Быстрая оценка рассеяния при реконструкции посредством позитронно-эмиссионной томографии

Использование: для ядерной медицинской визуализации. Сущность изобретения заключается в том, что устройство обработки изображений содержит процессор моделирования рассеяния, который обрабатывает измеряемые синограммы, сгенерированные из данных визуализации, полученных для субъекта визуализации посредством устройства визуализации, чтобы получить синограмму рассеяния, которая характеризует форму вклада рассеяния. Процессор масштабирования рассеяния использует моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы определять фракцию рассеяния, и масштабирует синограмму рассеяния для того, чтобы генерировать масштабированную синограмму рассеяния, которая совпадает с вкладом рассеяния на измеряемой синограмме. Процессор реконструкции реконструирует данные визуализации в представление изображения с использованием масштабированной синограммы рассеяния для коррекции рассеяния. Технический результат: повышение качества изображения. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 5 ил.

 

Настоящий документ относится к области диагностической визуализации. Она находит конкретное применение в ускорении оценки рассеяния в сканере ядерной медицины и описана с конкретной ссылкой на него. Однако следует понимать, что она также находит применение в других сценариях использования и не обязательно ограничена указанным выше применением.

В сканерах ядерной медицинской визуализации, например сканерах позитронно-эмиссионной томографии (PET), типично 30% или больше обнаруживаемых совпадающих событий сталкиваются с рассеянием по меньшей мере один раз во время визуализации. Точная оценка количества рассеяния имеет значение при реконструкции ядерных медицинских изображений. Чаще всего при коммерческой реконструкции PET изображений используют способ моделирования одного рассеяния (SSS) для того, чтобы оценивать вклад рассеяния. Способ точен, когда большинство событий рассеяния представляют собой однократное рассеяние. Однако когда пациент крупнее, многократное рассеяние может вносить вклад в большую часть всех событий рассеяния. Следовательно, SSS более не является точным. Однако через моделирование способом Монте-Карло показано, что общая форма вклада рассеяния не изменяется значительно при добавлении множества рассеяний. Следовательно, SSS следует масштабировать для того, чтобы компенсировать вклад многократного рассеяния.

При реконструкции PET изображений типичный способ оценки коэффициента масштабирования для SSS представляет собой аппроксимацию «хвостовой» части SSS синограммы к измеряемой синограмме, где хвост относится к части синограммы, соответствующей внешней части визуализируемого объекта. В способе допускают, что хвостовая часть в измеряемых данных включает только вклад событий рассеяния. Это допущение справедливо для менее крупных пациентов, когда хвост доступен, и содержит в себе достаточно счетов. Однако при сканировании более крупного пациента хвостовая часть уменьшается в размере или исчезает (усекается). В случае, когда хвостовая часть меньшего размера или исчезает, аппроксимация хвоста может иметь значительную ошибку. Как видно на Фиг. 1, получаемое изображение 2 для крупного пациента типично страдает от чрезмерного вычитания рассеяния около областей 4 высокой концентрации.

Другой подход для точной оценки рассеяния состоит в том, чтобы осуществлять полное моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы получать формы как от первичного вклада, так и от вклада рассеяния. Это требует значительного количества вычислений и, следовательно, является слишком медленным для коммерческой системы ядерной медицинской визуализации.

Настоящий документ предоставляет новые и усовершенствованные способы и системы, в которых преодолены указанные выше проблемы и другое.

В соответствии с одним аспектом предоставлено устройство обработки изображений. Устройство обработки изображений представляет собой процессор моделирования рассеяния, который обрабатывает измеряемые синограммы, сгенерированные по данным визуализации, полученным для субъекта визуализации посредством устройства визуализации для того, чтобы получить синограмму рассеяния, которая характеризует форму вклада рассеяния. Процессор масштабирования рассеяния использует моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы определять фракцию рассеяния и масштабирует синограмму рассеяния для того, чтобы генерировать масштабированную синограмму рассеяния, которая совпадает с вкладом рассеяния на измеряемой синограмме. Процессор реконструкции реконструирует данные визуализации в представление изображения с использованием масштабированной синограммы рассеяния для коррекции рассеяния.

В соответствии с другим аспектом предоставлен способ обработки изображений. Способ обработки изображений включает обработку измеряемых синограмм, сгенерированных из данных визуализации, полученных для субъекта визуализации посредством устройства визуализации, получение синограммы рассеяния, которая характеризует форму вклада рассеяния, определение фракции рассеяния и масштабирование синограммы рассеяния для того, чтобы генерировать масштабированную синограмму рассеяния, которая совпадает с вкладом рассеяния на измеряемой синограмме, и реконструирование данных визуализации в представление изображения с использованием масштабированной синограммы рассеяния для коррекции рассеяния.

В соответствии с другим аспектом предоставлен способ обработки изображений. Способ обработки изображений включает в себя, используя PET сканер, генерирование множества событий с помощью SSS и краткое моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы определять вероятность того, что пара обнаруживаемых событий имеет обнаруженное рассеяние, и реконструирование множества генерируемых событий в представление изображения.

