專利名稱：為動(dòng)態(tài)分子成像過(guò)程個(gè)性化動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)的方法
為動(dòng)態(tài)分子成像過(guò)程個(gè)性化動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明通常涉及分子成像領(lǐng)域。具體而言，本發(fā)明涉及將用于動(dòng)態(tài)分 子成像過(guò)程的動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)適配于個(gè)別的患者解剖結(jié)構(gòu)和病情。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛使用分子成像作為一種對(duì)(特別是在體內(nèi))各種靶點(diǎn) 或路徑成像的技術(shù)。起探針作用的示蹤劑促進(jìn)了成像并與其周圍環(huán)境進(jìn)行 化學(xué)作用，并且反過(guò)來(lái)根據(jù)發(fā)生在感興趣區(qū)域內(nèi)的分子變化來(lái)改變圖像。 分子成像可應(yīng)用于許多不同的感興趣區(qū)域，例如對(duì)在疾病的典型癥狀的發(fā) 生或檢測(cè)之前發(fā)生的病前狀態(tài)或分子狀態(tài)的確定。其他應(yīng)用包括在體內(nèi)基 因表達(dá)的成像以及新型示蹤劑或生物標(biāo)志物的發(fā)展。
為了實(shí)現(xiàn)分子成像，目前有幾種不同的分子成像系統(tǒng)和設(shè)備可以利用，
例如SPECT (單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影)系統(tǒng)和PET (正電子發(fā)射斷層 攝影)系統(tǒng)。后者是在對(duì)例如腦內(nèi)的生理活動(dòng)進(jìn)行成像時(shí)，或者在確定體 內(nèi)流路吋的重要技術(shù)。典型分子成像設(shè)備連續(xù)地對(duì)列表模式的患者數(shù)據(jù)進(jìn) 行抽樣，其中，列表模式數(shù)據(jù)意指用時(shí)間戳記錄SPECT中的單個(gè)事件或PET 中的符合事件。隨后將列表模式數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱(bin)、重建，并且利用藥代 動(dòng)力學(xué)建模技術(shù)估計(jì)基本的動(dòng)力學(xué)參數(shù)?；蛘撸弥苯訁?shù)估計(jì)技術(shù)繞 過(guò)分箱和重建步驟，將列表模式數(shù)據(jù)直接饋送至動(dòng)力學(xué)建模引擎。
隨著新近多模態(tài)(multi-model)成像裝備和新型靶向示蹤劑的發(fā)展， 已經(jīng)使客觀地探査分子過(guò)程變得可行，所述分子過(guò)程是理解基本的疾病機(jī) 制和對(duì)治療反應(yīng)的早期評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。臨床上正在越來(lái)越多地使用動(dòng)態(tài)分子 成像方案，并且正在發(fā)展動(dòng)力學(xué)建模工具以改進(jìn)對(duì)相關(guān)分子參數(shù)的估計(jì)。 這樣的分子參數(shù)例如為示蹤劑通過(guò)組織或血液的流速，示蹤劑的俘獲、清 除和進(jìn)入組織的吸收率，甚至示蹤劑經(jīng)歷化學(xué)修飾的反應(yīng)速率。
基本上有三種主要的創(chuàng)建參數(shù)圖像的方法"間接方法"、"半直接方法" 以及"直接方法"，在下文中將對(duì)此做出詳細(xì)描述。
間接方法涉及首先針對(duì)每個(gè)測(cè)量時(shí)間重建所記錄的圖像，然后估計(jì)每
6個(gè)體素的動(dòng)力學(xué)參數(shù)。該方法具有對(duì)于每個(gè)體素而言時(shí)間活度曲線的信噪 比低的缺點(diǎn)，這使得難以精確估計(jì)參數(shù)。
半直接方法試圖通過(guò)經(jīng)由信號(hào)子空間或樣條對(duì)每個(gè)體素可能選擇的時(shí) 間進(jìn)程進(jìn)行約束來(lái)提高信噪比?；跇訔l的方法在處理列表模式數(shù)據(jù)時(shí)具 有一定的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。然而，這是一個(gè)首先計(jì)算樣條系數(shù)、然后計(jì)算動(dòng)力學(xué) 參數(shù)的兩步過(guò)程，其導(dǎo)致了最優(yōu)性的缺失，特別是在樣條系數(shù)的數(shù)量大于 動(dòng)力學(xué)參數(shù)的數(shù)量時(shí)。
直接方法涉及動(dòng)力學(xué)參數(shù)重建的直接方式。在例如D. Snyder的 "Parameter estimation for dynamic studies in emission-tomography systems having list-mode data" IEEE Trans Nucl Sci 31 (1984)第925-931頁(yè)；或 Kamasak ME等人的"Direct reconstruction of kinetic parameter images from dynamic PET data" IEEE Trans Med Imaging (2005)五月24(5):第636-650 頁(yè)中描述了不同的直接估計(jì)算法，其以引用方式并入本文中。
