用於分析和可視化能譜ct數據的系統和方法
2023-06-04 18:09:51
專利名稱：用於分析和可視化能譜ct數據的系統和方法
技術領域：
一般來說，本發明的實施例涉及診斷成像，更具體來說，涉及用於分析和可視化能譜計算機斷層掃描(CT)數據的系統和方法。
背景技術：
通常，在CT成像系統中，χ射線源將扇形束髮射到受檢者或對象、如患者或行李件。下文中，術語「受檢者」和「對象」將包括能夠被成像的任何物體。射束經受檢者衰減之後照射到輻射檢測器陣列上。在檢測器陣列所接收的衰減射束輻射的強度通常取決於受檢者對X射線的衰減。檢測器陣列的各檢測器元件產生指示各檢測器元件所接收的衰減射束的獨立電信號。電信號傳送到數據處理系統以供分析它最終產生圖像。一般來說，χ射線源和檢測器組件圍繞成像平面中的機架以及圍繞受檢者旋轉。X 射線源通常包括X射線管，它們在焦點處發射X射線束。檢測器組件通常由多個檢測器模塊構成。經過一系列機架角度來收集表示在檢測器元件的每個所接收的X射線束的強度的數據。數據最終經過處理以便形成圖像。常規CT系統發射具有多色譜的χ射線。受檢者中各材料的χ射線衰減取決於所發射X射線的能量。如果CT投射數據在多個χ射線能量水平或能譜(spectra)來採集，則數據包含常規CT圖像中沒有包含的有關被成像受檢者或對象的附加信息。例如，能譜CT 數據可用於產生具有相當於所選單色能量的χ射線衰減係數的新圖像。這種單色圖像包括圖像數據，其中分配體素的強度值，如同通過採用單色χ射線束從受檢者收集投射數據來創建CT圖像一樣。能量敏感掃描的一個主要目標是獲得診斷CT圖像，它們通過利用在不同彩色能量狀態的兩個或更多掃描來增強圖像中的信息(對比度分離、材料特異性等等)。已經提出多種技術來實現能量敏感掃描，其中包括採集兩個或更多掃描，它們採用以下兩種形式的任一種(1)時間上緊接著的，其中掃描要求機架圍繞受檢者多次旋轉，或者(2)作為旋轉角的函數進行交織，其要求一個旋轉圍繞受檢者，其中管子工作在例如SOkVp和140kVp電位。高頻發生器使得能夠在交替視圖上切換高頻電磁能量投射源的kVp電位。因此， 兩個或更多能量敏感掃描的數據可通過時間交織方式來獲得，而不是如先前CT技術通常發生的間隔數秒進行的兩個單獨掃描的方式。還可配準交織的投射數據，使得相同路徑長度在各能量水平使用例如某種形式的內插來定義。能譜CT數據便於更好地區別組織，使得更易於區分例如包含鈣和碘的組織等材料。但是，組織行為變化取決於多個變量，例如患者厚度、對比劑濃度和注入速率、成像的定時和組織病理。因此，從能譜CT成像可得的數據的範圍和複雜度使數據很難令臨床醫生易於理解、解釋、區別以及進行明確判定。雖然已知系統和方法可用於創建和顯示單色圖像， 但是已知系統和方法只顯示使用能譜CT數據所創建的圖像，而缺乏關於用戶交互和分析。此外，根據圖像的觀察進行診斷是很專業的工作，並且通常由受過高級培訓的醫療圖像專家來執行。但是，甚至這類專家對於疾病的嚴重程度也只能進行主觀判斷。由於這種固有的主觀性，診斷傾向於不一致並且非標準化。相應地，為了按照臨床相關方式來使用數據，需要一種方法學，儘管存在能譜CT 數據中固有的上述不可避免並且不可控變量，但其仍能以一致方式來比較患者的能譜CT 數據。因此，希望設計一種分析和可視化能譜CT數據的系統和方法，它克服和上述缺
點O
發明內容
