用于ct体积中的新生脉管系统量化的系统的制作方法

专利名称：用于ct体积中的新生脉管系统量化的系统的制作方法
用于CT体积中的新生脉管系统量化的系统本发明特别应用于医学成像和处置系统，特别是临床前的计算机断层摄影(CT)成像。然而，将意识到的是，所描述的技术还可以应用于其他成像系统、其他医学场景或其 他医学技术。CT提供了对在动物模型中植入或诱发的疾病的模型进行高度定量的三维成像的 独特机会。CT是一种提供对比度增强的组织或具有高衰减系数的结构与不增强的软组织的 区别的结构成像模态。CT的传统应用包括对活的动物或从处死的动物中去除的非常小的软 组织样本中的解剖异常的筛选以及解剖变化的探测和量化。CT还开始在血管生成中扮演日 益重要的角色，血管生成是作为早已存在的毛细血管的外生长的新的毛细血管(新生脉管 系统)的形成过程。血管生成自然发生在发育、组织修复期间，并且异常地发生在诸如心脏 缺血、各种肿瘤等病理疾病中。诸如体积、面积、连通度、厚度、各向异性度的参数是小梁骨微结构的分 析 的 标 准(Hildebrand T, Laib A, Muller R, Dequeker J, Ruegsegger P.的 Direct three-dimensional morphometric analysis of human cancellousbone microstructural data from spine, femur, iliac crest, and calcaneus,，，JBone Miner Res 14 :1167—1174,1999 ;Tsutomu Tamada, Teruki Sone, Yoshimasa Jo, Shigeki Imai, Yasumasa Kajihara 以 及 Masao Fukunaga 的"Three-dimensional trabecular bone architecture of the lumbar spine inbone metastasis from prostate cancer :comparison with degenerativesclerosis,，，Skeletal Radiology,第34卷，第3号，2005年3月，第149-155页)，并且近来用于血管量化 (W. Li, W. Shen, R. Gill, A. Corbly, B. Jones, R. Belagaje, Y. Zhang, S. Tang, Y. Chen, Y. Zhai, G. Wang, A. ffagle, K. Hui, M. ffestmore, J. Hanson, Y. -F. Chen, M. Simons 以 及 J. Singh 的“High-ResolutionQuantitative Computed Tomography Demonstrating SelectiveEnhancement of Medium-Size Collaterals by Placental Growth Factor-I inthe Mouse Ischemic Hindlimb，"Circulation，2006年5 月 23 日；113(20) :2445_2453 ； Daniela Tirziu, Karen L. Moodie, Zhen W. Zhuang, Katie Singer, Armin Helisch, Jeff F. Dunn, Weiming Li, Jaipal Singh 以及 Michael Simons 的"Delayed Arteriogenesis in Hypercholesterolemic Mice，”Circulation2005 ；112 ；2501-2509)。然而，在 3D CT 体积降 维至2D截面或切片之后，计算那些研究中的形态参数，并且，从2D截面消除诸如脉管直径 和体积的参数。由于取决于被成像的受试者的取向并且取决于如何获得2D截面，例如截面 和垂直于血管的轴的平面的相对定向，因而这些研究是不准确的，所得到的形态参数(例 如，诸如脉管直径)产生完全不同的结果。关于扫描器校准的常规方法，必须手动地执行Hoimsf ield单位校准。利用每个可 选择的成像协议(扫描设置)对具有已知的衰减特性的体模进行扫描。用户必须手动地定 义并选择体模中表示空气、水以及骨骼的感兴趣子体积。然后，软件使用来自手动定义的子 体积的平均强度值来执行灰度/强度到Hoimsfield值的映射。这是非标准成像协议司空 见惯的临床前系统中的主要缺点。研究者频繁地调整或微调扫描设置。每次调整的基于体模的重新校准都很费时，要求大量手动的用户交互，并且减缓成像周期。关于CT图像质量，小动物活体内成像提供对植入基因改变动物中的疾病的模型 进行成像的独特机会。特别地，CT提供了对随着时间的推移而在动物模型中反复植入或诱 发以研究疾病或处置进展的疾病的模型进行高度定量的三维成像的独特机会。CT是一种提 供对比度增强的组织或具有高衰减系数的结构与不增强的软组织的区别的结构成像模态。 探测器定位准确度和稳定度是很重要的，以便能够获得好的图像质量。对于定位准确度和 可重复性而言，获得可变的探测器定位的典型的解决方案取决于高精度的滑块。CT的传统应用包括对活的动物或从处死的动物中去除的非常小的软组织样本中 的解剖异常的筛选以及解剖变化的探测和量化。