Способ магниторезонансной томографии (mri) для назначения индивидуальным пикселам или вокселам специфических для ткани значений ослабления позитронно-эмиссионной томографии (рет)
Владельцы патента RU 2608975:
ЮНИВЕРСИТИ ХОСПИТАЛЗ МЕДИКАЛ ГРУП ИНК (US)
КЕЙС ВЕСТЕРН РИЗЕРВ ЮНИВЕРСИТИ (US)
КОНИНКЛЕЙКЕ ФИЛИПС Н.В. (NL)
Использование: для обработки медицинских изображений. Сущность изобретения заключается в том, что система магнитного резонанса (MR) генерирует карту ослабления или плотности. Система включает в себя MR сканер, задающий объем исследования, и по меньшей мере один процессор. По меньшей мере один процессор запрограммирован для управления MR сканером для применения последовательностей формирования изображения к объему исследования. В ответ на последовательности формирования изображения, наборы MR данных объема исследования принимаются и анализируются для идентификации различных типов ткани и/или материала, обнаруженных в пикселах или вокселах карты ослабления или плотности. Одно или более специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности назначаются каждому пикселу или вокселу карты ослабления или плотности, основанной на типе(ах) ткани и/или материала, идентифицированных в каждом пикселе или вокселе во время анализа наборов MR данных. В одном варианте осуществления типы ткани и/или материала идентифицируются на основе временной последовательности изображений MR фазы. Технический результат: повышение достоверности получения определяемых изображений при обработке медицинских изображений. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 7 ил.
Данная заявка относится, в общем, к обработке медицинских изображений. Она находит конкретное применение в сочетании с системами магнитного резонанса (MR) и будет описана с конкретной ссылкой на них. Однако следует понимать, что она также находит применение и в других сценариях использования и не обязательно ограничена вышеупомянутым применением.
В прошлом компьютерная томография (CT) использовалась для коррекции ослабления (AC) в диагностической позитронно-эмиссионной томографии (PET) и плотности ткани в сеансах моделирования для планирования лучевой терапии (RT). А именно, CT обычно измеряет рентгенонепроницаемость ткани в единицах Хаунсфилда, которая коррелирует с ослаблением (затуханием) излучения и плотностью ткани. Прогресс в обработке медицинских изображений привел к разработке гибридных PET/MR и MR/RT систем, а также к основанному на MR моделированию. Однако, в отличие от CT, интенсивность MR сигнала не коррелирует непосредственно с ослаблением излучения (например, мю-значениями) или плотностями ткани и представляет техническую проблему формирования карт ослабления или плотности.
До сих пор большинство исследований фокусировалось на способах дифференциации или «сегментации» тканей из MR изображений на различные классы, такие как мягкая ткань, кость и воздух, с использованием «нормальной» анатомии или атласов или основанных на моделях подходов (т.е. нахождения формы). Однако такие методологии плохо работают для пациентов с аномальной анатомией, что является более частым в некоторых группах пациентов из-за присущих процессов заболеваний или медицинского вмешательства, такого как хирургическая операция и облучение. Далее, такие методологии терпят неудачу в отношении того, что множественные типы тканей могут быть расположены в пределах единственного пиксела или воксела изображения. Эти ограничения потенциально приводят к клинически значительным неточностям, особенно в контексте RT планирования, когда дозиметрия пациента вычисляется количественно на попиксельной основе. Кроме того, способы сегментации являются также затратными по времени выполнения, так как часто включают в себя ручной просмотр и стадии настройки, что снижает производительность лечения пациентов.
Данная заявка обеспечивает новые и улучшенные способы и системы, которые преодолевают вышеуказанные проблемы.
В соответствии с одним аспектом, система магнитного резонанса (MR) генерирует карту. Эта система включает в себя MR сканер, задающий объем исследования, и по меньшей мере один процессор. Процессор(ы) запрограммирован(ы) для управления MR сканером для применения последовательностей формирования изображения к объему исследования. В ответ на последовательности формирования изображения, наборы MR данных принимаются и анализируются для идентификации различных типов ткани и/или материала, обнаруженных в пикселах или вокселах карты. Одно или более специфических для ткани и/или специфических для материала значений назначаются для каждого пиксела или воксела карты на основе типа(ов) ткани и/или материала, идентифицированных как находящихся в каждом пикселе или вокселе во время анализа наборов MR данных.
В соответствии с другим аспектом, способ генерирует карту. Способ включает в себя управление MR сканером для применения последовательностей формирования изображения к объему исследования, заданному MR сканером. В ответ на последовательности формирования изображения, наборы MR данных принимаются и анализируются для идентификации различных типов ткани и/или материала, обнаруженных в пикселах или вокселах карты. Одно или более специфических для ткани и/или специфических для материала значений назначается для каждого пиксела или воксела карты на основе типа(ов) ткани, идентифицированных как находящихся в каждом пикселе или вокселе во время анализа наборов MR данных.
