专利名称：对病人体内的药物传播建模的系统和方法
对病人体内的药物传播建模的系统和方法本发明专利申请是国际申请日为2005年11月16日、申请号为200580038906. 1、 题为“确定病人传输函数并对药物注射的病人响应进行建模的系统和方法”的中国发明专利申请的分案申请。相关申请的交叉引用本申请要求2004年11月16日提交的序列号60/6 ，201的美国临时专利申请的优先权，该申请的公开内容通过引用结合于此。
背景技术：
本发明一般涉及药物在病人体内的传播的建模，尤其涉及用于成像过程的造影剂在病人体内的传播的建模。本文列举的参考文献有助于理解本发明或本发明的背景。然而，本文中包括参考文献并非旨在许可该参考文献可相对于本发明用作现有技术，且并不构成该许可。各种造影剂可注射进入病人体内，用于各种诊断和治疗成像过程，诸如X-射线过程(包括例如血管造影术、静脉造影术和尿路造影术)、计算机断层成像(CT)、磁共振成像 (MRI)、超声成像、基于光的成像和正电子发射断层扫描(PET)。例如，CT扫描仪已经成为不可或缺的现代诊断成像工具。它使对解剖结构以及一些情形中的生理过程进行2、3和4 维精确测量成为可能。对软组织、脉管系统和其它结构的成像不易用CT扫描仪实现，因为这些结构不能将X-射线微分地衰减到适当程度。为了克服这些限制，通常将吸收射线药物或不透射线药物、或造影剂注入到外周静脉循环中。用于CT成像的造影剂通常是将三个或以上的碘原子键合在苯结构内的水溶性盐。碘衰减医学成像过程中使用的能量范围内的X-射线。在进行扫描之前，计算机控制的泵或注射器将精确量的造影剂以通常从0. 5至 6ml/s (产生的压力最高达300psi)的流速注射到病人的静脉系统中。通常用于CT过程中的前载抽吸注射器的示例在例如授让给本发明受让人的美国专利No. 5，300, 031,5, 383，858 和6，652，489中公开，这些专利通过引用结合于此。现在，多探测器CT扫描仪(MDCT)允许临床医生对病人进行非并行的解剖学和生理学的诊断扫描。然而使用这种新技术，对日常应用又产生了新的挑战。虽然在容积覆盖和图像分辨率上有所突破，但是新一代CT扫描仪仍需要用含碘造影剂来实现最佳图像和诊断。此外，将扫描定时成与最佳造影剂浓度时刻一致的重要性在MDCT情形中增加。从注射系统不将药物与生理的相互作用的了解或估计结合其控制方案中的意义上说，造影剂的输送通常是开环的。注射系统精确地输送编程为具体速率的量的造影剂。 这种方法在扫描进行相当一段时间使得早期药物代谢不影响诊断扫描的质量时工作良好。 该方法在扫描的目标是对灌注，即将药物注入例如薄壁组织或可疑癌中的估计时也工作良好。扫描技术的进步使得图像能在极短的时段内(秒)获得。这种趋势与愈来愈期望产生解剖结构(类似心脏、其冠状脉管和通向心脏或来自心脏的大脉管)的容积呈现一起需要考虑造影剂的早期药物代谢动态特性和药效动态特性。理想地，因大血管中出现造影剂产生的衰减曲线较佳地在病人多个部位上均衡(平坦)并充分相似，以便于容积呈现和准确诊断，并且是在定时于感兴趣部位中最佳造影剂浓度时刻进行的成像扫描。成像和其它过程中对不同病人的剂量要求的差异已经被认识到。例如，授让给本发明受让人的美国专利No. 5，840，026公开了使用注射之前或注射期间获得的病人具体数据来对病人定制注射的装置和方法。虽然基于病人差异的医学成像过程的剂量要求差异已经被认识到，但是常规医学成像过程仍在医学成像过程中继续使用预定剂量或用于注射造影剂的标准传输协议。考虑到包括MDCT扫描仪的近来可用CT扫描仪的扫描速度增加，单相注射在使用这种快速扫描的领域中比二相注射占优。虽然使用固定的传输协议(无论是单相、二相还是多相)简化了过程，但是在相同的协议下向不同病人提供相同剂量的造影剂可产生图像对比度和质量都极其不同的结果。此外，通过引入最新的MDCT扫描仪，临床实践中以及CT文献中的一个未决问题是用于单片、螺旋扫描仪的标准造影剂协议是否能很好地移用于使用MDCT机器的过程。参见F. Cademartiri和G. Luccichenti等人2004年在 Semin Ultrasound CT MR的25(1)卷2-16页上发表的‘Sixteen-row multislice computed tomography :basic concepts,protocols,and enhanced clinical applications(ΙΘ^Τ^ 片计算断层造影术基本概念、协议和增强式医疗应用)”。一些研究已尝试在CT血管造影(CTA)过程中对注入过程进行定量分析，以改进并预计动脉增强。例如，Bae及其同事开发了造影剂行为的药物代谢动力(PK)和动态模型，并求解了耦合微分方程系统来寻找导致最均勻动脉增强的驱动函数。