CT还开始在血管生成中扮演日益重要的角 色，血管生成是作为早已存在的毛细血管的外生长的新的毛细血管(新生脉管系统)的形 成过程。血管生成自然发生在发育、组织修复期间，并且异常地发生在诸如心脏缺血、各种 肿瘤等病理疾病中。更需求的应用之一是在肿瘤学的领域中，其中对小动物的成像用于评估在与临床 相关的场景尽可能相似的给定场景中的处置效果。当前的小动物模型往往依赖于诸如在胁 腹上植入同质细胞系并观察肿瘤生长或收缩的过程。临床相关的测量包括对在内部组织中 的转移进行量化，这要求高的病变探测能力，高的病变探测能力转而要求扫描器中给定的 视场的提高的图像质量。以上所有内容激发了对一种用于CT体积中的新生脉管系统量化的快速、准确 并且具有鲁棒性的系统的需要，该系统提供新生脉管系统量化的标准，并且目前在商业 上可得到的小动物成像扫描器上并不存在。本申请提供促进新生脉管系统量化、自动 Hoimsfield单位校准的新的改进的系统和方法以及改进图像质量的探测器锁定机构，新的 改进的系统和方法以及该探测器锁定机构克服了上面提到的问题及其他。根据一个方面，成像系统包括CT扫描器，经由X射线源和X射线探测器采集受试 者的CT数据；重建处理器，将所采集的CT数据重建成包括多个体素的3D图像表示；以及量 化器，通过确定3D图像表示中哪些体素与血液对应来对受试者体内的新的血管生长进行 量化。根据另一方面，一种用于执行受试者体内的新生脉管系统量化的方法包括采集 受试者的CT数据；将CT数据重建成具有3D体素阵列的3D图像表示，每个体素具有灰度 值；识别与血液对应的体素；以及根据所识别的血液体素生成受试者体内的脉管系统的3D 体积图像。根据本发明的又一方面，一种用于对CT扫描器进行校准的系统包括受试者支 撑，校准体模定位于其中，校准体模包括相对于受试者支撑处于预定位置处的空气、水以及 骨骼等效材料；探测器，探测已穿过检查区域的X射线；重建处理器，重建检查区域中的受 试者的3D图像表示。该系统还包括X射线源，发射X射线穿过检查区域到达X射线探测器， 生成通过受试者、受试者支撑以及校准体模的视场；以及校准器，使用与空气、水以及骨骼 等效材料对应的3D图像表示的体素值来将3D图像表示的体素的体素值校准为Hoimsf ield 单位(HU)。根据另一方面，一种用于阻止X射线探测器 沿六个方向移动的系统包括X射线探 测器，可以可滑动地在CT扫描器中的台架中移动；多个阻止元件，耦合至X射线探测器和台架之一；以及多组阻止球或圆柱，耦合至探测器和台架的另一个，每组具有与在探测器上的多个阻止元件取向互补的取向。每个阻止元件具有容纳给定的一组阻止球或圆柱的阻止球 的槽，并且每个槽相对于其他阻止元件上的槽成角度地偏移。根据本发明的又一方面，一种计算新生脉管系统的生长的方法，包括将X射线探 测器锁定在预定的定位；生成VOI的第一体积图像；以及执行第一新生脉管系统量化，以确 定第一新生脉管系统的体积。该方法还包括允许进行预定义的时段；将探测器定位在相同 的锁定定位；生成VOI的第二体积图像；执行第二新生脉管系统量化，以确定第二新生脉管 系统的体积；以及通过比较第一和第二新生脉管系统的体积来确定新生脉管系统的体积中 的变化。一个优点为新生脉管系统的量化速度和准确度得以提高。另一优点在于减少的Hounsfield校准时间。另一优点在于具有成本效益的探测器定位机构。在阅读并理解下列详细描述的基础上，本领域普通技术人员将意识到本主题创新 的更进一步的优点。该创新可以采取各种部件和部件的布置的形式，并且可以采取各种步骤和步骤的 布置的形式。附图仅用于图示说明各种方面的目的，并不应当解释为限制本发明。

图1图示说明了包括可在检查区域内线性地移动的诸如患者睡椅的受试者支撑 的示范性CT扫描器；图2图示说明了包含具有空气、水以及骨骼等效材料的圆柱的HU校准体模的实施 例；图3图示说明了 Hounsfield标度，该Hounsfield标度对于空气和水具有特定的 已知值，并且其中，使用特定的扫描中的实际的空气和水(或等效物)作为参考点来适当地 校准CT值；图4图示说明了嵌入或附接至成像床或患者支撑的校准体模的一个实施例；图5是从无胸腺老鼠的胁腹收获的胰腺肿瘤的CT体积的截图；图6A和6B图示说明了图5中所示的CT体积的两种替代的可视化技术分别是最 大强度投影(MIP)和体积表面绘制；图7A图示说明了适应于以3D显示的肿瘤的边界的可变形网格；图7B显示以分割的血管覆盖的可变形网格以及表示CT体积的三个正交的纹理映 射平面；图8是来自老鼠中的后肢缺血模型的3D微CT体积的纹理映射的截图；图9图示说明了在不使用昂贵的高精度滑块的情况下促进在扫描期间将图1的X 射线探测器锁定在适当的位置的传输系统；图IOA和IOB分别图示说明了在行进的状态下和在固定或锁定的状态下的探测器 的传输系统；图11图示说明了传输系统的实现方式的概况；图12用图解法图示说明了 CT扫描器的自顶向下的视图，在该CT扫描器中可以采 用传输系统；图13A图示说明了通过剖面“B-B”的扫描器的视图13B是图13A的区域C的拆卸视图；图13C是图12的区域D的详细视图；图14是新生脉管系统的图示说明，其中，已定义中轴，并且显示多个测量位置；图15图示说明了一种用于自动地将CT扫描数据校准为HU值、对新的血管生长进 行量化以及将X射线锁定在台架中的一个或多个阻止位置的方法，探测器安装至台架。 