專利名稱：結(jié)合局部運動監(jiān)測、校正和評估的輻射成像的制作方法
結(jié)合局部運動監(jiān)測、校正和評估的輻射成像本發(fā)明涉及成像領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域和相關(guān)領(lǐng)域。在這里說明性地參考正電子發(fā)射 斷層攝影(PET)成像描述了本發(fā)明，但本發(fā)明將一般地在輻射成像中找到更普遍應(yīng)用，例 如PET、單光子發(fā)射計算斷層攝影(SPECT)等，且在采用這種輻射成像的醫(yī)療技術(shù)中找到應(yīng) 用，例如彈性分析、輻射成像監(jiān)測的輻射療法等。諸如PET和SPECT的成像技術(shù)需要采集可能與放射性藥劑發(fā)射有關(guān)的響應(yīng)線 (LOR)。在PET中，放射性藥劑發(fā)射正電子，正電子在電子-正電子湮沒事件中迅速湮沒，每 個事件的結(jié)果都導(dǎo)致發(fā)射兩束方向相反的511keV γ射線。受檢者周圍的輻射探測器探測 到基本同時的511keVY射線事件，每一基本同時的511keV探測事件的對界定探測之間的 LOR0已知(忽略散射或其他人為噪聲)電子-正電子湮沒事件的源頭位于沿LOR的某處。 在被稱為飛行時間PET(T0F PET)的變體技術(shù)中，使用兩個基本同時的511keVY射線探測 事件之間的小的時間差(或沒有時間差)來進(jìn)一步沿著LOR定位電子-正電子湮沒事件的 源頭。在SPECT中，放射性藥劑的輻射發(fā)射事件每次事件發(fā)射單個光子或粒子(或者可 能如PET中那樣可以發(fā)射并非相反取向的多個光子或粒子)。為了基于單光子或粒子探測 事件定義LOR，SPECT中使用的探測器包括準(zhǔn)直器，準(zhǔn)直器將每個探測器的視野限制到一條 視線或小角度錐形視野。在一些實施例中，使用Y照相機采集SPECT數(shù)據(jù)。這樣的γ照相 機一般包括一個、兩個、三個或更多探測器“頭”，每個探測器頭包括探測器的二維陣列，Y 照相機還包括致動器、機器人臂、掃描架或其他機構(gòu)，以使探測器頭能夠繞著受檢者運動， 任選地共形地運動，以便在線性或立體角范圍內(nèi)采集視圖?？梢詫ET、SPECT或其他LOR數(shù)據(jù)認(rèn)為是“原始”數(shù)據(jù)。在一些方法中，將LOR 數(shù)據(jù)存儲為“列表模式”數(shù)據(jù)，其中每個LOR被存儲為空間坐標(biāo)(例如，適當(dāng)?shù)赜稍诳臻g中 與LOR相交的兩個點，或由與LOR相交的單個點以及單位方向矢量等表示)和時間坐標(biāo)，即 LOR的出現(xiàn)時間。對于TOF-PET數(shù)據(jù)來說，還存儲TOF信息，例如以正電子-電子湮沒事件 沿LOR的最可能位置的形式，或事件沿LOR的最可能位置加上方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差，或表示事件 沿LOR定位的不確定性或置信區(qū)間的其他統(tǒng)計度量的形式，或存儲為兩個基本同時的探測 事件(每個事件都與其相應(yīng)出現(xiàn)時間一起存儲)，等等。例如，使用濾波反向投影、迭代反向 投影或另一種重建算法，重建列表模式數(shù)據(jù)以形成重建圖像。在跨越幾秒、幾分鐘、幾十分鐘或更長時間的數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)執(zhí)行輻射成像。采集 周期延長的結(jié)果是受檢者可能在采集期間移動。這種運動可能是隨機的，例如患者在成像 期間的“隨機”抽動或移位，或可以是周期性、準(zhǔn)周期性或一般性重復(fù)的，例如由于心臟或呼 吸循環(huán)運動發(fā)生的運動。如果不將其解決，這種運動可能導(dǎo)致重建圖像中的圖像模糊或其 他人為噪聲。過去已經(jīng)通過各種技術(shù)來解決受檢者運動的問題。在心臟或呼吸選通中，監(jiān)測心 臟或呼吸周期，并且僅使用在循環(huán)的一部分(優(yōu)選靜止部分)期間采集的LOR來產(chǎn)生重建 圖像。這樣的選通技術(shù)實用性有限——例如，它們不能校正隨機運動。即使在選通方式可 用的有限領(lǐng)域之內(nèi)，選通技術(shù)也可能無法計入諸如心臟或呼吸循環(huán)逐漸變化的因素。
用于解決受檢者運動問題的其他方法需要采集后圖像處理。在這些方法中，重建 在小時段內(nèi)采集的LOR以產(chǎn)生時間受限的受檢者“快照”，每個快照覆蓋(希望)短到足以 避免受檢者顯著運動的時段。任選地，可以在圖像空間內(nèi)在空間上配準(zhǔn)并組合“快照”圖像 以產(chǎn)生合成的運動補償圖像。然而，根據(jù)LOR產(chǎn)生的速率，用于重建每個“快照啯像的LOR 數(shù)據(jù)的量可能不利地很小。配準(zhǔn)過程是在空間域中執(zhí)行的，并也可能引入人為噪聲。在Busch等人WO 2007/100955中描述了另一種用于局部運動補償?shù)募夹g(shù)。這種 技術(shù)在圖像重建之前在LOR的水平上施加運動校正或補償。識別與感興趣的二維或三維空 間區(qū)域相交的LOR并分組到時段中。對于每個時段，識別感興趣區(qū)域的位置特性。例如，可 以通過利用未過濾的反向投射或另一種快速算法執(zhí)行近似重建并識別近似圖像的亮度的 質(zhì)心來識別位置特性。在另一種方法中，基于也在WO 2007/100955中公開的矢量分析技術(shù) 直接從LOR導(dǎo)出位置特性。位置特性在時段上的變化或移動是感興趣區(qū)域中局部運動的度 量。為了執(zhí)行運動補償，針對這種局部運動校正或補償L0R，重建經(jīng)校正的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運 動補償?shù)膱D像。有利地，這種方法不需要重建后的空間圖像配準(zhǔn)，與每個時間段對應(yīng)的LOR 的集合數(shù)量不需要充分大就能夠?qū)崿F(xiàn)高分辨率的圖像重建。下文提供了新的改進(jìn)的設(shè)備和方法，其改進(jìn)了諸如WO 2007/100955中公開的那 些局部運動補償技術(shù)，而且采用諸如WO 2007/100955中公開的那些局部運動檢測技術(shù)來