K. Τ. Bae, J. P. Heiken 禾口 J. A. Brink 的“Aortic and hepatic contrast medium enhancement at CT. Part I. Prediction with a computer model (用计算机模型进行 CT 第 I 部分预计时主动脉和肝脏造影剂的增强)”，Radiology，207卷647-55页，1998年；K. T. Bae的 "Peak contrast enhancement in CT and MR angiography :when does it occur and why ？ Pharmacokinetic study in a porcine model (CT 和 MR 血管造影术中的造影剂峰值增强何时发生和为什么？以猪为模型的药物代谢动态特性研究)”，Radiology, 227 卷 809-16 页，2003 年；K. T. Bae 等的"Multiphasic Injection Method for Uniform Prolonged Vascular Enhancement at CT Angiography -Pharmacokinetic Analysis and Experimental Porcine Method(CT血管造影术中用于均勻延长脉管增强的多相注射法药物代谢动态特性分析和试验用猪法)”，Radiology, 216卷872-880页，2000年，美国专利 No. 5，583，902，5，687，208，6，055，985，6，470，889 和 6，635，030，它们的公开内容通过引用结合于此。由Bae等人阐述的简化房室模型的微分方程组的逆解表示指数减小的造影剂流速可导致CT成像过程中的最佳/固定增强。Bae的用于派生均勻图像增强的Hi方法依赖于对临床医生而言并非轻易可用的许多生理参数，诸如中枢血容量、扩散速率和心输出量。不具有心输出量的明确测量值是 Bae方法的一个重大缺点，虽然尝试基于病人年龄、体重和身高来近似该值。此外，未考虑 I3K模型在控制器框架中的实现。由I3K模型的反解所计算的注射分布(profile)是在不进行主要更改的情况下CT电动注射器所不容易实现的分布。此外，Bae的Hi模型未考虑搏动血流、脉管柔度和局域血液/造影剂参数(即粘度)。Fleischmarm及其同事将心脏血管生理学与造影剂动态特性视为“黑盒子”，并通过用一次快速推注的造影剂(近似单位脉冲)强制该系统来确定其脉冲响应(impulse response) 0在该方法中，对脉冲响应进行傅立叶变换并控制该变换函数估算以找到最佳注身寸轨道° D. Fleischmann 禾口 K. Hittmair 的“Mathematical analysis of arterial enhancement and optimization of bolus geometry for CT angiography using the discrete Fourier transform(使用离散傅里叶变换对CT血管造影术的动脉增强和推注团块几何形状最优化的数学分析)”，J. ComputAssist Tomogr, 23卷474-84页，1999年，其公开内容通过引用结合于此。造影剂的用法通常是单相的-在一流速下为100至150mL的造影剂，这导致不均勻增强曲线。例如,参照上述D. Fleischmann和K. Hittmair的文献；以及K. T. Bae的“Peak contrast enhancement in CT and MR angiography :when does it occur and why ？ Pharmacokinetic study in a porcine model (CT和MR血管造影术中的峰值造影增强何时出现以及为什么出现？猪模型中的药物代谢动态特性研究)”，Radiology，227卷809-16 页，2003年，这些文献通过引用结合于此。Fleischmarm和Hitmmair提出了一种旨在优化大动脉成像的、尝试将造影剂的用法调节成适于单个病人的二相注射的方案。控制CT造影剂出现的一根本困难是高渗性药物很快地从中央血室扩散。此外，造影剂与不含造影剂的血液混合并被稀释。造影剂的混合和稀释由如图1例示的峰值增强和扭曲增强曲线反映。Fleischmann禁止造影剂的一次少量注射(测试注射)(％il/s下的16ml造影剂) 在诊断扫描之前进行。动态增强扫描在感兴趣的脉管上进行。所得的经处理扫描数据(测试扫描)被解释成病人/造影剂系统的脉冲响应。Fleischmarm通过将测试扫描的傅立叶变换除以测试注射的傅立叶变换而得到病人传输函数的傅立叶变换。假设该系统是线性时间不变(LTI)系统且期望输出时域信号为已知(预定增强水平下的平坦诊断扫描)， Fleischmann通过将期望输出的频域表示除以病人传输函数的频域表示而得到所输入的时间信号。Fleischmarm的方法希望在于它基于已知测试注射得到病人的表示的事实。因为 Fleischmarm等人的方法计算由于注射系统限制(例如，流速限制)而实际上不能实现的输入信号，所以必须对所计算的连续时间信号进行截短并近似。因为由该步骤引入的不精确， 所以所计算的理想化输入轨道不是最佳的。