一種基於呼吸相位的胸部或腹部ct圖像的回顧性分類方法
2023-05-19 03:17:01
專利名稱：一種基於呼吸相位的胸部或腹部ct圖像的回顧性分類方法
技術領域：
本發明涉及一種醫學CT圖像的處理方法，具體涉及根據呼吸相位對人體CT圖像 進行分類的方法，該方法所得到的CT圖像可用於制訂腫瘤放射治療計劃。
背景技術：
計算機斷層成像技術，即CT(CompUted Tomography)是腫瘤放射治療必不可少的 工具和技術。4D-CT是一種評價腫瘤和器官運動的新技術，即在CT掃描的過程中，同步記 錄代表病人呼吸運動的時間信息，所以在掃描結果中除三維空間信息外還包括了病人呼吸 運動的時間信息。它可以實現對運動腫瘤形狀的動態觀察，為研究腫瘤的運動提供了條件。 對比與3D-CT，4D-CT不僅可以減少器官的運動偽影而且可以體現腫瘤和正常器官的運動 信息，根據不同病人的呼吸運動的個體差異性進行個體化的放療計劃設計。該技術應用於 放療定位、計劃制定及實施中，從而進入圖象引導的四維放射治療時代。現代醫學研究結果顯示，影響腫瘤放射治療時精確定位的眾多因素中，呼吸運動 最為顯著。因此，CT圖像的回顧性分類是將所得的各床位的CT圖像按一個呼吸周期的時相 進行歸類。然而，要進行上述分類就需要在帶PRM系統的計算機斷層成像設備上進行。由於 帶PRM系統的計算機斷層成像設備具有一套獲得兩個螢光標記點的光學系統(PRM系統)， 因此我們且不說它的複雜性和設備造價高的不足，就腫瘤放射治療時精確定位來說還存在 下述缺陷1、由於制訂腫瘤放射治療計劃的CT掃描與計劃的執行往往不是在同一張床上 進行，因此難免存在換床的誤差；2、即使是在同一張床上進行，由於所述的光學系統中的具 有螢光標記點的塑料盒放在人體的不同位置也會影響實際放療效果；3、CT掃描的過程是 將患者置於熱塑固定體模內進行的，患者呼吸過程中的起伏運動受到所述體模的限制，使 得PRM系統不能準確地測出呼吸幅度，進而不能正常重建4D-CT。對於帶PRM(Realtime Position Management，RPM)系統的計算機斷層成像設備重 建 4D-CT 方法(如 Keall P J,Starkschall G, Shukla H, Forster K M, Ortiz V, Stevens C W, Vedam S S, George R, Guerrero T andMohan R 2004Acquiring 4D thoracic CT scans using a multislice helical method Phys. Med. Biol. 492053-67)，在 CT 掃描時，RPM 系 統與CT機相互通信，通過CT機的出射線信號實現CT掃描與跟蹤信號的聯動，獲得每張CT 圖像成像時兩個螢光標記點的高度信號，這個信號作為呼吸特徵信號並繪製出每個床位 的呼吸特徵曲線，對呼吸特徵曲線中兩個波峰和中間的波谷分別設為0°，180°，360°相 位角度，其餘相位通過線性插值獲得相位角度實現4D CT回顧性分類。帶PRM(Realtime Position Management,RPM)系統的計算機斷層成像設備除了上述已經討論的缺陷外，在該 方法中涉及的呼吸周期被認為是在掃描前測得的固定不變的，沒有考慮掃描狀態時呼吸頻 率的變化的事實，無法挑選出掃描狀態時周期變化差異最小的4D-CT分類，該方法實現的 回顧性分類也就不能精確反映掃描狀態時呼吸周期的規律，其不準確性是顯然的。此外，張書旭等提出了一種在多螺旋CT上重建4D-CT的方法(中國組織工程研究與臨床康復，第14卷，第沈期，2010-06-25，作者張書旭等)，該方法如下所述分割出讀 入的Cine模式掃描CT圖像並進行目標組織的體積計算，然後根據目標組織隨呼吸過程變 化，確定每一張圖片在一個完整呼吸周期中的相位，最後將各床位的CT圖像按相位歸類。 