基于輻射成像數(shù)據(jù)產(chǎn)生額外的有用信息。根據(jù)一個公開的方面，公開了一種輻射成像方法，包括從受檢者采集輻射響應(yīng)線 (LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR中的LOR是在選定時段期間采集的； 對于至少一些時段，基于分組到時段中的LOR識別所述時段的感興趣區(qū)域，基于分組到所 述時段中的LOR確定對于所述時段所識別的所述感興趣區(qū)域的位置特性，并基于對于所述 時段識別的感興趣區(qū)域的位置特性空間調(diào)節(jié)分組到所述時段中的LOR ；以及至少重建經(jīng)空 間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。根據(jù)另一個所公開的方面，公開了一種輻射成像系統(tǒng)，其被配置成執(zhí)行前面段落 中所述的方法。根據(jù)另一個所公開的方面，公開了一種輻射成像方法，包括從受檢者采集輻射響 應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR中的LOR是在選定時段期間采 集的；對于至少一些時段，基于被分組到所述時段中的LOR確定感興趣區(qū)域的位置特性，并 基于為所述時段識別的位置特性對分組到所述時段中的LOR進(jìn)行空間調(diào)節(jié)；至少重建經(jīng)空 間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像；以及評估對于所述時段確定的位置特性。根據(jù)另一個所公開的方面，公開了一種輻射成像方法，包括從受檢者采集輻射響 應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR中的LOR是在選定時段期間采 集的；對于至少一些時段(i)從分組到所述時段中的LOR產(chǎn)生感興趣區(qū)域的低分辨率重建 圖像，(ii)通過使所述低分辨率重建圖像與模板互相關(guān)來確定質(zhì)心位置特性，以及(iii) 基于所述位置特性空間調(diào)節(jié)分組到所述時段中的LOR ；以及至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以 產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。根據(jù)另一個所公開的方面，公開了一種輻射成像方法，包括從受檢者采集輻射響 應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR中的LOR是在選定時段期間采 集的；對于至少一些時段(i)從分組到所述時段中的LOR產(chǎn)生感興趣區(qū)域的低分辨率重建圖像，(ii)分割所述低分辨率重建圖像以定義多個感興趣區(qū)域，(iii)確定每個感興趣區(qū) 域的位置特性，以及(iv)基于所確定的位置特性空間調(diào)節(jié)分組到所述時段中的LOR;以及 至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。一個優(yōu)點在于提供了改進(jìn)的局部運動補償。另一個優(yōu)點在于提供了改進(jìn)的局部運動估計。另一個優(yōu)點在于關(guān)于局部運動估計或局部運動補償?shù)馁|(zhì)量提供了反饋。另一個優(yōu)點在于基于在輻射成像期間執(zhí)行的局部運動估計提供了額外的有用信 肩、ο在閱讀并理解了下述詳細(xì)說明的情況下，更多優(yōu)點對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將顯 而易見。

圖1圖解示出了包括用于局部運動監(jiān)測、校正和評估的部件的輻射成像系統(tǒng)；圖2圖解示出了圖1的系統(tǒng)的感興趣區(qū)域識別模塊的說明性實施例；圖3圖解示出了圖1的系統(tǒng)的感興趣區(qū)域識別模塊的另一說明性實施例；圖4圖解示出了適當(dāng)?shù)赜糜趫D3的感興趣區(qū)域識別模塊的說明性實施例中的心臟 可變形網(wǎng)格模型；圖5圖解示出了圖1的系統(tǒng)的LOR分組模塊的說明性實施例，其能夠匯集具有共 同相位的子時段；圖6圖解示出了圖1的系統(tǒng)的位置特性確定模塊的說明性實施例，其在確定質(zhì)心 位置特性時采用互相關(guān)；圖7圖解示出了圖1的系統(tǒng)的LOR評估模塊的說明性實施例；圖8圖解示出了圖1的系統(tǒng)的彈性特性估計模塊的說明性實施例。參考圖1，采用輻射成像器10，例如所圖示的正電子發(fā)射斷層攝影(PET)掃描 器，或諸如Y照相機的單光子發(fā)射計算斷層攝影(SPECT)成像器等，對人類患者、實驗動 物或其他受檢者(未圖示)成像。輻射成像器10例如可以包括可從荷蘭Eindhoven的 Koninklijke Philips Electronics N. V.買到的商用輻射成像器，例如 Gemini PET 掃描 器、Forte或Skylight γ照相機、Precedence SPECT/計算斷層攝影(SPECT/CT)多模態(tài)成 像器等。來自其他供應(yīng)商的商用輻射掃描器或非商用輻射掃描器也是合適的。成像器10在成像模態(tài)控制器12的控制下工作，產(chǎn)生包括時間戳數(shù)據(jù)的LOR數(shù)據(jù)， LOR數(shù)據(jù)被存儲在適當(dāng)?shù)拇鎯ζ骰蚓彌_器14中。在適于PET LOR存儲的一些實施例中，以 列表模式將PET LOR數(shù)據(jù)存儲為兩個基本同時的511keV探測事件的空間坐標(biāo)，其中帶著兩 個基本同時的511keV探測事件的發(fā)生時間。對于飛行時間PET(TOF-PET)而言，將時域信 息適當(dāng)?shù)卮鎯閮蓚€基本同時的511keV探測事件中的每個的時間值。對于SPECT數(shù)據(jù)而 言，適當(dāng)?shù)拇鎯Ω袷娇赡苄枰B同時間一起存儲探測事件的空間坐標(biāo)。方向可以基于所存 儲空間坐標(biāo)處的探測器的已知準(zhǔn)直而被導(dǎo)出，或可以被計算并明確地存儲。