Одно преимущество основано на более точной оценке вклада рассеяния в сканерах ядерной медицины.

Другое преимущество основано на более быстрой оценке рассеяния в сканерах ядерной медицины.

Другое преимущество основано на улучшенном качестве изображения и количественной точности для сканеров ядерной медицины.

Другое преимущество основано на оценке вклада рассеяния с использованием краткого моделирования способом Монте-Карло.

Другое преимущество основано на устранении аппроксимации хвоста при оценке вклада рассеяния.

Другое преимущество основано на более быстрой реконструкции изображений.

Другое преимущество основано на улучшенной пропускной способности для субъектов.

Другие дополнительные преимущества по настоящему изобретению примут во внимание специалисты в данной области при прочтении и осмыслении следующего подробного описания.

Изобретение может принимать форму различных компонентов и компоновок компонентов, а также различных этапов и последовательностей этапов. Чертежи лишь служат цели иллюстрирования предпочтительных вариантов осуществления и их не следует рассматривать как ограничение изобретения.

На Фиг. 1 представлена образцовая реконструкция PET изображений известного уровня техники с SSS оценкой рассеяния с использованием аппроксимации хвоста.

На Фиг. 2 представлена образцовая реконструкция PET изображений с SSS оценкой рассеяния с использованием масштабирования с моделированием способом Монте-Карло в соответствии с настоящим документом.

На Фиг. 3 представлена схематическая иллюстрация системы визуализации в соответствии с настоящим документом.

На Фиг. 4 представлена схематическая иллюстрация сравнения профилей из измерений и данных моделирования в соответствии с настоящим документом.

На Фиг. 5 представлена иллюстрация блок-схемы способа обработки изображений в соответствии с настоящим документом.

В настоящем изобретении используют моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы быстро получать соотношение между первичными и рассеянными парами фотонов в измеряемых PET данных для каждого конкретного пациента. Моделирование способом Монте-Карло основано на карте распределения источников и ослабления. Полученное соотношение используют для того, чтобы масштабировать синограмму, генерируемую по моделированию одного рассеяния (SSS), чтобы близко аппроксимировать масштабированную синограмму к общему рассеянию на измеряемой синограмме. Как видно на Фиг. 2, получаемое изображение 6, реконструированное с использованием SSS с коэффициентом масштабирования, полученным из краткого моделирования способом Монте-Карло, устраняет проблему чрезмерного вычитания сканера, представленную на Фиг. 1. Дополнительно, поскольку требуется только соотношение, нет необходимости для того, чтобы моделировать большое количество событий в моделировании способом Монте-Карло, и, следовательно, ограничено необходимое дополнительное время вычислений. Таким образом, более точную коррекцию рассеяния при PET реконструкции осуществляют для всех различных размеров визуализируемого объекта без значительного увеличения времени вычислений.

Со ссылкой на Фиг. 3, мультимодальная система 10 содержит первую систему визуализации, например функциональную модальность, предпочтительно систему 12 ядерной визуализации, и вторую систему визуализации, например анатомическую модальность, такую как сканер 14 компьютерной томографии (CT). CT сканер 14 содержит невращающийся портал 16. Рентгеновскую трубку 18 устанавливают на вращающийся портал 20. Канал 22 определяет область 24 исследования CT сканера 14. Массив детекторов 26 излучения располагают на вращающемся портале 20 для того, чтобы принимать излучение от рентгеновской трубки 18 после того, как рентгеновские лучи пересекают область 24 исследования. Альтернативно, массив детекторов 26 может быть расположен на невращающемся портале 16. Конечно, также предусмотрены магнитный резонанс и другие модальности визуализации.

Система 12 функциональной или ядерной визуализации в проиллюстрированном варианте осуществления, содержит сканер 30 позитронно-эмиссионной томографии (PET), который можно устанавливать на направляющих 32 для того, чтобы содействовать доступу к пациенту. Конечно, также предусмотрены SPECT, CT, ядерная медицинская визуализация, функциональная магнитно-резонансная визуализация (fMRI) и другие модальности визуализации. Направляющие 32 идут параллельно продольной оси опоры или кушетки 34 субъекта, таким образом позволяя CT сканеру 14 и PET сканеру 12 формировать закрытую систему. Двигатель и привод 36 предоставлены для того, чтобы перемещать PET сканер 12 в и из закрытого положения. Детекторы 38 расположены вокруг канала 40, который определяет область 42 исследования. В проиллюстрированной PET системе детекторы 38 располагают в стационарном кольце, несмотря на то, что вращающиеся головки также предусмотрены. В SPECT системе детекторы 38 типично встраивают в отдельные головки, которые устанавливают для вращательного и радиального движения относительно пациента. Двигатель и привод 44 или тому подобное обеспечивает продольное движение и вертикальную корректировку опоры субъекта 34 в областях 24 исследования, 42. Также предусмотрены установленные CT и PET системы в единой закрытой совместно используемой системе с общей областью исследования.

