение упомянутой по меньшей мере одной коррекции движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений содержит:
идентификацию местоположения целевой ткани в пределах динамического изображения;
идентификацию положения целевой ткани в соответствующем одном из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений на основе местоположения целевого органа в пределах динамического изображения во время части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению, соответствующему одному из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений; и
формирование вектора движения для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений на основе движения целевой ткани в пределах динамического изображения во время части заданного временного периода, соответствующей заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений.
3. Способ по п. 2, причем местоположение целевой ткани в пределах динамического изображения идентифицируют с использованием целевого отслеживания целевой ткани.
4. Способ по п. 2, причем упомянутое по меньшей мере одно динамическое изображение формируют из второго набора данных визуализации, сформированных во время по меньшей мере части периода визуализации.
5. Способ по п. 4, причем второй набор данных визуализации формируют вторым средством визуализации.
6. Способ по п. 1, причем первый набор данных визуализации содержит набор данных в формате «режим списка».
7. Способ по п. 1, причем заданное временное измерение, связанное с каждым из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, составляет 1 секунду.
8. Способ по п. 1, причем целевой тканью является орган.
9. Система коррекции движения, содержащая:
первое средство визуализации, выполненное с возможностью формировать первый набор данных визуализации, включающий множество событий аннигиляции во время первого периода визуализации; и
компьютер, причем компьютер выполнен с возможностью:
принимать первый набор данных визуализации;
формировать множество четырехмерных объемных изображений из первого набора данных визуализации, причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений является статическим изображением, включающим целевую ткань, и причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений имеет заданное временное измерение;
формировать по меньшей мере одно динамическое изображение, включающее движение целевой ткани во время заданного временного периода;
определять по меньшей мере одну коррекцию движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем упомянутая по меньшей мере одна коррекция движения содержит вектор движения, сформированный для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевой ткани из динамического изображения в течение части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений;
формировать скорректированные данные изображения из первого набора данных визуализации и смещений вектора движения посредством:
определения по меньшей мере одного значения сдвига осевой плоскости для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем значение сдвига осевой плоскости формируется из смещений вектора движения;
сдвига поднабора первого набора данных визуализации на значение сдвига осевой плоскости; и
формирования синограммы из сдвинутого поднабора; и
формировать по меньшей мере одно статическое реконструированное изображение, включающее целевую ткань во время периода визуализации, из скорректированных данных изображения.
10. Система по п. 9, причем компьютер выполнен с возможностью:
идентифицировать местоположение целевой ткани в пределах динамического изображения;
идентифицировать положение целевой ткани в соответствующем одном из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений на основе местоположения целевого органа в пределах динамического изображения во время части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений; и
формировать вектор движения для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений на основе движения целевой ткани в пределах динамического изображения во время части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений.
11. Система по п. 10, причем местоположение целевой ткани в пределах динамического изображения идентифицируется с использованием целевого отслеживания целевой ткани.
12. Система по п. 10, содержащая второе средство визуализации, выполненное с возможностью формировать второй набор данных визуализации во время второго периода визуализации, причем упомянутое по меньшей мере одно динамическое изображение формируется из второго набора данных визуализации.
13. Система по п. 9, причем первым средством визуализации является средство визуализации позитронно-эмиссионной томографии (PET).
14. Система по п. 9, причем компьютер выполнен с возможностью преобразовывать первый набор данных визуализации в данные в формате «режим списка».
15. Система по п. 9, причем заданное временное измерение, связанное с каждым из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, составляет 1 секунду.
16. Невременный машиночитаемый носитель, хранящий инструкции, выполненные с возможностью заставлять компьютерную систему исполнять этапы:
приема первого набора данных визуализации, включающего множество событий аннигиляции, обнаруженных первым средством визуализации в течение периода визуализации;
формирования множества четырехмерных объемных изображений из данных визуализации для периода визуализации, причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений является статическим изображением, включающим целевую ткань, и причем каждое из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений имеет заданное временное измерение;
формирования по меньшей мере одного динамического изображения, включающего движение целевой ткани во время заданного временного периода;
определения по меньшей мере одной коррекции движения для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем упомянутая по меньшей мере одна коррекция движения содержит вектор движения, сформированный для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений с использованием данных целевого отслеживания, сформированных для целевой ткани из динамического изображения в течение части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений;
формирования скорректированных данных изображения из первого набора данных визуализации и упомянутой по меньшей мере одной коррекции движения посредством:
определения по меньшей мере одного значения сдвига осевой плоскости для каждого из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений, причем значение сдвига осевой плоскости формируется из динамического изображения;
сдвига поднабора первого набора данных визуализации на упомянутое по меньшей мере одно значение сдвига осевой плоскости; и
формирования синограммы из сдвинутого поднабора; и
формирования по меньшей мере одного статического реконструированного изображения, содержащего целевую ткань во время периода визуализации, из скорректированных данных изображения.
17. Невременный машиночитаемый носитель по п. 16, причем компьютерная система выполнена с возможностью исполнять этапы:
идентификации местоположения целевой ткани в пределах динамического изображения;
идентификации положения целевой ткани в соответствующем одном из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений на основе местоположения целевой ткани в пределах динамического изображения во время части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений; и
формирования вектора движения для соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений на основе движения целевой ткани в пределах динамического изображения во время части заданного временного периода, соответствующего заданному временному измерению соответствующего одного из упомянутого множества четырехмерных объемных изображений.
RU2021117233A 2018-12-17 2019-07-29 Автоматизированная коррекция движения при pet-визуализации RU2779714C1 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/222,056 2018-12-17