這些僅僅是說 明性示例，通常，可以以任何格式在緩沖器14中存儲LOR數(shù)據(jù)，所述格式代表或能夠?qū)С鲰?應(yīng)線和對應(yīng)時域信息(任選地包括TOF時域信息)。在高分辨率圖像重建之前處理LOR數(shù)據(jù)以便利用諸如在Busch等人的WO 2007/100955中公開的那些LOR水平補償技術(shù)補償運動，在此通過引用將該專利申請全文 并入。LOR分組模塊18將所采集的LOR分組到各時段中，從而使得每組LOR是在在選定時段期間采集的。每個時段是(i)充分短持續(xù)時間的連續(xù)時段，從而使得發(fā)生在該時段之內(nèi) 的任何運動應(yīng)當(dāng)小；或(ii)多個非連續(xù)子時段的匯集，每個子時段持續(xù)時間充分短，從而 使得發(fā)生在子時段內(nèi)的任何運動都應(yīng)當(dāng)小，匯集的子時段具有如由心臟或呼吸監(jiān)測所指示 的共同心臟或呼吸相位。LOR分組模塊18的輸出是分組到各時段20中的L0R，將每個時段 的LOR適當(dāng)?shù)漠?dāng)作具有基本不動的運動狀態(tài)來處理。感興趣區(qū)域(ROI)識別模塊22確定每個時段中與空間(二維或三維)感興趣區(qū) 域(ROI)之內(nèi)的圖像內(nèi)容相交，或更一般地對圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的LOR子集。在一些實施例 中，ROI固定在成像平面或成像體積之內(nèi)且對于每個時段都是相同的。在其他實施例中，基 于運動估計、運動模型或其他信息對于每個時段識別R0I，并且所識別的ROI對于不同時段 是一般不同的。應(yīng)該理解的是，“一般不同”是指，對于不同時段的ROI是一般不同的，因為 對于每個時段ROI是在不同識別操作中識別的，但在有些情況下，不同的識別操作可能導(dǎo) 致對于兩個或更多不同時段的相同或類似ROI的識別。更一般地，由于運動補償處理發(fā)生在LOR空間中，感興趣的是識別每個時段分組 中的哪些LOR通過所識別ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容或以其他方式對圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)。在一些實 施例中，與所識別ROI相交或通過所識別ROI的任何LOR被視為對ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容有貢 獻(xiàn)。在其他實施例中，可以考慮LOR和ROI之間的重疊程度。例如，在一種適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)中， 僅將與ROI重疊至少閾值長度的LOR視為對ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)。對于TOF-PET數(shù) 據(jù)而言，在識別對ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的LOR時還優(yōu)選考慮時域信息。例如，在一種 適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)中，僅將其電子空穴湮沒事件的概率峰位于ROI之內(nèi)的LOR視為對ROI之內(nèi)的 圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)。在另一種適當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)中，僅將其電子空穴湮沒事件沿LOR的概率分布以大 于閾值交迭的程度與ROI交迭的LOR視為對ROI中的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)。利用對于每個時段所識別的R0I，位置特性確定模塊M對被識別為對每個時段的 ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的LOR進(jìn)行處理，以便確定對于該時段的ROI的位置特性。位 置特性可以是，例如，通過為對ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的LOR執(zhí)行低分辨率圖像重建而 識別的圖像的質(zhì)心。該低分辨率圖像重建例如可以采用未過濾的反向投射算法。對于包括 TOF信息的L0R，低分辨率圖像重建可以采用電子空穴湮沒事件的概率峰或沿LOR的分布的 累積映射來產(chǎn)生密度圖，可以從該密度圖估計質(zhì)心。位置特性確定模塊M可以采用其他位 置特性和用于估計位置特性的其他技術(shù)來對于每個時段確定ROI的位置特性。此外，要認(rèn) 識到，可以對于每個時段確定一個、兩個或更多R0I。例如，在這里公開的一些實施例中，使 用解剖模型確定多個R0I，給定時段的不同ROI與由解剖模型表示的不同解剖區(qū)域或特征 對應(yīng)。對于每個時段確定的位置特性是ROI中局部運動的度量。在一些實施例中，盡管 也可以想到更復(fù)雜的非剛性、或旋轉(zhuǎn)或其他運動，但為了計算簡單，將局部運動視為ROI之 內(nèi)的剛性平移。如果對于每個時段確定多個R0I，那么每個ROI通常可能具有不同的局部運 動。要認(rèn)識到，在這種實施例中，在給定時段中不同ROI的不同剛性平移局部運動可能總體 上近似成脈動擴張或收縮或其他非剛性運動。局部運動校正或補償模塊沈在空間上調(diào)節(jié)被識別為對于每個時段對ROI之內(nèi)的 圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的L0R，以便補償由所確定的位置特性指出的局部運動。在局部運動被視為 剛性平移的說明性實施例中，局部運動校正模塊26通過將每個LOR移動與為ROI確定的位置特性對應(yīng)的量來調(diào)節(jié)針對局部運動的L0R。如果位置特性包括旋轉(zhuǎn)，那么校正可能需要將 每個LOR旋轉(zhuǎn)由位置特性指出的旋轉(zhuǎn)角度。