В соответствии с другим аспектом, система магнитного резонанса (MR) генерирует карту. Система включает в себя MR сканер, задающий объем исследования, и по меньшей мере один процессор. Процессор(ы) запрограммирован(ы) для управления MR сканером для применения последовательностей формирования изображения к объему исследования. В ответ на последовательности формирования изображения, наборы MR данных принимаются и анализируются для идентификации различных типов ткани и/или материала, обнаруженных в пикселах или вокселах карты. Одно или более специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности назначается для каждого пиксела или воксела карты на основе типа(ов) ткани и/или материала, идентифицированных как находящихся в каждом пикселе или вокселе во время анализа наборов MR данных. Система дополнительно включает в себя по меньшей мере одно из: (1) системы терапии, использующей специфические для ткани и/или специфические для материала значения для планирования терапии; и (2) системы позитронно-эмиссионной томографии (PET)/однофотонно-эмиссионной компьютерной томографии (SPECT), использующей специфические для ткани и/или специфические для материала значения для коррекции ослабления.
В соответствии с другим аспектом предложена система, содержащая сканер магнитного резонанса (MR), задающий объем исследования, и по меньшей мере один процессор. По меньшей мере один процессор запрограммирован для управления MR сканером, чтобы применять последовательности формирования изображения к объему исследования. Кроме того, по меньшей мере один процессор запрограммирован, чтобы, в ответ на последовательности формирования изображения, принимать данные MR фазы последовательности получений времен эхо-сигналов (TE) и идентифицировать изменение в фазе по времени данных MR фазы. Изменение в фазе по времени идентифицируется, чтобы идентифицировать различные типы ткани и/или материала, обнаруженные в объеме исследования.
Одно преимущество заключается в формировании специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности для каждого пиксела или воксела целевого изображения.
Другое преимущество заключается во множестве специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности для каждого пиксела или воксела целевого изображения, причем это множество значений взвешено согласно их вкладу в общую интенсивность сигналов.
Другое преимущество заключается в улучшенной производительности лечения пациентов.
Другое преимущество заключается в большей точности.
Другое преимущество заключается в классификации типов ткани с использованием фазы и/или амплитуды сигнала магнитного резонанса (MR) или действительной и/или мнимой частей MR сигнала.
Дополнительные преимущества данного изобретения станут очевидны специалистам в данной области техники на основе изучения и понимания нижеследующего подробного описания.
Данное изобретение может выражаться в различных компонентах и компоновках компонентов и в различных этапах и компоновках этапов. Чертежи предназначены только для иллюстрации предпочтительных вариантов осуществления и не должны толковаться как ограничивающие данное изобретение.
Фиг. 1 иллюстрирует MR систему для определения специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности для каждого пиксела или воксела MR изображения.
Фиг. 2 иллюстрирует схематичную диаграмму MR сканера с внутренним каналом.
Фиг. 3А иллюстрирует сагиттальную плоскость изображения MR фазы.
Фиг. 3В иллюстрирует точки данных, захваченные при генерации изображения MR фазы по фиг. 3А.
Фиг. 4 иллюстрирует систему терапии, использующую карту ослабления или плотности.
Фиг. 5 иллюстрирует систему позитронно-эмиссионной томографии (PET)/однофотонно-позитронной компьютерной томографии (SPECT), использующую карту ослабления или плотности.
Фиг. 6 иллюстрирует способ формирования карты ослабления или плотности.
Со ссылкой на Фиг. 1, система 10 магнитного резонанса использует магнитный резонанс для формирования двумерных или трехмерных изображений объекта 12. Система 10 включает в себя основной магнит 14, который создает сильное статическое магнитное поле В0, простирающееся через объем 16 исследования. Объем 16 исследования имеет размеры, подходящие для размещения объекта 12. Напряженность статического магнитного поля В0 обычно равна одному из 0,23 Тесла, 0,5 Тесла, 1,5 Тесла, 3 Тесла, 7 Тесла и т.д. в области 16 исследования, но предусматриваются и другие напряженности.
Контроллер 18 градиентов управляет множеством катушек 20, 22, 24 градиентов магнитных полей для избирательного наложения градиентов магнитных полей, таких как х, y и z градиенты, на статическое магнитное поле В0 в объеме 16 исследования. Далее, передатчик 26 передает резонансные высокочастотные (RF) импульсы Β1 возбуждения и управления в объем 16 исследования при помощи одной или нескольких передающих катушек 28, таких как катушка всего тела. Импульсы Β1 обычно имеют короткую длительность и, при использовании вместе с градиентами магнитных полей, позволяют достичь осуществления избирательного управления магнитным резонансом. Например, импульсы В1 возбуждают диполи водорода до резонанса, и градиенты магнитных полей кодируют пространственную информацию в частоте и фазе резонансного сигнала. Посредством настройки RF частот, резонанс может возбуждаться в других диполях, таких как фосфорные, которые стремятся концентрироваться в известных тканях, таких как кости. Контроллер 30 последовательности управляет передатчиком 26 и/или контроллером 18 градиентов для реализации выбранной последовательности формирования изображения в пределах объема 16 исследования, причем последовательность формирования изображения задает последовательность импульсов Β1 и/или градиентов магнитных полей.
