РЕКОНСТРУКЦИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО СПЕКТРА
ENERGY SPECTRUM RECONSTRUCTION

Настоящая заявка относится к медицинским системам визуализации. Она, в частности, находит применение в компьютерной томографии (CT) и, более конкретно, для реконструкции энергетического спектра.
Простая система компьютерной томографии может включать в себя рентгеновскую трубку, установленную на вращаемой платформе напротив одного или нескольких детекторов. Рентгеновская трубка испускает рентгеновское излучение, которое пересекает визуализируемую область между рентгеновской трубкой и одним или несколькими детекторами. Сканируемый исследуемый объект помещается в пределах визуализируемой области. Один или несколько детекторов детектируют рентгеновское излучение, которое проходит через визуализируемую область и находящийся в ней исследуемый объект. Детекторы создают соответствующие проекционные данные, характерные для детектируемого излучения. Проекционные данные используются для реконструкции соответствующих объемных данных. Объемные данные могут быть использованы для создания одного или нескольких изображений (например, 3D, 4D и т.д.) участка исследуемого объекта, находящегося в пределах визуализируемой области. Получающиеся изображения включают в себя пикселы, которые обычно представляются в виде значений серой шкалы, соответствующих относительной рентгеноконтрастности. Такая информация отражает параметры поглощения сканируемым исследуемым объектом и, в общем случае, показывает его структуру, например анатомические особенности внутренностей пациента, человека или животного, физические структуры в пределах неодушевленного объекта и т.п.
Посредством сбора и усиления спектральных характеристик излучения возможно улучшить получающиеся данные для предоставления большей информации. Например, спектральная информация может быть использована для сбора метаболической информации, например, о том, как работает орган, или для идентификации ткани. Спектральная информация может собираться детекторами на основе теллурида цинка-кадмия (CZT), а также другими детекторами, например, посредством одновременного счета фотонов и измерения их энергии. Однако детекторный элемент на основе CZT приблизительно того же размера (например, 1,14 мм × 1,41 мм), что и обычный детекторный элемент на основе сероокиси Гадолиния (GOS), в общем случае мало подходит для CT применений, поскольку такой детектор обычно не пригоден для счета относительно большого числа фотонов, имеющихся при традиционно используемом уровне потока фотонов. Поток фотонов может быть снижен до уровня, при котором CZT детектор и/или соответствующая электроника могут считать фотоны; однако снижение потока фотонов при этом может привести к уменьшению отношения сигнал-шум (SNR), а обычно в традиционных CT применениях желательно, по меньшей мере, поддерживать уровень SNR.
Настоящие объекты заявки предоставляют новую и улучшенную методику реконструкции, которая относится к вышеупомянутым и другим проблемам.
В соответствии с одним объектом система компьютерной томографии включает в себя рентгеновский источник, по меньшей мере, один детектор с конечным разрешением по энергии и систему реконструкции. Рентгеновский источник вращается вокруг визуализируемой области и направляет на нее рентгеновское излучение. По меньшей мере, один детектор конечного разрешения детектирует испускаемое рентгеновское излучение. По меньшей мере, один детектор конечного разрешения по энергии включает в себя множество субдетекторов. Каждое множество субдетекторов сопоставлено одному или нескольким различным энергетическим порогам. Каждый из энергетических порогов используется для счета числа падающих фотонов, исходя из порогового уровня энергии. Система реконструкции восстанавливает отсчеты для создания одного или нескольких изображений объекта, находящегося в пределах визуализируемой области.
В соответствии с другим объектом CT способ реконструкции включает в себя детектирование излучения, пересекающего область визуализации, счет числа падающих фотонов для каждого множества различающихся энергетических порогов субдетектора с конечным разрешением по энергии и восстановление распределения по энергии сосчитанных фотонов.
