Создание изображения на основе ограниченного набора данных
Изобретение относится к области создания изображений, отображающих биологический процесс. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей в части обеспечения достоверного изображения типа параметрического изображения, отображающего лежащий в его основе биологический процесс на базе последовательности изображений с пропущенными данными. Для этого реализован способ оценки изображения, отображающего биологический процесс на основе последовательности из двух или более изображений биологического процесса, зарегистрированных как функция времени, например, сканером PET или SPECT после введения радиоактивного индикатора. Один или более кинетических параметров сначала извлекают, применяя фармакокинетическую модель к последовательности изображений биологического процесса. В модели используют дополнительные данные, содержащие заранее определенный диапазон кинетических параметров, и входную функцию или функцию очищения крови. Затем итеративный алгоритм применяют, чтобы прийти к модернизированной последовательности изображений, например, вставляя приближенное изображение в неполную последовательность изображений, использующих один или более кинетических параметров. После того, как выполнен критерий остановки, результирующее изображение окончательно оценивают на этапе, исходя из модифицированной последовательности изображений. 4 н. и 9 з.п. ф-лы, 4 ил.
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к области создания изображений, отображающих биологический процесс, такой как те, которые используются во внутриклинических медицинских применениях для оказания помощи при терапии и диагностике. Более конкретно, изобретение обеспечивает способ, сигнальный процессор, устройство и систему для создания изображения, которая отображает биологический процесс и которая должна использоваться в комбинации с устройством вывода сканера для отображения кинетики радиоактивного индикатора. В частности, изобретение способно обеспечивать изображение на основе ограниченного или неполного набора данных, такого как неполная временная последовательность изображений биологического процесса.
Уровень техники
Молекулярные методы получения изображения, такие как позитронно-эмиссионная томография (РЕС) и гамма-томография (SPECT), уникальны в использовании радиоактивно меченых биологических молекул в качестве радиоактивных индикаторов при изучении и визуализации патофизиологических механизмов in vivo. В принципе, функциональные методы получения изображения должны позволить раннюю визуализацию процессов болезней, так как анатомические изменения (такие как изменения размера опухоли) обычно отстают от патологической реакции.
Как сканеры РЕТ, так и сканеры SPECT могут создавать динамические изображения областей радиофармацевтического поглощения, позволяя проведение измерений в области кинетики радиоактивного индикатора. Кинетика радиоактивного индикатора обычно оценивается на основе частевых моделей. Результирующие параметры, оцененные по временному ряду динамических РЕТ- или SPECT-изображений, могут использоваться, чтобы характеризовать или количественно определять многие аспекты биологических процессов, таких как, помимо прочего, быстрое разрастание клетки, смерть клетки, доставка лекарственного средства и гипоксия опухоли.
Одной из проблем при получении четырехмерных (4D) динамических сканирований являются длительные времена сбора данных, которые в некоторых случаях могут составлять 3 часа (например, 18F-FMISO для получения изображения гипоксии с помощью РЕТ). Для повышения клинической производительности, а также удобства для пациента, данные изображения поэтому собираются в течение некоторого времени после введения радиоактивного индикатора.
Примером могут быть изображения с использованием FDG (фтордеоксиглюкоза), получаемые через 1 час после введения. Эти изображения с задержкой во времени, которые представляют распределение радиоактивного индикатора в конкретной точке во времени, хотя и полезны, не могут передать полное изображение. Другой альтернативой может быть измерение меньшего подмножества точек во времени. Исследователи изучили получение изображения в двух точках во времени с помощью FDG, чтобы определить различие между патологическими изменениями, даваемыми злокачественными опухолями, и воспаленными местами, смотрите, например, [H. Zhuang, М. Pourdehnad, E. S. Lambright, A.J. Yamamoto, М. Lanuti, P. Li, P.D. Mozley, M.D. Rossman, S.M. Albelda, and A. Alavi, "Dual Time Point 18F-FDG PET Imaging for Differentiating Malignant from Inflammatory Processes", J Nucl Med 2001; 42:1412-1417]. Однако многие из радиоактивных индикаторов, используемых при РЕТ и SPECT для исследования биологических процессов, отображают комплексную кинетику радиоактивного индикатора, нуждаясь в фармакокинетическом моделировании и анализе.
