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基于三維3D預掃描的體積圖像數據處理.pdf

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基于 三維 掃描 體積 圖像 數據處理
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摘要
申請專利號:

CN201480067084.9

申請日:

20141125

公開號:

CN105813567A

公開日:

20160727

當前法律狀態:

有效性:

審查中

法律詳情:
IPC分類號: A61B6/00,G01R33/54,A61B6/03,G06T7/00 主分類號: A61B6/00,G01R33/54,A61B6/03,G06T7/00
申請人: 皇家飛利浦有限公司
發明人: T·克林德,C·洛倫茨,M·貝格特爾特,R·維姆科
地址: 荷蘭艾恩德霍芬
優先權: 61/914,450
專利代理機構: 永新專利商標代理有限公司 代理人: 王英;劉炳勝
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法律狀態
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CN201480067084.9

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法律狀態公告日:

法律狀態類型:

摘要

一種方法,包括:基于預定的配準算法,確定在第一三維預掃描圖像數據和第二三維預掃描圖像數據之間的配準變換。所述方法還包括基于所述配準變換,配準第一體積掃描圖像數據和第二體積掃描圖像數據。所述方法還包括生成經配準的圖像數據。一種系統(100),包括:預掃描配準器(122),其基于預定的配準算法,確定在第一三維預掃描圖像數據和第二三維預掃描圖像數據之間的配準變換。所述系統還包括體積配準器(126),所述配準器基于所述配準變換,配準第一體積掃描圖像數據和第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。