本文公开了系统和方法，该系统和方法用于对新的脉管系统的生长进行量化、自 动地针对扫描器校正计算Hoimsfield单位(HU)以及将X射线探测器可锁定地定位在可变 的定位。在临床前的癌症研究中，对肿瘤中以及肿瘤周围的新的脉管或新生脉管系统的生 长相当感兴趣。在评价各种处置时，研究者往往想要评价新生脉管系统。图1图示说明了包括可在检查区域14内线性地移动的诸如患者睡椅的受试者支 撑12的示范性CT扫描器10。在另一实施例中，受试者支撑是固定的，CT扫描器沿着支撑 线性地移动并且围绕支撑旋转地移动。安装在旋转台架上的X射线管组件16投射通过检查 区域14的X射线。准直器(未示出)在一维或多维中对辐射进行准直。在示范性CT扫描 器10中，X射线探测器阵列20设置在从X射线管穿过检查区域的旋转台架上。如以下所描 述的，探测器可径向地重新定位以调整放大率，并且可切向地重新定位以调整视场(FOV)。 在替代实施例(未示出)中，探测器阵列包括以固定的方式安装在旋转台架的周围的二维 探测器环。在CT扫描器10的一个实施例中，X射线管组件16与准直器协作产生锥形或楔形 束，该锥形或楔形束随着穿过检查区域14而成锥形地发散。锥形束大致覆盖探测器阵列 20，在适当的实施例中，探测器阵列20包括十六排I-IOmm的探测器。将认识到，在锥形束 几何形状中，到探测器阵列20的各种元件的X射线路径通常不平行。在另一实施例(未示 出)中，生成多个大致平行的扇形辐射束，由对应的一排或多排探测器探测每个平行束。在 该实施例的一个实现方式中，采用四排探测器。通过使用具有多阳极组件的X射线管可以 适应更多排探测器。不管X射线束和探测器阵列20的详细的几何形状如何，X射线探测器20都以已 知的方式运行，以将横穿检查区域14的X射线转换为指示X射线管16和探测器20之间 的X射线吸收的电信号。患者(未示出)经由患者支撑12而定位，肿瘤或其他感兴趣区域 (ROI)在检查区域14内，从而X射线束穿过ROI以及相关联的脉管系统。X射线吸收信号与关于旋转台架的角度定位和患者支撑12的纵向定位的信息一 起发送至CT数据存储器28。采集控制器30与CT扫描器10进行通信，以控制对受试者的 CT扫描。CT扫描器10通过旋转携带X射线源16和探测器20的台架而以多个视角采集投 影数据。通过经由受试者睡椅12而线性地移动患者来执行沿ζ方向的扫描。在螺旋CT成 像中，受试者支撑12在台架旋转的同时前进，从而使用相应于患者的螺旋几何形状进行数 据采集。螺旋CT具有连续且快速的数据采集的优点。所采集的CT投影数据存储在CT数据存储器28中，具有锥体的角度定位和沿着受 试者的纵向定位。CT数据输入至重建处理器44。重建处理器44重建表示感兴趣区域的三 维图像。所重建的图像存储在体积图像存储器46中。重建处理器44在由数据段构建的完 整的数据集上运行。一种适当的三维重建是诸如Tuy所发表的美国专利No. 6，104，775所描述的改良的楔形重排重建。另一种适当的重建是诸如G.Wang等人的"Ageneral conebeam reconstruction algorithm“ , IEEE Transactions onMedical Imaging, MI-12 (1993),% 486-496页所描述的三维的改良的Feldkamp类型的锥形束重建。在重建处理器44中还可 以采用其他三维重建技术。关于自动Hoimsfield校准，CT图像的灰度值指示每个体素所吸收的辐射量。然 而，与胶片可能曝光过度或曝光不足的胶片相机类似，给定的体素的灰度值并不告知观察 者给定的体素吸收多少辐射的确定性。而是，灰度值仅提供相对于图像的其他体素的相对 吸收量的指示。该灰度值可以校准为被称为Hoimsfield标度的绝对标度，其中空气具有CT 值-1000，水具有CT值0，骨骼具有CT值+400到+1000等。一般通过使用包括相同的扫描 器设置的相同的协议在体模上进行初步扫描而确定这种相关性，该体模包括一部分水、一 部分空气以及具有例如+1000的已知的Hoimsfield值的一部分骨骼。根据该体模的图像， 可以确定当前的协议和扫描器设置的灰度和Hoimsfield值之间的相关性。典型的临床扫 描器可能具有大量协议，但这些协议是预先选择的或固定的。典型地在先前使用上述体模 “预扫描”将每个协议校准为Hoimsfield值。在频繁地定制协议的临床前工作中，扫描被延 迟或中断，以针对每个新定制的协议执行体模校准。 校准体模56可移动地插入扫描器的支撑12中。图2图示说明了包含具有空气、 水以及骨骼等效材料的圆柱的HU校准体模56的实施例。包含诸如空气70、水72以及骨 骼74的具有已知的衰减特性的材料的三个圆柱可以很容易地嵌入由丙烯酸制成的透明的 平行六面体中，该平行六面体具有水的衰减特性，不引起散射，并且在多模态应用的情况下 不会干扰其他成像模态。以这种方式，在对受试者进行扫描时，同时对校准体模进行扫描。 此外，由于校准体模的位置是已知的，因而Hoimsfield校准器54瞬时存取空气、水以及骨 骼的灰度值，并且可以迅速地将所重建的图像重新校准为Hoimsfield值。由于体模是可移 动的，因而可以任选地用剂量测量设备(未示出)代替，该剂量测量设备对所接收的辐射量 进行积分，并且计算受试者在每次检查期间接收的辐射剂量。这些辐射剂量值表示在评价 处置时要考虑的另一变量。现在回到图1，所重建的Hoimsfield校准的图像有利地由成像处理器48处理并 且在用户界面50上显示，该成像处理器48选择切片、生成最大强度图像、生成体积绘制图 像等。