專利名稱：附加有pet/mr流動估計的自動診斷和對準(zhǔn)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本申請涉及診斷成像領(lǐng)域。其特別應(yīng)用于癡呆的早期診斷，并將特別 關(guān)注此方面而進(jìn)行描述。各個方面將具有大量的其他應(yīng)用。
背景技術(shù)：
在世界范圍內(nèi)，癡呆影響三千多萬的人，并且隨著更富有的國家中人 均年齡的增加，發(fā)病率上升。阿爾茨海默疾病是癡呆最常見的病因，盡管 沒有有效的長期治療，但如果較早地診斷出潛在原因，則存在可放緩癡呆 的發(fā)病的治療。為表現(xiàn)出癡呆的臨床癥狀的患者提供精確且及時的診斷對 于啟動合適的藥物治療是最重要的，當(dāng)在發(fā)病不久后啟動所述治療是最有 可能有效的?？煽康脑\斷方法將潛在地為在臨床癥狀發(fā)病之前探測癡呆， 特別在具有輕度認(rèn)知損傷的對象中探測的篩選計劃鋪平了道路。
神經(jīng)成像提供了一種針對等待臨床癥狀的表現(xiàn)的診斷替代。對于早期 和鑒別診斷兩者而言，利用基于葡萄糖的示蹤劑的PET成像為神經(jīng)退行性 疾病提供了有希望的生物界標(biāo)物。示蹤劑攝取模式揭示出表現(xiàn)了大腦葡萄 糖代謝下降的區(qū)域。這使臨床醫(yī)生能夠區(qū)分出癡呆的其他潛在原因，不同 疾病類型得到下降的葡萄糖代謝的不同的特征模式。另一種方法是使用基 于MRJ的、對大腦的內(nèi)側(cè)顳葉的體積隨時間變化的測量。這些是由于海馬 區(qū)中的神經(jīng)萎縮而引起的，并且證明其可提供針對阿爾茨海默疾病的進(jìn)展 的敏感的生物界標(biāo)物。然而，單獨(dú)基于MR的方法需要縱向研究以建立形 態(tài)學(xué)變化，并且還針對于癡呆(阿爾茨海默疾病)的單個原因。海馬區(qū)體 積的變化是非常局部的，其僅在疾病的后期階段才可見到更大范圍的皮質(zhì) 萎縮影響。
用于評價大腦的功能性成像研究的方法通常遵循一種方案，即首先使 患者的大腦圖像與模板圖像以非線性方式對準(zhǔn)。由于在諸如Talairach圖集 的已知立體定向空間內(nèi)預(yù)先對準(zhǔn)模板，因此將上述步驟通常稱為立體定向歸一化。之后，將空間歸一化患者圖像中的圖像強(qiáng)度與無癥狀患者圖像集 進(jìn)行統(tǒng)計上地比較，以便生成表現(xiàn)為低強(qiáng)度的，以及大概下降的葡萄糖代 謝攝取的區(qū)域的參數(shù)圖。任選地，可以對患者圖像的整體強(qiáng)度水平進(jìn)行歸 一化，以允許示蹤劑攝取的絕對水平在對象與對象之間發(fā)生極大的變化。 這可以由對整體比例因子的估計來進(jìn)行補(bǔ)償，在統(tǒng)計比較之前對所有圖像 體素乘以所述整體比例因子。
PET在神經(jīng)成像中一個重要的應(yīng)用涉及測量葡萄糖的區(qū)域腦代謝率，
以通過觀察在新皮層的特定區(qū)域中低代謝的特征模式，來識別受到諸如阿
爾茨海默和其他癡呆的神經(jīng)退行性疾病折磨的個體。通過使單個PET圖像 與健康對象參考人群比較，可以識別低代射區(qū)域，以便生成指示在其中所 觀察到的強(qiáng)度顯著地偏離正常人群的參數(shù)圖。這需要首先空間對準(zhǔn)圖像， 之后在強(qiáng)度水平上對其進(jìn)行歸一化。強(qiáng)度歸一化需要對整體比例因子的定 義，將所述整體比例因子應(yīng)用到所有圖像體素以調(diào)整圖像強(qiáng)度來匹配正常 人群。
空間對準(zhǔn)在對例如用于評價癡呆患者的脫氧葡萄糖(FDG) PET數(shù)據(jù) 的大腦功能圖像的自動評價中是一個非常關(guān)鍵的步驟。目的在于識別表現(xiàn) 出低強(qiáng)度的大腦區(qū)域，其指示(在FDG示蹤劑的情況下)了下降的葡萄糖 代謝率，因此病理上影響大腦組織。受影響區(qū)域的空間分布為癡呆潛在原 因的特征，并且是對諸如阿爾茨海默疾病和額顳癡呆的疾病進(jìn)行鑒別診斷 的重要的生物界標(biāo)物。
對于功能性神經(jīng)圖像的自動評價而言，應(yīng)首先彈性地使患者圖像與模 板PET圖像(其限定了常用的參考幀)進(jìn)行配準(zhǔn)。將這些圖像與諸如 Talairach圖集圖像的圖集圖像進(jìn)行對準(zhǔn)。接著，使整體強(qiáng)度水平歸一化， 這是由于成像方案和患者間代謝率的不同可引起大腦中絕對示蹤劑攝取的 顯著不同。最后，執(zhí)行在患者圖像中強(qiáng)度和無癥狀集合圖像中強(qiáng)度之間的 體素取向統(tǒng)計比較，在預(yù)先限定的顯著水平上探測到低強(qiáng)度。正常集合圖 像提供健康人群內(nèi)出現(xiàn)的差異的模型。所述模型對包括患者協(xié)議和成像系 統(tǒng)的一系列因子是特異的。統(tǒng)計比較得到統(tǒng)計參數(shù)圖，視覺上對其進(jìn)行解 釋用于診斷目的。
對準(zhǔn)在圖像評價中是重要的，并且還用于將患者數(shù)據(jù)對準(zhǔn)到模板圖像、將健康人群樣本內(nèi)的圖像彼此配準(zhǔn)以及用于將模板與健康人群樣本空間歸 一化。因此，這一對準(zhǔn)的精度是至為重要的，這是由于其直接關(guān)系到評價 的有效性。例如，健康患者樣本中不準(zhǔn)確的圖像對準(zhǔn)誘發(fā)模型中較高的標(biāo) 準(zhǔn)差，直接導(dǎo)致下降的統(tǒng)計檢驗(yàn)敏感度。通過優(yōu)化擬合參數(shù)的彈性配準(zhǔn)方 法來實(shí)現(xiàn)兩幅PET圖像的空間對準(zhǔn)，并且由于計算效率的約束，所采用的 非線性變換的維度通常受到約束。
提出的用于空間對準(zhǔn)的備選方法為執(zhí)行PET和MR圖像之間的患者 內(nèi)、模態(tài)間的剛性配準(zhǔn)，接著是MR圖像與MR模板圖像(其已經(jīng)與PET 模板進(jìn)行了對準(zhǔn))的彈性配準(zhǔn)。所得到的兩個變換可級連起來并應(yīng)用到患 者的PET圖像上以導(dǎo)出立體定向的歸一化患者PET圖像。
對于基于配準(zhǔn)方法的圖像對準(zhǔn)而言，至少存在兩個限制。 一為彈性變 換模型的復(fù)雜度。實(shí)際上，例如，如果假定基于樣條的插值，則通過采用 有限數(shù)目的樣條控制點(diǎn)，通過約束所采用的變換模型中的自由度，所述復(fù) 雜度通常是有限的。這意味著盡管可以補(bǔ)償寬的形狀差異，但無法補(bǔ)償具 有高空間頻率結(jié)構(gòu)差異。 一個突出的示例為心室腔的形狀，其具有高的對 象間形狀差異，以及腔中腦脊髓流體與周圍腦組織之間的高對比度。彈性 配準(zhǔn)的有限復(fù)雜性導(dǎo)致空間對準(zhǔn)確性圖像群體內(nèi)的剩余方差。當(dāng)試圖估計 PET和MR圖像之間的剛性變換時，可引起另一個問題?？梢岳?頭骨 剝離"預(yù)處理步驟，這是由于頭骨結(jié)構(gòu)不出現(xiàn)在PET圖像中，因此可以使 PET圖像和MR圖像之間的剛性配準(zhǔn)失去穩(wěn)定。
