專利名稱：用于處理選通圖像數(shù)據(jù)的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開涉及處理圖像數(shù)據(jù)的方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在正電子發(fā)射斷層攝影(PET)成像和單正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影(SPECT)成像中,對(duì)患者施予放射性藥物。典型地選擇放射性藥物以便放射性藥物基于身體中的生理或生物化學(xué)過(guò)程優(yōu)先地或區(qū)別地分布在身體中。例如，可選擇由腫瘤組織優(yōu)先處理或吸收的放射性藥物。在這樣的示例中，該放射性藥物將典型地采用較大濃度設(shè)置在患者內(nèi)的腫瘤組織周圍。在PET成像的環(huán)境中，放射性藥物典型地在患者內(nèi)分解或衰變，從而在該過(guò)程中 釋放一對(duì)在相反方向上移動(dòng)的伽馬射線。在SPECT成像中，當(dāng)放射性藥物在患者內(nèi)分解或衰變時(shí)產(chǎn)生單伽馬射線。這些伽馬射線與相應(yīng)PET或SPECT掃描儀內(nèi)的檢測(cè)機(jī)構(gòu)(其允許定位衰變事件)相互作用，由此提供放射性藥物分布在患者中哪些地方的視圖。采用該方式，護(hù)理者可以觀察放射性藥物在患者中哪些地方不相稱地分布，并且可由此識(shí)別具有診斷意義的生理結(jié)構(gòu)和/或生物化學(xué)過(guò)程位于患者內(nèi)哪里。PET或SPECT檢查可在相對(duì)長(zhǎng)的時(shí)間間隔中，例如在二十五至三十分鐘的歷程中實(shí)行。即，與放射性藥物關(guān)聯(lián)的衰變過(guò)程可在一段時(shí)間中發(fā)生，在此期間收集測(cè)量并且在此期間患者必須保持相對(duì)靜止。然而，對(duì)于患者可能難以在這樣的檢查所牽涉的時(shí)間段期間保持理想地靜止。此外，即使不考慮患者可能進(jìn)行的有意或可控運(yùn)動(dòng)，例如患者的呼吸和/或心跳等各種生理過(guò)程必然在所述時(shí)間間隔中將運(yùn)動(dòng)引入檢查過(guò)程。這樣的運(yùn)動(dòng)(有意或以別的方式)可在所得的可視化中引起偽像和/或其他偏差，這可減少或限制護(hù)理者或其他醫(yī)學(xué)專業(yè)人士隔離患者中聚集放射性藥物的位點(diǎn)或感興趣位點(diǎn)的能力。

發(fā)明內(nèi)容
在一個(gè)實(shí)施例中，提供用于生成圖像的方法。根據(jù)該方法，使用第一成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集。將該第一圖像數(shù)據(jù)集被分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集。每個(gè)選通數(shù)據(jù)集被重建來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像。配準(zhǔn)這些相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像。從該多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成中值圖像。該中值圖像的每個(gè)體素是該多個(gè)配準(zhǔn)圖像的對(duì)應(yīng)體素的相應(yīng)中值。還提供對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和系統(tǒng)實(shí)施例。在一個(gè)實(shí)施例中，提供用于生成圖像的方法。根據(jù)該方法，使用第一成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集。該第一圖像數(shù)據(jù)集被分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集。每個(gè)選通數(shù)據(jù)集被重建來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像。配準(zhǔn)這些相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像。從該多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成平均圖像或加權(quán)平均圖像。該平均圖像或加權(quán)平均圖像使用關(guān)于異常數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)上是魯棒的估計(jì)器生成。還提供對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和系統(tǒng)實(shí)施例。在一個(gè)實(shí)施例中，提供用于生成圖像的方法。根據(jù)該方法，使用第一成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集。該第一圖像數(shù)據(jù)集被分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集。每個(gè)選通數(shù)據(jù)集被重建來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像。配準(zhǔn)這些相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像。從該多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成平均圖像或加權(quán)平均圖像。該平均圖像或加權(quán)平均圖像使用識(shí)別該多個(gè)配準(zhǔn)圖像中的異常值，并且丟棄識(shí)別的異常值或降低其權(quán)重的估計(jì)器生成。還提供對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和系統(tǒng)實(shí)施例。


當(dāng)下列詳細(xì)描述參照附圖(其中所有圖中同樣符號(hào)代表同樣部件)閱讀時(shí)，本發(fā)明的實(shí)施例的這些和其他的特征和方面將變得更好理解，其中 圖I是根據(jù)本公開的方面的PET成像系統(tǒng)的圖解表示；