Продолжая со ссылкой на Фиг. 3, опору субъекта 34, которая несет субъекта, перемещают в область 24 исследования CT сканера 14. CT сканер 14 генерирует данные ослабления излучения, которые затем использует процессор 60 реконструкции ослабления для того, чтобы реконструировать данные ослабления излучения в карту ослабления, которую хранят в памяти 62 карты ослабления.

Опора пациента 34 перемещает субъекта в PET сканер 12 в положении, которое геометрически и механически определяют как являющееся таким же, как визуализированное положение в области 24 CT визуализации. Перед началом PET сканирования субъекту делают инъекцию радиофармацевтического средства. При PET сканировании пару гамма-лучей получают с помощью события позитронной аннигиляции в области 42 исследования, и они перемещаются в противоположных направлениях. Когда гамма-луч сталкивается с детекторами 38, регистрируют местоположение детекторного элемента, где произошло столкновение, и время столкновения, триггерный процессор 52 осуществляет мониторинг энергетических всплесков в каждом детекторе 38, например, интегральной площади под импульсом, характеристики энергии гамма-лучей, генерируемых радиофармацевтическим средством. По энергии или интегральной площади каждое событие идентифицируют как нерассеянное событие или событие рассеяния. Триггерный процессор 52 проверяет часы 54 и создает отметки времени для каждого обнаруживаемого гамма-луча с использованием времени отметки приема переднего фронта. При PET визуализации отметку времени, оценку энергии и оценку местоположения детектора сначала использует процессор 56 верификации событий для того, чтобы определять, имеет ли место совпадающее событие. Принятые пары совпадающих событий определяют линии ответа (LOR). Когда процессор 56 верификации событий верифицирует пару событий, LOR переходит в буфер 58 хранения событий с их отметками времени и сохраняет в списке в буфере 58 хранения событий в качестве данных события, т.е. в виде данных в режиме списка.

Процессор 64 реконструкции синограммы реконструирует верифицированные пары в представление изображения субъекта. В одном из вариантов осуществления процессор 64 реконструкции синограммы преобразует верифицированные пары в синограммы и осуществляет доступ к данным ослабления, хранимым в памяти 62 карты ослабления, и реконструирует синограммы в скорректированную по ослаблению карту распределения источников. Скорректированную по ослаблению карту распределения источников хранят в памяти 66 карты источников. Также предусмотрено, что можно использовать другие алгоритмы реконструкции, включая алгоритмы, работающие непосредственно с данными в режиме списка, такими как максимизация ожидания упорядоченных поднаборов в режиме списка (OSEM) и реконструкция в режиме списка с реконструкцией по времени пролета (TOF), и т.д.

Процессор 68 моделирования рассеяния использует определяемую карту распределения источников и карту ослабления для того, чтобы генерировать форму синограммы рассеяния. Процессор 72 масштабирования рассеяния также использует определяемую карту распределения источников и карту ослабления для того, чтобы генерировать соотношение вклада рассеяния с использованием краткого моделирования способом Монте-Карло. В одном из вариантов осуществления моделирование способом Монте-Карло осуществляют до тех пор, пока не стабилизируется вычисляемое соотношение. Когда соотношение становится стабильным, моделирование способом Монте-Карло можно заканчивать, чтобы снижать время обработки. SSS синограмму масштабируют для того, чтобы определять масштабированную синограмму рассеяния. Процессор 74 реконструкции использует масштабированную синограмму рассеяния и реконструирует пары событий в конечное реконструированное изображение с коррекцией ослабления и рассеяния. Конечное реконструированное изображение хранят в памяти 76 изображений и отображают пользователю на устройстве 78 отображения, печатают, сохраняют для последующего использования и т.п.

В частности, данные измеряемого события (после статистической коррекции) включают первичные и рассеянные совпадающие события. Моделирование одного рассеяния (SSS) в процессоре 68 моделирования рассеяния позволяет моделировать однократное рассеяние по заданному распределению источников и соответствующей карте ослабления. Процессор 72 масштабирования рассеяния определяет коэффициент масштабирования при использовании моделирования способом Монте-Карло, используя распределение источников и соответствующую карту ослабления. В моделировании способом Монте-Карло множество пар фотонов генерируют согласно распределению источников. Траекторию каждого фотона на карте ослабления отслеживают до тех пор, пока фотон не вылетит из визуализируемого объекта. Вылетевший фотон может ударяться о детектор, и, следовательно, его обнаруживают. Совпадающее событие регистрируют, если обнаруживают оба фотона из позитронной аннигиляции. Событие помечают как первичное, если ни один из обнаруженных фотонов не рассеян. Событие помечают как событие рассеяния, если один или оба фотона столкнулись с одним или более комптоновскими рассеяниями в ослабляющей среде. Соотношение всех обнаруживаемых событий рассеяния и всех обнаруживаемых событий представляет фракцию рассеяния. Фракция рассеяния меняется с числом позитронных аннигиляций и в конечном итоге стабилизируется на определенном значении rsc. Фракция рассеяния, получаемая из моделирования способом Монте-Карло, представляет собой хорошую аппроксимацию фактической фракции рассеяния в измеряемых совпадающих событиях. Коэффициент масштабирования для SSS синограммы после этого получают с помощью следующей формулы:

где Tmeasured представляет собой общее число счетов на измеряемой синограмме и TSSS представляет собой общее число счетов в SSS синограмме. SSS синограмму масштабируют на k, чтобы получать оцененную синограмму рассеяния. Процессор 74 реконструкции использует масштабированную SSS синограмму и реконструирует конечное реконструированное изображение.