現(xiàn)今，主要通過(guò)試錯(cuò)法來(lái)完成動(dòng)態(tài)成像方案的設(shè)計(jì)。 一旦根據(jù)經(jīng)驗(yàn)識(shí) 別出好的候選方案，則不考慮任何患者間變異性，以無(wú)差別的方式對(duì)所有 患者使用該方案。這些方案通常在啟動(dòng)掃描之前指定用于圖像采集的抽樣 方案，以及將要施予的示蹤劑的活度的量。然而，示蹤劑的生物動(dòng)力學(xué)在 很大程度上依賴于在圖像質(zhì)量和所估計(jì)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)的方差上導(dǎo)致患者間 變異性的個(gè)別患者解剖結(jié)構(gòu)和疾病類型。此外，測(cè)量所估計(jì)的動(dòng)力學(xué)參數(shù) 的質(zhì)量的一致靈敏值是不可缺少的，并且是建立質(zhì)量保證程序的絕對(duì)先決 條件。
因此，需要一種機(jī)制策略，該策略自適應(yīng)地考慮個(gè)別患者的解剖結(jié)構(gòu) 和病情。此外，可以預(yù)見(jiàn)到的是，最佳適應(yīng)的動(dòng)態(tài)成像方案相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)程 序，允許增加的靈活性、時(shí)間和成本效率，從而降低了錯(cuò)誤的參數(shù)設(shè)置和 不良診斷結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)。
因此，人們期望提供一種在分子成像內(nèi)的有利方法，例如提供特異性 患者自適應(yīng)方案。
因此，本發(fā)明優(yōu)選單個(gè)地或以任何組合的方式緩解、減輕或消除本領(lǐng) 域內(nèi)上述識(shí)別的不足和缺點(diǎn)中的一個(gè)或多個(gè)，并且通過(guò)提供根據(jù)本專利權(quán)
7利要求書(shū)所述的方法、裝置、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)以及該裝置的用途來(lái) 至少解決上述問(wèn)題。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種在動(dòng)態(tài)分子成像中的方》去，包括
動(dòng)態(tài)地估計(jì)描述了所施予的示蹤劑生物分布的活度函數(shù)的第一參數(shù)^;0和
第二參數(shù)/tW。該方法包括分別指定活度函數(shù)的第一參數(shù)"w和第二參數(shù)
/K"的第一目標(biāo)方差 ,W和第二目標(biāo)方差 A)。該方法還包括啟動(dòng)圖像 采集；重建第一參數(shù)y^x)和第二參數(shù)/K^分別重建第一參數(shù)/ (;c)和第二參 數(shù)"x)的第一關(guān)聯(lián)方差 (;c)和第二關(guān)聯(lián)方差 (x)。此外，該方法包括重復(fù)圖 像采集以及第一參數(shù)M^和第二參數(shù)^0與第一關(guān)聯(lián)方差 W和第二關(guān)聯(lián) 方差 0O的重建步驟，直到該第一關(guān)聯(lián)方差^Oc)和第二關(guān)聯(lián)方差cT,(;c)分別 等于或小于第一目標(biāo)方差 W和第二目標(biāo)方差cv(x)，即 0c)2 ,(;c)且
CO《"wO0為止。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種在動(dòng)態(tài)分子成像中設(shè)置為動(dòng)態(tài)地
估計(jì)描述了所施予的示蹤劑生物分布的活度函數(shù)的第一參數(shù)y9(;c)和第二參 數(shù)^c)的裝置。該裝置包括用于分別指定活度函數(shù)的第一參數(shù)々(;c)和第二參 數(shù)*W的第一 目標(biāo)方差cr^(;c)和第二目標(biāo)方差cr^(;c)的指定工具。該裝置還 包括用于啟動(dòng)圖像采集的啟動(dòng)工具；用于重建第一參數(shù)/ 0O和第二參數(shù)"x) 的第一重建工具；用于分別重建第一參數(shù)/ (;c)和第二參數(shù);Kx)的第一關(guān)聯(lián)方 差 (x)和第二關(guān)聯(lián)方差 (;r)的第二重建工具；以及重復(fù)工具，其用于重復(fù)
圖像采集以及第一 參數(shù)"(;c)和第二參數(shù)小)與第一關(guān)聯(lián)方差 W和第二關(guān) 聯(lián)方差q(x)的重建步驟，直到該第一關(guān)聯(lián)方差 (;c)和第二關(guān)聯(lián)方差^W分
別等于或小于第一目標(biāo)方差 (x)和第二目標(biāo)方差 ";c)，即
且S (T* r 0)為止。
根據(jù)本發(fā)明的又一方面，提供了一種分子成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括根據(jù) 本發(fā)明的上述方面的裝置。
根據(jù)本發(fā)明的還有一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該介質(zhì)具 有收錄在其上的由計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的計(jì)算機(jī)程序。該計(jì)算機(jī)程序包括用于 分別指定活度函數(shù)的第一參數(shù)y0(X)和第二參數(shù)^C)的第一目標(biāo)方差O^W和 第二目標(biāo)方差c^(x)的指定代碼段；用于啟動(dòng)圖像采集的啟動(dòng)代碼段；用于