圖2是描繪根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的用于生成中值圖像的圖像處理步驟的流程圖；圖3是描繪根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的用于生成平均圖像的圖像處理步驟的流程圖；圖4是描繪根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的用于生成加權(quán)平均圖像的圖像處理步驟的流程 圖5描繪概率密度函數(shù)，其描述使用模擬數(shù)據(jù)導(dǎo)出的中值和平均值；
圖6描繪圖5的中值和平均值的聯(lián)合分布函數(shù)；
圖7描繪概率密度函數(shù)，其描述使用包括模擬異常值的模擬數(shù)據(jù)導(dǎo)出的中值和平均
值；
圖8描繪另一個(gè)概率密度函數(shù)，其描述使用包括模擬異常值的模擬數(shù)據(jù)導(dǎo)出的中值和平均值；并且
圖9描繪根據(jù)本公開的用于生成平均或加權(quán)平均圖像的一個(gè)合適的成本函數(shù)的示例。
具體實(shí)施例方式本文公開的實(shí)施例提供用于處理采集的圖像數(shù)據(jù)和從使用成像模態(tài)(例如PET或SPECT成像模態(tài)、計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)或磁共振成像(MRI)成像模態(tài)等)和/或組合成像模態(tài)(例如PET/CT或SPECT/CT成像系統(tǒng)等)收集的數(shù)據(jù)重建圖像的算法。在一個(gè)實(shí)施例中，選通采集的圖像數(shù)據(jù)使得在同樣運(yùn)動(dòng)時(shí)期或同樣時(shí)間間隔期間采集的圖像數(shù)據(jù)分箱在一起(例如，基于時(shí)間/階段或位移信息)。圖像可從采集的圖像數(shù)據(jù)重建并且這些重建的圖像可配準(zhǔn)到參考圖像。在某些實(shí)施例中，可將這些配準(zhǔn)圖像平均，而在其他實(shí)施例中可對(duì)這些配準(zhǔn)的圖像確定中值圖像。在其中確定該中值圖像的實(shí)現(xiàn)中，異常值對(duì)計(jì)算的中值圖像的影響由于計(jì)算中值所采用的方式(即，通過(guò)將測(cè)量值排序并且將最中心的測(cè)量或?qū)蓚€(gè)最中心測(cè)量的平均指定為中值)而可簡(jiǎn)單地忽略?；谶@些方式，生成具有比采用單個(gè)選通門的實(shí)例中更好的噪聲性質(zhì)的輸出圖像。在其他實(shí)施例中，可采用步驟來(lái)解決異常數(shù)據(jù)測(cè)量的存在，該異常數(shù)據(jù)測(cè)量可能是錯(cuò)誤的和/或其可使圖像配準(zhǔn)過(guò)程扭曲或引起配準(zhǔn)過(guò)程失敗。在一個(gè)這樣的實(shí)施例中，可識(shí)別并且排除數(shù)據(jù)異常值(例如通過(guò)自動(dòng)化算法的運(yùn)算)。在其他實(shí)施例中，可利用合適的成本函數(shù)來(lái)操縱異常值的處理以便達(dá)到有用數(shù)據(jù)測(cè)量相對(duì)于可妨礙配準(zhǔn)過(guò)程和有用輸出圖像的生成的測(cè)量的排除的合適平衡。考慮前述并且現(xiàn)在轉(zhuǎn)向附圖，圖I描繪根據(jù)本公開的某些方面操作的PET或SPECT系統(tǒng)10。如將意識(shí)到的，在其他實(shí)現(xiàn)中相應(yīng)成像系統(tǒng)可對(duì)應(yīng)于另一個(gè)類型的成像模態(tài)，例如CT或MRI成像系統(tǒng)等。僅僅描繪和論述圖I的PET或SPECT成像系統(tǒng)來(lái)便于在特別的環(huán)境中解釋目前公開的圖像處理方式使得可更容易意識(shí)到該方式的方面。現(xiàn)在回到圖1，描繪的PET或SPECT系統(tǒng)10包括檢測(cè)器組件12、數(shù)據(jù)采集電路14和圖像重建與處理電路16。PET或SPECT系統(tǒng)10的檢測(cè)器組件12典型地包括圍繞成像體積設(shè)置的許多檢測(cè)器模塊(一般由標(biāo)號(hào)18指代)，如在圖I中描繪的。描繪的PET或SPECT系統(tǒng)10還包括操作者工作站26和圖像顯示工作站28。另外，根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，描繪運(yùn)動(dòng)傳感器20 (例如，運(yùn)動(dòng)跟蹤器)和運(yùn)動(dòng)采集電路22。在一個(gè)這樣的實(shí)施例中，該運(yùn)動(dòng)傳感器20和該運(yùn)動(dòng)采集電路22可提供為獨(dú)立于PET或SPECT系統(tǒng)10，例如心電圖儀(或用于監(jiān)測(cè)心臟和/或呼吸運(yùn)動(dòng)的其他電機(jī)構(gòu))、包括適合監(jiān)測(cè)呼吸的流量表或流量計(jì)的呼吸電路、和/或適合監(jiān)測(cè)呼吸和/或心臟運(yùn)動(dòng)的一個(gè)或多個(gè)加速計(jì)、應(yīng)變表或壓力傳感器等。在其他實(shí)施例中，該運(yùn)動(dòng)采集電路22可使用原始或處理的圖像數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)患者的心臟和/或呼吸狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)例如可由PET或SPECT系統(tǒng)10或 由與PET或SPECT系統(tǒng)10結(jié)合使用的單獨(dú)成像模態(tài)(例如由計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)或其他基于X射線的成像模態(tài)或由可見(jiàn)光或紅外拍攝裝置等)提供。為了便于解釋和論述PET或SPECT系統(tǒng)10的操作，檢測(cè)器采集電路14和圖像重建與處理電路16與其他圖示的部件(例如，檢測(cè)器組件12、操作者工作站26和圖像顯示工作站28)獨(dú)立示出。然而，在某些實(shí)現(xiàn)中，這些電路中的一些或全部可提供為檢測(cè)器組件12、操作者工作站26和/或圖像顯示工作站28的部分。例如，在圖像重建與處理電路16上執(zhí)行或提供為其的部分(不管提供為檢測(cè)器組件12、操作者工作站26以及/或圖像顯示工作站28的部分)的硬件、軟件和/或固件可用于進(jìn)行本文描述的各種圖像處理動(dòng)作。在某些實(shí)現(xiàn)中，圖像重建與處理電路16可包括專門編程的硬件、存儲(chǔ)器或處理器(例如，專用集成電路(ASIC))用于進(jìn)行如本文論述的圖像處理步驟(例如，圖像數(shù)據(jù)選通、圖像配準(zhǔn)、平均和/或中值的計(jì)算、體素值、運(yùn)動(dòng)估計(jì)、成本函數(shù)優(yōu)化等)。