В ответ на последовательность формирования изображения, пространственно кодированные сигналы магнитного резонанса, соответствующие карте или изображению объекта 12, создаются из объема 16 исследования. Эти пространственно кодированные сигналы магнитного резонанса принимаются посредством множества приемных катушек 32, 34, 36, таких как приемная катушка всего тела или локальные только приемные катушки. Приемник 38 демодулирует принятые сигналы в набор MR данных, соответствующий, например, траекториям данных k-пространства, и сохраняет набор MR данных в буфере данных (например, в памяти) 40. Набор MR данных может использоваться для реконструкции карты или изображения посредством процессора 42 реконструкции. Процессор 42 реконструкции пространственно декодирует пространственное кодирование посредством градиентов магнитных полей для выявления свойства резонансного сигнала от каждой пространственной области, такой как пиксел или воксел. Обычно выявляется интенсивность или величина сигнала, но и другие свойства, относящиеся к фазе, времени релаксации, переносу намагниченности и т.п., также могут выявляться. Дополнительно, действительные и мнимые части сигнала могут использоваться для определения фазы и/или величины (амплитуды). Обратное также справедливо. Реконструированные карты или изображения различных свойств затем сохраняются в памяти 44 карт и изображений и, опционально, отображаются на устройстве 46 отображения.
Со ссылкой на Фиг. 2, MR система 10 включает в себя сканер 48 и, опционально, опору 50. Сканер 48 задает объем 16 исследования и включает в себя основной магнит 14, приемные катушки 32, 34, 36, градиентные катушки 20, 22, 24 и передающие катушки 28, расположенные вокруг объема 16 исследования. Сканер 48 может также, хотя это и необязательно, включать в себя один или несколько передатчиков 26, приемник 38, контроллер 18 градиентов и контроллер 30 последовательности. Опора 50 поддерживает объект 12 и облегчает позиционирование объекта 12 в объеме 16 исследования во время формирования изображения. Как показано, сканер 48 относится к типу сканера с внутренним каналом, но С-тип, открытый тип и т.п. предусматриваются.
Со ссылкой на Фиг. 1, во время формирования изображения, объект 12 расположен в объеме 16 исследования. Основной магнит 14 генерирует статическое магнитное поле В0, с которым предпочтительно совмещаются водородные или другие ядерные диполи в объекте 12. Далее, основной контроллер 52 управляет контроллером 30 последовательности и приемником 38 для формирования наборов MR данных объекта 12. Основной контроллер 52 осуществляет это посредством процессора 54, исполняющего выполняемые компьютером команды на памяти 56.
Память 58 последовательностей сохраняет множество последовательностей магнитного резонанса, которые известны в данной области техники. Различные последовательности были разработаны для оптимизации различных функциональных, физиологических и анатомических исследований. Последовательности были разработаны для дифференциации липидов и мягкой ткани, для дифференциации между мягкой тканью и тканью шрама, для дифференциации между раковой и нераковой тканью, для дифференциации различных типов органов или тканей, для измерения перфузии, для формирования изображения или идентификации кости, для формирования изображения или обнаружения металла и многого другого. Основной контроллер 52 может получать доступ к базе 60 данных с записями пациентов для извлечения информации об одном или нескольких пациентах, подлежащих исследованию, о природе исследования (исследований), подлежащих проведению, и т.п. Эта информация о пациентах может использоваться для помощи в выборе среди последовательностей, хранимых в памяти 58 последовательностей. Например, если пациент прошел хирургическую операцию, в которой были имплантированы металлические зажимы, винты, стенты и т.п., то может быть выбрана последовательность для идентификации металла. Последовательность для идентификации тканей со шрамами также извлекается, если природа лечения пациента предусматривает дифференциацию между ослаблением облучения мягкой ткани и ткани со шрамом. Контроллер 30 последовательности управляется согласно выбранным последовательностям формирования изображения, и приемник 38 управляется для формирования набора MR данных, соответствующего каждой из последовательностей формирования изображения. Когда последовательности формирования изображения включают в себя множество последовательностей формирования изображения, основной контроллер 52 осуществляет итерации через эти последовательности формирования изображения для управления контроллером 30 последовательности и приемником 38.
Выбранные последовательности формирования изображения включают в себя, например, одно или более из много-эховых последовательностей с ультракороткими временами эхо-сигналов (TE), последовательностей кодирования срезов для коррекции металлических артефактов (SEMAC) и DIXON последовательностей. Обычно ТЕ значения эхо-сигналов много-эховых UTE последовательностей варьируются. Каждая из последовательностей формирования изображения приводит к генерации одного из наборов MR данных, который может быть реконструирован в карту или изображение и позволяет идентифицировать по меньшей мере один тип ткани и/или материала в пределах объема объекта 12. Следовательно, каждая из последовательностей формирования изображения дает MR данные, которые дифференцируются между двумя или несколькими типами ткани и/или материала или идентифицирует тип ткани и/или материала в каждом пиксельном или воксельном объеме объекта 12. Типы ткани и/или материала включают в себя одно или более из воздуха, кости, легкого, металла, жира, воды, пластика и т.п. Последовательности формирования изображения выбираются, обычно основным контроллером 52, на основе одной схемы выбора или комбинации схем выбора, таких как схемы выбора, обсуждаемые ниже.