Сущность изобретения
Следовательно, задача состоит в обеспечении способа, пригодного для создания изображения, отображающего биологический процесс и основанного на ограниченном или неполном наборе изображений биологического процесса, зарегистрированных как функция времени. Другими словами, способ должен быть способен обеспечивать достоверное изображение, типа параметрического изображения, отображающего лежащий в его основе биологический процесс на базе последовательности изображений с пропущенными данными.
Эта задача и несколько других задач решаются в первом аспекте изобретения посредством обеспечения способа оценки изображения, которое отображает биологический процесс на основе последовательности из двух или более изображений биологического процесса, зарегистрированных как функция времени, способ содержит этапы, на которых:
извлекают, по меньшей мере, один кинетический параметр, применяя фармакокинетическую модель к последовательности из двух или более изображений биологического процесса, учитывая дополнительные данные, содержащие, по меньшей мере, заранее определенный диапазон кинетических параметров,
применяют итеративный алгоритм, чтобы прийти к модифицированной последовательности изображений биологического процесса, основанных, по меньшей мере, на одном кинетическом параметре,
оценивают изображение, которое отображает биологический процесс на основе модифицированной последовательности изображений биологического процесса.
На основе входной последовательности, состоящей только из ограниченного количества изображений биологического процесса, способ способен обеспечить изображение, такое как параметрическое, функциональное или молекулярное изображение, которое отображает лежащий в его основе биологический процесс. Таким образом, например, при условии наличия только нескольких запаздывающих во времени изображений поглощения радиоактивного индикатора от сканера, способ может использоваться, чтобы надежно оценивать параметрическое изображение, близкое к соответствующему параметрическому изображению, которое могло бы быть получено, если бы в наличии имелась полная временная последовательность изображений. Способ, таким образом, предоставляет возможность повысить удобство для пациента, так как пациента потребуется просматривать только в течение ограниченного периода времени в динамической последовательности сканирования после введения радиоактивного индикатора вместо того, чтобы потратить много времени в сканере для регистрации полной последовательности изображений, охватывающей длительный период времени.
Извлекая или оценивая кинетический параметр или набор кинетических параметров, полученных в результате применения фармакокинетической модели, способ способен создавать модифицированную последовательность изображений, содержащую некоторое количество изображений, которое увеличено по отношению к входной последовательности изображений. Фармакокинетическая модель затем итеративно применяется к модифицированной последовательности изображений, причем могут оцениваться еще и дополнительные изображения. Чтобы обеспечить соответствующее инициирование итеративного алгоритма, фармакокинетическая модель учитывает заранее определенный диапазон кинетических параметров, например, на основе соответствующих данных, взятых из литературы. Кроме того, фармакокинетическая модель может дополнительно принимать в качестве входных данных входную функцию, связанную с биологическим процессом. Такая входная функция может содержать данные, представляющие кривую очищения крови.
При реализации последовательность из двух или более изображений биологического процесса является последовательностью кинетических изображений радиоактивного индикатора, и фармакокинетическая модель содержит анализ кинетики радиоактивного индикатора, используя частевую модель, чтобы извлечь, по меньшей мере, один кинетический параметр. Таким образом, биологический процесс, отображаемый с помощью изображения, может быть описан константами скорости переноса и параметрами, описывающими частевую модель. Такая частевая модель может быть 2-, 3-, 4- или 5-частевой моделью.
В одном конкретном варианте осуществления частевая модель является двухчастевой кинетической моделью фторомизонидазола (FMISO), и итеративный алгоритм содержит оптимизацию параметров K1, k2, k3 и β двухчастевой кинетической модели FMISO. При реализации биологический процесс гипоксии ткани, отображаемый с помощью созданного параметрического изображения, описывается константой скорости переноса двухчастевой кинетической модели FMISO. Способ пригоден для обработки изображений биологического процесса, являющихся результатом кинетического сканирования индикатора, такого как кинетическое сканирование радиоактивного индикатора, сканограмм, регистрируемых сканерами на основе CT, MR, PET, SPECT и ультразвуковыми сканерами.