В соответствии с другим объектом система CT визуализации включает в себя средство для направления излучения через визуализируемую область и детектирование испускаемого излучения, которое пересекает визуализируемую область, средство для счета числа падающих фотонов для каждого множества различающихся энергетических интервалов субдетектора с конечным разрешением по энергии и средство для спектрального восстановления отсчетов для создания одного или нескольких изображений.
Изобретение может иметь различающиеся компоненты и конструкции компонентов, и различные этапы и организацию этапов. Чертежи служат только для иллюстрации предпочтительных вариантов реализации и не должны рассматриваться как ограничение изобретения.
Фиг.1 изображает примерную медицинскую систему визуализации, которая использует реконструкцию энергетического спектра для создания одного или нескольких изображений.
Фиг.2 - примерный детектор, который может быть использован с медицинской системой визуализации.
Фиг.3 - примерный способ для использования реконструкции энергетического спектра для создания одного или нескольких изображений в сочетании с медицинской системой визуализации.
На фиг.1 показана схема медицинской визуализирующей системы 100. Система 100 использует один или несколько детекторов с конечным разрешением по энергии, которые собирают спектральную информацию падающего излучения. В одном случае один или несколько детекторов могут включать в себя множество субдетекторов (детекторные пикселы), причем каждый субдетектор соотнесен с множеством энергетических порогов. Каждый из энергетических порогов для каждого субдетектора может быть использован для счета числа падающих фотонов выше (или ниже, или между) уровня энергетического порога. Подходящий детектор описан в заявке PCT 2006/051285, поданной 25 апреля 2006, и заявке EP 05103589.7, поданной 29 апреля 2006, которые, обе, включены здесь посредством ссылки. Методика реконструкции по спектру может использоваться для реконструкции распределения фотонов и создания одного или нескольких его изображений. В одном случае такая методика реконструкции основана на статистическом, или численном, подходе. Например, методика реконструкции может быть реконструкцией максимального правдоподобия.
Медицинская визуализирующая система 100 включает в себя сканер 104 с рентгеновским источником 108 и одним или несколькими детекторами 112 ("детекторы 112"), которые образуют дугу напротив рентгеновского источника 108. Во время сканирования рентгеновский источник 108 испускает рентгеновское излучение через визуализируемую область 116, и детекторы 112 детектируют рентгеновское излучение, которое пересекает визуализируемую область 116 и попадает на детекторы 112. В одном случае рентгеновский источник 108 расположен вокруг вращающейся платформы 120 и вращается с вращающейся платформой 120 вокруг визуализируемой области 116. В другом случае рентгеновский источник 108 вращается вокруг визуализируемой области 116 с помощью других технологий, например, электронным отклонением e-луча. Еще в одном случае рентгеновский источник 108 может поддерживаться в стационарном положении. Детекторы 112 могут вращаться с рентгеновским источником 108 (например, с системой третьего поколения) или находиться в фиксированных угловых положениях (например, с системой четвертого поколения). Опора 124 поддерживает объект, например человека, в пределах визуализируемой области 140. Опора 124 может быть подвижной, чтобы подать предмет в подходящее положение в пределах визуализируемой области 116 до, во время и/или после выполнения винтового, осевого и/или другого сканирования, например, посредством перемещения опоры 124 вдоль z-оси 128 и/или вдоль одной или нескольких других осей. В случае немедицинских применений опора 124 может быть лентой транспортера или другим механизмом.
