专利名称：用于血液中示踪物浓度的非侵入确定的系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种数据处理系统和用于图象数据估计的方法，该图象数据表示身体体积内至少一个显像剂的浓度，涉及一种记录载体，用于这种估计的计算机程序被存储在该记录载体上，还涉及具有所述数据处理系统的检查设备。
当使用诸如CT(计算机断层扫描)、MR(磁共振)、PET(正电子发射断层扫描)、SPECT(单光子发射断层扫描)或US(超声)系统之类的医疗成像设备显示被研究的病人的功能或形态参数时，大量的静态扫描或邻近时间序列的动态扫描被记录。为了获得在某种应用的这些图像中被编码的感兴趣的医疗信息，对主要化学、生物和生理过程的分区分析(compartmental analysis)必须被完成。分区分析基于用于观测数据的描述的专用类型的数学模型，在该模型中，显像剂(还称为示踪物物质)的分割工具在生理上被定义为“分区”。模型然后描述在不同分区内所述显像剂的浓度，例如，在一方面，在动脉血中分区中，以及在另一方面在组织的分区中(然而应该注意到，通常分区在空间上不必是紧凑或连接的)。典型地，在各个分区之间存在物质交换，该交换受使用类似交换率的(未知)参数的微分方程所控制。为了估计用于给定观察的分区模型，微分方程必须被求解，并且它们的参数必须被估计，以使得到的解最佳适合观察数据。关于分区分析技术的更多细节可以在文献(例如在M.Phelps，J.Mazziotta和H.Schelbert(eds.)的Positron EmissionTomography and AutoradiographyPrinciples and Applicationsfor the Brain and Heart，(正电子发射断层摄像和自动射线照相术原理和在脑和心脏中的应用)，Raven出版社，纽约，1986中S.Huang和M.Phelps的″Principles of Tracer Kinetic Modeling inPositron Emission Tomography and Autoradiography(正电子发射断层摄像和自动射线照相术中示踪剂动力学模型原理)″pp 287-346，)中找到。
在动态分区分析中，所谓的“(血浆)输入函数”定义能够进入组织中的血液中显像剂(游离的和/或产生代谢变化的)的数量。它不可能轻易地确定非侵入性的。为了围绕需要非侵入测量输入函数(通过抽取静脉或动脉血液样本)，动态分析有时利用参考组织理念，其中在称为“参考组织”和“目标组织”的两个不同组织区域检测总时间信号曲线(TSC)(比较更多参考J.S.Perlmutter，K.B.Larson，M.E.Raichle，J.Markham，M.A.Mintum，M.R.Kilbourn，M.J.Welch″Strategies for In Vivo Measurement of ReceptorBinding using Positron Emission Tomography(应用正电子发射断层摄像在体检测受体结合的策略)″，J.Cereb.Blood Flow Metab.6，(1986)pp 154-169；M.Ichise，J.H.Meyer，Y.Yonekura″An Introduction to PET and SPECT Neuroreceptor QuantificationModels(PET和SPECT神经受体量化模型的介绍)″，Jour，of Nucl.Med.42，(2001)pp 755-763)。用于这个理念，假定对这两个组织(参考和目标)的输入函数是相同的。此外，需要给予下面假定首先，在可能被冲走的组织内没有产生代谢产物，其次，代谢产物不能渗透血液组织屏障。