В варианте осуществления итеративный алгоритм содержит следующие повторение этапов, на которых:
- создают, по меньшей мере, одно оценочное изображение на основе, по меньшей мере, одного кинетического параметра, и
- извлекают, по меньшей мере, модифицированный кинетический параметр, применяя фармакокинетическую модель к модифицированной последовательности изображений биологического процесса, включая, по меньшей мере, одно оценочное изображение,
пока не будет удовлетворен заранее определенный критерий остановки.
Критерий остановки может быть основан на пороговом значении, показывающем достигнутое качество результирующего изображения. Критерий остановки может быть удовлетворен, когда, например, среднеквадратичное расстояние между последовательными итерациями меньше, чем пороговое значение. Альтернативно, критерий остановки может быть основан на заранее определенном числе выполненных итераций.
Следует признать, что любые два или более из вышеупомянутых вариантов осуществления или субаспектов первого аспекта могут быть объединены любым способом.
Во втором аспекте изобретение обеспечивает сигнальный процессор, выполненный с возможностью оценки изображения, которое отображает биологический процесс, на основе последовательности из двух или более изображений биологического процесса, зарегистрированных как функция времени, сигнальный процессор содержит:
- устройство извлечения кинетического параметра, выполненное с возможностью извлечения, по меньшей мере, одного кинетического параметра путем применения фармакокинетической модели к последовательности из двух или более изображений биологического процесса, учитывая дополнительные данные, содержащие, по меньшей мере, заранее определенный диапазон кинетических параметров,
- устройство оценки изображения, выполненное с возможностью применения итеративного алгоритма, чтобы прийти к модифицированной последовательности изображений биологического процесса на основе, по меньшей мере, одного кинетического параметра, и
генератор изображений, выполненный с возможностью оценки изображения, которое отображает биологический процесс на основе модифицированной последовательности изображений биологического процесса.
Сигнальный процессор может быть реализован либо как специализированный сигнальный процессор, либо как универсальный сигнальный процессор, такой, как применяется в компьютере или компьютерной системе, с соответствующей исполняемой программой. Сигнальный процессор может быть сигнальным процессором на цифровой основе на одной единой микросхеме процессора или быть разбит на несколько микросхем процессора.
Следует признать, что те же самые преимущества и те же самые варианты осуществления, которые упомянуты для первого аспекта, применяются также ко второму аспекту.
В третьем аспекте изобретение обеспечивает устройство, содержащее сигнальный процессор согласно п.11 формулы изобретения. Устройство может быть компьютером или компьютерной системой, таким как большой универсальный компьютер или автономный компьютер. Устройство может содержать монитор дисплея для показа, по меньшей мере, результирующего изображения, которое отображает биологический процесс. В реализации устройство содержит интерфейс, проводной или беспроводной, для приема зарегистрированного изображения или последовательности изображений от сканера, например сканера РЕТ или SPECT.
Следует признать, что те же самые преимущества и те же самые варианты осуществления, которые упомянуты для первого аспекта, в равной степени применяются к третьему аспекту.
В четвертом аспекте изобретение обеспечивает систему, содержащую:
- сканер, выполненный с возможностью регистрации последовательности из двух или более изображений биологического процесса как функции времени,
- сигнальный процессор в соответствии с п. 11 формулы изобретения, функционально соединенный со сканером для приема последовательности из двух или более изображений биологического процесса, регистрируемых как функция времени, и
- дисплей, функционально соединенный с сигнальным процессором для показа изображения, отображающего биологический процесс.
Как упомянуто выше, сканер может быть устройством на основе РЕТ, SPECT, CT, MR, или ультразвуковым устройством, или любого другого типа, упомянутого выше в связи с первым аспектом. Дополнительно, следует признать, что те же самые преимущества и те же самые варианты осуществления, которые упомянуты для первого аспекта, в равной степени применяются к четвертому аспекту.
В пятом аспекте изобретение обеспечивает исполняемую компьютером управляющую программу, выполненную с возможностью выполнения способа, соответствующего первому аспекту. Как упоминалось, такая программа может исполняться на специализированных сигнальных процессорах или на универсальном компьютерном аппаратурном обеспечении. Следует признать, что те же самые преимущества и те же самые варианты осуществления, которые упомянуты для первого аспекта, применяются также к пятому аспекту.
