專利名稱：完整或部分正電子發射斷層造影衰減圖的基于模型的估計的制作方法
技術領域：
示例性實施例涉及一種用于估計在正電子發射斷層造影和磁共振斷層造影 (MR-PET)中的衰減圖的方法。
背景技術：
正電子發射斷層造影(PET)與磁共振斷層造影(MR) —起被應用于醫療診斷。MR是 用于表示身體內部的結構和層的成像方法，而PET允許顯示和量化在活體中的代謝活動。PET利用了正電子發射體和正電子湮滅的特別的特征，以量化地確定器官和/或 細胞區域的功能。利用該技術，在檢查之前對患者給予具有放射性核的合適的放射性藥物 標記物。隨著它們衰減，放射性核放射出正電子，后者在一個短的距離之后與電子相互作 用，導致湮滅發生。這產生兩個伽馬量子，它們在相對的方向(偏移180)上飛開。在一個 特定的時間窗之內由兩個相對的PET探測器模塊探測到伽馬量子(相合測量)，其結果是， 在所述兩個探測器模塊的直線連接線上的一個位置上定位湮滅位置。在PET情況下，為探測的目的，探測器模塊一般地覆蓋機架弧形長度的大部分。探 測器模塊被劃分為具有數毫米的邊長的探測器元件。當探測到伽馬量子時，每個探測器元 件產生指定了時間和探測位置的事件記錄。該信息被傳遞到快速邏輯單元并且被比較。如 果兩個事件在一個最大的時間間隔之內同時發生，則假定，在兩個相關的探測器元件之間 的連接線上正在發生伽馬衰減過程。使用斷層造影算法、例如反投影，來重建PET圖像。在PET系統中，諸如MR-PET系統中，伽馬量子通過位于各個伽馬量子的起源位置 (site of origin)和PET探測器之間的任何東西而被衰減。為了防止圖像偽影，在PET圖 像的重建中必須考慮該衰減。對象，諸如在患者身體內的組織、空氣和MR/PET系統本身的 一部分(例如患者定位臺)，位于在患者身體中的伽馬量子的起源位置和起作用的PET探測 器之間。在伽馬量子的起源位置和起作用的PET探測器之間的對象的衰減值被考慮并且被 編輯到衰減圖(μ圖)中。衰減圖包含被檢查的體積的每個體積元素(體素)的衰減值。因此，例如，可以產 生對于患者定位臺的衰減圖。例如，同樣適用為了 MR檢查而附加到患者的局部線圈。為了 產生衰減圖，確定并結合衰減值。可以通過例如各個組件的CT記錄或PET傳輸測量來確定 這些衰減值。可以僅一次地測量這種衰減圖，因為衰減值貫穿各個組件的壽命都不改變。公知如下的方法，在該方法中，從解剖結構的MR圖像可以確定患者身體的衰減 值，并且可以被添加到衰減圖。在這種情況下，使用特定的MR序列，通過其可以識別例如不 同的衰減的組織類別(例如肺組織)。借助于MR圖像就可以根據衰減的組織類別的位置， 來將合適的衰減值指定給衰減圖。然而，橫向的(transaxial)MR視野通常小于PET視野。因此，待檢查的對象的僅 一部分在PET視野中。因此，位于MR視野之外的衰減值的獲得變得困難。通過將MR圖像分割為不同的組織類型并且給不同的組織類型指定相應的衰減值 來進行PET衰減圖的基于MR的估計。然而，該方法沒有涉及位于MR視野外部的掃描區域。
4
近來，最大似然性期望最大化(maximum-likelihoodexpectation maximization, MLEM算法)已經被用來從PET正弦圖(sinogram)數據同時重建發射和衰 減圖。PET正弦圖數據可以涉及PET原始數據、PET計數或PET計數數據。術語“圖像”是 從PET正弦圖數據重建的圖像。從基于MR的分割或其它公知方法所得到的衰減圖可以被 用來初始化MLEM算法。用于基于MR的衰減校正的其它方法包括使用具有已知的衰減的圖集、模型或參 考圖像，諸如互相配準(coregistered)的相應的CT、PET傳輸圖像或從光學3D掃描得到的 身體輪廓。然后，將實際的MR圖像與具有已知的衰減的圖集或參考配準，并且從配準信息 和附加的后處理方法得到實際的衰減圖。