重建第一參數(shù)Mx)和第二參數(shù)^0的第一重建代碼段；用于分別重建第一參數(shù)-(;c)和第二參數(shù)"x)的第一關(guān)聯(lián)方差 Oc)和第二關(guān)聯(lián)方差^(;c)的第二重 建代碼段；以及重復(fù)代碼段，其用于重復(fù)圖像采集以及第一參數(shù)M"和第二
參數(shù)^)與第一關(guān)聯(lián)方差 oo和第二關(guān)聯(lián)方差 w的重建步驟，直到該第一
關(guān)聯(lián)方差^(x)和第二關(guān)聯(lián)方差 (x)分別等于或小于第一目標(biāo)方差 ,(;c)和
第二目禾示方差CTt 7. (X)，艮卩CTp 0) S 7. O)且0"t (X)《7.(力為止。
根據(jù)本發(fā)明的還有又一方面，提供了根據(jù)本發(fā)明一方面的方法的使用。 更準(zhǔn)確地，使用該方法來(lái)確定在可檢測(cè)到疾病的典型癥狀之前發(fā)生的病前 狀態(tài)或分子狀態(tài)。
本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)的這些以及其他方面、特征和優(yōu)勢(shì)將從下面參照附圖
對(duì)本發(fā)明各實(shí)施方式的描述中顯而易見(jiàn)并加以闡述，在附圖中

圖1是包括組織室和血液室的藥代動(dòng)力學(xué)二室模型的示意圖； 圖2是藥代動(dòng)力學(xué)多室模型的示意圖； 圖3是舉例說(shuō)明本發(fā)明方法的實(shí)施方式的過(guò)程流程圖； 圖4是舉例說(shuō)明本發(fā)明裝置的實(shí)施方式的示意圖5是示出了舉例說(shuō)明本發(fā)明的另一實(shí)施方式的計(jì)算機(jī)程序流程圖的 示意圖。
以下描述集中在可應(yīng)用于動(dòng)態(tài)分子成像內(nèi)的特定應(yīng)用的本發(fā)明的實(shí)施 方式上。然而，應(yīng)當(dāng)領(lǐng)會(huì)到的是，本發(fā)明不局限于這些特定應(yīng)用或?qū)崿F(xiàn)方 式，而是可以應(yīng)用于分子成像領(lǐng)域內(nèi)的許多其他應(yīng)用。
本發(fā)明提供了改進(jìn)對(duì)相關(guān)分子參數(shù)的估計(jì)的有利方式，這些參數(shù)可以 是示蹤劑通過(guò)組織或血液的流速，示蹤劑的俘獲、清除和進(jìn)入組織的吸收 率，甚至示蹤劑經(jīng)歷化學(xué)修飾的反應(yīng)速率。
而且，本發(fā)明提供了建立質(zhì)量保證程序的方便簡(jiǎn)單方式，該方式考慮 了導(dǎo)致在圖像質(zhì)量和所估計(jì)的參數(shù)的方差上的患者間變異性的個(gè)別患者解 剖結(jié)構(gòu)和疾病類型。
圖1示出了包括組織室和血液室的已知藥代動(dòng)力學(xué)室模型。如果，例 如使用具有99mTc-teboroxime的動(dòng)態(tài)SPECT測(cè)量來(lái)估計(jì)心肌灌注，根據(jù)標(biāo) 準(zhǔn)方案，在示蹤劑注射后的17分鐘內(nèi)采集SPECT投影。在圖1中，Cp表示血液室內(nèi)的示蹤劑濃度，而CT表示組織室內(nèi)的濃度。在藥代動(dòng)力學(xué)二室
模型中，用活度函數(shù)J(;c，/)-[1-"Oc)].C一/ (x).CV描述每個(gè)時(shí)間點(diǎn)t所測(cè)量的 總活度，其涉及與感興趣區(qū)域的或在位置x處的單獨(dú)體素的各室相關(guān)聯(lián)的 各個(gè)濃度的加權(quán)和。因此該活度函數(shù)4c力描述了示蹤劑的生物分布。這里， 參數(shù)A刁表示在感興趣區(qū)域內(nèi)位置x處的血液室和組織室的劃分。感興趣區(qū) 域例如可以是諸如心臟的人類器官。組織室內(nèi)的濃度Gr由從具有相應(yīng)的示 蹤劑濃度Cp (由輸入函數(shù)指定的)的容器以速率k的流入和以相同速率k 的示蹤劑流出組成。在數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)上，這通過(guò)輸入函數(shù)與該組織室的"系統(tǒng) 函數(shù)"的巻積C7,(:c力-it("'exp[-A:(x)./](8)CV0c力給出的，并因此
j(;c，/) = [1 — -O)]. C尸(O + / (x).<^ (0 e卜""'
(1 )
這里，Cp是已知的輸入函數(shù)，例如是從動(dòng)脈或靜脈血液中抽樣的，或 者從分子圖像中提取的。為了能夠確定感興趣區(qū)域內(nèi)示蹤劑的活度或濃度，
需要估計(jì)參數(shù)々W和M》。在運(yùn)行最優(yōu)化(例如間接、半直接或直接最優(yōu)化) 之后，獲得/ (:c)和";c)的空間分布或參數(shù)圖。
對(duì)于間接、半直接或直接方法，最優(yōu)化過(guò)程可以以稍微不同的方式進(jìn) 行。間接方法的特征是基于列表模式數(shù)據(jù)給出^(x，0估計(jì)；選擇"(;c)和/Kx)以
使在所估計(jì)的4u)和根據(jù)方程式i中描述的室模型的4u)理論(真實(shí))值
之間的差(例如平方和的差)最小化。