由以上描述可見，上述方法沒考慮呼吸頻率的變化，即將所得到的各床位的圖像按一個固 定周期的相位進行分類，因此難免出現某一圖像的分類相位與實際相位不符。眾所周知，受 自身因素和外部條件的影響，人的每一個呼吸周期是不等的，因此用不變的呼吸周期對每 一床位的圖像進行呼吸相位分類，所造成的不準確性是可預見的。故，將採用上述方法所得 到的回顧分類的圖像用於制訂腫瘤放射治療計劃，同樣存在不精確性。
發明內容
鑑於現有技術存在上述不足，本發明所要解決的技術問題是提高基於呼吸相位的 CT圖像的回顧性分類的準確性。現代醫學形態學研究結果表明，受呼吸運動影響的人體器官，雖然每一個呼吸周 期是不等的，但是其胸部擴張和收縮的變化曲線近似於正弦波，且每一個周期的變化曲線 基本相似。基於上述理論，本發明解決上述問題的技術方案如下所述一種基於呼吸相位的胸部或腹部CT圖像的回顧性分類方法，該方法由以下步驟 組成(1)首先對需要進行CT掃描的對象進行呼吸周期的時長標定，以對象的平均呼吸 周期為預設呼吸周期，然後根據CT掃描器的轉速，設定一個床位CT掃描器轉動的轉數，使 一個床位中探測器所得到的CT圖片張數大於探測器在一個預設呼吸周期內獲得的CT圖片 張數，小於探測器在兩個預設呼吸周期內獲得的CT圖片張數；( 啟動CT掃描器對人體的胸部或腹部進行電影模式CT掃描，並將所獲得的每一 張CT圖片按人體進入掃描區的先後順序給CT圖像的每一圖片賦予床位號和層位號，按掃 描成像的時間順序給CT圖像的每一圖片賦予相位號；(3)將CT圖像的每一圖片進行閾值分割並獲取人體體表輪廓曲線；(4)以通過人體輪廓曲線在垂直方向的最低點的水平線為基準，對每一圖片自左 向右依次豎向逐點掃描，當圖片的一列像素點的像素值全為零時記為零，當圖片的一列由 上而下有一個像素點的像素值不為零時，便記下第一個像素值不為零的像素點的高度值； 然後將所記錄的數據按自左向右的順序排列，再以所得到的排列為行，按床位層位號的順 序由上向下排列，得到每一個床位的輪廓矩陣；(5)將每一矩陣中所有元素的高度值累加求和，從一個床位中挑出所求和的最大 值所對應的一個相位的一組圖片，然後以該組圖片為起點將相位號大於該組圖片相位號的 每一組圖片按相位號由小到大排列，得到每一個床位內一個完整呼吸周期的圖片陣列；(6)選擇任一床位為基準床位，以其完整呼吸周期作為回顧性分類的呼吸周期構 建分類矩陣，該矩陣的構建方法是，自被選中的那床位起向上或向下依次以前一床位為基 準，逐列從本床位對應的半個完整呼吸周期內的圖片陣列中挑出一列相鄰層位間輪廓高度 的差分的距離和最小的一列圖片並按相位號的順序排，將所得到圖片陣列按床的順序上下 排列，分別得到一個與基準床位內一個完整呼吸周期的圖片陣列的列數相等的矩陣；其中， 所述的相鄰層位間輪廓高度的差分的距離和的計算方法如下所述
(6. 1)從所述的輪廓矩陣T中挑出每個床的一個完整呼吸周期輪廓矩陣，以所挑 出的每一個輪廓矩陣的每列為一個列向量，並對每一列向量中相鄰兩點進行擬合，建立所 挑出的每一個輪廓矩陣的每個列向量中相鄰兩點間的三次樣條函數；(6.2)構建每個列向量中的光滑樣條曲線的目標函數，然後對每一目標函數求導， 並令其為零，再結合自然邊界條件求解出每個三次樣條函數的多項式係數，得到每一擬合 點的擬合值，然後把每一擬合點的擬合值分別代入所對應的每個床的一個完整呼吸周期輪 廓矩陣，得到相應的擬合矩陣；(6. 