相似地，這些圖像處理步驟中的全部或部分可使用一個(gè)或多個(gè)通用或?qū)Ｓ锰幚砥骱团渲贸稍谶@樣的處理器上執(zhí)行的存儲(chǔ)代碼或算法進(jìn)行。同樣，專用硬件和/或電路的組合可與配置成執(zhí)行存儲(chǔ)的代碼的一個(gè)或多個(gè)處理器結(jié)合使用來(lái)實(shí)現(xiàn)本文論述的步驟。這樣的圖像處理步驟的結(jié)果可在操作者工作站26或單獨(dú)的圖像顯示工作站28 (如果存在的話)中的一個(gè)或兩者上顯示。記住上文論述的PET或SPECT系統(tǒng)10的示例，或其他類型的合適成像系統(tǒng)的對(duì)應(yīng)部件，提供這樣的系統(tǒng)的一個(gè)示例的簡(jiǎn)短描述來(lái)便于本方式的進(jìn)一步解釋。通過(guò)示例，PET成像主要用于測(cè)量在組織和器官中發(fā)生的代謝活動(dòng)，并且特別地用于定位反常代謝活動(dòng)。在PET成像中，患者典型地被注入包含放射性示蹤劑的溶液。該溶液在身體中不同程度地分布和吸收，其取決于采用的示蹤劑和器官與組織的功能。例如，腫瘤典型地比相同類型的健康組織處理更多葡萄糖。因此，包含放射性示蹤劑的葡萄糖溶液可由腫瘤不相稱地代謝，允許腫瘤通過(guò)放射性發(fā)射來(lái)定位和可視化。特別地，放射性示蹤劑發(fā)射正電子，其與互補(bǔ)電子相互作用并且湮滅互補(bǔ)電子來(lái)產(chǎn)生伽馬射線對(duì)。在每個(gè)湮滅反應(yīng)中，發(fā)射在相反方向上傳播的兩個(gè)伽馬射線。在PET成像系統(tǒng)10中，該對(duì)伽馬射線由檢測(cè)器組件12檢測(cè)，檢測(cè)器組件12配置成確定在時(shí)間上充分近地檢測(cè)到的兩個(gè)伽馬射線由相同湮滅反應(yīng)來(lái)生成。由于湮滅反應(yīng)的性質(zhì)，這樣的一對(duì)伽馬射線的檢測(cè)可用于確定伽馬射線在撞擊檢測(cè)器之前傳播所沿的響應(yīng)線，從而允許湮滅事件到該線的定位。通過(guò)檢測(cè)許多這樣的伽馬射線對(duì)并且計(jì)算由這些對(duì)傳播的對(duì)應(yīng)線，可估計(jì)放射性示蹤劑在身體的不同部分中的濃度并且由此可檢測(cè)腫瘤。因此，伽馬射線的準(zhǔn)確檢測(cè)和定位構(gòu)成PET系統(tǒng)10的基本和最重要目標(biāo)。鑒于這些注解，并且現(xiàn)在返回圖I，檢測(cè)器采集電路14適應(yīng)于讀出響應(yīng)于來(lái)自檢測(cè)器組件12的檢測(cè)器模塊18的伽馬射線所生成的信號(hào)。由檢測(cè)器采集電路14采集的這些信號(hào)提供給圖像重建與處理電路16。圖像重建與處理電路基于導(dǎo)出的伽馬射線發(fā)射位點(diǎn)來(lái)生成圖像。操作者工作站20由系統(tǒng)操作者利用來(lái)提供控制指令給描述的部件中的一些或全部并且用于配置輔助數(shù)據(jù)采集和圖像生成的各種操作參數(shù)。操作者工作站20還可顯示該生成的圖像。備選地，該生成的圖像可在遠(yuǎn)程查看工作站顯示，例如圖像顯示工作站
99坐乙乙 -Tjj O在某些實(shí)例中，被生成圖像的感興趣區(qū)域可能易于運(yùn)動(dòng)(有意或無(wú)意的)。例如，在 心臟和/或肺附近生成的圖像可能易受呼吸和/或心臟運(yùn)動(dòng)影響。這樣的運(yùn)動(dòng)可不利地影響對(duì)于這些區(qū)域生成的圖像的診斷值。同樣，由于運(yùn)動(dòng)引起的圖像數(shù)據(jù)異常值和/或其他圖像采集偽像(例如由于衰減錯(cuò)配和/或發(fā)散估計(jì)問(wèn)題等)可防止反常圖像數(shù)據(jù)的適當(dāng)配準(zhǔn)并且導(dǎo)致配準(zhǔn)步驟引入誤差。在某些實(shí)現(xiàn)中，涉及導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)的生理事件的數(shù)據(jù)(如可由運(yùn)動(dòng)采集電路22采集的)也可提供給圖像重建和處理電路16來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償、校正或識(shí)另U。這樣的方式的示例在2010年8月31日提交的名為“MOTION COMPENSATION IN IMAGEPROCESSING (圖像處理中的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償)”的美國(guó)專利申請(qǐng)序列號(hào)12/873039中論述，其為所有目的通過(guò)引用全文結(jié)合于此。此外，在某些實(shí)施例中，異?；蚍闯?shù)據(jù)測(cè)量可通過(guò)使用關(guān)于這樣的異常事件是魯棒的中值體素或圖像計(jì)算和/或通過(guò)使用在圖像優(yōu)化過(guò)程中使用的合適的成本函數(shù)來(lái)解決。在其他實(shí)例中，預(yù)期伽馬射線發(fā)射的定位和/或觀察到的水平隨時(shí)間變化，這例如是由于生理過(guò)程(例如，代謝過(guò)程)和/或放射劑的衰變率造成的。在這樣的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中，描述注射或吞下的藥劑的動(dòng)力行為的時(shí)間模型可在關(guān)于該模型評(píng)估隨時(shí)間采集的測(cè)量中使用。在這樣的實(shí)現(xiàn)中，運(yùn)動(dòng)可能是因素。因此，在某些實(shí)施例中，當(dāng)生成動(dòng)態(tài)圖像時(shí)涉及導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)的生理事件的數(shù)據(jù)可相似地提供給圖像重建與處理電路。轉(zhuǎn)向圖2，提供用于使用例如在圖I中描繪的成像系統(tǒng)生成圖像的方法40的示例。根據(jù)該示例，描繪方法40用于識(shí)別或補(bǔ)償例如由于描述的患者運(yùn)動(dòng)引起的圖像數(shù)據(jù)中的差別。根據(jù)該示例，生成(框42)或以別的方式采集一組圖像數(shù)據(jù)44。在一個(gè)實(shí)施例中，與該圖像數(shù)據(jù)44結(jié)合采集(框46)—組例如呼吸或心臟運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)48。