當(dāng)分析PET圖像時，流動估計是一個困難的任務(wù)，通常有利地使用 MR圖像的良好的流動估計特征來增強(qiáng)從PET圖像中搜集的數(shù)據(jù)的值。盡 管存在人們所熟知的有關(guān)在MR掃描儀附近操作PET探測器的技術(shù)挑戰(zhàn)， 但是一直存在一種生成組合的PET/MR成像設(shè)備的要求。PET探測器技術(shù) 中的最新發(fā)展使得可能在不遠(yuǎn)的將來實(shí)現(xiàn)這種掃描儀，可能起始于應(yīng)用特 定的掃描儀設(shè)備(例如，僅用于頭部的)，并且改進(jìn)到更一般的成像系統(tǒng)。 由于PET探測器通常利用電子級聯(lián)光電倍增管，因此MR掃描儀的強(qiáng)BO 場會破壞這些利用帶電粒子的探測器。受讓給飛利浦醫(yī)療系統(tǒng)(Philips Medical system)、在2007年1月11日提交的同時待審臨時申請#60/884，486 中提出了解決這一困境的一種方法。另一個可能的解決方法是使用PET探測器，所述探測器使用固態(tài)探測器元件來代替更典型的光電位增管。另一
種解決方法是使患者(例如連同患者支撐)在MR和PET成像區(qū)域之間移 動。神經(jīng)成像中的應(yīng)用也可從功能性成像(均經(jīng)由PET，并利用fMRI中的 BOLD效果)和MR解剖成像的組合中受益。例如，PET和MR數(shù)據(jù)的相 關(guān)將更好地實(shí)現(xiàn)癲癇灶的定位。
在PET成像中，通過探測附著到生化示蹤劑的放射性同位素的衰變來 生成圖像。大腦的PET成像生成所應(yīng)用的示蹤劑的攝取的定位、經(jīng)時間分 辨的測量值。但是，為了定量地估計潛在生理過程的參數(shù)，需要模型來描 述示蹤劑從血漿到所成像的組織的運(yùn)輸。將這種模型擬合到PET數(shù)據(jù)通常 需要估計動脈血流速率和示蹤劑濃度，稱為"輸入函數(shù)"。獲得這種測量值 最準(zhǔn)確的方法是對動脈血的直接采樣。這是一種介入式方法，給患者帶來 在巨大的不便，因此，希望得到更舒適的備選方法。
通常測量動脈血流，臨床醫(yī)生可以確定在已知時間點(diǎn)進(jìn)入大腦的示蹤 劑的濃度，并且之后將那些值與所得圖像進(jìn)行比較。為了避免對患者動脈 血介入式采樣過程，通常采用后處理方法，例如，使用比例因子，其由健 康人群的預(yù)成像采樣內(nèi)的平均強(qiáng)度值來限定。但是，這種方法一般是次優(yōu) 的，并且可以導(dǎo)致所導(dǎo)出的參數(shù)圖中的偽影。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)一個方面，提供了一種使用正電子發(fā)射斷層攝影掃描儀的自動診 斷方法。產(chǎn)生了感興趣區(qū)域的診斷圖像。從知識維護(hù)引擎查詢來自以前的 成像掃描和診斷的數(shù)據(jù)。對所述診斷圖像進(jìn)行分析，識別看起來與從無癥 狀對照集合得到的圖像不同的圖像區(qū)域。
根據(jù)另一方面，提出了正電子發(fā)射掃描裝置。成像部分生成對象的一 部分的正電子發(fā)射斷層攝影的圖像。圖像存儲器存儲重建后的正電子發(fā)射 斷層攝影的圖像。分析處理器對正電子發(fā)射斷層攝影的圖像進(jìn)行分析，并 且分配指示診斷的評分。知識維護(hù)引擎向分析處理器提供先前收集的數(shù)據(jù)， 以輔助分析處理器的分析。濾波器(74)將來自知識維護(hù)引擎的信息限定 為與當(dāng)前研究最相關(guān)的信息。
根據(jù)另一個方面，提供了一種診斷圖像配準(zhǔn)方法。產(chǎn)生了感興趣區(qū)域的第一診斷圖像。還產(chǎn)生了感興趣區(qū)域的第二診斷圖像。所述第一和第二 診斷圖像相對于圖像中出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行對準(zhǔn)。
根據(jù)另一方面，提供了一種診斷成像方法。第一圖像模態(tài)產(chǎn)生感興趣 區(qū)域的第一診斷圖像。第二圖像模態(tài)產(chǎn)生感興趣區(qū)域的第二診斷圖像，所 述第二模態(tài)與所述第一模態(tài)不同。將所述第一和所述第二診斷圖像進(jìn)行對 準(zhǔn)。之后對出現(xiàn)在所述第一和所述第二診斷圖像的至少一個中的醫(yī)學(xué)異常 進(jìn)行診斷。
根據(jù)另一方面，提供一種雙模態(tài)掃描裝置。所述裝置的磁共振成像部 分能夠生成成像區(qū)域中對象的至少一部分的磁共振圖像。磁共振圖像存儲 器存儲重建后的磁共振圖像。所述裝置的正電子發(fā)射斷層攝影部分能夠生 成所述對象的至少一部分的正電子發(fā)射斷層攝影的圖像。正電子發(fā)射斷層 攝影圖像存儲器存儲重建后的正電子發(fā)射斷層攝影圖像。圖像配準(zhǔn)處理器 對磁共振圖像和正電子發(fā)射斷層攝影的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和組合，形成一對共 配準(zhǔn)圖像。圖像存儲器存儲共配準(zhǔn)圖像。分析處理器分析共配準(zhǔn)圖像并且 分配指示診斷的特征向量。知識維護(hù)引擎向分析處理器提供先前收集的數(shù) 據(jù)以輔助分析處理器的分析。過濾器將來自知識維護(hù)引擎的信息限制在與 當(dāng)前研究最相關(guān)的信息。
根據(jù)另一方面，提供了一種診斷成像裝置。圖像構(gòu)建部分生成對象的 一部分的診斷圖像。圖像存儲器存儲多個重建后的圖像。圖像配準(zhǔn)處理器 對來自圖像存儲器的至少兩幅圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和組合，形成一對共配準(zhǔn)圖像。 共配準(zhǔn)圖像存儲器存儲共配準(zhǔn)圖像。
根據(jù)另一個方面，提供了一種用于確定對象感興趣區(qū)域中示蹤劑攝取 量的方法。將界標(biāo)有示蹤劑的放射性同位素注射到對象內(nèi)。利用第一圖像 模態(tài)產(chǎn)生感興趣區(qū)域第一診斷圖像。利用第二圖像模態(tài)產(chǎn)生感興趣區(qū)域的 第二診斷圖像，所述第二模態(tài)與所述第一模態(tài)不同。根據(jù)第一診斷圖像， 利用磁共振掃描儀來確定進(jìn)入感興趣區(qū)域的血流量。計算出感興趣區(qū)域中 示蹤劑攝取量。