因此，由于输入函数由参考组织的时间信号曲线(TSC)所取代，则参考组织TSC将对血液内代谢产物起到“过滤器”的作用。尽管如此，只有当观察区域内部分血量是可以忽略的小和在参考区域中没有显像剂的结合(binding)(在感兴趣的组织、红血球、血小板或血浆蛋白质内)以及另外地代谢产物穿过血液组织屏障的渗透是不可能的，所有的这些假定才是合理的。然而，由于PET扫描仪的有限空间分辨率，VOI实际上可能不仅包含组织，还可包含血液成分和代谢物，这些一般可以渗透过血液组织屏障的。在血浆中游离的(未代谢的)显像剂和标注的代谢物的数量均可根据通过检测(扫描)获得的血液样本直接被检验，而标注的代谢对组织信号的贡献不能被直接测量。所有这种可能污染了使用现有技术得到的结果，这受到刚才提到的限制。
基于这种形势，本发明的目的是提供用于图像数据更现实的估计、无需必须侵入测定血浆输入函数的装置。
使用依据权利要求1和2的数据处理系统、依据权利要求9和10的记录载体、依据权利要求11的检查设备和依据权利要求12的方法实现这个目的。优选实施例被公开在从属权利要求中。
依据本发明的第一方面的数据处理系统用于对图像数据的估计，该图像数据表示在身体体积内至少一种显像剂的浓度。图像数据例如可以是PET扫描，其表示放射性显像剂的空间分布。数据处理系统具体可以使用微计算机来实现，该微计算机包括类似(易失性或非易失性)存储器、处理器、L/O接口以及与必要的软件结合在一起的通用部件。数据处理系统适用于根据测量的注射函数估计显像剂在血液或其部分中(例如，血浆、血液成分)的分布，该测量的注射函数描绘了显像剂进入身体的注射。所述注射函数例如可以通过注射器或灌输系统进入病人血管的显像剂的体积流量来表达。
对于分区模型的估计，必须知道显像剂在血液中的浓度，即血浆输入函数。该浓度通常通过侵入性地在不同时间抽取患者血液样本来测量，该过程既增加医务人员的工作量，又给患者带来麻烦。上面提出的数据处理系统通过将注射函数作为计算血液中显像剂分布的信息而避免了这样的问题。显像剂的注射是该研究必备的先决条件，因此注射函数的测量不对患者造成额外的损伤。下面将结合本发明的优选实施例描述如何从注射函数计算显像剂分布的细节。
依据第二个方面，本发明包含数据处理系统，其用于估计代表身体体积内至少一种显像剂的浓度的图像数据，其中所述数据处理系统适于估计基于分区模型的参考区域，以及其中参考区域包含血液和参考组织作为子系统。优选地，数据处理系统还依据本发明的第一个方面设计，即，它可以使用测得的注射函数用于估计显像剂在血液中的分布。
如以上解释的，从文献知道使用参考组织确定估计目标区域所需的某些参数的方法。然而这些方法基于特殊的假设，尤其基于忽略参考区域中存在的血液对测量信号的影响。与此对比，前述数据处理系统明确地将血液看作参考区域内的子系统，其允许更加精确和实际的对参考区域建模。
依据本发明进一步的发展，数据处理系统(依据第一以及尤其第二个方面)适于计算血浆输入函数，即在估计参考区域的过程中血浆中显影剂的浓度。与从血液样本测定血浆输入函数相比，这提供了非侵入性和代表密切接近目标区域的状况的优越性。
此外，参考区域的分区模型可以选择性地包含至少一个代表显像剂在血液中的代谢物的分区和/或至少一个代表显像剂在参考组织中的代谢物的分区。显像剂的代谢物由例如血液细胞、器官、或在参考组织内产生。代谢物提供测量的的信号，例如测量的的示踪原子的放射活性衰减，但它们具有不同的物理学行为以及典型地不再可用于可被显像剂探测的特异结合过程。因此，对代谢物数量的了解是用于对游离显像剂正确定量所需的有价值的信息。
参考区域的分区模型还可包含至少一个代表显像剂在象血液细胞的血液成分中的结合的分区和/或至少一个代表显像剂在参考组织中的结合的分区。对于具体过程，结合在血液成分或参考组织中的显像剂是损耗的，该显像剂应当被观测到且仍将对测量的信号有贡献。因此，对结合的显像剂的数量的了解对于更精确的估计生理学过程是需要的。
