用于PET/SPECT成像的病人扫描时间优化转让专利

申请号 : CN200680038673.X

文献号 : CN101291624B

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基本信息:

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法律信息:

相似专利:

发明人 : M·纳拉亚南B·巴克D·加尼翁A·菲舍尔L·施皮斯

申请人 : 皇家飞利浦电子股份有限公司

摘要 :

一种成像系统(10),包括数据设备(30),其控制从位于用于检查的检查区域(18)中的对象进行辐射数据获取。重组处理器(40)周期性地将所获取的数据装入到直方图(42)中。变换(70)将直方图(42)变换为单个的独立或不相关的成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容。停止确定设备(52)将至少一个所选成分的一个方面与预定阈值(TH)相比较,并基于所述比较终止所述数据获取。

权利要求 :

1.一种能够优化数据获取时间的成像系统(10),包括:数据设备(30),其控制从位于用于检查的检查区域(18)中的对象进行辐射数据获取;

重组处理器(40),其周期性地将所获取的数据装入到直方图(42)中;

变换(70),其将所述直方图(42)变换为单个的独立或不相关的成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容;以及停止确定设备(52),其将至少一个所选成分的方差(Var)与预定阈值(TH)相比较,并基于所述比较终止所述数据获取。

2.如权利要求1所述的系统,其中,所述方差(Var)表示所述所选成分的所述噪声内容。

3.如权利要求1所述的系统,还包括:方差确定设备(74),其确定每一个所选成分的方差(Var)。

4.如权利要求3所述的系统,其中,如果所述确定的方差(Var)小于约5%,则所述数据获取就终止,如果所述确定的方差(Var)大于约5%,则所述数据获取就继续。

5.如权利要求3所述的系统,还包括:成分选择处理器(72),其基于预定标准,选择用于由所述方差确定设备(74)进行处理的成分。

6.如权利要求5所述的系统,其中,所述标准指示信噪比。

7.如权利要求3所述的系统,其中,将所获取的数据装入到所述直方图(42)中的所述周期是基于以下至少一种:预定时间间隔,以及

所确定的方差(Var)。

8.如权利要求1所述的系统,其中,所述变换(70)执行以下至少一种:主成分分析,

独立成分分析,

奇异值分解,以及

傅立叶变换。

9.如权利要求8所述的系统,其中,所述变换(70)执行Karhunen-Loeve变换。

10.如权利要求1所述的系统,还包括:PET扫描器和SPECT扫描器中的至少一种,其包括相邻于所述检查区域(18)布置的至少一个辐射检测头(16),用来检测来自所述对象的辐射,并产生所述获取的数据。

11.一种能够在成像过程中优化数据获取时间的方法,包括:获取辐射数据;

将所述获取的数据装入到直方图中;

周期性地将所述直方图变换为单个的独立或不相关的成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容;

将至少一个所选成分的方差与预先选择的终止标准相比较;以及基于所述比较,终止或继续数据获取。

12.如权利要求11所述的方法,其中,所述方差表示所述所选成分的所述噪声内容。

13.如权利要求12所述的方法,还包括:如果所述方差小于约5%,则终止所述数据获取;以及如果所述方差大于或等于约5%,则继续所述数据获取。

14.如权利要求11所述的方法,还包括:在装入之前,将所述获取的数据分割为多个预先选择间隔的数据组;

将所述数据组装入所述直方图中;以及将所述直方图变换为单个的独立或不相关的成分。

15.如权利要求11所述的方法,其中,所述变换步骤执行以下至少一种:主成分分析,

独立成分分析,

奇异值分解,以及

傅立叶变换。

16.如权利要求15所述的方法,其中,所述变换步骤执行Karhunen-Loeve变换。

17.如权利要求15所述的方法,其中,所述变换将所述直方图变换为多个成分,并且还包括:确定一个或多个所述成分的方差。

18.如权利要求17所述的方法,其中,所述确定方差的步骤包括:确定所述对象的感兴趣区域中的方差。

19.一种计算机设备,其执行如权利要求11所述的方法。

20.一种能够优化数据获取时间的成像系统,包括:数据设备(30),其控制数据获取,并将所述获取的数据分割为多个预定持续时间的数据组;

重组处理器(40),其将所述获取的数据装入到直方图中;以及处理器(50),其被编程以执行以下步骤:将每一个数据组的所述直方图变换为单个的独立的成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容,基于预定标准选择用于处理的单个成分,确定每一个所选成分的方差,所述方差表示所述信号内容和噪声内容中的至少一个,将每一个所选成分的所确定的方差与阈值相比较,并且基于所述比较,终止或继续所述数据获取。

