[发明专利]灌注成像技术中对位图进行处理的方法和系统无效
申请号: | 200810146956.7 | 申请日: | 2008-08-28 |
公开(公告)号: | CN101658428A | 公开(公告)日: | 2010-03-03 |
发明(设计)人: | 杜光伟;朱磊 | 申请(专利权)人: | 西门子(中国)有限公司 |
主分类号: | A61B6/03 | 分类号: | A61B6/03;G06T1/00;G06T7/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100102北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 灌注 成像 技术 位图 进行 处理 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理技术,特别涉及一种灌注成像技术中对位图进行处理的方法和系统。
背景技术
随着近年来对肿瘤疾病的关注,灌注成像技术因其具有方便、快速、无创等优点成为肿瘤疾病检查和治疗的常用技术。灌注成像技术通过向人体内注射造影剂使得正常组织与病变组织之间由于碘浓度差形成密度差,从而在被扫描部位的CT(Computer Tomography计算机断层成像)图像上产生CT值的差异,根据造影剂流至不同位置时分别进行扫描所得到的位图确定被扫描部位的特征参数,例如,对肝脏进行扫描时,可以根据扫描所得到的位图确定肝血流量(HBF,Hepatic Blood Flow)、肝血容量(HBV,Hepatic BloodVolume)、平均通过时间(MTT,Mean Transit Time)、肝灌注指数(HPI,Hepatic Perfusion Index)等特征参数,根据这些特征参数便可以获知被扫描部位的状况。
由于现有技术中,对CT扫描得到的位图没有一种合理的处理方法,使得在确定被扫描部位的特征参数时,需要在造影剂流至不同位置时频繁地进行扫描。在现有技术中,通常预先设置一个较短的时间间隔,每隔该设置的时间间隔进行一次扫描,使得在一个扫描过程中能够获取到大量的位图。利用大量位图所反映出的各个时刻的被扫描部位的CT值,医师才能够根据这些CT值获取到被扫描部位的较为完整的信息,从而确定被扫描部位的特征参数。由于对被检查者进行扫描时采用的X射线对人体具有一定伤害,因此,设置较短的时间间隔频繁地对被扫描部位进行扫描必然对人体带来很大伤害。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种灌注成像技术中对位图进行处理的方法和系统,以便于减少扫描过程中对被扫描部位的扫描次数,减轻扫描时X射线对被检查者的伤害。
针对上述目的,本发明提出的技术方案为:一种灌注成像技术中对位图进行处理的方法,该方法包括:
A、获取在设置的关键时刻对被扫描部位进行CT扫描所得到的各关键时刻对应的位图;
B、分别利用各像素在所述各位图中的CT值进行差值或拟合处理,确定各像素的时间密度曲线TAC;
C、按照预设的处理策略利用所述各像素的时间密度曲线TAC获取被扫描部位的特征参数信息。
优选地,在所述步骤A和步骤B之间还包括:对所述各关键时刻对应的位图进行配准;
在步骤B中,分别利用各像素在各配准后的位图中的CT值进行差值或拟合处理,确定各像素的时间密度曲线TAC。
其中,对所述各关键时刻对应的位图进行配准具体包括:对所述各关键时刻对应的位图的相似性进行归一化处理,获取所述各关键时刻对应的位图的相似性测度;利用该相似性测度计算各像素在所述各关键时刻对应的位图中需要移动的移动量,该移动量使得所述各关键时刻对应的位图的相似性达到最大;按照所述移动量分别在所述各关键时刻对应的位图中对各像素进行移动,将移动后的各位图作为配准后的位图。
优选地,步骤B中所述进行差值或拟合处理为:采用预设的符合所述被扫描部位生理模型的差值或拟合函数进行所述差值或拟合处理。
所述步骤C具体为:确定用户选择的感兴趣区域,分别利用各感兴趣区域中各像素的TAC计算各感兴趣区域的平均TAC;按照预设的处理策略利用各感兴趣区域的平均TAC确定被扫描部位的特征参数信息。
优选地,在所述步骤C之后还包括:将获取的所述被扫描部位的特征参数信息通过用户界面进行显示;或者,
采用模式识别技术,利用获取的特征参数信息从预先建立的训练样本数据集中进行学习,确定被扫描部位的具体状况信息,并将该具体状况信息通过用户界面进行显示,其中,所述训练样本数据集中存储了各种特征参数信息与被扫描部位的具体状况信息之间的对应关系。
具体地,所述被扫描部位为肝脏;
所述步骤A具体包括:分别在造影剂没有流至肝脏时、造影剂流至肝脏动脉时、造影剂流至肝脏门静脉时和造影剂流出肝脏时,对肝脏进行CT扫描,分别得到肝脏的原始位图、动脉期位图、门脉期位图和延迟期位图;
所述步骤C具体包括:按照预设的单室模型和去卷积处理策略,利用所述各像素的TAC获取肝灌注指数HPI、平均通过时间MTT、肝血流量HBF和肝血容量HBV。
按照预设的单室模型和去卷积处理策略,利用所述各像素的TAC获取肝灌注指数HPI、平均通过时间MTT、肝血流量HBF和肝血容量HBV具体包括:
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