在典型的临床前的CT装置中，用户界面50还允许临床医生、诊断医生或其他用户选 择、创建、修改扫描参数或执行所选择/修改的指导采集控制器30的扫描程序。本领域技术人员能够对图1的系统进行进一步的修改以适合特定的应用。例如， 用户界面50可以包括诸如打印机、网络连接、存储单元等(未示出)的其他部件，以促进对 CT扫描器10的高效操纵。新生脉管系统量化器52 (例如，处理器)从剩余的组织分割血管。这可以例如通过 寻找已知为血液的一个或多个体素来完成。可以手动地识别血液体素(例如，用户使用用 户界面来选择血液体素)，或者，如果图像数据已自动地校准为Hoimsfield值或单位，则通 过寻找具有与血液对应的Hoimsfield单位(HU)的一个或多个体素来识别血液体素。一旦 识别了一个或多个血液体素，就将邻接体素与血液体素比较，以寻找表示血液的其他体素。 随着该过程继续进行，血液所占据的区域生长，从而形成脉管的3D图像。量化对于诸如对脉管密度和体积的估计的对所采集的数据的可靠评价是很重要的，其中，脉管密度和体积是旨在调查疾病进展率、处置效果、恢复速度等的研究的结果中 的两个主要指标。关于来自CT体积的新生脉管系统的结构的三维信息的附加值允许更容 易地进行比较，允许探测受试者之间的生物学差异，并且允许对疾病的更准确的诊断。另 夕卜，很容易地存储并分析定量数据，并且更简单地构建数值模型，这转而推进科学实验。通过以有规律的间隔(例如，Imm左右)沿着每个脉管的中轴步进并且确定该点 处的脉管的直径来确定脉管的直径。典型地，垂直于中轴的平面可以用于寻找脉管的横截 面。由于从CT扫描几何形状得知每个体素的尺寸，因而例如通过对平面所交叉的血液体素 的数量进行计数可以很容易地进行定量测量。定义圆周(circle-defining)的算法可以用 于精确化横截面，以便更准确地计算每点处的脉管的直径或半径。可以利用脉管直径来区 别新生脉管组织与动脉(直径更大)和毛细管(直径更小)。可以丢弃来自毛细管或动脉 的数据。在脉管直径变得太大或太小的那些点处可以终止区域生成过程。关于图14更详 细地描述该特征。一个有意义的诊断输出是直径对血管计数的直方图。例如，如果沿着中轴以Imm 的步长确定直径，则直方图可以表示每个直径所在的测量位置的数量。直方图可以用于确 定给定的血管计数(例如测量脉管直径的步数或点数)是否在直径值的预定的范围内，在 该范围以上，脉管很可能是动脉，或者，在该范围以下，脉管很可能是毛细管。另一个可以由量化器52执行和/或分析的有意义的测量是血液密度。例如，根据 体素尺寸很容易确定肿瘤的体积及其新脉管系统。类似地，根据识别为血液的体素的数量 或者根据所确定的血管的几何形状可以确定肿瘤区域中的血液的总体积。另外，可以由重 建处理器44生成脉管系统的三维绘制。一旦定义了新生脉管系统，就可以由图像处理器48 利用诸如三角剖分的标准表面绘制技术来定义脉管的表面。一旦定义了表面，就可以在界 面50上显示体积表面绘制。可以旋转该体积，以允许研究者从不同的方向检查新生脉管系 统的3D绘制。本文公开了 Hounsfield校准器54执行各种功能来对微CT体积进行校准，从而确 保独立于成像协议的可重复的结果。Hoimsfield校准提供任何微CT采集的映射并且取决 于成像协议的参数。成像参数的轻微变化可以要求新校准，新校准目前必须手动地执行，涉 及大量用户交互，并且减慢成像周期。通过使用Hoimsfield校准体模56 (图1)进行自动 校准，使得手动用户交互不必要。在微CT图像采集期间，X射线束(例如，来自X射线源16)穿过对象，并且对象使 该束衰减。随着单独的光子被对象吸收或散射，X射线束强度降低。该过程与光穿过半透 明的对象的方式相似。如果穿过玻璃发光，则大部分光穿透至另一侧。几乎没有光被玻璃 吸收或散射。如果穿过厚的织物发光，则只有少量光穿透。其余部分将被反射回来、吸收或 散射。在创建对象的投影时，体素值以任意的数字单位给出，通常存储为提供高于其他 数据类型(例如，整数等)的精度的“双”数据类型。然而，相同的材料可以在另一扫描中给 定不同的任意值，因为标度取决于特定的扫描并且随着成像协议的参数的变化而改变。结 果，如果利用两个不同的协议对相同的对象进行成像，则图像不同。为了 克服该问题，在重 建体积时，将任意的数字单位转换为标准化CT值。CT值是表示重建中的特定的体素的衰减 系数的数，并且以Hoimsfield单位(HU)给出。
图3图示说明了 Hounsf ield标度，对于空气和水而言，该Hounsf ield标度具有特定的已知值，其中，使用特定的扫描中的实际的空气和水(或等效物)作为参考点来适当地 校准CT值。用于比较的参考点越多，映射就越准确。注意到，根据制造商，骨骼的HU标度 可以达到4000。空气和水分别在-1000HU和0HU。通过将三点HU校准体模56并入成像床 或患者支撑12中，可能自动地执行校准，从而克服与常规的手动Hoimsfield校准相关的限 制(例如，漫长的校准时间等)。HU校准器54采用嵌入患者支撑12中的HU校准体模56，以确定每次扫描期间的 空气、水以及骨骼的HU值。然后，HU校准器从具有已知的衰减特性的材料提取感兴趣子体 积，并且计算来自所成像的体积中的空气、水以及骨骼的平均值。然后，执行根据HU标度的 从平均单位到CT单位的自动映射。图4图示说明了嵌入或附接至成像床或患者支撑12的校准体模56的一个实施 例。