根據本發明的一個方面，一種非暫時計算機可讀介質其上存儲了包含指令的電腦程式，指令在由計算機運行時使計算機訪問從患者所採集的圖像數據集合，圖像數據集合包括能譜計算機斷層掃描(CT)數據。指令還使計算機從圖像數據集合中識別多個感興趣目標區(TROI)，從圖像數據集合中識別感興趣參考區域(RROI)以及從表示多個TROI的圖像數據中提取多個目標能譜Hoimsfield Unit(HU)曲線。此外，指令使計算機從表示 RROI的圖像數據中提取參考能譜HU曲線，相對於參考能譜HU曲線對多個目標能譜HU曲線進行規格化，以及顯示多個規格化目標能譜HU曲線。根據本發明的另一個方面，一種方法包括訪問包含從患者所採集的能譜CT數據的圖像數據集，從圖像數據集創建多個TR0I，以及從圖像數據集中提取目標數據集，目標數據集包含與TROI對應的圖像數據。該方法還包括從目標數據集來計算多個目標能譜曲線，各目標能譜曲線表示相應TROI的χ射線衰減；從圖像數據集來創建RROI ；以及從圖像數據集中提取參考數據集，參考數據集包含與RROI對應的圖像數據。此外，該方法包括從參考數據集來計算參考能譜曲線，相對參考能譜曲線對多個目標能譜曲線進行規格化，以及輸出多個規格化目標能譜曲線的可視化。根據本發明的另一個方面，一種用於分析圖像數據的系統包括資料庫，其上存儲了從患者所採集的包含能譜CT數據的患者圖像數據集。該系統還包括處理器，它編程為訪問圖像數據集，從患者圖像數據集中識別多個TR0I，以及從患者圖像數據集中識別至少一個RR0I。處理器還編程為從患者圖像數據集中提取多個TROI和RROI的能譜CT數據，從所提取能譜CT數據生成多個TROI的多個目標曲線，以及從所提取能譜CT數據生成至少一個 RROI的至少一個參考曲線。此外，處理器編程為採用該至少一個參考曲線對多個目標曲線進行規格化，並且輸出多個規格化目標曲線。該系統還包括圖形用戶界面(GUI)，它配置成向用戶顯示多個規格化目標曲線。通過以下詳細描述和附圖，使其它各種特徵和優點顯而易見。
附圖示出當前考慮用於執行本發明的優選實施例。附圖包括圖1是CT成像系統的示圖。圖2是圖1所示系統的示意框圖。圖3是CT系統檢測器陣列的一個實施例的透視圖。
圖4是檢測器的一個實施例的透視圖。圖5是示出根據本發明的一個實施例、用於能譜CT數據的可視化和分析的技術的流程圖。圖6是根據本發明的一個實施例的多個感興趣區域的示範原始能譜CT數據的繪圖。圖7是根據本發明的一個實施例、相對於感興趣參考區域進行規格化的圖6的能譜CT數據的繪圖。圖8是根據本發明的一個實施例、從圖7的規格化能譜CT數據所提取的示範度量的繪圖。圖9是根據本發明的一個實施例、一組具有重疊區域的示範度量的繪圖。圖10是根據本發明的一個實施例、包括多個感興趣區域的偏差的可視表示的示範用戶界面。圖11是與無創包裹檢查系統配合使用的CT系統的圖示。
具體實施例方式針對64層片計算機斷層掃描(CT)系統來描述本發明的操作環境。但是，本領域的技術人員會理解，本發明同樣可適合與其它多層片配置配合使用。此外，針對X射線的檢測和轉換來描述本發明。但是，本領域的技術人員還會理解，本發明同樣可適用於其它高頻電磁能量的檢測和轉換。針對「第三代」CT掃描儀來描述本發明，但是本發明同樣可適用於其它CT系統。另外，例如，本發明的某些實施例提供用於分析多能量數據、如雙能量數據的系統、方法和計算機指令。例如，某些多能量數據可用於能譜成像系統、如光子讀數系統 (photon counting system)中。作為一種類型的多能量數據的雙能量數據可體現在單色圖像、材料密度圖像和/或有效Z圖像中。雖然本文所述的許多實施例結合雙能量數據來論述，但是實施例並不局限於雙能量數據，而是可與其它類型的多能量數據結合使用，這是本領域的技術人員會理解的。另外，雖然本文所述的許多實施例描述可在圖像中選擇的感興趣區域，但是感興趣體積也可在圖像中選擇，這是本領域的技術人員會理解的。參照圖1，CT成像系統10示為包括代表「第三代」CT掃描儀的機架12。機架12具有X射線源14，它將X射線束投射到機架12的對側的檢測器組件或準直儀16。現在參照圖2，檢測器組件16由多個檢測器18和數據採集系統(DAQ 20來形成。