專(zhuān)利名稱(chēng)：重合數(shù)據(jù)的相異處理的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及PET掃描儀，尤其涉及處理來(lái)自PET掃描儀的重合數(shù)據(jù)。
背景技術(shù)：
PET掃描儀包括用于檢測(cè)伽瑪射線的一圈檢測(cè)器。對(duì)于由沿直徑相對(duì)的兩個(gè)檢測(cè)器所檢測(cè)的每一對(duì)事件，有可能是直接從患者內(nèi)部接收的一對(duì)伽瑪射線引起的這些事件。但是，同樣有可能所接收的伽瑪射線的至少一個(gè)在它至檢測(cè)器的途中被散射，或者在相同湮滅事件(annihilation event)中甚至沒(méi)有引起這種伽瑪射線。
在繪制圖像中，后兩種類(lèi)型的事件對(duì)引起噪聲。因此期望當(dāng)產(chǎn)生圖像時(shí)消除這樣的噪聲。

發(fā)明內(nèi)容
在一方面，本發(fā)明包括一種用于處理重合(coincidence)數(shù)據(jù)的方法，其中，使重合數(shù)據(jù)的選定部分與重合空間的復(fù)數(shù)個(gè)子空間的一個(gè)相關(guān)聯(lián)。從與某個(gè)子空間相關(guān)聯(lián)的重合數(shù)據(jù)導(dǎo)出要在形成圖像時(shí)使用的貢獻(xiàn)值。然后根據(jù)某個(gè)量來(lái)加權(quán)所述貢獻(xiàn)值，該量依賴于與該子空間相關(guān)聯(lián)的重合數(shù)據(jù)包括指示真實(shí)的數(shù)據(jù)的的可能性。
在一些實(shí)施例中，該重合空間包括構(gòu)成重合的各事件的選定屬性。示例性屬性包括該事件的空間位置、該事件的發(fā)生時(shí)間、與該事件有關(guān)的能量、指示事件的光子的時(shí)間分布、指示事件的光子的空間分布、以及指示事件的光子的能量分布。
其他實(shí)施例包括根據(jù)選定屬性確定在特定子空間中重合是真實(shí)的概率。
還有其他實(shí)施例是那些其中加權(quán)該貢獻(xiàn)值包括估計(jì)真實(shí)概率強(qiáng)度的平均數(shù)。一種這樣做的示例性方式包括確定與事件空間位置相關(guān)的空間-相關(guān)誤差函數(shù)和空間-獨(dú)立誤差函數(shù)；并且卷積該空間-相關(guān)誤差函數(shù)和空間-獨(dú)立誤差函數(shù)。
在另一個(gè)方面中，本發(fā)明包括一種被配置用于實(shí)施任何上述方法的PET掃描儀。本發(fā)明的還有一個(gè)方面包括一種具有在其中編碼用于實(shí)施任何上述方法的軟件的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。


從以下描述和附圖中，本發(fā)明的這些及其他特征將顯而易見(jiàn)，其中圖1是PET掃描儀的示意圖。
圖2是框圖，示出了通過(guò)重合空間的子空間所劃分的重合數(shù)據(jù)的加權(quán)。
具體實(shí)施例參見(jiàn)圖1，PET(“正電子發(fā)射層析成像”)掃描儀10包括一圈檢測(cè)器12，每個(gè)檢測(cè)器都與圖像處理系統(tǒng)14相連。用于患者躺臥的臺(tái)架16穿過(guò)由檢測(cè)器12的圓環(huán)所限定的洞18延伸。示例性的PET掃描儀是在公開(kāi)的美國(guó)申請(qǐng)10/190741中描述的掃描儀，在此結(jié)合該內(nèi)容以供參考。
為形成圖像，給患者注射放射性追蹤劑。隨著放射性追蹤劑衰變，它發(fā)射正電子。當(dāng)正電子遇到該患者內(nèi)部的電子時(shí)，這二者湮滅(annihilation)。在湮滅期間釋放的能量在兩個(gè)伽瑪-射線光子之間平均地分開(kāi)，沿相反方向遠(yuǎn)離該湮滅點(diǎn)傳播。