Согласно одной схеме выбора, пользователь MR системы 10 вручную выбирает последовательности формирования изображения или типы ткани и/или материала в пределах объема 16 исследования с использованием устройства 62 пользовательского ввода MR системы 10. Что касается последнего, то последовательности формирования изображения затем автоматически выбираются на основе выбранных типов ткани и/или материала. Опционально, устройство отображения, такое как устройство 46 отображения, может представить пользователю перечень доступных последовательностей и информацию об использовании каждой последовательности, чтобы позволить пользователю выбирать последовательности формирования изображения или типы ткани и/или материала с использованием устройства 62 пользовательского ввода. Например, пользователь может вручную выбирать последовательности формирования изображения для получения наборов MR данных, позволяющих осуществлять идентификацию тканей и/или материалов, представляющих интерес.
Согласно другой схеме выбора, последовательности формирования изображения выбираются на основе ожидаемых типов ткани и/или материала. Ожидаемые типы ткани и/или материала могут быть определены автоматически из базы 60 данных с записями пациентов. Например, если медицинская запись пациента указывает, что в теле пациента имеются металлические винты от прошлой хирургической операции в пределах этого объема, то выбирается последовательность формирования изображения для получения набора MR данных, позволяющего идентифицировать металл.
Согласно другой схеме выбора, последовательности формирования изображения выбираются по мере необходимости. Другими словами, последовательность формирования изображения выбирается, и анализируется набор MR данных, сгенерированный в ответ на выбранную последовательность формирования изображения. Если в пределах объема 16 исследования имеются неидентифицированные типы ткани и/или материала, то выбирается и анализируется другая последовательность формирования изображения. Это повторяется, пока типы ткани и/или материала во всех вокселах в пределах объема 16 исследования не будут идентифицированы. AC процессор 64 соответствующим образом выполняет анализ каждого воксела различных карт и изображений или другую информацию из набора MR данных для определения, необходимы ли дополнительные наборы MR данных. В этом случае основной контроллер 52 координирует использование этой схемы выбора с AC процессором 64.
Во время формирования изображения и/или после формирования изображения, AC процессор 64 анализирует наборы MR данных и карты и изображения для количественной оценки типа(ов) ткани и/или материала, содержащихся в пределах каждого воксела, причем каждый из типа(ов) ткани и/или материала имеет известные значения ослабления излучения и/или плотности. Значение каждого пиксела или воксела анализируется для определения одного или нескольких типов ткани и/или материала, которым каждый пиксел или воксел может или не может быть, или вероятности того, что каждый воксел содержит два или более типов ткани и/или материала. Что касается последнего, некоторые пикселы или вокселы могут перекрывать границу между двумя или более типами ткани и/или материала, при этом пикселы или вокселы могут представлять два или более типов ткани и/или материала. Возможные, вероятные, невероятные, устраненные типы ткани и/или материала в соответствующем пикселе или вокселе всех изображений или карт используются для определения того, какой тип(ы) ткани и/или материала находятся в объеме 16 исследования с предварительно выбранной достоверностью. Опционально, устройство 46 отображения может представлять пользователю изображение, показывающее тип ткани и/или материала в каждом вокселе или пикселе.
Значение каждого пиксела или воксела в типовом случае является относительной интенсивностью MR сигнала пиксела или воксела относительно других пикселов или вокселов карты или изображения, сгенерированного той же последовательностью. Относительные уровни сигналов могут быть использованы для оценки относительной пропорции или вероятности каждого типа ткани и/или материала. Значение каждого пиксела или воксела может альтернативно соответствовать фазе или другим свойствам магнитного резонанса. Типично, значения каждого пиксела или воксела зависят от природы последовательности, используемой для генерации изображения или карты.
Конкретный подход к количественной оценке зависит от последовательности формирования изображения, используемой для генерации набора MR данных. Например, когда набор MR данных генерируется с использованием много-эховой UTE последовательности, такой как UTE mDIXON последовательность, интенсивности сигналов множества времен эхо-сигналов могут использоваться для идентификации свойств Т2* ослабления ткани и/или материала, соответствующего пикселу или вокселу. Конкретное ослабление каждого пиксела или воксела может использоваться для адресации к справочной таблице 66, которая отображает время ослабления на одно или несколько специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности. Альтернативно, ослабление может отображаться на тип ткани и/или материала, который имеет известное значение ослабления или плотности. Более обобщенно, могут быть заданы дополнительные свойства ткани и/или материала, и эти свойства могут использоваться для определения типа ткани и/или материала.
Хотя вышеизложенное фокусировалось на формирования изображения интенсивности MR сигналов, формирование изображения MR фазы может также использоваться для генерации идентифицирующей информации о ткани и/или материале, соответствующем каждому пикселу или вокселу. Формирование изображения интенсивности MR сигнала может быть субоптимальным вследствие недостатка квантования, нелинейной подгонки контраста сигнала по времени и низкого отношения сигнала к шуму (SNR). Эти ограничения сдерживают количественное измерение свойств ткани в ходе лечения пациента, приводя к неточностям в стандартизованных уровнях накопления (SUV) в позитронно-эмиссионной томографии (PET) и представляют барьер разработке адаптивных, ориентированных на пациента планов дозиметрии и лечения при планировании лучевой терапии (RT).
