[发明专利]完整或部分正电子发射断层造影衰减图的基于模型的估计有效
申请号: | 201010232204.X | 申请日: | 2010-07-16 |
公开(公告)号: | CN101953693A | 公开(公告)日: | 2011-01-26 |
发明(设计)人: | 马塞厄斯·芬谢尔;拉尔夫·雷德贝克;克里斯琴·J·米歇尔;查尔斯·C·沃森 | 申请(专利权)人: | 西门子公司;美国西门子医疗解决公司 |
主分类号: | A61B6/02 | 分类号: | A61B6/02;A61B5/055 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 谢强 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 德国;DE |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 完整 部分 正电子 发射 断层 造影 衰减 基于 模型 估计 | ||
技术领域
示例性实施例涉及一种用于估计在正电子发射断层造影和磁共振断层造影(MR-PET)中的衰减图的方法。
背景技术
正电子发射断层造影(PET)与磁共振断层造影(MR)一起被应用于医疗诊断。MR是用于表示身体内部的结构和层的成像方法,而PET允许显示和量化在活体中的代谢活动。
PET利用了正电子发射体和正电子湮灭的特别的特征,以量化地确定器官和/或细胞区域的功能。利用该技术,在检查之前对患者给予具有放射性核的合适的放射性药物标记物。随着它们衰减,放射性核放射出正电子,后者在一个短的距离之后与电子相互作用,导致湮灭发生。这产生两个伽马量子,它们在相对的方向(偏移180)上飞开。在一个特定的时间窗之内由两个相对的PET探测器模块探测到伽马量子(相合测量),其结果是,在所述两个探测器模块的直线连接线上的一个位置上定位湮灭位置。
在PET情况下,为探测的目的,探测器模块一般地覆盖机架弧形长度的大部分。探测器模块被划分为具有数毫米的边长的探测器元件。当探测到伽马量子时,每个探测器元件产生指定了时间和探测位置的事件记录。该信息被传递到快速逻辑单元并且被比较。如果两个事件在一个最大的时间间隔之内同时发生,则假定,在两个相关的探测器元件之间的连接线上正在发生伽马衰减过程。使用断层造影算法、例如反投影,来重建PET图像。
在PET系统中,诸如MR-PET系统中,伽马量子通过位于各个伽马量子的起源位置(site of origin)和PET探测器之间的任何东西而被衰减。为了防止图像伪影,在PET图像的重建中必须考虑该衰减。对象,诸如在患者身体内的组织、空气和MR/PET系统本身的一部分(例如患者定位台),位于在患者身体中的伽马量子的起源位置和起作用的PET探测器之间。在伽马量子的起源位置和起作用的PET探测器之间的对象的衰减值被考虑并且被编辑到衰减图(μ图)中。
衰减图包含被检查的体积的每个体积元素(体素)的衰减值。因此,例如,可以产生对于患者定位台的衰减图。例如,同样适用为了MR检查而附加到患者的局部线圈。为了产生衰减图,确定并结合衰减值。可以通过例如各个组件的CT记录或PET传输测量来确定这些衰减值。可以仅一次地测量这种衰减图,因为衰减值贯穿各个组件的寿命都不改变。
公知如下的方法,在该方法中,从解剖结构的MR图像可以确定患者身体的衰减值,并且可以被添加到衰减图。在这种情况下,使用特定的MR序列,通过其可以识别例如不同的衰减的组织类别(例如肺组织)。借助于MR图像就可以根据衰减的组织类别的位置,来将合适的衰减值指定给衰减图。
然而,横向的(transaxial)MR视野通常小于PET视野。因此,待检查的对象的仅一部分在PET视野中。因此,位于MR视野之外的衰减值的获得变得困难。
通过将MR图像分割为不同的组织类型并且给不同的组织类型指定相应的衰减值来进行PET衰减图的基于MR的估计。然而,该方法没有涉及位于MR视野外部的扫描区域。
近来,最大似然性期望最大化(maximum-likelihood expectation maximization,MLEM算法)已经被用来从PET正弦图(sinogram)数据同时重建发射和衰减图。PET正弦图数据可以涉及PET原始数据、PET计数或PET计数数据。术语“图像”是从PET正弦图数据重建的图像。从基于MR的分割或其它公知方法所得到的衰减图可以被用来初始化MLEM算法。
用于基于MR的衰减校正的其它方法包括使用具有已知的衰减的图集、模型或参考图像,诸如互相配准(coregistered)的相应的CT、PET传输图像或从光学3D扫描得到的身体轮廓。然后,将实际的MR图像与具有已知的衰减的图集或参考配准,并且从配准信息和附加的后处理方法得到实际的衰减图。
发明内容
示例性实施例针对使用MLEM对完整或部分PET衰减图的基于模型的估计。
至少一个示例性实施例公开了一种在MR扫描器和PET单元中校正衰减的方法。所述方法包括采集在PET单元的视野内部的对象的PET正弦图数据,和基于参数化的模型实例(model instance)的和PET正弦图数据的最大似然性期望最大化(MLEM),产生衰减图。
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