權利要求書

1.一種方法,包括:基于預定的配準算法,確定在第一三維預掃描圖像數據和第二三維預掃描圖像數據之間的配準變換;并且基于所述配準變換,配準第一體積掃描圖像數據和第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述第一體積掃描圖像數據是利用基于所述第一三維預掃描圖像數據確定的第一掃描計劃來采集的;并且所述第二體積掃描圖像數據是利用基于所述第二三維預掃描圖像數據確定的第二掃描計劃來采集的。3.根據權利要求1-2中的任一項所述的方法,其中,所述第一三維預掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據是利用比所述第一體積掃描圖像數據和所述第二體積掃描圖像數據更低的患者劑量來采集的。4.根據權利要求1-3中的任一項所述的方法,其中,所述第一三維預掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據具有比所述第一體積掃描圖像數據和所述第二體積掃描圖像數據更低的圖像質量。5.根據權利要求1-4中的任一項所述的方法,還包括:通過在所述第一三維預掃描圖像數據中識別第一掃描開始位置和第一掃描結束位置來確定所述第一掃描計劃;執行所述第一掃描計劃,由此生成所述第一體積掃描圖像數據;通過在所述第二三維預掃描圖像數據中識別第二掃描開始位置和第二掃描結束位置來確定第二掃描計劃;并且執行所述第二掃描計劃,由此生成所述第二體積掃描圖像數據。6.根據權利要求1-5中的任一項所述的方法,其中,所述第一體積掃描圖像數據的視場小于所述第一三維預掃描圖像數據的視場,并且所述第二體積掃描圖像數據的視場小于所述第二三維預掃描圖像數據的視場。7.根據權利要求1-5中的任一項所述的方法,其中,所述第一體積掃描圖像數據的視場是所述第一三維預掃描圖像數據的視場的子集,并且所述第二體積掃描圖像數據的視場是所述第二三維預掃描圖像數據的視場的子集。8.根據權利要求6-7中的任一項所述的方法,其中,所述第一體積掃描圖像數據的視場和所述第二體積掃描圖像數據的視場不是相同的視場。9.根據權利要求8所述的方法,還包括:將所述第一三維預掃描圖像數據的子部分添加到所述第一體積掃描圖像數據并且將所述第二三維預掃描圖像數據的子部分添加到所述第二體積掃描圖像數據,創建擴展的第一體積掃描圖像數據和擴展的第二體積掃描圖像數據。10.根據權利要求9所述的方法,其中,所述擴展的第一體積掃描圖像數據和所述擴展的第二體積掃描圖像數據具有相同的擴展視場。11.根據權利要求9-10中的任一項所述的方法,還包括:基于所述配準變換,配準所述擴展的第一體積掃描圖像數據和所述擴展的第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。12.根據權利要求1-11中的任一項所述的方法,其中,所述第一三維預掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據是在第一運動狀態采集的,并且所述第一體積掃描圖像數據和所述第二體積掃描圖像數據是在第二不同的運動狀態采集的,并且還包括:基于所述第一體積掃描圖像數據和所述第一三維預掃描圖像數據,確定針對所述第一體積掃描圖像數據的第一運動矢量場;基于所述第二體積掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據,確定針對所述第二體積掃描圖像數據的第二運動矢量場;基于所述第一運動矢量,對所述第一體積掃描圖像數據進行運動補償;基于所述第二運動矢量,對所述第二體積掃描圖像數據進行運動補償;并且基于所述配準變換,配準經運動補償的第一體積掃描圖像數據和經運動補償的第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。13.根據權利要求12所述的方法,其中,所述第一運動狀態是吸氣并且所述第二運動狀態是呼氣,或者反之亦然。14.根據權利要求12-13中的任一項所述的方法,還包括:采用所述第一運動矢量場來修改一般運動模型,由此創建第一對象特異的運動模型;采用所述第二運動矢量場來修改一般運動模型,由此創建第二對象特異的運動模型;基于所述第一對象特異的運動模型,對所述第一體積掃描圖像數據進行運動補償;基于所述第二對象特異的運動模型,對所述第二體積掃描圖像數據進行運動補償;并且基于所述配準變換,配準經運動補償的第一體積掃描圖像數據和經運動補償的第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。15.一種系統(100),包括:預掃描配準器(122),其基于預定的配準算法來確定在第一三維預掃描圖像數據和第二三維預掃描圖像數據之間的配準變換;以及體積配準器(126),其基于所述配準變換來配準第一體積掃描圖像數據和第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。16.根據權利要求15所述的系統,其中,所述第一體積掃描圖像數據是利用基于所述第一三維預掃描圖像數據確定的第一掃描計劃來采集的;并且所述第二體積掃描圖像數據是利用基于所述第二三維預掃描圖像數據確定的第二掃描計劃來采集的。17.根據權利要求15-16中的任一項所述的系統,其中,所述第一三維預掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據是利用比所述第一體積掃描圖像數據和所述第二體積掃描圖像數據更低的患者劑量來采集的。18.根據權利要求15-17中的任一項所述的系統,其中,所述第一體積掃描圖像數據的視場和所述第二體積掃描圖像數據的視場不是相同的視場,并且還包括:視場組合器(604),其組合所述第一體積掃描圖像數據的視場和所述第二體積掃描圖像數據的視場,產生所述第一體積掃描圖像數據和所述第二體積掃描圖像數據的組合視場,其中,所述組合視場大于所述第一體積掃描圖像數據的視場和所述第二體積掃描圖像數據的視場中的任一個;缺失圖像數據識別器(606),其識別所述組合視場的不是所述第一體積掃描圖像數據的視場的部分的第一子部分,以及所述組合視場的不是所述第二體積掃描圖像數據的視場的部分的第二子部分;圖像數據提取器(608),其在所述第一三維預掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據中分別提取識別出的第一子部分和第二子部分;以及圖像數據擴展器(602),其通過所提取的識別出的第一子部分來擴展所述第一體積掃描圖像數據,并且通過所提取的識別出的第二子部分來擴展所述第二體積掃描圖像數據。19.根據權利要求15-18中的任一項所述的系統,其中,所述第一三維預掃描圖像數據是在第一運動狀態采集的,并且所述第一體積掃描圖像數據是在第二不同的運動狀態采集的,并且還包括:基于所述第一體積掃描圖像數據和所述第一三維預掃描圖像數據,確定針對所述第一體積掃描圖像數據的第一運動矢量場;并且基于所述第一運動矢量場,對所述第一體積掃描圖像數據進行運動補償。20.根據權利要求19所述的系統,其中,所述第二三維預掃描圖像數據是在所述第一運動狀態采集的,并且所述第二體積掃描圖像數據是在所述第二不同的運動狀態采集的,并且還包括:基于所述第二體積掃描圖像數據和所述第二三維預掃描圖像數據,確定針對所述第二體積掃描圖像數據的第二運動矢量場;基于所述第二運動矢量場,對所述第二體積掃描圖像數據進行運動補償;并且基于所述配準變換,配準經運動補償的第一體積掃描圖像數據和經運動補償的第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。21.一種方法,包括:組合3D預掃描圖像數據與來自體積掃描的體積圖像數據,其中,所述3D預掃描圖像數據用于規劃所述體積掃描,生成組合的圖像數據;并且基于組合的圖像數據,分割來自所述體積圖像數據的感興趣組織。22.根據權利要求21所述的方法,其中,所述3D預掃描圖像數據具有第一圖像對比分辨率,并且所述體積圖像數據具有第二圖像對比分辨率,并且所述第一圖像對比分辨率低于所述第二圖像對比分辨率。23.根據權利要求21-22中的任一項所述的方法,還包括:使用較高分辨率分割算法,將體積圖像數據分割為所述組合的圖像數據的子部分;并且利用較低分辨率分割算法,將3D預掃描圖像數據分割為所述組合的圖像數據的子部分。24.根據權利要求21-23中的任一項所述的方法,其中,所述感興趣組織是器官,所述體積圖像數據包括整個器官,并且所述3D預掃描圖像數據至少包括至少一個相鄰器官的子部分。25.根據權利要求23所述的方法,其中,所述分割包括組合所述器官以及組合所述至少一個相鄰器官的所述子部分。26.根據權利要求21-24中的任一項所述的方法,還包括:視覺顯示經分割的體積圖像數據。27.一種系統,包括:組合器(127),其組合3D預掃描圖像數據與來自體積掃描的體積圖像數據,其中,所述3D預掃描圖像數據被用于規劃體積掃描,生成組合的圖像數據;以及分割器(128),其基于組合的圖像數據分割來自體積圖像數據的感興趣組織。28.根據權利要求27所述的系統,其中,所述3D預掃描圖像數據具有第一圖像對比分辨率,并且所述體積圖像數據具有第二圖像對比分辨率,并且所述第一圖像對比分辨率低于所述第二圖像對比分辨率。29.根據權利要求27-28中的任一項所述的系統,其中,所述分割器利用較高分辨率分割算法來將體積圖像數據分割為所述組合的圖像數據的子部分;并且利用較低分辨率分割算法來將3D預掃描圖像數據分割為所述組合的圖像數據的子部分。30.根據權利要求27-29中的任一項所述的系統,其中,所述感興趣組織是器官,所述體積圖像數據包括整個器官,并且所述3D預掃描圖像數據至少包括至少一個相鄰器官的子部分。31.根據權利要求28所述的系統,其中,所述分割器分割所述器官并且分割所述至少一個相鄰器官的子部分。