在描繪的該示例中，使用一組運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)48來(lái)將該圖像數(shù)據(jù)44選通(框50)或分箱進(jìn)入不同階段的同樣數(shù)據(jù)，例如選通數(shù)據(jù)52。在其他實(shí)施例中，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)48可不存在并且該圖像數(shù)據(jù)44可相反基于與采集過(guò)程關(guān)聯(lián)的時(shí)間索引或間隔來(lái)選通。例如，在這樣的實(shí)施例中，每個(gè)選通門或箱可包含兩分鐘間隔中采集的數(shù)據(jù)，使得在十分鐘檢查期間，可生成五個(gè)兩分鐘選通門，檢查的每個(gè)相繼的兩分鐘間隔對(duì)應(yīng)一個(gè)這樣的選通門。不管選通過(guò)程是基于運(yùn)動(dòng)、時(shí)間還是運(yùn)動(dòng)及時(shí)間，可處理選通圖像數(shù)據(jù)52來(lái)生成(框54)對(duì)應(yīng)于每個(gè)相應(yīng)選通門的相應(yīng)圖像56。即，重建與每個(gè)選通門關(guān)聯(lián)的圖像數(shù)據(jù)52來(lái)生成對(duì)應(yīng)于每個(gè)相應(yīng)選通門的相應(yīng)圖像56。一旦生成選通圖像56，這些選通圖像56彼此配準(zhǔn)或配準(zhǔn)到一個(gè)或多個(gè)規(guī)定的參考圖像62 (框60)，例如使用基于參考的可變形配準(zhǔn)過(guò)程等。該配準(zhǔn)過(guò)程可以是剛性的或是非剛性的并且起作用來(lái)基于識(shí)別或分段特征變換每個(gè)配準(zhǔn)的圖像64以對(duì)應(yīng)于具有相同特征的參考圖像62。盡管在圖中單獨(dú)描繪來(lái)便于解釋，在某些實(shí)施例中該參考圖像62可以是配準(zhǔn)的圖像64中的一個(gè)或配準(zhǔn)的圖像64的一些或全部的總和。在其他實(shí)施例中，參考圖像62可以是標(biāo)準(zhǔn)化圖像(例如來(lái)自圖集或使用動(dòng)力模型生成的圖像等)或通過(guò)其他技術(shù)((例如計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)或磁共振成像(MRI)等))采集的結(jié)構(gòu)圖像。在存在第二成像模態(tài)的某些實(shí)現(xiàn)(例如兩個(gè)成像模態(tài)提供在組合系統(tǒng)中或作為單獨(dú)和不同的成像模態(tài)的PET/CT或PET/MRI等)中，由兩個(gè)模態(tài)采集的數(shù)據(jù)可獨(dú)立選通使得選通門之間的運(yùn)動(dòng)對(duì)于每個(gè)模態(tài)相對(duì)應(yīng)。例如，在第一模態(tài)是PET系統(tǒng)并且第二模態(tài)是CT或MRI系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例中，由PET和CT或MRI系統(tǒng)兩者采集的數(shù)據(jù)可選通使得兩個(gè)模態(tài)的選通數(shù)據(jù)集包括受到對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)的數(shù)據(jù)。在一個(gè)這樣的實(shí)現(xiàn)中，兩個(gè)數(shù)據(jù)集可基于時(shí)間索引選通使得相同的時(shí)間索引數(shù)據(jù)被分配或分選進(jìn)入單獨(dú)數(shù)據(jù)集的對(duì)應(yīng)選通門。由不同成像模態(tài)采集的數(shù)據(jù)的選通門的相應(yīng)數(shù)目可相同或不同。在選通門的數(shù)目關(guān)于由不同成像模態(tài)采集的數(shù)據(jù)不同的實(shí)例中，可使用由一個(gè)模態(tài)(例如CT系統(tǒng)等)采集的數(shù)據(jù)導(dǎo)出運(yùn)動(dòng)模型， 并且該導(dǎo)出的運(yùn)動(dòng)模型然后可擬合至由另一個(gè)模態(tài)(例如PET系統(tǒng)等)采集的選通數(shù)據(jù)。在一個(gè)這樣的實(shí)施例中，可重建第二組選通圖像數(shù)據(jù)(例如,上文的示例中的CT或MRI圖像數(shù)據(jù))來(lái)生成相應(yīng)選通圖像，將其配準(zhǔn)來(lái)導(dǎo)出每個(gè)選通圖像的相應(yīng)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，如本文關(guān)于主圖像數(shù)據(jù)集(例如，上文示例中的PET圖像數(shù)據(jù))論述的。通過(guò)將第二模態(tài)(例如，CT或MRI)的選通圖像配準(zhǔn)導(dǎo)出的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)然后可用于對(duì)選通主模態(tài)(例如，PET )圖像數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行校正?？膳c本文論述的各種方式中的每個(gè)一起來(lái)采用這樣方式，其中使用由第二圖像模態(tài)采集的數(shù)據(jù)來(lái)導(dǎo)出用于進(jìn)一步處理由第一模態(tài)采集的圖像數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)。即，就本文中論述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)或運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的導(dǎo)出或使用(例如用于對(duì)運(yùn)動(dòng)校正，進(jìn)行選通圖像的配準(zhǔn)和/或識(shí)別異常值等)來(lái)說(shuō)，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)或場(chǎng)可從由主圖像模態(tài)(對(duì)于其來(lái)重建圖像數(shù)據(jù))采集的圖像數(shù)據(jù)或從由第二圖像模態(tài)采集的圖像數(shù)據(jù)來(lái)導(dǎo)出。配準(zhǔn)過(guò)程60生成一組配準(zhǔn)的圖像64，其在變換以對(duì)應(yīng)于相應(yīng)參考圖像或多個(gè)圖像后對(duì)應(yīng)于選通圖像56。在描繪的示例中，這些配準(zhǔn)的圖像64可用于生成(框68)中值圖像70。例如，在其中生成中值圖像70的實(shí)施例中，該中值圖像70可根據(jù)以下(在每個(gè)體素)在選通門方面上計(jì)算
