[发明专利]用于定量3D CEUS分析的系统和方法有效
申请号: | 200880116125.3 | 申请日: | 2008-11-05 |
公开(公告)号: | CN101861600A | 公开(公告)日: | 2010-10-13 |
发明(设计)人: | J·克吕克尔;S·徐 | 申请(专利权)人: | 皇家飞利浦电子股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;A61B8/00 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 王英;刘炳胜 |
地址: | 荷兰艾*** | 国省代码: | 荷兰;NL |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 定量 ceus 分析 系统 方法 | ||
本申请要求Jochen Kruecker等人于2007年11月14日在先提交的名为“SYSTEM AND METHOD FOR QUANTITATIVE 3D CEUS ANALYSIS”的临时申请第60/987796号的权益,且该申请被转让给本发明的受让人。
本发明实施例大体涉及超声系统,且更具体地涉及一种用于定量3D对比增强超声分析的方法和设备。
由于呼吸(和其他)组织运动,目前在对比增强超声(CEUS)成像中的局部化瞬态效应的定量分析是困难和繁琐的,其需要手动识别每个单独超声帧中期望的感兴趣区域(ROI)或感兴趣体积(VOI)。
对比增强超声(CEUS)成像指的是在静脉内注射超声造影剂(诸如Definity,Bristol-Myers Squibb)之后的超声成像。在现代超声扫描仪上,已经实现特定成像模式以利用造影剂的非线性声学响应,由此仅突显吸收了造影剂的组织。最终的图像被称为“对比图像”并且与非对比图像相比具有非常不同的外观。也有可能在注入造影剂之后以规则灰度模式对组织成像。在后一种情况下,最终的图像被称为“组织图像”并且看起来类似于没有注入造影剂时获得的灰度图像,仅在吸收造影剂的区域中显示出少量增强。
造影剂(例如流入/流出)的瞬态可视化可以提供关于局部组织灌注的有价值信息,其可以用于区分良性和恶性肿块。然而,组织运动(例如由于呼吸作用)使得必须手动识别每个超声帧中期望的ROI。因此,不利的是,该分析是耗时的、依赖用户的并且仅可能回顾地执行,这阻碍了利用瞬态CEUS信息来指引活组织检查或治疗程序。
因此,期望一种改进的方法和系统来克服本领域的问题。
图1是根据本公开的一个实施例的用于定量CEUS分析的系统的框图;
图2是根据本公开的另一个实施例的用于利用位置跟踪进行定量CEUS分析的系统的框图;
图3是图示说明根据本公开的实施例的、图2中用于定量CEUS分析的系统的各个部分之间的变换的局部框图;以及
图4是图示说明根据本公开的另一个实施例的定量CEUS分析方法的流程图。
在附图中,类似的参考数字指代类似的元件。另外,应该注意,附图可能不是按比例绘制的。
一种用于采集对比增强超声(CEUS)数据的设备和方法,其使用基于图像的配准来自动并实时地补偿组织运动。该CEUS图像和对应的组织图像是基本上同时采集的并且是自动配准的,即在一个图像中限定的感兴趣区域(ROI)或感兴趣体积(VOI)在其他图像中描绘出相同组织的轮廓。该组织图像在施用造影剂的过程中将不改变(或仅以较小的程度改变),并且因此可以用于将当前图像配准到基准图像,在该基准图像中识别ROI或VOI。超声探针可以与外部位置跟踪装置整合,提供一种架构以直接使用定量CEUS信息来导航和指引活组织检查和局部治疗。本发明使得能够自动地、定量分析瞬态对比成像参数。结果,每个单独超声帧中ROI或VOI的手动识别对于一系列帧的每个超声帧不再是必需的,而该手动识别由于呼吸(和其他)组织运动是困难且繁琐的,其却是当前分析方法需要的。
根据本公开的一个实施例,一种用于定量CEUS分析的系统和方法,其采集CEUS数据,使得可以自动且实时地补偿组织运动。这使得能够自动地、定量分析瞬态对比成像参数。另外,该系统提供了这样一种架构,在该架构中这种定量分析的结果可以被立即用于指引活组织检查或治疗程序。
根据本公开的另一实施例,提供一种用于定量CEUS分析的系统和方法,其(a)自动地补偿组织运动,允许自动分析ROI或VOI,该ROI或VOI已经仅在单一超声帧中被识别,该单一超声帧对应于基准组织图像(这将在此进一步讨论),并且(b)与介入程序(例如活组织检查)或局部化治疗指引系统整合以基于CEUS分析的结果提供目标信息。
本公开的实施例克服了在瞬态CEUS采集的每个帧中ROI/VOI的手动和耗时的识别,并因此克服了当前瞬态CEUS要进行回顾分析的限制。通过CEUS采集,可能在几分钟内显现出瞬态对比效应,因此易于要求在以10Hz频率采集的时间序列中识别多于一千(>1000)个ROI/VOI。本公开的实施例有利地通过使用基于图像的配准来解决这种问题,尽管由于CEUS图像的低信息容量和帧到帧可变性,瞬态CEUS图像的基于图像的配准是困难和非稳健的。
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