此外，不清楚线性假设是否对所有病人和病理成立。最终，也不清楚由他的方法所产生的增强曲线是否比由简单二相注射所产生的增强曲线更加均勻。对于除了造影剂之外的药物，也已经开发了不同的模型。例如，Fisher和Teo的 “Optimal insulin infusion resulting from a mathematical model of blood glucose dynamics(因血糖动态特性的数学模型导致的最佳胰岛素输注)”，IEEE Trans Biomed Eng, 36 (4)卷479-486页，1989年，该文献通过引用结合于此，它模拟葡萄糖和胰岛素的动态特性、旨在产生最佳胰岛素输注参数。他们通过应用二次型性能标准并求解代数黎卡提 (Ricatti)方程而将该问题处理成经典优化问题。他们发现与胰岛素注射的恒量输注、次最优控制和无调节相比脉冲控制是最佳方法。Jacobs 的“Algorithm for optimal linear model-based control with application to pharmacokinetic model-driven drug delivery(基于最优线f生模型白勺控制算法及其在药物代谢动态特性模型驱动的药物输送中的应用)”，IEEE Trans Biomed Eng, 37(1)卷107-109页，1990年，提出了与实际药物处理并行地设置了药物模型、用于麻醉药物调节的控制算法，该文献通过引用结合于此。临床医生确定目标血浆浓度。
Wada 禾口 Ward 的"The hybrid model :a new pharmacokinetic model for computer-controlled infusion pumps (混合模型用于计算机控制输液泵的新药物代谢动态特性模型)”，IEEE Trans. Biomed Eng,41 (2)卷 134-142 页，1994 年，导出了与 Bee 采用的方法类似的3室药物代谢动态特性模型，并将其用于混合控制方案中以尝试调节麻醉药物的血浆浓度(负载稀释upload alienating)，该文献通过引用结合于此。他们尝试模拟造影剂通过血流的再循环效应，其中他们通过将传输延迟插入到其模拟中而对血流进行模拟。他们能够产生预测误差小于5%的模拟。Wada 禾口 Ward 的"Open loop control of multiple drug effects in anesthesia(麻醉时多种药物效应的开环控制)”，IEEE Trans. Biomed Eng，42(7)卷 666-677页，1995年，也将其混合药物代谢动态特性(PK)模型用于控制麻醉药物的多种效应，该文献通过引用结合于此。他们的控制方案需要麻醉师设定允许的副作用水平(表示为血浆浓度)。Neatpisarnvanit 禾口 Boston 的"Estimation of plasma insulin from plasma glucose(根据血浆葡萄糖估算血浆胰岛素)”，IEEE Trans Biomed Eng，49(ll)卷 1253-1259页，2002年，应用递归最小二乘数估算法来预测葡萄糖和胰岛素的血浆浓度，该文献通过引用结合于此。他们的方法产生7个病人中有6个体内的葡萄糖和胰岛素的血浆水平匹配(实验数据通过静脉内葡萄糖容耐测试)的预测，且有利地是相符的。Gentilini 等人的"A new paradigm for the closed-loop intraoperative administration of analgesics in humans (止痛剂在手术中对人体的闭环用药的新范例)”，IEEE TranBiomed Eng, 49 (4)卷289-299页，2002年，提出了用于通过计算机控制的输注泵控制麻醉药阿芬太尼(alfentanil)的血浆浓度的模型预测控制(MPC)法，该文献通过引用结合于此。该药物代谢动态特性模型是描述人体内麻醉药物分布的3-室模型。控制器依赖于根据平均动脉压力的测量值和并行运行的Hi模型估算药物的血浆浓度的观察员。Gentilini等人对最大浓度设定限制以防止过量。他们也滤除平均动脉压力测量值中的扰动、并允许控制器取决于病人的状态(即低血压对高血压)更快或更慢运行。
发明内容