Детекторы 112 могут быть продуктами различных соответствующих технологий. В одном случае детекторы 112 используются для детектирования спектральной информации. В таких случаях детекторы 112 могут включать в себя теллурид цинка-кадмия (CZT) или другой материал с соответствующими параметрами спектрального детектирования. Такие детекторы 112 могут быть использованы для селективного счета падающих фотонов, измерения их энергии и т.д. В одном случае, по меньшей мере, один из детекторов 112 включает в себя множество субдетекторов (или пикселей, или элементов детектора), причем каждый из субдетекторов считает фотоны, измеряет энергию фотонов и т.д. Например, по меньшей мере, один детектор 16 может включать в себя M×N (где М и N - целые числа) субдетекторов, каждый из которых считает фотоны и измеряет энергию фотонов. В другом примере, по меньшей мере, один детектор 16 может быть разделен на матрицу 10×10 или на матрицу другого размера, субдетекторов для формирования 100 субдетекторов, каждый из которых считает фотоны и измеряет энергию фотонов. При использовании множественных субдетекторов счет фотонов распределяется по всему детектору 112. Например, с матрицей субдетекторов 10×10 скорость счета каждого субдетектора составляет приблизительно одну сотую от такового для элемента монодетектора подобных же размеров. Это снижение счета фотонов облегчает использование CZT и подобных материалов совместно с системами с потоками фотонов, традиционно используемыми с GOS элементами детектора, когда на детекторы падает относительно большое число фотонов.
Каждый из субдетекторов 112 может быть соотнесен с одним или несколькими различающимися энергетическими порогами. Каждый энергетический порог может отображать энергетическую границу, для которой падающие фотоны с энергией выше энергетического порога подсчитываются и соотносятся с энергиями выше порога, падающие фотоны с энергией ниже значения энергетической границы подсчитываются и соотносятся с энергиями ниже порога, падающие фотоны с энергией выше энергетического порога подсчитываются и соотносятся с энергиями выше порога, и падающие фотоны с энергией ниже значения энергетической границы подсчитываются и соотносятся с энергиями ниже порога, или падающие фотоны - с энергией между энергетическими порогами.
В случаях, когда интерес представляют только фотоны выше или ниже порога, фотоны с энергией ниже или выше порога соответственно могут игнорироваться. В качестве примера один из субдетекторов может иметь энергетический порог 20 КэВ, который считает число падающих фотонов с энергией больше чем 20 КэВ, энергетический порог 30 КэВ, который считает число падающих фотонов с энергией больше чем 30 КэВ, энергетический порог 40 КэВ, который считает число падающих фотонов с энергией больше чем 40 КэВ и т.д. Дополнительно или альтернативно, один из субдетекторов может иметь энергетические пороги 20, 30 и 40 КэВ, которые используются для отсчета числа падающих фотонов с энергией, меньшей этих порогов. В одном варианте реализации, по меньшей мере, один из энергетических порогов может быть установлен на уровне, при котором подсчитываются, по существу, все падающие фотоны. Например, порог может быть установлен на минимальный уровень для отсчета падающих фотонов, имеющих энергию выше минимального порога. Другие пороги могут быть установлены по-разному, включая использование различающихся порогов для различающихся субдетекторов и/или различающихся порогов для различающихся детекторов 116 для отсчета фотонов для множества представляющих интерес энергетических интервалов.
Накопительный компонент 132 принимает отсчет и информацию об энергии от детекторов 116 и накапливает отсчеты в один или несколько энергетических интервалов или ячеек. Например, как описано выше, используя энергетические пороги 20 КэВ, 30 КэВ и 40 КэВ, может быть отсчитано число фотонов с энергией выше 20 КэВ, 30 КэВ и 40 КэВ. Накопительный компонент 132 может использовать эту информацию для разделения отсчетов по одной или нескольким энергетическим ячейкам исходя из значения энергии. Например, накопительный компонент 132 может использовать вычитание или другую методику, чтобы получить число отсчетов для ячейки с интервалом 20-30 КэВ, для ячейки с интервалом 30-40 КэВ и т.д. Например, накопительный компонент 132 может вычесть число отсчетов выше 30 КэВ из числа отсчетов выше 20 КэВ, чтобы вычислить число отсчетов в ячейке, соответствующих энергетическому интервалу 20-30 КэВ, вычесть число отсчетов выше 40 КэВ из числа отсчетов выше 30 КэВ, чтобы вычислить число отсчетов в ячейке, соответствующих энергетическому интервалу 30-40 КэВ, и т.д.