На Фиг. 4 проиллюстрированы линейные профили 80 из синограмм, полученных по измеряемым данным (после статистической коррекции), данных моделирования способом Монте-Карло, моделированных способом Монте-Карло данных рассеяния и SSS данных рассеяния после масштабирования с использованием коэффициента масштабирования, описанного выше. Как показано, (1) результат моделирования способом Монте-Карло совпадает с измеряемыми данными и (2) SSS моделирование совпадает с общим рассеянием, получаемым из моделирования способом Монте-Карло.

Триггерный процессор 52, процессор 56 верификации событий, процессор 60 реконструкции ослабления, процессор 64 реконструкции синограммы, процессор 68 моделирования рассеяния и процессор 72 масштабирования рассеяния включают процессор, например микропроцессор или другое управляемое программным обеспечением устройство, выполненное с возможностью исполнять программное обеспечение для осуществления описанных выше операций. Типично, программное обеспечение содержит постоянная память или машиночитаемый носитель для исполнения процессором. Типы машиночитаемых носителей включают в себя память, такую как привод жесткого диска, CD-ROM, DVD-ROM и т.п. Также предусмотрены другие реализации процессора. Контроллеры устройства отображения, специализированные интегральные схемы (ASIC), FPGA и микроконтроллеры представляют собой иллюстративные примеры компонентов других типов, которые можно реализовать для того, чтобы предоставлять функции процессора. Варианты осуществления можно реализовать с использованием программного обеспечения для исполнения посредством процессора, аппаратного обеспечения или некоторого их сочетания.

На Фиг. 5 проиллюстрирован способ обработки изображений. На этапе 100 данные ослабления принимают из области исследования. Карту ослабления реконструируют из принимаемых данных ослабления на этапе 102. На этапе 104 возможные события излучения принимают из области исследования. На этапе 106 принимаемым событиям присваивают отметку времени. На этапе 108 критерий верификации применяют для того, чтобы обнаруживать совпадающие события. На этапе 110 верифицированные пары совпадающих событий определяют как LOR. На этапе 112 процессор реконструкции преобразует верифицированные пары в синограммы. На этапе 114 процессор реконструкции реконструирует синограммы в скорректированную по ослаблению карту распределения источников. Процессор моделирования рассеяния использует определяемую карту распределения источников и карту ослабления для того, чтобы генерировать форму синограммы рассеяния на этапе 116. На этапе 118 процессор масштабирования рассеяния использует определяемую карту распределения источников и карту ослабления для того, чтобы генерировать соотношение вклада рассеяния с кратким моделированием способом Монте-Карло, и масштабирует синограмму рассеяния, чтобы соответствовать вкладу рассеяния на измеряемой синограмме. На этапе 120 процессор реконструкции реконструирует конечное реконструированное изображение, используя масштабированную синограмму рассеяния и измеряемые совпадающие события или синограммы.

Изобретение описано со ссылкой на предпочтительные варианты осуществления. Модификации и изменения могут приходит на ум после прочтения и осмысления предшествующего подробного описания. Подразумевается, что изобретение сконструировано как включающее в себя все такие модификации и изменения, пока они входят в объем приложенной формулы изобретения или ее эквивалентов.

1. Устройство обработки изображений, содержащее:

процессор (68) моделирования рассеяния, который обрабатывает измеряемые синограммы, сгенерированные по данным визуализации, полученным для субъекта визуализации посредством устройства (30) визуализации, чтобы получить синограмму рассеяния, которая характеризует форму вклада рассеяния;

процессор (72) масштабирования рассеяния, который использует моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы определять фракцию рассеяния, и масштабирует синограмму рассеяния для того, чтобы генерировать масштабированную синограмму рассеяния, которая совпадает с вкладом рассеяния на измеряемой синограмме; и

процессор (74) реконструкции, который реконструирует данные визуализации в представление изображения с использованием масштабированной синограммы рассеяния для коррекции рассеяния.

2. Устройство обработки изображений по п. 1, в котором процессор (72) масштабирования рассеяния осуществляет моделирование фотонных событий способом Монте-Карло по начальному распределению источников и траектории моделированных фотонных событий через карту ослабления для того, чтобы определять рассеянные фотонные события, и определяет соотношение общего числа моделированных событий рассеяния фотонов к общему числу моделированных фотонных событий, причем соотношение представляет собой фракцию рассеяния.