發明內容
示例性實施例針對使用MLEM對完整或部分PET衰減圖的基于模型的估計。至少一個示例性實施例公開了一種在MR掃描器和PET單元中校正衰減的方法。所 述方法包括采集在PET單元的視野內部的對象的PET正弦圖數據，和基于參數化的模型實 例(model instance)的和PET正弦圖數據的最大似然性期望最大化(MLEM)，產生衰減圖。至少另一個示例性實施例提供了一種在MR掃描器和PET單元中校正衰減的方法。 該方法包括采集在PET單元的視野內部的對象的PET正弦圖數據，和采集在MR掃描器的視 野內部的對象的MR數據。基于參數化的模型實例的和PET正弦圖和MR數據的最大似然性 期望最大化(MLEM)，產生衰減圖。MLEM被參數化的模型實例的模型參數限制。另一個示例性實施例提供一種包括正電子發射斷層造影(PET)單元的設備，該 PET單元具有多個探測單元并且配置為采集在PET單元的視野內部的對象的PET正弦圖數 據。磁共振(MR)掃描器被配置為采集在MR掃描器的視野內部的對象的MR數據。計算機 被配置為基于參數化的模型實例的和采所集的PET正弦圖和MR數據的最大似然性期望最 大化(MLEM)產生衰減圖，其中，MLEM被參數化的模型實例的模型參數限制。


從以下借助附圖的詳細描述中，示例性實施例將變得更加易理解。圖1-4表示如 在此描述的非限制性的示例性實施例。圖1示出了可以用于示例性實施例中的用于重疊的MR和PET圖像顯示的設備；圖2示出了按照一種示例性實施例使用用于重建PET圖像的MLEM來估計完整的 PET衰減圖的方法；圖3示出了按照一種示例性實施例使用基于MR的衰減圖和用于重建PET圖像的 MLEM來估計完整的PET衰減圖的方法；以及圖4示出了按照一種示例性實施例使用MLEM來細化初始衰減圖的方法。
具體實施例方式現在參考附圖詳細描述不同的示例性實施例，在附圖中示出了一些示例性實施 例。在附圖中，為了清楚起見可能夸張層和區域的厚度。相應地，示例性實施例可以有不同的修改和替換方式，通過在附圖中的例子示出
5其實施例并且在此詳細描述。然而應當理解，不是旨在限制示例性實施例公開的具體方式， 而是相反，示例性實施例要覆蓋落入示例性實施例的范圍之內的所有的修改、等價和替換 情況。貫穿附圖的描述相似的標號指代相似的元件。可以理解的是，盡管術語第一、第二等在此可能用來描述不同的元素，這些元素不 應該被這些術語限制。這些術語僅用來區分一個元素與另一個。例如，第一元件可以被稱 為第二元件，并且，類似的，第二元件可以被稱為第一元件，而不脫離示例性實施例的范圍。 如此處使用的那樣，術語“和/或”包括一個或多個相關列出的項目的任何和所有組合。可以理解的是，當提到一個元件被“連接”或“耦接”到另一個元件，可以是直接連 接或耦接到另一個元件或也可以存在中間元件。相反，當提到一個元件是“直接連接”或“直 接耦接”到另一個元件時，沒有中間元件。用來描述在元件之間的關系的其它詞語應該被解 釋為以類似方式(例如“在...之間”相對“直接地在...之間”，“相鄰”相對“直接相鄰”
寸ο J在此使用的術語為了描述具體實施例的目的僅并且不是旨在限制示例性實施例。 如在此使用的，單數形式“一個”和“這個”是旨在也包括復數形式，除非上下文中清楚地指 出。還將理解的是，當在此使用術語“包括”‘包含”時，具體指出所述特征、整數、步驟、操作、 元件和/或組件的出現，但是不排除出現或附加一個或多個其它特征、整數、步驟、操作、元 件、組件和/或他們的組有關空間的術語，例如“在...之下”、“在...之下”、“低于”、“在...之上”“高于”