每個(gè)檢測(cè)器12包括閃爍晶體(未示出)，該晶體具有面對(duì)患者的內(nèi)表面和面對(duì)光電檢測(cè)器(未示出)的外表面。當(dāng)伽瑪-射線光子穿過(guò)該晶體時(shí)，引起該晶體內(nèi)部的可見(jiàn)光光子發(fā)射。這種交互作用被稱(chēng)為“事件(event)”。
這種可見(jiàn)光光子最后到達(dá)光子檢測(cè)器，光子檢測(cè)器向圖像處理系統(tǒng)14提供指示該事件的位置、發(fā)生的時(shí)間、以及與引起該事件的伽瑪-射線光子有關(guān)的能量的信息。
當(dāng)兩個(gè)事件大約同時(shí)在沿直徑相對(duì)的檢測(cè)器12上發(fā)生時(shí)，很可能這兩個(gè)事件是由源自相同湮滅的一對(duì)伽瑪射線光子引起的。這樣一對(duì)事件將被稱(chēng)為“重合(coincidence)”。
每個(gè)重合的特征由七個(gè)量來(lái)刻畫(huà)確定第一事件位置的兩個(gè)坐標(biāo)、確定第二事件位置的兩個(gè)坐標(biāo)、與第一和第二事件相關(guān)聯(lián)的能量、以及在第一事件發(fā)生和第二事件發(fā)生之間的時(shí)差。每個(gè)重合可以因此被視為占據(jù)七維“重合空間”中的點(diǎn)。
有三種重合。第一，存在真實(shí)重合，或者“真實(shí)(true)”。這些重合由來(lái)源于患者體內(nèi)相同湮滅的一對(duì)伽瑪射線光子產(chǎn)生，并且直接從發(fā)生湮滅的所述點(diǎn)(即所述“湮滅地點(diǎn)”)到達(dá)檢測(cè)器12。其次，存在散射重合，或者“散射(scatter)”。如真實(shí)一樣，來(lái)自于散射的所述光子來(lái)源于患者體內(nèi)相同的湮滅。散射和真實(shí)之間的區(qū)別在于前者中一個(gè)所述伽瑪射線光子在它從所述湮滅地點(diǎn)至所述光電檢測(cè)器的途中被散射。最后，存在隨機(jī)重合，或者“隨機(jī)(random)”。這種重合是其中組成該重合的事件完全來(lái)自不同湮滅的重合。
定義所述重合空間中事件對(duì)的所述七個(gè)坐標(biāo)共同提供具體的重合是真實(shí)、是散射、還是隨機(jī)的某些指示。例如，真實(shí)的特征在于幾乎正好在相同時(shí)間并以相同能量(每個(gè)511keV)到達(dá)的伽瑪-射線。散射的特征在于具有降低能量的一個(gè)或者兩個(gè)伽瑪-射線光子。這是因?yàn)樗錾⑸滟が斏渚€光子由于所述散射事件導(dǎo)致放棄了它能量的重要部分，根據(jù)眾所周知的Compton公式，能量損失量與散射角相關(guān)。
當(dāng)構(gòu)造圖像時(shí)，PET掃描儀10的圖像處理系統(tǒng)14使用來(lái)自于每對(duì)沿直徑相對(duì)的抗檢測(cè)器12的貢獻(xiàn)值。在一個(gè)測(cè)量間隔期間，通過(guò)組合由該對(duì)檢測(cè)器12所檢測(cè)的選定重合，得到來(lái)自于給定檢測(cè)器對(duì)12的貢獻(xiàn)值。優(yōu)選的是，該選定重合僅包括真實(shí)并且排除散射和隨機(jī)。
實(shí)際上，不可能確定知道哪一個(gè)重合是真實(shí)以及哪一個(gè)是散射或者隨機(jī)。然而，在七維重合空間中定義重合的坐標(biāo)提供了具體重合是真實(shí)的概率的某些指示。圖像處理系統(tǒng)14使用這個(gè)概率來(lái)加權(quán)每個(gè)重合的貢獻(xiàn)值。根據(jù)它們?cè)谄呔S重合空間中的位置，那些似乎更可能是真實(shí)的重合被給予更高的權(quán)重。那些似乎更少可能是真實(shí)的重合被給予較低的權(quán)重。
