基於幅度/斜率的運動時相映射的製作方法

2023-05-01 02:01:46

專利名稱：基於幅度/斜率的運動時相映射的製作方法
技術領域：
下文總體涉及時相到幅度/斜率的映射，並在本文中結合對具有不規則周期性的周期信號的具體應用加以描述；本文也想到了其他應用。
背景技術：
在成像過程中，呼吸信號(在掃描患者的同時獲取的)的基於呼吸時相的選通已經被用於針對在其中患者自由呼吸而非屏住他/她的呼吸的流程識別與特定的感興趣呼吸時相(例如，完全吸氣、完全呼氣或介於其間的某處)對應的投影數據。利用這種方法，呼吸信號被分為個體呼吸周期(基於多個信號最大值和最小值)，並且每個周期被分為範圍從周期的開始(0%)(例如，完全吸氣或呼氣或)到周期的結束(99%)的各個時相。 圖I示出了以上的範例。在圖I中，y軸表示信號幅度(即肺的機械狀態，包括擴張和收縮)，而X軸表示時間。對於這一範例，呼吸周期102被定義為以完全吸氣或肺擴張開始，其對應於周期102的信號最大值104。在這一範例中，0%時相被指定為最大值104。周期102的其餘部分被線性地分為相對於多個最大值104的多個時相，諸如周期102的25%、50%、75% 和 99%ο為了進行重建，基於周期的百分比識別針對特定感興趣時相的一組時間戳並將其傳送至重建器，重建器使用所述時間戳來識別投影數據以進行重建。通過舉例的方式，在圖I中，其中75%時相是感興趣時相，識別針對周期102的時間戳112並將其傳送至重建器。對於圖I中的其他周期，時間戳112、114、116、118和120被識別為對應於75%時相，並且被
傳送至重建器。遺憾的是，這種假設存在若干問題Ca)呼氣的速率通常低於吸氣的速率，因此時相併不是線性橫跨一周期；(b)呼吸周期形狀可能逐個周期都是不同的(如在圖I中能夠看出的);以及(c )在吸入過程中肺的機械狀態(幅度)不保證與呼出過程中的相同。例如，在圖I中，對應於點112、116和120的時間戳更接近或處於完全呼氣處，在完全呼氣時，肺被收縮並且幅度為最小值，而時間戳114和118對應於吸氣過程中的機械狀態，在吸氣過程中，肺被部分地擴張並且具有較大的幅度。結果，重建圖像數據中的解剖結構可能不能對準，這可能導致在重建圖像數據中引入運動偽影。

發明內容
本申請的各方面解決了上述問題和其他問題。根據一個方面，一種方法，包括獲取包括多個周期的信號並基於所述信號的幅度和斜率兩者生成將運動時相映射至所述信號的映射圖(map )。根據另一方面，一種系統，包括處理器，所述處理器基於預定感興趣運動時相和時相到幅度/斜率的映射，針對指示運動對象的周期運動的運動信號中的多個運動周期，識別一組運動信號時間戳，其中，所述組的運動信號時間戳對應共同的信號幅度。根據另一方面，一種方法，包括從具有不規則周期性的噪聲周期信號的運動周期中的多個峰值中識別一峰值，其中，所述峰值對應於位於在幅度低於預定閾值的兩點之間的點；將所述峰值之前和之後的點與所述峰值進行比較；並在所述峰值大於周圍的點時，識別所述峰值為局部最大值。


本發明可以採取各種部件和部件布置以及各種步驟和步驟安排的形式。附圖僅用於圖示說明優選實施例，而不應 將其解釋為限制本發明。圖I圖示了現有技術。圖2圖示了與運動時相相關器相結合的示例性成像系統。圖3圖示了示例性運動時相相關器。圖4圖示了用於將運動時相映射至運動信號中的周期的幅度和斜率的示例性方法。圖5圖示了在不使用運動時相相關器的情況下生成的示例性圖像。圖6圖示了利用運動相位相關器所選擇的投影數據生成的示例性圖像。圖7圖示了用於在運動信號中識別多個最大值的示例性方法。圖8圖示了用於在周期中的多個最大值之間識別局部最大值的示例性方法。圖9圖示了用於排除周期的多個候選最大值中的最大值的示例性方法。圖10圖示了用於增強運動信號的示例性方法。圖11圖示了用於識別用於重建的針對感興趣運動時相的投影數據的示例性方法。圖12圖示了用於確定信號中的一組多個局部最大值的示例性方法。