В противоположность формированию изображения интенсивности MR сигнала, формирование изображения MR фазы имеет превосходное SNR, приводя к улучшенному контрасту изображения в тканях низкого уровня сигнала, таких как кортикальный слой кости. Кроме того, формирование изображения MR фазы имеет линейную подгонку зависимого от ткани накопления фазы от времени, делая квантование практически и технически возможным. Такой подход обеспечивает надежное средство для контроля одного и того же пациента во времени, обеспечивая возможность оценки реакции опухоли на лечение с SUV в PET и RT планирования на основе MR.
Со ссылками на фиг. 3А и 3В иллюстрируется линейность MR фазы. Фиг. 3А иллюстрирует сагиттальную плоскость изображения MR фазы. Вертикальная ось соответствует строкам, и горизонтальная ось соответствует столбцам в изображении MR фазы. Фиг. 3В иллюстрирует точки данных, захваченные в течение генерации изображения MR фазы для строки 81, столбца 61 изображения MR фазы. Вертикальная ось соответствует интенсивности сигнала, и горизонтальная ось соответствует временам эхо-сигналов в микросекундах. Первая линия согласована с точками данных, чтобы показать линейность. Вторая линия согласована с точками данных (не видны) для интенсивности сигнала, чтобы показать нелинейность интенсивности сигнала.
Хотя формирование изображения MR фазы имеет определенные преимущества перед формированием изображения интенсивности MR сигнала, формирование изображения MR фазы главным образом используется для квантования (например, Т1, Т2, Т2* и отображения диффузии), несмотря на то, что формирование изображения MR фазы позволяет осуществлять квантование. Формирование изображения MR фазы более трудно использовать из-за свертки фазы и меньшей непосредственной анатомической информации. Соответственно формирование изображения MR фазы обычно ограничено: (1) «взвешенным чувствительностью формированием изображения» и обычно является только полуколичественным и зависит от информации из сигнала MR амплитуды; (2) квантованием некоторых контрастных агентов для определенных геометрий.
Чтобы преодолеть вышеописанные проблемы, используется ряд последовательностей получений ультракоротких TE данных MR фазы. Соответственно, выбираются синфазные TE. Ультракороткие TE (например, от 0 до 1500 микросекунд) предпочтительны для получения сигнала от элементов с очень коротким Т2*, таких как кортикальный слой кости. Для пост-обработки процессор 42 реконструкции анализирует данные MR фазы для: (1) развертки фазы; и (2) затем отображения интенсивности последовательности изображений как функции времени, таким образом, создавая последовательность карт накопления фазы. Развертка фазы может, например, выполняться в соответствии с алгоритмом, раскрытым в Jenkinson M. Fast, Automated, N-dimensional Phase-Unwrapping Algorithm. Magn. Reson Med 2003; 49: 193-197. Каждая карта накопления фазы соответствует различному TE и генерируется путем накопления различных интенсивностей, измеренных в течение соответствующей последовательности получения для каждого пиксела.
Изменение в фазе по времени (то есть по различным TE), как известно, линейно коррелировано с типом ткани. В отличие от известных использований MR фазы, MR фаза используется AC процессором 64, чтобы обеспечить возможность генерации количественной карты для всех типов ткани. Изменение в фазе по времени для каждого пиксела или воксела используется, чтобы находить для известного типа ткани изменение в фазе по времени. Количественная карта, в свою очередь, может использоваться для генерации AC карт (т.е. для PET-MR) и/или карт плотности (например, для MR RT планирования и моделирования) посредством отображения различных типов ткани в количественной карте на известные AC значения и/или значения плотности типов ткани в количественной карте. Количественная карта также может быть использована для получения наборов ультракоротких TE, которые могут характеризовать дополнительные ткани с очень коротким Т2*.
В других вариантах осуществления анализа природа каждой последовательности, которая создает каждую карту, и значение каждого воксела идентифицирует свойства магнитного резонанса. Свойства магнитного резонанса соответствующих пикселов или вокселов, которые соответствуют объему 16 исследования объекта 12, анализируются для определения типа(ов) ткани и/или материала в каждом вокселе. Также возможны другие методы анализа.
Как только наборы MR данных проанализированы для идентификации специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности, эти специфические для ткани и/или специфические для материала значения ослабления или плотности нормализуются и комбинируются для создания специфической для пациента карты ослабления или плотности. Для определения ослабления облучения, пересекающего данный пучок или луч через объект 12, соответствующий пучок или траектория идентифицируется в карте ослабления. Значения ослабления вокселов, попадающих или частично попадающих в пучок или луч, суммируются посредством процентного вклада или включения в пучок или луч.
Одна проблема с комбинированием специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности наборов MR данных в карту ослабления или плотности состоит в том, что системы координат для наборов MR данных и целевого изображения могут не совмещаться. Далее, пространственные разрешения наборов MR данных и целевого изображения могут быть неодинаковыми. Следовательно, необходимо скоррелировать вокселы или пикселы наборов MR данных и целевого изображения. Поскольку наборы MR данных и целевое изображение пространственно перекрываются, одним подходом является регистрация изображений. С использованием регистрации изображений, может быть сгенерирована карта регистрации от первого изображения ко второму изображению, которая может использоваться для отображения пиксела или воксела в первом изображении на соответствующий пиксел(ы) или воксел во втором изображении.