等，在此可以被用來便于描述如在附圖中示出的元件或在元件或特征和其它元件或特征之 間的關系。可以理解的是，有關空間的術語旨在包含除了在附圖中示出的取向之外使用或 操作中的設備的不同的取向。例如，如果要翻轉在附圖中的設備，被描述為“低于”其它元 件或特征或“在其下面”的元件就將被取向為“在其它元件或特征的上面”。因此，例如，術 語“在...之下”可以包括在其之上以及在其之下兩種取向。設備可以另外取向(旋轉90 度或在其它方向看或參考)并且有關空間的描述在此使用的應該相應地被解釋。還應該注意的是，在一些替換的實施方式中，功能/動作提到的可以不是按照附 圖中標注的順序發生。例如，連續示出的兩個附圖實際上可以同時并列進行或有時候可以 按照相反順序進行，這取決于涉及的功能/動作。除非另有定義，這里使用的所有術語(包括技術和科學術語)具有與示例性實施 例所屬的領域中的技術人員通常理解的相同含義。可以進一步理解的是，諸如通常使用的 字典中定義的那些術語，應當被解釋為具有與它們在相關技術和本公開的上下文中的含義 一致的含義，而不用理想化或以過于正式的含義來解釋它們，除非在此這樣明確地定義。以軟件、或算法和對在計算機存儲器之內的數據比特的操作的符號表示呈現示例 性實施例的部分和相應的詳細描述。這些描述和表示是本領域普通技術人員向本領域其它 普通技術人員有效地轉達其工作的實質的那些。算法，如此處使用的術語，并且如其通常使 用的，被理解為導致一個期望的結果的自相一致的步驟順序。步驟是需要物理量的物理操 作的那些。通常，盡管不是必須的，這些量采取能夠被存儲、傳輸、組合、比較和其它操作的 光、電或磁信號的形式。有時被證明是方便的是，原則上為了通常使用的原因，將這些信號 作為比特、值、元素、符號、特征、項、號等。在以下的描述中，將參考動作和操作的符號表示(例如以流程圖形式)描述示例性實施例，所述操作是可以被作為包括用于執行特定任務或執行特定抽象數據類型的例 程、程序、對象、組件、數據結構等被執行并且可以使用現有硬件程序模塊或功能過程被執 行的。這樣的現有硬件可以包括一個或多個中央處理單元(CPU)、數字信號處理器(DSP)、 特殊用途集成電路、現場可編程門陣列(FPGA)計算機等。然而，應該記住的是，所有這些和類似術語與合適的物理量相關并且僅僅是應用 于這些量的方便的標注。除非另有說明，或者從討論中明顯得出，諸如“處理”或“計算”或 “確定”或“顯示”等的術語指處理和轉換在計算機系統的寄存器和存儲器內部的代表物理 量、電子量的數據的計算機系統或類似的電子計算設備的動作或處理。還要注意，程序存儲介質可以是磁的(例如軟盤或硬驅)或光的(例如壓縮盤只 讀存儲器，或“CD ROM”)，并且可以是只讀或隨機存取的。類似地，傳輸介質可以是絞合線 對、同軸電纜、光纖，或者一些其它對于現有技術所公知的合適的傳輸介質。示例性實施例 不限于任何所給出的實施的這些方面。術語模型可以指對象的衰減圖集、解剖結構衰減模型、衰減參考圖像的任意種類， 或用來估計PET衰減圖的任何其它參考。此外，可以實現可形變模型，其可以捕獲衰減對象 的所有合理的形狀并且捕獲在各個空間位置的所有可能的衰減值。可形變模型可以在形狀 和外觀上變化。術語模型的衰減外觀模型指的是，在對象內部的一個空間位置上所有可能的衰減 系數的集合，從而每個空間位置可以具有可能發生的一組潛在的衰減系數。衰減外觀模型 的一個實例是衰減系數的特別的設置，對于對象的每個空間位置一個。圖1示出了在示例性實施例中可以使用的用于重疊的MR和PET圖像顯示的設備 1。設備1包括公知的MR掃描器2。MR掃描器2定義與圖1的圖平面正交地延伸的縱軸Z。如在圖1中所示，在MR掃描器2內部同軸地設置具有多個圍繞縱軸ζ成對地相對 設置的PET探測單元3的PET單元。PET探測單元3優選地由具有在前連接的、由LSO晶 體4組成的陣列的APD光電二極管陣列5以及電氣放大電路(AMP)6組成。但是，本發明不 限于具有APD光電二極管陣列5和在前連接的硅酸镥(LSO)晶體4的陣列的PET探測單元 3，而是可以使用不同形成的光電二極管、晶體和裝置用于探測目的。