3. Устройство обработки изображений по п. 1, в котором процессор (74) реконструкции изначально реконструирует данные визуализации в начальное распределение источников с использованием карты ослабления, при этом процессор (72) масштабирования рассеяния выполнен с возможностью:

a) используя моделирование способом Монте-Карло, моделировать множество моделированных пар фотонных событий с помощью начального распределения источников и отслеживать траектории каждого моделированного фотонного события через карту ослабления для того, чтобы определять, сталкиваются ли оба моделированных фотонных события каждой моделированной пары фотонных событий с местоположением детектора и рассеивается ли любое моделированное фотонное событие из каждой обнаруживаемой моделированной пары фотонных событий;

b) определять соотношение (i) общего числа моделированных пар фотонных событий, которые сталкиваются с местоположением детектора и в которых одно или более из моделированных фотонных событий рассеиваются, к (ii) общему числу пар рассеянных фотонных событий, оба из которых сталкиваются с местоположением детектора, причем соотношение представляет собой фракцию рассеяния.

4. Устройство обработки изображений по п. 1, в котором

устройство (30) визуализации представляет собой гамма-камеру, и данные визуализации, полученные от субъекта визуализации посредством гамма-камеры, представляют собой данные однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT); и

процессор (74) реконструкции изначально реконструирует данные визуализации в начальное распределение источников с использованием карты ослабления, причем процессор (72) масштабирования рассеяния выполнен с возможностью:

a) используя моделирование способом Монте-Карло, моделировать множество моделированных фотонных событий с помощью начального распределения источников и отслеживать траекторию каждого моделированного фотонного события через карту ослабления для того, чтобы определять, сталкивается ли каждое моделированное фотонное событие с местоположением детектора и рассеивается ли каждое моделированное фотонное событие;

b) определять соотношение (i) общего числа моделированных фотонных событий, которые сталкиваются с местоположением детектора и рассеиваются, к (ii) общему числу моделированных фотонных событий, которые сталкиваются с местоположением детектора, причем соотношение представляет собой фракцию рассеяния.

5. Устройство обработки изображений по любому одному из пп. 2-4, в котором процессор масштабирования рассеяния дополнительно выполнен с возможностью итеративно повторять этап моделирования способом Монте-Карло и этап определения соотношения.

6. Устройство обработки изображений по любому одному из пп. 2-4, дополнительно включающее в себя:

процессор (64) реконструкции синограммы, который преобразует данные визуализации субъекта, сгенерированные посредством устройства (30) визуализации, в синограммы, причем процессор (64) реконструкции синограммы генерирует начальное распределение источников из синограмм.

7. Устройство обработки изображений по любому одному из пп. 1-4, в котором процессор (72) масштабирования рассеяния использует моделирование одного рассеяния (SSS) для того, чтобы определять форму синограммы рассеяния.

8. Способ обработки изображений, содержащий:

обработку измеряемых синограмм, сгенерированных из данных визуализации, полученных для субъекта визуализации посредством устройства (30) визуализации;

получение синограммы рассеяния, которая характеризует форму вклада рассеяния;

определение фракции рассеяния и масштабирование синограммы рассеяния для того, чтобы генерировать масштабированную синограмму рассеяния, которая совпадает с вкладом рассеяния на измеряемой синограмме; и

реконструирование данных визуализации в представление изображения с использованием масштабированной синограммы рассеяния для коррекции рассеяния.

9. Способ по п. 8, в котором определение фракции рассеяния включает в себя:

моделирование фотонных событий способом Монте-Карло по начальному распределению источников и прохождению моделированных фотонных событий через карту ослабления для того, чтобы определять рассеянные фотонные события и определять соотношение общего числа рассеянных моделированных фотонных событий к общему числу моделированных фотонных событий.

10. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя изначальное реконструирование данных визуализации в начальное распределение источников с использованием карты ослабления, при этом определение фракции рассеяния включает в себя:

моделирование множества моделированных пар фотонных событий способом Монте-Карло, используя начальное распределение источников, и отслеживание траектории каждого моделированного фотонного события через карту ослабления для того, чтобы определять, сталкиваются ли оба моделированных фотонных события каждой моделированной пары фотонных событий с местоположением детектора и рассеивается ли любое моделированное фотонное событие из каждой обнаруживаемой моделированной пары фотонных событий; и

определение соотношения (i) числа моделированных пар фотонных событий, которые сталкиваются с местоположением детектора и в которых рассеивается одно или более фотонных событий, (ii) общего числа пар рассеянных фотонных событий, оба из которых сталкиваются с местоположением детектора, причем соотношение представляет собой фракцию рассеяния.