多個檢測器18感測經過治療患者M的投射χ射線22，並且DAS 20將數據轉換成數位訊號供後續處理。各檢測器18產生模擬電信號，它表示照射χ射線束強度並且因而表示經過患者M時的衰減射束。在採集χ射線投射數據的掃描期間，機架12和安裝在其上的部件繞旋轉中心沈旋轉。機架12的旋轉和χ射線源14的操作由CT系統10的控制機構28來管理。控制機構觀包括x射線控制器30，它向χ射線源14提供功率和定時信號；以及機架馬達控制器32，它控制機架12的轉速和位置。圖像重構器34從DAS 20接收取樣和數位化的χ射線數據，並且執行高速重構。重構圖像作為輸入施加到計算機36，計算機36將圖像存儲在大容量存儲裝置38中。
計算機36還經由控制臺40接收來自操作員的命令和掃描參數，控制臺40具有例如鍵盤、滑鼠、語音激活控制器或者任何其它適當輸入設備等的某種形式的操作員接口。關聯顯示器42允許操作員觀看來自計算機36的重構圖像和其它數據。操作員提供的命令和參數由計算機36使用以用於向DAS 20,χ射線控制器30和機架馬達控制器32提供控制信號和信息。另外，計算機36操作臺架馬達控制器44，臺架馬達控制器44控制電動臺架46 以便定位患者M和機架12。具體來說，臺架46移動患者M使其整體或部分通過圖1的機架開口 48。如圖3所示，檢測器組件16包括軌道50，它們之間設置了準直片或板52。板52定位成在χ射線22照射到例如定位在檢測器組件16上的圖4的檢測器18之前對這類射束進行準直。在一個實施例中檢測器組件16包括57個檢測器18，各檢測器18具有66X22 像素元件討的陣列大小。因此，檢測器組件16具有64行和912列(22X57個檢測器)，它允許隨機架12的每次旋轉收集64個同時的層片的數據。參照圖4，檢測器18包括DAS 20，其中各檢測器18包括排列在封裝件(pack) 56中的多個檢測器元件M。檢測器18包括相對檢測器元件M定位在封裝件56中的引腳58。 封裝件56定位在具有多個二極體62的背光二極體陣列60上。背光二極體陣列60又定位在多層襯底64上。隔離片66定位在多層襯底64上。檢測器元件M光耦合到背光二極體陣列60，並且背光二極體陣列60又電耦合到多層襯底64。柔性電路68附連到多層襯底64 的表面70以及附連至DAS20。檢測器18通過使用引腳58定位在檢測器組件16中。在一個實施例的操作中，照射在檢測器元件M中的χ射線生成光子，它們穿過封裝件56，由此生成在背光二極體陣列60中的二極體上檢測的模擬信號。所生成的模擬信號被載送通過多層襯底64、通過柔性電路68送至DAS 20，其中將模擬信號轉換成數位訊號。現在參照圖5，根據本發明的一個實施例提出一種用於分析和可視化能譜CT數據的技術。雖然本文所述的一些實施例針對肝損傷分析，但是本領域的技術人員易於知道，根據各個實施例，技術72可適用於一系列組織、例如存在於腦、腎、肝等中的組織的能譜CT數據的分析。技術72在步驟74開始，以訪問從患者所採集的能譜CT數據集。根據各個實施例，能譜CT數據集可從存儲位置或者從現場或實時掃描來訪問。另外，能譜CT數據集可包括在患者的單次掃描期間或者在一系列患者掃描期間採集的圖像數據。在步驟76，從能譜 CT數據集中選擇一個或多個感興趣目標區(TR0I)。根據各個實施例，每個TROI可使用例如 ROI 選擇、配準(registration)、分割(segmentation)、輪廓化(contouring)等可用的圖像操縱工具的任何組合來人工、半自動或自動選擇。例如，臨床醫生可使用操作員控制臺 (例如圖2的操作員控制臺40)上的輸入裝置，通過圍繞顯示器(例如圖2的顯示器42)上的患者圖像中的TROI繪製輪廓，來選擇TR0I。作為另一個示例，TROI可使用自動或半自動算法來識別。