体模可以刚性地附接至床，并且可以保留在CT扫描器10(图1)的视场中。知道诸如 维数、圆柱尺寸、相对偏移量连同体模从床的坐标原点的偏移量的HU校准体模的精确的几 何形状允许从包含空气、水以及骨骼的圆柱自动提取感兴趣子体积，并且因而允许由HU校 准器54进行自动HU校准。在软件中实现所有上述内容是很简单的，并且在微CT重建结束 时或快结束时自动地执行。终端用户将接受具有映射至Hoimsfield标度的值的经校准的 体积。体模56可以是可拆卸的，从而如果并非特定的采集需要，体模56可以被去除并且 用透明的塑料片等代替。如果成像床是可互换的并且可以用于例如微PET的另一扫描器 中，则也可以去除并代替体模56。通过将体模附接在床下，在附接或拆卸体模的同时，动物 可以待在床上。以这种方式，成像动物的定位在多模态采集期间将保留原样，并且该体模既 不干扰采集也不干扰被成像的受试者。另一实施例涉及使用多于三种用于校准的材料。更大量的用于比较的参考点将导 致更准确的映射。这利用自动过程可以很容易地实现。图5是从无胸腺老鼠的胁腹收获的胰腺肿瘤100中的三个正交切片的截图。对老 鼠灌注Microfil，并且在13微米对老鼠进行成像。毛细血管102在体积的三个正交的横截 面(x、y以及ζ)上呈现白色。图6A和B图示说明了图5中所示的CT体积的两种替代的可视化分别是最大强 度投影Iio和体积表面绘制120。尽管具有高分辨率，CT体积常常用于通过诸如三维CT体 积的二维最大强度投影或体积表面绘制的标准的计算机制图技术来可视化新生脉管系统。由于在三维体积中执行量化，因而如与2D截面相对的，图形用户界面50可视地描 述通过适当的体积绘制技术获得的三维中的感兴趣体积和封闭的血管的最优分割。在图7A 和B中显示了使用来自图5的胰腺肿瘤的CT体积的示例。图7A图示说明了适应于以3D显示的肿瘤的边界的可变形网格130。图7B显示 以分割的血管覆盖的可变形网格以及表示CT体积140的三个正交的纹理映射平面。用户 可以在所呈现的分割中进行导航并且修改分割参数，从而选择肿瘤和脉管这两者的最优的 三维分割。图1的系统还可以连接至先前的扫描的数据库142，以识别具有相似特征的研 究并且根据先验知识适应地选择最好的一组分割参数。数据库142可以定义由图像处理器 48在三维空间中执行的对CT体积的快速且准确的量化的步骤以及设置。还可以将量化结果存储在知识库中，从而进行进一步的假设检验和统计分析。可变形的分割技术可以用于使网格130适应被成像对象的边界。关于对象边界上 的强度变化的先验信息可以从一组手动分割的训练数据得到并且并入变形过程中。这使得 能够对包含新生脉管的感兴趣体积进行分割。在对感兴趣体积进行分割之后，诸如射线投 射的体积绘制技术可以应用于封闭的体积，以分割出3D血管。考虑到变形的网格中所封 闭的感兴趣体积Vvra和血管的体积Vvbv，脉管密度可以计算为血管体积与感兴趣体积之比
VvBv/VvOI °还可以由用户基于先前的具有相似特征的受试者来执行对分割的交互修改。另 外，可以提供2D感兴趣区域的圈定和3D感兴趣体积的手动生成的能力，该能力在不能得到 对感兴趣区域的标准的自动分割的病理的情况下是有用的。图8是来自老鼠中的后肢缺血模型的3D微CT体积的纹理映射150的截图。对老 鼠灌注25%的铋，并且在28微米对老鼠进行成像。血管152在体积的三个正交的横截面 (x、y、z)上呈现白色。在临床前扫描器中，有利的是，能够移动探测器20靠近患者，以使散射辐射的接 收和噪声最小化，并且移动探测器远离患者以便放大。此外，为了增加视场，可以横向地转 移探测器，从而探测器仅沿一个方向横向地从扫描器的中心线延伸。这样的探测器放置使 视场加倍，但仅得到针对360°的旋转收集的一个数据集。在图像具有非常高的分辨率(例 如，与大约13微米左右相似)的临床前扫描器中，准确的探测器定位变得具有至高无上的 重要性。当第二次运行程序例如以监测肿瘤或处置的进展时，将探测器精确地定位在相同 的位置是很重要的。在将后续的图像与早期的图像比较时，即使探测器放置的小变化都可 能引起显著误差。为了保证探测器的准确放置，提供固定数量的探测器位置(例如，靠近的 定位、靠近的偏移定位、远离的定位以及远离的偏移定位，尽管更多或更少的定位都是可能 的)，探测器可以锁定在该探测器位置。在图9-13中更详细地描述探测器20的可变定位。图9图示说明了在不使用昂贵的高精度滑块的情况下促进在扫描期间将图1的X 射线探测器20锁定在适当的位置的系统。该系统可以在诸如扫描器10的CT扫描器中的 台架(未示出)的内壁中部署。台架中的每个阻止位置包括一组阻止元件202，每个阻止 元件包括槽204，从而给定的阻止位置的三个槽204彼此正交。多个小球(例如钢球、轴承 等)可旋转地耦合至探测器(未示出)。当球与槽配合时，每个球在两点处与槽接触，从而 导致6个自由度上的受阻止的移动(例如，在三个正交平面中沿向前和向后的方向锁定移 动)。台架具有多组阻止6个自由度的元件(每个几何模式一组)。在一个实施例中，探测 器安装在刚性地连接至上面显示的三个球的部分上。这样的布置促进探测器的高度可重复 的定位。图IOA和IOB分别图示说明了在行进的状态下和在固定或锁定的状态下的探测器 20的运输系统。例如，滑块210包括穿过探测器的一部分以将探测器耦合至滑块的安装元 件212。滑块可以向上和向下移动并且可以移动至旁边。探测器由弹簧214等支撑在滑块 上，从而探测器相对于载物台而浮动。