数据处理系统还适于估计显像剂特异性结合在其中的目标区域，该估计基于从参考区域获得的信息。如果可能，选择参考区域以使它仅在将被测定的特殊特征上区别于目标区域。
依据本发明的进一步发展，数据处理系统适于基于不同分区模型来计算与图像数据估计相关的误差。因此，具有例如不同分区数目的各种分区模型可被应用于测量的图像数据并相对于所述误差被估计。然后能够对照产生的误差选择看起来最适合该检测的描述的模型。
处理系统可以尤其包含显示单元，估计程序的结果可以被显示在其上面。可得到的信息(时间信号曲线、参数图、形态学信息等)的图形显示是数据处理系统的重要方面，因为它允许医生对可得到信息的快速、直观的访问。
本发明还包含记录载体，例如软盘、硬盘、或紧致盘(CD)，在其上储存用于估计代表至少一个显像剂在目标中随时间改变的浓度的图像数据的计算机程序，其中所述程序适于根据描述显像剂注射进入身体的测得的注射函数来估计显像剂在血液或其部分中的分布。
再者，本发明还包含记录载体，在其上储存用于估计代表至少一个示踪物质剂在目标中随时间改变的浓度的图像数据的计算机程序，其中所述程序适于估计参考区域的分区模型，该参考区域包含血液和参考组织作为子系统。
再者，本发明包含带有成像设备和如上描述的种类的数据处理系统的检查设备，其中所述成像设备用于产生代表至少一种显像剂在目标中随时间改变的浓度的图像数据。该成像设备可以例如是PET、SPECT、CT、MR或US系统。
本发明还包含用于估计代表身体体积内至少一种显像剂的浓度的图像数据的方法，该方法包含根据描述显像剂注射进入身体的测得的注射函数来估计显像剂在血液或其部分中的分布。
最后，本发明包含用于估计代表身体体积内至少一种显像剂的浓度的图像数据的方法，该方法包含对参考区域的分区模型的估计，该参考区域包含血液和参考组织作为子系统。
前述记录载体、方法和检查设备依赖于数据处理系统如上描述的特征。为了获得更多详细的信息，记录载体、方法和检查设备的优点和其它发展的信息参考数据处理系统的描述。
根据此后所述实施例以及参考此后所述实施例进行阐述，本发明的这些和其他方面将是清楚的。
在下面，借助于附图，以示例方式描述了本发明，附图中
图1显示依据本发明的参考区域的分区模型；图2是依据本发明的参考区域的动力学分析流程图；图3是图2中“匹配和优化”模块的具体实施例。
在下面，基于合成物(分区)参考组织模型描述参考区域的分区分析和量化，其适于临床研究且考虑了“本发明背景”部分中提及的所有缺陷部分血量、跨越血液组织屏障的代谢物和/或目标组织内的其他非特定结合源。为了利用成像设备能够提供的最大分辨率，这种分析必须在每个体素(per-voxel)的基础上作出。为了实施完全动态分析，一系列假设和概念在下面被引入和说明。
基本构思是提出一套通用合成物的分区模型(布局)和分区分析程序，以根据在参考区域内测得的时间信号曲线非侵入提取血浆中游离显像剂(FIPA)的浓度、代谢物中显像剂的浓度和血液成分(像红血球、血小板或血浆蛋白质等)中显像剂的浓度。这通过将“注射函数”SINI配置为对分区分析的输入(面板100)而可能被实现。注射函数将对病人支配的显像剂数量建模作为时间的函数。这个函数通过临床协议来确定，以及例如被表达为离开注射器的显像剂的流动。
提出的合成物参考组织(CRT)模型包含子系统，该子系统具有说明显像剂在参考区域200或感兴趣体积(VOI)中的分布数量的分区，显像剂在参考区域200或感兴趣体积中可以游离在血浆中、或结合在组织、血液成分、代谢物和/或被研究的VOIs中的其它俘获源中(见图1)。
