СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ РЕКОНСТРУКЦИИ РЕТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СУРРОГАТНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ
METHOD AND SYSTEM FOR PET IMAGE RECONSTRUCTION USING SURROGATE IMAGE

Настоящее изобретение относится к области формирования изображений с помощью позитронной томографии, более конкретно - к реконструкции данных, полученных в ходе позитронной эмиссионной томографии (PET).
Позитронная эмиссионная томография (PET) является областью ядерной медицины, в которой позитронно-активный радиофармпрепарат, например, 18F-фтордеоксиглюкоза (FDG) вводится в тело пациента. Так как радиофармпрепарат распадается, генерируются позитроны. Более конкретно, каждый из множества позитронов вступает в реакцию с электроном в виде известного явления аннигиляции позитронов, таким образом генерируя совпадающую пару гамма-лучей с энергией 511 килоэлектрон-вольт (КэВ), которые движутся, по существу, в противоположных направлениях по линии совпадения. Пара гамма лучей, регистрируемая в пределах времени совпадения, обычно записывается PET-сканером в качестве события аннигиляции. При формировании изображения в режиме времени пролета ("TOF") измеряется время в интервале совпадения, в которое регистрируется каждый гамма-луч в совпадающей паре. Информация времени пролета обеспечивает указание местоположения зарегистрированного события на линии совпадения. Данные из множества событий аннигиляции используются для реконструкции или создания изображения сканированного пациента или объекта, обычно в соответствии с алгоритмами статистической (итерационной) или аналитической реконструкции. Более конкретно, реконструированные изображения обеспечивают информацию о распределении радионуклидов в объекте.
Чтобы повысить точность результирующего изображения, применяют различные коррекции ошибок в связи с процессом реконструкции. Эти коррекции включают в себя, например, зависящие от сканера коррекции, обусловленные характеристиками сканера, и зависящие от объекта коррекции, обусловленные строением пациента или другого исследуемого объекта.
Хотя доказано, что информация TOF является полезной, она имеет повышенную сложность процесса реконструкции. В частности, алгоритмы реконструкции на основе гистограмм являются относительно неэффективными в своей обработке данных TOF. Если операция повторной группировки, связанная с подходами на основе гистограмм, определяет наступление события где-либо на данной линии совпадения в одиночном элементе гистограммы, информация времени пролета теряется. Хотя могут быть созданы дополнительные элементы гистограммы, чтобы принимать во внимание информацию времени пролета, выполнение этого требует дополнительного объема запоминающего устройства и увеличивает время обработки.
Способы реконструкции «по каждому событию» или в виде перечня, с другой стороны, могут более легко учитывать TOF-информацию. Однако может быть трудным применять необходимые коррекции на основе «по каждому событию». Например, некоторые реализации коррекций требуют предварительного знания исследуемого объекта, чтобы оценивать распределение и величину коррекции. Применение этих коррекций, таким образом, может вести к неэффективности в процессе реконструкции, и таким образом, увеличивать время обработки.
Настоящее изобретение обеспечивает способ и систему для использования в позитронной эмиссионной томографии, при этом первый процессорный элемент конфигурирован для реконструкции множества событий аннигиляции позитронов, зарегистрированных в течение позитронного эмиссионного томографического сканирования, используя способ реконструкции на основе перечня, для генерации первых волюметрических (объемных) данных. Второй блок реконструкции конфигурирован для реконструкции множества событий, используя второй способ реконструкции, для формирования вторых волюметрических данных для определения коррекции ошибок. Коррекция ошибок применяется к первым волюметрическим данным для формирования скорректированных волюметрических данных, чтобы создать считываемое пользователем изображение.
В одном аспекте изобретения множество зарегистрированных событий аннигиляции повторно группируется, и второй блок реконструкции реконструирует повторно сгруппированные данные. В другом аспекте изобретения второй блок реконструкции использует способ реконструкции на основе перечня для реконструкции поднабора множества зарегистрированных событий.