經(jīng)調(diào)節(jié)的LOR至少包括對ROI之內(nèi)的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的那些L0R。任選地，還校正 ROI “外部”的L0R。在一些實施例中，調(diào)節(jié)每個時段的全部L0R，例如，以在單個ROI有剛性 平移位置特性的情況下產(chǎn)生LOR的剛性平移。或者，可以對施加于ROI外部的調(diào)節(jié)進(jìn)行“羽 化”，或以其他方式隨著距ROI的距離變大而逐漸減小，以產(chǎn)生平滑的調(diào)節(jié)。如果對于每個 時段確定多個R0I，那么可以以連續(xù)方式調(diào)節(jié)LOR對兩個ROI之間區(qū)域的貢獻(xiàn)以避免調(diào)節(jié)中 的突然空間過渡。如果LOR通過兩個不同ROI或以其他方式對兩個不同ROI有貢獻(xiàn)，那么 調(diào)節(jié)可以是適用于兩個ROI中的調(diào)節(jié)的加權(quán)平均或其他統(tǒng)計平均。在又一種方法中，獨立地處理LOR對每個ROI中的圖像內(nèi)容的貢獻(xiàn)，并在調(diào)節(jié)之后 基于該ROI的位置特性重建對每個ROI中的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的L0R，以便生成與每個時段的 一個或多個ROI對應(yīng)的一個或多個圖像。在這種方法中，復(fù)制對兩個或更多ROI中的圖像 內(nèi)容有貢獻(xiàn)的LOR并將其包括在對于每個ROI的LOR集合中，根據(jù)其被分配到的ROI的位 置特性調(diào)節(jié)LOR的每種實例。任選地，位置特性函數(shù)估算器30在相繼時段的位置特性之間執(zhí)行內(nèi)插，以便產(chǎn)生 連續(xù)的位置特性時間函數(shù)。利用這樣的函數(shù)，可以基于該LOR發(fā)生時位置特性的瞬時值來 移動、旋轉(zhuǎn)或以其他方式在空間上校正每個L0R，所述瞬時值是使用連續(xù)位置特性時間函數(shù) 計算的，從而以比相繼時段的時域間距更精細(xì)的時域分辨率提供運動補償。至少經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR被高分辨率圖像重建模塊32處理以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹?建圖像。在一些實施例中，由高分辨率圖像重建模塊32對給定時段的所有LOR —起進(jìn)行 重建以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。在其他實施例中，高分辨率圖像重建模塊32僅重建 對ROI的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的那些LOR以產(chǎn)生ROI的經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。如果給定時段 包括兩個或更多R0I，那么在這樣的實施例中，獨立地重建對每個ROI的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的 LOR以產(chǎn)生與兩個或更多ROI對應(yīng)的兩個或更多經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像?；蛘撸缟纤?， 可以針對對與ROI相鄰的區(qū)域有貢獻(xiàn)的LOR羽化或以其他方式平滑LOR調(diào)節(jié)，以提供平滑 調(diào)節(jié)的LOR數(shù)據(jù)，該平滑調(diào)節(jié)的LOR數(shù)據(jù)由高分辨率圖像重建模塊32作為單個數(shù)據(jù)集適當(dāng) 重建以產(chǎn)生單個經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。任選地以其他方式使用由任選位置特性函數(shù)估算器30任選地產(chǎn)生的位置特性時 間函數(shù)。例如，說明性的圖1的系統(tǒng)包括彈性特性估計模塊34，彈性特性估計模塊基于位置 特性時間函數(shù)，基于位移正比于所施加的變形壓力的一般關(guān)系，估計ROI中組織的彈性，所 述彈性是由諸如硬度倒數(shù)(亦即，對于給定的所施加變形壓力，較高的硬度導(dǎo)致較低的形 變)的彈性度量來衡量的。任選地，估計局部運動估計(或從其導(dǎo)出的其他信息，例如彈性)的可靠性，以在 局部運動估計出錯或精確度有問題時提供報警或其他反饋。在一種適當(dāng)?shù)姆绞街校琇OR質(zhì) 量評估模塊36評估由LOR分組模塊18分組到每個時段中的LOR的數(shù)目，或評估每個時段 中的由ROI識別模塊22識別為對ROI的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的這種LOR的數(shù)目，或評估另一種 質(zhì)量度量，并且如果這種數(shù)目不滿足質(zhì)量閾值或其他質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)時提供警報或其他指示。用戶界面，例如圖示的計算機40，包括顯示器42，用于顯示由高分辨率重建模塊 32輸出的高分辨率重建圖像，或用于顯示由LOR質(zhì)量評估模塊36產(chǎn)生的警報，等等。圖示的計算機40還包括一個或多個輸入裝置，例如圖示的鍵盤44，或鼠標(biāo)或其他點擊型輸入裝 置等，以使放射科醫(yī)師或其他用戶能夠編制提交給成像模態(tài)控制器12的指令、成像序列或 其他控制輸入，以實施期望的成像序列?；蛘?，可以提供分立的控制接口。此外，要認(rèn)識到， 可以通過各種方式集成、組合或其他方式布置各種部件12、14、18、22、對、26、30、32、34、36、 40。