在示範肝損傷實施例中，TROI可對應於包括可疑囊腫和轉移瘤的區域。在步驟78，從關聯每個TROI的能譜CT數據集中提取能譜Hounsf ield Unit (HU) 曲線。通過計算對於每個TROI的在多個離散keV水平的HU數據，來提取HU曲線。各種方法可用於計算在各keV水平的HU數據。例如，在各keV水平的HU數據可作為相應TROI中的平均強度來計算。本領域的技術人員會知道，許多備選方法可用於計算HU數據。在步驟80，從能譜CT數據集中選擇一個或多個感興趣參考區域(RROI)。RROI用於對觀察中的TROI進行規格化，下面詳細說明。根據一個實施例，RROI選擇成表示健康組織。如同TROI那樣，RROI可人工、半自動、自動識別。在步驟82，按照與以上針對在步驟78 的TROI所述相似的方式，從關聯每個RROI的能譜CT數據集中提取能譜HU曲線。現在參照圖6，根據一個實施例示出能譜HU曲線84的一個示範圖表。示範TROI 曲線86、88、90、92、94、96、98、100、102、104和106對應於從能譜CT數據集所選的11個相應TR0I，如針對圖4的76所述。示範參考ROI曲線108對應於從能譜CT數據集所選的 RR0I、如肝軟組織(liver parenchyma)，如針對圖5的步驟80所述。如圖所示，在40keV至 140keV範圍中的10個離散keV值，計算各TROI和RROI的示範能譜HU數據。但是，本領域的技術人員會知道，根據本發明的實施例，可使用任何數量的離散keV數據點和/或keV值的任何範圍。又參照圖5，在步驟110，使用RROI來計算TROI的規格化曲線。這個規格化步驟根據RROI曲線來調整、縮放或者以其它方式變換TROI曲線，以便於各種TROI之間的比較分析。TROI曲線可使用各種已知的規格化方法來規格化。例如，通過在各keV水平計算TROI 除以RROI的值，TROI曲線可除以RROI曲線。在使用多個RROI的一個實施例中，在各ekV 水平的RROI曲線的HU數據的平均值可用於該除法。在步驟112，技術72輸出規格化TROI 曲線。圖7提供對於說明性肝損傷示例的所計算的規格化TROI曲線116、118、120、122、 124、126、128、130、132、134和136的示範繪圖114。規格化曲線116-136表示相對於圖6 的RROI曲線108進行規格化的圖6的TROI曲線86-106。繪圖114示出對TROI曲線進行規格化可如何用於區分兩種類型的組織、例如肝中的囊腫138和瘤140。雖然規格化TROI 曲線116-136在線圖上示出，但是備選可視格式可用於向用戶顯示TROI曲線，其中包括圖表、曲線圖、彩色等等。回到圖5，技術72在步驟142分析規格化TROI曲線，以便得出或提取與規格化 TROI曲線對應的度量。許多方法可用於分析數據。例如，可通過相加跨若干keV水平的數據或者執行總面積計算，經由合計來從數據中提取度量。備選地，可使用例如計算標準偏差、集中趨勢、中值或最小值/最大值等的求平均方法，來得出度量。作為又一個示例，度量可計算為表示作為keV水平的函數的規格化TROI曲線的衰變或變化率。在步驟144，將閾值應用於所得出的度量，以便於TROI之間的比較分析。閾值選擇成區分兩種不同組織類型，例如囊腫和轉移瘤，針對圖8更詳細描述。雖然技術72的步驟 144針對單個閾值來描述，但是也想到可應用多個閾值以區分任何數量的不同組織類型。因此，在單個顯示中同時分析與許多類型的組織對應的組織。圖8是圖表146，示出肝損傷示例中的相應規格化TROI曲線116-136(圖7)的所得出的度量 148、150、152、154、158、160、162、164、166、168。