具體實施例方式圖2圖示了成像系統200，諸如計算機斷層攝影(CT)掃描器。然而，在其他實施例中，成像系統200可以包括一種或多種其他成像模態，諸如X射線、正電子發射斷層攝影(PET)、單光子發射計算機斷層攝影(SPECT)、磁共振成像(MRI)、超聲(US)和/或其他成像模態。成像系統200包括靜止機架202和旋轉機架204，旋轉機架204由靜止機架202支撐。旋轉機架204關於縱軸或z軸圍繞檢查區域206旋轉。輻射源208，諸如X-射線管，由旋轉機架204支撐並隨旋轉機架204 —起旋轉，並發射輻射。輻射敏感的探測器陣列210，其在源208的對側並跨檢查區域206定位，探測貫穿檢查區域206的輻射並生成與探測的輻射對應的投影數據支撐物212，諸如臥榻，支撐檢查區域206中的對象或受試者。運動監測器214在掃描過程中監測運動對象的運動狀態並生成指示其的運動信號。運動對象的範例包括，但不限於，患者的(一個或多個)肺或心臟，或者具有重複有規律或無規律周期運動的其他對象。運動時相相關器216將運動時相與成像或掃描採集時間戳相關。如在下文更詳細描述的，在一種情況下，這通過基於運動信號中的周期的幅度和斜率兩者將運動時相與運動信號相關來實現。所得到的相關能夠用於針對不同周期識別投影數據的時間戳，其對應於相同的運動時相併且具有共同的或相同的機械幅度或狀態。這可以方便減輕由於跨不同周期的結構的不匹配造成的運動偽影。
重建器218重建投影數據並生成指示檢查區域206的體積圖像數據。重建器218被配置成針對感興趣時相基於經由運動時相相關器216識別的時間戳有選擇地重建投影數據。重建器218可以採用各種重建算法，並且可以重建來自單次或多次採集的投影數據以生成單幅圖像。通用計算系統充當操作員控制臺220，其包括諸如顯示器和/或印表機的人類可讀輸出裝置，以及諸如鍵盤和/或滑鼠的輸入裝置。駐留在控制臺220上的軟體例如通過允許操作員選擇掃描方案、初始化掃描、選擇重建算法(例如，運動選通重建)等來允許操作員控制系統200的操作。應當認識到，運動時相相關器216可以是系統100的一部分，例如，是控制臺220或者遠離系統100的其他裝置的一部分，例如，是工作站的一部分，通過網絡分布和/或以其他形式分布。此外，運動時相相關器216可以由處理嵌入在或編碼在諸如存儲器的計算機可讀介質上的計算機可讀指令的一個或多個處理器來實施。
圖3圖示了示例性運動時相相關器216。信號特徵識別器302識別運動信號的一個或多個特徵。這可以包括針對所述運動信號的一個或多個周期識別一個或多個特徵。這樣的特徵的範例包括，但不限於，多個最大值和最小值和/或其他數據點。信號特徵處理器304處理(一個或多個)所識別的信號的特徵。這可以包括確定一個或多個統計結果(例如，平均值、中值、最大值、最小值等)和/或針對(一個或多個)所識別的信號的特徵的其他信息。在一種情況下，所述數據涉及針對一個或多個周期的信號的幅度。信號斜率識別器306識別所述運動信號中的周期中的下降和上升區域。時相到幅度/斜率映射器308基於處理的識別的信號特徵和識別的斜率將運動時相映射至運動信號。時間戳識別器310基於所述映射在所述運動信號中識別與感興趣運動時相對應並且具有相似信號幅度的時間戳。運動時相相關器216當前是結合處理具有不規則周期性的周期信號加以描述的，所述具有不規則周期性的周期信號諸如是在對受試者成像的同時獲取的呼吸信號。