本发明提供便于确定/建立或调节病人传输函数、或病人对药物注射的响应的模型(或模型参数)的一般改进装置、系统和方法。病人传输函数或模型可例如基于在过程开始之前从测试注射和/或该过程中的反馈已知或测量的信息，以改进或优化药物传输(例如，一个或多个感兴趣部位中的造影剂浓度)。在一个方面中，本发明提供使用注射器系统将造影增强液输送给病人的方法，包括基于病人具体数据确定该病人的至少一个病人传输函数，该至少一个病人传输函数对给定输入提供时间增强输出；确定期望时间增强输出；使用该至少一个病人传输函数来确定注射过程输入；以及至少部分地基于所确定的注射过程输入控制注射器系统。考虑注射器系统的至少一个运行限制或约束，可确定注射过程输入。至少一个病人传输函数可通过例如使用包括与病人生理参数相关的参数的系统识别模型来确定。该系统识别模型较佳地可离散化。该方法还可包括以下步骤使用病人的至少一个生理参数的估算值形成初始病人传输函数；进行注射；以及基于该注射的至少一个时间增强输出修正病人传输函数。至少一个病人生理参数可根据至少一个时间增强输出测量。该注射可以是在诊断成像过程之前进行的测试注射或在成像过程中进行的注射。因测试注射产生的时间增强输出可对至少两个不同的感兴趣部位进行测量。时间增强输出之间的至少一个差异可例如提供至少一个病人生理参数的量度。至少一个病人生理参数可以是心肺系统的参数。该至少一个病人生理参数可以是例如心输出量、一部位中的血量、速率传输项或通过延迟。在一实施方式中，第一时间增强输出可在升主动脉或降主动脉中测量，而第二时间增强输出可在肺动脉干中测量。该至少一个病人传输函数也可通过以下步骤确定收集对应于因液体注射产生的时间响应曲线的数据；以及确定描述该数据的至少一个数学模型。在一实施方式中，该数学模型不通过该数据的连续或离散时间傅立叶去卷积来确定。该模型可以是一参数模型。该模型可以是例如移动平均或自动回归移动平均。该数学模型可假设线性以及时间不变。该模型也可以是通过光谱估算技术确定的非参数模型。该光谱估算技术可以是例如Wfelch法、Bartlett法、多信号分类(MUSIC)法、或周期图(Periodogram)法。数据可在成像注射之前的至少一次测试注射期间收集。本发明的至少一个病人传输函数可用在成像注射期间收集的数据更新。如上所述，至少一个病人传输函数可至少部分地基于至少一次注射来确定。该至少一次注射可以是在诊断成像过程之前进行的测试注射。在一实施方式中，该测试注射包括造影剂注射以及之后的非造影剂注射。非造影剂可以用与在注射非造影剂之前的造影剂流速基本相同的体积流速注射。非造影剂可以是盐水。可进行一个以上的测试注射。例如，一次测试注射可只包括造影剂注射而另一次测试注射可包括造影剂注射以及之后的非造影剂注射。本发明的注射过程输入可通过使用解析解或使用数值约束优化技术确定。在一实施方式中，数值约束优化技术是加权最小二乘数值优化。注射过程输入可例如相关于一个或多个考虑而得到优化。例如，注射过程输入可被优化成使输送到病人的造影剂增强液中造影增强剂的质量最小化。适于结合本发明一起使用的造影增强剂的示例包括但不限于碘、疝和钆。造影增强液可以是例如CT造影增强液、MRI造影增强液、超声增强成像液或放射性造影增强液。在本发明一实施方式中，至少两个病人传输函数被确定且注射过程输入基于病人传输函数之一被确定。例如，第一病人传输函数可使用包括与病人生理参数有关的参数的系统识别模型确定，而第二病人传输函数可使用通过收集与因注射产生的时间增强曲线相对应的数据确定的数学模型来确定，该数学模型描述该数据。可对例如哪个病人传输函数提供给定输入与结果输出之间的最佳相关作出确定。在另一方面，本发明提供从成像过程确定至少一个病人生理参数的方法，包括对至少两个不同的感兴趣部位测量时间增强输出，以及确定时间增强输出之间的至少一个差异以提供至少一个病人生理参数的量度。该至少一个病人生理参数可以是例如心肺系统的参数。该至少一个病人生理参数可以是例如心输出量、一部位中的血容量、速率传输项或通过延迟。在一实施方式中，第一时间增强输出在升主动脉或降主动脉中测量，而第二时间增强输出在肺动脉干中测量。在再一方面中，本发明提供用于将液体输送给病人的注射器系统，包括注射器和与注射器通信连接的控制器。该控制器包括(例如，存储在与其有效连接的存储器中)根据病人具体数据对该病人确定的至少一个病人传输函数。该至少一个病人传输函数对给定输入提供时间增强输出。该控制器包括处理器(例如，数字微处理器)以使用至少一个病人传输函数对期望时间增强输出确定注射过程输入。注射过程输入可通过考虑注射器的至少一个物理限制或约束来确定。注射过程输入可例如使用解析解或数值约束优化技术来确定。数值约束优化技术可以是例如加权最小二乘数值优化。可优化注射过程输入，以例如最小化输送给病人的造影增强液中造影增强剂的质量。造影增强剂可以是例如碘、氙或钆。造影增强液可以是例如CT造影增强液、MRI造影增强液、超声增强成像液或放射性造影增强液。在另一方面中，本发明提供一成像系统，包括成像器，创建病人感兴趣部位的图像；注射器，适于注射造影剂；以及控制器，与注射器通信连接以控制该注射器。控制器包括基于病人具体数据对该病人确定的至少一个病人传输函数。该至少一个病人传输函数对给定输入提供时间增强输出。控制器也包括处理器，以使用如上所述的至少一个病人传输函数对期望时间增强输出确定注射过程输入。在本发明的若干实施方式中，在造影剂少量注射期间获得的病人响应/扫描数据的光谱分析和参数估计用于开发能够提供造影剂用法的闭合循环控制的控制范例。在一个方面，本发明提供药物液体在病人体内传播的建模方法，包括收集与因该液体注射产生的时间响应曲线相对应的数据；以及确定描述该数据的至少一个数学模型。 该数学模型可以是例如不是由该数据的连续或离散时间傅立叶去卷积确定的模型。