根據(jù)另一方面，提供了一種雙模態(tài)掃描裝置。磁共振成像部分生成成 像區(qū)域中對象的至少一部分的磁共振圖像。磁共振圖像存儲器存儲重建后 的磁共振圖像。正電子發(fā)射斷層攝影部分生成所述對象的所述部分的正電子發(fā)射斷層攝影的圖像。正電子發(fā)射斷層攝影圖像存儲器存儲重建后的正 電子發(fā)射斷層攝影的圖像。攝取處理器通過應(yīng)用以下關(guān)系式計算所述對象 的所述部分中的示蹤劑攝取的量
C。( )' c。w
其中，C,(O是組織濃度，C。(/)是動脈濃度，yt,是常數(shù)，B代表游離示 蹤劑成份。
一個優(yōu)勢在于自動鑒別診斷和低強(qiáng)度模式分類。 另一個優(yōu)勢在于立體定向歸一化的提高的精度。
另一個優(yōu)勢在于在結(jié)果上的提高的一致性，即使是成像過程或者硬件 部件方面有所改變。
另一個優(yōu)勢在于對象中神經(jīng)圖像改善了的對準(zhǔn)。
在閱讀和理解以下詳細(xì)描述的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解本發(fā)明 其他的優(yōu)勢。


本發(fā)明可采用各種部件以及部件的布置，各種步驟以及步驟的安排。 附圖僅用于說明優(yōu)選實(shí)施例，不應(yīng)解釋為限制本發(fā)明。
圖l為掃描儀經(jīng)過的步驟的流程圖，以創(chuàng)建自動診斷； 圖2為根據(jù)本申請的圖像配準(zhǔn)過程的流程圖； 圖3為根據(jù)本申請的示蹤劑攝取測量的流程圖； 圖4為根據(jù)本申請的組合PET/MR的示意性圖示。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在本申請轉(zhuǎn)向?qū)θ舾墒纠詫?shí)施例的描述。盡管本申請包括對組合 PET/MR掃描儀的描述，但應(yīng)該理解的是自動診斷技術(shù)和基于界標(biāo)的空間 對準(zhǔn)不依賴于多模態(tài)系統(tǒng)，而僅通過其得到增強(qiáng)。本申請首先討論利用PET 成像的自動診斷，之后是基于界標(biāo)的PET圖像的空間對準(zhǔn)。這兩個概念都 通過并行MR成像數(shù)據(jù)而增強(qiáng)，但MR數(shù)據(jù)不是必須的。之后，利用MR
15流動測量值的這一利處，申請轉(zhuǎn)向PET圖像之間的強(qiáng)度值的縮放。則本申
請為多模態(tài)環(huán)境奠定了基礎(chǔ)。
PET或其他診斷圖像可單獨(dú)用于自動診斷醫(yī)學(xué)疾病。同樣，參考對退 行性神經(jīng)疾病的診斷來描述本實(shí)施例，但應(yīng)該理解的是PET成像模態(tài)的本 質(zhì)可與大量其他診斷結(jié)合使用?，F(xiàn)在參考圖1，示出了一種用于自動評價癡 呆的系統(tǒng)。利用數(shù)據(jù)分析處理器62來執(zhí)行對PET圖像數(shù)據(jù)的分析60。另 一種可能是單光子發(fā)射計算機(jī)斷層攝影(SPECT)圖像數(shù)據(jù)可用于代替PET 圖像數(shù)據(jù)。探測到校準(zhǔn)后的生理輸入數(shù)據(jù)和無癥狀集合之間存在顯著的偏 差。系統(tǒng)10在步驟64中記錄下偏差，并且在步驟66中對疾病進(jìn)行分類。 標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計檢驗(yàn)，例如當(dāng)前使用的檢驗(yàn)，作為直接的實(shí)現(xiàn)方式。這種比較的 結(jié)果為給予視場中每一個位置的數(shù)據(jù)集， 一種差異測量，指示了在患者數(shù) 據(jù)中的特定位置處的示蹤劑攝取與對照集合中的相應(yīng)位置之間的偏差。這 些偏差的空間分布為(在FDG示蹤劑的情況下)癡呆類型的特征。
將顯著低強(qiáng)度區(qū)域的空間分布(對于FDG示蹤劑而言的低葡萄糖攝取) 與表示疾病具體類型的一組模型進(jìn)行比較。所述一組模型可以從相對于健 康參考集合來對確診的患者進(jìn)行的基于組的檢測中推導(dǎo)出來。將這些模型 與從當(dāng)前患者導(dǎo)出來的模式進(jìn)行比較，提供了執(zhí)行全自動鑒別診斷的定量 基礎(chǔ)。這一步驟實(shí)現(xiàn)了對輸入患者圖像數(shù)據(jù)的完全計算機(jī)輔助診斷。
作為自動診斷的基礎(chǔ)，系統(tǒng)使用若干知識來源，其均為集合知識維護(hù) 引擎70的一部分。例如，所述知識維護(hù)引擎70可以為醫(yī)院范圍的數(shù)據(jù)庫 或者更大范圍，如多醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，或者可公開査閱的信息數(shù)據(jù)庫。盡 管，具有掃描儀特異數(shù)據(jù)是有利的，但是具有盡可能多的臨床數(shù)據(jù)以輔助 診斷也是有利的。如果即時掃描儀沒有執(zhí)行足夠的掃描來適當(dāng)?shù)刂С衷\斷， 則知識維護(hù)引擎70確保可得到適當(dāng)?shù)奶娲鷶?shù)據(jù)。
首先，知識維護(hù)引擎70包含采集方案數(shù)據(jù)庫72。如結(jié)合形態(tài)輸入數(shù)據(jù) 對生理輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)所需的，該數(shù)據(jù)庫提供當(dāng)前使用的采集方案的模 態(tài)和示蹤劑特異信息特征。通常數(shù)據(jù)的分析取決于使用的示蹤劑，從而提 供信息使得過濾器74可以選擇使用了合適的示蹤劑或者可比較示蹤劑的以 前的掃描。
系統(tǒng)可得到的另一信息來源為對照集合數(shù)據(jù)庫76。該數(shù)據(jù)庫提供采集特異信息，需要所述信息以指出個體患者數(shù)據(jù)集在哪一部位以及多大程度 上與對照集合顯著不同。對照集合數(shù)據(jù)庫76包含健康對象的樣本用于比較。 這一信息對于決定患者是否在經(jīng)受疾病的折磨是重要的，所述疾病由患者 圖像與對照集合的差異指示出來。如果患者的掃描示出低強(qiáng)度區(qū)域不在對 照集合中，則很可能需要進(jìn)一步研究。理想的，對照集合包括在本掃描儀
系統(tǒng)上得到的圖像；強(qiáng)度、校準(zhǔn)、偽影等為集合和本圖像數(shù)據(jù)上是相同。 或者可以構(gòu)建補(bǔ)償算法使對照集合歸一化到本圖像。
更具體地，將每一個體素的強(qiáng)度與一個或多個正常腦掃描的相應(yīng)體素 強(qiáng)度進(jìn)行比較?；谶@些比較，可能對或多或少有些癡呆特征的大腦區(qū)域 進(jìn)行加權(quán)，分析60確定患者是否健康，可能示出癡呆的跡象等。另外，使 用與正常的體素顯著不同的體素來生成偏差模式64。