其他合適的信號包括其他周期信號，包括但不限於，具有不規則周期性的噪聲周期信號。轉向圖4，信號400包括具有不同幅度和時間寬度的多個呼吸(吸氣和呼氣)周期402^4026。在圖4中，y軸表示信號幅度(機械幅度)，而X軸表示時間。信號特徵識別器302識別呼吸信號400的呼吸周期402^4026的多個最大值404-404和多個最小值406^406^在這一範例中，對於特定的周期，最大值(或最大幅度)對應於完全吸氣，在其中，肺被擴張或膨脹，並且最小值(或最小幅度)對應於完全呼氣，在其中，肺被收縮或塌陷。信號特徵處理器304針對識別的多個最大值404-404和多個最小值406^4066分別確定平均(平均值)最大值408和平均(平均值)最小值410。斜率識別器306基於多個最大值404-404和多個最小值406^4066針對每個周期識別下降(呼氣或吸氣)和上升(吸氣或呼氣)區域或斜率。出於清晰的目的，在圖4中通過參考數字僅標識了針對周期4022的斜率412和414。注意到在圖4中，呼氣的速率(斜率412)比吸氣的速率(斜率414)慢。時相到幅度/斜率映射器308在平均最大值408和平均最小值410之間將運動時相分別映射至呼氣和吸氣斜率412和414。例如，周期4022從最大值4042橫跨至下一最大值4043，並且0%時相被映射至平均最大值408，以及49%時相被映射至平均最小值410。發生在周期4022的0%與49%時相之間的呼氣被映射至呼氣斜率412，並且發生在周期4022的49%與99%時相之間的吸氣被映射至吸氣斜率414。這樣，分離地確定呼氣和吸氣的時相，這考慮了平均呼氣速率通常低於平均吸氣速率。這樣，每個周期都保證具有與0%到99%之間的時相對應的數據點。—些周期可能具有對應於特定時相的超過一個點。在這些情況下，選擇第一或其他候選點。當一周期(例如，周期402。包括小於平均最大值(例如，最大值404P的最大值，該周期最大值被認為在0%。因此,在圖4中，時相映射可以適當縮放以橫跨最大值40+和最小值406i。
時間戳識別器310針對運動時相識別成像或掃描採集時間戳。例如，在圖4中，時間戳識別器310被用於識別與運動周期402^4026的25%時相對應的時間戳416^416^當然，也能夠識別與25%之外的時相對應的時間戳。時間戳識別器310生成指示時間戳的信號並將所述信號傳送至重建器218 (圖2)，重建器218可以基於所述信號選擇投影數據進
行重建。當這些時間戳與基本上相似的運動對象的機械幅度相關時，可能很好地匹配了重建圖像數據中的運動對象的結構。這能夠在圖5和圖6中看出。圖5示出了圖像500，其是在這樣的時間戳未被用來選擇投影數據進行重建的情況下重建的，並且所述投影數據中的解剖結構未對準或誤匹配，導致圖像500中的偽影502，如在圖中以箭頭指示的。提供圖5中的偽影是用於解釋的目的，並且在圖像中可能呈現其他或不同的偽影。圖6示出了圖像600，其是基於與由運動時相相關器216針對特定的運動時相識別的時間戳對應的投影數據重建的。在此，對準投影數據中的解剖結構，並且在圖像500沒有偽影，如在圖中以箭頭指示的。如在上文所論述的，信號特徵識別器302針對運動信號中的周期識別運動信號的一個或多個特徵，諸如多個最大值和最小值。應當認識到，所述運動信號可以包括噪聲，所述噪聲可能在信號中提供假的多個最大值和/或最小值，和/或掩蓋真實的多個最大值和/或最小值。圖7-9圖示了一種用於在存在噪聲的情況下確定多個最大值和最小值的方法。這樣信號的範例包括呼吸、心臟和/或其他信號。首先參考圖7，圖示了噪聲信號702的子部分。針對預定評估範圍，在信號702中識別峰值或多個最大值。