В шестом аспекте изобретение обеспечивает считываемый компьютером носитель данных, содержащий исполняемую компьютером управляющую программу, соответствующую пятому аспекту. Неисчерпаемый список носителей данных содержит следующее: карта памяти, модуль запоминающего устройства, компакт-диск, DVD-диск, диск Blue-ray или жесткий диск, например, переносной жесткий диск. Следует признать, что те же самые преимущества и те же самые варианты осуществления, которые упомянуты для первого аспекта, в равной степени применяются к шестому аспекту.
Заметим, что преимущества и варианты осуществления, упомянутые для первого аспекта, также применяются ко второму, третьему, четвертому, пятому и шестому аспектам изобретения. Таким образом, признается, что любой аспект настоящего изобретения может быть объединен с любым из других аспектов.
Краткое описание чертежей
Настоящее изобретение теперь будет объяснено только в качестве примера со ссылкой на сопроводительные чертежи, где
фиг.1 - вариант осуществления устройства, соответствующего изобретению,
фиг.2 - блок-схема последовательности выполнения операций первого варианта осуществления способа,
фиг.3 - 2-частевая модель FMISO, и
фиг.4 - блок-схема последовательности выполнения операций второго варианта осуществления способа.
Подробное описание вариантов осуществления
На фиг.1 показано устройство 10, выполненное с возможностью работы при подключении к сканеру 1, например к сканеру РЕТ, который может регистрировать последовательность изображений 2 как функцию времени или данные, представляющие такие изображения 2. Последовательность изображений 2 представляет сканирование части области человеческого тела после введения радиоактивного индикатора или контрастного вещества. Последовательность изображений 2 может представлять, например, данные FMISO с пропущенными временными точками. Может случиться так, что изображения в конкретном диапазоне времени (например, 0-90 минут) после введения радиоактивного индикатора или контрастного вещества пропускаются. Неполная последовательность изображений 2 затем обрабатывается сигнальным процессором 11, получающим ее либо непосредственно от сканера 1, либо после хранения. Сигнальный процессор 11 также принимает дополнительные данные 20, такие как данные, основанные на литературе, касающиеся диапазона кинетического параметра, и, как вариант, входную функцию, такую, как функциональные данные очищения крови. Сигнальный процессор 11 затем выполняет итеративный алгоритм на данных 2, 20, содержащий применение фармакокинетической модели в итеративном алгоритме, как будет объясняться подробно позже. Сигнальный процессор 11 затем оценивает параметрическое или функциональное изображение 30, отображающее лежащий в его основе биологический процесс, например гипоксию ткани, с помощью параметра k3, приближенно определенного по набору данных FMISO. Данные изображения 30 затем переносятся на экран 12 дисплея, который может визуализировать изображение 30, например, как двумерное изображение, представляющее сканированную часть области человеческого тела, используя цвета для визуализации значений параметра.
На фиг.2 показана блок-схема последовательности выполнения операций для первой реализации способа. Последовательность изображений 40 биологического процесса, записанная как функция времени, заменяется в фармакокинетической модели 42 вместе с дополнительными данными 41, которые содержат, по меньшей мере, заранее определенный диапазон кинетического параметра, например значение, основанное на литературных данных. Дополнительные данные 41 могут также содержать входную функцию или функцию очищения крови. Фармакокинетическая модель 42 используется для извлечения или оценки одного или более кинетических параметров 43 (например, K1, k2, k3 и β в случае данных FMISO), основанных на последовательности имеющихся в наличии изображений 40 и дополнительных данных 41. Затем итеративный алгоритм 44 применяется к последовательности изображений 40, учитывая один или более кинетических параметров 43, чтобы обновить и повторно применить фармакокинетическую модель и оценить отсутствующие изображения в последовательности изображений, чтобы прийти к модифицированной последовательности изображений с большим количеством изображений. В следующей итерации фармакокинетическая модель применяется к модифицированной последовательности изображений, таким образом приходя к модифицированному или обновленному кинетическому параметру. Этот итеративный алгоритм 44 затем повторяется, пока не будет удовлетворен соответствующий критерий остановки. Наконец, результирующая модифицированная последовательность изображений 45 используется в процессе оценки 46 изображения 47, отображающего биологический процесс.