該重合空間可以包括其他軸。例如，在某些情況下，當(dāng)繪圖超時(shí)的時(shí)候由事件產(chǎn)生的光子數(shù)量表現(xiàn)出一個(gè)以上的峰值。在這種情況下，所述事件實(shí)際上發(fā)生的時(shí)間比僅有一個(gè)峰值的情況更不確定。分類(lèi)為真實(shí)的事件可以由此按與由事件產(chǎn)生的光子的時(shí)間分布一致的方式來(lái)加權(quán)。以單峰分布為特征的真實(shí)較之以雙峰分布為特征的真實(shí)被給予更高的權(quán)重。當(dāng)雙峰分布的峰值變得相隔更遠(yuǎn)時(shí)，分配給該真實(shí)的權(quán)重變得更小，直到很明顯看出該光子分布來(lái)自兩個(gè)事件而不是單個(gè)事件。在這種情況下，附加的重合空間軸是時(shí)間光子分布是如何雙峰的一個(gè)度量。
同樣地，閃爍器單元內(nèi)的空間雙峰光子分布給出了伽瑪射線已經(jīng)在閃爍器單元內(nèi)經(jīng)過(guò)了Compton散射的指示。以空間雙峰或者多峰光子分布為特征的真實(shí)較之以空間單峰光子分布為特征的真實(shí)更不大可能是可靠的。在這種情況下，附加的重合空間軸提供了光子分布是如何空間雙峰的度量。
圖像處理系統(tǒng)14由此利用在測(cè)量間隔期間所檢測(cè)重合總體的所有可用信息。有這樣的系統(tǒng)，其中，如果重合是真實(shí)的概率甚至僅稍微低于任意選擇的閾值，則放棄與該重合相關(guān)聯(lián)的信息，較之這樣的系統(tǒng)，本發(fā)明的方法是一種改進(jìn)。還有這樣的圖像處理系統(tǒng)，其中，所有與被認(rèn)為可能是真實(shí)的重合所關(guān)聯(lián)的信息被同樣加權(quán)，而不管某些重合有實(shí)際上是真實(shí)的可能性有多高，較之這樣的系統(tǒng)，本發(fā)明的方法也是一種改進(jìn)。
現(xiàn)在參照?qǐng)D2，對(duì)每個(gè)檢測(cè)器對(duì)，圖像處理系統(tǒng)14可以視為將該七維重合空間劃分為一組子空間20，每個(gè)子空間對(duì)應(yīng)于特定信道22。落入該重合空間的特定子空間20中的重合被分配給與該子空間相關(guān)聯(lián)的那個(gè)信道22。
落入信道22的重合在混頻器24通過(guò)與該信道相關(guān)聯(lián)的信道權(quán)重來(lái)進(jìn)行加權(quán)。然后該加權(quán)的重合25在求和部件26進(jìn)行求和以產(chǎn)生與該檢測(cè)器對(duì)相關(guān)聯(lián)的貢獻(xiàn)值28。
優(yōu)選的是，分離子空間20以防止重合的重復(fù)計(jì)算。然而，重復(fù)計(jì)算重合可以被視為按間接方式向該重合分配大的權(quán)重。可以這樣配置圖像處理系統(tǒng)14以定義重疊子空間。
選擇權(quán)重使得該加權(quán)的和28具有最高可能的信噪比。從D.G.Brennan于1959年6月、在Proc.IRE中第47卷、第1075-1102頁(yè)的“Linear Diversity Combining Techniques”和N.C.Beaulieu于2003年2月、在Proc.IEEE中第2期、第91卷的“Introduction to LinearDiversity Combining Techniques”可以得知用于選擇加權(quán)的技術(shù)，在此結(jié)合該內(nèi)容以供參考。