提出的分区分析程序包含对参考区域200 VOI的动力学分析，该动力学分析使用注射函数SINJ作为输入以通过分解总的时间信号曲线提取血浆中局部游离(未代谢的)显像剂浓度。该过程应用于任一完整的记录图像组(或者数个静态扫描、或者基于VOI分析的4维时间-扫描数据、可从PET、SPECT、MRI、US扫描器重建图像的图像)以及从所有相关化学、生物和生理参数的输入图基于每个体素(per-voxel)产生的。
以下概念和定义被用于即将描述的实施例。
在可扩散(“非局限性”)或非扩散(“局限性”)结合部位标记的显像剂的特定和非特异性结合将被区分。此处特异性结合意谓目标结合(将被测定的结合种类)而非特异性结合将产生“背景”，其被看作不参加特异性结合过程的可测定显像剂的总数量。为了一般性的缘故，也包含灵敏的(smart)显像剂标记的显像剂不应被看作总是可检测的。结合过程常常是显像剂在所研究血液或组织内的代谢。标记的已代谢显像剂特异性或非特异性结合至非扩散结合部位(组织或象红细胞、血小板、血浆蛋白等的血液成分)或可扩散结合部位，可作为标记代谢物在整个身体自由循环。
在VOI内“非特异性结合”子系统(区域)内，显像剂可游离地从血浆直接或间接流入这些区域，在这些子系统的分区之间自由移动，并且然后流回血浆。这些子系统被称为可逆的，因为显像剂在血浆和那些子系统之间的传输是完全可逆的。通常在非特异性结合子系统(区域)内的显像剂通过进入血浆(如果未代谢)或(如果已代谢)其它可自由扩散和/或作为特异性结合部位的子系统离开这部分系统。
特殊的情况是当流入和流出在检测时间帧内等量时，使得循环的显像剂数量是恒定的。在这种情况下显像剂在开始的时刻和检测结束都是缺乏的。这样的区域被称为“自由的”或“损失-较小”，因为显像剂未改变地返回血浆。为了完全，应提及非特异性结合组织区域可能不与显像剂象通常假设的一样自由的区域迅速平衡。通常显像剂在系统中的传输过程遵循一级线性或非线性动力学。
VOI中的“特异性结合”子系统(区域)被称为非可逆的，因为显像剂在从血浆和/或可逆区域进入这个区域后不能在检测时间帧内离开结合部位，不能返回血浆或可逆组织区域。
在VOI中也称为“有损耗的”的“俘获”子系统中，标记的显像剂可自由地直接或间接从血浆流入但不能流回血浆，因为它将不可逆地非特异性结合在这些子系统内。此外“俘获”源可以不是(但经常是)自由扩散的，即它们可在整个身体循环，可流入和流出和/或在可逆性子系统而不是俘获系统之间自由移动。因此，从这些“有损耗的”组织区域测得的信号也将影响总体检测(总的组织信号)以及在大多数情况下它将污染根据目标组织中显像剂的特异性结合测得的信号。
下面的一般假设为图1中图解的传输模型制定显像剂的假设i.显像剂，其可以例如是F-MISO(F-Fluoromisonidazole)，被假设为经动脉血流输送并通过主动/介导的传输扩散运送到组织内。具有单一来源，即血浆301中的游离显像剂，它的浓度表示为CP。
ii.显像剂不干扰(改变)系统以及不是开始就出现在组织区域内(或可逆或不可逆)。
iii.游离显像剂从血浆到组织内的排出部分不一定小和因此传输到组织的比率可以依赖于血流(见面板502“灌注/排出”)。为了一般性的缘故，弥散还代表游离显像剂从注射时刻到它开始供应应考虑的目标和参考组织所需的不同的“生物化学”距离(见面板302，302’“弥散”)。