3)累加相鄰床位的兩擬合矩陣間兩相鄰層位所有列的二階前向差分的絕對 值，求出兩床位間每兩個相位相鄰層位間輪廓高度差分的距離和；(7)以所構建的分類矩陣的每一行圖片所對應的相位號為一行依次排列，然後刪 除相位號完全相同的行，得到一個以相位號排列的陣列，再用該陣列的每一列所對應的相 位號分別減去第一列所對應的相位號，每一分類矩陣便得到一個第一列相位號為零的相位 矩陣；然後用基準床位所對應的那一行的相位號減去相位矩陣中其它床位的每一行的對應 相位號，再把所有差值的絕對值累加，所得和除以本相位矩陣的列數，比較所得商的大小， 選擇所得商最小(商最小代表相位分類的周期變化差異程度最小，相位分類也就最能反映 掃描狀態時呼吸周期的規律)的相位矩陣對應的分類矩陣為回顧性分類結果。本發明所述的方法根據CT掃描過程中CT掃描對象呼吸周期的實際變化，計算以 每個床位為基準床位獲得的分類矩陣的周期變化差異程度，選擇周期變化差異程度最小的 分類矩陣作為回顧性分類結果，因此所得到的分類矩陣結果最能代表對象在進行掃描時的 實際呼吸周期，準確性顯著提高。此外，本發明所述的方法不是使用肺體積、空氣量等高度 概括的呼吸特徵信號，而是對兩床位中兩個相位輪廓矩陣的每一列輪廓曲線向量進行分析 處理，因此就能清楚地知道所得到的4D-CT圖像中偽影的分布情況，為重新修訂腫瘤放射 治療計劃提供必要的依據和信息。
圖1為本發明所述回顧性分類的流程圖。圖2為進行分割並提取後的人體輪廓曲線圖。圖3為對人體輪廓曲線進行豎向逐點掃描示意圖。圖4為CT圖片的相位與呼吸曲線的對應關係示意圖，圖中，A、B、C表示床位號，水 平箭頭表示時間坐標，正弦波曲線表示呼吸曲線，垂直於的豎線表示CT掃描器旋轉一周所 得到的一組圖片(下述實施例中為8張)，圖(a)、(b)和(c)上方的阿拉伯數字分別表示 本床位中該組圖片所對應的相位號，圖(a)、(b)和(c)下方的角度分別表示本床位中該組 圖片所對應的相位角。圖5為一個完整呼吸周期內CT圖片的相位與呼吸曲線的對應關係示意圖，圖中， A、B、C表示床位號，水平箭頭表示時間坐標，正弦波曲線表示呼吸曲線，垂直於的豎線表示 CT掃描器旋轉一周所得到的一組圖片(下述實施例中為8張)，圖(a' )、(b')和(c') 上方的阿拉伯數字分別表示本床位中該組圖片所對應的相位號，圖(a' )、(b')和(c') 下方的角度分別表示本床位中該組圖片所對應的相位角。
具體實施例方式本例的實施對象為一患肺癌的病人，所使用的CT掃描器為GE Iightspeed 16排 CT,該CT機每轉一周的時長為0. 5秒，每一張圖片的大小為512X512。如圖1所示，所述患 肺癌的病人的CT圖像的回顧性分類過程如下(1)首先讓患者躺在CT床上，用呼吸機測出其平均呼吸周期為5秒，並以此為預設 呼吸周期，然後擬定掃描計劃如下掃描3個床位，每床8個層位，每層的層厚為1. 5mm,每 一個預設呼吸周期CT掃描器轉10圈，每床掃描器轉16圈，採用電影模式掃描。(2)啟動CT掃描器對人體的胸部進行電影模式CT掃描，並將所獲得的每一張CT 圖片，按人體進入掃描區的先後順序給每一圖片賦予床位號和層位號，按掃描成像的時間 順序給每一圖片賦予相位號；然後，以A、B和C表示三個床位的床位號，以每一層圖片按時 序排列為行，並按人體進入掃描區的先後順序由上向下排列為列，便得到以下三個圖片矩 陣
權利要求