说明书 :

用于PET/SPECT成像的病人扫描时间优化

[0001] 说明
[0002] 本发明涉及诊断成像系统和方法。其在结合正电子发射断层造影术(PET)和单光子发射断层造影术(SPECT)系统中得到具体应用,并以对此的具体参考来说明。将会意识到本发明还可用于其它成像系统,例如计算机断层造影系统(CT)等。
[0003] 核医学成像采用放射源来对病人进行成像。通常,将放射性药物注射到病人体内。放射性药物化合物包含放射性同位素,其以可预测的速率和特征能量经历伽马射线衰减。
相邻于病人布置一个或多个辐射检测器,以监测并记录所发出的辐射。有时候,检测器是在病人周围旋转或变址的,以便从多个方向监测发出的辐射。基于诸如所检测位置和能量之类的信息,确定放射性药物在体内的分布,并且对分布的图像进行重构,以研究循环系统、在所选器官或组织中的放射性药物摄入等。
[0004] 通常,PET图像的获取花费仅几分钟到约30分钟,有时会更长。这些较长持续期间的扫描对于许多病人来说是不愉快的经历,因为要求病人在整个扫描持续期间静止地躺着。非常期望的是:减少扫描时间,以增加病人的舒适性和临床处理能力,同时又保持适当的图像质量。
[0005] 一种减小扫描获取时间的方案是改进扫描器的灵敏性。然而,在扫描器灵敏性上的显著改进是昂贵的。另一种减小获取时间的方案是定义数据获取的停止点或停止标准。PET和SPECT获取是基于计数的。当前,预先确定了每一床位置的扫描时间,以基于预测的计数数量确保良好的图像质量。一些用于确定适当扫描时间或预期计数数量的方法包括诸如以下的要素:医生经验、制造商建议、在文献中引用的建议、以及其它要素。其它方法包括病人体重、注射剂量、以及研究类型。然而,在研究开始之前就确定了计数的预期数量,并且随着扫描进行没有对其修改或优化。一些用于优化PET成像的扫描时间的自动化方法包括噪声等效计数(NoiseEquivalent Count,NEC)标准,其表示计数的有效性,并使用用于统计重构方法的、在所关注区域(ROI)内的计数密度。然而,因为这些自动化的方法都是基于相似的研究的历史特性的,因此这些方法就不能在逐个病人的基础上最适宜地定义停止标准。
[0006] 本发明提供了新的改进的设备和方法,其克服了上述问题以及其它的问题。
[0007] 根据一个方面,公开了一种成像系统。数据设备控制来自位于用于检查的检查区域中的对象的辐射数据获取。重组(rebinning)处理器周期性地将获取的数据装入(bin)到直方图中。变换将直方图变换为单个的独立或不相关的成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容。停止确定设备将至少一个所选成分的一个方面与预定阈值相比较,并基于该比较,终止所述数据获取。
[0008] 根据另一方面,公开了一种成像方法。控制来自位于用于检查的检查区域中的对象的辐射数据获取。将所获取的数据装入到直方图中。周期性地将所述直方图变换为单个的独立或不相关的成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容。将至少一个所选成分的一个方面与预先选择的终止标准相比较。基于该比较,终止或继续所述数据获取。
[0009] 根据再另一方面,公开了一种成像系统。数据设备控制数据获取,并将所获取的数据分割为多个预定持续期间的数据组。重组处理器将所获取的数据装入到直方图中。一个处理器被编程以执行以下步骤:将每一个数据组的直方图变换为单个的独立成分,每一个成分都包括信号内容和噪声内容;选择单个成分,用于基于预定标准的处理;确定每一个所选成分的方差,所述方差表示所述信号内容和噪声内容中的至少一个;将每一个所选成分的所确定的方差与阈值相比较;以及基于该比较,终止或继续所述数据获取。
[0010] 一个优点在于在扫描期间动态调整所述停止标准。
[0011] 另一个优点在于最小化扫描时间。
[0012] 另一个优点在于减少了由于第一次扫描导致的统计上不可靠的图像而造成的再次扫描。
[0013] 对于本领域技术人员,依据阅读并理解以下优选实施例的详细说明,本发明再进一步的优点和益处会变得显而易见。