该模型可以是诸如移动平均模型或自回归移动平均模型的参数模型。该模型也可以是包括测量数据的参数拟合的参数模型。一旦能够例如在数学模型中假设线性以及时间不变，则该模型也可以是由光谱估算技术确定的非参数模型。适当的光谱估算技术包括但不限于Welch法、Bartlett法、多信号分类(MUSIC)法或周期图法。被注射的液体可以是例如成像过程中使用的造影剂，且所收集的数据可以对应于因造影剂的注射产生的时间增强曲线。所收集的时间响应曲线或时间增强曲线的数据可在成像注射之前的至少一个测试注射期间收集。该模型也可用在成像(或其它过程)注射期间收集的数据来确定和/或更新。在一实施方式中，测试注射包括造影剂的注射以及随后的非造影剂的注射。非造影剂可以例如与该非造影剂液体注射之前的造影剂流速基本上相同的体积流速注射。该非造影剂可以是例如盐水。可进行一次以上的测试注射。在一个这样的实施方式中，一次测试注射只包括造影剂注射而另一测试注射则包括造影剂注射以及随后的非造影剂的注射。在另一方面，本发明提供控制医疗过程中使用注射器向病人注射药物液体的方法，包括收集与因该液体的注射产生的病人响应曲线相对应的数据；确定描述该数据的至少一个数学模型；以及在医疗过程中控制注射器以控制对病人的液体注射，以至少部分地基于数学模型建立病人响应。该数学模型可以是例如不通过该数据的连续或离散时间傅立叶去卷积确定的模型。
医疗过程可以是例如使用成像扫描仪的医疗成像过程，且所收集的数据可对应于因造影剂的注射产生的时间增强曲线。可控制注射器以控制对病人的造影剂注射，以至少部分地基于数学模型建立感兴趣部位的图像。也可至少部分地基于有关成像过程中病人响应的信息来控制注射器。此外，可至少部分地基于有关病人的至少一个测量生理变量的信息来控制注射器。该测量生理变量可用于改变数学模型的输出。在一实施方式中，控制注射器的步骤包括在一时刻开始注射造影剂、以及在至少部分地基于数学模型确定的第二时刻开始感兴趣部位的图像扫描。该第二时刻可基于对到达由数学模型确定的预定增强水平的时刻预测而确定。在另一方面，本发明提供一注射系统，包括注射器；以及注射器控制器，与注射器有效通信以控制注射器。该注射器控制器基于如上所述的至少一个数学模型控制液体的注射。这样，数学模型可通过收集与因造影剂注射产生的时间增强曲线相对应的数据来确定。该数学模型可以是例如不通过该数据的连续或离散时间傅立叶去卷积确定的模型。控制器可包括例如具有至少一个处理单元和至少一个存储器的计算机。存储器将用以确定数学模型的计算机程序存储其中。在再一方面，本发明提供在使用成像扫描仪的医学成像过程中控制使用注射器对病人的造影剂注射的方法，包括确定至少一个数学模型以预测因造影剂注射产生的时间增强响应；确定注射协议以通过对数学模型确定约束输入解来近似病人体内的预定时间增强响应；以及在医学成像过程中使用注射协议控制注射器以控制对病人的造影剂注射，从而建立感兴趣部位的图像。该方法还可包括由于有关成像过程中时间增强响应的反馈而改变注射协议的步骤。该方法还可包括由于有关成像过程中至少一个病人生理参数的数据而改变注射协议的步骤。在一实施方式中，确定注射协议以近似预定时间增强响应的步骤通过使用数值解算器或数值优化器来实现。对数学模型的约束输入解可受到例如注射器的至少一个操作限制所约束。对数学模型的约束输入解也可受到或可选择地受到与病人安全或舒适相关的至少一个操作限制所约束。造影剂的注射可例如在一个时刻开始，且感兴趣部位的图像扫描可在至少部分地基于数学模型确定的第二时刻开始。该第二时刻可例如基于对达到由数学模型确定的预定增强水平的时刻预测来确定。至少一个数学模型可以是基于病人具体数据的该病人的病人传输函数。该病人传输函数对给定输入提供时间增强输出。第一病人传输函数可例如通过使用包括与病人生理参数相关的参数的系统识别模型、或使用通过收集与因病人注射产生的时间增强曲线相对应的数据确定的数学识别模型来确定，其中该数学识别模型描述该数据。在另一方面，本发明提供用于实现医疗过程的系统，包括检测病人响应的感测系统；适于注射药物液体的注射器；以及与该注射器有效通信以控制该注射器的控制器。该注射器控制器基于至少一个数学模型控制液体注射。数学模型通过从感测系统收集与因液体注射产生的时间响应曲线相对应的数据来确定。数学模型可以是例如不通过该数据的连续或离散时间傅立叶去卷积确定的模型。