說明書

技術領域

以下總體涉及成像,并且更具體地涉及基于三維(3D)預掃描圖像數據處理體積圖像數據,并結合對計算機斷層掃描(CT)的特定應用進行描述。然而,以下還可以適用其它成像模態。

背景技術

CT掃描儀包括X射線管,其發出穿過檢查區和其中的對象的輻射。探測器陣列定位于跨檢查區的對面,與X射線管相對,用于探測穿過檢查區和其中的對象的輻射,并生成表示檢查區和其中的對象的投影數據。重建器處理投影數據,并重建圖像數據表示檢查區和其中的對象的體積。

可以處理體積圖像數據以生成圖像。在兩次掃描之間配準圖像對于視覺或自動比較圖像是重要的,例如以跟蹤掃描而強調與腫瘤相關聯的改變。通常,圖像配準是對準兩個(或更多)圖像。對于臨床環境需要快速且魯棒的對準。遺憾的是,在許多情況下,很難實現快速和魯棒對準,尤其是當圖像具有少量重疊內容時。

器官移位或變形(例如,由于呼吸、心臟等的運動)會影響配準,以及圖像引導的應用和圖像采集。已經提出包含感興趣運動的先驗信息的運動模型來降低由運動引起的不確定性。從四維圖像數據(例如,4D-CT)中學習運動模型。如果數據來自同一對象,則模型將是對象特異的。否則,運動模型將是一般的或對對象通用。

對象特異運動模型通常由于對象特異呼吸方式而勝過一般運動模型。遺憾的是,對象特異模型需要額外的4D數據,這可能改變臨床工作流并對對象增加劑量。一般運動模型不需要額外的4D采集,并可以是個體化的。然而,如果沒有可用的對象特異運動信息,則遺憾的是,對特定患者的個體化將是有限的。

圖像分割是醫學圖像分析中的另一任務。基于生長過程的圖像分割算法可能不適于較小的體積。例如,進行掃描來測量氣道壁厚度從而排除慢性阻塞性肺疾病(COPD)通常包括僅掃描在氣道壁周圍的肺部的小的子部分。通過這種有限的數據,可能難以區別氣道與肺實質。即使當目標器官被完全覆蓋時,仍然難以分割目標器官。例如,當兩個器官之間的邊界不清楚時,分割可能不能準確地描繪兩個器官。

發明內容

本文描述的各方面解決上述和其它問題。

下文描述了通過基于三維(3D)預掃描圖像數據生成的配準變換來配準體積圖像數據的方法。可以通過以3D預掃描圖像數據的子部分擴展體積圖像數據來改善配準,從而擴展的體積圖像數據相對初始的、非擴展體積圖像數據包括更多的重疊內容。

在一個方面中,一種方法包括:基于預定的配準算法,確定在第一三維預掃描圖像數據和第二三維預掃描圖像數據之間的配準變換。所述方法還包括基于所述配準變換,配準第一體積掃描圖像數據和第二體積掃描圖像數據。所述方法還包括生成經配準的圖像數據。

在另一方面中,一種系統包括:預掃描配準器,其基于預定的配準算法,確定在第一三維預掃描圖像數據和第二三維預掃描圖像數據之間的配準變換。所述系統還包括體積配準器,其基于所述配準變換,配準第一體積掃描圖像數據和第二體積掃描圖像數據,生成經配準的圖像數據。

在另一方面中,一種方法,包括:組合3D預掃描圖像數據與來自體積掃描的體積圖像數據。所述3D預掃描圖像數據用于規劃所述體積掃描,生成組合的圖像數據。所述方法還包括基于所述組合的圖像數據,分割來自所述體積圖像數據的感興趣組織。

在另一方面中,一種系統包括:組合器,其組合3D預掃描圖像數據與來自體積掃描的體積圖像數據。所述3D預掃描圖像數據用于規劃體積掃描,生成組合的圖像數據。所述系統還包括分割器,所述分割器基于所述組合的圖像數據分割來自體積圖像數據的感興趣組織。