[0014] 本发明可以采取组件和组件安排的各种形式,并采取步骤和步骤安排的各种形式。附图仅是为了说明优选实施例,不能理解为限制本发明。
[0015] 图1是成像系统的示意图;以及
[0016] 图2是阐明其中一个成分中的方差与所获得的数据帧之间的相关性的曲线图。
[0017] 参考图1,核成像系统10通常包括固定平台12,其支撑旋转平台14。一个或多个检测头16由旋转平台16承载,以检测从所关注区域或检查区18发出的辐射事件。可替换地,尤其是在PET扫描器中,检查区通常由多个固定检测器头所组成的环所包围。每一个检测头都包括诸如闪烁器和光敏元件(如光电倍增管,光电二极管等)之类的检测器元件或检测器20的二维阵列。还考虑了x射线到电的转换器,例如CZT元件。每一个检测头16都包括电路22,用于将每一个辐射响应转换为数字信号,该数字信号表示其在检测器面上的位置(x,y)及其能量(z)。在二维(2D)直角坐标系中以标称的x和y坐标来分解和/或确定在检测器20上的事件的位置。然而,也可以设想其它坐标系。具体地,在SPECT扫描器中,散射器网格和/或准直器24控制方向和角度传播,检测器20的每一个元件都可以从所述方向和角度传播接收辐射。准直器限制了仅是沿着已知射线的辐射的接收。这样,在检测器20上所确定的检测到辐射的位置和相机16的角度位置定义了标称射线,每一个辐射事件都是沿着该标称射线发生的。
[0018] 数据设备或控制器或装置30控制数据获取。更具体而言,通常对被成像的对象注射一种或多种放射性药物或放射性同位元素,并将其放置在由躺椅32支撑的检查区18中。这种同位素的几个实例是F-18、C-11、Tc-99m、Ga-67、和In-111。放射性药物在对象体内的存在产生了从该对象发出的辐射。辐射被在检查区18周围的检测头16所检测到,以便收集投影发射或符合数据(coincidence data)。
[0019] 在一个实施例中,数据设备30在一组n个时间上连续的、较短持续时间(例如每次10秒)的时间PET正弦图中获取投影数据。所述数据可以以列表模式或帧模式格式来获取。投影发射数据,例如在检查区18周围的每一个检测头16的位置(x,y),能量(z)和角度位置(θ)(例如从角度位置分解器34获得的)被存储在数据存储器36中。随着数据被获取,重组处理器或设备或装置40将所获取的数据装入到直方图42中,直方图42表示穿过病人的射线与计数的数的关系,例如沿每一条射线的计数的数。对于有非常多噪声的数据,沿每一条射线的事件数会开始并保持相对相等。对于较低的噪声数据,事件会沿着射线子集,具体的是沿着与放射性同位元素的集合相交的射线,在逐渐集中的群中群集。即,该子集的射线相对于其它射线会具有非常高的事件数。如以下详细论述的,变换处理器或算法或装置50对从数据获取开始时起所累加的直方图42执行数据分析。更具体而言,通过使用具有确定属性的子空间变换,将所获取的数据变换为变量或分量。
[0020] 对变换进行选择,以便使用诸如数据冗余性(相关性)、可分离性、正交性、维数减缩之类的导出变量的属性来实现对多变量数据的更为简单的分析。通常,数据的原始表示可以包含冗余,这是由于在许多变量之间的相关性。借助于适当地将所测量的数据变换为导出变量,通过忽略变化范围比测量噪声的变化范围要小的那些变量,获得了数据更紧凑的表示。
[0021] 停止确定设备52通过优化信噪平衡,确定扫描停止点或标准。图像处理器60将数据重构为体图像表示。视频处理器62从图像存储器64接收切面、投影、3D渲染及其它图像信息,并为在一个或多个人可观看的显示器(例如视频监视器66、打印机、存储介质等)上进行显示而适当地格式化图像表示。
[0022] 继续参考图1,变换70根据直方图42计算Karhunen-Loeve(KL)基函数Φ。KL变换通常用于数字信号处理中压缩算法的性能评估,因为已经证明了在KL谱包含最大数量的零值系数的意义上,对于采样序列的压缩是最佳变换。因为KL变换的基函数是与数据相关的,因此KL谱通常用作判断其它更易于计算的变换(例如傅立叶变换)的数据压缩能力的有效性的基准。