在另一方面，本发明提供一成像系统，包括建立病人感兴趣部位的图像的成像器；适于注射造影剂的注射器；以及与该注射器有效通信以控制该注射器的控制器。注射器控制器基于至少一个数学模型控制造影剂的注射。数学模型通过从成像器收集与因造影剂注射产生的时间增强曲线相对应的数据来确定。数学模型可以是例如不通过该数据的连续或离散时间傅立叶去卷积来确定的模型。在另一方面，本发明提供在医学过程中控制使用具有与计算机存储器通信连接的控制器的注射器对病人的药物液体注射的方法，包括收集与因液体注射产生的病人响应曲线相对应的数据；从存储在计算机存储器中的多个数学模型中选择至少一个数学模型以描述该数据；调整该模型以适于所收集的数据；以及在医疗过程中通过控制器控制注射器，以控制对病人的液体注射以至少部分地基于该数学模型建立病人响应。在再一方面，本发明提供用于建立病人感兴趣部位的图像的系统，包括用于测量感兴趣部位上病人特征的成像器件；用于对病人注射药物的注射器；也由成像器件测量的至少一个标准(或参考)部位；以及基于标准部位的测量值调整或校正感兴趣的病人部位上特征的测量值的计算算法。适当的标准部位可以在病人体外。适当的标准部位可以是病人的部位。在又一方面中，本发明提供用于建立病人体内感兴趣部位的图像的方法，包括使用成像器件测量感兴趣部位上的病人特征；对病人注射药物，用成像器件测量至少一个标准部位；以及基于标准部位的测量值校正或调整感兴趣的病人部位上特征的测量值。由本发明各个实施方式提供的益处包括但不限于用于随后图像处理的增强更一致、对于一些病人造影剂或液体负载减小、造影剂剂量增加以按需达到足够的图像对比度、 渗出发生减少、图像伪像减少、重摄次数减少、所有单片包含最佳图像对比度、观察疾病或治疗随时间的进展的扫描中的一致性增加、以及任选地成像时间更快。
本发明的其它方面以及其优点在结合附图阅读时从以下详细描述中认知，在附图中图Ia示出对于血管的造影增强CT扫描使用单相注射分布获得的典型时间增强曲线。图Ib示出对于血管的造影增强CT扫描使用双相或二相注射分布获得的典型时间增强曲线。图加表示对测试注射的一示例病人响应。图2b示出时域中病人/造影剂系统的估计脉冲响应，它通过扫描器输出的离散时间傅立叶去卷积除以使用来自上述Fleischmarm和Hittmar的数据的造影输入函数导出。图2c示出病人脉冲响应，其中h(n)来自经验，动态CT数据来自人的降主动脉中感兴趣的部位(Fleischmann 和 Hittmair，1999 年)。图3示出本发明MPC控制器架构的使用造影剂注射器改进CT图像的增强的一个实施方式。图4示出如Bae、Heiken等人在1998年发表的X-射线造影的减小Hi模型。图5示出方程O)的数值解，其中25秒的动态特性发布接近真实的再循环现象。
图6示出描述药物通过心脏血管系统以及肺部毛细血管床扩散传输的生理“混合”模型的图形表示。图7示出基于图6模型的阶数减少的模型，其中Qco表示心输出量。图8示出肺动脉水平的轴向动态CT图像，其中从中提取时间增强曲线的两个感兴趣部位(ROI)被圈出。图9示出将含盐和不含盐的20ml造影剂推注入239磅的64岁女性体内之后的动态CT时间增强曲线，其中第一曲线示出肺动脉干中的增强值，而第二曲线示出升主动脉的增强值。图10示出用于产生ftxmy方法中的分子和分母系数的信号模型。图11示出对方程(1)中h (η)采取的64点快速傅立叶变换FFT (fs = · 5Hz)。图12示出用于光谱估算的Welch法-将h(n)用作输入。图13示出对于增加阶数的估计htest(n)与源自系统的Steiglitz-McBride估算 (反复10次)的脉冲响应之间的均方差的曲线。图14示出对于不同阶数的传输函数htest (η)的Steiglitz-McBride估算曲线。图15A示出手臂静脉以及通向心脏的静脉的总图。图15B示出手臂静脉解剖结构中的若干变化。图16A示出对于第一病人的肺动脉中的相对测试增强。图16B示出对于第一病人的升主动脉中的相对测试增强。图17A示出对于第二病人的肺动脉中的相对测试增强。图17B示出对于第二病人的升主动脉中的相对测试增强。图18A示出对于一病人不用盐水冲洗的测试注射的有效注射分布。图18B示出对于一不同病人不用盐水冲洗的测试注射的有效注射分布。图19A示出本发明一般方法的流程图。图19B示出结合有例如图7模型的本发明方法的一实施方式的流程图。
具体实施例方式图1示出使用血管的单相造影增强CT扫描获得的典型时间增强曲线。单位HU是霍斯菲尔德单位(Hoimdsfield Unit)，即转化成图像中信号强度的X-射线吸收强度的量度。图IA示出在约45秒时刻的峰值增强。在许多成像过程中，时间增强曲线较佳地在指定水平附近均勻(如图IA中的粗黑线所示)。当该曲线不均勻或平坦时，非最佳图像会在这种成像过程中导致误差诊断。由于扫描技术的进步允许在更短的时间内获取图像，增强在更长时段上的均勻性在重要性方面会或多或少地降低，但是相对于造影剂注射对扫描的适当定时以及对过多造影剂或过少造影剂的避免依然重要。图IB示出通过血管的双相或二相造影增强CT扫描获得的典型时间增强曲线。该增强曲线或多或少地更平坦或更均勻。然而，平坦度的量可随病人而变化，因此仍然产生非最佳图像。图2A示出对测试注射的典型病人响应。图2B和2C示出典型病人脉冲响应。图 2B是时域的响应而图2C是如上述D. Fleischmann和K. Hittmair公开的频域中的h (η)。病人脉冲响应是通过例如频域或时域中的傅立叶去卷积从病人对测试注射的响应导出的。在图2C的注射曲线中，数据是用CT扫描仪每2秒捕捉一次。在本发明的一实施方式中，阐述了用于造影增强的模型预测控制(MPC)控制器架构。