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2779714C1 true RU2779714C1 (ru) 2022-09-12

Family

ID=

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2008117160A (ru) * 2005-10-05 2009-11-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. (Nl) Способ и система для реконструкции рет-изображения с использованием суррогатного изображения
US20090281566A1 (en) * 2003-08-11 2009-11-12 Edwards Jerome R Bodily sealants and methods and apparatus for image-guided delivery of same
US20160217596A1 (en) * 2013-09-26 2016-07-28 Koninklijke Philips N.V. Joint reconstruction of electron density images
US9730664B2 (en) * 2014-04-14 2017-08-15 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Multi-bed elastic motion correction

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090281566A1 (en) * 2003-08-11 2009-11-12 Edwards Jerome R Bodily sealants and methods and apparatus for image-guided delivery of same
RU2008117160A (ru) * 2005-10-05 2009-11-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. (Nl) Способ и система для реконструкции рет-изображения с использованием суррогатного изображения
US20160217596A1 (en) * 2013-09-26 2016-07-28 Koninklijke Philips N.V. Joint reconstruction of electron density images
US9730664B2 (en) * 2014-04-14 2017-08-15 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Multi-bed elastic motion correction

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6855223B2 (ja) 医用画像処理装置、ｘ線コンピュータ断層撮像装置及び医用画像処理方法
CN109009200B (zh) 用于正电子发射断层成像图像重建的系统和方法
CN1846618B (zh) 对器官周期运动进行计算补偿的方法以及图像拍摄系统
RU2471204C2 (ru) Локальная позитронная эмиссионная томография
US20130287278A1 (en) Method and apparatus to detect and correct motion in list-mode pet data with a gated signal
CN111540025B (zh) 预测用于图像处理的图像
US8658979B2 (en) Nuclear image reconstruction
US8682051B2 (en) Smoothing of dynamic data sets
US11410349B2 (en) Methods for data driven respiratory motion estimation
AU2019271915A1 (en) Method and system for motion correction in CT imaging
US20190133542A1 (en) Systems and methods for data-driven respiratory gating in positron emission tomography
JP7292942B2 (ja) 医用画像処理装置、方法及びプログラム
US20220130079A1 (en) Systems and methods for simultaneous attenuation correction, scatter correction, and de-noising of low-dose pet images with a neural network
US11270434B2 (en) Motion correction for medical image data
JP2013234999A (ja) 陽電子放射断層撮影での医療映像生成方法及びその装置
JP7238134B2 (ja) Ｐｅｔ画像化中の自動的な動き補正
US10249064B2 (en) Motion estimation method and apparatus
US9767536B2 (en) Medical imaging
US11164344B2 (en) PET image reconstruction using TOF data and neural network
RU2779714C1 (ru) Автоматизированная коррекция движения при pet-визуализации
Manhart et al. Fast dynamic reconstruction algorithm with joint bilateral filtering for perfusion C-arm CT
US11701067B2 (en) Attenuation correction-based weighting for tomographic inconsistency detection
US11468607B2 (en) Systems and methods for motion estimation in PET imaging using AI image reconstructions
US11663758B2 (en) Systems and methods for motion estimation in PET imaging using AI image reconstructions
KR20130124135A (ko) 양전자 방출 단층 촬영에서의 영상 생성 방법 및 장치