Обычно разрешения этих изображений являются одинаковыми, но эти разрешения необязательно должны быть одинаковыми. Когда разрешения первого изображения и второго изображения различаются, пикселы этих двух изображений не могут включать в себя соответствие один к одному. Если разрешение второго изображения является большим, чем разрешение первого изображения, то пиксел в первом изображении может отображаться на множество пикселов во втором изображении. Если разрешение второго изображения является меньшим, чем разрешение первого изображения, то множество пикселов в первом изображении может отображаться на единственный пиксел во втором изображении. Более обобщенно, операции обработки изображений могут использоваться для получения изображений с желательным разрешением. Для комбинирования специфических для ткани и/или специфических для материала значений ослабления или плотности для множества пикселов в первом изображении, может использоваться любой подход. Однако один подход состоит, для каждого типа ткани и/или материала, в усреднении значений ослабления или плотности пикселов.
Как только сгенерирована карта ослабления или плотности, она сохраняется в памяти 68 ослабления или плотности. Далее, она может использоваться для коррекции ослабления в PET/MR системах. Кроме того, карта ослабления или плотности может использоваться в гибридных системах MR/лучевой терапии (RT) для планирования и контроля лечения. Например, карта ослабления или плотности может использоваться для коррекции плотности в направляемом MR сфокусированном ультразвуковом исследовании высокой интенсивности (HIFU). В качестве другого примера, карта ослабления или плотности может использоваться для основанной на пикселе и/или основанной на вокселе дозиметрии в MR моделировании. Кроме того, карта ослабления или плотности может использоваться для идентификации железа в печени или очерчивания костей для формирования реконструированной цифровым способом рентгенограммы (DRR).
Со ссылкой на Фиг. 4, система 70 терапии (например, для MR RT планирования и/или моделирования) принимает изображение 72 планирования, такое как трехмерное или четырехмерное изображение, объекта 12 от оборудования формирования изображения, такого как MR сканер 48. Это изображение включает в себя мишень и, обычно, один или несколько органов с повышенным риском (OAR), причем эта мишень является органом или другой областью ткани, которая содержит некоторое повреждение, такое как опухоль, подлежащее обработке. Другое оборудование формирования изображения, от которого может быть принято изображение 72 планирования, включает в себя сканер компьютерной томографии (CT), сканер позитронно-эмиссионной томографии (PET), сканер однофотонно-эмиссионной компьютерной томографии (SPECT), сканер компьютерной томографии с коническим пучком (CBCT) и т.п. Система 70 терапии дополнительно принимает карту 74 ослабления или плотности специфических для ткани и/или специфических для материала плотностей, генерируемую MR системой 10. Соответствующим образом, карта 74 ослабления или плотности регистрируется в изображение 72 планирования.
Система 76 планирования терапии системы 70 терапии принимает очерчивания границ между областями ткани, такими как мишень и/или органы с повышенным риском, в изображении 72 планирования, обычно с использованием контуров, окружающих эти области. Далее, с использованием карты 74 ослабления или плотности и контуров мишени и/или OAR, система 76 планирования терапии генерирует план лечения. Сгенерированный план лечения учитывает специфические для ткани и/или специфические для материала плотности карты 74 ослабления или плотности при генерации плана лечения и соответствующим образом включает в себя множество частей и планируемый объем обработки (PTV), подлежащих облучению. Этот план лечения соответствующим образом сохраняется в памяти 78 терапии.
В запланированный день и время для сеанса терапии объекта 12, устройство 80 доставки терапии системы 70 терапии доставляет терапию к объекту 12. Терапия, такая как терапия удаления и/или брахитерапия (близкофокусная лучевая терапия), может включать в себя облучение, включающее в себя одно или более из рентгеновских лучей, гамма-лучей, протонов, HIFU, сфокусированного ультразвука и т.п. Соответствующим образом, устройство 80 доставки терапии управляется посредством системы 82 управления терапией в соответствии с планом лечения.
Со ссылкой на Фиг. 4, PET/SPECT система 84 включает в себя множество детекторных модулей 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, расположенных, обычно по кругу или многоугольнику, аппроксимирующему круг, вокруг объема 102 исследования, в который помещен объем 104 пациента. Далее, PET/SPECT система 84 может включать в себя опору пациента (не показана), такую как кровать пациента, для поддержки пациента и/или позиционирования объема 104 пациента в объеме 102 исследования. Примеры отображаемого объема 104 пациента включают в себя, без ограничения указанным, сердце, мозг, щитовидные железы, кости, суставы, связки, сухожилия, мускулы, нервы, почки, легкие, опухоли, повреждения и т.д.
Перед формированием изображения, объем 104 пациента инъецируется при помощи одного или нескольких радиоизотопов. Примеры таких радиоизотопов включают в себя, без ограничения указанным, F-18 С-11, Rb-82, N-13, 0-15, Cu-64 для PET и Tc-99m, I-131, Ga-67 и In-111 для SPECT. Эти радиоизотопы могут быть в форме радиолигандов или материала, обычно называемого радиофармацевтическим, который связывается с конкретными типами ткани и/или материала, предпочтительно поглощается конкретными типами ткани и/или материала, обычно исключается из некоторых пространств или проявляет некоторое другое желаемое биораспространение. Объем 104 пациента затем помещается в объем 102 исследования. Например, пациент помещается на опору пациента, и опора пациента перемещает объем 104 пациента в объем 102 исследования.