在圖示的範例中，峰值704被識別為在兩個點706和708之間的單個最高點，其比預定義的檢測閾值710更小。在這一範例中，閾值710被定義為信號的全局動態範圍的十分之一(1/10)，或者全局最大值和全局最小值之間的差的十分之一(1/10)。在其他實施例中，閾值710能夠以其他方式進行定義。之後評估在評估範圍內的信號702的每個數據點。搜索在評估範圍內的信號702的數據點704之前的數據點，直到一數據點下降到第二閾值712之下，第二閾值712對應於從最小值到小於閾值710的最大值的幅度。同樣地，搜索在評估範圍內的信號702的數據點704之後的數據點，直到一數據點降到第二閾值712之下。之後將評估範圍內的所有數據點與數據點704進行比較。如果峰值704在整個評估範圍上為最大值，其被識別為局部最大值。否則，繼續搜索下一點。這在圖8和圖9中進一步圖示出。在圖8中，基於閾值806在評估範圍804中識別的峰值802被識別為局部最大值，因為其是範圍804中的最高點。在圖9中，基於閾值906在評估範圍904內識別的峰值902未被識別為局部最大值，因為其在範圍904中不是最
聞點O圖10圖示了用於增強信號的非限制性技術。利用這種技術，在運動信號1000的兩個峰值1004和1006之間的時間距離1002超過了增加峰值的閾值時，將一個或多個峰值1008和1010添加到信號1000。在峰值1014和先前峰值1016之間的時間距離1012以及在最大值1014和隨後的峰值1020之間的時間 距離1018都小於提取峰值閾值時，信號1000中移除峰值1014。所述閾值可以基於平均峰值間隔或其他。圖11圖示了一種方法用於識別針對感興趣運動時相的投影數據以用於進行重建的方法。在1102，在掃描具有重複周期運動的運動對象的同時獲取運動信號。所述運動可以涉及呼吸、心跳或其他周期運動。在1104，在運動信號中識別多個最大值和最小值幅度。在1106,基於識別的多個最大值和最小值確定局部平均最大幅度和局部平局最小幅度。在1108，局部平局最大幅度被用於針對每個周期的第一區域定義開始或0%點，所述每個周期的第一區域為從周期的最大值延伸到周期的最小值。在局部最大值大於周期最大值時，所述開始或0%點被定義在周期最大值處。在局部最大值小於周期最大值時，開始或0%點被定義在周期最大值接下來的點處，該點的幅度最佳地匹配局部最大值。在1110，所述局部平局最小幅度被用於為每個周期的第二區域定義50%點，所述每個周期的第二區域從周期的最小值延伸到下個周期的最大值。在局部最小值小於周期最小值時，所述50%點被定義在周期最小值處。在局部最小值大於周期最小值時，所述50%點被定義在周期最小值接下來的點處，該點的幅度最佳地匹配局部最小值。在1112，從0%到49%的運動時相被映射至所述第一區域。在1114，從50%到99%的運動時相被映射至所述第二區域。在1116，識別感興趣時相。在1118，在識別的時相與幅度/斜率之間的映射被用於確定每個周期的與映射的幅度對應的掃描採集時間戳。在1120，將在識別的時間戳處採集的投影數據重建為圖像體積。圖12圖不了一種用於確定信號最大值的方法。在1202，通過預定閾值將一峰值被確定為第一點，其幅度大於所述峰值之前直到前一周期最大值的任何點的幅度。在1204，確定所述峰值接來下的點是否超過所述峰值。如果是，那麼動作1202在下一個點重複。
如果不是，那麼在1206中，通過預定閾值確定是所述峰值接下來的點否小於所述峰值。如果是，那麼在1208中，所述峰值被識別為周期最大值。如果不是，那麼動作1204在下一個點重複。在1210，確定多個最大值是否比預定閾值更緊靠在一起。如果是，那麼在1212中，這些多個最大值中的一個或多個被去識別(移除)為最大