例如，計算機40的微處理器和關(guān)聯(lián)軟件或固件可以體現(xiàn)為各種計算部件12、18、22、24、 26,30,32,34,36中的一個、兩個、一些或全部，也可以將這些計算部件認(rèn)為是由存儲界定軟 件或固件的指令的存儲介質(zhì)來體現(xiàn)的，這種存儲介質(zhì)被適當(dāng)?shù)伢w現(xiàn)為例如磁盤、光盤、諸如 閃速存儲器的靜電存儲器或存儲、只讀存儲器(ROM)、隨機存取存儲器(RAM)、外置因特網(wǎng) 存儲單元等中的一種或多種。類似地，圖示的LOR存儲器或緩沖器14或其他數(shù)據(jù)存儲器或 緩沖器(例如，存儲位置特性信息、重建圖像等)可以體現(xiàn)為計算機40的可讀和可寫存儲， 例如適當(dāng)?shù)伢w現(xiàn)為磁盤、光盤、諸如閃速存儲器的靜電存儲器或存儲、RAM、外置因特網(wǎng)存儲 單元等中的一種或多種。這些僅僅是說明性示例，各種圖示的部件也可以由其他數(shù)字處理 部件或存儲，或在一些情況下，由適當(dāng)配置的模擬處理部件來體現(xiàn)。已經(jīng)參考圖1描述了說明性的輻射成像系統(tǒng)，接下來描述說明性輻射成像系統(tǒng)的 選定部件的一些其他說明性實施例。繼續(xù)參考圖1，并進(jìn)一步參考圖2，描述ROI識別模塊22的說明性實施例。時段選 擇器TIS選擇要由ROI識別模塊22處理的時段并對于每個時段重復(fù)選擇。圖示的ROI識別 模塊22為每個時段選擇一般不同的R0I。這種方法的優(yōu)點如下。典型地，ROI與病變或其 他感興趣特征有關(guān)?？梢赃x擇放射性藥劑以優(yōu)先在病變組織中集中，或者可以選擇放射性 藥劑使之在血液中集中，希望病變或其他異常典型地具有擴展的脈管系統(tǒng)。不過，即使有這 樣的優(yōu)先集中，在(相對短)時段期間對ROI圖像中的圖像內(nèi)容有貢獻(xiàn)的LOR的數(shù)目仍然 具有低統(tǒng)計量，導(dǎo)致顯著的圖像噪聲。由于未集中在病變或其他感興趣特征中的放射性藥 劑，還存在相當(dāng)大的背景信號。所確定的重心或其他位置特性既受到ROI中噪聲的影響，又 受到來自ROI外部的背景信號影響，兩種影響都能夠在所確定的位置特性中導(dǎo)致誤差。因 為噪聲和背景一般都與運動無關(guān)，所以結(jié)果通常是對平移運動的低估。圖2示出了 ROI識別模塊22的主要內(nèi)部部件，其通過隨著估計的運動移動ROI來 解決這些問題。低分辨率圖像重建模塊50采用未過濾反向投射算法，或(對于T0F)電子 空穴湮沒事件概率峰或沿LOR的分布的累積映射，或另一種快速重建算法來產(chǎn)生低分辨率 重建圖像52。ROI調(diào)節(jié)器M基于估計位置特性58調(diào)節(jié)標(biāo)稱ROI 56以產(chǎn)生經(jīng)調(diào)節(jié)的ROI 60?？梢詮母鞣N源，例如運動傳感器62獲得估計位置特性58，運動傳感器62提供指示ROI 的運動的信號，可能結(jié)合運動模型64 —起采用該運動傳感器。例如，運動傳感器62可以是 提供心臟或呼吸循環(huán)信息的心電圖儀或呼吸傳感器，而運動模型64可以是病變隨著心臟 或呼吸狀態(tài)運動的模型，所述心臟或呼吸狀態(tài)是從諸如CT或MR的快速模態(tài)成像導(dǎo)出的?；蛘撸梢允褂玫椒▉懋a(chǎn)生估計位置特性58。在這種方法中，將估計位置特 性58初始化為空值，從而初始調(diào)節(jié)的ROI 60等于標(biāo)稱ROI 56。對所有時段重復(fù)這一操作， 使得每個時段開始都具有標(biāo)稱ROI 56。然后應(yīng)用位置特性確定模塊M以為每個時段確定 位置特性，盡管由于使用未調(diào)節(jié)的或標(biāo)稱ROI 56可能有一些誤差。反饋環(huán)路控制器66然 后反饋這些位置特性作為估計位置特性58用于由ROI識別模塊22進(jìn)行ROI識別的二次迭 代，以便產(chǎn)生基于更新的估計位置特性58從標(biāo)稱ROI 56調(diào)節(jié)的經(jīng)調(diào)節(jié)的ROI 60。將這些新的經(jīng)調(diào)節(jié)的ROI 60輸入到位置特性確定模塊M以使用改進(jìn)的經(jīng)調(diào)節(jié)的ROI 60確定改 進(jìn)的位置特性。任選地，反饋環(huán)路控制器66可以再次反饋這些改進(jìn)的位置特性以進(jìn)一步迭 代地改進(jìn)經(jīng)調(diào)節(jié)的ROI 60，等等，直到一次迭代與下一次迭代間位置特性的變化小于小于 停止標(biāo)準(zhǔn)的量。使用經(jīng)調(diào)節(jié)的ROI 60提供對位置特性的更好估計原因如下。下方的解剖結(jié)構(gòu)以 或多或少未壓縮的方式運動，亦即，對于大部分R0I，伸展和擠壓是受限的，在人體大小的身 體中尺寸為幾厘米或更小。通過移動在確定病變或其他感興趣特征的運動的位置特性時使 用的R0I，預(yù)計下方的圖像內(nèi)容不會隨著病變或其他關(guān)心特征的移動而變化。換言之，ROI 的圖像內(nèi)容(因此還有噪聲)和ROI周圍的圖像內(nèi)容(因此還有背景信號)不會隨著變化 的位置特性而顯著變化。應(yīng)當(dāng)指出，估計位置特性58可能并非與由位置特性確定模塊M 輸出的位置特性相同，因為即使是真實解剖結(jié)構(gòu)運動的粗略估計在從分析中消除背景和噪 聲偏差方面也具有顯著優(yōu)勢。如上所述，可以通過各種方式獲得估計位置特性58。通常選擇圖示的運動模型64 對程度不同的諧波運動，例如呼吸或心臟運動的運動類型建模。使用運動模型64近似預(yù)測 ROI的運動?？梢酝ㄟ^開環(huán)方式使用運動模型，或者更優(yōu)選地，結(jié)合諸如呼吸傳感器、心電圖 儀等傳感器使用運動模型，以探測諧調(diào)(harmonic)呼吸或心臟運動的相位?？梢詫⑦@種實 測的運動相位與運動模型64相關(guān)聯(lián)以預(yù)測用于分析ROI的運動矢量。在由反饋環(huán)路控制 器66實施的方法中，可以使用已經(jīng)由位置特性確定模塊M導(dǎo)出的前面一個時段或多個時 段的運動估計或其他位置特性來對由ROI識別模塊22當(dāng)前處理的時段進(jìn)行估計位置特性 58的外插計算。任選地，還可以使用如前所述的迭代方式執(zhí)行這種方法。繼續(xù)參考圖1，并進(jìn)一步參考圖3和4，描述了 ROI識別模塊22的另一說明性實施 例。