[发明专利]一种基于深度学习的自适应多部位扫描成像方法及其系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的自适应多部位扫描成像方法及其系统，应用于以核医学为主的多模态影像设备中，包括以下步骤：步骤A，针对成像目标物的多个目标部位进行单一模态或多模态的侦察扫描成像；步骤B，利用基于深度学习技术的图像分析软件对步骤A中的侦察扫描图像数据进行分析，并结合相关先验信息，检测出需要进一步重点成像的局部区域，并量化其重要性或风险；步骤C，基于步骤B的结果，选择最优化的流程和参数实施下一步扫描。本发明提出的自适应多部位扫描成像方法，最大化单位扫描时间和/或辐射剂量所贡献的图像诊断价值，对于肿瘤等多部位扫描成像应用实现个体最优化的精准影像检查，提升诊断效能，具有重要实用价值。

技术领域

本发明涉及核医学成像技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的自适应多部位扫描成像方法及其系统。

背景技术

SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography，单光子发射计算机断层成像术)与PET(Positron Emission Tomography，正电子断层成像术)是核医学两种成像技术，其通过伽马光子探测与成像技术，生成放射性示踪药物在人或动物体内的摄取、分布与排出的静态或动态图像，从而提供人或动物体内相关系统、器官、组织的功能信息，某些情况下可以揭示特殊细胞在分子水平上的生化反应过程，从而用于临床医学诊断和基础医学研究。SPECT与PET主要区别在于伽马光子准直器技术，SPECT采用高原子序数、高密度材料组成的准直器对发射自受检者体内的伽马光子进行准直器，从而获得其方向信息，与探测器探测到的位置信息相结合，得到光子路径信息；PET通过一对探测器时间符合进行电子准直，得出由同一个正电子湮灭发出的一对伽马光子的路径信息。进入21世纪，核医学发展到多模态融合成像的时代，SPECT/CT、PET/CT、PET/MRI(磁共振)、SPECT/MRI一体机设备纷纷出现(模态在医学影像学是指同一原理的一类成像技术或方式)，受检查者一次检查可先后或同时完成两种或多种不同模态的成像扫描，并将配准融合的图像提供给观察者进行分析，由于兼具功能(核医学)和解剖(CT或MRI)两方面的信息，因此通常可以发挥出1+12的效果。在扫描流程方面，根据临床应用需求的不同，可以分为单部位和多部位成像两种：单部位成像通常是利用CT或MRI行侦察扫描成像，一般为快速或低剂量的大范围扫描用于定位具体待成像器官或部位(某些情况下操作人员不依赖CT或MRI，凭经验定位)，并据此控制检查床运送仰卧或俯卧其上的病人至其目标成像部位到达不同模态的成像视野中，行先后或同时成像，单部位成像常见于肾、甲状腺、心脏等器官的功能评估；多部位成像，是指根据需求，需要完成多个不同的单部位成像，常见应用包括肿瘤全身扫描成像，免疫系统全身扫描成像，循环系统全身成像等，多部位成像在正式扫描之前亦可行侦察扫描成像。其中，肿瘤全身扫描成像是全世界范围内核医学最主要的临床应用，其目标不仅在于诊断原发灶，还需要精准定位和定量所有可能的转移灶，从而对病人进行准确分期，为后续治疗方案制定和疗效评估奠定基础。

对于多模态、多部位核医学成像应用，采集规程较为复杂，很多参数随着用户不同、病人不同、甚至操作人员习惯不同会有所变化。比如：每个部位扫描时间设定、SPECT全身骨平片扫描后是否行单部位或多部位断层扫描、SPECT准直器和采样角范围及采样数量的选择、以及CT或MRI相关成像参数的优化选择等。因此，针对某一类甚至每个病人优化扫描成像规程和参数，从而实现单位成本(如时间、剂量等)的价值最大化，一直是设备厂商和临床用户在积极研究和努力提升的方面。在当前的临床实践中，有一些扫描采集规程的指导性原则，如：针对大体重的肥胖病人应适当增加扫描时间；针对经操作人员初步判断的高风险或重要区域，应行追加SPECT/CT或PET/CT断层扫描等。近年来，有研究人员提出引入噪声等效计数等量化标准以个性化的优化不同体重级别的病人的扫描时间或者探讨在保证图像质量的前提下，降低病人腿部(因腿部结构相对简单)扫描时间的可行性。上述指导扫描规程的原则和研究工作，有两个主要问题：首先是其与成像的临床应用目标——诊断或疗效评估之间缺乏直观、明确的联系，因此导致难以有真正精确、个性化并被临床普遍认可的量化标准产生；在此基础上，具体扫描采集规程和参数的选择在实践中受用户习惯、操作人员经验等主观因素影响较大，进一步导致个性化采集规程的临床价值受到质疑，从而难以真正发挥作用。