В итеративном алгоритме 44 могут применяться несколько различных критериев остановки; например, один критерий остановки может следовать из сравнения результирующего изображения 47 с изображением, основанным на предыдущей итерации, и когда разность между результирующим изображением 47 и изображением, основанным на предыдущей итерации, ниже заранее определенного порогового значения, итерация останавливается, затем выводится последнее оценочное изображение 47. В противном случае итерация продолжается.
Фармакокинетическая модель 42, упомянутая выше, и другие подробности, относящиеся к способу, показанному на фиг.2, будут описаны более подробно в последующих разделах.
Когда устройства на основе CT (компьютерная томография), MR (магнитный резонанс), PET (позитронно-эмиссионная томография), SPECT (гамма-томография) или US (ультразвук) используются для отображения функциональных или морфологических свойств исследуемого пациента, записывается большое количество статических сканирований или непрерывный временной ряд динамических сканирований. Чтобы получить интересующую медицинскую информацию, закодированную в этих изображениях, при определенных применениях должен быть выполнен кинетический анализ лежащих в основе химических, биологических и физиологических процессов.
Частевое моделирование основано на специальном типе математической модели для описания наблюдаемых данных, в которой физиологически раздельные пулы средства для получения изображения (также называемые "вещество радиоактивного индикатора") определяются как "части". При этом модель описывает концентрацию упомянутого средства для получения изображения в различных частях, например в части артериальной крови, с одной стороны, и в части ткани, с другой стороны, (следует заметить, однако, что, в целом, от частей не требуется быть пространственно сжатыми или связанными). Как правило, существует обмен веществ между различными частями, который регулируется дифференциальными уравнениями с (неизвестными) параметрами, подобными скоростям обмена. Чтобы оценить частевую модель для данного наблюдения, дифференциальные уравнения должны быть решены и их параметры должны быть оценены, так чтобы результирующие решения оптимально соответствовали наблюдаемым данным. Дополнительные подробности о способе частевого анализа можно найти в литературе (например, S. Huang and M. Phelps, "Principles of Tracer Kinetic Modeling in Positron Emission Tomography").
На фиг.3 показана 2-частевая модель, как пример моделирования кинетики FMISO для анализа лежащей в основе кинетики радиоактивного индикатора и прихода к соответствующим интересующим биологическим параметрам, которые в этом случае являются параметрами, описывающими гипоксию ткани. В этой модели α является ветвящейся фракцией, η является внеклеточной фракцией и K1, k2 и k3 являются константами скорости переноса, характеризующими модель. C1 и C2 указывают две части, и кривая очищения крови как функция времени t обозначается Cp(t). Константа скорости k3 описывает восстановление и дальнейший метаболизм молекулы [18F]FMISO и используется как мера гипоксии, поскольку она обратно пропорциональна концентрации кислорода.
Обычно сбор данных для 4-мерного динамического изображения происходит в периоде сканирования, начинающемся с момента введения радиоактивного индикатора и заканчивающемся равновесием радиоактивного индикатора между частями ткани и плазмы. Таким образом, этот полный период обычно разделяется на множество временных точек, таких как равноотстоящие во времени точки, и полный набор изображений содержит изображение, связанное с каждой временной точкой. Если собранный набор изображений состоит из изображений, связанных только с подмножеством временных точек всего периода сканирования, фармакокинетическая модель (или частевое моделирование) требует большого напряжения сил, поскольку для достижения значимых решений для частевых моделей, характеризующих конкретный радиоактивный индикатор, необходимо рассматривать множество факторов. Эти факторы содержат не только оценку кинетических параметров, характеризующих конкретную модель, но также и оценку данных пропущенного изображения (распределение во времени данных PET или SPECT). В соответствии с изобретением, это преодолевается путем осторожного введения предшествующего знания на основе, например, диапазонов кинетических параметров, наблюдаемых физиологически и взятых из опубликованных исследований по животным и людям, и оценки полученных итеративно данных пропущенного изображения.
