[发明专利]用于确定合成图像的方法、计算机程序、机器可读的数据载体和成像设备有效
申请号: | 201510797429.2 | 申请日: | 2015-11-18 |
公开(公告)号: | CN105615906B | 公开(公告)日: | 2019-08-16 |
发明(设计)人: | H·迪特;E·克洛茨 | 申请(专利权)人: | 西门子股份公司 |
主分类号: | A61B6/00 | 分类号: | A61B6/00;A61B6/03 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华;潘聪 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 德国;DE |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 确定 合成 图像 方法 计算机 程序 机器 可读 数据 载体 成像 设备 | ||
本发明是基于在不同时间对被检查区域的多个图像的记录。另外,解剖信息和流信息可以从图像获得。具体地,解剖信息可以与血管路线或灌注组织的结构有关。本发明人现在认识到,流信息的时间分量可有利地与合成图像中的解剖信息组合,其中强度依赖性开窗法根据解剖信息将灰度值分配给合成图像的像素,其中时间依赖性开窗法根据流信息将色度分配给合成图像的像素,并且其中灰度值和色度彼此独立地被分配。本发明的优点在于这样的事实,即强度依赖性开窗法与时间依赖性开窗法组合使得色度和灰度值相互独立。这使得解剖信息和流信息在合成图像中被未失真地描述。
成像设备(诸如X射线设备或断层摄影设备)能够在不同时间记录被检查区域的图像。图像的比较使得能够从这些图像得到具有时间分量的信息。图像通常表示体积,并且可以包括被检查的区域的多个预指定切片。如果一种物质流经被检查的区域,也可能从图像获得流信息。因此,现代的成像设备使得能够识别器官(例如心脏或脑)中的血流障碍。用于血流的成像测量的最重要的方法包括血管造影和断层摄影灌注扫描。
因此,图像的评估需要解剖信息和流信息两者的评估。解剖信息涉及被检查的该区域的解剖结构,并且因此有空间分量。流信息涉及流入被检查区域中的物质的动态,并且因而同时具有空间分量和时间分量。用于成像测量的空间信息和时间信息的描述通常表现为,对每个时间点编译具有多个切片的图像堆叠。空间信息和时间信息然后可以被描述为,图像堆叠的各个切片或投影作为时间上连续的序列而被输出。因此,这使得能够评估流入被检查区域中的物质的时间发展。然而,这是费时的并且对于存档尤其不利。
为了简化空间信息和时间信息的处理,专利US6650928B1建议将断层图像转换成彩色编码映射。例如,脑结构的两个图像被叠加。这涉及到有色、参数图像在解剖图像上方的叠加。叠加图像的透明度可调,以允许或多或少的解剖结构被看到。这种方法的缺点在于解剖信息的良好可见度损害了参数信息的可见度。
在这种背景下,本发明的目的是公开具有时间分量的流信息如何与解剖信息有利地组合。
这个目的是通过权利要求1所述的方法、权利要求10所述的计算机程序、权利要求11所述的机器可读的数据载体、权利要求12所述的成像设备来实现的。
下面描述了本发明关于所要求保护的设备和所要求保护的方法如何实现上述目的。任何特征、优点或备选实施方案可以被转移到其它要求保护的主题,反之亦然。换句话说,该主题的权利要求(例如,它涉及一种设备)也可以用结合方法描述或所要求保护的特征来发展。该方法的对应的功能特征由相应代表性模块来体现。
本发明是基于在不同时间对被检查区域的多个图像的记录。另外,解剖信息和流信息都由图像来获得。具体地,解剖信息可以与血管的路线或灌注组织的结构有关。现在本发明人已经确定,在合成图像(resultant image)中流信息的时间分量可以与解剖信息有利地组合,其中强度依赖性开窗法(intensity-dependent fenestration)可以根据解剖信息将灰度值分配至合成图像的像素,其中时间依赖性开窗法(time-dependentfenestration)根据流信息将色度分配至合成图像的像素,其中灰度值和色度彼此独立地进行分配。
本发明的优点理由在于,强度依赖性开窗法与时间依赖性开窗法组合使得色度和灰度值相互独立。这是因为,这意味着强度依赖性开窗法不影响时间依赖性开窗法。这使得解剖信息和流信息能够在合成图像中未失真地被显示。图像的记录是物理测量,并且获得的解剖信息和流信息是对应于物理结构的测量结果。因此,本发明具有的技术效果是对应于物理测量的测量结果可以相互组合而没有在合成图像中失真的风险。因此,根据本发明的合成图像具有特别高的信息量。
在这种情况下,解剖信息可以实现为从图像中的至少一个图像获得的空间强度分布。流信息(flow information)可以实现为从图像获得的流值的分布。流值(flow value)例如是表征物理过程(特别是运动)的参数。流信息通常是基于在不同时间记录的图像的强度值分布变化而获得的。在这种情况下,可以确定流信息,从而确定针对合成图像的每个像素的自身值(特别是流值)。
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