對(duì)半直接方法的最優(yōu)化大體上與間接方法相同，但是有一個(gè)額外步驟: 將預(yù)定函數(shù)(例如樣條)擬合到所估計(jì)的活度^(x,r)，從而得到平滑近似 2(x力，并且選擇/ (;c)和)Kx)以擬合:^力。
直接方法涉及更多，并且包括選擇"w和^o以創(chuàng)建理論活度函數(shù)
j(x力，該函數(shù)很可能已經(jīng)創(chuàng)建了所記錄的列表模式數(shù)據(jù)(更詳細(xì)的描述參 見(jiàn)例如 D. Snyder 的 "Parameter estimation for dynamic studies in emission-tomography systems having list-mode data" IEEE Trans Nucl Sci 31 (1984)第925-931頁(yè)；或Kamasak ME等人的"Direct reconstruction of kinetic parameter images from dynamic PET data" IEEE Trans Med Imaging (2005) May;24(5):第636-650頁(yè))
可以在同一過(guò)程中獲得方差^0c)和q(;c)，并且其取決于模擬的4x力
對(duì)實(shí)際記錄的擬合有多強(qiáng)，即已記錄的」(u)與適應(yīng)的: oa)之間的差或者給出列表模式數(shù)據(jù)的情況下模擬的4c力的似然，當(dāng)/ (:c)和^)在其最優(yōu)值附 近變化時(shí)，方差cr/;c)和 (;c)變差。
包括參數(shù)々w和^o的活度函數(shù)描述了所施予的示蹤劑的活度，并且因
此間接地描述了所施予的示蹤劑的濃度。該活度函數(shù)隨著所選擇的室模型 變化，并且因此參數(shù)也隨著所選擇的室模型變化。圖2示出了示范性藥代 動(dòng)力學(xué)多室模型，其中k,、 k2、 k3和k4描述了各室之間的示蹤劑交換率。 Cp描述了血漿中示蹤劑的摩爾濃度，CF描述了游離示蹤劑的摩爾濃度，并
且Cb描述了己代謝或結(jié)合示蹤劑的摩爾濃度。
在用發(fā)射斷層攝影列表模式數(shù)據(jù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)示蹤研究中普遍使用的步
驟是
(a) 收集連續(xù)時(shí)間幀的數(shù)據(jù)；
(b) 重建每個(gè)間隔或時(shí)間幀的圖像，因此提供所估計(jì)的作為時(shí)間的函 數(shù)的空間活度分布；
(C)在每幅圖像中識(shí)別感興趣區(qū)域用于動(dòng)態(tài)研究；
(d) 在結(jié)合整個(gè)感興趣區(qū)域上的每幅圖像之前，用說(shuō)明它對(duì)感興趣區(qū) 域的貢獻(xiàn)的因子對(duì)每個(gè)列表模式數(shù)據(jù)點(diǎn)加權(quán)，以得到在每幀內(nèi)感興趣區(qū)域
中的累積活度；以及
(e) 根據(jù)在步驟(d)中生成的所重建的活度圖像估計(jì)參數(shù)。在使用 直接參數(shù)估計(jì)的情況下，這意指將列表模式數(shù)據(jù)直接重建成動(dòng)力學(xué)參數(shù)， 使用用于某一臨床任務(wù)(例如對(duì)心肌灌注成像)的標(biāo)準(zhǔn)采集方案，該方案 并不適應(yīng)于患者特異性，例如體重和大小以及其他個(gè)別屬性?，F(xiàn)有技術(shù)的 缺點(diǎn)是掃描時(shí)間和/或所施予的活度并未在個(gè)性化的基礎(chǔ)上適應(yīng)各種情況， 因此，所估計(jì)的參數(shù)在可信度上具有很大變化。
以下描述集中在可應(yīng)用于動(dòng)態(tài)分子成像系統(tǒng)的本發(fā)明的實(shí)施方式上， 其中使用掃描時(shí)間作為將要在個(gè)性化的基礎(chǔ)上進(jìn)行適應(yīng)性修改的參數(shù)。這 樣，有可能通過(guò)適應(yīng)性改變所涉及的動(dòng)力學(xué)參數(shù)來(lái)個(gè)性化動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)。
方案所必需的動(dòng)力學(xué)參數(shù)取決于使用哪個(gè)室模型來(lái)描述示蹤劑系統(tǒng)。 在一般情況下，用^c,W(")給出時(shí)間點(diǎn)t在位置;c處的體素的活度函數(shù)，其 中F(x)代表自由模型參數(shù)的全集。
室模型的選擇取決于所研究的過(guò)程。對(duì)于灌注過(guò)程而言，需要非常特
11異性的室模型，該模型包括血液室和組織室，用單個(gè)動(dòng)力學(xué)參數(shù)k描述其 中的示蹤劑交換。在其中使用二室模型的一般應(yīng)用中，描述了各室間轉(zhuǎn)運(yùn) 的動(dòng)力學(xué)參數(shù)可以變化，因此需要引入動(dòng)力學(xué)參數(shù)k!和k2。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)， 可以特意選擇上述灌注室模型，這是因?yàn)閷?duì)于室模型而言，只用兩個(gè)自由 參數(shù)描述臨床相關(guān)應(yīng)用是最簡(jiǎn)單的情況。然而，本發(fā)明的構(gòu)思可應(yīng)用于任 何室拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及任何數(shù)量的自由參數(shù)，并且因此不局限于上述灌注室模 型。