На фиг.4 показана блок-схема последовательности выполнения операций при второй реализации способа, содержащего этап оценки кинетического параметра, представляющего интерес для динамической последовательности изображений, например для последовательности изображений FMISO. Для этого варианта осуществления принимается, что в наличии имеется входная функция или кривая очищения крови (Cp на фиг.3). Входная функция может быть получена путем сбора артериальных выборок (или венозных выборок) на заранее определенных интервалах в течение полного периода распределения деятельности во времени. Эти собранные выборки оцениваются на радиоактивность посредством специализированных счетчиков, чтобы сформировать кривую входной функции. Принимая во внимание агрессивную природу этой процедуры, также предлагаются альтернативные способы оценки входной функции. Они содержат входные функции на основе неинвазивных изображений, а также на входных кривых крови, основанных на среднем значении для популяции (смотрите, например, [AB. Olshen, FO. Sullivan, "Camouflaged deconvolution with Application to blood curve modeling in FDG PET studies", J. Amer. Stat. Assoc, vol. 92, no. 440, pp. 1293-1303, 1997]).
Показанная на фиг.4 блок-схема последовательности выполнения операций содержит первый этап 50 создания модифицированной последовательности изображений посредством замены отсутствующих значений соответствующим начальным значением, например, замены отсутствующих значений средним значением (в пределах интервала времени отсутствия) входной функции (или масштабированной версии входной функции). На этапе 52 частевая модель применяется к модифицированной последовательности изображений, чтобы оценить кинетические параметры (например, K1, k2, k3 и β для оптимизации FMISO). Оцененные кинетические параметры ограничиваются тем, что при их оценке используются обоснованно выбранные начальные условия и диапазоны параметров (обычно выбираются из опубликованных отчетов по исследованиям на животных и на людях для конкретного радиоактивного индикатора). На этапе 54 может быть вычислена приближенная погрешность кинетических параметров. На этапе 56 принятия решения проверяется, удовлетворяет ли приближенная погрешность критерию остановки, например, является ли приближенная погрешность ниже 5%. Если ответ - Y ("да"), то следующим является этап 58 остановки итерации и, таким образом, текущие кинетические параметры могут использоваться для создания выходного изображения. Если ответ - N ("Нет"), то следующим этапом является этап 60 для изменения набора данных путем введения приближенных данных в те точки времени, где данные отсутствуют. Приближенные данные вычисляются на основе кинетических параметров из частевой модели, полученной на этапе 52. Следовательно, на этапе 60 изображения, отсутствующие в некоторых точках времени, оцениваются по кривым зависимости деятельности от времени, предсказанным частевой моделью. После выполнения этапа 60 алгоритм переходит обратно на этап 52 и частевая модель теперь применяется к модифицированному набору данных, содержащему приближенные данные, полученные на этапе 60. Алгоритм, показанный на фиг.4, таким образом, описывает итеративную оценку, которая повторяется, пока не будет достигнут соответствующий критерий остановки.
Примером оценочной погрешности является среднеквадратичное расстояние между последовательными итерациями параметров модели. Это среднеквадратичное расстояние, вычисленное на этапе 54 в n-й итерации, может быть определено следующим образом:
где суммирование выполняется для параметров k частевой модели, N - число параметров, и k(n) и k(n-1) означают значения параметра k модели в n-й и (n-1)-й итерации.
Как иллюстрация, способ был проверен в исследовании рака легкого с помощью FMISO, где интересующий параметр k3 используется для определения гипоксических объемов в опухоли. Полный четырехмерный набор данных FMISO состоял из 33 последовательных изображений (временных кадров), собранных за время 0-240 минут после введения FMISO. Чтобы моделировать случай отсутствующих данных, в качестве входных данных для способа были взяты только несколько изображений с задержкой по времени, первые 29 изображений были отброшены и изображения k3 были оценены с помощью процедуры, объясненной выше. Сравнение результирующего изображения k3, основанного на неполном наборе данных по способу, соответствующему изобретению, и изображения k3, вычисленного из полного набора данных, выявило лишь незначительные различия, то есть, незначительные в том, что касается медицинской интерпретации изображения. В заключение было проверено, что способ способен значительно экономить время сканирования, так как для обеспечения достоверного результата он требует лишь ограниченного объема данных изображения.