(I)
I=medianf^, r2’, )
其中Ifedian是中值圖像，&是配準(zhǔn)的圖像，#是選通門的數(shù)目，并且^是體素索引。即，在每個(gè)相應(yīng)體素索引處的中值圖像70通過(guò)將所有選通門的數(shù)據(jù)排序并且選擇中點(diǎn)作為體素值而計(jì)算。在存在偶數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)例中，可使用兩個(gè)最中間的點(diǎn)的平均作為中點(diǎn)。采用該方式，可生成中值圖像70，其中每個(gè)體素處的值是從配準(zhǔn)的圖像確定的跨選通門的該體素的中值。如將意識(shí)到的，中值運(yùn)算減少或消除異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的影響并且不要求規(guī)定任何參數(shù)。此外，在統(tǒng)計(jì)意義上，中值的分解點(diǎn)是50%，其意味差不多一半觀察值在中值估計(jì)分解前可能被潛在破壞。一旦生成，中值圖像70可由訓(xùn)練人員查看供評(píng)價(jià)。轉(zhuǎn)向圖3，在另一個(gè)實(shí)施例中，描繪其中將配準(zhǔn)的圖像64平均(框82)來(lái)生成平均圖像84的方法80。例如，在其中采用平均過(guò)程的實(shí)施例中，該平均圖像84可通過(guò)根據(jù)以下(在每個(gè)體素)在選通門方面上計(jì)算平均而獲得
⑵
l>f ffj
其中I，是平均圖像，對(duì)應(yīng)于給定配準(zhǔn)的圖像中的給定體素的體素值，Λ/是選通門的數(shù)目，^是選通門索引，并且r是體素索引。該平均圖像84可由訓(xùn)練人員查看供評(píng)價(jià)。備選地，轉(zhuǎn)向圖4，在另外的實(shí)施例中，描繪其中配準(zhǔn)的圖像64經(jīng)歷加權(quán)平均運(yùn)算(框92)來(lái)生成加權(quán)平均圖像96的方法90?；趶呐錅?zhǔn)過(guò)程導(dǎo)出的信息(例如，運(yùn)動(dòng)估計(jì)、變換矢量等等)生成在描繪的實(shí)施例中采用的權(quán)重因子94，這些信息可用于在加權(quán)的配準(zhǔn)的圖像64內(nèi)的個(gè)體體素或體素區(qū)域中提供置信度的某種估計(jì)或置信度的缺少。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，加權(quán)平均圖像96可根據(jù)以下導(dǎo)出
M/ M·
(3)
g-1 I I-I
其中是加權(quán)平均圖像，^是選通門索引^指示圖像內(nèi)的相應(yīng)體素位置或體素索引對(duì)應(yīng)于給定配準(zhǔn)選通圖像中的給定體素的加權(quán)因子對(duì)應(yīng)于給定配準(zhǔn)圖像中的給定體素的體素值。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，加權(quán)因子#局部地基于配準(zhǔn)的成功的估計(jì)，但也可采用其他加權(quán)方案。關(guān)于可采用的加權(quán)方案，在一個(gè)實(shí)施例中，權(quán)重因子94可基于運(yùn)動(dòng)分析，如從配準(zhǔn)過(guò)程確定的。例如，在一個(gè)這樣的實(shí)施例中，配準(zhǔn)圖像&通過(guò)在變形網(wǎng)格&上插入原始選通圖像Ig獲得，其中Dg是估計(jì)的變形場(chǎng)(給出每個(gè)體素中的3D矢量，規(guī)定該體素位于參考圖像中哪里)。在這樣的實(shí)現(xiàn)中，方程(3)中的權(quán)重因子#可(局部地)基于估計(jì)配準(zhǔn)有多么成功來(lái)確定?？墒褂貌煌亩攘縼?lái)確定權(quán)重例如，如果體素/選通門中估計(jì)的變形根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)太大，它的權(quán)重可設(shè)置為零，例如
“、—J1 對(duì) Ib I <4cot
另外，在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，變形場(chǎng)的3x3雅可比矩陣的行列式值/可用作度量。對(duì)于連續(xù)變形場(chǎng)久雅可比行列式可計(jì)算為
(BDi \
(5)/ = cbt ^
其中i和從I到3。在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，雅可比行列式/可使用離散變形場(chǎng)&的第I階差分計(jì)算。如果為負(fù)，它指示不可逆變換，并且對(duì)應(yīng)的權(quán)重可設(shè)置為零。此外，非常大的雅可比行列式可指示大的膨脹或運(yùn)動(dòng)，其可以指示醫(yī)學(xué)圖像環(huán)境中身體上不太可能(或不可能)的事。因此，一個(gè)簡(jiǎn)單的加權(quán)方案可如下
J | if O <J <5
(6)Wj =ip
p 10otherwise
在出現(xiàn)非常大的運(yùn)動(dòng)使得選通門和參考選通門中的特征之間沒(méi)有重疊的情況下，配準(zhǔn)算法可錯(cuò)誤地返回微小變形(大概因?yàn)樗幌抻诰植孔钚≈?。該情況在前面的加權(quán)方案中可能未被檢測(cè)到。因此在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，可包含檢查配準(zhǔn)后圖像值是否接近的度量。例如當(dāng)使用參考選通門辦時(shí)，這樣的檢查可根據(jù)以下進(jìn)行
(7)w^ = e^{-(rp-lj/2a2)
其中σ從已知噪聲因子或可允許的圖像差別來(lái)確定。實(shí)際上，上文的權(quán)重可對(duì)平滑圖像計(jì)算來(lái)減少噪聲的影響。另外，可采用基于關(guān)于掃描或選通門的外部信息的權(quán)重。在一個(gè)示例中，圖像的DICOM首部通常包含關(guān)于估計(jì)的發(fā)散分?jǐn)?shù)的信息。對(duì)于大多數(shù)PET應(yīng)用，預(yù)期該發(fā)散分?jǐn)?shù)對(duì)于不同的選通門是合理地相似。因此，有用的置信度測(cè)量將由發(fā)散分?jǐn)?shù)之間的差別關(guān)于例如參考選通門的遞減函數(shù)或基于群體的測(cè)量來(lái)給出。在一個(gè)實(shí)施例中，一組最終權(quán)重可基于上文的加權(quán)方式中的兩個(gè)或更多的乘積確定，例如