В следующем аспекте изобретения на множестве событий выполняется коррекция мультипликативных ошибок, первый процессорный элемент формирует первые волюметрические данные путем реконструкции скорректированного множества событий; вторая коррекция ошибок волюметрических данных содержит коррекцию аддитивных ошибок, включая, по меньшей мере, одно из рассеяния и случайных (событий).
На Фиг.1 иллюстрируется способ реконструкции PET-изображений.
На Фиг.2 показан вид в плане машиночитаемой среды или носителя, содержащего вариант осуществления настоящего изобретения, материально реализованного в виде компьтерной программы, постоянно находящейся в них.
Коррекция ошибок обычно является составляющей реконструкции позитронного эмиссионного томографического (PET) изображения. Основные категории коррекции ошибок включают в себя нормализацию, ослабление, случайные события и рассеяние.
Основанная на гистограмме схема реконструкции с максимизацией ожидания максимального правдоподобия (MLEM) может быть выражена посредством нижеследующей системы уравнений, в которых предполагается, что измеренные данные в виде перечня группируются в формат синограммы в соответствии с надлежащей координатной системой, например (r,phi,sic,I) или (s,z,phi,theta,I).
Уравнение A
причем
Следуя за восстановлением, результирующее изображение может быть выражено, как изложено ниже:
Уравнение B
причем
В вышеупомянутых уравнениях индекс j обозначает элемент проекционных данных (s,z,phi,theta,I), и индекс i обозначает элемент объекта (x,y,z) или (u,v,w).
Как отражено посредством вышеупомянутых уравнений, ошибки реконструкции изображения PET-сканера могут быть разбиты на категории либо аддитивных, либо мультипликативных. Коррекции мультипликативных ошибок включают в себя коррекции нормализации и ослабления (например,  и ). Коррекции аддитивных ошибок включают в себя рассеяние (sc) и случайные события (r).
j
Хотя вышеупомянутые уравнения сконцентрированы на способах реконструкции на основе повторно группированных элементов или гистограмм, является возможно преобразовать задачу так, чтобы события восстанавливались и корректировались на основе «по каждому событию». Реконструкция изображения на основе событий будет идентичной описанному выше в уравнении B, за исключением того, что измеренные данные  заменяются на номер 1, чтобы означать одно событие, и j тогда означает номер события. В качестве альтернативы реконструкция на основе событий может также применяться к группированным в виде гистограмм данным путем повторения этой суммы 1 пропорционально числу событий, накопленных в конкретном пикселе (g) и повторения процесса для каждого пиксела.
Использование реконструкции «по каждому событию» является заманчивым с точки зрения потока информации, если может быть определено действие в конвейерном режиме от детектирования до конечного изображения. Однако включение в состав аддитивных коррекций (например, рассеяния и случайных) требует разбиения потока, поскольку требуется предварительное знание объекта для оценки распределения и величины коррекции. Соответственно, будет желательным применять аддитивные коррекции при поддержании эффективного потока данных.
Согласно Фиг.1 PET-сканер 202 включает в себя одно или несколько колец из чувствительных к излучению детекторов 203, расположенных вокруг области 205 обследования. PET-сканер формирует данные «по каждому событию» или в виде перечня 212, указывающего множество событий аннигиляции позитронов, происходящих внутри пациента или другого объекта, расположенного в области 205 обследования. Эти данные 212 включают в состав информацию, описывающую линию совпадения, на которой произошло каждое событие, а также TOF-информацию, которая позволяет определить местоположение события на линии совпадения, подлежащей оценке. Тогда как традиционные PET-данные 212 не включают в состав TOF-данные, специалисту в данной области техники будет очевидно, что могут быть добавлены TOF-данные.