Реконструирующий компонент 136 обрабатывает накопленные и/или ненакопленные данные. В одном случае реконструирующий компонент 136 использует один или несколько статистических или численных способов для обработки таких данных. Например, реконструирующий компонент 136 может использовать алгоритм максимального правдоподобия 140, или ему подобный, для обработки данных. Алгоритм 140 (как подробно описано ниже) может использоваться для реконструкции спектральной информации для создания изображений сканируемого предмета. В одном случае это может быть достигнуто посредством заключений о параметрах основного вероятностного распределения энергий и/или посредством других подходов.
Образованные изображения могут быть показаны, отсняты, заархивированы, переданы лечащему врачу (например, по электронной почте и т.д.), объединены с изображениями других способов визуализации, дополнительно обработаны (например, посредством измерительных и/или визуализационных программ и/или посредством специальной системы визуализации), сохранены в запоминающем устройстве и т.д. Компьютерная система (или пульт управления) 144 облегчает работу оператора и/или управление сканером 104. Прикладные программы, выполняемые компьютерной системой 142, позволяют оператору планировать работу и/или управлять работой сканера 104. Вычислительная система 142 позволяет также пользователю просматривать и/или манипулировать предварительными и/или восстановленными данными и/или изображениями.
Рассмотренная здесь методика спектральной реконструкции, или ее варианты, может использоваться для сбора анатомической информации, подобной для обычных проекционных систем реконструкции и, кроме того, для сбора метаболической и/или другой информации. Например, описанный здесь подход может использоваться для перфузионной, функциональной или молекулярной визуализации. Например, процедура может использовать поглощаемый агент, предназначенный для усиленного поглощения конкретной тканью. Такой агент может использоваться, чтобы получить информацию об этом типе ткани. Например, агент может использоваться для идентификации ткани, определения присутствия определенной ткани, установления того, как именно конкретная ткань функционирует, и т.д. При применении к объекту, агент прежде всего концентрируется в такой ткани через некоторое время. Используя обычную проекционную реконструкцию, может оказаться затруднительным отличить исследуемую ткань от окружающей другой ткани. Например, может быть затруднительным идентифицировать, определить местонахождение, отделить и т.д. опухолевые клетки печени с высокой концентрацией агента от обычных клеток печени. Однако при сборе спектральной информации, относительно более высокая концентрация агента в клетках печени может способствовать увеличению опухолевых клеток печени и подавлять отображение другой ткани (например, клеток печени). В одном случае получающиеся изображения, получаемые из таких данных, могут отображать опухолевые клетки печени как "горячие точки", подобно методикам радионуклидной визуализации или ей подобной. В другом случае получающиеся изображения могут иметь улучшенное разрешение по контрастности, что облегчает различение ткани подобного же контраста.
n
n
n
n,t
Е
На фиг.2 показан примерный вид одного из детекторов 112. Видно, что детектор 112 может включать в себя N субдетекторов (или пикселей) 204, причем N - целое число. По меньшей мере, один из N субдетекторов, например n-ый субдетектор 208, где 1≤n≤N, включает в себя T порогов, причем n и T - целые числа, для отсчета фотонов и измерения энергии фотонов. По меньшей мере, один из этих порогов T может быть установлен для счета, по существу, всех падающих фотонов, тогда как, по меньшей мере, другой из порогов T может быть установлен для другого уровня энергии, и каждый из N субдетекторов 204 может включать в себя подобные и/или отличающиеся пороги. Энный субдетектор 208 считает y фотоны выше порогового числа t, причем 1≤t≤Т и t - целое число. Детектор 112 имеет конечное разрешение по энергии, σ, которое может быть установлено по измерениям энергии, используя детектор 112, теоретические или математические расчеты, или подобным образом. Следует отметить, что детектор 112 может включать в себя CZT или другой детектирующий материал.