在多个预设定的探测器定位的每个定位处，一组机械 阻止元件202直接支撑探测器，从而在全部6个自由度上固定。更具体地，适当地选择的不 同取向的ν形槽204安装至台架和探测器(例如，图IOB的图示说明中的探测器)之一，并 且，球形或圆柱形元件206彼此连接。弹簧在槽和球或圆柱形元件之间提供预设定的偏置力，探测器以浮动的方式安装在弹簧上。通过一起偏置这些元件，从而每个球或圆柱接触槽 的表面，相对于全部6个自由度约束探测器。每个期望的探测器定位(例如，每个定位表示对于终端用户而言有用的几何形 状，在该示例中存在三个区别的探测器定位)使用一组机械阻止元件202。通过将探测器压 在阻止元件上，在全部6个自由度上准确地且可重复地固定探测器组件。如此设计从而按 压力由滑块递送，并且并入解耦测量，以防止滑块在探测器组件压在阻止元件上时确定探 测器定位。因而，滑块包括低成本的非精度元件(例如互相连接至探测器组件的图9中的球 和图IOB中的槽)。互相连接的工作原理如下在转移期间，探测器位于锥体214上，不具 有任何间隙，即，探测器刚性地连接至滑块。然而，当定位在与几何模式相关联的探测器定 位中的一个上时，探测器通过球206 (例如，钢球等)和槽的相互作用来定位，探测器从锥体 214脱落，S卩，探测器相对于运输装置210自由浮动。压缩弹簧212提供预加载荷。图11图示说明了图9和10的运输系统的实现方式的概况。一个实施例使用图9 中所示的定位原理的变形，即，两个位置元件，一个位于顶部，一个位于顶部。探测器锁定在 第一定位220处。还显示第二定位222，其中可以移动探测器，以经由多个阻止元件202将 探测器锁定在定位处，多个探测器元件202包括相应的正交的槽，在探测器到达第二定位 时，探测器上对应的球206容纳在槽中。通过以具有成本效益并且可重复的方式引入几何 模式，运输系统提供针对成像灌注、肿瘤生物学、血管生成及其他的系统的灵活性。
图12和图13A-C用图解法图示说明了 CT扫描器10的自顶向下的视图，在该CT 扫描器中可以采用运输系统。在该实施例中，槽204是探测器旁边的运载装置，并且球206 安装在台架上。剖面“B-B”沿着扫描器的台架的中心向下延伸，并且探测器20锁定在阻止 位置。例如，探测器耦合至若干个(例如，三个)阻止元件(未示出)，阻止元件由滑块弹簧 (未示出)锁定而靠着安装至扫描器台架的内部的多个球206。图14是新生脉管系统220的图示说明，其中，已定义中轴222，并且显示多个测量 位置224。例如，量化器52(图1)可以评价存储在体积图像存储器46(图1)中的图像数 据，并且识别在新生脉管系统的多个部分的每个部分中延伸的中轴。在一个实施例中，从3D 脉管图像对作为在血管中延伸的中心线的中轴进行插值。然后，量化器沿着脉管识别多个测量点，在测量点处测量脉管直径。在一个实施例 中，测量点以预定的间隔(例如，数十或数百微米，大约一毫米等，取决于测量粒度的期望 水平)相等地隔开。然后，相应的测量点的直径测量dl、d2存储至存储器并由量化器分析， 量化器将所测量的直径信息与直径值的预定义的范围比较。如果(例如一个或多个)相邻 的测量点的预定数显示出预定义的范围外(例如大于或小于预定义的范围)的直径，于是 量化器可以确定显示出这样的(多个)直径的脉管部分是动脉的一部分(如果直径较大) 或毛细管的一部分(如果直径较小)，并且因此将该脉管部分从新生脉管系统排除。于是， 显示出预定义的范围内的直径值的剩余部分的血管被分类为新生脉管系统，并且因而对新 的脉管生长进行量化。图15图示说明了一种用于自动地将CT扫描数据校准为HU值、对新的血管生长进 行量化以及将X射线探测器锁定在安装有探测器的台架中的多个阻止定位中的一个的方 法。尽管描述为一系列动作，但将理解到，可以要求少于所有描述的动作来根据该文献中所描述的各种示例执行该方法。此外，其他动作可以被包括在该方法中，诸如关于前面的图所 描述的动作。而且，如本领域技术人员将意识到的，某些动作可能以不同于所描述的顺序的 顺序进行。该方法包括探测器定位协议240、Hounsfield校准协议242以及新生脉管系统量化协议244。探测器定位240可以包括使用关于前面的图所描述的阻止元件以及相关部 件来阻止台架中的探测器的移动。Hounsfield校准242可以包括在250同时对VOI和HU 校准体模进行扫描。校准体模可以包括空气、水以及骨骼等效材料，以提供校准的参考系。 在252，使用从校准体模采集的CT扫描数据来将与扫描数据相关联的灰度值转换或校准为 Hounsfield单位值。然后，可以根据经校准的扫描数据生成VOI的3D图像。新生脉管系统量化244包括在254在VOI的3D图像中识别血液体素。例如，第一 血液体素可以由操作者手动地识别，并且可以自动地识别为具有与血液的Hounsfield值 一致的Hounsfield值的体素。在256，可以使用经校准的HU值来生成VOI的体积图像(例 如，其中，对与已知的血液体素相邻的体素进行分析，以确定相邻体素的HU值是否与已知 的血液体素一致，迭代地，从而定义体积)。新生脉管系统量化244还包括在258分析体积图像并且定义体积图像中的一个或 多个脉管部分的中轴或长度。在260，沿着给定的脉管长度以预定义的间隔测量血管直径。 在262，一旦测量了图像体积中的所有脉管，就丢弃具有预定义的直径范围外的直径测量的 脉管部分，并且将剩余的脉管部分识别为新生脉管系统。