由計算機7執行用于重疊的MR和PET圖像顯示的圖像處理。MR掃描器2沿著其縱軸ζ定義圓柱形的第一視野。多個PET探測單元3沿著縱軸 ζ定義圓柱形的第二視野。根據本發明，PET探測單元3的第二視野基本上與MR掃描器2 的第一視野一致。通過相應地匹配PET探測單元3沿著縱軸ζ的設置密度來實現這一點。圖2示出了使用用于重建PET圖像的MLEM來估計完整PET衰減圖的方法。MLEM 可以是任何公知的MLEM。圖2的方法可以在任何PET設備或諸如圖1所示的設備1的具有 PET模態的混合設備中執行。如圖2所示，在S200產生統計學模型。雖然為解釋的目的使用統計學模型，然而 應該理解的是，可被參數化的任何其它模型都可以被用在其它示例性實施例中。通過執行由數據組的互相配準(coregistrations)產生的形變區域 (deformation field)和衰減圖的主成分分析可以構建統計學模型。可以從對多個個體的 掃描以及或者簡單的衰減圖、或者MR圖像數據和從其可以得到衰減圖的圖像的相應的對 (例如來自每個個體的MR和CT圖像對)中獲得數據組。通過互相配準數據組，可以捕獲形
7狀(例如手臂)的統計學變化和衰減值。主成分分析允許待展開的參數空間的更緊湊的表
7J\ ο從諸如形變參數和衰減參數的輸入數據的協方差矩陣的主軸變換(principal axis transformations)中可以獲得主成分。主成分是輸入數據的協方差矩陣的主本征矢 量(principal Eigen vector)。將輸入數據變換到主軸產生輸入數據的緊湊的線性表示， 從這些輸入數據中通過線性組合可以產生模型的新實例。改變主成分的線性組合系數產生 統計學模型的其它實例。應該理解的是，不同于主成分分析的統計學分析方法，諸如聚類分析(clustering analysis)，可以被用來減少維數。統計學模型可以是整個身體或任意身體部分。例如，統計學模型可以是與 人的手臂的衰減圖結合的運動學手臂模型或例如整個身體的統計學圖集和統計學 衰減圖。統計學模型可以與在 Rueckert et al. “ Automatic Construction of 3DStatistical Deformation Models Using Non-rigid Registration. " Lecture Notes inComputer Science, vol. 2208(2001),77-84 Fenchel et al. " Automatic Labelingof Anatomical Structures in MR FastView Images Using a Statistical Atlas. “ LectureNotes in Computer Science, vol. 5241 (2008)，576-84 中描述的模型類 似，只是這些模型是基于灰度值圖像而不是衰減圖。通過對于每個實例i的形變參數Cli和衰減外觀參數(attenuation appearanc印參數化統計學模型。形變參數(Ii參數化對象的形狀。衰減外 觀參數％參數化在空間位置上的衰減系數。衰減外觀參數的例子是不同組織類型在其 各個空間位置上在51 IkeV的衰減值，例如肺組織衰減0. 018/cm。從互相配準的數據組獲得形變參數Cli和衰減外觀參數 。然后計算在所有輸入 實例上的協方差矩陣。從參數的協方差矩陣提取主成分。然后可以通過線性模型描述統計 學模型的一個實例" =叫)⑴