現(xiàn)今提供的掃描器系統(tǒng)(例如SPECT和PET)的空間分辨率使得在像
素或體素中總存在組織和血液子室的混合，并且因此參數(shù)M刁將保留在目前 一般使用的二室或多室模型中。然而，可以想象到的是，隨著將來(lái)的分子 圖像采集系統(tǒng)提供更高的分辨率，將廢棄參數(shù)y9(x)。
根據(jù)圖3，本發(fā)明的實(shí)施方式涉及到用于在個(gè)性化基礎(chǔ)上估計(jì)動(dòng)力學(xué)參 數(shù)的方法。
在以下步驟中概述了該方法，其中第一步驟31包括為方案所必需的參 數(shù)指定目標(biāo)置信區(qū)間(對(duì)二室模型來(lái)說(shuō)是cr^(;c)和c7w(;c))，或者局部地， 例如對(duì)組織的很小區(qū)域或指定的感興趣區(qū)域，或者全局地，與對(duì)每個(gè)體素 位置x都相同。
在具體實(shí)施的方法的第二步驟32，啟動(dòng)圖像采集，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集 34，以便為使用直接參數(shù)估計(jì)算法35對(duì)所描述的區(qū)域估計(jì)參數(shù)M幻和^0， 并且分別為參數(shù)/ W和"x)估計(jì)關(guān)聯(lián)方差 W和&W (見(jiàn)下文定義)，見(jiàn)下 文推導(dǎo)。圖像采集連續(xù)地收集圖像數(shù)據(jù)，例如以列表模式。例如可以通過(guò) PET或SPECT掃描器以本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的方式"掃描"圖像來(lái)執(zhí)行圖 像采集。
在具體實(shí)施的方法的第三步驟，如果 (;0〉^^00或 (;c:^c7w(x)，則 在直接參數(shù)估計(jì)算法的迭代步驟之后，將從數(shù)據(jù)采集34新采集的數(shù)據(jù)增加 到列表模式數(shù)據(jù)中，并且在下一迭代步驟39，直接參數(shù)估計(jì)算法重新估計(jì)
參數(shù)^c)和^)以及相應(yīng)的關(guān)聯(lián)方差 0O和 W 。
最后，在具體實(shí)施的方法的第四步驟33，當(dāng)關(guān)聯(lián)方差,(;c)和 (;c)已分
別達(dá)到目標(biāo)方差trAr(x)和 ,r(;c)時(shí)，即當(dāng) (:c)《c^(x)和(jj;c) S c^(;c)時(shí)，終 止數(shù)據(jù)采集。在這一最終狀態(tài)37，所估計(jì)的參數(shù)MW和^0具有與患者間變異性無(wú)關(guān)的足夠精確度，以便生成感興趣區(qū)域的高質(zhì)量分子圖像。
用于直接估計(jì)的大部分程序基于將似然函數(shù)尸0800，*00|￡0最大化，其 中P表示給出所觀測(cè)到的列表模式數(shù)據(jù)的情況下參數(shù)/9(x)和";c)的概率分
布。由于活度函數(shù)的非線性特性，以及在表達(dá)式p(A^uooi")中出現(xiàn)的進(jìn)
一步非線性特性，該概率分布P不具有標(biāo)準(zhǔn)Gaussian或Gamma形式中的一 個(gè)。在這些情況下的標(biāo)準(zhǔn)方法是用Gaussian分布近似這一復(fù)雜的概率分布。 該分布的意義在于[^'W,A:'(JC)]-argmax(尸(/ (XU(je)IZ)》。
在本發(fā)明的一種實(shí)施方式中，用Gaussian分布近似概率分布P。該實(shí) 施方式在計(jì)算上的需求較少。
在本發(fā)明的另一種實(shí)施方式中，用Gamma分布近似概率分布P。該實(shí) 施方式在計(jì)算上的需求較少。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，關(guān)聯(lián)方差 (:c)和q(;c)被定義為
上述關(guān)聯(lián)方差表達(dá)式代表關(guān)于動(dòng)力學(xué)參數(shù)的精確概率分布在其最大值 處取得的二階導(dǎo)數(shù)。如本發(fā)明的方法中那樣，這兩個(gè)參量給出了實(shí)際方差 的良好近似值，并且因此可以用作置信區(qū)間。
在本發(fā)明的另一種實(shí)施方式中，參數(shù)/ W和^c)以及關(guān)聯(lián)方差a/;c)和 (x)可以是任何與分子成像相關(guān)的參數(shù)，例如動(dòng)力學(xué)或非動(dòng)力學(xué)參數(shù)。
在本發(fā)明的另一種實(shí)施方式中，參數(shù)々(x)和^c)中的至少一個(gè)是動(dòng)力學(xué) 參數(shù)。
在本發(fā)明的另一種實(shí)施方式中，該方法應(yīng)用于任意的藥代動(dòng)力學(xué)室模 型，例如藥代動(dòng)力學(xué)二室模型或藥代動(dòng)力學(xué)多室模型或用于確定相應(yīng)的動(dòng) 力學(xué)參數(shù)的任何其他模型。
根據(jù)本發(fā)明的另一種實(shí)施方式，可以使用任何最優(yōu)化算法，例如用于 估計(jì)活度函數(shù)的參數(shù)、并且因此估計(jì)示蹤劑的生物分布的直接、間接或半 直接參數(shù)估計(jì)算法。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，根據(jù)圖4，裝置40在動(dòng)態(tài)分子成像內(nèi)設(shè)置為動(dòng)態(tài)地估計(jì)描述了所施予的示蹤劑生物分布的活度函數(shù)的第一參數(shù)