系统内标记的代谢物的作用的假设iv.如已经提到的，动态扫描的定量分析中的主要问题之一是可检测的标记代谢物的存在。在这个例子中将假设所研究系统中形成的所有标记代谢物是可检测的并在数据污染的意义上影响总体组织信号。组织中的标记代谢物可以从所研究血液成分和组织内游离显像剂的代谢产生，或在检测(扫描)期间从血液吸收。将该分析也延伸到各种类型代谢物用不同类型显像剂标记以区别它们对总体组织信号的影响的情况是可能的。在这种情况下，使用多重扫描的单独检测是必须的(参见S.C.Huang，J.R.Barrio，D.C.Yu，B.Chen，S.Grafton，W.P.Melega，J.M.Hoffman，N.Satyamurthy，J.C.Mazziotta，M.E.Phelps“Modelling approach for separating blood time-activity curves in positron emission tomographic studies(正电子发射断层摄像研究中用于分离的血液时间-活性曲线的模拟方法)”，Phys.Med.Biol.，36，(1991)pp 749-761)。在这样的情况下用于分析的实际程序应分别应用于每一类型显像剂。
供应组织的血液中的大部分代谢物(见面板304 “血液中的代谢物”)由外周代谢(见面板400“器官”)或游离显像剂的血液代谢(面板303“血液成分”)产生。在血液中可能还有对从流经所研究组织内组织间隙或细胞间空隙的游离显像剂形成的代谢物的吸收。如之前陈述的，人们区别在VOI内特异性结合至目标结合部位或非特异性结合至可扩散和/或非-可扩散结合部位的已代谢显像剂。结合至可扩散结合部位的可检测已代谢显像剂离开组织区域并流回血液内但它不再能够作为游离显像剂提供给其它可能的代谢过程，即它只能作为代谢物再次穿过血-组织屏障。因此为了一般性的缘故，人们可将所研究系统的所有俘获源，即在VOI内不可逆和非特异性结合的显像剂的数量，看作“代谢物”。总之，如果组织或血液成分中产生的代谢物将与血液中的代谢物迅速交换的假设成立，系统内代谢物的作用可被合适的俘获子系统(见虚线面板600“代谢物”)描述，该俘获子系统可包含一个或多个分区(例如在血液、组织或参考组织内)，该一个或多个分区可被数学集中到共同代谢池。代谢物(和来自301的游离显像剂)可以永久性离开身体到“出口”700。
v.在这个例子中，情形被看作为血液中代谢物可在包含任何种类(特异和/或非特异)结合部位的任何种类的组织区域内穿过血液-组织屏障。
vi.此外，考虑标记代谢物从身体或者从血液代谢池或者直接从所研究组织的清除。
对VOI内标记血液成分的假设vii.血液成分包含子系统，该子系统具有仅与血浆中的游离显像剂可逆性连通的分区(见面板303“血液成分”)。与血浆的可逆性连通可直接发生或通过介质分区间接发生，介质分区只有当它们在检测血浆中游离显像剂数量的过程中迅速平衡时才能全部被数学地集中到一起。在该例子中将假设血液中所有标记血液成分是可检测的并在污染数据的意义上影响总体组织信号。
viii.如已提到的，血液成分可代谢血液内的游离显像剂。
ix.血液成分不能通过血液组织屏障以及不应被允许扩散进入VOI的组织区域。
对参考组织500的假设x.参考组织500可以包含数个子系统，它们中每一个都具有与血浆中游离显像剂可逆连通的分区。该与血浆的可逆性连通可直接发生或通过介质分区间接发生。至少有一个分区501(例如组织间隙)，其内组织内的显像剂被看作“游离的”。如果分区之间转移的显像剂数量在检测期间迅速平衡，那么这个分区可以被数学地与其它非特异性结合分区集中在一起。组织间隙分区对组织膜的特性进行建模。
xi.参考组织500不是特异性结合显像剂；因此它不应包含任何非可逆性子系统。
xii.所有类型的代谢物可流入和流出参考组织500但它们不能不可逆地结合在其中。也不允许游离显像剂在参考区域内的代谢。这样代谢物在除了组织间隙子系统的所有可逆性子系统之间的自由移动是不允许的(即代谢物系统不与任何除了组织间隙子系统的其它可逆性子系统交换)。
xiii.最后，在数学上不应允许整个所研究系统内游离显像剂的摆动，因为这样的摆动过程从生理上是极其不可能的。