在图3所示的实施方式中，控制过程使用因测试注射产生的增强曲线来例如在采取LTI 系统时估计病人系统的多极/零模型的参数，或在如果放宽时间不变的假设则导出适当的核函数。也可以很容易地放宽线性假设。时间变化系统的一模拟示例是具有其值相对于时间和可能其它独立变量变化的电阻器和电容器的电路。通常，电路分析认为电阻和电容无论在什么时间都固定为单个值。然后，在测试注射步骤中识别的参数可被PK/PD (药物-动态特性)模型使用，该模型用于在全注射步骤中更新控制器且目标终点是例如预定义的均勻增强值。如图3所示，控制器也可接收有助于减少控制器误差的来自扫描仪的反馈信号(即增强值(EV))、或来自观察者的估计参数(即心率(HR)、血压(BP)、呼吸速率&深度、病人体重)。来自扫描仪的控制注射器的反馈在例如授让给本发明受让人的美国专利No. 6，397，098中描述，该文献通过引用结合于此。模型预测控制算法可例如实现成基于来自扫描仪的在一个时间步长中收集的瞬时增强数据来调节造影剂施用的输入轨迹。如果实际增强值与由在识别步骤中产生的模型所预测的值不同(例如，就最小二乘而言)，则控制算法可调节输入流速，以尝试在随后的时间步长中使瞬时增强值更接近由该模型预测的值。知道了根据心率监控器 (ECG)、脉冲血氧计或血压监控器获得的病人心率，可得到造影剂传播的更高保真度模型。在图3的一个实施方式中，本发明的模型通过零极点(pole-zero)建模(ARMA技术)产生对病人传输函数H(Z)的估计，并进行约束数值优化以确定将产生期望输出响应 (例如平坦增强扫描-参见图1)的输入信号(即注射协议)。或者，在给定H(Z)的估计的情况下可使用极点配置算法(pole-placement algorithm)来更好地控制输出响应。病人传输函数的结构可通过分析在临床检查期间收集的病人脉冲响应h (η)而得到确定。显而易见，还没有对病人传输函数的基础光谱内容的公开分析。ARMA建模技术可例如用于产生以下形式的有理传输函数的系数
权利要求
1.一种对药物液体在病人体内的传播建模的方法，包括(a)将药物液体注射到病人体内；(b)收集与病人血液中药物液体浓度的测量和估计中的至少一个相对应的数据；以及(c)确定描述所述数据且针对所述病人的至少一个数学模型。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述药物液体是用于成像过程中的造影剂， 且所收集的所述数据对应于因所述造影剂的注射产生的时间增强输出。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型是参数模型。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型是移动平均或自动回归移动平均的。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型假设线性和时间恒定。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型是通过光谱估算技术确定的非参数模型。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述光谱估算技术是Welch法、Bartlett 法、多信号分类(MUSIC)法或周期图法。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，数据是在成像注射之前的至少一次测试注射期间收集的。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型用在所述成像注射期间收集的数据更新。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述至少一次测试注射包括造影剂注射以及随后的非造影剂液体注射。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述非造影剂液体以与在注射所述非造影剂液体之前的造影剂流速基本上相同的体积流速注射。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述非造影剂液体是盐水。
13.如权利要求8所述的方法，其特征在于，进行一次以上的测试注射。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，一次测试注射只包括造影剂注射，而另一次测试注射包括造影剂注射以及随后的非造影剂液体注射。