在一个实施例中，所采用的方法包括在264许可量化迭代之间的时间流逝。例如， 时间流逝可以大约几天、几周、几个月等，在时间流逝之后，可以重复该方法，在240从探测 器定位开始(例如，在如先前的CT扫描中所使用的相同的锁定定位)。可替代地，可以从两 个CT扫描中省略探测器定位。在另一个实施例中，另外或者可替代地省略Hounsfield校 准，并且在264许可时间流逝的方法的第二迭代之后是重新生成VOI的体积图像。在任何 情况下，在第二迭代期间识别第二新生脉管系统体积，并且可以将第二新生脉管系统体积 与在先前的迭代期间生成的新生脉管系统体积图像比较，以确定流逝的时期内的体积尺寸 变化。已参考若干个实施例来描述创新。其他人在阅读并理解先前的详细的说明书的基 础上，可以进行修改和变更。其意在将创新解释为包括所有这样的修改和变更，只要它们落 在所附权利要求书及其等同物的范围内。
权利要求
一种成像系统，包括CT扫描器(10)，其经由X射线源(16)和X射线探测器(20)采集受试者的CT数据；重建处理器(44)，其将所采集的CT数据重建成包括多个体素的3D图像表示；以及量化器(52)，其通过确定所述3D图像表示中哪些体素与血液对应来对所述受试者体内的新的血管生长进行量化。
2.如权利要求1所述的系统，其中，用户在用户界面(50)上识别所述受试者的3D图像 中的血液体素，所述量化器(52)将所识别的血液体素与相邻体素比较，以识别另外的血液 体素，将所述另外的血液体素与相邻体素比较，以迭代地绘制脉管系统。
3.如权利要求1所述的系统，还包括校准器(54)，其将所述3D图像表示的体素校准为Hoimsf ield单位(HU)，并且其中，所 述量化器(52)将具有与已知的血液的Hounsfield单位一致的Hounsfield单位的体素识 别为血液体素。
4.如权利要求3所述的系统，其中，所述量化器(52)根据所述3D图像表示中的肿瘤体 积(VTOi)和所述肿瘤体积中的血液体素的数量来确定血管体积的比(Vvbv/VTOi)。
5.如权利要求2所述的系统，其中，当横向邻接的血液体素的数量降低至指示血管直 径与预定义的毛细管直径一致的水平或增加至指示血管直径与预定义的动脉直径一致的 水平时，所述量化器(52)终止3D脉管系统图像沿着给定的路径的扩展。
6.如权利要求5所述的系统，其中，所述量化器(52) 生成3D血管体积图像；计算所述血管体积图像中脉管的中轴； 沿着血管中轴步进；以及 在每一步，测量所述血管的直径。
7.如权利要求6所述的系统，其中，所述量化器(52)生成具有每个所测量的直径的步 数的直方图。
8.如权利要求7所述的系统，其中，所述量化器(52) 计算所述血管的体积(Vvbv)；计算感兴趣体积的体积(VvJ ；以及计算比Vvbv/VTOi。
9.如权利要求1所述的系统，还包括在受试者支撑(12)中的Hoimsfield校准体模(56)，其中，所述体模(56)与所述受试 者同时被扫描。
10.如权利要求9所述的系统，其中，体模(56)还包括空气(70)、水(72)以及骨骼(74) 等效材料中的每个，每个都位于所述受试者支撑(12)中的固定的位置处。
11.如权利要求10所述的系统，还包括Hounsfield单位校准器(54)，该Hounsfield单位校准器确定与所述水、空气以及骨骼等效材料中的每个对应的所述3D图像表示中的体素；以及基于所确定的体素的强度值，将所述3D图像表示校准为Hoimsfield单位(HU)。
12.如权利要求1所述的系统，其中，所述CT扫描器(10)还包括台架，其定义所述受试者支撑(12)的周围的检查区域(14)；以及 多个阻止元件(202)，其安装在所述台架和所述探测器(20)之一上，与定位在所述台 架和所述探测器(20)中的另一个上的多组阻止球或杆(206)配合，以将所述探测器(20) 在6个自由度上锁定在预定义的阻止位置处。
13.如权利要求12所述的系统，其中，所述探测器耦合至三个阻止元件(202)，每个阻 止元件包括在阻止位置处容纳相应的阻止球(206)的槽(204)。
14.如权利要求12所述的系统，其中，每个槽(204)与所述阻止元件(202)上的每个其 他槽(204)正交，从而使得所述三个槽与三个正交平面对应，并且其中，通过使所述三个阻 止球(206)与相应的三个阻止元件(202)配合，防止所述探测器(20)在所述三个正交平面 中的每个中向后或向前移动。
15.一种使用如权利要求1所述的成像系统来执行新生脉管系统量化的方法，包括 采集所述受试者的CT数据；将所述CT数据重建成具有3D体素阵列的3D图像表示，每个体素具有灰度值； 识别与血液对应的体素使用所识别的血液体素来生成所述受试者体内的脉管系统的3D体积图像。
16.一种执行受试者体内的新生脉管系统量化的方法，包括 采集所述受试者的CT数据； 将所述CT数据重建成具有3D体素阵列的3D图像表示，每个体素都具有灰度值； 识别与血液对应的体素；以及根据所识别的血液体素生成所述受试者体内的脉管系统的3D体积图像。
17.如权利要求16所述的方法，还包括在CT数据采集期间对受试者支撑(12)中的Hoimsfield校准体模(56)进行扫描，以 收集校准信息；所述校准体模包括空气(70)、水(72)以及骨骼(74)等效材料； 将所述3D图像表示中的体素的灰度值校准为Hoimsfield单位；以及 将具有与血液对应的Hoimsfield单位的体素识别为所述血液体素。