为了获得最小污染并从而获得可信的定量，参考组织的最佳选择因此是在它里面显像剂的血管化和非特异性结合为最小的均匀区域。
为了精确估计参考区域VOI内显像剂动力学的动力学参数(例如结合比率)，与CRT模型的特定拓扑结构相关的普通微分方程的系统使用合适的边界条件估计。这些可以是关于每一分区内显像剂浓度初始值或仍存在于扫描过程中一特定时刻的未代谢显像剂的数量的信息。如果被分析解答，ODE系统的答案给出整个时间信号曲线，该曲线然后可被用于获得下式给出的模拟检测时间信号(1)S(t)＝{VB([1-(α+β)]CP(t)+αGB(t)+βGMB(t))+VTγGMT(t)+VTGT(t)}SINJ(t)此处CP(t)是血浆(FIAP)中游离显像剂的浓度，SINJ(t)是该药剂在血液中的注射函数，Gr(t)、GMT(t)是参考组织体积部分VT的组织和代谢物子系统的脉冲反应函数，而GB(t)、GMB(t)代表相同参考区域VOI内血量部分VB内血液成分和代谢物子系统的脉冲-反应。α和β分别是血液子系统内和适当目标和/或参考组织ROI内血液成分和代谢物的部分体积部分。类似地γ是目标和/或参考组织ROI内的代谢物的部分体积部分。写在下方的T代表“组织”、B代表“血液”、MB代表血液中的代谢物、MT代表组织中的代谢物。组织体积部分VT可以包含组织间隙的和细胞内的体积部分。脉冲-反应函数是相关于被具体考虑的分区拓扑结构(如图1中)的ODE系统的解答，其中δ(t)函数被取作输入。从而FIAP时间信号SP(t)＝VB[1-(α+β)]Cp(t)SINJ(t)通过将总时间信号分解成为部分而获得，即除了FIAP以外，还有代谢物中俘获的显像剂的数量SM(t)＝[VBβGMB(t)+VTγGMT(t)]SINJ和包含血液部分体积STB(t)＝[VBGB(t)+VTGT(t)]SINJ(t)的参考区域VOI的非特异性结合子系统内显像剂的数量。只有当参考区域内显像剂无特异性结合也无代谢的假设成立时才能实施该分解。最后允许识别所研究组织的分区拓扑结构以及从而根据特定拓扑结构的模型参数确定可靠动力学参数。
参考区域VOI的一般性动力学分析通过依据图2和3中流程图的下列程序获得1.数据采集从医疗图像设备(例如PET扫描器1)读出输入数据(来自参考区域VOI的动态时间系列Smeas(t))。
2.选择用于CRT模型的适当分区拓扑结构以基于来自模块2的注射函数SINJ(t)实施动力学分析。这在图2的流程图中被直观化如下a.首先从包含多种选择(面板4“Ref.组织分区模型”)的列表中选择分区拓扑结构。
b.然后必须指定模型参数(见面板8“初始值”)以及与所选分区模型相关的基础的微分方程系统必须使用适当的边界条件(面板6“边界条件”和面板7“S-ODE’s和“雅可比行列式”的分析性或数字性解答)在分析上或用数字被解答(面板5求解程序)。分析性解答-如果存在-从预先确定的列表中选出，该列表包含CRT面板4的库中考虑的分区拓扑结构的所有分析性解答。
3.模拟的总时间信号然后被与数据(见面板9“非线性配合/最优化”)配合以获得关于相关参数(在2内指定)的优化的解答。图3示出“非线性配合/最优化”的具体实施例。最优化方法应为计算的总时间信号S(t)与来自相同VOI的输入数据Smeas(t)的加权最小二乘方非线性配合。适当的运算法则选自各种可选择运算法则的列表，所述可选择运算法则象Levenberg-Marquard、Gauss-Newton、单程式等(见图3中面板9a“非线性-配合/优化”，9b“动力学参数的新初始值”，9c“模拟信号”)。动力学参数必须被最优化以变得独立于它们的初始值。应存在用于优化的标准象χ2/d.o.f.、Akaike-和/或F-检验等用于从专用库中选择。为了精炼数字分析，所研究系统的分区拓扑结构也可被在数字上确定(识别)。在这种情况下各种分区拓扑结构被分析以获得对于动力学参数的误差估计、对于如例如最小化χ2/d.o.f.的合适检验运算法则的最佳分值。