/=0其中，μ是統計學模型的實例，Pi是主成分并且Wi是對于線性方程中第i個主成 分的系數。一般地，從主要值的三個求和(sigma)的區間選擇系數。系數Wi可以是對于1 < i <m的形變參數屯，并且Wi可以是對于m+1 < i < η的衰減外觀參數 。因此，通過指定不同的系數可以創建任意實例。雖然上面描述了產生和參數化統 計學模型的示例性實施例，然而應該理解的是，其它方法可以被用于其它模型。包括諸如旋轉和平移的空間變換參數的仿射參數(affine parameter)Ai,可以被 用來在空間任意對準(align)和縮放統計學模型。而且，Ai可以被用來建立矩陣M和平移 矢量t，通過它們每個空間位置在形變之后可以被轉換為A(x)=M*x+t (2)其中，χ是空間位置的矢量。應該理解的是，替代或除了形變參數、衰減外觀參數和仿射參數之外，可以通過其 它參數來參數化統計學模型。基于統計學模型，在S210創建通過模型實例μ給出的PET衰減圖(例如平均模
8型)。可以由計算機分析通過模型實例μ給出的PET衰減圖。更具體地，用于模型矢量μ 的衰減圖可以是di、 和Ai的函數并且定義為μ (φ, Bi, Ai) (3)L是發射圖像(發射體分布)的對數似然性(log likelihood)L(A , u)，其中λ 是發射圖像(正電子發射的空間分布)。發射圖像λ基于從PET正弦圖數據、例如通過反 投影計算的初始發射體分布圖像。如上所述，通過模型實例μ給出的PET衰減圖是形變參 數Cli和衰減外觀參數ai和仿射參數Ai的函數。因此，(λ，μ (C^apAi)) = arg max(L(X，μ (C^apAi))) (4)成為用于最大似然 性的參數設置。此外，應該理解的是，發射圖像λ還可以通過模型、例如統計學模型被參數 化。此外，應當理解的是，其它測量可以被集成到擴展的似然性中。例如，如果模型參數的 統計學分布是已知的或者可以被估計，則模型實例本身的似然性可以被集成到似然性測量中。數據組的數量越大，則統計學模型越全面并且因此統計學模型越概括。應當理解 的是，統計學模型是可形變模型(deformable model)的可能的實施例，并且統計學模型的 每個實例i是對于該實例的模型參數的函數。例如，形變參數Cli和衰減外觀參數％和放射 參數Ai是模型參數。在S215采集在PET單元的視野內的對象的PET正弦圖數據。可以通過在圖1中 示出的PET單元采集PET正弦圖數據。基于PET正弦圖數據，與模型參數同時地計算發射 圖像λ (PET圖像)。替換地，可以交替地通過首先保持發射圖像λ為固定并且更新統計學 模型，然后保持統計學模型為固定并且更新發射圖像，來計算發射圖像λ和統計學模型。在S220基于PET正弦圖數據優化發射圖像λ和對于該實例的模型參數。以迭代 方式優化發射圖像λ和對于該實例的模型參數。在優化過程中，計算發射圖像λ，更新統 計學模型并且重新計算發射圖像λ，直到達到了優化。模型參數可以是形變參數Cli、衰減 外觀參數％和仿射參數Ai。在S220，基于MLEM函數同時地重建通過模型實例μ給出的PET衰減圖和發射圖 像λ。圖1所示的計算機可以重建發射圖像λ以及通過模型實例μ給出的PET衰減圖。 可以基于如下定義的(未截取)所測量的PET發射的對數似然性重建和優化發射圖像λ 以及通過模型實例μ給出的PET衰減圖
權利要求
一種在磁共振(MR)掃描器和正電子發射斷層造影(PET)單元中校正衰減的方法，所述方法包括采集在PET單元的視野內部的對象的PET正弦圖數據；和基于參數化的模型實例的和PET正弦圖數據的最大似然性期望最大化(MLEM)，產生衰減圖。
2.根據權利要求1所述的方法還包括采集在所述MR掃描器的視野內部的對象的MR數據；和基于所采集的MR數據產生第一衰減圖。
3.根據權利要求2所述的方法，其中，產生衰減圖包括產生所述第一衰減圖和第二衰 減圖。
4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述第二衰減圖提供在PET單元的視野內部的對 象的PET正弦圖數據的最大似然性，包括不是位于所述MR掃描器的視野內部的所有部分。