在依照本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)14中，根據(jù)以與特定信道相關(guān)聯(lián)的坐標(biāo)為特征的重合是真實(shí)的條件概率，對(duì)來(lái)自于該信道22的重合數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)值做加權(quán)。特別地，該權(quán)重通過(guò)下述比率給出TT+S+R]]>其中T是以該信道坐標(biāo)為特征的重合是真實(shí)的事件的密度函數(shù)平均值，S是以該信道坐標(biāo)為特征的重合是散射的事件的密度函數(shù)平均值，而T是以該信道坐標(biāo)為特征的重合是隨機(jī)的事件的密度函數(shù)平均值。分母(T+S+R)常常稱(chēng)為提示密度函數(shù)(prompts density function)的平均值P。該提示密度函數(shù)的測(cè)量平均值以下稱(chēng)為P’。
平均數(shù)T、S和R是實(shí)際密度函數(shù)的平均數(shù)，而不是從有限數(shù)目的樣本獲得的測(cè)量分布的平均值T’、S’和R’。圖像處理系統(tǒng)14因此執(zhí)行根據(jù)測(cè)量平均值T’、S’和R’來(lái)估計(jì)實(shí)際平均值T、S和R的方法(以下分別稱(chēng)為“真實(shí)模式”，“散射模式”，和“隨機(jī)模式”)。
為了確定T’并估計(jì)T，有益的是，辨別重合是否實(shí)際上是真實(shí)，若是則與每個(gè)伽瑪-射線光子相關(guān)聯(lián)的能量應(yīng)該是相等的，并且這些伽瑪-射線光子將同時(shí)到達(dá)檢測(cè)器12。由此，導(dǎo)致測(cè)量能量差異或者在測(cè)量到達(dá)時(shí)間差異的任何誤差必定僅是由儀表誤差引起的。這些儀表誤差一階獨(dú)立于測(cè)量構(gòu)成該重合的兩個(gè)事件的空間位置的誤差。
在識(shí)別中，真實(shí)模式T可以被視為僅依賴于該事件的測(cè)量位置的第一因子和依賴于儀器儀表測(cè)量精度的第二因子的乘積T＝T4(x1，y1，x2，y2)T3(E1，E2，Δt)在現(xiàn)有技術(shù)中已知有各種方法用于根據(jù)P’估計(jì)第一因數(shù)T4。這些方法包括背景減法和散射減法?？梢酝ㄟ^(guò)儀表校準(zhǔn)容易地確定第二因數(shù)T3。
可以通過(guò)使用測(cè)量采樣P’7容易地估計(jì)分母P。然而，如果期望的話，可以確定S和R，并且將它們加到先前確定的T，由此得到P7。
為了確定R，有益的是，對(duì)于隨機(jī)重合辨別構(gòu)成該重合的兩個(gè)事件之間的時(shí)間差至少是一階不相關(guān)的。模式R’因此分解為三個(gè)因子R＝R3(x1，y1，E1)R3(x2，y2，E2)R1(Δt)前兩個(gè)因子依賴于通過(guò)光子檢測(cè)器容易測(cè)量的數(shù)值。最后的因子僅依賴于已知的或者容易被測(cè)量的構(gòu)成隨機(jī)重合的事件之間分布的時(shí)差(通常為有界均勻分布)。
為了確定S，有益的是辨別從中采樣S’的分布沿著該重合空間的空間軸和能量軸都是平滑地改變。這與從中采樣T和R’的分布的情況不同。因此一種用于估計(jì)S’的有用的方法是以P開(kāi)始，從中減去較早估計(jì)的T和R，然后平滑該結(jié)果以消除由T和R分布引起的急劇變化。平滑步驟特別重要，因?yàn)槿魶](méi)有平滑，所得到的S估計(jì)將遭受相當(dāng)大的統(tǒng)計(jì)起伏。
為了進(jìn)一步增強(qiáng)確定S的精確度，同樣有益的是，辨別最高能量散射，即那些對(duì)應(yīng)于具有最小散射角度的伽瑪-射線光子，將沿著空間軸按照基本上和真實(shí)一樣的方式改變。因此對(duì)執(zhí)行受限于這種約束條件的平滑操作是有益的。