/八\sme J yal
(8)Wgv = Wsv
在一個(gè)實(shí)現(xiàn)中，選通圖像56中的一個(gè)可充當(dāng)圖像配準(zhǔn)過(guò)程中的剩余選通圖像的參考選通門。在這樣的實(shí)施例中，該參考選通門的變形場(chǎng)從而(通過(guò)假定)是理想的并且參考選通門的所有權(quán)重可設(shè)置為I。這確保每個(gè)體素總是具有至少一個(gè)對(duì)加權(quán)平均圖像96有貢獻(xiàn)的選通門。應(yīng)該意識(shí)到找到適當(dāng)加權(quán)因子的其他方法可以是有用的。這樣的方式的示例在2010 年八月 31 日提交的名為“MOTION COMPENSATION IN IMAGE PROCESSING (圖像處理中的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償)”的美國(guó)專利申請(qǐng)序列號(hào)12/873039中論述，其為所有目的通過(guò)引用全文結(jié)合于此?？紤]中值圖像70、平均圖像84和加權(quán)平均圖像96的計(jì)算和使用的先前論述，提供下列統(tǒng)計(jì)上模擬的比較來(lái)說(shuō)明這些不同方式的相對(duì)優(yōu)點(diǎn)。在一個(gè)這樣的比較中，MonteCarlo方式用于從分選(即，分箱)進(jìn)入6個(gè)選通門的抽樣數(shù)據(jù)的1，800, 000個(gè)運(yùn)行中獲得平均值和中值，其中數(shù)據(jù)點(diǎn)基于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(即，平均值為O以及標(biāo)準(zhǔn)偏差為I)來(lái)生成。該模擬相當(dāng)于研究在空間上與其他體素?zé)o關(guān)的單個(gè)體素。在圖5中描繪這些平均值和中值的概率密度函數(shù)。在該模擬中，平均和中值估計(jì)器兩者無(wú)偏，但中值具有稍稍變寬的分布，如在圖5中描繪的。在圖6中描繪模擬數(shù)據(jù)集的聯(lián)合分布。如在圖6中描繪的，分布幾乎沿對(duì)角線集中。這基本意味平均和中值估計(jì)沒(méi)有彼此偏離(當(dāng)不存在異常值時(shí))。從而，在沒(méi)有異常數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，平均和中值估計(jì)器表現(xiàn)得相當(dāng)。盡管圖5和6描繪在相應(yīng)選通門之間沒(méi)有異常數(shù)據(jù)的情況下的概率密度和聯(lián)合分布函數(shù)，圖7和8描繪模擬了異常數(shù)據(jù)集(即，選通門)的情況下的概率密度函數(shù)。特別地，圖7和8基于從具有6個(gè)樣本數(shù)據(jù)選通門與I個(gè)異常值選通門的1，800, 000個(gè)運(yùn)行中獲得的模擬數(shù)據(jù)。所有樣本基于具有I的相同標(biāo)準(zhǔn)偏差的正態(tài)分布。圖7描繪其中樣本集中的五個(gè)具有O的平均值而一個(gè)樣本集具有2. 5的平均值的模擬。圖8描繪其中樣本集中的五個(gè)具有O的平均值而一個(gè)樣本集具有5. 5的平均值的模擬。如在圖7和8中描繪的，中值估計(jì)器保持相對(duì)無(wú)偏，而平均估計(jì)器具有偏向異常數(shù)據(jù)的平均值。鑒于上文提到的模擬的研究以及其中比較平均圖像84和中值圖像70的使用的臨床研究，認(rèn)為中值圖像70的使用幫助減輕可歸因于配準(zhǔn)過(guò)程的偽像并且增加最終估計(jì)的魯棒性?？紤]生成平均圖像84或加權(quán)平均圖像96的先前論述，可意識(shí)到統(tǒng)計(jì)表征由配準(zhǔn)步驟60引入的誤差可能是困難的。這進(jìn)而可影響真實(shí)像素值基于給定數(shù)目的數(shù)據(jù)測(cè)量和給定數(shù)目的選通門(例如，六個(gè))的估計(jì)。因此采用對(duì)于異常值的存在更魯棒的用于估計(jì)真實(shí)像素值的方法可以是有用的。如上文論述的在配準(zhǔn)選通門方面上估計(jì)平均或加權(quán)平均等同于使用如下的(加權(quán))最小二乘成本函數(shù)
其中在體素索引K處的圖像的真實(shí)值的估計(jì)通過(guò)對(duì)Z最小化該成本函數(shù)來(lái)獲得。然而，在其他實(shí)施例中，采用的估計(jì)器不是最小二乘估計(jì)器，并且反而是如果有可歸因于隨機(jī)異常值噪聲的異常值連同由配準(zhǔn)過(guò)程引入的正則“高斯”誤差時(shí)魯棒的估計(jì)器。在這樣的實(shí)施例中，采用的成本函數(shù)適合甚至在僅存在少數(shù)樣本(例如，十個(gè)或更少選通門，例如六個(gè)選通門等)的實(shí)例中使用來(lái)魯棒地估計(jì)數(shù)據(jù)。存在兩個(gè)不同的方式來(lái)減少異常值的影響。在某些實(shí)施例中，成本函數(shù)適應(yīng)于在沒(méi)有明確識(shí)別的情況下降低異常值的權(quán)重，而在其他實(shí)施例中，異常值可在估計(jì)過(guò)程期間被明確識(shí)別并且拒絕。存在多種成本函數(shù)，可采用其來(lái)在沒(méi)有明確識(shí)別的情況下減少異常值的影響，并且其在估計(jì)平均圖像或加權(quán)平均圖像中可以是適合的。在估計(jì)問(wèn)題中，假設(shè)存在#個(gè)觀察Λ.，并且^是要估計(jì)的參數(shù)，成本函數(shù)可典型地限定如下
其中P是損失函數(shù)，并且該估計(jì)通過(guò)對(duì)Z最小化該成本函數(shù)獲得。這樣的估計(jì)器一般叫做M估計(jì)器。可采用來(lái)估計(jì)平均或加權(quán)平均圖像的估計(jì)器的一個(gè)示例是Huber損失函數(shù)，其限定為
(€%
I噬 C
(id pcm = { , 2 “
從上文的方程可以看出Huber損失函數(shù)在二次和非二次行為之間交替。特別地，當(dāng)丨小于C時(shí)Huber損失函數(shù)是二次的，否則它隨丨線性升高。實(shí)際上，當(dāng)C趨于O時(shí)，損失函數(shù)產(chǎn)生中值估計(jì)器，然而將它設(shè)置到非常大的值將導(dǎo)向平均，即平均值。在圖9中示出對(duì)于ε的不同值和C的三個(gè)不同值的Huber成本的標(biāo)繪圖。在估計(jì)問(wèn)題中，假設(shè)存在#個(gè)觀察Λ.，并且^是要估計(jì)的參數(shù)，Huber損失函數(shù)使用如下