Изобретение может быть реализовано как часть программного обеспечения получения изображения с помощью РЕТ, SPECT, MR, CT или ультразвука для фармакокинетического моделирования кинетики индикаторов для радиоактивных индикаторов или контрастных веществ, если полная временная последовательность сканограмм отсутствует по самым разным причинам, таким как длительное время сбора данных (которое зависит от радиоактивного индикатора), соображения удобства для пациента и повышенная клиническая производительность. Оценка кинетических параметров, характеризующих кинетику области радиоактивного индикатора, как ожидается, должна сыграть ключевую роль в понимании многих процессов болезни (быстрое разрастание клеток, программированная смерть клеток, развитие кровеносных сосудов, гипоксия, опухолевая резистентность и т.д.). Способность оценивать эти параметрические изображения даже при неполных данных, как ожидается, должна сыграть ключевую роль в слежении за реакцией пациента на терапию путем последовательных сканирований (в ходе терапии), а также в интегрировании фармакокинетического моделирования в рамки клинической последовательности операций. Кроме того, она может также применяться для улучшения определения мишени для радиотерапии путем введения биологической информации, обеспечиваемой параметрическими изображениями.
Подводя итоги, обеспечиваются способ, сигнальный процессор, устройство и система для оценки параметрического или функционального изображения 47, отображающего биологический процесс на основе ограниченной или неполной последовательности изображений 40 биологического процесса, зарегистрированных как функция времени, например, сканером РЕТ или SPECT после введения радиоактивного индикатора. Один или более кинетических параметров 43 сначала извлекают путем применения фармакокинетической модели 42 (частевая модель кинетики лежащего в основе радиоактивного индикатора) к последовательности изображений 40 биологического процесса. В модели используют дополнительные данные 41, содержащие, по меньшей мере, заранее определенный диапазон кинетических параметров (например, из литературы) и, по выбору, входную функцию или функцию очищения крови. Затем итеративный алгоритм 44 применяют, чтобы прийти к модифицированной последовательности изображений 45, например, путем введения приближенного изображения в неполную последовательность изображений, используя один или более кинетических параметров 43. После того, как выполнен критерий остановки, результирующее изображение 47 оценивают как окончательное изображение 46 из модифицированной последовательности изображений 45. Способ может использоваться, например, для оценки изображения параметра k3 гипоксии в случае набора данных FMISO, когда в наличии имеются только запаздывающие по времени изображения. Способ может быть реализован как часть существующего программного обеспечения сканеров типа РЕТ, SPECT, CT, MR или ультразвуковых сканеров, и поскольку для обеспечения надежного результата необходимо только ограниченное количество изображений, запаздывающих по времени после введения индикатора, способ помогает повысить удобство для пациента и клиническую производительность.
Хотя настоящее изобретение было описано в связи с указанными вариантами осуществления, оно не подразумевает ограничение изложенной здесь конкретной формой. Скорее объем настоящего изобретения ограничивается только прилагаемой формулой изобретения. В формуле изобретения термин "содержащий" не исключает присутствие других элементов или этапов. Дополнительно, хотя индивидуальные признаки могут содержаться в различные пунктах формулы изобретения, они могут объединяться, возможно, для получения выгоды, и присоединение к различным пунктам формулы изобретения не подразумевает, что комбинация признаков неосуществима и/или невыгодна. Кроме того, упоминания в единственном числе не исключают множественное число. Таким образом, ссылки на единственное число, "первый", "второй" и т.д. не препятствуют множеству. Дополнительно, ссылочные знаки в пунктах формулы изобретения не должны рассматриваться как ограничение его объема.
1. Способ оценки изображения (47), отображающего биологический
процесс на основе последовательности из двух или более изображений (40) биологического процесса, зарегистрированных как функция времени, при этом способ содержит этапы, на которых:
- извлекают, по меньшей мере, один кинетический параметр (43), применяя фармакокинетическую модель (42) к последовательности из двух или более изображений (40) биологического процесса, учитывая дополнительные данные (41), содержащие, по меньшей мере, заранее определенный диапазон кинетических параметров,
- применяют итеративный алгоритм (44), чтобы прийти к модифицированной последовательности изображений (45) биологического процесса, основанных, по меньшей мере, на одном кинетическом параметре (43), и
- оценивают (46) изображение (47), которое отображает биологический процесс на основе модифицированной последовательности изображений (45) биологического процесса.