附圖說明

本發明可以采取各種部件和各部件的布置以及各種步驟和各步驟的組合的形式。附圖僅是出于圖示優選的實施例的目的,而不被解釋為限制本發明。

圖1示意性圖示了成像系統,其與預掃描配準器、體積/預掃描配準器、體積配準器和組合器以及分割器相連。

圖2圖示了較低劑量、非診斷圖像質量圖像數據的冠狀平面。

圖3圖示了針對圖2的相同視場的診斷圖像質量圖像數據的冠狀平面。

圖4圖示了三維預掃描推向數據的冠狀平面。

圖5圖示了基于圖4的三維預掃描圖像數據并具有相對于圖4的較小視場的從掃描平面采集的診斷掃描圖像數據的冠狀平面。

圖6圖示了圖1的擴展器的范例。

圖7圖示了第一預掃描圖像數據。

圖8圖示了第二預掃描圖像數據。

圖9圖示了根據基于第一預掃描圖像數據生成的掃描平面采集的第一體積圖像數據。

圖10圖示了根據基于第二預掃描圖像數據生成的掃描平面采集的第二體積圖像數據。

圖11圖示了第一擴展體積圖像數據,其包括以圖7的第一預掃描圖像數據的子部分擴展的圖9的第一體積圖像數據。

圖12圖示了第二擴展體積圖像數據,其包括以圖8的第二預掃描圖像數據的子部分擴展的圖10的第二體積圖像數據。

圖13圖示了包括運動補償器的圖1的變型。

圖14圖示了包括圖6和圖13的組合的變型。

圖15圖示了利用根據對應于不同的體積圖像數據集合的3D預掃描數據的配準創建的配準變換,將來自不同的體積圖像數據集合的圖像配準的方法。

圖16圖示了圖15的變型,其包括擴展不同的體積圖像數據集合以覆蓋兩個不同的體積圖像數據集合的組合視場。

圖17圖示了圖15的變型,其包括基于從3D預掃描數據和不同的體積圖像數據集合導出的運動矢量場對不同體積圖像數據集合中的每一個的運動補償。

圖18示意性圖示了與存儲設備120和組合器連接的分割器的范例。

圖19示意性圖示了組合圖像數據,包括與體積圖像數據組合的3D預掃描圖像數據。

圖20圖示了用于分割來自體積圖像數據的感興趣區域的方法。

具體實施方式

圖1示出了成像系統100,例如計算機斷層掃描(CT)掃描儀。圖示的成像系統100包括固定機架102和旋轉機架104,旋轉機架104由固定機架102可旋轉地支撐。旋轉機架104關于縱軸或z軸繞檢查區106旋轉。輻射源108(例如,X射線管)由旋轉機架104支撐,并隨著旋轉機架104圍繞檢查區106旋轉,并發射穿過檢查區106的輻射。

輻射敏感探測器陣列110跨檢查區106定位于輻射源108對面。輻射敏感探測器陣列110探測穿過檢查區106的輻射,并生成指示其的信號。支撐件112支撐在檢查區106內的對象或對象。計算機用作操作者控制臺114,并包括輸出設備(例如,顯示器)和輸入設備(例如,鍵盤、鼠標等)。駐留在控制臺114上的軟件允許操作者控制系統100的操作,例如數據采集。

合適的數據采集的范例包括二維(2D)和/或三維(3D)預掃描,并包括體積掃描。2D預掃描的范例是2D定位(也稱作引導(pilot)或平片)掃描。通常,這種類型的預掃描是2D投影圖像,類似于X射線。3D預掃描的范例是較低劑量體積掃描,其由于較低的圖像質量(例如,較低的對比分辨率)而通常不用于診斷目的。在圖2中示出了較低劑量圖像數據的范例。圖3示出了具有較高對比分辨率并覆蓋相同視場的診斷圖像數據用于圖像質量比較。

體積掃描的范例是具有掃描設置(例如,電流和電壓、間距、切片厚度等)的螺線掃描或螺旋掃描,其導致可以將圖像數據用于診斷目的的圖像質量。再次,圖3示出了這種圖像數據的范例。體積掃描的另一范例是灌注掃描,其中輻射源108和被掃描的目標/對象相對彼此保持在恒定位置,并且通過旋轉機架104的多個旋轉或回轉來重復掃描對目標或對象的相同體積的掃描。

返回圖1,重建器116重建由輻射敏感探測器陣列生成的信號。例如,重建器116可以針對預掃描掃描或數據采集重建預掃描圖像數據,或針對體積掃描或數據采集重建體積圖像數據。如本文所討論的,預掃描圖像數據可以是2D投影和/或3D較低劑量圖像數據。重建器116采用對應的算法用于重建2D投影和3D較低劑量/較低圖像質量圖像數據,以及體積(診斷圖像質量)圖像數據,和/或其它重建算法。

掃描規劃器118基于預掃描圖像數據來規劃體積掃描。利用預掃描圖像數據生成體積掃描計劃,以至少識別體積掃描的開始位置。預掃描圖像數據也可以用于識別體積掃描的停止位置或長度,其可以用于導出停止位置。開始位置和結束位置定義了視場(或至少沿著z軸的范圍)。視場表示在體積掃描期間要被掃描或重建的目標或對象的子部分。體積掃描計劃被提供給控制臺114,控制臺114根據體積掃描計劃來開始和停止數據采集。

被掃描的目標或對象的子部分可以包括或不包括移動圖片。例如,對于對象,掃描可能需要掃描包括肺部的區域,其包括周期性移動結構;或掃描腿部,其不包括周期性移動結構。在前一個范例中,對移動結構在大約相同的運動狀態下執行預掃描和執行體積掃描可能便于確保針對掃描在預掃描數據中識別出的感興趣組織被體積掃描所覆蓋。然而,預掃描和體積掃描可以在不同的運動狀態期間執行,如下文詳細描述的。

在圖示實施例中,存儲設備120存儲2D和/或3D預掃描圖像數據和體積掃描重建的圖像數據。這包括針對兩個或更多數據采集(例如,數據采集和后續數據采集)的重建的圖像數據,包括針對每個數據采集的預掃描和體積掃描。例如,可以在體積掃描之后執行后續的體積掃描,以生成針對感興趣組織(例如,腫瘤、損傷等)的可比較的圖像數據。多個數據采集可以用于確定腫瘤是減少、增加還是保持在相同尺寸。