(12) E(x) = lf=ipc 其中最小化對(duì)z完成。關(guān)于方程12的相應(yīng)參數(shù)，參數(shù)σ可以認(rèn)為是用于跨觀察規(guī)格化誤差的一種縮放常數(shù)。盡管在上文的表達(dá)中，這假設(shè)為對(duì)于所有數(shù)據(jù)點(diǎn)是恒定的，但不必如此。在最一般的情況下，該參數(shù)也可以隨樣本點(diǎn)變化。這叫做異方差性；其中條件方差隨觀察改變。O的值可以從測(cè)量過(guò)程先驗(yàn)地知曉或從數(shù)據(jù)自身估計(jì)(例如使用樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差或中值絕對(duì)偏差等)。為了跨配準(zhǔn)選通門估計(jì)像素值，基于獨(dú)立因子改變O可以是有用的。例如，運(yùn)動(dòng)場(chǎng)的雅可比行列式是配準(zhǔn)的正確性或準(zhǔn)確性的良好來(lái)源。盡管誤配準(zhǔn)也在像素值中反映，雅可比行列式提供另外的信息。例如，如上文論述的，雅可比行列式的非常大和小的值指示區(qū)域中的變形是不正常的。這樣的度量還可使用外部跟蹤器信息例如以便拒絕具有大的選通門內(nèi)運(yùn)動(dòng)的選通門，或優(yōu)選接近靜態(tài)階段的選通門?？紤]到上文提到的加權(quán)平均和加權(quán)最小二乘估計(jì)器之間的關(guān)系，在合適的加權(quán)方案中使用以下是可能的
權(quán)利要求
1.一種用于生成圖像的方法，其包括 使用第一成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集； 將所述第一圖像數(shù)據(jù)集分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集； 重建每個(gè)選通數(shù)據(jù)集來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像； 配準(zhǔn)所述相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像；以及 從所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成中值圖像，其中所述中值圖像的每個(gè)體素是所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像的對(duì)應(yīng)體素的相應(yīng)中值。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述第一成像模態(tài)是正電子發(fā)射斷層攝影(PET)或單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影(SPECT)中的ー個(gè)。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述多個(gè)選通門包括預(yù)定數(shù)目的選通門。
4.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述第一圖像數(shù)據(jù)集基于時(shí)間或運(yùn)動(dòng)中的ー個(gè)或兩者被分選至所述多個(gè)選通門中。
5.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述相應(yīng)選通圖像基于從對(duì)使用第二成像模態(tài)采集的第二圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行的二次配準(zhǔn)確定的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)來(lái)配準(zhǔn)。
6.如權(quán)利要求I所述的方法，其中所述相應(yīng)選通圖像基于測(cè)量的心臟或呼吸運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)配準(zhǔn)。
7.一個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其將ー個(gè)或多個(gè)例程編碼，所述例程當(dāng)由處理器執(zhí)行時(shí)引起處理器進(jìn)行動(dòng)作，所述動(dòng)作包括 使用第一成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集； 將所述第一圖像數(shù)據(jù)集分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集； 重建每個(gè)選通數(shù)據(jù)集來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像； 配準(zhǔn)所述相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像；以及 從所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成中值圖像，其中所述中值圖像的每個(gè)體素是所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像的對(duì)應(yīng)體素的相應(yīng)中值。
8.如權(quán)利要求7所述的ー個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述第一成像模態(tài)是正電子發(fā)射斷層攝影(PET)或單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影(SPECT)中的ー個(gè)。
9.如權(quán)利要求7所述的ー個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述多個(gè)選通門包括預(yù)定數(shù)目的選通門。
10.如權(quán)利要求7所述的ー個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述第一圖像數(shù)據(jù)集基于時(shí)間或運(yùn)動(dòng)中的一個(gè)或兩者被分選至所述多個(gè)選通門中。
11.如權(quán)利要求7所述的ー個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述相應(yīng)選通圖像基于從對(duì)使用第二成像模態(tài)采集的第二圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行的二次配準(zhǔn)確定的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)來(lái)配準(zhǔn)。