Детекторные модули 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100 принимают гамма-фотоны, излучаемые радиоизотопами, инъецированными в объем 104 пациента, во время формирования изображения. Принятые гамма-фотоны проникают в детекторные модули 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, выделяют энергию внутри них и детектируются детекторными модулями 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100. Например, в PET и как показано, пара гамма-фотонов излучается из объема 104 пациента и попадает в первый детекторный модуль 86 и второй детекторный модуль 94 почти одновременно. Детекторные модули 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100 оцифровывают детектированные события и посылают оцифрованные события с соответствующими временными метками на систему 10 6 обработки PET/SPECT системы 84. Оцифрованные события соответствующим образом идентифицируют местоположение соответствующего взаимодействия гамма-фотонов в детекторе, энергию события и временную метку.
Во время формирования изображения система 106 обработки получает данные о событиях от детекторных модулей 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100 на выбранном периоде времени, таком как десять минут. Для каждого события детектирования, данные о событии детектирования обычно включают в себя местоположение события детектирования и информацию о детекторе, энергию каждого события и временную метку. Данные о событиях сохраняются в памяти и реконструируются в представление трехмерного изображения. Для PET, это включает в себя фильтрацию ошибочных событий, соединение событий попарно на основе временных меток для задания линии откликов (LOR) и реконструкцию LOR в представление изображения. Для времяпролетного (TOF) PET, временные метки, связанные с каждой LOR, используются для локализации события аннигиляции, которое вызвано парой гамма-фотонов вдоль LOR. Для SPECT, реконструкция является аналогичной, за исключением того, что обработка не включает в себя образование пар. Реконструкция соответствующим образом выполняется с использованием карты 108 ослабления или плотности, сгенерированной MR системой 10 для коррекции ослабления.
Со ссылкой на Фиг. 6, предложен способ 150 генерации карты ослабления или плотности. Способ 150 выполняется MR системой 10. Способ 150 включает в себя применение множества последовательностей формирования изображения к объему 16 исследования. Соответствующим образом, последовательности формирования изображения включают в себя последовательности, которые дифференцируются между различными комбинациями типов ткани и/или материала. В ответ на последовательности формирования изображения, множество наборов MR данных объема пациента принимается и регистрируется 154. Каждый из наборов MR данных затем анализируется 156 для идентификации различных типов ткани и/или материала в наборе MR данных. Например, наборы данных могут быть реконструированы в карты или изображения. Свойства соответствующих вокселов в этих картах или изображениях могут использоваться для идентификации типа(ов) ткани и/или материала в пациенте. На основе этих типов ткани и/или материала, специфические для ткани и/или специфические для материала значения ослабления или плотности назначаются 158 соответствующим пикселам или вокселам изображения или карты ослабления или плотности.
Способ 150 может быть дополнительно усовершенствован для итеративного получения наборов MR данных. А именно, способ 150 может включать в себя выбор одной из последовательностей формирования изображения. Например, начальной выбранной последовательностью формирования изображения может быть много-эховая UTE последовательность с изменяющимися TE. Эта выбранная последовательность формирования изображения затем применяется к объему 16 исследования и, в ответ на выбранную последовательность формирования изображения, принимается по меньшей мере один из наборов MR данных. Первый набор MR данных затем анализируется для определения характеристик ткани и/или материала в пределах каждого пиксела или воксела. В ответ на неидентифицированную ткань и/или материал или артефакты, выбирается другая последовательность из последовательностей формирования изображения, и вышеизложенные этапы повторяются. Этот процесс может повторяться с дополнительными получениями данных и анализами. Например, металл не может быть идентифицирован при помощи много-эховой UTE последовательности. Следовательно, если имеются неидентифицированные типы ткани и/или материала после много-эховой UTE последовательности, может быть выбрана последовательность формирования изображения для идентификации металла, такая как SEMAC.
Следует понимать, что использование основанного на пикселе или вокселе подхода обходит недостатки, связанные с анатомическим подходом или подходом с атласом к коррекции ослабления или определения плотности, так как он не требует нормальной анатомии или нахождения формы. Далее, посредством количественной оценки резонансных данных, соответствующих каждому вокселу, более одного значения ослабления для различных типов ткани и/или материала может быть назначено каждому пикселу или вокселу и взвешено согласно их процентному вкладу в общую интенсивность сигнала.