預掃描配準器122配準3D預掃描圖像數據的兩個或更多集合,在其之間生成配準變換。例如,配準可以在圖像數據的第一集合與圖像數據的第二后續采集集合之間,例如,結合后續掃描。在圖示的實施例中,預掃描配準器122基于預定的配置算法來確定配準變換。預定的配置算法可以包括剛性和/或彈性配準算法。

一般而言,配準變換將圖像數據的不同集合變換到單個坐標系。這包括利用3D預掃描圖像數據的兩個集合之一作為參考圖像數據集合,并確定將3D預掃描圖像數據集合的兩個集合中的另一個變換到所述參考圖像數據集合的坐標系的配準變換。當存在多于兩個3D預掃描圖像數據集合時,可以確定兩個或更多配準變換。此外,可以基于相同的參考圖像數據集合或不同的參考圖像數據集合來生成兩個或更多配準變換。

體積/預掃描配準器124配準3D預掃描和體積圖像數據,生成它們之間的配準變換。根據以上,體積掃描的視場(或z軸范圍)小于對應的3D預掃描圖像數據的視場。在圖4和圖5中示出了范例。圖4表示來自3D預掃描的圖像數據的冠狀視圖,并且圖5表示來自對應的體積掃描的圖像數據的冠狀視圖。根據圖4和圖5,體積掃描圖像數據的視場是3D預掃描圖像數據的視場的子集。如以下更加詳細地描述的,可以使用配準變換來補償對象運動。

體積配準器126基于由預掃描配準器122確定的配準變換和/或由體積/預掃描配準器124確定的配準變換,配準體積圖像數據的兩個集合。因為針對預掃描圖像數據的掃描視場相對于體積圖像數據的更大,因而一般而言在3D預掃描圖像數據的兩個集合之間的配準變換利用由預掃描配準器122確定出的配準變換,相對于體積配準器126未使用該配準變換來配準體積圖像數據的兩個集合的配置,可以得到改善的初始化和/或更準確的配準體積圖像數據的兩個集合。

擴展器125擴展將被配準的體積圖像數據集合。如以下更加詳細地描述的,在一個范例中,在配準之前,擴展器利用預掃描圖像數據集合來擴展體積圖像數據集合。這可以包括擴展將被配準的體積圖像數據集合,使得所述體積圖像數據集合具有大約相同的FOV。在另一范例中,擴展將被配準的一個或多個體積圖像數據集合,得到的體積圖像數據集合不具有相同的FOV。

組合器127組合3D預掃描和體積圖像數據,生成組合的數據。分割器128基于組合的數據來分割感興趣組織。如以下更加詳細地描述的,在一個范例中,相對于單獨的體積圖像數據,組合數據可以為圖像數據集合提供感興趣器官的額外的背景,例如,其中只有感興趣器官的子部分存在于體積掃描中和/或鄰近感興趣器官的一個或多個器官不存在于體積掃描中。

在圖示實施例中,在存儲設備120中存儲3D預掃描數據的多個集合的配準變換、3D預掃描和體積圖像數據的配準變換、或分割中的至少一個。在另一實施例中,可以在其它存儲器中存儲3D預掃描數據的多個集合的配準變換、3D預掃描和體積圖像數據的配準變換、或分割中的至少一個。

此外,在圖示實施例中,3D預掃描數據的多個集合的配準變換、3D預掃描和體積圖像數據的配準變換、或分割中的至少一個可以傳輸到控制臺114或經由控制臺114進行顯示。在另一實施例中,3D預掃描數據的多個集合的配準變換、3D預掃描和體積圖像數據的配準變換、或分割中的至少一個通過另一設備(例如,計算機、智能電話等)的顯示器監視器等進行顯示和/或單獨顯示。

預掃描配準器122、體積/預掃描配準器124、組合器127和/或分割器128可以經由一個或多個計算機處理器(例如,中央處理單元(CPU)、微處理器、控制器等)來實現,其執行嵌入到計算機可讀存儲介質例如物理存儲器上或在其上編碼的一個或多個計算機可執行指令,所述介質排除暫態介質。然而,至少一條計算機可執行指令可以替代地由載波、信號或其它暫態介質攜帶,并經由一個或多個計算機處理器實現。

在另一實施例中,可以省略預掃描配準器122、體積/預掃描配準器124、組合器127、體積配準器126或分割器128中的一個或多個。

圖6示出了圖1的擴展器125的范例。如以上簡略討論的,在配準之前,擴展器125利用預掃描圖像數據擴展將被配準的體積圖像數據。圖7和圖8分別示出了第一和第二3D預掃描的預掃描3D圖像數據,并且圖9和圖10分別示出了第一和第二體積掃描的體積圖像數據。返回到圖6,將體積掃描傳達到視場(FOV)組合器604,其組合第一和第二體積圖像數據(例如,圖9和圖10),以確定組合的視場。

對于第一和第二體積圖像數據的每一個,缺失圖像數據識別器606識別不是第一和第二體積圖像數據的一部分的組合的視場的子部分。圖像數據提取器608從3D預掃描圖像數據提取對應于識別出的缺失圖像數據的圖像數據。圖像數據擴展器602利用從第一預掃描圖像數據提取出的圖像數據擴展第一體積圖像數據,并利用從第二預掃描圖像數據提取出的圖像數據擴展第二體積圖像數據。得到的擴展第一和第二體積圖像數據具有大約相同的視場。