這種方式也使用時段選擇器TIS來逐個時段地應(yīng)用ROI識別模塊22，并為每個時段選 擇一般不同的R0I。這種方法也使用低分辨率圖像重建模塊50為正在進(jìn)行ROI識別的時段 產(chǎn)生低分辨率重建圖像52。然而，在圖3的方法中，圖像分割器70根據(jù)解剖模型72分割低 分辨率重建圖像52以識別一個或多個，通常是多個ROI 74。例如，圖4圖解示出了解剖模 型的部分，包括諸如人或其他哺乳動物心臟的四腔心臟的十七部分可變形網(wǎng)格模型72。圖 4中圖解示出的說明性可變形網(wǎng)格模型72包括以下區(qū)段基部前段S1 ；基部隔前段& ；基 部隔后段& ；基部下段、；基部下外側(cè)段& ；基部前外側(cè)段& ；中部前段S7 ；中部隔前段S8 ； 中部隔后段& ；中部下段Sltl ；中部下外側(cè)段S11 ；中部前外側(cè)段S12 ；頂部前段S13 ；頂部隔膜 段S14 ；頂部下段S15 ；頂部外側(cè)段S16 ；以及頂點段S17。利用迭代可變形網(wǎng)格擬合技術(shù)適當(dāng)調(diào) 節(jié)可變形網(wǎng)格模型72的各部分以匹配低分辨率重建圖像52中表示的對應(yīng)心區(qū)。然后每個 模型部分都能夠表示ROI，或者可以匯集已知一起運動的特定組的模型部分來表示ROI (或 者，可以通過將一起運動的部分匯集在一起來簡化可變形網(wǎng)格模型72，以便編制出部分少 于說明性的十七個部分的簡化可變形網(wǎng)格模型)。對于諸如圖3所示的ROI識別模塊22的實施例，其對于每個時段輸出多個R0I， ROI選擇器RIS依次選擇每個ROI以輸入到位置特性確定模塊M，從而為多個ROI的每個
確定位置特性。為了適應(yīng)個體差異，在一些實施例中，可變形網(wǎng)格模型72是針對進(jìn)行輻射成像的 具體受檢者產(chǎn)生的受檢者特異性模型。例如，可以使用諸如CT或MR的成像技術(shù)在心臟循環(huán)的不同相位產(chǎn)生高分辨率心臟圖像，并通過將通用心臟分割網(wǎng)格擬合到這些高分辨率CT 或MR圖像使可變形網(wǎng)格模型72成為受檢者特異性的。受檢者特異性模型72能夠在局部 跟蹤心臟區(qū)段的界定(definition)，并能夠用于在被跟蹤要素上進(jìn)行一致性檢查以及為運 動輪廓加上界標(biāo)?；蛘撸梢葬槍x通采集(例如，基于心電圖信號進(jìn)行選通)的每個循環(huán) 調(diào)整可變形網(wǎng)格模型72以便能夠從不同選通狀態(tài)中的模型序列直接提取運動分布圖。可 變形網(wǎng)格模型72包含剛性和非剛性運動信息，以便于在數(shù)據(jù)驅(qū)動模式中為一個或多個ROI 進(jìn)行局部運動補償。亦即，根據(jù)事件所在的對應(yīng)限定區(qū)域或感興趣區(qū)段并對應(yīng)于產(chǎn)生它們 時的運動相位，校正事件。在圖3和4的說明性實施例中，基于對應(yīng)模型部分(或?qū)?yīng)的模型部分集合體) 的形變確定每個ROI。因此，在這一說明性實施例中，任選地從用于將可變形網(wǎng)格模型72的 對應(yīng)模型部分(一個或多個)擬合到ROI的變形參數(shù)確定每個ROI的位置特性。于是，例 如，如果擬合的變形參數(shù)平移與ROI對應(yīng)的模型部分以便擬合該R0I，那么對于該ROI的位 置特性適當(dāng)?shù)厥怯伤鶖M合變形參數(shù)指示的模型部分平移。于是，對于這樣的實施例，位置特 性確定模塊M任選地對變形模型72的經(jīng)擬合參數(shù)進(jìn)行操作，而非如圖2的說明性實施例 那樣對低分辨率重建圖像52進(jìn)行操作。在又一變體實施例中，基于將可變形網(wǎng)格模型72 擬合到校準(zhǔn)CT或MR圖像來預(yù)先計算每個ROI的位置特性。在這種情況下，僅由ROI識別 模塊22應(yīng)用可變形網(wǎng)格模型72來識別圖3所示的ROI ；之后，由位置特性確定模塊M基 于提供位置特性相對ROI/心臟相位數(shù)據(jù)的查找表格分配每個ROI的位置特性。對于預(yù)計局部運動主要是因心臟或呼吸循環(huán)或另一種周期性、準(zhǔn)周期性或重復(fù)運 動導(dǎo)致的實施例而言，可能有利的做法是，將時段定義為兩個或更多時域上不連續(xù)的，具有 共同的心臟、呼吸或其他重復(fù)循環(huán)的相位的子時段的集合體。例如，在圖3和4的說明性實 施例中，使用這種匯集的時段提供了每個時段更多的L0R，可以實現(xiàn)更精確的低分辨率圖像 重建，因此提供可變形網(wǎng)格模型72的更精確擬合。繼續(xù)參考圖1，并進(jìn)一步參考圖5，示出了 LOR分組模塊18的說明性實施例，該LOR 分組模塊匯集時域上不連續(xù)但具有共同相位的子時段。圖5的說明性實施例基于提供指示 心臟循環(huán)的信號的心電圖(ECG)SO而工作；它直接用呼吸監(jiān)測儀來替換這個監(jiān)測儀，以便 于匯集具有共同呼吸相位的子時段。時間/相位相關(guān)器82基于由ECG 80提供的心臟循環(huán) 信息將子時段與心臟相位相關(guān)。子時段匯集器84然后匯集具有共同相位的子時段，以將時 段86定義為具有共同心臟相位的子時段集合。LOR分組器88然后基于與LOR —起存儲的 時域信息對數(shù)據(jù)緩沖器14中存儲的LOR分組，以產(chǎn)生分組到各時段20中的L0R，其中，每個 時段(或至少一個時段)是時域非鄰近的、具有共同相位的子時段的集合體。繼續(xù)參考圖1，并進(jìn)一步參考圖6，描述了位置特性確定模塊M的說明性實施例， 其中，通過使低分辨率重建圖像與模板互相關(guān)來確定作為質(zhì)心的位置特性。本說明性實施 例采用時段選擇器TIS來選擇要處理的相繼時段，以便逐個時段應(yīng)用位置特性確定模塊 24。如果為每個時段識別多個R0I，那么ROI選擇器RIS還用于選擇ROI用于處理(例如 參見圖幻。位置特性確定模塊M還接收ROI 90作為輸入，其為固定的ROI或由ROI識別 模塊22識別的對于被處理時段的時段特異性R0I。如前所述，說明性位置特性確定模塊M 應(yīng)用低分辨率圖像重建模塊50以產(chǎn)生ROI的低分辨率重建圖像52。