CT (компьютерный томографический) сканер 204 обеспечивает информацию, указывающую ослабление излучения относительно пациента или другого объекта, расположенного в его (сканера) области 207 обследования. CT-сканер 204 включает в себя источник излучения, например рентгеновскую трубку, которая вращается вокруг области 207 обследования сканера. Излучение, проходящее через область обследования, регистрируется посредством дуги или кольца из чувствительных к излучению детекторов 209, что обеспечивает информацию CT-данных 210, указывающую ослабление излучения вдоль множества линий или лучей.
PET- и CT-сканеры предпочтительно располагают вблизи друг друга, причем их поля 205, 207 сканирования ориентированы по общей продольной оси или оси Z. Сканеры также совместно используют обычную опору пациента. В действии опора пациента перемещается в продольном направлении с тем, чтобы прием от пациента осуществлялся в областях 205, 207 обследования для каждого сканера 202, 204.
Хотя информация ослабления излучения была описана в виде предоставляемой CT-сканером 204, могут быть реализованы другие способы получения информации ослабления. Например, PET-сканер может включать в себя источник излучения, порождающий излучение, которое пересекает область 205 обследования PET-сканера 202.
Константы K 214 содержат известные, зависящие от сканера поправки, обусловленные рабочими параметрами системы PET-сканера. Примеры включают в себя коэффициенты, связанные с эффективностью кристалла детектора , нормализацией , геометрией детектора , временем распада для кристалла детектора , константами времени  нечувствительности и т.п., в связи с уравнениями А и B, как описано выше. Например, наблюдение, что отдельный PET-детектор 203 является нерабочим или потерял некоторую чувствительность, может иметь результатом, что будет применяться постоянный модификатор K 214 характеристики к данным детектирования, зарегистрированным этим детектором 203.
CT-процессор 216 восстанавливает данные 210, сформированные CT-сканером, чтобы сформировать информацию, указывающую ослабление излучения для исследуемого объекта в волюметрическом пространстве или пространстве изображений. Информация ослабления обычно выражается в единицах (HU) шкалы Хоунсфильда (Hounsfield). Поскольку CT-сканер 202 обычно обеспечивает данные изображения, имеющие разрешающую способность выше обеспечиваемой PET-сканером 202, данные изображения могут быть повторно масштабированы, чтобы соответствовать разрешающей способности данных изображения, которые будут формироваться PET-сканером. Томографические или волюметрические данные дополнительно обрабатываются, чтобы сформировать карту ослабления, показательную 220 для исследуемого объекта. Информация из карты ослабления используется, чтобы корректировать ошибки, проистекающие из-за характеристик неоднородного ослабления излучения для исследуемого объекта (например, наличие костей в случае пациента-человека). Должно быть оценено, что изобретение не ограничивается использованием CT-данных от CT-сканера, но также может включать в себя данные других типов, например данные передачи, данные ультразвука или данные магнитного резонанса, от соответственных источников сканера.
PET-данные 212 принимаются процессором 218 экземпляра-копии, который формирует данные для использования вторичным промежуточным трактом 226/228 обработки. В одном варианте осуществления процессор 218 экземпляра-копии повторно группирует PET-данные 212 для реконструкции, используя способ на основе гистограмм, как описано ниже; более конкретно, данные могут быть повторно сгруппированы в относительно меньшее число элементов, например, игнорируя TOF-информацию, содержащуюся в данных в виде перечня. В любом случае данные 212 в виде перечня также сохраняются для использования посредством процессора 224 обработки перечня.
Как отмечено выше, коррекция ослабления обычно применяется в реконструкции PET-изображения, чтобы достичь значений счета, независимых от плотностей тканей объектов. Процессор 224 обработки перечня применяет коррекцию ослабления и другие требуемые мультипликативные коррекции к каждому событию в PET-данных 212. Более конкретно, процессор обработки перечня применяет мультипликативные коррекции на основании карты 220 ослабления и информации 222 о зависящей от сканера чувствительности и нормализации, используя уравнения, описанные выше. Там, где каждое событие в PET-данных 212 в виде перечня имеет единичный начальный вес, процессор 224 обработки перечня назначает вес для каждого события на основании мультипликативных поправочных коэффициентов, иллюстративно включающие информацию 222 о зависящей от сканера ошибки и информацию 220 о коэффициенте ослабления. Однако аддитивные коррекции (например, необходимые для коррекции рассеяния и случайных событий) не применяются.