度量 148-168 從對應於 TROI 86-106(圖6)的HU數據來計算。度量148-168可從在所有離散的keV水平或其中的子集的HU數據、使用任何數量的技術、例如合計、求平均或者計算衰變率來計算。。在一個實施例中，通過對離散keV水平的HU數據求平均，來計算度量148-168。作為一個示例，忽略在各極端的兩個keV水平(即，40和50keV以及130和140keV)的數據。因此，對60_120keV 水平範圍內計算度量。但是，度量可從HU數據的任何部分來計算。圖表146中包含的閾值 170極大地便於度量148-168之間的比較分析，並且選擇成區分兩種組織類型。如圖所示，閾值170使得易於快速區分表示囊腫的TROI (度量150、154-162和168)以及表示轉移瘤的 TROI (度量 148、152、164 和 166)。圖8表示一種理想情況示例，其中閾值170提供表示兩種不同類型的組織之間的清晰描繪。但是，在一些情況下，重疊區域可出現在表示不同組織類型的度量之間。然而，度量值之間的可觀察差異仍然由各組織類型呈現。因此，再次參照圖5的技術72，在步驟172 可將概率分配給所得出的度量，以便於分類落入重疊區之內的度量。如下面針對圖9詳細描述，將概率結合到提供給用戶的度量的顯示中，從而提供分類的「判定-支持」輔助。具有多個對應閾值和/或重疊區域的任何數量的不同組織類型再次可在單個顯示中按照這種方式同時分析。現在參照圖9，從TROI規格化曲線所計算的多個所得出度量174按照與針對圖8 所述相似的方式在圖表176上顯示。但是，與圖8的度量148-168不同，圖表176的度量 174具有圍繞閾值180的不同重疊區域178或置信區間。可使用例如統計偏差等統計分析， 向落入重疊區域178之內的度量174分配與特定組織類型對應的概率。例如，根據一個實施例，可向處於重疊區域178之內並且低於閾值180的度量174分配80%概率是囊腫，而可向處於重疊區域178之內並且高於閾值180的度量174分配80%概率是轉移瘤。上述實施例通過相對在相同患者中定義的參考區域對TROI數據進行規格化，來實現患者的TROI的組織分類。參考數據也可用於分析每個TROI的量化能譜CT數據。又參照圖5，在步驟182訪問參考資料庫。在一個實施例中，參考資料庫包含從參考群體所採集的代表預定義的「預計」組織行為的預先計算圖像數據。例如，參考資料庫可包括其中包含囊腫的ROI的參考數據，可包含「正常」或「健康」組織的數據，或者包含與已知具有對比劑流入的患者脈管對應的參考數據。參考圖像數據可從個體的群體來收集，並且按照例如年齡、性別或種族等一個或多個期望特性來編組或標準化。患者的TROI數據與預先計算參考數據之間的比較在步驟184通過計算偏差度量來進行。首先，相對從預先計算參考數據所計算的一組關聯參考度量對在步驟142所計算的規格化TROI度量進行規格化。規格化解決了和/或消除給定能譜CT數據集中存在的不可避免並且不可控變量。例如，因掃描期間所使用的對比劑的量的差異而可能存在給定能譜CT數據集相對參考資料庫的可變性，對比劑攝入率在患者與參考群體之間可能發生變化，並且患者尺寸在數據集之間可能有所不同。規格化解決了這種可變性。在患者度量和參考度量經過規格化之後，偏差度量計算成表示規格化TROI度量與參考度量之間的偏差。許多技術可適用於計算TROI度量相對預先計算參考數據的偏差。 在一個實施例中，偏差定義為ζ計分，其一般對應於對於給定組織類型的患者TROI度量與參考群體的平均值之間的差的標準偏差的數量。在步驟186，向用戶顯示偏差度量。存在許多以有意義方式向用戶顯示實際偏差度量的方法。例如，可按照與針對圖6-9所述相似的方式來應用簡單或高級製圖和繪圖技術。 備選地，也可如圖10所示來使用彩色編碼和其它可視化技術。圖10示出示範圖形用戶界面(⑶I) 188，它可用於顯示例如在步驟76、80 (圖5)所選的ROI等ROI的可視表示、例如在步驟78、82所計算的HU曲線或步驟110、112(圖5)的規格化曲線等能譜曲線的可視表示，以及例如在步驟142所提取的度量或者在步驟184(圖 5)所計算的度量等偏差度量的可視表示。