系統(tǒng)可還包括幾何參考數(shù)據(jù)庫78。該數(shù)據(jù)庫限定對照集合和校準(zhǔn)后的 患者數(shù)據(jù)的常見幾何參考系統(tǒng)。其包含用于識別和匹配患者數(shù)據(jù)和對照集 合中的相應(yīng)結(jié)構(gòu)的所有信息，如確定兩者之間的偏差模式的空間分布所需 的，使得兩個數(shù)據(jù)集可在幾何上對準(zhǔn)。這一成份對于數(shù)據(jù)采集的幾何布置 以及目標(biāo)應(yīng)用是特異的。
知識維護(hù)引擎70還包含疾病模板數(shù)據(jù)庫80。該數(shù)據(jù)庫包含疾病和采集 特異性信息，用于探測根據(jù)對照集合的偏差的空間分布，并且將所述空間 分布分類為特征模式，其允許對相應(yīng)大腦區(qū)域中不同形式的癡呆進(jìn)行評分。 例如，疾病模板80包括癥狀性集合或者各種癡呆或癡呆成份的特征的圖像 陣列。同樣，過濾器74可將來自控制集合數(shù)據(jù)庫76、幾何參考數(shù)據(jù)庫78 和疾病模板數(shù)據(jù)庫80的比較研究限制到與當(dāng)前患者最相關(guān)的研究。例如， 可僅利用使用了相同示蹤劑、幾何、疾病模式等的數(shù)據(jù)來分析當(dāng)前掃描。
按照目標(biāo)、當(dāng)前的應(yīng)用來適當(dāng)?shù)剡x擇并且配置知識來源。例如，這使 得根據(jù)預(yù)先限定的知識來源集中選擇適當(dāng)?shù)闹R來源。根據(jù)從電子病歷中 檢索的數(shù)據(jù)或交互地通過技術(shù)人員執(zhí)行數(shù)據(jù)采集而自動完成這一過程。隨 著成像過程的推進(jìn)，系統(tǒng)可調(diào)整小的不一致性，基于(例如)采集方案中 的變化、成像裝備中的變化等，要求來自知識維護(hù)引擎70的不同信息子集。 知識來源中超過某一安全界限的變化或偏差可以發(fā)出信號，以免其危害最 終模式分類和評分的質(zhì)量。如果合適的話，系統(tǒng)可利用當(dāng)前掃描結(jié)果來更
17新知識維護(hù)引擎70?？梢杂少|(zhì)量控制處理器82來執(zhí)行這個和其他維護(hù)任 務(wù)，以確保知識維護(hù)引擎70的內(nèi)部一致性。
知識維護(hù)引擎70保護(hù)結(jié)果免于輸入圖像采集中的失?；蛟谶`背正常集 合的有效應(yīng)用范圍的病人客戶中的變化。以這種形式，系統(tǒng)可用于探測和 監(jiān)控新知識來源的積累，如由神經(jīng)退行性疾病的特定形式或新的和更多的 異性示蹤劑物質(zhì)所需要的。例如，其不僅對于神經(jīng)退行性疾病的早期診斷， 而且還對于利用更好和更特異性的藥物對其進(jìn)行治療的發(fā)展都是很重要的 工具。
偏差模式64與癡呆特征模式陣列80的比較66導(dǎo)致一系列相似性/不 相似性值或向量。在一個實(shí)施例中，這些向量的取向/方向指示了癡呆類型， 并且其幅度指示了癡呆進(jìn)展的程度。
一旦分析完成，系統(tǒng)向分析后的圖像分配一個診斷分?jǐn)?shù)84 (例如特征 向量)。這向臨床醫(yī)生提供了對疾病類型的估計。在大腦掃描的具體情況中， 系統(tǒng)識別從掃描中可得到的癡呆的類型。分?jǐn)?shù)可以反映概率，即所指示的 診斷是正確的診斷的置信度。分?jǐn)?shù)還可反映在診斷中發(fā)揮作用各種因子， 例如受影響的區(qū)域、低強(qiáng)度程序、低強(qiáng)度范圍等。優(yōu)選地， 一旦向臨床醫(yī) 生提供所述分?jǐn)?shù)，則其可以批示對疾病類型和嚴(yán)重性的立即的估計。
任選地，在開始任何診斷之前，使用兩種模態(tài)產(chǎn)生感興趣區(qū)域的圖像。 另夕卜，可以通過使PET圖像與諸如MR、 CT等的在其中對準(zhǔn)點(diǎn)可清晰識別 出來的圖像組合來產(chǎn)生共配準(zhǔn)圖像。盡管PET和MRI表示基本上不同圖像 采集的技術(shù)，這極大地有助于兩種模態(tài)的令人稱贊的本質(zhì)，但在兩種成像 模態(tài)中出現(xiàn)某些界標(biāo)。通過參考兩幅圖像中的這些界標(biāo)，通過使模態(tài)間剛 性配準(zhǔn)與自動MR界標(biāo)提取組合，可以將圖像共配準(zhǔn)到利用兩種模態(tài)的優(yōu) 勢的表示上。在示出的實(shí)施例中，同時采集PET和MR圖像或利用掃描裝 備以已知的空間關(guān)系順序地采集，從而PET和MR圖像內(nèi)在地對準(zhǔn)。
如果將圖像全縮放到相同的尺寸，并且如果還使其亮度、強(qiáng)度和其他 圖像性質(zhì)歸一化，則將患者圖像與對照集合76的健康大腦圖像進(jìn)行比較， 以及與疾病模板80的疾病圖像進(jìn)行比較將會更準(zhǔn)確。生成標(biāo)稱頭骨尺寸和 取向，并且選擇對準(zhǔn)點(diǎn)。在配準(zhǔn)90中，識別出患者圖像中相應(yīng)的點(diǎn)，并且 彈性變換患者圖像，使得患者圖像的對準(zhǔn)點(diǎn)重疊在模板的對準(zhǔn)點(diǎn)上。在一個實(shí)施例中，對準(zhǔn)點(diǎn)僅在MR圖像中，并且類似地變換本質(zhì)上對準(zhǔn)后的PET 圖像。在另一個實(shí)施例中，使用PET或SPECT圖像中一些對準(zhǔn)點(diǎn)。點(diǎn)的 數(shù)目可以是幾個，或者大量的。在頭部的一個實(shí)施例中，提取骨骼形成頭 骨圖像，并且通過對準(zhǔn)兩幅圖像來確定所述變換。在其他實(shí)施例中，僅使 用頭骨中所選擇的點(diǎn)和/或軟組織來確定變換。參考圖2，可以由已知的幾 何生成92對準(zhǔn)模板，所述幾何為體模94、正常尺寸的患者頭骨、先驗(yàn)圖像 的平均等。所述模板具有可容易識別的界標(biāo)物或者結(jié)構(gòu)。
通過模板和之前對準(zhǔn)后的圖集提供數(shù)學(xué)變換模型以及常見匹配目標(biāo)結(jié) 構(gòu)?？梢允褂每臻g對準(zhǔn)的不同形式，例如，可以使用幾何大腦模型來確定 大腦解剖結(jié)構(gòu)，如由MRI數(shù)據(jù)、配準(zhǔn)到對照集合的"平均"示蹤劑攝取模 式、提取MRI和PET數(shù)據(jù)中清晰可見并且明確識別的常見解剖界標(biāo)等中所 導(dǎo)出的。