應(yīng)用互相關(guān)需要產(chǎn)生或識別適當(dāng)?shù)哪０濉Ｔ趫D6的說明性實施例中，從選定的一個時段的ROI的低分辨率重建圖像52產(chǎn)生適當(dāng)?shù)哪０濉＿x擇器92選擇低分辨率重建圖像 中與該時段對應(yīng)的一個作為模板數(shù)據(jù)。該選擇可以使用任何適當(dāng)?shù)倪x擇標(biāo)準(zhǔn)，例如圖像質(zhì) 量標(biāo)準(zhǔn)，或靜止標(biāo)準(zhǔn)，例如，選擇與心臟基本靜息的心臟相位對應(yīng)的時段，等等。只要所選的 模板數(shù)據(jù)是從相對小數(shù)量的LOR產(chǎn)生的低分辨率圖像重建，模板數(shù)據(jù)就可能相對受噪聲影 響。因此，任選地對模板數(shù)據(jù)執(zhí)行噪聲減少處理以定義模板。在說明性實施例中，由上采樣 器/平滑器94提供噪聲減少以產(chǎn)生適當(dāng)平滑的模板96用于互相關(guān)?；ハ嚓P(guān)器100執(zhí)行低分辨率重建圖像52和模板96之間的互相關(guān)。任選地，在應(yīng) 用互相關(guān)器100之前，還將上采樣器/平滑器94應(yīng)用于低分辨率重建圖像52，以便減少噪 聲?；ハ嚓P(guān)器100如下執(zhí)行互相關(guān)(對于二維數(shù)據(jù))
權(quán)利要求
1.一種輻射成像方法，包括 從受檢者采集輻射響應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR (20)中的LOR是在選定時段期間采集的；對于至少一些時段，基于分組到時段中的LOR識別對于所述時段的感興趣區(qū)域(60， 74)，基于分組到所述時段中的LOR確定對于所述時段所識別的所述感興趣區(qū)域的位置特 性(102)，并基于對于所述時段所識別的感興趣區(qū)域的位置特性，空間調(diào)節(jié)分組到所述時段 中的L0R;以及至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輻射成像方法，其中，基于分組到一時段中的LOR識別對于所 述時段的感興趣區(qū)域(60，74)包括估計對于所述時段的估計位置特性(58)；以及將對于所述時段的感興趣區(qū)域(60)識別為基于對于所述時段的估計位置特性來調(diào)節(jié) 的標(biāo)稱感興趣區(qū)域(56)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的輻射成像方法，其中，估計對于一時段的估計位置特性(58) 包括以下至少一項基于在所述時段期間采集的運動傳感器(6 的讀數(shù)來估計對于所述時段的估計位置 特性，以及基于運動模型(64)來估計對于所述時段的估計位置特性。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的輻射成像方法，其中，估計對于時段的估計位置特性(58)包括基于對于各時段中的至少一個其他時段確定的位置特性來估計對于所述時段的估計 位置特性(58)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輻射成像方法，其中，基于分組到一時段中的LOR識別對于所 述時段的感興趣區(qū)域(60，74)包括產(chǎn)生與分組到所述時段中的所述LOR對應(yīng)的低分辨率重建圖像(52)；以及 基于與分組到所述時段中的所述LOR對應(yīng)的所述低分辨率重建圖像來識別對于所述 時段的感興趣區(qū)域。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的輻射成像方法，其中，確定位置特性(10 包括將所述位置特性確定為，通過使所述低分辨率重建圖像(5 與模板(96)互相關(guān)而確 定的質(zhì)心。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或權(quán)利要求6所述的輻射成像方法，其中，重復(fù)下列操作以迭代地 改進(jìn)所述LOR的空間調(diào)節(jié)產(chǎn)生所述低分辨率重建圖像(52)，識別所述感興趣區(qū)域(60，74) 以及空間調(diào)節(jié)所述L0R。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的輻射成像方法，其中，基于分組到一時段中的LOR識別對于所 述時段的感興趣區(qū)域(74)包括產(chǎn)生與分組到所述時段中的所述LOR對應(yīng)的低分辨率重建圖像(52)；以及 分割所述低分辨率重建圖像以識別對于所述時段的至少一個感興趣區(qū)域(74)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的輻射成像方法，其中，所述分割識別對于所述時段的多個感興趣區(qū)域(74)，且對于所述時段中的所述多個感興趣區(qū)域中的每個執(zhí)行位置特性(102)的 確定和LOR的空間調(diào)節(jié)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-9中的任一項所述的輻射成像方法，其中，將所采集的LOR分組到 各時段中包括將所述各時段中的至少一個定義為兩個或更多時域上不連續(xù)、具有共同心臟或呼吸相 位的子時段的集合體。
11.根據(jù)權(quán)利要求1-10中的任一項所述的輻射成像方法，還包括 評估分組到至少一些時段中的LOR的質(zhì)量(114)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的輻射成像方法，其中，所述評估包括以下各項之一 將分組到一時段中的通過對于所述時段的感興趣區(qū)域的LOR的總數(shù)與定量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，以及將定量標(biāo)準(zhǔn)與分組到一時段中的TOF概率峰在對于所述時段的感興趣區(qū)域之內(nèi)的LOR 的總數(shù)進(jìn)行比較。