根據各個實施例，⑶I 188包括用於顯示數字和文本數據的區域190，其中包括例如患者圖像數據、參考圖像數據、患者特定數據、參考特定數據和檢查數據。可選地，區域 190可配置為控制面板，以便準許用戶通過輸入欄(rield)、下拉菜單等輸入和/或選擇數據。⑶I 188還包括多個用戶可選按鈕192，以便於用戶與⑶I 188的交互。如圖所示，按鈕192可提供用於例如添加目標R0I、參考ROI或者發起分析的功能性。⑶I 188包括第一圖像區域194，它顯示患者圖像數據，從而允許用戶在圖像區域 194中選擇任何數量的目標ROI 196、198以及任何數量的參考ROI 200。在一個實施例中， 參考ROI 200選擇成對應於正常組織。ROI 196-200備選地可由自動算法來選擇並且在區域194中向用戶顯示。⑶I 188還包括用於可視化例如繪圖84(圖6)或繪圖114(圖7)等的能譜曲線的繪圖、和/或例如繪圖144(圖8)或繪圖176(圖9)等的度量的繪圖的區域202。雖然區域 202示為顯示單個繪圖，但是區域202也可配置成同時顯示多個繪圖。⑶I 188還包括用於顯示所選目標ROI的量化能譜CT數據的區域204。提供共同色標(color SCale)206來對目標ROI的量化能譜CT數據進行規格化，使得在整個目標ROI上來比較偏差。因此，具有與RROI極大地偏離的能譜CT數據的TROI編碼成與色標206的第一端208相關，而具有與 RROI密切相關的能譜CT數據的TROI顯示成對應於色標206的第二端210，其與第一端208 相對。⑶I 188包括第二圖像區域212，它顯示彩色編碼成對應於色標206的目標ROI 196、198，由此允許用戶快速輕鬆地可視化TROI 196、198的偏差。要注意，只為了便於說明而提供⑶I 188的布置，並且其它⑶I布置、欄名稱(field name)和可視輸出可採取不同的形式。附加顯示技術還可包括溫度計、圖形、刻度盤(dial)、字體變化、注釋等等。現在參照圖11，包裹/行李檢驗系統214包括可旋轉機架216，其中具有開口 218， 包裹或行李件可通過其中。可旋轉機架216容納高頻電磁能量源220以及具有由閃爍器單元組成的閃爍器陣列的檢測器組件222，與圖3或圖4所示相似。還提供傳送系統224，它包括傳送帶226，由結構2 支承以便自動連續地使包裹或行李件230通過開口 218以便掃描。對象230由傳送帶2 進給以通過開口 218，然後採集成像數據，並且傳送帶226以可控且連續的方式從開口 218取下包裹230。因此，郵政檢驗人員、行李搬運人員和其它安全人員可通過非侵入方式來檢查包裹230的內含物中的炸藥、刀、槍枝、違禁品等。所公開方法和設備的一個技術貢獻在於，它提供一種分析和可視化能譜CT數據的計算機實現系統和方法。本領域的技術人員會理解，本發明的實施例可與其上存儲了電腦程式的計算機可讀存儲介質接口並且由其控制。計算機可讀存儲介質包括多個部件，例如一個或多個電子部件、硬體部件和/或計算機軟體部件。這些部件可包括一個或多個計算機可讀存儲介質，它一般存儲例如軟體、固件和/或彙編語言的指令，用於執行序列的一個或多個實現或實施例的一個或多個部分。這些計算機可讀存儲介質一般是非暫時和/或有形的。這種計算機可讀存儲介質的示例包括計算機和/或存儲裝置的可記錄數據存儲介質。計算機可讀存儲介質可採用例如磁、電、光、生物和/或原子數據存儲介質的一個或多個。此外，這類介質可採取例如軟盤、磁帶、CD-ROM、DVD-ROM、硬碟驅動器和/或電子存儲器的形式。未列示的其它形式的非暫時和/或有形計算機可讀存儲介質可與本發明的實施例配合使用。