Повторно взвешенные данные от процессора 224 обработки перечня принимаются блоком 230 реконструкции режима перечня, который реконструирует данные, чтобы обеспечить волюметрические данные в пространстве изображения, предпочтительно используя способ MLEM, описанный выше, хотя также могут использоваться другие алгоритмы реконструкции.
Таким образом, реконструированное изображение включает в себя коррекции мультипликативных ошибок (например, коррекцию ошибок чувствительности, нормализации и ослабления). Как будет оценено, изображение, реконструированное посредством блока 230 реконструкции режима перечня, не включает в себя аддитивные коррекции (например, рассеяния и случайные).
Коррекции аддитивной погрешности, например рассеяния, обычно направлены на ошибки с низкой частотой, так что высокая степень пространственной разрешающей способности не является существенной. Кроме того, может достигаться эффективность обработки, если коррекции аддитивной погрешности выполняются предпочтительнее в пространстве изображения, а не по каждому отдельному событию, поскольку коррекции аддитивной погрешности вместо этого могут применяться к относительно меньшему числу вокселов (элементов объемного изображения) пространства изображения, чем обычно намного меньшее число событий, содержащих PET-данные 212 в виде перечня. Кроме того, дополнительная эффективность по времени может быть обеспечена вторичным трактом 226/228 обработки, чтобы формировать информацию 228 коррекции промежуточного изображения параллельно с первичным трактом 224/230 обработки.
Там, где вторичный тракт 226/228 обработки обеспечивает более быстрый процесс реконструкции изображения относительно первичного тракта 224/230 обработки, коррекция 228 промежуточного изображения может быть выполнена и представлена прежде завершения реконструкции 230 пространства изображения для первичного тракта обработки, так что коррекция 228 промежуточного изображения пространства изображения является доступной прежде, чем она потребуется согласно более медленному параллельному тракту 224/230 обработки перечня. Однако либо реконструкция 230 изображения в виде перечня для первичного тракта обработки и коррекция 228 промежуточного изображения вторичного тракта обработки могут выполняться одно прежде другого последовательно, либо они могут выполняться одновременно параллельно; нет требования, чтобы коррекция 228 промежуточного изображения была закончена прежде реконструкции 230 пространства изображения для первичного тракта.
В одном варианте осуществления процессор 218 экземпляра-копии повторно группирует представленные в виде перечня пространственные данные 212 PET-детектора относительно аддитивной и мультипликативной коррекции ошибок, для создания промежуточных данных 228 коррекции посредством вторичного блока 226 реконструкции для гистограмм. Коррекция мультипликативной и аддитивной погрешности выполняется посредством способов реконструкции на основе гистограмм, например, посредством процесса по MLEM-алгоритму, описанному выше, не в виде применяемого к каждому отдельному событию из множества событий, содержащих набор 212 данных PET-событий, на основании «по каждому событию», а вместо этого в виде применяемого к повторно сгруппированным синограммам для набора 212 данных PET-событий. В целом группировка основанных на событиях данных в синограммы уменьшает объем данных, требуемых для обработки в течение реконструкции, таким образом, осуществляя упрощение и обеспечивая эффективность по времени по отношению к способам реконструкции на основе перечня. Оценка коррекции аддитивной погрешности изображения на основе гистограмм должна отличаться лишь незначительно от более тонкой оценки коррекции аддитивной погрешности изображения на основе перечня, даже если реконструкция изображения на основе гистограмм из повторно сгруппированных данных имеет более низкую разрешающую способность и является "более грубой", чем реконструкция изображения обработкой перечня, исходя из полного набора 212 данных в виде перечня «по каждому событию».