/ (x)和第二參數(shù)^c)，其中，該裝置包括指定工具41、啟動(dòng)工具42、第一 重建工具43、第二重建工具44以及重復(fù)工具45。指定工具41設(shè)置為分別 指定活度函數(shù)的第一參數(shù)/ (;0和第二參數(shù)小)的第一目標(biāo)方差^,.00和第二 目標(biāo)方差 ,W。如上述所解釋的，可以根據(jù)精確概率分布的二階導(dǎo)數(shù)計(jì)算 這些目標(biāo)方差。啟動(dòng)工具42設(shè)置為啟動(dòng)圖像采集，其中連續(xù)記錄圖像數(shù)據(jù)。 將啟動(dòng)工具42連接到第一重建工具43，其設(shè)置為基于到目前為止由圖像采 集工具41收集的所采集的圖像數(shù)據(jù)集，重建第一參數(shù)/ (x)和第二參數(shù))t(;c)。 同樣將啟動(dòng)工具42連接到第二重建工具44，其設(shè)置為基于到目前為止由圖
像采集工具收集的所采集的相同圖像數(shù)據(jù)集，分別重建第一參數(shù)y^c)和第二
參數(shù)fcW的第一關(guān)聯(lián)方差 (;c)和第二關(guān)聯(lián)方差^(;c)。重復(fù)工具45設(shè)置為決 定當(dāng)分別將其與目標(biāo)方差^,(x)和&W相比較時(shí)，是否可接受關(guān)聯(lián)方差 (jc)和 (x)。如果^(x)〉cr^(x)或 (:c)〉ov(:c)，則重復(fù)工具45設(shè)置為向 啟動(dòng)工具42和第一重建工具43以及第二重建工具44發(fā)送重復(fù)信號(hào)以重復(fù) 參數(shù)估計(jì)。如果 (;c)"w(;c)且^(;c)&w(;c)，則該重復(fù)工具設(shè)置為終止參 數(shù)估計(jì)。
在本發(fā)明的一種實(shí)施方式中，提供一種裝置以執(zhí)行本發(fā)明的方法。 根據(jù)本發(fā)明的另一種實(shí)施方式，提供一種用于分子成像的裝置，通過(guò)
估計(jì)分子參數(shù)，該裝置提供了對(duì)在疾病的典型癥狀的檢測(cè)之前發(fā)生的病前
狀態(tài)或分子狀態(tài)的確定。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，該裝置包括在PET系統(tǒng)或SPECT系統(tǒng)中，
這些系統(tǒng)包括與用于啟動(dòng)圖像采集的啟動(dòng)工具相連接的分子圖像采集工 具。
根據(jù)本發(fā)明的一種實(shí)施方式，該裝置是醫(yī)學(xué)工作站。 在本發(fā)明的一種實(shí)施方式中，提供了包括根據(jù)本發(fā)明的裝置的系統(tǒng)。 在本發(fā)明的一種實(shí)施方式中，根據(jù)圖5，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)， 該介質(zhì)具有收錄在其上的由計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的計(jì)算機(jī)程序50，其中計(jì)算機(jī) 程序50包括指定代碼段51、啟動(dòng)代碼段52、第一重建代碼段53、第二重 建代碼段54以及重復(fù)代碼段55。指定代碼段51能夠分別指定活度函數(shù)的 第一參數(shù)/ W和第二參數(shù)itW的第一目標(biāo)方差^,W和第二目標(biāo)方差
14 ,(;c)。啟動(dòng)代碼段52能夠啟動(dòng)圖像采集。第一重建代碼段53能夠重建第 一參數(shù)/ W和第二參數(shù)4)。第二重建代碼段54能夠分別重建第一參數(shù)Mx) 和第二參數(shù)feW的第一關(guān)聯(lián)方差(;c)和第二關(guān)聯(lián)方差 (;c)。重復(fù)代碼段55 能夠重復(fù)圖像采集和重建步驟，直到第一關(guān)聯(lián)方差^(x)和第二關(guān)聯(lián)方差 ^ (x)分別等于或小于第 一 目標(biāo)方差 W和第二目標(biāo)方差 ，T(;c)，即
CT〃 (X) 2 CTp,r (X)且(X)《(TA,r (x)為止。
在本發(fā)明的另一種實(shí)施方式中，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該介質(zhì) 具有收錄在其上的由計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的計(jì)算機(jī)程序，其中該計(jì)算機(jī)程序能 夠執(zhí)行本發(fā)明的方法。
可以以任何合適的形式實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，所述形式包括硬件、軟件、固件 或其任意組合。然而，優(yōu)選地，本發(fā)明被實(shí)現(xiàn)為在一個(gè)以上數(shù)據(jù)處理器和/ 或數(shù)字信號(hào)處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)軟件。可以以任何合適的方式在物理上、 功能上和邏輯上實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的實(shí)施方式的元件和組件。當(dāng)然，可以在單個(gè) 單元中、在多個(gè)單元中或作為其他功能單元的一部分來(lái)實(shí)現(xiàn)該功能性。同 樣地，可以在單個(gè)單元中實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，或者本發(fā)明可以從物理上和功能上 分布在不同的單元和處理器之間。