4.在流程图的末尾(参见图2，面板10“输出”)所有动力学参数被确定(对于最佳分区拓扑结构)并实施了检测/总时间信号曲线(即包含来自所有子系统的影响的参考区域VOI内显像剂示踪物总数量的时间依赖)的模拟。另外所研究VOI内指定拓扑结构的所有分区和/或子系统内显像剂的浓度被确定(面板11“所有动力学参数”，12“血浆中游离显像剂”；对于或作为代谢物或非特异性结合在参考区域VOI的组织或血量部分内的显像剂的数量见子面板13“血液成分”、14“代谢物”和15“参考组织非特异性结合”；面板16是“模拟检测参考组织信号”)。
总之，这个用于分析的程序的最终结果是a.获得描述参考区域VOI内显像剂动力学的所有相关动力学参数的参数图。
b.作为代谢产物(代谢物)被俘获的或非特异性结合在目标区域VOI的组织或血量部分(参见子面板13“血液成分”、14“代谢物”、15“Ref.非特异性结合的组织”)内的显像剂的数量呈现为参数图(区域性或基于每个体素)或作为结果的时间依赖性模型曲线(对于特定VOI)。
c.从最优化的最终结果获得参数误差估计和所有统计学信息(相关矩阵)。
5.依据获得的关于所研究组织内显像剂传输动力学的结果(即根据模拟与时间扫描的比较)可建立合适的推导工具包(见面板17“临床协议”)以获得有效的临床协议(例如注射或采取影像数据的时间表)。
总之，本发明设计通常合成物的分区模型(拓扑结构)和分区分析程序以非侵入性根据在参考组织区域内测得的时间信号曲线提取血浆中、代谢物中、血液成分(象红细胞、血小板、血浆蛋白等)中游离显像剂(FIAP)的浓度。通过应用注射函数作为分区分析的输入使其成为可能。注射函数作为时间的函数模拟应用给患者的显像剂的数量。这个函数被临床协议确定并允许通过分解总的时间信号曲线提取血浆内局部游离(未代谢)显像剂浓度。该程序可应用于整套记录的影像(基于VOI分析的数个静态扫描或4维时间扫描数据、可根据PET、SPECT，MRI或US扫描器重建影像的影像)和从所有基于总容量成分的相关化学、生物和生理参数的输入图产生者。本发明允许不需要侵入性抽取血液样本的情况下向医疗工作者呈递血浆输入函数，而血浆输入函数在感兴趣位置直接确定以及血液样本和感兴趣位置处制剂之间的差异导致的误差被排除。
本发明的其它方面和先决条件是-现有参考组织概念在包含组织和血液中的标记代谢物的更一般性框架内延伸。同样允许代谢物穿过组织内的血液组织屏障或血液成分。
-考虑的已代谢显像剂可以是(i)非特异性结合至组织内的非-可扩散结合部位和(ii)可扩散，即离开组织并流回血液的制剂不再能作为游离显像剂利用。因此系统内的代谢物被合适的俘获子系统描述，该子系统应包含一个或更多分区(例如血液、组织或参考组织内部)，这些分区在某种条件下可被数学地集中在一起。
-考虑了标记代谢物或从血液代谢物池或直接从所研究组织清除出身体。
-所有类型的代谢物可流入和流出参考组织但它们不能在参考组织内结合。同样不应允许游离显像剂在参考组织内部的代谢。这样代谢物在除外组织间隙子系统的所有可逆子系统之间的自由移动是不允许的(即代谢物子系统不与除外组织间隙子系统的任何其它可逆子系统交换)。
-在所研究VOI的参考组织体积部分内部显像剂既不特异性结合也不被俘获。
-通过从各种库中选择模型适应于特定的临床检查，所述库包含对于参考组织的多个可替换的模型(具有最终的相应分析解答或合适的合成物一般性解答的分区拓扑结构)以及指定模型参数(用户交互式的)。
-将动力学参数直观化为参数图以及将考虑的模型拓扑结构的所有分区内显像剂浓度直观化为时间信号曲线，有可能将代表功能/形态信息的图与代表解剖信息的图熔合。