在系統的一個實現中，多個這類部件可組合或劃分。此外，這類部件可以是採用多種程式語言的任一種來編寫或實現的一組和/或一系列計算機指令，這是本領域的技術人員會理解的。另外，例如載波等的其它形式的計算機可讀介質可用於體現表示指令序列的計算機數據信號，指令序列在由一個或多個計算機運行時使一個或多個計算機執行序列的一個或多個實現或實施例的一個或多個部分。因此，根據一個實施例，一種非暫時計算機可讀介質其上存儲了包含指令的電腦程式，指令在由計算機運行時使計算機訪問從患者所採集的圖像數據集合，圖像數據集合包括能譜CT數據。指令還使計算機從圖像數據集合中識別多個TROI，從圖像數據集合中識別RR0I，以及從表示多個TROI的圖像數據中提取多個目標能譜HU曲線。此外，指令使計算機從表示RROI的圖像數據中提取參考能譜HU曲線，相對於參考能譜HU曲線對多個目標能譜HU曲線進行規格化，以及顯示多個規格化目標能譜HU曲線。根據本發明的另一個實施例，一種方法包括訪問包含從患者所採集的能譜CT數據的圖像數據集，從圖像數據集創建多個TR0I，以及從圖像數據集中提取目標數據集，目標數據集包含與TROI對應的圖像數據。該方法還包括從目標數據集來計算多個目標能譜曲線，各目標能譜曲線表示相應TROI的χ射線衰減；從圖像數據集來創建RROI ；以及從圖像數據集中提取參考數據集，參考數據集包含與RROI對應的圖像數據。此外，該方法包括從參考數據集來計算參考能譜曲線，相對參考能譜曲線對多個目標能譜曲線進行規格化，以及輸出多個規格化目標能譜曲線的可視化。根據本發明的又一個實施例，一種用於分析圖像數據的系統包括資料庫，其上存儲了從患者所採集的包含能譜CT數據的患者圖像數據集。該系統還包括處理器，它編程為訪問圖像數據集，從患者圖像數據集中識別多個TR0I，以及從患者圖像數據集中識別至少一個RR0I。處理器還編程為從患者圖像數據集中提取多個TROI和RROI的能譜CT數據，從所提取能譜CT數據生成多個TROI的多個目標曲線，以及從所提取能譜CT數據生成至少一個RROI的至少一個參考曲線。此外，處理器編程為相對至少一個參考曲線對多個目標曲線進行規格化，並且輸出多個規格化目標曲線。該系統還包括GUI，它配置成向用戶顯示多個規格化目標曲線。本書面描述使用包括最佳模式的示例來公開本發明，並且還使本領域的技術人員能夠實施本發明，包括製作和使用任何裝置或系統，以及執行任何結合方法。本發明的專利範圍由權利要求書來定義，並且可包括本領域的技術人員想到的其它示例。如果這類其它示例具有與權利要求書的文字語言完全相同的結構元件，或者如果它們包括具有與權利要求書的文字語言的非實質差異的等效結構元件，則它們意在落入權利要求書的範圍之內。
權利要求
1.一種其上存儲有包含指令的電腦程式的非暫時計算機可讀介質，所述指令由計算機運行時使所述計算機用於訪問(74)從患者所採集的圖像數據集合，所述圖像數據集合包括能譜計算機斷層掃描(CT)數據；從所述圖像數據集合中識別(76)多個感興趣目標區(TROI)； 從所述圖像數據集合中識別(80)感興趣參考區域(RROI)；從表示所述多個TROI的圖像數據中提取(78)多個目標能譜Hoimsfield Unit(HU)曲線.一入 ，從表示所述RROI的圖像數據中提取(82)參考能譜HU曲線；相對於所述參考能譜HU曲線對所述多個目標能譜HU曲線進行規格化(110)；以及顯示(112)所述多個規格化的目標能譜HU曲線。