11. Способ по п. 8, в котором данные визуализации представляют собой данные однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT), причем процессор реконструкции изначально реконструирует SPECT данные визуализации в начальное распределение источников с использованием карты ослабления, при этом масштабирование рассеяния включает в себя:

моделирование множества моделированных фотонных событий способом Монте-Карло, используя начальное распределение источников, и отслеживание траектории каждого моделированного фотонного события через карту ослабления для того, чтобы определять, сталкивается ли каждое моделированное фотонное событие с местоположением детектора и рассеивается ли каждое моделированное фотонное событие; и

определение соотношения числа моделированных фотонных событий, которые сталкиваются с местоположением детектора и рассеиваются, к общему числу моделированных фотонных событий, которые сталкиваются с местоположением детектора, причем соотношение представляет собой фракцию рассеяния.

12. Способ по любому одному из пп. 9-11, дополнительно включающий в себя повторение этапов моделирования способом Монте-Карло и определения соотношения до тех пор, пока соотношение не стабилизируется, и после этого масштабирование синограммы рассеяния.

13. Способ по любому одному из пп. 8-11, дополнительно включающий в себя определение формы вклада рассеяния с использованием моделирования одного рассеяния (SSS).

14. Способ обработки изображений по любому одному из пп. 8-11, дополнительно включающий в себя:

генерацию карты ослабления по данным ослабления излучения.

15. Постоянный машиночитаемый носитель, который содержит компьютерную программу, которая управляет одним или более процессорами для того, чтобы осуществлять способ по любому одному из пп. 8-11.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области обработки изображений. Система дополнения удаленно обслуживаемого приложения содержит первое приложение, выполняемое в одной или более вычислительных системах для генерирования серии оригинальных наборов кадров с данными об элементе изображения для визуализации графических изображений, связанных с выполнением первого приложения; и второе приложение, выполняемое в одной или более вычислительных системах, для обнаружения наличия одного или более ключевых графических изображений в серии оригинальных наборов кадров с данными об элементе изображения, посредством первого обнаружения наличия части указателя заданной конфигурации элементов изображения и, затем, выполнения фокусированного поиска заданной конфигурации элементов изображения внутри окрестности обнаруженной части указателя заданной конфигурации элементов изображения.

Изобретение относится к области гидрометеорологического моделирования и может быть использовано для создания картосхем распределения твердых атмосферных осадков.

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – обеспечение упрощения обработки изображений с веб-страниц посредством переключения текущего интерфейса на основной интерфейс режима изображения.

Изобретение относится к области хранения двухмерных объектов. Технический результат – обеспечение сокращения требуемых ресурсов памяти посредством сохранения ссылки на общую часть периметра.

Изобретение относится к области совместного использования данных. Технический результат – обеспечение совместного использования данных изображений при выполнении рендеринга изображений.

Изобретение относится к области термометрии и может быть использовано для создания тепловой карты. Предложен способ и система для создания тепловой карты, представляющей множество объектов.

Изобретение относится к формированию медицинских изображений. Техническим результатом является повышение точности реконструкции изображений.

Изобретение относится к области анализа и отображения измерительной информации в вычислительных системах. Технический результат заключается в увеличении полноты графического представления измерительной информации за счет увеличения числа отсчетов для отображения измерительной информации и дополнительного графического представления математических характеристик измерительной информации.

Изобретение относится к компьютерной томографии (CT), в частности к коррекции изображений, получаемых с помощью CT. Способ включает в себя этапы, на которых принимают изображение среза и множество изображений СТ-проекций.

Изобретение относится к области восстановления логической иерархии двумерных объектов. Технический результат - обеспечение восстановления логической иерархии двухмерных объектов.

Изобретение относится к обработке изображения. Техническим результатом является обеспечение возможности использования изображения, полученного в реальном времени дополнения реальности. Способ заключается в передаче данных с возможностью их воспроизведения на устройстве обработки изображения другого зарегистрированного пользователя, причем получают сигнал изображения с помощью формирователя сигнала изображения и отображают его в реальном времени с помощью дисплея, распознают объект на полученном изображении, осуществляют связывание дополнительной информации, введенной с помощью средств ввода, с образом распознанного объекта, передача данных представляет собой передачу дополнительной информации, связанной с образом распознанного объекта, с возможностью получения их на устройствах обработки изображения других зарегистрированных пользователей с использованием Интернет, получают и отображают введенную ранее с помощью устройств обработки изображения других зарегистрированных пользователей дополнительную информацию при условии наличия факта распознавания соответствующего объекта на полученном изображении, или соответствия координатам места, в котором пользователем было сделано сообщение «вывод на дисплей дополнительной информации», распознавание объектов на полученном изображении и связывание дополнительной информации с образом распознанного объекта осуществляют в реальном времени, вывод введенной ранее с помощью других устройств обработки изображений дополнительной информации осуществляют поверх изображения, полученного с выхода формирователя сигнала изображения, при этом распознавание объекта на изображении осуществляют с помощью средств вычисления устройства обработки изображения на основе сопоставления полученного изображения с хранящимися в памяти образами объектов. 8 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к способу и устройству для обработки машиночитаемой информации. Технический результат заключается в обеспечении возможности представления изображения папки, связанной с одной из программ, на экране дисплейной секции посредством операции замены изображения, соответствующего программе, представленного на экране дисплейной секции и ассоциированного с этой программой, на изображение, соответствующее папке, в ответ на прием команды генерации папки, связанной с рассматриваемой программой. Технический результат достигается за счет отображения изображения на секции отображения, причем изображение соответствует программе и представляет собой изображение, связанное с программой, при этом заданная операция на изображении вызывает выполнение обработки и замены изображения, отображаемого в положении нахождения изображения, соответствующего программе и связанного с программой, изображением, соответствующим папке, в ответ на прием команды генерации папки, связанной с программой, причем изображение представляет собой изображение, связанное только с указанной программой, и отображения изображения, соответствующего программе и связанного с программой, на секции отображения в ответ на прием заданной операции над изображением. 3 н.п. ф-лы, 13 ил.