圖11和圖12分別示出了擴展的第一體積圖像數據和擴展的第二體積圖像數據。在圖11中,圖像數據的第一部分1104包括第一體積圖像數據,且圖像數據的第二部分1106包括添加到其上的第一提取出的部分。在圖12中,圖像數據的第一部分1204包括第二體積圖像數據,并且圖像數據的第二部分1206包括添加到其上的第二提取出的部分。將擴展的第一體積圖像數據和擴展的第二體積圖像數據傳輸到體積配準器126,其配準擴展的第一和第二圖像數據。在圖示實施例中,利用由預掃描配準器122生成的配準變換來配準擴展的第一和第二圖像數據,如本文所述。

在變型中,在沒有由預掃描配準器122生成的配準變換的情況下,配準擴展的第一和第二圖像數據。在一個范例中,當相對于在沒有擴展第一和第二體積數據的情況下配準第一和第二體積數據而配準擴展的第一體積圖像數據和擴展的第二體積圖像數據時,對第一和第二體積數據的配準更準確。例如,當在第一和第二體積數據之間存在少量重疊時,擴展的第一和第二體積圖像數據提供額外的圖像數據并覆蓋相同的體積數據,這人為地增加了重疊,提供了用于配準的額外圖像數據。在變型中,擴展的第一體積圖像數據和第二體積圖像數據未被配準。而是,可以將擴展的第一體積圖像數據和第二體積圖像數據顯示、傳輸到另一部分,或以其它方式處理,等。

如以上簡略討論的,可以使用由體積/預掃描配準器124確定出的配準變換來補償運動。圖13示意性示出了利用由體積/預掃描配準器124確定出的配準變換來補償運動的實施例。

通過該實施例,在不同運動狀態期間采集3D預掃描圖像數據和體積圖像數據。例如,在完全吸氣期間可以執行掃描中的一個,而在完全呼氣期間可以執行另一掃描。可以交替使用中間運動狀態。此外,運動可以交替地是心臟和/或其它運動。

配準變換提供了運動矢量場(MVF)。可以從MVF提取患者特異的模型。通過線性縮放患者特異的運動模型,可以預測在不同運動階段的器官位置。關于呼吸運動,對應的階段信息可能來自呼吸量計、放置在對象上的標記塊等。上述方法不需要采集額外的數據或改變當前工作流。替代地或額外地,可以根據3D預掃描圖像數據和體積圖像數據獲得數據,并用于改善一般模型。

運動補償器1302基于各自的運動矢量補償第一和第二體積圖像數據。將經過運動補償的第一體積圖像數據和經過運動補償的第二體積圖像數據傳輸到體積配準器126,配準器126配準圖像數據,如本文所描述的。在替代實施例中,運動狀態信息可以來自呼吸量計、呼吸帶、放置在對象腹部上的標記等。對于心臟運動,運動狀態信息可以來自心電圖(ECG)信號。

在又一變型中,如圖14所示,系統100對體積圖像數據進行運動補償(例如,如結合圖13所討論的)和擴展(例如,如結合圖6所討論的)。在圖14中,體積圖像數據首先被運動補償然后被擴展。在變型中,體積圖像數據首先被擴展然后被運動補償。在后一變型中,運動補償可以在整個擴展體積圖像數據上,僅原始體積圖像數據,和/或擴展體積圖像數據的子部分。

雖然以上結合CT圖像數據的多個集合進行了討論,但是應該理解,一個或多個數據集合可以是正電子斷層攝影(PET)數據、單光子發射斷層攝影(SPECT)數據、磁共振成像(MRI)數據和/或其它圖像數據。

圖15圖示了利用根據對應于不同的體積圖像數據集合的3D預掃描數據的配準創建的配準變換來將來自不同的圖像數據集合的圖像配準的方法。

應該理解,并不限制這些方法的動作順序。這樣,本文中可以想到其它順序。另外,可以省略一個或多個動作和/或可以包括一個或多個額外的動作。

在1502處,執行第一3D預掃描,生成第一3D預掃描圖像數據。

在1504處,基于第一3D預掃描圖像數據生成第一體積掃描計劃。

在1506處,基于第一體積掃描計劃執行第一體積掃描,生成第一體積圖像數據。

在1508處,執行第二3D預掃描,生成第二3D預掃描圖像數據。

在1510處,基于第二3D預掃描圖像數據生成第二體積掃描計劃。

在1512處,基于第二體積掃描計劃執行第二體積掃描,生成第二體積圖像數據。

在1514處,基于第一和第二3D預掃描圖像數據生成配準變換。

在1516處,利用配準變換配準第一體積圖像數據和第二體積圖像數據。

可以通過編碼在或嵌入到計算機可讀存儲介質上的計算機可讀指令實現上述動作,當被計算機處理器執行時,所述指令使得處理器執行上述動作。額外地或替代地,至少一條計算機可讀指令由信號、載波和其它暫態介質承載,并由計算機處理器實現。