-本发明可以应用于各种医疗领域，包含肿瘤学(激素治疗)、放射治疗(骨转移的姑息治疗，甲状腺治疗)、心脏病学、神经病学、基因表达(免疫学和治疗)、普通药理学、血液学、骨学和毒物学。
最后指出，在本应用中，术语“包含”不排除其它元件或步骤，“一”或“一个”不排除多个，以及单个处理器或其它单元可能完成数个装置的功能。此外，权利要求中的参考标记不应被解释为限制它们的范围。
权利要求
1.一种用于对图像数据(Smeas(t))估计的数据处理系统，该图像数据表示身体体积内至少一个显像剂的浓度，其中该系统适于根据测量的注射函数(SINJ(t))估计显像剂在血液(300)或其部分中的分布，该测量的注射函数(SINJ(t))描绘了显像剂进入身体的注射。
2.一种数据处理系统，具体依据权利要求1，用于对表示身体体积内至少一个显像剂的浓度的图像数据(Smeas(t))进行估计，，其中该系统适于估计参考区域(200)的分区模型，该参考区域(200)包括血液(300)和参考组织(500)作为子系统。
3.依据权利要求2的数据处理系统，特征在于它适用于计算血浆输入函数(Cp)。
4.依据权利要求2的数据处理系统，特征在于分区模型包括在血液(300)和/或参考组织(500)中显像剂的代谢物的分区(304、504)。
5.依据权利要求2的数据处理系统，特征在于分区模型包括在血液成分(303)和/或参考组织(500)中显像剂的结合的分区(304、504)。
6.依据权利要求2的数据处理系统，特征在于它适于估计目标区域，其中基于从参考区域(200)获得的信息，显像剂被具体结合。
7.依据权利要求2的数据处理系统，特征在于它适于基于不同的分区模型来计算与图像数据的估计相关的误差。
8.依据权利要求2的数据处理系统，特征在于它包括显示估计结果的显示单元。
9.一种记录载体，在其上存储有用于估计表示身体体积内至少一个显像剂浓度的图像数据的计算机程序，其中所述程序适于根据测量的注射函数(SINJ(t))来估计显像剂在血液(300)或其部分中的分布，该测量的注射函数(SINJ(t))描绘了显像剂进入身体的注射。
10.一种记录载体，具体依据权利要求9，在其上存储有用于对表示身体体积内至少一个显像剂浓度的图像数据进行估计的计算机程序，其中所述程序适于估计参考区域(200)的分区模型，该参考区域(200)包括血液(300)和参考组织(500)作为子系统。
11.检查设备，包括用于生成图像数据的成像系统(1)，具体地是PET、SPECT、CT、MR或US系统，依据权利要求1至8其中之一的数据处理系统。
12.一种用于对表示身体体积内至少一个显像剂浓度的图像数据(Smeas(t))进行估计的方法，该方法包括根据测量的注射函数(SINJ(t))来估计显像剂在血液(300)或其部分中的分布，该测量的注射函数(SINJ(t))描绘了显像剂进入身体的注射。
13.一种方法，具体依据权利要求12，用于对表示身体体积内至少一个显像剂浓度的图像数据(Smeas(t))进行估计，该方法包括估计参考区域(200)的分区模型，该参考区域(200)包括血液(300)和参考组织(500)作为子系统。
全文摘要
本发明涉及一般合成物分区模型和分区分析程序，以根据在参考组织区域(200)内测量的时间信号曲线非侵入性地提取血浆(301)、代谢物(304、504)和血液成分(303)(像红细胞、血小板、血浆蛋白质等)中显像剂的浓度(C
文档编号G06F19/00GK101095141SQ200580017269
公开日2007年12月26日 申请日期2005年5月20日 优先权日2004年5月28日
发明者D·－N·佩利格拉德, L·斯皮斯, T·鲍鲁斯 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司