[发明专利]用于药物代谢动力学建模的自动输入函数估计

摘要

本发明的系统(200)、装置(300)和方法(100)提供了一种对药物代谢动力学建模的(输入)估计问题进行求解的解析方法：其从一系列示踪剂(放射性标记成像制剂)活动度测量值(例如通过正电子发射x射线断层摄影术)，估计动力学模型的参数。由于该模型描述了生物过程，其参数具有直接的机能上的解释(例如，对于示踪剂FMISO为组织缺氧)。该测量值以4D数据集d(t，x，y，z)，t＝1，……，T的形式表示在时间和空间上的活性分布。动力学参数估计过程(205)需要关于示踪剂输入活动度的知识。该输入活动度可以非侵入性地测量或者在预处理步骤中从数据中估计。如果该模型及其输入被解析地描述，那么可以解决估计问题。典型地，参数化的函数(通常为指数项的和)(204)被拟合为感兴趣区域(ROI)(例如动脉或左心室血池)上的平均数据，以便获得解析输入表示。该输入函数表示(函数形式)(204)和其初始参数值(205)必须在拟合过程(206)之前被选择/指定。由此，本发明减少了在动态过程的评价中的手工交互的量和操作员依赖性。

主权项

1.一种用于在药物代谢动力学建模中估计输入函数的方法，包括如下步骤：建立多个输入函数cp，j(t)(101)的集合C，每个输入函数具有给定类型，并且每个输入函数具有至少一个参数；对于每个至少一个参数(104)估计相应的值；通过将每个至少一个参数设置为所述相应估计值来确定估计集合；以及利用预先确定的拟合优度(GOF)准则cp，opt(t)＝F(C)，根据输入函数的所述估计集合计算最优的输入函数(106)。