2. Способ по п.1, в котором итеративный алгоритм (44) содержит повторение этапов, на которых:
- создают, по меньшей мере, одно оценочное изображение на основе, по меньшей мере, одного кинетического параметра (43), и
- извлекают, по меньшей мере, модифицированный кинетический параметр, применяя фармакокинетическую модель к модифицированной последовательности изображений биологического процесса, включая, по меньшей мере, одно оценочное изображение,
пока не будет удовлетворен заранее определенный критерий остановки.
3. Способ по п.1, в котором биологический процесс является кинетикой радиоактивного индикатора.
4. Способ по п.1, в котором дополнительные данные (41) дополнительно содержат входную функцию, связанную с биологическим процессом.
5. Способ по п.4, в котором входная функция, связанная с биологическим процессом, содержит данные, представляющие кривую очищения крови.
6. Способ по п.1, в котором последовательность из двух или более изображений (40) биологического процесса является последовательностью кинетических изображений радиоактивного индикатора, зарегистрированных сканером, выбранным из группы сканеров на основе компьютерной томографии, магнитного резонанса, позитронно-эмиссионной томографии, гамма-томографии и ультразвука.
7. Способ по п.1, в котором последовательность из двух или более изображений (40) биологического процесса является последовательностью кинетических изображений радиоактивного индикатора и в котором фармакокинетическая модель (42) содержит анализ кинетики радиоактивного индикатора, использующий частевую модель для извлечения, по меньшей мере, одного кинетического параметра (43).
8. Способ по п.7, в котором биологический процесс, отображаемый с помощью изображения (47), описывается константами скорости переноса и параметрами частевой модели.
9. Способ по п.8, в котором частевая модель является двухчастевой кинетической моделью фторомизонизадола и в котором итеративный алгоритм (44) содержит оптимизацию параметров K1, k2, k3 и β двухчастевой кинетической модели фторомизонизадола.
10. Способ по п.1, в котором изображение, отображающее биологический процесс (47), выбирается от группы, содержащей параметрические изображения, функциональные изображения и молекулярные изображения.
11. Сигнальный процессор (11) для оценки изображения (30), которое отображает биологический процесс, на основе последовательности из двух или более изображений (2) биологического процесса, зарегистрированных как функция времени, при этом сигнальный процессор (11), содержит:
- устройство извлечения кинетического параметра, выполненное с возможностью извлечения, по меньшей мере, одного кинетического параметра путем применения фармакокинетической модели к последовательности из двух или более изображений биологического процесса, учитывая дополнительные данные (20), содержащие, по меньшей мере, заранее определенный диапазон кинетических параметров,
- устройство оценки изображения, выполненное с возможностью применения итеративного алгоритма, чтобы прийти к модифицированной последовательности изображений биологического процесса на основе, по меньшей мере, одного кинетического параметра, и
- генератор изображений, выполненный с возможностью оценки изображения (30), которое отображает биологический процесс на основе модифицированной последовательности изображений биологического процесса.
12. Устройство (10) для оценки изображения, содержащее сигнальный процессор (11) по п.11.
13. Система для оценки изображения, содержащая:
- сканер (1), выполненный с возможностью регистрации последовательности из двух или более изображений (2) биологического процесса как функции времени,
- сигнальный процессор (11) по п.11, при этом сигнальный процессор (11), функционально соединен со сканером (1) для приема последовательности из двух или более изображений (2) биологического процесса (2), зарегистрированных как функция времени, и
- дисплей (12), функционально соединенный с сигнальным процессором (11) для показа изображения (30), отображающего биологический процесс.
14. Считываемый компьютером носитель данных, содержащий исполняемую компьютером управляющую программу, которая при исполнении сигнальным процессором предписывает процессору выполнение способа оценки изображения по пп.1-10.