[0023] KL变换还常常用于聚类分析,以确定用于数据投影的最大方差位于第一轴上、次最大方差在第二轴上等等的情况下采样数据的新坐标系。因为这些轴是正交的,因此这个方案能够通过删去那些具有较小方差的坐标轴,来减小数据集的维度。这种数据减少技术常常被称为主成分分析(PrincipalComponent Analysis)。在变换时,大部分信号内容存储在前几个成分中,较高阶的成分由噪声占优势。KL基础向量是输入数据的时间协方差函数矩阵的正交特征向量。
[0024] 由于数据设备30所获取的时间帧数通常较小,因此可以快速地评估基函数Φ。成分选择处理器或算法或装置72为了数据分析,而删去基函数Φ中具有较小方差的那些成分,例如第一成分,和基函数Φ中具有较大方差的那些成分,例如由噪声占优势的高阶成分。在一个实施例中,成分选择装置72选择第二、第三和第四成分用于数据分析。例如,第一KL成分表示信号方差的最大量,从而变化相对缓慢。因此,更实际的是评价与第一成分之外的、噪声占优势的其它成分有关的方差,因为这种噪声占优势的成分展现了更大方差。从另一方面讲,较高阶成分大部分是噪声占优势的,并包括非常少的信号内容。
[0025] 方差确定设备或装置或算法74确定与每一个所选择的KL成分相关的方差。在每一个成分中的相对方差Var可以描述为
[0026]
[0027] 在这里λi表示与第i个KL成分相对应的特征值。
[0028] 将信号内容用作标准,可以确定用于成像扫描的最佳停止标准。更具体而言,停止确定设备52将所确定的方差Var与一个预定阈值TH(例如从约25%到约1%)相比较,并确定扫描停止点。如果所确定的方差Var小于该预定阈值TH,则就达到了扫描停止点。例如,计数统计量足够用于得到适当的图像质量。如果所确定的方差Var大于或等于该预定阈值TH,则就是还没有到达扫描停止点。例如,计数统计量不够用于得到适当的图像质量。数据设备30获取另外的时间帧。重组处理器40将所获取的数据装入到直方图42中。变换70根据直方图42计算Karhunen-Loeve基函数Φ。成分选择处理器72为数据分析选择成分。方差确定设备74确定与每一个所选择的KL成分相关的方差Var。停止确定设备
52将所确定的方差Var与预定阈值TH相比较,以确定是否达到扫描停止点。重复该过程,直到满足最小方差的阈值标准为止。采用这种方式,借助于预定的数据变换,自动化技术通过在信号内容与噪声内容之间的有效辨别,实时地计算最佳扫描停止点。
[0029] 在一个实施例中,数据设备30基于所确定的方差获取辐射数据。更具体而言,对于较低的方差,以更频繁的时间间隔来获取数据。对于较大方差,以较大时间间隔来获取数据。因此,例如,对于较低方差,停止确定设备52更频繁地确定停止标准,以尽快的停止数据获取。
[0030] 在一个实施例中,在可获得病人信息的情况下,上述的方法局限于病人的关注区域。例如,方差确定74仅在所关注区域中确定方差。
[0031] 参考图2,随着额外扫描数的增加,与第二成分C2相关的方差Var减小,对应于通过延长扫描持续期间不能获得重要的额外益处的点TEND。这种适当定义的数据收集终止点TEND确保了较快的、被充分照射或定义成像扫描,并且提供了在临床上的更大病人处理能力和扫描持续期间更好的病人适应性的潜力。当然,也可以设想其它或额外的终止标准。例如,终止可以响应于方差停止上升或开始降低。上述方法易于适用于临床工作流程中,导致在逐个病人的基础上减少了扫描时间,同时保持了所获取数据的最佳图像质量。
[0032] 当然,也可以设想使用其它类型的数据分析,例如独立成分分析、奇异值分解、傅立叶变换等。可以选择的这些变换取决于要分析的数据的特性。所述阈值可以随检查类型、病人区域,病人体重及其它此类因素而变化。在一个实施例中,通过考虑几个经预先扫描而获得的、临床医师认为是良好图像的图像来确定所述阈值。对数据执行以上的分析,由此产生图像,确定方差,并基于所确定的方差设定所述阈值。
[0033] 在一个实施例中,一种与上述相类似的分析和数据收集终止方法被用于重构图像或用于重构过程中的数据。对分析进行调整以适应在重构处理期间噪声特性中的变化。
[0034] 参考优选实施例说明了本发明。显然,依据阅读并理解前面的详细说明,其他人可以想到变型和变化。本发明意图被理解为包括全部这种变型和变化,只要它们在所附权利要求或其等价的范围内。