高分辨率MR圖像中的界標(biāo)的準(zhǔn)確限定實(shí)現(xiàn)了對象中改善的神經(jīng)(以 及其他)圖像的對準(zhǔn)。在大腦圖像的特定情況下，使所選擇結(jié)構(gòu)的區(qū)域中 的局部偏差最小化。來自MR圖像的自動界標(biāo)提取96用于使對象的相同感 興趣區(qū)域的相應(yīng)PET圖像與模板對準(zhǔn)。這通常包括兩個步驟估計MR圖 像中的界標(biāo)，以及將PET和MR圖像與模板剛性配準(zhǔn)98。優(yōu)選地，MR圖 像中界標(biāo)位置的提取是自動的。或者，可由成像技術(shù)人員手動執(zhí)行，但這 一種方法會使時間更加緊張。首先，在特征二維平面集中估計界標(biāo)的稀疏 集的位置。例如，可以通過實(shí)施MR控制臺上可得到的SmartExam，包來 完成。接著，執(zhí)行解剖結(jié)構(gòu)的三維模型的初始定位。通過使用先前獲得的 界標(biāo)，可以確定這些結(jié)構(gòu)(例如，腦室、小腦和腦干)的尺寸和取向。接 著，細(xì)化初始模型，并且所述模型適于匹配當(dāng)前對象的解剖結(jié)構(gòu)的位置、 取向和形狀。最后，根據(jù)最終三維模型定位來限定解剖結(jié)構(gòu)界標(biāo)集。這些 界標(biāo)可以是三維模型本身的點(diǎn)。
在MR圖像中識別出界標(biāo)后，在PET圖像中識別所述界標(biāo)，使得PET 圖像或者兩幅圖像可以與模板對準(zhǔn)。首先，通過使用所估計的剛性配準(zhǔn)參 數(shù)將界標(biāo)從MR空間變換到PET空間。已知至少兩幅PET圖像中的這些界 標(biāo)的位置(例如，當(dāng)前對象的圖像以及從對照集合中導(dǎo)出的模板圖像)，則 可以將這些圖像按如下對準(zhǔn)到共用空間。相應(yīng)界標(biāo)的位置可用于限定任意空間位置的變換。例如，可以使用薄板樣條插值。所述插值實(shí)現(xiàn)對圖像的 重采樣，從而可以與一幅圖像對準(zhǔn)地對另一幅圖像進(jìn)行重采樣。這種共配
準(zhǔn)的圖像為臨床醫(yī)生提供了 MR和PET模態(tài)兩者的優(yōu)點(diǎn)。
為了減輕并增強(qiáng)圖像的共配準(zhǔn)，可以計算示蹤劑的特征。如先前所提 到的，常見的測量進(jìn)入大腦血流的方法包括介入式的、消耗時間的動脈采 樣，其給患者帶來極大的不舒適性。最新的MR掃描儀可以被配置為經(jīng)由 頸動脈以高精度測量進(jìn)入大腦的血流，并且因此攝取處理器102可計算示 蹤攝取。參考圖3，在PET掃描期間，將已知體積的放射性同位素引入患 者104內(nèi)，所述放射性同位素界標(biāo)有生物示蹤劑。對于大腦成像而言，葡 萄糖是常見的示蹤劑。通過知道進(jìn)入大腦的血流，以及放射性同位素的體 積，可直接計算出到達(dá)大腦的示蹤劑的濃度。假定示蹤劑基本上處于組織 中，并且基本上沒有或者根本沒有洗出，則可以將所成像的濃度分為游離 示蹤劑成份和表示結(jié)合示蹤劑106的累積示蹤成份。Patlak模型是針對該計 算的示例性模型。另外，假定游離示蹤劑成份遵循一般的血流活動，其動 力學(xué)比代謝速率更快，使得游離示蹤劑成份接近常數(shù)B。因此，可以通過 以下方程表達(dá)模型的兩個成份
氛&i_"
在PET圖像中，以比較的形式測量108組織濃度C,W，并且使用MR 流動估計技術(shù)測量110動脈濃度C。(0，實(shí)現(xiàn)流入估計的常數(shù)^。結(jié)果，確 定組織中活動的絕對水平，并且假定可得到參考或控制圖像集的相應(yīng)的測 量值，可確定112適當(dāng)?shù)谋壤蜃?。已?jīng)描述了攝取計算用于測量進(jìn)入大 腦的示蹤劑的攝取，但是應(yīng)該理解的是，已經(jīng)預(yù)想到了其他感興趣區(qū)域中 的攝取和域使用放射性同位素的其他示蹤界標(biāo)。本申請還應(yīng)用于SPECT。 隨著可得到的示蹤劑和數(shù)據(jù)采集幾何形狀的改善，SPECT成像可能變得與 PET—樣快，并且還允許藥代動力學(xué)建模。
參考圖4， 一個組合或混合磁共振(MR)和PET數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)llO， 其生成本質(zhì)上對準(zhǔn)的PET和MR圖像。要理解的是多模態(tài)系統(tǒng)出于方便的 原因是理想的；還預(yù)想到從遠(yuǎn)程定位或空間置換的不同掃描儀得到的圖像，并且相似可行。圖示的掃描儀110為共面系統(tǒng)，但其他掃描儀取向是同樣 合理的，例如，并排系統(tǒng)、插入系統(tǒng)等。磁共振掃描儀包括磁體112，所述
磁體包括多個導(dǎo)體線圈繞組(圖4中由帶有交叉線的方框示意性示出)，其 在成像區(qū)域114內(nèi)生成靜態(tài)磁場Bo。磁體12可能是超導(dǎo)的或者本質(zhì)上是電 阻性的；在前者的情況下，通常將磁體112置于低溫容器中或者其他冷卻 系統(tǒng)中(未示出)。圖示的磁體112為具有通過成像區(qū)域114的相對水平的 Bo場的螺線管磁體。盡管將B。場的極性示為從左向右，但相反的極性也是 合適的。在其他實(shí)施例中，可以其他方式對磁體112進(jìn)行定向，以產(chǎn)生垂 直或其他取向的靜態(tài)磁場。
磁共振掃描儀還包括磁場梯度組件，在圖4的示例性實(shí)施例中包括梯 度線圈繞組116，所述繞組配合地在靜態(tài)磁場B。上疊加響應(yīng)于所選擇的梯 度線圈繞組116的選擇性通電的磁場梯度。任選地，磁場梯度線圈、磁體、 或兩者可包括其他未示出的特征用于形成、穩(wěn)定以及動態(tài)調(diào)整磁場，例如， 無源鐵磁墊片、有源勻場線圈等。磁共振掃描儀還包括射頻激發(fā)和接收系 統(tǒng)118。所述射頻系統(tǒng)包括至少一個部件，例如圖示的射頻線圈118，可在 適當(dāng)?shù)纳漕l上對其通電以激發(fā)置于成像區(qū)域114的對象中的磁共振。所述 線圈118還可用于射頻接收器，以接收或探測RF激發(fā)后從成像區(qū)域114 發(fā)射的磁共振。在一些實(shí)施例中，不同線圈用于激發(fā)和接收操作。例如， 內(nèi)置線圈118可用于激發(fā)磁共振，可在成像區(qū)域114中的對象之上或者靠 近所述對象處對不同的、局部線圈(未示出)進(jìn)行定位，以探測磁共振。 可預(yù)想到利用內(nèi)置線圈、局部線圈或兩者的不同組合，可將相同的磁共振 掃描儀以不同的方式進(jìn)行配置。
在磁共振采樣存儲器120中存儲所接收的磁共振樣本。磁共振重建處 理器122應(yīng)用適合的重建算法，以對磁共振樣本進(jìn)行重建而形成存儲在磁 共振圖像存儲器124中的重建后的圖像。重建處理器122應(yīng)用重建算法， 所述算法與用于生成磁共振數(shù)據(jù)的所選擇的空間編碼相適。例如，傅里葉 重建算法可適于對Cartesian編碼的磁共振數(shù)據(jù)進(jìn)行重建。