2.如權利要求1所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機從所述規格化的目標能譜HU曲線計算(142)多個度量，以便表示所述多個TROI。
3.如權利要求2所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機計算所述多個規格化的目標能譜HU曲線的每個的平均HU值。
4.如權利要求2所述的計算機可讀介質，其中，所述指令使所述計算機從所述規格化的目標能譜HU曲線的多個離散keV水平處的HU來計算(14 所述多個度量。
5.如權利要求2所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機將閾值(180) 應用於(144)所述多個度量，其中所述閾值(180)區別第一類型的解剖與第二類型的解剖。
6.如權利要求5所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機定義所述閾值(180)附近的置信區間(178)，以便幫助區分對應於所述第一類型的解剖的TROI與對應於所述第二類型的解剖的TR0I。
7.如權利要求2所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機輸出所述多個度量的可視化(146，176)。
8.如權利要求1所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機執行下列步驟訪問(18 從參考群體所採集的包含預先計算的圖像數據的比較資料庫； 從所述比較資料庫中識別參考能譜CT數據集合，所述參考能譜CT數據集合表示對於至少一個組織類型的預計能譜CT數據；將所述多個規格化的目標能譜HU曲線與所述參考能譜CT數據集合進行比較；以及從所述多個規格化的目標能譜HU曲線生成(186)多個偏差度量，所述多個偏差度量表示所述多個TROI相對於所述參考能譜CT數據集合的偏差。
9.如權利要求1所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機用於 將閾值應用於(144)所述多個規格化的目標能譜HU曲線；生成TROI的上集合，其包括所述多個TROI中具有高於所述閾值的規格化目標能譜HU 曲線的TROI ；生成TROI的下集合，其包括所述多個TROI中具有低於所述閾值的規格化目標能譜HU 曲線的TROI ；將所述TROI的上集合識別為第一類型的組織；以及將所述TROI的第二集合識別為第二類型的組織。
10.如權利要求1所述的計算機可讀介質，其中，所述指令還使所述計算機用於 從所述圖像數據集合中識別(80)第二 RROI ； 從表示所述第二 RROI的圖像數據中提取第二參考能譜HU曲線； 使用所述第一和第二參考能譜HU曲線來生成(82)平均參考能譜HU曲線；以及相對於所述平均參考能譜HU曲線對所述多個目標能譜HU曲線進行規格化(110)。
全文摘要
用於分析和可視化能譜CT數據的系統和方法包括訪問(74)從患者所採集的包含能譜CT數據的圖像數據集合，從圖像數據集合中識別(76，80)多個感興趣目標區(TROI)和感興趣參考區域(RROI)，從表示多個TROI的圖像數據中提取多個目標能譜Hounsfield Unit(HU)曲線，從表示RROI的圖像數據中提取(82)參考能譜HU曲線，相對於參考能譜HU曲線對多個目標能譜HU曲線進行規格化(110)，以及顯示多個規格化的目標能譜HU曲線。
文檔編號G06F19/00GK102462504SQ20101062368
公開日2012年5月23日 申請日期2010年12月27日 優先權日2010年11月8日
發明者A·P·莫罕, G·B·阿維納什, S·A·西羅海, S·杜塔 申請人:通用電氣公司