5.根據權利要求1所述的方法，其中，產生衰減圖包括產生模型，通過模型參數來參數化該模型，以及基于所采集的PET正弦圖數據和所述參數化的模型來創建參數化的模型實例。
6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述模型是統計學模型。
7.根據權利要求6所述的方法，其中，參數化所述統計學模型包括，通過形變參數、衰 減參數和仿射參數來參數化該統計學模型。
8.根據權利要求6所述的方法，其中，產生所述統計學模型包括，對由示例性數據組的 互相配準產生的形變區域和衰減圖執行主成分分析。
9.根據權利要求1所述的方法，其中，產生衰減圖包括，產生模型，和將該模型適應于初始衰減圖，基于所適應的模型創建參數化的模型實例。
10.根據權利要求1所述的方法，其中，所述PET單元被配置為采集PET正弦圖數據。
11.根據權利要求1所述的方法，其中，連接到所述MR掃描器和所述PET單元的計算機 被配置為產生衰減圖。
12.—種計算機可讀的介質，當在計算機上運行時，被配置為指令計算機執行權利要求 1所述的方法。
13.—種在磁共振(MR)掃描器和正電子發射斷層造影(PET)單元中校正衰減的方法， 該方法包括采集在PET單元的視野內部的對象的PET正弦圖數據；采集在MR掃描器的視野內部的對象的MR數據；基于參數化的模型實例的和PET正弦圖和MR數據的最大似然性期望最大化(MLEM)，產 生衰減圖，所述MLEM通過參數化的模型實例的模型參數而限制。
14.根據權利要求13所述的方法，其中，產生衰減圖包括產生PET衰減圖。
15.根據權利要求14所述的方法，其中，產生PET衰減圖包括產生模型，通過模型參數來參數化所述模型，和基于參數化的模型創建參數化的模型實例。
16.根據權利要求15所述的方法，其中，所述模型是統計學模型。
17.根據權利要求16所述的方法，其中，所述模型參數是形變參數和衰減外觀參數。
18.根據權利要求17所述的方法，其中，所述模型參數還包括仿射參數。
19.根據權利要求14所述的方法，還包括 產生MR衰減圖。
20.根據權利要求13所述的方法，其中，產生衰減圖包括， 產生模型，和將所述模型適應于初始衰減圖，基于所適應的模型創建參數化的模型實例。
21.根據權利要求13所述的方法，其中，所述PET單元被配置為采集PET正弦圖數據。
22.根據權利要求13所述的方法，其中，連接到所述MR掃描器和所述PET單元的計算 機被配置為產生所述衰減圖。
23.根據權利要求13所述的方法，其中，所述MR掃描器被配置為采集MR數據。
24.一種計算機可讀的介質，當在計算機上運行時，被配置為指令計算機執行權利要求 13所述的方法。
25.一種設備，包括正電子發射斷層造影(PET)單元，包括多個探測單元，被配置為采集在該PET單元的視 野內部的對象的PET正弦圖數據；磁共振(MR)掃描器，被配置為采集在該MR掃描器的視野內部的對象的MR數據；和 計算機，被配置為基于參數化的模型實例的和PET正弦圖和MR數據的最大似然性期望 最大化(MLEM)，產生衰減圖，所述MLEM通過參數化的模型實例的模型參數限制。
全文摘要
本發明涉及完整或部分正電子發射斷層造影衰減圖的基于模型的估計。示例性實施例涉及一種在磁共振(MR)掃描器和正電子發射斷層造影(PET)單元中校正衰減的方法。所述方法包括采集在PET單元的視野內部的對象的PET正弦圖數據。所述方法還包括基于參數化的模型實例和PET正弦圖數據的最大似然性期望最大化(MLEM)，產生衰減圖。
文檔編號A61B5/055GK101953693SQ20101023220
公開日2011年1月26日 申請日期2010年7月16日 優先權日2009年7月16日
發明者克里斯琴·J·米歇爾, 拉爾夫·雷德貝克, 查爾斯·C·沃森, 馬塞厄斯·芬謝爾 申請人:西門子公司;美國西門子醫療解決公司