繼續(xù)參考圖4，圖示的組合或混合MR和PET數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)110還包 括用于執(zhí)行PET數(shù)據(jù)采集的輻射探測器。在圖4的示意性示例中，輻射探 測器包括輻射探測器的第一和第二陣列130、 132。如將要描述的，每一個圖示的通用平面探測陣列130、 132包括閃爍體層和一層基于電子倍增器的 光子探測器，但是，可以預(yù)想到其他探測器配置，例如，置于成像區(qū)域U4 周圍的圓柱形探測器。還可預(yù)想到固態(tài)輻射探測器和固態(tài)光子探測器。將 每一個輻射探測器陣列130、 132配置為探測由正電子-電子湮滅事件發(fā)射 的511keV伽馬射線。在PET數(shù)據(jù)釆集中，假定兩束基本上同時發(fā)生的 5HkeV伽馬射線起源于相同的正電子-電子湮滅事件，因此位于沿"響應(yīng) 線"(LOR)的某個位置處，所述響應(yīng)線連接兩個基本上同時發(fā)生的511keV 伽馬射線探測事件。有時也將響應(yīng)線稱為投影或射線，采集的PET數(shù)據(jù)指 投影數(shù)據(jù)。
在常規(guī)PET中，將基本上同時發(fā)生的511keV伽馬射線探測事件限定 為在所選擇的短時間窗口內(nèi)(諸如，彼此的一納秒內(nèi))發(fā)生的兩個511keV 伽馬射線探測事件。由于相對于探測器元件的可變的湮滅位置，因此在基 本上同時發(fā)生的伽馬光子探測事件之間出現(xiàn)小的(例如，亞納秒)時間差 異。稱為飛行時間PET或者TOF-PET的相關(guān)技術(shù)利用這一小的時間差異 進(jìn)一步沿LOR定位正電子-電子湮滅事件。
混合系統(tǒng)110的輻射探測器陣列130、 132用于采集PET或者TOF-PET 數(shù)據(jù)。由PET數(shù)字化單元134處理伽馬射線探測事件，所述單元執(zhí)行探測 事件的時間-數(shù)字轉(zhuǎn)化(TDC)以及模數(shù)轉(zhuǎn)化(ADC)，以及執(zhí)行聚類、能 量估計、時間戳和定位的單處理單元(singles processing unit) 136。所述單 處理單元任選地濾出在選擇能量窗以外的探測，所述能量窗以預(yù)期的 511keV伽馬射線能量為中心。在一些實(shí)施例中，對輻射探測器像素化，使 得限定投影的伽馬射線探測事件的空間定位與輻射探測器陣列130、 132的 輻射探測器的像素尺寸(即，物理尺寸)相對應(yīng)。在其他實(shí)施例中，聚類 可以由諸如Anger邏輯等的塊讀出算法來應(yīng)用，以提供限定投影的伽馬射 線探測事件的進(jìn)一步空間定位細(xì)化。重合探測處理器138采用時間窗以識 別基本同時發(fā)生的伽馬射線探測事件，其因此很可能對應(yīng)于共同的正電子-電子湮滅事件并且因此限定投影或者響應(yīng)線。
用于TOF處理而言，所述單處理136以及重合探測處理138可以互換 或者交錯，使得可使用所識別的基本上同時發(fā)生的或者重合的探測事件之 間的時間差異來沿投影或者響應(yīng)線對正電子-電子湮滅事件進(jìn)行空間 位。將得到的PET或者TOF-PET數(shù)據(jù)存儲在PET數(shù)據(jù)存儲器140上。PET 重建處理器142使用合適的重建算法來處理投影或者定位后的投影數(shù)據(jù)， 以生成存儲在PET圖像存儲器144中的重建后的圖像。例如，可以采用過 濾后的反投影算法或者迭代重建算法。圖4的系統(tǒng)包括不連續(xù)輻射探測陣 列130、 132，用于沒有完全圍繞對象的PET。由于"丟失"投影或響應(yīng)線， 所述不完全的圍繞可導(dǎo)致成像偽影。例如，在圖4的系統(tǒng)中，沒有采集到 完全水平的投影，因此無法得到一般地由這種水平投影提供的關(guān)于垂直位 置的信息。有利地，如果采集并重建飛行時間PET數(shù)據(jù)，那么飛行時間定 位提供對由于不完全圍繞而丟失的信息進(jìn)行補(bǔ)償?shù)念~外的信息。作為定性 的示例，上述有關(guān)垂直位置的丟失信息可以由TOF定位垂直投影進(jìn)行補(bǔ)償， 這是因?yàn)殡娮?正電子湮滅事件沿垂直投影的時間定位提供有關(guān)其垂直位 置的信息。
任選地同時執(zhí)行MR和PET采集?？蛇x地或另外地，可以順序地(例 如，首先MR，接著是PET，或者反過來)或者交錯地完成MR和PET采 集。圖像配準(zhǔn)處理器150對重建后的MR和PET圖像進(jìn)行空間配準(zhǔn)以及任 選地時間配準(zhǔn)。如果生成共配準(zhǔn)圖像，將其存儲在共配準(zhǔn)圖像存儲器152 中。將這樣配準(zhǔn)后的圖像合適地在顯示器設(shè)備154上顯示，使用合適的二 維或者三維渲染軟件進(jìn)行渲染，或者以其他方式進(jìn)行處理。
盡管已經(jīng)具體地根據(jù)對諸如的阿爾茨海默癡呆的神經(jīng)退行性疾病的計 算機(jī)輔助診斷而描述了本系統(tǒng)，但所述系統(tǒng)也可以應(yīng)用于對其他神經(jīng)障礙 進(jìn)行診斷，例如，帕金森癥，其通常使用功能性成像進(jìn)行診斷。其還被應(yīng) 用于以其他成像模態(tài)的組合(例如，CT)方式來對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集進(jìn)行系統(tǒng)化 處理或后期處理。
已經(jīng)參考優(yōu)選實(shí)施例描述了本發(fā)明。在閱讀和理解上述詳細(xì)說明的基 礎(chǔ)上其他人可能會想到各種的修改和變更。本發(fā)明意在包括所有這些落在 附屬權(quán)利要求及其等價物的范圍內(nèi)的這些修改和變更。
權(quán)利要求
1、一種使用核發(fā)射斷層攝影掃描儀的自動診斷方法，包括產(chǎn)生感興趣區(qū)域的第一診斷圖像；向知識維護(hù)引擎(70)查詢來自以前成像掃描和診斷的數(shù)據(jù)；分析所述診斷圖像，以識別所述圖像中看起來與無癥狀對照集合的圖像不同的區(qū)域。
2、 如權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述知識維護(hù)引擎(70)包括采 集方案數(shù)據(jù)庫(72)、幾何參考數(shù)據(jù)庫(78)、對照集合數(shù)據(jù)庫(76)和疾 病模板數(shù)據(jù)庫(80)，以及確保所述知識維護(hù)引擎(70)的內(nèi)部一致性的質(zhì) 量控制處理器(82)。
3、 如權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述查詢的步驟還包括向所述知識維護(hù)引擎(70)應(yīng)用數(shù)據(jù)庫過濾器(74)，以將參考材料限 制到與當(dāng)前研究相關(guān)的那些參考材料。