1. 一種基於呼吸相位的胸部或腹部CT圖像的回顧性分類方法，該方法由以下步驟組成(1)首先對需要進行CT掃描的對象進行呼吸周期的時長標定，以對象的平均呼吸周期 為預設呼吸周期，然後根據CT掃描器的轉速，設定一個床位CT掃描器轉動的轉數，使一個 床位中探測器所得到的CT圖片張數大於探測器在一個預設呼吸周期內獲得的CT圖片張 數，小於探測器在兩個預設呼吸周期內獲得的CT圖片張數；(2)啟動CT掃描器對人體的胸部或腹部進行電影模式CT掃描，並將所獲得的每一張 CT圖片按人體進入掃描區的先後順序給CT圖像的每一圖片賦予床位號和層位號，按掃描 成像的時間順序給CT圖像的每一圖片賦予相位號；(3)將CT圖像的每一圖片進行閾值分割並獲取人體體表輪廓曲線；(4)以通過人體輪廓曲線在垂直方向的最低點的水平線為基準，對每一圖片自左向右 依次豎向逐點掃描，當圖片的一列像素點的像素值全為零時記為零，當圖片的一列由上而 下有一個像素點的像素值不為零時，便記下第一個像素值不為零的像素點的高度值；然後 將所記錄的數據按自左向右的順序排列，再以所得到的排列為行，按床位層位號的順序由 上向下排列，得到每一個床位的輪廓矩陣；(5)將每一矩陣中所有元素的高度值累加求和，從一個床位中挑出所求和的最大值所 對應的一個相位的一組圖片，然後以該組圖片為起點將相位號大於該組圖片相位號的每一 組圖片按相位號由小到大排列，得到每一個床位內一個完整呼吸周期的圖片陣列；(6)選擇任一床位為基準床位，以其完整呼吸周期作為回顧性分類的呼吸周期構建分 類矩陣，該矩陣的構建方法是，自被選中的那床位起向上或向下依次以前一床位為基準，逐 列從本床位對應的半個完整呼吸周期內的圖片陣列中挑出一列相鄰層位間輪廓高度的差 分的距離和最小的一列圖片並按相位號的順序排列，將所得到圖片陣列按床位號的順序上 下排列，分別得到一個與基準床位內一個完整呼吸周期的圖片陣列的列數相等的矩陣；其 中，所述的相鄰層位間輪廓高度的差分的距離和的計算方法如下所述(6. 1)從所述的輪廓矩陣T中挑出每個床的一個完整呼吸周期輪廓矩陣，以所挑出的 每一個輪廓矩陣的每列為一個列向量，並對每一列向量中相鄰兩點進行擬合，建立所挑出 的每一個輪廓矩陣的每個列向量中相鄰兩點間的三次樣條函數；(6. 2)構建每個列向量中的光滑樣條曲線的目標函數，然後對每一目標函數求導，並令 其為零，再結合自然邊界條件求解出每個三次樣條函數的多項式係數，得到每一擬合點的 擬合值，然後把每一擬合點的擬合值分別代入所對應的每個床的一個完整呼吸周期輪廓矩 陣，得到相應的擬合矩陣；(6. 3)累加相鄰床位的兩擬合矩陣間兩相鄰層位所有列的二階前向差分，求出兩床位 間每兩個相位相鄰層位間輪廓高度差分的距離和；(7)以所構建的分類矩陣的每一行圖片所對應的相位號為一行依次排列，然後刪除相 位號完全相同的行，得到一個以相位號排列的陣列，再用該陣列的每一列所對應的相位號 分別減去第一列所對應的相位號，每一分類矩陣便得到一個第一列相位號為零的相位矩 陣；然後用基準床位所對應的那一行的相位號減去相位矩陣中其它床位的每一行的對應相 位號，再把所有差值的絕對值累加，所得和除以本相位矩陣的列數，比較所得商的大小，選 擇所得商最小的相位矩陣對應的分類矩陣為回顧性分類結果。
全文摘要
本發明涉及一種基於呼吸相位的胸部或腹部CT圖像的回顧性分類方法，該方法的步驟為測量預設呼吸周期，設置CT掃描的參數；進行電影模式CT掃描獲得圖像，並給每張圖片賦予床位號、層位號和相位號；對每一圖片進行閾值分割，獲得人體體表輪廓；利用人體體表輪廓的像素點的高度值建立每個相位的輪廓矩陣；累加每個相位的輪廓矩陣中元素的高度值，在每個床位中挑出累加和最大值所對應的一組圖片作為一個完整周期的圖片陣列；以任一床位為基準床位，對兩相位間輪廓矩陣的每一列向量進行三次樣條曲線光滑擬合，再計算兩相位相鄰層位間輪廓高度差分的距離和，挑出距離和最小的圖片序號構建分類矩陣；選擇呼吸周期差異程度最小的分類矩陣作為回顧性分類結果。
文檔編號A61B6/03GK102068271SQ201110042148
公開日2011年5月25日 申請日期2011年2月22日 優先權日2011年2月22日
發明者劉迎軍, 盧文婷, 周凌宏, 徐圓, 甄鑫 申請人:南方醫科大學