Вторичный блок 226 реконструкции на основе гистограмм факультативно генерирует реконструкцию 236 пространства суррогатного изображения или промежуточного изображения, скорректированного относительно и мультипликативной, и аддитивной ошибок. Выведенное на основе гистограмм изображение 236 по выбору может быть сформировано для визуального просмотра, интерпретации или другого применения; оно может быть относительно более грубым или с более низкой разрешающей способностью, чем изображение, формируемое блоком 230 реконструкции режима перечня, и не будет включать в состав TOF-информацию.
Как известно в области техники, реконструкция на основе гистограмм обычно быстрее реконструкции с обработкой перечня на основе событий: соответственно, коррекцию аддитивной погрешности можно, таким образом, сделать доступной согласно более быстрому вторичному тракту 226/228 с использованием гистограмм прежде завершения реконструкции исходного изображения посредством первичного блока 230 реконструкции режима перечня. Хотя настройка первичного тракта 224/230 для обработки коррекции всех ошибок на уровне детектирования события, включая аддитивные погрешности, будет иметь следствием наивысшую степень точности реконструкции изображения, различие в скорости обработки между процессорами обработки перечня и процессорами обработки гистограмм обычно составляет приблизительно порядка 10, что приведет к значительно более длительным временам реконструкции изображения. Вместо этого, используя обработку параллельных трактов, где первичный тракт обработки перечня на основе событий объединяется с вторичным трактом, чтобы обеспечить информацию об аддитивной погрешности на уровне пространства изображения, настоящий вариант осуществления предоставляет преимущества более быстрой по времени обработки.
Процессор 232 коррекции изображения применяет промежуточные данные 228 коррекции к данным изображения, сформированным блоком 230 реконструкции режима перечня, чтобы сформировать конечное скорректированное, удобное для восприятия изображение 234 на основе событий для визуального отображения и использования (например, для визуального отображения на мониторе компьютера или другом устройстве визуального отображения). Более конкретно, коррекция выполняется в пространстве изображения. Например, в одном варианте осуществления промежуточные данные 228 коррекции обеспечивают поправочные коэффициенты вокселов пространства PET-изображения, причем каждый воксел имеет один параметр, представляющий вклад рассеяния; другой параметр, представляющий вклады случайных; и дополнительные параметры, один для каждой предполагаемой коррекции дополнительной аддитивной погрешности. Каждый воксел будет иметь уникальный набор поправочных коэффициентов ошибок, как определено в реконструкции изображения во вторичном блоке 226 реконструкции изображения на основе гистограмм. Таким образом, как только множество отдельных событий 212 в виде перечня, скорректированных относительно мультипликативных ошибок (например, ослабление, нормализация, чувствительность, и т.д.) реконструировано в пространстве изображения в виде вокселов в ходе начальной реконструкции в виде перечня посредством блока 230 реконструкции режима перечня, процессор 232 коррекции изображения применяет поправочный(е) коэффициент(ы) аддитивной погрешности каждого воксела из промежуточных данных 228 коррекции изображения, чтобы в ответ сформировать конечное скорректированное изображение 234 на основе событий.
Должно быть понятно, что настоящее изобретение не ограничивается вариантом осуществления первичной обработки перечня/вторичной обработки гистограмм, описанного на настоящий момент. В другом варианте осуществления блок 226 реконструкции, соответствующий вторичному тракту, взамен является процессором обработки перечня: в этом варианте осуществления процессор 218 экземпляра-копии предоставляет не сгруппированные данные гистограммы, а поднабор полных данных 212 в виде перечня на блок 226 реконструкции на основе перечня для вторичного тракта. Например, может быть выбрано каждое 10-е событие и подано на процессор 226 вторичного тракта; однако специалист в данной области техники признает, что конкретный размер поднабора не является критическим, и могут использоваться другие размеры поднабора или способы выбора, выбранные произвольно в ответ на требования к характеристикам. В любом случае количество событий предпочтительно выбирается так, чтобы реконструкция по вторичному тракту 226/228 была завершена, и промежуточная информация 228 коррекции изображения была доступна прежде, чем она станет необходима процессору 232 коррекции изображения. Таким образом блок 226 реконструкции для вторичного тракта и первичный процессор 224 обработки перечня могут иметь эквивалентные скорости обработки и/или характеристики ресурсов при более высокой полной скорости вторичного тракта 226/228, полученной на основании его частичного размера набора данных относительно полного перечня 212 событий PET-детектора.