4、 如權(quán)利要求1所述的方法，還包括向所述診斷圖像分配診斷特征向量，其至少指示了診斷和所述診斷是 正確的概率。
5、 如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述知識維護(hù)引擎(70)包含以 往對癡呆的診斷。
6、 如權(quán)利要求1所述的方法，還包括通過應(yīng)用以下關(guān)系式而確定進(jìn)入所述感興趣區(qū)域的血流量以確定所述感興趣區(qū)域中示蹤劑的攝取量，其中C,(/)是組織濃度，C。(/)是動脈濃度，A,是流入常數(shù)，而B表示游離示蹤劑成份。
7、如權(quán)利要求1所述的方法，還包括 通過以下方法使所述診斷圖像與第二診斷圖像對準(zhǔn) 從所述第二診斷圖像提取界標(biāo)；在一組有關(guān)所述感興趣區(qū)域的二維平面切片中估計一組稀疏的界標(biāo)；以及基于所述界標(biāo)確定用于更詳細(xì)的解剖結(jié)構(gòu)模型的初始位置估計，定位步驟包括將所述模型的參數(shù)調(diào)配到成像中的對象的解剖結(jié)構(gòu)；以及基于所述模型的定位在當(dāng)前對象的解剖結(jié)構(gòu)中進(jìn)一步限定界標(biāo)。
8、 一種核發(fā)射掃描裝置，包括成像部分，其能夠生成對象的一部分的發(fā)射斷層攝影圖像； 圖像存儲器(44)，其用于存儲重建后的發(fā)射斷層攝影圖像； 分析處理器(60)，其分析所述發(fā)射斷層攝影圖像，并且分配指示了診 斷的分?jǐn)?shù)；知識維護(hù)引擎(70)，其向所述分析處理器(60)提供先前收集的數(shù)據(jù)， 以輔助所述分析處理器(60)的分析；過濾器(74)，其將來自所述知識維護(hù)引擎(70)的信息限制到與當(dāng)前 研究最相關(guān)的信息。
9、 如權(quán)利要求8所述的發(fā)射掃描裝置，其中，所述知識維護(hù)引擎還包括質(zhì)量控制處理器(82)，其確保所述知識維護(hù)引擎(70)的內(nèi)部一致性。
10、 一種診斷圖像的配準(zhǔn)方法，包括:產(chǎn)生感興趣區(qū)域的第一診斷圖像；產(chǎn)生所述感興趣區(qū)域的第二診斷圖像;從所述第一診斷圖像中提取界標(biāo)；以及利用所提取的界標(biāo)將所述第一診斷圖像和所述第二診斷圖像與模板進(jìn) 行對準(zhǔn)。
11、 如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述對準(zhǔn)的步驟還包括 在一組有關(guān)所述感興趣區(qū)域的二維平面切片中估計一組稀疏的界標(biāo)。
12、 如權(quán)利要求ll所述的方法，其中，所述對準(zhǔn)的步驟還包括 生成所述感興趣區(qū)域的多個健康和患病的解剖圖像； 從所述健康和患病的解剖圖像中提取所述界標(biāo)；利用所提取的界標(biāo)將所述健康和患病的解剖圖像與所述模板進(jìn)行對準(zhǔn)。
13、 如權(quán)利要求12所述的方法，還包括至少使與所述模板對準(zhǔn)的所述第二圖像與已經(jīng)與所述模板對準(zhǔn)的所述健康和患病的圖像進(jìn)行比較； 基于所述比較提出診斷。
14、 如權(quán)利要求13所述的方法，其中，所述第一診斷圖像為磁共振圖 像，而所述第二診斷圖像為正電子發(fā)射斷層攝影圖像。
15、 一種診斷成像的方法，包括 利用第一圖像模態(tài)產(chǎn)生感興趣區(qū)域的第一診斷圖像； 利用第二圖像模態(tài)產(chǎn)生所述感興趣區(qū)域的第二診斷圖像，所述第二模態(tài)不同于所述第一模態(tài)；相對于所述圖像中出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)使所述第一和所述第二診斷圖像對準(zhǔn)；以及診斷出現(xiàn)在所述第一和所述第二診斷圖像中的至少一個中的醫(yī)學(xué)異常。
16、 如權(quán)利要求15所述的方法，還包括確定對象感興趣區(qū)域中的示蹤劑攝取量； 利用磁共振掃描儀確定進(jìn)入所述感興趣區(qū)域中的血流量。
17、 如權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述確定步驟還包括確定流入常數(shù)。
18、 如權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述確定步驟還包括應(yīng)用以下關(guān)系式c。(r) c。w以確定所述感興趣區(qū)域中所述示蹤劑的攝取量，其中，c,(o是組織濃度，C。(0是動脈濃度，A是流入常數(shù)，B表示游離示蹤劑成份。
19、 如權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述第一圖像模態(tài)為磁共振成 像，所述第二圖像模態(tài)為正電子發(fā)射斷層攝影和單光子發(fā)射計算機(jī)斷層攝 影中的一個，所述感興趣區(qū)域?yàn)榇竽X。
20、 如權(quán)利要求15所述的方法，其中，所述診斷步驟還包括 向知識維護(hù)引擎(70)查詢來自以前成像掃描和診斷的數(shù)據(jù)； 根據(jù)來自所述知識維護(hù)引擎(70)的數(shù)據(jù)分析所述診斷圖像；以及 將診斷分?jǐn)?shù)分配給所述診斷圖像，所述分?jǐn)?shù)指示了至少一種診斷以及所述診斷是否正確的概率。
21、 如權(quán)利要求15所述的方法，其中，所述對準(zhǔn)步驟還包括 從所述第一診斷圖像提取界標(biāo)。
22、 如權(quán)利要求21所述的方法，其中，所述對準(zhǔn)步驟還包括 在所述感興趣區(qū)域的二維平面層的集合中估計界標(biāo)的稀疏集合。
23、 如權(quán)利要求22所述的方法，還包括執(zhí)行患者間圖像對準(zhǔn)，以基于所識別的界標(biāo)限定公共坐標(biāo)系統(tǒng)中動脈 空間位置的具體變換。
24、 如權(quán)利要求15所述的方法，其中，所述對準(zhǔn)步驟還包括 從所述第一診斷圖像中提取界標(biāo);在所述感興趣區(qū)域的二維平面層的集合中估計界標(biāo)的稀疏集合；以及基于所述界標(biāo)對解剖結(jié)構(gòu)的模型進(jìn)行定位，所述定位步驟包括 將所述模型的參數(shù)調(diào)配到成像中的對象的解剖結(jié)構(gòu)；以及 基于所述模型的最終定位在所述當(dāng)前對象的解剖結(jié)構(gòu)中限定界標(biāo)。