盡管在上文已經(jīng)參考具體實(shí)施方式
描述了本發(fā)明，但是并不意欲將本 發(fā)明限制為本文所述的具體形式。相反，本發(fā)明只受到權(quán)利要求書(shū)的限制， 并且在權(quán)利要求書(shū)的范圍內(nèi)，例如對(duì)于不同于上述應(yīng)用的不同應(yīng)用領(lǐng)域， 不同于上述具體實(shí)施方式
的實(shí)施方式同樣是可能的。
在權(quán)利要求中，術(shù)語(yǔ)"包括"不排除存在其他的元件或步驟。此外， 盡管是單獨(dú)列舉的，但是多個(gè)工具、元件或方法步驟可以通過(guò)例如單個(gè)單 元或處理器來(lái)實(shí)現(xiàn)。另外，盡管在不同的權(quán)利要求中可能包括各自的特征， 但是這些特征可能會(huì)有利地進(jìn)行組合，并且包括在不同的權(quán)利要求中并不 暗示特征的組合不可行和/或有利。另外，單數(shù)附圖標(biāo)記不排除復(fù)數(shù)。術(shù)語(yǔ) "一個(gè)"、"一"、"第一"、"第二"等不排除多個(gè)。在權(quán)利要求中提 供的附圖標(biāo)記僅作為說(shuō)明示例，不應(yīng)該以任何方式解釋為對(duì)權(quán)利要求范圍 的限制。
權(quán)利要求
1、一種在動(dòng)態(tài)分子成像中的方法，包括動(dòng)態(tài)估計(jì)描述所施予的示蹤劑的生物分布的活度函數(shù)的第一參數(shù)(β(x))和第二參數(shù)(k(x))，所述方法包括-分別指定所述活度函數(shù)的所述第一參數(shù)(β(x))和所述第二參數(shù)(k(x))的第一目標(biāo)方差(σβ，T(x))和第二目標(biāo)方差(σk，T(x))；-啟動(dòng)圖像采集；-重建所述第一參數(shù)(β(x))和所述第二參數(shù)(k(x))；-分別重建所述第一參數(shù)(β(x))和所述第二參數(shù)(k(x))的第一關(guān)聯(lián)方差(σβ(x))和第二關(guān)聯(lián)方差(σk(x))；-以及重復(fù)所述圖像采集以及所述第一參數(shù)(β(x))和所述第二參數(shù)(k(x))與所述第一關(guān)聯(lián)方差(σβ(x))和所述第二關(guān)聯(lián)方差(σk(x))的所述重建的步驟，直到所述第一關(guān)聯(lián)方差(σβ(x))和所述第二關(guān)聯(lián)方差(σk(x))分別等于或小于所述第一目標(biāo)方差(σβ，T(x))和所述第二目標(biāo)方差(σk，T(x))，即σβ(x)≤σβ，T(x)且σk(x)≤σk，T(x)為止。
2、 如權(quán)利要求l所述的方法，其中，如果所述第一關(guān)聯(lián)方差(^OcP 大于所述第一 目標(biāo)方差U";c))，即 (;c:^crw(;c)，或者所述第二關(guān)聯(lián)方差( 大于所述第二目豐示方差(CTir(X))，艮卩0"*(>)>0^00 ，貝U在分另lJ重建所述第一參數(shù)(M^))和所述第二參數(shù)("X))的第一關(guān)聯(lián)方差( w)和第二關(guān)聯(lián)方差( (X))之后，重復(fù)所述圖像采集。
3、 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其中，對(duì)所述第一參數(shù)(p(x))和 所述第二參數(shù)U(;c))的所述重建步驟使用直接參數(shù)估計(jì)算法。
4、 如權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述直接參數(shù)估計(jì)算法基于表達(dá) 式P(/ W，^;OID)，其中P表示給出了所觀測(cè)到的列表模式數(shù)據(jù)D的情況下所述第一參數(shù)(pW)和所述第二參數(shù)的概率分布。
5、如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述第一關(guān)聯(lián)方差和所述第二關(guān)聯(lián)方差被分別定義為,=^^頭乂"")1《")=岸).ww ，禾口
6、 如權(quán)利要求4或5中任一項(xiàng)所述的方法，其中，用Gaussian或Gamma 分布近似所述概率分布P。
7、 如權(quán)利要求3-6中任一項(xiàng)所述的方法，其中，使用適應(yīng)于二室模型 的所述直接參數(shù)估計(jì)算法來(lái)確定所述第一和第二參數(shù)。
8、 如權(quán)利要求3-6中任一項(xiàng)所述的方法，其中，使用適應(yīng)于多室模型 的所述直接參數(shù)估計(jì)算法來(lái)確定所述第一和第二參數(shù)。
9、 如權(quán)利要求l所述的方法，其中，對(duì)于二室模型定義所述活度函數(shù)(如))為爿(jc,r) = [1 — y9(;c)] C尸(f) + "(x) A(x) CP(,) e卜"')']， 其中，Cp為已知的輸入函數(shù)。
10、 如前述權(quán)利要求中的任一項(xiàng)所述的方法，其中，所述第一參數(shù)() 和所述第二參數(shù)為動(dòng)力學(xué)參數(shù)。