Альтернативные варианты осуществления могут даже включать в состав процессоры вторичного тракта 226/228, имеющие более низкие скорости обработки и/или более высокие характеристики ресурса относительно первичного тракта 224/230, если несоответствие в размере или составах данных тем не менее дает возможность вторичному тракту 226/228 сформировать промежуточную информацию 228 коррекции прежде завершения реконструкции пространства изображения для первичного тракта 224/230. Соответственно, некоторые варианты осуществления могут использовать обработку перечня для данных 212 событий без TOF-данных в первичном тракте 224/230 и обработку перечня для поднабора тех же данных 212 событий, включая TOF-данные для вторичного тракта 226/228, для коррекции аддитивной погрешности и вывода промежуточной коррекции 228.
Там, где используется обработка перечня вместо обработки гистограмм для вторичного тракта 226/228, альтернативная форма коррекции аддитивной погрешности, более подходящая для обработки перечня, будет использоваться предпочтительнее, чем уравнения коррекции аддитивной погрешности для гистограмм, описанные до сих пор, и подходящие процедуры коррекции ошибок будут очевидны специалисту в данной области техники.
На Фиг.2 показан описанный выше вариант осуществления изобретения, материально реализованный в виде компьютерной программы, постоянно находящейся в машиночитаемой среде или носителе 400. Другие соответствующие машиночитаемые носители данных включают в себя несъемные накопители на жестких дисках, оптические диски, магнитные ленты, полупроводниковые ЗУ, такие как постоянные запоминающие устройства (ПЗУ), программируемые ПЗУ и т.д. Среда 400, содержащая машиночитаемый программный код, используется путем исполнения кода непосредственно из запоминающего устройства или путем перенесения экземпляра кода с одного запоминающего устройства на другое запоминающее устройство, или передачи кода по сети для удаленного исполнения. Среда 400 может содержать один или несколько несъемных и/или съемных запоминающих устройств, таких как гибкий диск или ПЗУ на компакт-диске, или она может состоять из некоторого другого типа устройств хранения данных или устройств передачи данных. Компьютерная программа может быть загружена в запоминающее устройство компьютера, чтобы конфигурировать процессор для выполнения способов, описанных выше. Компьютерная программа содержит команды, которые при считывании и исполнении посредством процессора побуждают процессор выполнять этапы, необходимые для исполнения этапов или элементов настоящего изобретения.
Несмотря на то, что в документе были описаны варианты осуществления изобретения, могут осуществляться изменения в конструктивном решении, и такие изменения могут быть очевидны специалистам в области систем и способов позитронной томографии, детектирования совпадений и эмиссионной томографии, а также специалистам в других областях техники. Легко видеть, что описанные выше способы могут быть осуществлены посредством одиночного компьютера, многих или связанных в сеть компьютеров. Также такой процессор может использоваться в качестве нескольких, описанных выше процессорных элементов: например, один процессор может использоваться в качестве двух или нескольких элементов процессоров 218 экземпляра-копии, процессоров 224 обработки перечня, вторичных блоков 226 реконструкции, первичных блоков 230 реконструкции или процессоров 232 коррекции изображений, описанных выше. Настоящее изобретение ни в коем случае не ограничивается проиллюстрированными выше конкретными вариантами осуществления и процессами реконструкции, и другие исполнения и реализации процесса реконструкции будут без труда очевидны специалисту в данной области техники. Объем изобретения, следовательно, должен ограничиваться только нижеследующей формулой изобретения и эквивалентом таковой.