由此，不同于那些排除了許多有用重合的現(xiàn)有技術(shù)的方法，本圖像處理系統(tǒng)14使用重合的更寬松的可接受標(biāo)準(zhǔn)，依照按給定屬性該重合是真實(shí)的概率對(duì)每個(gè)重合做加權(quán)。以這種方式，這里所述的方法按照對(duì)信息總體最大化信噪比的方式使用可用信息。
已經(jīng)描述了本發(fā)明和其優(yōu)選實(shí)施例，本發(fā)明由權(quán)利要求書(shū)來(lái)定義。
權(quán)利要求
1.一種在PET掃描儀中用于處理重合數(shù)據(jù)的方法，該方法包括使該重合數(shù)據(jù)的選定部分與重合空間的多個(gè)子空間中的一個(gè)相關(guān)聯(lián)；從與子空間相關(guān)聯(lián)的該重合數(shù)據(jù)導(dǎo)出用于形成圖像的貢獻(xiàn)值；以及按照依賴于與該子空間相關(guān)聯(lián)的該重合數(shù)據(jù)包括指示真實(shí)的數(shù)據(jù)的可能性的量來(lái)加權(quán)所述貢獻(xiàn)值。
2.如權(quán)利要求1的方法，還包括定義所述重合空間來(lái)包含構(gòu)成重合的各事件的選定屬性。
3.如權(quán)利要求2的方法，還包括選擇所述屬性用于包括事件的空間位置。
4.如權(quán)利要求2的方法，還包括選擇所述屬性用于包括事件發(fā)生的時(shí)間。
5.如權(quán)利要求2的方法，還包括選擇所述屬性用于包括與事件相關(guān)聯(lián)的能量。
6.如權(quán)利要求2的方法，還包括選擇所述屬性用于包括指示事件的光子時(shí)間分布。
7.如權(quán)利要求2的方法，還包括選擇所述屬性用于包括指示事件的光子空間分布。
8.如權(quán)利要求2的方法，還包括選擇所述屬性用于包括指示事件的光子能量分布。
9.如權(quán)利要求1的方法，其中加權(quán)該貢獻(xiàn)值包括根據(jù)選定屬性確定在特定子空間中的重合是真實(shí)的概率。
10.如權(quán)利要求1的方法，還包括至少部分地根據(jù)該加權(quán)的貢獻(xiàn)值形成圖像。
11.如權(quán)利要求1的方法，其中加權(quán)所述貢獻(xiàn)值包括估計(jì)真實(shí)概率密度的平均值。
12.如權(quán)利要求11的方法，其中估計(jì)真實(shí)概率的平均值包括確定與事件的空間位置相關(guān)聯(lián)的空間相關(guān)誤差函數(shù)；確定空間獨(dú)立誤差函數(shù)；以及卷積該空間相關(guān)誤差函數(shù)和空間獨(dú)立誤差函數(shù)。
13.一種被配置用于執(zhí)行如權(quán)利要求1所述方法的PET掃描儀。
14.一種計(jì)算機(jī)-可讀介質(zhì)，具有在其中編碼用于執(zhí)行如權(quán)利要求1所述方法的軟件。
全文摘要
一種在PET掃描儀中用于處理重合數(shù)據(jù)的方法，包括使該重合數(shù)據(jù)的選定部分與重合空間的多個(gè)子空間(20)之一相關(guān)聯(lián)；從與子空間相關(guān)聯(lián)的重合數(shù)據(jù)導(dǎo)出在形成圖像中使用的貢獻(xiàn)值；以及根據(jù)依賴于與子空間(20)相關(guān)聯(lián)的重合數(shù)據(jù)包括指示真實(shí)的數(shù)據(jù)的可能性的數(shù)量來(lái)加權(quán)(25)所述貢獻(xiàn)值(28)。
文檔編號(hào)G01T1/00GK101052894SQ200580036336
公開(kāi)日2007年10月10日 申請(qǐng)日期2005年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2004年10月22日
發(fā)明者威廉·A·沃司特爾 申請(qǐng)人:圖片探測(cè)系統(tǒng)公司