圖16示出了圖15的變型,其包括擴展不同的圖像數據集合以覆蓋兩個不同圖像數據集合的組合視場。

應該理解,并不限制這些方法的動作順序。這樣,本文中可以想到其它順序。另外,可以省略一個或多個動作和/或可以包括一個或多個額外的動作。

在1602處,執行第一3D預掃描,生成第一3D預掃描圖像數據,基于第一3D預掃描圖像生成第一體積掃描計劃,并且基于第一體積掃描計劃執行第一體積掃描,生成第一體積圖像數據。

在1604處,執行第二3D預掃描,生成第二3D預掃描圖像數據,基于第二3D預掃描圖像數據生成第二體積掃描計劃,并且基于第二體積掃描計劃執行第二體積掃描,生成第二體積圖像數據。

在1606處,基于第一和第二3D預掃描圖像數據來生成配準變換。

在1608處,基于第一體積圖像數據的第一視場和第二體積圖像數據的第二視場,確定組合的視場。

在1610處,通過添加來自第一3D預掃描圖像數據的數據,將第一體積圖像數據擴展到組合的視場,創建第一擴展的體積圖像數據。

在1612處,通過添加來自第二3D預掃描圖像數據的數據,將第二體積圖像數據擴展到組合的視場,創建第二擴展的體積圖像數據。

在1614處,利用配準變換配準第一擴展體積圖像數據和第二擴展體積圖像數據。

在變型中,省略動作1606,并且在沒有基于第一和第二3D預掃描圖像數據生成的配準變換的情況下,配準第一擴展的體積圖像數據和第二擴展的體積圖像數據。

可以通過編碼在或嵌入到計算機可讀存儲介質上的計算機可讀指令實現上述動作,當被計算機處理器執行時,所述指令使得處理器執行上述動作。另外或替代地,至少一條計算機可讀指令由信號、載波和其它暫態介質攜帶,并由計算機處理器實現。

圖17示出了圖15的變型,其包括基于從3D預掃描數據和不同的體積圖像數據集合導出的運動矢量場對不同體積圖像數據集合中的每一個進行運動補償。

應該理解,并不限制這些方法的動作順序。這樣,本文中可以想到其它順序。另外,可以省略一個或多個動作和/或可以包括一個或多個額外的動作。

在1702處,執行第一3D預掃描,生成第一3D預掃描圖像數據,基于第一3D預掃描圖像數據生成第一體積掃描計劃,并且基于第一體積掃描計劃執行第一體積掃描,生成第一體積圖像數據。

在1704處,執行第二3D預掃描,生成第二3D預掃描圖像數據,基于第二3D預掃描圖像數據生成第二體積掃描計劃,并且基于第二體積掃描計劃執行第二體積掃描,生成第二體積圖像數據。

在1706處,基于第一和第二3D預掃描圖像數據生成配準變換。

在1708處,基于第一3D預掃描圖像數據和第一體積圖像數據生成第一運動矢量場。

在1710處,基于第一運動矢量對第一體積圖像數據進行運動補償,創建經運動補償的第一體積圖像數據。

在1712處,基于第二3D預掃描圖像數據和第二體積圖像數據生成第二運動矢量場。

在1714處,基于第二運動矢量對第二體積圖像數據進行運動補償,創建經運動補償的第二體積圖像數據。

在1716處,利用配準轉換,配準第一經運動補償的體積圖像數據和第二經運動補償的體積圖像數據。

可以通過編碼在或嵌入到計算機可讀存儲介質上的計算機可讀指令來實現上述動作,當被計算機處理器執行時,所述指令使得處理器執行上述動作。額外地或替代地,至少一條計算機可讀指令由信號、載波和其它暫態介質攜帶,并由計算機處理器實現。

圖18示意性示出了與存儲設備120和組合器127連接的分割器128的范例。在該范例中,組合器127從存儲設備120處獲得體積圖像數據和3D預掃描圖像數據。在其它范例中,組合器127可以從另一設備處獲得體積圖像數據和/或3D預掃描圖像數據,所述另一設備例如是重建器116(圖1)、其它重建器和/或其它設備。

3D預掃描圖像數據是用于計劃產生體積圖像數據的體積掃描的預掃描數據。如本文中所討論,一般而言,體積掃描的視場(沿著z軸范圍)小于對應的3D預掃描圖像數據的視場。另外,如至少結合圖2-5所描述的,3D預掃描圖像數據的圖像對比分辨率小于體積圖像數據的圖像對比分辨率。

通常,兩者都由于執行預掃描來規劃體積掃描,并且較大的視場和/或較低的劑量限制了沉積到對象上的劑量。在圖4和5中示出了不同的分辨率圖像數據,其中,圖4表示來自3D預掃描的較低分辨率圖像數據的冠狀視圖,并且圖5表示來自對應的體積掃描的較高分辨率體積圖像數據的冠狀視圖。

在一個范例中,組合器127配準3D預掃描圖像數據與體積圖像數據。可以使用剛性和/或彈性配準算法。如本文所描述的,配準3D預掃描和體積圖像數據便于在3D預掃描和體積掃描之間減輕被掃描的對象的運動。在另一范例中,組合器127僅將3D預掃描圖像數據融合到體積圖像數據,因為在相同坐標系中采集3D預掃描和體積掃描,因此已經接近配準了3D預掃描圖像數據與體積圖像數據。