值。通過一個非限制性實施例，計算多個最大值之間的間隔的平均值和標準差，並且比平坊值-X*標準差更緊靠在一起的多個最大值中的一個或多個被去識別為最大值。如果是，或如果不是，那麼在1214中，確定多個最大值是否比預定閾值相距更遠。如果是，那麼在1216中，添加這些多個最大值的一個或多個。通過一個非限制性的實施例，計算多個最大值之間的間隔的平均值和標準差，並且如果多個最大值中的一個或多個比平均值+X*標準差(其中X在輸入參數中)距離更遠，那麼在邊界峰值之間添加一個或多個最大值，這一過程使用動作1202到1208，其中迭代地減小分類閾值，直到識別了合適的多個最大值。上述動作可以通過計算機可讀指令的方式實施，所述計算機可讀指令，在由(一個或多個)計算機處理器運行時，令(一個或多個)所述處理器執行本文中描述的動作。在這種情況下，所述指令被存儲在計算機可讀介質上，諸如與相關計算機相關聯或以其他方式接入相關計算機的內存。儘管在CT和呼吸信號的背景下論述了上述內容，應當認識到，本文公開的方法能夠用於識別在另一具有不規則周期性的噪聲周期信號中的基本等同的數據點。已經參考優選實施例描述了本發明。他人可以根據閱讀和理解之前的詳細描述做出修改和變化。其意圖是將本發明解釋為包括所有這樣的修改和變化，只要其落入了所附權利要求或其等要件的範圍內。
權利要求
1.一種方法，包括 獲取包括多個周期的信號；並且 基於所述信號的幅度和斜率兩者生成將運動時相映射至所述信號的映射圖。
2.根據權利要求I所述的方法，還包括 基於所述映射圖識別針對多個周期的預定感興趣時相的一組時間戳，其中，所識別的一組時間戳對應共同的信號幅度；並生成指示所述組時間戳的信號。
3.根據權利要求I到2中的任一項所述的方法，其中，在對具有重複周期運動和與所述重複周期運動對應的多個周期的運動對象進行成像的同時檢測所述信號。
4.根據權利要求I到3中的任一項所述的方法，其中，所述對象是受試者並且所述信號指示所述受試者的多個呼吸周期或心臟周期。
5.根據權利要求I到4中的任一項所述的方法，其中，周期具有下降幅度區域和上升區域，並且生成所述映射圖包括將一組時相映射至所述下降幅度區域並將另一組運動時相映射至所述上升區域。
6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述下降幅度區域對應於所述對象的收縮或擴張中的一個，並且所述上升幅度區域對應於所述對象的擴張或收縮中的另一個。
7.根據權利要求5到6中的任一項所述的方法，其中，所述時相從0%至99%橫跨所述周期，並且一組時相的範圍從0%至49%，而另一組時相的範圍從50%至99%。
8.根據權利要求I到7中的任一項所述的方法，還包括 針對所述多個周期識別多個信號最大值和最小值； 基於所識別的多個信號最大值和最小值分別確定平均信號最大值和平均信號最小值；以及 將所述時相映射至每個周期的在橫跨從所述平均信號最大值和周期最大值中的較小者至所述平均信號最小值和周期最小值中的較大者的範圍中的幅度。
9.根據權利要求I到8中的任一項所述的方法，還包括 針對周期內的評估範圍識別最大值，其中，所述最大值對應於位於幅度低於預定閾值的兩點之間的點； 將所述評估範圍內在所述最大值之前和之後的點與所述最大值進行比較； 當所述最大值大於所述點時，將所述最大值識別為針對所述評估範圍的局部最大值；以及 當所述最大值小於在所述評估範圍內的所述點中的至少一個時，確定所述最大值不是局部最大值。
10.根據權利要求9所述的方法，還包括 當所述多個最大值比預定移除最大閾值更緊靠在一起時，將被識別為局部最大值的最大值去識別；以及 當所述多個最大值比預定添加最大閾值相距更遠時，向多個局部最大值添加最大值。