25、 如權(quán)利要求15所述的方法，其中，所述診斷步驟還包括 向知識維護(hù)引擎(70)查詢來自以前成像掃描和診斷的數(shù)據(jù)； 根據(jù)來自所述知識維護(hù)引擎(70)的數(shù)據(jù)分析所述診斷圖像。
26、 如權(quán)利要求25所述的方法，其中，所述知識維護(hù)引擎(70)包括 采集方案數(shù)據(jù)庫(72)、幾何參考數(shù)據(jù)庫(78)、對照集合數(shù)據(jù)庫(76)和 疾病模板數(shù)據(jù)庫(80)，以及確保所述知識維護(hù)引擎(70)的內(nèi)部一致性的 質(zhì)量控制處理器(82)。
27、 如權(quán)利要求25所述的方法，其中，所述查詢的步驟還包括 向所述知識維護(hù)引擎(70)應(yīng)用數(shù)據(jù)過濾器(74)，以將參考材料限制到與當(dāng)前研究相關(guān)的那些。
28、 如權(quán)利要求25所述的方法，還包括向所述診斷圖像分配診斷分?jǐn)?shù)，其指示了至少一種診斷和所述診斷是 正確的概率。
29、 一種包含程序的計算機(jī)可讀介質(zhì)，所述程序控制診斷成像裝置(IO) 的一個或多個處理器，以執(zhí)行如權(quán)利要求15所述的方法。
30、 一種診斷成像系統(tǒng)，包括用于執(zhí)行權(quán)利要求15的步驟的模塊(22， 102， 50， 62， 70)。
31、 一種雙模態(tài)掃描裝置，包括磁共振成像部分，其能夠生成成像區(qū)域(14)中的對象的至少一個部分的磁共振圖像；磁共振圖像存儲器(24)，其用于存儲重建后的磁共振圖像； 發(fā)射斷層攝影部分，其能夠生成所述對象的所述一部分的正電子發(fā)射斷層攝影圖像；發(fā)射斷層圖像存儲器(44)，其用于存儲重建后的發(fā)射斷層攝影圖像； 圖像配準(zhǔn)處理器(50)，其用于配準(zhǔn)所述磁共振圖像和所述發(fā)射斷層攝影圖像，形成一對共配準(zhǔn)圖像；共配準(zhǔn)圖像存儲器(52)，其用于存儲所述共配準(zhǔn)圖像； 分析處理器(60)，其分析所述共配準(zhǔn)圖像并分配指示診斷的分?jǐn)?shù)； 知識維護(hù)引擎(70)，其向所述分析處理器(60)提供先前收集的數(shù)據(jù)，以輔助所述分析處理器(60)的分析；過濾器(74)，其將來自所述知識維護(hù)引擎(70)的信息限制在與當(dāng)前研究最相關(guān)的信息。
32、 一種診斷成像裝置，包括-圖像存儲器(44)，其存儲表示健康和疾病患者的感興趣區(qū)域的多個重 建后的圖像，其中，健康和疾病的圖像已經(jīng)對準(zhǔn)到模板；圖像重建處理單元(22， 42， 59)，其生成待診斷的患者的對準(zhǔn)后的代 謝和結(jié)構(gòu)圖像；圖像配準(zhǔn)處理器(卯)，其用于將從所述結(jié)構(gòu)圖像中提取的界標(biāo)配準(zhǔn)到 所述模板中相應(yīng)的界標(biāo)，以確定用于將所述結(jié)構(gòu)圖像對準(zhǔn)到所述模板的變 換；以及利用所述變換在所述至少一個所述代謝圖像上進(jìn)行操作，以將其對準(zhǔn) 到所述模板。
33、 如權(quán)利要求32所述的診斷成像裝置，還包括分析器(60)，其將所述對準(zhǔn)后的代謝圖像與所述對準(zhǔn)后的健康和疾病圖像進(jìn)行比較。
34、 一種確定對象的感興趣區(qū)域中示蹤劑的攝取量的方法，包括將界標(biāo)有示蹤劑的放射性同位素弓I入對象；利用第一圖像模態(tài)產(chǎn)生感興趣區(qū)域中或其附近的所述對象的第一診斷 圖像；利用第二圖像模態(tài)產(chǎn)生所述感興趣區(qū)域的第二診斷圖像，所述第二模 態(tài)與所述第一模態(tài)不同；根據(jù)所述第一診斷圖像，利用磁共振掃描儀確定進(jìn)入所述感興趣區(qū)域 的血流量；以及計算所述感興趣區(qū)域中示蹤劑的攝取量。
35、 如權(quán)利要求34所述的方法，其中，所述計算步驟還包括 確定流入常數(shù)。
36、 如權(quán)利要求34所述的方法，其中，所述確定步驟還包括 應(yīng)用以下關(guān)系式C。W c。w以確定所述感興趣區(qū)域中所述示蹤劑的攝取量，其中,c,(o是組織濃度， C。(0是動脈濃度，^是流入常數(shù)，B表示游離示蹤劑成份。
37、如權(quán)利要求34所述的方法，其中，所述第一圖像模態(tài)為磁共振成 像，其測量進(jìn)入所述感興趣區(qū)域的血流，所述第二圖像模態(tài)為正電子發(fā)射斷層攝影和單光子發(fā)射計算機(jī)斷層攝影之一，其測量有關(guān)所述感興趣區(qū)域 中所述示蹤劑的代謝活動。
38、 一種雙模態(tài)掃描裝置，包括磁共振成像部分，其能夠測量進(jìn)入成像區(qū)域(14)中的對象的至少一 部分的血流；發(fā)射斷層攝影部分，其能夠生成所述對象的所述一部分的代謝圖像； 發(fā)射斷層攝影的圖像存儲器(44)，其用于存儲所述代謝圖像； 攝取處理器(102)，其計算在所述對象的所述一部分中的示蹤劑攝取。
39、 一種如權(quán)利要求38所述的雙模態(tài)掃描裝置，其中，所述攝取處理 器(102)通過應(yīng)用以下關(guān)系式，計算所述對象的所述一部分中的所述示蹤 劑攝取+ 5其中，C,(f)是組織濃度， 示蹤劑成份。C。(0是動脈濃度，A是流入常數(shù)，B表示游離
全文摘要
一種用來為諸如阿爾茨海默的神經(jīng)退行性疾病的自動診斷提供圖像的掃描儀(10)。將圖像與模板(78)配準(zhǔn)(90)。相對于已經(jīng)與模板配準(zhǔn)的參考圖像數(shù)據(jù)(76，80)對所對準(zhǔn)的圖像進(jìn)行分析(60)，所述模板包含在針對低強(qiáng)度的相似模式的知識維護(hù)引擎(70)中，所述低強(qiáng)度指示了(在FDG示蹤劑的情況下)大腦中下降的葡萄糖攝取。過濾器(74)選擇針對于當(dāng)前研究的分析的最合適的參考圖像。之后，基于所述分析給予當(dāng)前研究一個作為診斷特征向量的癡呆性評分(84)，所述診斷特征向量向臨床醫(yī)生指示了疾病的類型和嚴(yán)重性。掃描儀(10)可產(chǎn)生PET或其他用于診斷的代謝和MR圖像。MR可用于測量進(jìn)入大腦的血流速率。根據(jù)血流速率和代射圖像、諸如FDG的示蹤劑，可以生成攝取圖用于自動診斷。
文檔編號A61B5/055GK101626727SQ200880007042
公開日2010年1月13日 申請日期2008年2月14日 優(yōu)先權(quán)日2007年3月6日
發(fā)明者F·文策爾, I·C·卡爾森, K·梅茨, M·庫恩, R·布赫特, S·M·揚(yáng) 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司