13.根據(jù)權(quán)利要求1-12中的任一項所述的輻射成像方法，還包括基于從所述各時段的位置特性(10 導(dǎo)出的位置特性相對時間的表示來估計所述感 興趣區(qū)域的彈性特性(122，124，126，130)。
14.根據(jù)權(quán)利要求1-13中的任一項所述的輻射成像方法，還包括 顯示或存儲所述經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。
15.一種輻射成像系統(tǒng)(10，12，18，22，24，26，30，32，34，36，40)，其被配置成執(zhí)行根據(jù) 權(quán)利要求1-14中的任一項所述的方法。
16.一種輻射成像方法，包括 從受檢者采集輻射響應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR(20)中的LOR是在選定時段期間采集的；對于至少一些時段，基于分組到時段中的LOR確定感興趣區(qū)域(60，74)的位置特性 (102)，并基于對于所述時段所識別的位置特性對分組到所述時段中的LOR進(jìn)行空間調(diào)節(jié)； 至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像；以及 評估對于所述時段確定的所述位置特性。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的輻射成像方法，其中，所述評估包括 評估分組到一時段中的L0IU20)的質(zhì)量(114)。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的輻射成像方法，其中，評估分組到一時段中的L0R(20)的質(zhì) 量(114)包括將分組到所述時段中的通過對于所述時段的所述感興趣區(qū)域的LOR的總數(shù)與定量標(biāo) 準(zhǔn)進(jìn)行比較。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的輻射成像方法，其中，所述LOR為飛行時間(TOF)的L0R， 且評估分組到一時段中的LOR(20)的質(zhì)量(114)包括將定量標(biāo)準(zhǔn)與分組到所述時段中的TOF峰在對于所述時段的所述感興趣區(qū)域之內(nèi)的 LOR的總數(shù)進(jìn)行比較。
20.根據(jù)權(quán)利要求16所述的輻射成像方法，其中，所述評估包括基于從所述時段的所述位置特性(10 導(dǎo)出的位置特性相對時間的表示來估計所述 感興趣區(qū)域(60，74)的彈性特性(122，124，126，130)。
21.一種輻射成像方法，包括 從受檢者采集輻射響應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR(20)中的LOR是在選定時段期間采集的；對于至少一些時段從分組到時段中的LOR產(chǎn)生感興趣區(qū)域(60，74)的低分辨率重建圖像(52)， 通過使所述低分辨率重建圖像(5 與模板(96)互相關(guān)來確定質(zhì)心位置特性(102)，以及基于所述位置特性空間調(diào)節(jié)分組到所述時段中的LOR ；以及 至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的輻射成像方法，還包括選擇所述低分辨率重建圖像(5 中與所述時段對應(yīng)的一個作為模板數(shù)據(jù)(9 ；以及 對所述模板數(shù)據(jù)執(zhí)行噪聲減少處理以限定所述模板(96)。
23.根據(jù)權(quán)利要求21所述的輻射成像方法，還包括 基于先驗解剖學(xué)知識(104)產(chǎn)生所述模板(96)。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的輻射成像方法，還包括使用除用于從受檢者采集LOR的成像模態(tài)之外的成像模態(tài)從所述受檢者獲得先驗解 剖學(xué)知識(104)。
25.一種輻射成像方法，包括 從受檢者采集輻射響應(yīng)線(LOR)；將所采集的LOR分組到各時段中，使得一組LOR(20)中的LOR是在選定時段期間采集的；對于至少一些時段從分組到時段中的LOR產(chǎn)生感興趣區(qū)域的低分辨率重建圖像(52)， 分割所述低分辨率重建圖像以定義多個感興趣區(qū)域(74)， 確定所述感興趣區(qū)域的位置特性(10 ，以及 基于所確定的位置特性空間調(diào)節(jié)分組到所述時段中的LOR ；以及 至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。
26.根據(jù)權(quán)利要求25所述的輻射成像方法，其中，所述LOR為飛行時間的 LOR(TOF-LOR)，所述分割基于可變形網(wǎng)格心臟模型(72)并限定與心臟解剖特征對應(yīng)的感 興趣區(qū)域，且所述分組包括將所采集的LOR分組到各時段中，使得每組LOR(20)都是在選定時段期間采集的，其 中，每個時段包括多個時域不連續(xù)，具有共同心臟相位的子時段。
全文摘要
一種輻射成像方法，包括從受檢者采集輻射響應(yīng)線(LOR)；將采集的LOR分組到各時段中，使得每組LOR(20)都是在選定時段期間采集的；基于分組到每個時段中的LOR識別該時段的感興趣區(qū)域(60，74)；對于每個時段，基于分組到該時段中的LOR確定為該時段識別的感興趣區(qū)域的位置特性(102)；對于每個時段，基于為該時段識別的感興趣區(qū)域的位置特性對分組到該時段中的LOR進(jìn)行空間調(diào)節(jié)；以及至少重建經(jīng)空間調(diào)節(jié)的LOR以產(chǎn)生經(jīng)運動補償?shù)闹亟▓D像。
文檔編號G06T11/00GK102067176SQ200980123045
公開日2011年5月18日 申請日期2009年6月1日 優(yōu)先權(quán)日2008年6月18日
發(fā)明者A·B·馬丁雷庫埃羅, A·菲舍爾, B·施魏策爾, J-C·格奧爾基, R·布林克斯, T·M·保盧斯 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司