在圖19中示出了組合結果的范例,其示出了組合的圖像數據1902,其包括體積圖像數據1904和3D預掃描圖像數據1906。

返回圖18,分割器128包括分割處理器1914,其基于體積圖像數據和/或基于組合的圖像數據1902從體積圖像數據1904分割感興趣組織。可以通過來自控制臺114(圖1)的指示用戶識別出的感興趣組織的信號,從體積圖像數據(例如,表示掃描類型的電子數據的頭部中的條目,例如,心臟掃描將表示心臟是感興趣組織)和/或通過其他方式識別出感興趣組織。

分割處理器1914利用至少兩個不同的分割算法來分割感興趣組織。在圖示的實施例中,至少兩個不同的分割算法包括:較高分辨率的分割算法1910以及較低分辨率的分割算法1912。分割處理器1914采用較高分辨率的分割算法1910來分割較高分辨率體積圖像數據1904;以及采用較低分辨率的分割算法1912來分割較低分辨率3D預掃描圖像數據。已經根據配準已知在配準的圖像數據1902中在較高和較低分辨率圖像數據(即,體元或像素)之間的描述。

在變型中,使用相同的分割算法來分割較高分辨率體積圖像數據1904和較低分辨率。在另一范例中,基于多于兩個的圖像數據集合生成組合的圖像數據1902,所述圖像數據集合例如是體積圖像數據1904、3D預掃描圖像數據1906以及3D預掃描圖像數據的一個或多個其它集合。在該范例中,分割器128可以針對每個數據集合采用不同的分辨率分割算法,針對3D預掃描圖像數據的至少兩個集合采用相同的分辨率分割算法,和/或針對圖像數據的所有集合采用相同的分辨率分割算法。

在一個非限制性范例中,分割處理器1914的輸出包括其中描繪了感興趣組織的組合的圖像數據1902。所述描繪可以通過視覺圖形標記,例如跟隨感興趣組織的邊緣的黑白線。在另一非限制范例中,分割器128的輸出僅包括感興趣組織,其中,剩余的圖像數據被丟棄或遮掩。

分割器128的輸出包括分割的體積圖像數據。分割的體積圖像數據可以經由控制器114顯示,存儲于圖像數據存儲設備120(圖1)中,傳輸給另一設備和/或以其它方式處理。

在一個非限制性范例中,并不通過體積圖像數據或分割的體積圖像數據顯示3D預掃描圖像數據。這樣,用戶看到的輸出如在3D預掃描圖像數據不用于分割的配置中;也就是,僅分割的體積圖像數據。然而,分割在較大的組合圖像數據1902上執行,其包括更多的感興趣組織和/或額外的解剖結構,相對于不是如本文所描述地使用3D預掃描圖像數據,這兩者都可以用于提供更準確的分割。

通過非限制性范例,對于被執行以測量氣道壁厚度從而排除COPD的相對小的體積掃描,當掃描范圍覆蓋氣道壁加上邊緣時,3D預掃描圖像數據提供額外的氣道數據,這可以用于幫助區分氣道和肺實質。一般而言,掃描范圍限制于氣道壁加上邊緣以限制沉積到對象上的劑量。

在另一范例中,當在覆蓋心臟加上邊緣的掃描中掃描整個心臟時,3D預掃描圖像數據提供心臟周圍的組織的圖像數據。類似地,完全器官的范圍受限于完全器官加上邊緣,從而限制放置到對象上的劑量。當額外的圖像數據包括肝并且心臟和肝之間的邊界不清楚時,同時分割肝和心臟可以改善心臟相對肝的描繪。

在變型中,也可以顯示3D預掃描圖像數據。可以單獨地或同時地顯示分割的體積圖像數據和3D預掃描圖像數據,例如并排顯示或者一個疊加在另一個上。在另一變型中,還顯示組合的圖像數據1902。類似地,組合的圖像數據1902可以單獨顯示,或與分割的體積圖像數據和/或3D預掃描圖像數據同時顯示。

圖20圖示了用于基于組合的體積圖像數據與用于規劃體積掃描的3D預掃描數據來分割來自體積圖像數據的感興趣區域的方法。

應該理解,并不限制這些方法的動作順序。這樣,本文中預期其它順序。另外,可以省略一個或多個動作和/或可以包括一個或多個額外的動作。

在2002處,執行3D預掃描,生成3D預掃描圖像數據。

在2004處,基于3D預掃描圖像數據創建體積掃描計劃。

在2006處,基于體積掃描計劃執行體積掃描,生成體積圖像數據。

在2008處,組合3D預掃描圖像數據與體積圖像數據,生成組合的圖像數據。

在2010處,利用組合的圖像數據,從體積圖像數據分割感興趣組織,生成分割的組合圖像數據,如本文所公開的和/或以其它方式。

在2012處,視覺顯示分割的體積圖像數據成分。

可以通過編碼在或嵌入到計算機可讀存儲介質上的計算機可讀指令實現上述動作,當被計算機處理器執行時,所述指令使得處理器執行上述動作。額外地或替代地,至少一條計算機可讀指令由信號、載波和其它暫態介質攜帶,并由計算機處理器實現。

已經結合優選實施例描述了本發明。他人在閱讀和理解先前詳細描述時,可以想到修改和變型。目的是,本發明被解釋為包括所有這樣的修改和變型,只要它們落入隨附權利要求或其等價方案的范圍內。

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