11.一種方法，包括 將第一組運動時相映射至包括多個運動周期的運動信號的至少一個運動周期的下降幅度區域；以及 將第二組運動時相映射至至少一個運動周期的上升區域。
12.—種系統,包括 處理器(216)，其基於預定感興趣運動時相和時相到幅度/斜率的映射，針對指示運動對象的周期運動的運動信號中的多個運動周期識別一組運動信號時間戳，其中，所述組運動信號時間戳對應共同的信號幅度。
13.根據權利要求12所述的系統，還包括 信號特徵識別器(302)，其針對所述運動信號的一個或多個周期識別多個信號最大值和最小值；以及 信號特徵處理器(304)，其基於所識別的多個最大值和最小值確定平均最大值和平均最小值。
14.根據權利要求13所述的系統，其中，所述信號特徵識別器將針對運動周期內的評估範圍的最大值識別為位於幅度低於最大確定閾值的兩點之間的點，將在所述評估範圍中的所述最大值之前和之後的其他點與所述最大值進行比較；並且當所述最大值大於所述點時，將所述最大值識別為針對所述評估範圍的局部最大值。
15.根據權利要求13到14中的任一項所述的系統，還包括 信號斜率識別器(306)，其針對每個周期識別下降幅度區域和上升幅度區域；以及 時相到幅度/斜率映射器(308)，其基於多個所述平均最大值和最小值以及所述下降和上升幅度區域，將運動時相映射至所述運動信號。
16.根據權利要求15所述的系統，還包括 時間戳識別器(310)，其識別所述運動信號的時間戳，所述時間戳對應預定感興趣時相和共同的信號幅度。
17.—種方法,包括 在具有不規則周期性的噪聲周期信號的運動周期中識別多個峰值中的一峰值，其中，所述峰值對應這樣的點該點位於幅度低於預定閾值的兩點之間； 將在所述峰值之前和之後的點與所述峰值進行比較；以及 當所述峰值大於所述點時，識別所述峰值為局部最大值。
18.根據權利要求17所述的方法，還包括 在識別多個局部最大值之後，校正所述多個局部最大值之間的間隔。
19.根據權利要求17到18中的任一項所述的方法，還包括 生成映射圖，其基於所述峰值和每個運動周期的斜率，將運動時相映射至所述運動信號的幅度。
20.根據權利要求17到19中的任一項所述的方法，還包括 識別所述運動周期的下降和上升區域，其中，一組時相被映射至所述下降區域並且另一組時相被映射至所述上升區域。
21.根據權利要求20所述的方法，還包括 針對所述信號中的多個運動周期識別一組運動信號時間戳，其中，所述時間戳基於所述映射被識別，以及對應於預定感興趣時相併且對應共同的信號幅度。
全文摘要
一種方法包括獲取包括多個周期的信號以及生成映射圖，所述映射圖基於所述信號的幅度和斜率兩者將運動時相映射至所述信號。一種系統包括處理器，所述處理器基於預定感興趣運動時相和時相到幅度/斜率的映射，針對指示運動對象的周期運動的運動信號中的多個運動周期，識別一組運動信號時間戳，其中，所述組運動信號時間戳對應共同的信號幅度。一種方法包括在具有不規則周期性的噪聲周期信號的運動周期中識別多個峰中的一峰值，其中，所述峰值對應位於在幅度低於預定閾值的兩點間的點，所述方法還包括將所述峰值之前和之後的點與所述峰值進行比較，以及包括當所述峰值大於所述點時，識別所述峰值為局部最大值。
文檔編號A61B6/00GK102933142SQ201180027598
公開日2013年2月13日 申請日期2011年4月27日 優先權日2010年6月4日
發明者A·J·科維奇, P·克拉爾 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司