15.一种在医疗过程中使用注射器控制药物液体注射到病人体内的方法，包括(a)收集与因所述药物液体的注射产生的病人响应曲线相对应的数据；(b)确定描述所述数据且针对所述病人的至少一个数学模型；以及(c)在所述医疗过程中控制所述注射器以控制所述药物液体注射到所述病人体内，以至少部分地基于所述至少一个数学模型建立病人响应。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述医疗过程是使用成像扫描仪的医疗成像过程，所述药物液体至少包括造影剂，且所收集的数据对应于因所述造影剂的注射产生的时间增强曲线，且所述注射器被控制以控制所述造影剂注射到所述病人体内，以至少部分地基于所述至少一个数学模型建立感兴趣部位的图像。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型是参数模型。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型是移动平均或自动回归移动平均的。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型假设线性或时间恒定。
20.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型是通过光谱估算技术确定的非参数模型。
21.如权利要求20所述的方法，其特征在于，所述光谱估算技术是Welch法、Bartlett 法、多信号分类(MUSIC)法或周期图法。
22.如权利要求16所述的方法，其特征在于，数据在成像注射之前的至少一次测试注射期间收集。
23.如权利要求22所述的方法，其特征在于，所述至少一个数学模型使用在所述成像注射期间收集的数据更新。
24.如权利要求22所述的方法，其特征在于，所述测试注射包括造影剂注射以及随后的非造影剂液体注射。
25.如权利要求M所述的方法，其特征在于，所述非造影剂液体以与所述非造影剂液体注射之前的造影剂流速基本上相同的体积流速注射。
26.如权利要求25所述的方法，其特征在于，所述非造影剂液体是盐水。
27.如权利要求22所述的方法，其特征在于，进行一次以上的测试注射。
28.如权利要求27所述的方法，其特征在于，一次测试注射只包括造影剂注射，而另一次测试注射包括造影剂注射以及随后的非造影剂液体注射。
29.如权利要求16所述的方法，其特征在于，在所述成像过程中所述注射器也至少部分地基于有关所述病人响应的信息而受到控制。
30.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述注射器也至少部分地基于关于所述病人的至少一个测量生理变量的信息而受到控制。
31.如权利要求30所述的方法，其特征在于，所述至少一个测量生理变量用于改变所述至少一个数学模型的输出。
32.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述控制所述注射器的步骤包括在一时刻开始注射所述造影剂，且在至少部分地基于所述至少一个数学模型确定的第二时刻开始感兴趣部位的图像扫描。
33.如权利要求32所述的方法，其特征在于，所述第二时刻基于对达到由所述至少一个数学模型确定的预定增强水平的时刻预测而确定。
34.一种注射系统，包括(a)注射器，用于将液体注射到病人体内；以及(b)与所述注射器有效通信以控制所述注射器的控制器，所述控制器基于针对所述病人的至少一个数学模型控制液体的注射，所述至少一个数学模型通过收集与因对病人注射所述造影剂而产生的时间增强曲线相对应的数据来确定。
35.如权利要求34所述的注射系统，其特征在于，所述控制器包括含有至少一个处理单元和至少一个存储器的计算机，所述至少一个存储器将确定所述至少一个数学模型的计算机程序存储其中。
36.一种影响医疗过程的系统，包括(a)检测病人响应的感测系统；(b)适于注射药物液体的注射器；以及(c)与所述注射器有效通信以控制所述注射器的控制器，所述控制器基于针对病人的至少一个数学模型控制药物液体的注射，所述至少一个数学模型通过从所述感测系统收集与因对病人注射所述药物液体而产生的时间响应曲线相对应的数据来确定。
37. 一种成像系统(a)成像器，建立病人感兴趣部位的图像；(b)注射器，适于注射造影剂；以及(c)与所述注射器有效通信以控制所述注射器的控制器，所述控制器基于针对病人的至少一个数学模型控制所述造影剂的注射，所述至少一个数学模型通过从所述成像器收集与因对病人注射所述造影剂而产生的时间增强曲线相对应的数据来确定。
全文摘要
公开了一种对病人体内的药物传播建模的系统和方法。一种对药物液体在病人体内的传播建模的方法包括(a)将药物液体注射到病人体内；(b)收集与病人血液中药物液体浓度的测量和估计中的至少一个相对应的数据；以及(c)确定描述所述数据且针对所述病人的至少一个数学模型。一种注射系统，包括(a)注射器，用于将液体注射到病人体内；以及(b)与所述注射器有效通信以控制所述注射器的控制器，所述控制器基于针对所述病人的至少一个数学模型控制液体的注射，所述至少一个数学模型通过收集与因对病人注射所述造影剂而产生的时间增强曲线相对应的数据来确定。
文档编号A61B6/00GK102512187SQ20111027051
公开日2012年6月27日 申请日期2005年11月16日 优先权日2004年11月16日
发明者A·E·乌伯, J·F·卡拉伏特 申请人:梅德拉股份有限公司