Данные, собранные N субдетекторами 204 обрабатываются посредством накопительного компонента 132 и восстанавливаются компонентом 136 (как описано выше). Реконструирующий компонент 136 может использовать различные алгоритмы, включая реконструирующий алгоритм 140 Максимального Правдоподобия (ML), для реконструкции спектральных данных. Ниже предоставляется один такой подход для отсчетов, собранных N субдетекторами и детектором 112 с конечным разрешением по энергии.
Примерная функция L правдоподобия для продетектированных спектральных данных предоставлена в уравнении 1:
n
t
тп+1
t
t,n
где N отображает число субдетекторов, n отображает n-ый субдетектор 208, t отображает один из T порогов n-го субдетектора 208, M отображает самый нижний номер ячейки выше порога t с M=М, αh,m отображает долю фотонов ячейки m, которые мигрируют к следующей более высокой ячейке, α1, m отображает долю фотонов ячейки m, которые мигрируют к следующей нижней ячейке, ηm отображает число фотонов в ячейке номер М, и x отображает число фотонов, отсчитанных между порогами t и t+1. Для начальной и последней ячейки распределения энергии миграция есть α=0 и α=0 соответственно.
Примерная логарифмическая функция правдоподобия log(L), предоставлена в уравнении 2:
Максимизация логарифмической функции правдоподобия log(L) в уравнении 2 может быть определена из градиентных и диагональных элементов матрицы Гессе. Примерный градиент предоставлен в уравнении 3:
и примерная диагональ матрицы Гессе предоставлена в уравнении 4:
где
Выше описан примерный алгоритм для восстановления данных, продетектированных детекторами 112 с конечным разрешением по энергии, каждый имеющий N порогов. Следует отметить, что детекторы с очень хорошим разрешением также возможны. Примерный алгоритм для восстановления данных, продетектированных детекторами с очень хорошим разрешением по энергии, описан в заявке PCT 2006/051068, поданной 7 апреля 2006, и заявке EP05102971.8, поданной 14 апреля 2006, которые включены здесь посредством ссылки.
На фиг.3 показан безлимитный способ 300 для реконструкции данных, собранных с визуализирующей системой 100. В этом примере данные собираются одним или несколькими субдетекторами 204 одного или нескольких детекторов 112, например, через подсчет падающих фотонов с уровнями энергии выше и/или ниже одного или нескольких энергетических порогов. Как описано выше, каждый из детекторов 112 может включать в себя N субдетекторов 204, каждый с одним или несколькими подобными или различающимися энергетическими порогами. Для номера 304 объект, соответственно перемещается посредством опоры 124 в пределах визуализируемой области 116 и сканируется системой 100. Для 308 - рентгеновское излучение проходит через визуализируемую область 116 (и объект) и попадает на один или несколько субдетекторов 204 детектора 112. Для 312 - каждый из этих субдетекторов 204 считает число падающих фотонов выше и/или ниже каждого из его энергетических порогов. Для 316 - отсчеты фотонов и энергетическая информация предоставляется на накопительный компонент 132, который разделяет информацию в одну или несколько энергетических ячеек. Это может быть выполнено различными способами, например вычитанием информации об отсчетах, как описано выше. Данные затем предоставляются на реконструирующий компонент 136, который обрабатывает данные, используя статистические способы, например алгоритм 140 Максимального Правдоподобия. Восстановленные данные могут быть использованы для создания одного или нескольких изображений, которые могут быть просмотрены, сохранены и/или дополнительно обработаны.
Примерные применения, в которых описанные системы и способы могут использоваться, включают в себя, но не ограничиваются этим, осмотр багажа, медицинские применения, визуализация животных, сканирование сердца, контроль материалов, неразрушающую визуализацию, машинное видение и материаловедение.
Изобретение было описано в связи с предпочтительными вариантами реализации. Ясно, что после рассмотрения приведенного подробного описания возможны модификации и вариации. Предполагается, что изобретение включает в себя все такие модификации и вариации, поскольку они соответствуют объему приложенной формулы или ее эквивалентов.