Изобретение относится в обработке изображений. Технический результат заключается в обеспечении возможности определения содержащих документ фрагментов цифрового изображения. Такой результат достигается тем, что определяются контуры на цифровом изображении, выявленные контуры делятся на четыре множества контуров, соответствующих четырем различным сторонам в исходном цифровом изображении, на основе этих контуров строятся гипотезы о краях или границах фрагмента цифрового изображения, содержащего документ, и выполняется оценка гипотез для выбора гипотез с самыми высокими оценками для представления границ фрагмента цифрового изображения, содержащего документ, в исходном полученном цифровом изображении. 3 н. и 19 з.п. ф-лы, 48 ил.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам формирования изображений, в частности, для удаления артефактов от генератора электромагнитного поля из трехмерного снимка. Способ содержит этапы, на которых перед операцией определяют характеристики артефактов от генератора электромагнитного поля по диапазону угловых позиций источника и детектора рентгеновского излучения, во время операции определяют позицию генератора электромагнитного поля относительно источника и детектора рентгеновского излучения; и удаляют охарактеризованные перед операцией артефакты для определенной относительной позиции генератора электромагнитного поля из текущего рентгеновского изображения. Система содержит процессор, запоминающее устройство и программу команд, закодированных в запоминающем устройстве и исполняемых процессором. В систему входит машиночитаемое устройство хранения, имеющее закодированную на нем, исполняемую компьютером программу команд. Использование изобретений позволяет снизить число артефактов при воссоздании изображения. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области обработки графических объектов приложения для отображения на экране электронных устройств. Технический результат – организация экрана интерфейса электронного устройства. Способ организации экрана интерфейса электронного устройства. Экран является одним из множества экранов, отображаемых с помощью модуля ввода-вывода электронного устройства. Способ включает в себя: определение типа содержимого ресурса, связанного с ресурсом, который связан с графическим элементом ресурса, который будет использован для отображения в рамках одного из множества экранов; определение типа содержимого первого экрана из множества экранов электронного устройства, тип содержимого первого экрана связан исключительно с первым экраном из множества экранов; определение типа содержимого второго экрана из множества экранов электронного устройства, тип содержимого второго экрана связан исключительно со вторым экраном из множества экранов, тип содержимого второго экрана отличается от типа содержимого первого экрана; в ответ на соответствие типа содержимого ресурса одному из типов содержимого первого или второго экрана, связывание графического элемента ресурса с соответствующим первым экраном или вторым экраном. 2 н. и 29 з.п. ф-лы, 10 ил.

Изобретение относится к области защитных устройств для проецирования синтетических изображений. Технический результат – обеспечение проецирования определяемых точкой обзора изображений за счет формирования слоя другого изображения. Защитное устройство для проецирования изображений включает набор фокусирующих элементов и по меньшей мере один слой изображения, которые вместе проецируют другое изображение, причем по меньшей мере один слой изображения состоит из множества отдельных оцифрованных областей, причем каждая область составляет идентичное подмножество оптических отпечатков каждого фокусирующего элемента, и области являются отдельными, и каждая точка в каждом подмножестве является ближайшей к соответствующему фокусирующему элементу, а каждая область разделяется на ряд отдельных пикселей, равных количеству изображений, причем каждое изображение подвергается цифровой обработке, количество пикселей в каждом подвергнутом цифровой обработке изображении является равным общему количеству фокусирующих элементов, пиксели в каждом обработанном изображении распределяются до одного и того же месторасположения в пределах каждой оцифрованной области. 9 н. и 12 з.п. ф-лы, 40 ил.