12.如權(quán)利要求7所述的ー個(gè)或多個(gè)非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述相應(yīng)選通圖像基于測(cè)量的心臟或呼吸運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)配準(zhǔn)。
13.—種圖像處理系統(tǒng),其包括 存儲(chǔ)ー個(gè)或多個(gè)例程的存儲(chǔ)器，以及 處理部件，其配置成執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的所述ー個(gè)或多個(gè)例程，其中所述ー個(gè)或多個(gè)例程當(dāng)由所述處理部件執(zhí)行時(shí)使用第一成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集； 將所述第一圖像數(shù)據(jù)集分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集； 重建每個(gè)選通數(shù)據(jù)集來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像； 配準(zhǔn)所述相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像；以及 從所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成中值圖像，其中所述中值圖像的每個(gè)體素是所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像的對(duì)應(yīng)體素的相應(yīng)中值。
14.如權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其中所述第一成像模態(tài)是正電子發(fā)射斷層攝影(PET)或單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影(SPECT)中的ー個(gè)。
15.如權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其中所述多個(gè)選通門包括預(yù)定數(shù)目的選通門。
16.如權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其中所述第一圖像數(shù)據(jù)集基于時(shí)間或運(yùn)動(dòng)中的一個(gè)或兩者被分選至所述多個(gè)選通門中。
17.如權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其中所述相應(yīng)選通圖像基于從對(duì)使用第二成像模態(tài)采集的第二圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行的二次配準(zhǔn)確定的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)來(lái)配準(zhǔn)。
18.如權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其中所述相應(yīng)選通圖像基于測(cè)量的心臟或呼吸運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)配準(zhǔn)。
19.一種用于生成圖像的方法，其包括 使用成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集； 將所述第一圖像數(shù)據(jù)集分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集； 重建每個(gè)選通數(shù)據(jù)集來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像； 配準(zhǔn)所述相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像；以及 從所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成平均圖像或加權(quán)平均圖像，其中所述平均圖像或加權(quán)平均圖像使用關(guān)于異常數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)上是魯棒的依賴運(yùn)動(dòng)的估計(jì)器生成。
20.一種用于生成圖像的方法，其包括 使用成像模態(tài)采集第一圖像數(shù)據(jù)集； 將所述第一圖像數(shù)據(jù)集分選至多個(gè)選通門中來(lái)生成多個(gè)選通數(shù)據(jù)集； 重建每個(gè)選通數(shù)據(jù)集來(lái)生成每個(gè)選通數(shù)據(jù)集的相應(yīng)選通圖像； 配準(zhǔn)所述相應(yīng)選通圖像來(lái)生成多個(gè)配準(zhǔn)圖像；以及 從所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像生成平均圖像或加權(quán)平均圖像，其中所述平均圖像或加權(quán)平均圖像使用識(shí)別所述多個(gè)配準(zhǔn)圖像中的異常值并且丟棄所述識(shí)別的異常值或降低其權(quán)重的估計(jì)器生成。
全文摘要
本公開涉及用于處理選通圖像數(shù)據(jù)的方法和系統(tǒng)。描述用于處理一組圖像的方法和系統(tǒng)。根據(jù)該公開，重建選通圖像數(shù)據(jù)并且配準(zhǔn)所得的圖像。在一個(gè)實(shí)施例中，基于這些配準(zhǔn)的圖像生成中值圖像。在其他實(shí)施例中，平均圖像或加權(quán)平均圖像利用關(guān)于異常數(shù)據(jù)是魯棒的成本函數(shù)從這些配準(zhǔn)的圖像生成。
文檔編號(hào)A61B6/00GK102846326SQ20121018037
公開日2013年1月2日 申請(qǐng)日期2012年6月4日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月3日
發(fā)明者S.蒂魯文卡丹, R.穆利克, K.F.J.J.蒂勒曼斯, S.維斯瓦納桑 申請(qǐng)人:通用電氣公司