11、 一種在動(dòng)態(tài)分子成像中設(shè)置為動(dòng)態(tài)地估計(jì)描述了所施予的示蹤劑 的生物分布的活度函數(shù)的第一參數(shù)(Mx))和第二參數(shù)()的裝置(40)， 所述裝置包括-指定工具(41)，用于分別指定所述活度函數(shù)的所述第一參數(shù)(〃(x)) 和所述第二參數(shù)()的第一 目標(biāo)方差(^"x))和第二目標(biāo)方差( Jx)); -啟動(dòng)工具(42)，用于啟動(dòng)圖像采集；-第一重建工具(43)，用于重建所述第一參數(shù)("(x))和所述第二參 數(shù)(柳；-第二重建工具(44)，用于分別重建所述第一參數(shù)(A(x))和所述第 二參數(shù)(^))的第一關(guān)聯(lián)方差(。A))和第二關(guān)聯(lián)方差( W);以及-重復(fù)工具(45)，用于重復(fù)所述圖像采集以及所述第一參數(shù)("(x)) 和所述第二參數(shù)(^c))與所述第一關(guān)聯(lián)方差( (刁)和所述第二關(guān)聯(lián)方差 ( (;c))的所述重建的步驟，直到所述第一關(guān)聯(lián)方差( W)和所述第二 關(guān)聯(lián)方差(qW)分別等于或小于所述第一目標(biāo)方差(^"x))和所述第二 目標(biāo)方差(ov(x))，即o"/:0So^(x)且^O)^ov("為止。
12、 如權(quán)利要求11所述的裝置，其中，所述裝置包括在PET系統(tǒng)或 SPECT系統(tǒng)中，所述系統(tǒng)包括與用于啟動(dòng)圖像采集的所述啟動(dòng)工具相連接 的分子圖像采集工具。
13、 如權(quán)利要求ll所述的裝置，其中，所述裝置為醫(yī)學(xué)工作站。
14、 一種分子成像系統(tǒng)，包括如權(quán)利要求11-13中任一項(xiàng)所述的裝置。
15、 一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述介質(zhì)具有收錄在其上的用于由計(jì)算機(jī) 進(jìn)行處理的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括-指定代碼段，用于分別指定所述活度函數(shù)的所述第一參數(shù)(々00)和 所述第二參數(shù)("x))的第一目標(biāo)方差( ，(;c))和第二目標(biāo)方差; -啟動(dòng)代碼段，用于啟動(dòng)圖像采集；-第一重建代碼段，用于重建所述第一參數(shù)("(;c))和所述第二參數(shù) U(;c));-第二重建代碼段，用于分別重建所述第一參數(shù)(/ (;c))和所迷第二參 數(shù)的第一關(guān)聯(lián)方差( W)和第二關(guān)聯(lián)方差(q(;c));以及_重復(fù)代碼段，用于重復(fù)所述圖像采集以及所述第一參數(shù)(Ax))和所 述第二參數(shù)(*(x))與所述第一關(guān)聯(lián)方差( (x))和所述第二關(guān)聯(lián)方差() 的所述重建的步驟，直到所述第一關(guān)聯(lián)方差( W)和所述第二關(guān)聯(lián)方差分別等于或小于所述第一目標(biāo)方差( "x))和所述第二目^^方差 ， 艮卩o"/ 0)《CTA7.(;x:)且o^(x)2crw(x)為止。
16、 如權(quán)利要求15所述的計(jì)算機(jī)程序，其能夠執(zhí)行如權(quán)利要求1-10 中任一項(xiàng)所述的方法。
17、 如權(quán)利要求1-10中任一項(xiàng)所述的方法的使用，用于確定在可檢測(cè) 到疾病的典型癥狀之前發(fā)生的病前狀態(tài)或分子狀態(tài)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)分子成像中的方法，包括動(dòng)態(tài)地估計(jì)描述了所施予的示蹤劑生物分布的活度函數(shù)的第一參數(shù)(β(x))和第二參數(shù)(k(x))。更具體地，該方法包括分別指定活度函數(shù)的第一參數(shù)(β(x))和第二參數(shù)(k(x))的第一目標(biāo)方差(σ_β，T(x))和第二目標(biāo)方差(σ_k，T(x))；啟動(dòng)圖像采集；重建第一參數(shù)(β(x))和第二參數(shù)(k(x))；分別重建第一參數(shù)(β(x))和第二參數(shù)(k(x))的第一關(guān)聯(lián)方差(σ_β(x))和第二關(guān)聯(lián)方差(σ_k(x))；并且重復(fù)圖像采集以及重建步驟，直到第一關(guān)聯(lián)方差(σ_β(x))和第二關(guān)聯(lián)方差(σ_k(x))分別等于或小于第一目標(biāo)方差(σ_β，T(x))和第二目標(biāo)方差(σ_k，T(x))，即σ_β(x)≤σ_β，T(x)且σ_k(x)≤σ_k，T(x)為止。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)分子成像中的特異性患者自適應(yīng)方案。
文檔編號(hào)A61B5/0275GK101466302SQ200780010072
公開(kāi)日2009年6月24日 申請(qǐng)日期2007年3月19日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月23日
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