Группа изобретений относится к медицинской визуализации, а именно к позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ). Система ПЭТ содержит память, сконфигурированную с возможностью непрерывной записи обнаруживаемых совпадающих пар событий, обнаруживаемых ПЭТ-детекторами, опору субъекта для поддержки субъекта и перемещения в режиме непрерывного движения через поле видения ПЭТ-детекторов, группирующий блок для группировки записанных совпадающих пар в каждый из множества пространственно ограниченных виртуальных кадров на основании времяпролетной информации, при этом обнаруженные события некоторых из обнаруженных совпадающих пар событий расположены в двух разных виртуальных кадрах, и группирующий блок распределяет совпадающую пару событий одному из двух виртуальных кадров, и блок реконструкции сгруппированных совпадающих пар каждого виртуального кадра в изображение кадра и объединения изображений кадров в общее удлиненное изображение. Способ ПЭТ содержит этапы, на которых перемещают субъект на опоре субъекта непрерывно через поле видения ПЭТ-детекторов, группируют записанные совпадающие пары событий в каждый из множества пространственно ограниченных виртуальных кадров на основании времяпролетной информации, при этом этап группирования включает в себя этап, на котором распределяют совпадающие пары одному из двух виртуальных кадров там, где обнаруженная совпадающая пара событий находится в двух разных виртуальных кадрах, реконструируют сгруппированные совпадающие события каждого виртуального кадра в общее удлиненное изображение. Система времяпролетной ПЭТ содержит решетку ПЭТ-детекторов, которая обнаруживает и записывает совпадающие события в режиме списка, опору субъекта, один или более процессоров, сконфигурированных с возможностью группировки записанных совпадающих пар событий в один из множества пространственно ограниченных виртуальных кадров, когда совпадающие события одной из совпадающих пар событий сгруппированы в смежные виртуальные кадры, распределения указанных обоих совпадающих событий общему виртуальному кадру на основании времяпролетной информации, реконструкции изображения кадра из каждого виртуального кадра и объединения изображений кадра в непрерывное удлиненное изображение. Использование изобретений позволяет получить распределенную реконструкцию данных в режиме списка при непрерывном движении стола. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к способу и системе для беспроводной передачи информации между устройствами. Технический результат заключается в обеспечении совместного использования информации с использованием внешнего устройства ввода без необходимости подключения между первым и вторым устройствами, даже если размер памяти устройства ввода недостаточен, и достигается за счет того, что способ включает: прием выбора, выполняемого внешним устройством ввода, целевой информации, отображаемой на первом устройстве; извлечение целевой информации, соответствующей выбору, выполняемому внешним устройством ввода; и передачу информации, соответствующей целевой информации, внешнему устройству ввода, причем при передаче информации обнаруживают размер информации, соответствующей целевой информации; если размер информации, соответствующей целевой информации, больше емкости хранилища внешнего устройства ввода, передают только метаданные, соответствующие целевой информации, причем метаданные, соответствующие целевой информации, содержат информацию, используемую для передачи целевой информации от внешнего устройства хранения на второе устройство. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 33 ил.

Группа изобретений относится к технологиям воспроизведения изображений. Техническим результатом является устранение искажения цветопередачи при воспроизведении изображений. Предложен способ воспроизведения изображений. Способ содержит этап, на котором получают воспроизводимое изображение после приема команды на его отображение. Далее определяют область изображения, состоящую по меньшей мере из трех смежных монохромных областей на воспроизводимом изображении. Причем каждая монохромная область состоит из множества пикселей с одинаковым кодом цвета, расположенных в смежных позициях. А также определяют искомый код цвета в соответствии с заданным алгоритмом, используя коды цвета монохромных областей в области изображения, если разница в кодах цвета между двумя смежными монохромными областями в области изображения меньше пороговой величины. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 11 ил.

Изобретение относится к области радиотехники. Технический результат – обеспечение восстановления изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов за счет моделирования изображений в виде случайных полей на основе стохастических дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка. Способ моделирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов заключается в разработке моделей восстанавливаемого изображения, причем в качестве математической модели восстанавливаемого радиолокационного изображения используют стохастические дифференциальные уравнения в частных производных второго порядка, которые позволяют описать различные по характеру изображения, а также определить связь между типом изображения и вероятностными характеристиками моделей за счет аппроксимации статистической корреляционной функции реальных изображений определенного типа подходящим аналитическим выражением для корреляционных функций разработанных моделей, причем полученную априорную корреляционную функцию модели используют в качестве параметра регуляризации при решении задачи оптимального восстановления изображений. 13 ил., 1 табл.

Использование: для ядерной медицинской визуализации. Сущность изобретения заключается в том, что устройство обработки изображений содержит процессор моделирования рассеяния, который обрабатывает измеряемые синограммы, сгенерированные из данных визуализации, полученных для субъекта визуализации посредством устройства визуализации, чтобы получить синограмму рассеяния, которая характеризует форму вклада рассеяния. Процессор масштабирования рассеяния использует моделирование способом Монте-Карло для того, чтобы определять фракцию рассеяния, и масштабирует синограмму рассеяния для того, чтобы генерировать масштабированную синограмму рассеяния, которая совпадает с вкладом рассеяния на измеряемой синограмме. Процессор реконструкции реконструирует данные визуализации в представление изображения с использованием масштабированной синограммы рассеяния для коррекции рассеяния. Технический результат: повышение качества изображения. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 5 ил.

Наверх