Используемая здесь память включает в себя одно или более из постоянного машиночитаемого носителя, магнитного диска или другого средства магнитной памяти, оптического диска или другого средства оптической памяти; ЗУПВ (RAM), ПЗУ (ROM) или другого устройства электронной памяти или микросхемы или множества функционально взаимосвязанных микросхем; Интернет/Интранет сервера, из которого хранимые команды могут извлекаться через Интернет/Интранет или локальную вычислительную сеть; и т.д. Далее, используемый здесь процессор включает в себя одно или более из микропроцессора, микроконтроллера, графического процессора (GPU), интегральной схемы прикладной ориентации (ASIC), FPGA и т.п.; контроллер включает в себя: (1) процессор и память, причем процессор выполняет исполняемые компьютером команды на этой памяти, воплощая функциональность этого контроллера; или (2) аналоговые и/или цифровые аппаратные средства; устройство пользовательского ввода включает в себя одно или более из мыши, клавиатуры, сенсорного дисплея, одной или более клавиш, одного или более переключателей, одного или более тумблеров, машин распознавания речи и т.п.; база данных включает в себя одно или более ЗУ; и устройство отображения включает в себя одно или более из LCD дисплея, LED дисплея, плазменного дисплея, проекционного дисплея, сенсорного дисплея и т.п.
Изобретение было описано со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. Модификации и изменения могут быть выполнены специалистами в данной области на основе изучения и понимания предшествующего подробного описания. Предполагается, что изобретение должно толковаться как включающее все такие модификации и изменения в той степени, в какой они попадают в пределы объема прилагаемой формулы изобретения или ее эквивалентов.
1. Система (10) магнитного резонанса, содержащая:
сканер (48) магнитного резонанса (MR), задающий объем (16) исследования; и
по меньшей мере один процессор (54), запрограммированный для:
управления MR сканером (48) для применения последовательностей получения изображений к объему (16) исследования;
в ответ на последовательности получения изображений, выделения данных MR фазы из последовательности приобретений времен эхо-сигналов (ТЕ); и
идентификации изменения в фазе со временем данных MR фазы для идентификации различных типов ткани и/или материала, обнаруженных в объеме (16) исследования.
2. Система по п. 1, в которой по меньшей мере один процессор (54) дополнительно запрограммирован для:
развертки фазы данных MR фазы; и
формирования последовательности карт накопления фаз, соответствующих последовательности ТЕ приобретений из развернутых данных MR фазы, причем изменение в фазе сформировано из карт накопления фаз.
3. Система (10) по п. 2, в которой по меньшей мере один процессор (54) дополнительно запрограммирован для:
назначения одного или более специфических для ткани и/или материала значений каждому пикселу или вокселу карт на основе идентифицированного типа (типов) ткани и/или материала.
4. Система (10) по любому из пп. 2 и 3, в которой специфические для ткани и/или материала значения, назначенные пикселу или вокселу, являются взвешенными на основе процентного вклада соответствующей ткани или материала.
5. Система (10) по любому из пп. 2 и 3, в которой ТЕ последовательности ТЕ приобретений являются синфазными и ультракороткими.
6. Система (10) по любому из пп. 2 и 3, в которой по меньшей мере один процессор (54) дополнительно запрограммирован для:
формирования изображения позитронно-эмиссионной томографии (РЕТ) с использованием известных значений коррекции ослабления, связанных с различными типами ткани и/или материала, обнаруженными в объеме (16) исследования.
7. Система (10) по любому из пп. 2 и 3, в которой по меньшей мере один процессор (54) дополнительно запрограммирован для:
формирования плана обработки лучевой терапией (RT) с использованием известных значений плотности, связанных с различными типами ткани и/или материала, обнаруженными в объеме (16) исследования.
8. Способ формирования изображений с помощью магнитного резонанса (MR), содержащий:
управление MR сканером (48) для применения последовательностей получения изображений к объему (16) исследования, заданному MR сканером (48);
в ответ на последовательности получения изображений, выделение данных MR фазы из последовательности приобретений времен эхо-сигналов (ТЕ); и
идентификацию изменения в фазе со временем данных MR фазы для идентификации различных типов ткани и/или материала, обнаруженных в объеме (16) исследования.
9. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя:
развертку фазы данных MR фазы; и
формирование последовательности карт накопления фаз, соответствующих последовательности ТЕ приобретений из развернутых данных MR фазы, причем изменение в фазе формируется из карт накопления фаз.
10. Способ по п. 9, в которой по меньшей мере один процессор (54) дополнительно запрограммирован для:
назначения одного или более специфических для ткани и/или материала значений каждому пикселу или вокселу карт, основанных на идентифицированном типе (типах) ткани и/или материала.
11. Способ по любому из пп. 9 и 10, в котором ТЕ последовательности ТЕ приобретений являются синфазными и ультракороткими.
12. Способ по любому из пп. 9 и 10, дополнительно включающий в себя:
формирование изображения позитронно-эмиссионной томографии (РЕТ) с использованием известных значений коррекции ослабления, связанных с различными типами ткани и/или материала, обнаруженными в объеме (16) исследования.
13. Способ по любому из пп. 9 и 10, дополнительно включающий в себя:
формирование плана обработки лучевой терапией (RT) с использованием известных значений плотности, связанных с различными типами ткани и/или материала, обнаруженными в объеме (16) исследования.
14. По меньшей мере один процессор (54), запрограммированный для выполнения способа (150) по любому из пп. 8-13.
15. Постоянный машиночитаемый носитель (56), содержащий программное обеспечение, которое управляет одним или более процессорами (54) для выполнения способа (150) по любому из пп. 8-13.