18.如权利要求17所述的方法，还包括根据所述3D图像表示中的肿瘤体积(VvJ和所述肿瘤体积中的血液体素的数量来确 定血管体积的比(Vvbv/VvJ。
19.如权利要求18所述的方法，还包括 生成3D血管体积图像；计算所述血管体积图像中的脉管的中轴； 沿着血管中轴步进；以及 在每一步，测量所述血管的直径。
20.如权利要求19所述的方法，还包括 生成具有每个所测量的直径的步数的直方图。
21.如权利要求20所述的方法，还包括 计算所述血管的体积(Vvbv)；计算感兴趣体积的体积(VvJ ；以及计算比Vvbv/VTOi。
22.如权利要求21所述的方法，还包括生成并显示所述脉管系统的所述3D体积图像表示的3D体积绘制。
23.一种用于对CT扫描器进行校准的系统，包括受试者支撑(12)，校准体模(56)定位于其中，所述校准体模(56)包括位于相对于所述 受试者支撑(12)的预定位置处的空气(70)、水(72)以及骨骼(74)等效材料； 探测器(20)，其探测已穿过检查区域(14)的X射线； 重建处理器(44)，其重建检查区域(14)中的受试者的3D图像表示； X射线源(16)，其发射X射线穿过所述检查区域(14)到达所述X射线探测器(20)，生 成通过所述受试者、所述受试者支撑(14)以及所述校准体模(56)的视场；以及校准器(54)，其使用与所述空气、水以及骨骼等效材料对应的所述3D图像表示的体素 值来将所述3D图像表示的体素的体素值校准为Hoimsfield单位(HU)。
24.如权利要求23所述的系统，还包括执行新生脉管系统量化过程的新生脉管系统量 化器(52)。
25.如权利要求24所述的系统，其中，所述新生脉管系统量化器(52)包括用于生成描 述血管直径测量的直方图的例程和用于确定比Vvbv/VTOi的例程中的至少一个。
26.如权利要求23所述的系统，还包括用于阻止所述X射线探测器(20)沿六个移动方 向移动的一组阻止元件(202)，所述阻止元件(202)耦合至所述X射线探测器(20)，与定位 在台架中的多个阻止位置处的对应的多组阻止球(206)或圆柱配合，所述X射线探测器可 移动地耦合至所述台架。
27.一种用于阻止X射线探测器沿六个方向移动的系统，包括X射线探测器(20)，其可以可滑动地移动通过CT扫描器(10)中的台架； 多个阻止元件(202)，其耦合至所述X射线探测器(20)和所述台架之一；以及 多组阻止球或圆柱(206)，其耦合至所述探测器(20)和所述台架中的另一个，每组具 有与所述探测器(20)上的所述多个阻止元件(204)的取向互补的取向；其中，每个阻止元件(202)具有容纳给定组的阻止球或圆柱中的阻止球(206)的槽； 其中，每个槽(204)相对于其他阻止元件(202)上的槽(204)成角度地偏移。
28.如权利要求26所述的系统，其中，每个槽(204)与其他阻止元件(202)上的所述槽 (204)正交。
29.如权利要求26所述的系统，其中，所述多个阻止元件包括相对于彼此以三角形取 向布置的三个阻止元件(202)，并且其中，每组阻止球包括相对于彼此以三角形取向布置的 三个钢球，从而使得每个球(206)与相应的槽(204)配合，以阻止所述探测器(20)沿平行 于通过所述球(206)接触所述槽(204)的相应侧的各点的线的方向运动。
30.一种计算新生脉管系统的生长的方法，包括 将X射线探测器(20)锁定在预定的定位； 生成VOI的第一体积图像；执行第一新生脉管系统量化，以确定第一新生脉管系统体积；允许预定义的时段流逝；将所述探测器(20)定位在相同的锁定定位；生成VOI的第二体积图像；执行第二新生脉管系统量化，以确定第二新生脉管系统体积；以及通过比较所述第一和第二新生脉管系统体积来确定新生脉管系统体积的变化。
31.如权利要求30所述的方法，其中，量化包括识别所述VOI的体积图像中的血液体素；使用邻近的所识别的血液体素来生成所述VOI中的脉管系统的3D图像；识别所述脉管系统的至少一部分中的中轴；沿着所述脉管系统的所述至少一部分以预定义的间隔进行脉管系统直径测量；以及将所述脉管系统的新生脉管系统部分识别为具有落在预定义的直径值范围内的直径。
32.如权利要求30所述的方法，其中，锁定所述X射线探测器包括将所述X射线探测器移动至阻止位置，所述阻止位置包括定位在台架中的多个阻止位 置处的一组阻止球(206)或圆柱，所述X射线探测器可移动地耦合至所述台架；以及将耦合至所述X射线探测器(20)的一组阻止元件(202)与位于所述阻止位置处的对 应的阻止球(206)或圆柱配合，以在六个自由度上阻止所述X射线探测器(20)。
33.如权利要求30所述的方法，还包括通过下列过程进行体模校准同时对Hounsfield单位校准体模(56)和所述VOI进行扫描，其中，所述校准体模可移 动地嵌入受试者支撑(12)中，所述VOI定位在所述受试者支撑上，所述校准体模包括空气 (70)、水(72)以及骨骼(74)等效材料中的每个，每个材料都位于所述受试者支撑(12)中 的固定的位置处；以及使用对所述校准体模(56)采集的扫描数据作为参考来将所采集的VOI扫描数据的灰 度值校准为Hounsfield值。
全文摘要
当对使用CT扫描器(10)来测量的新生脉管系统的生长进行量化时，识别已知的血液体素，并由量化器(52)将邻接体素与该血液体素比较，以确定邻接体素是否为血液体素，以便使血管的3D图像生长。可去除的Hounsfield校准体模(56)定位在受试者支撑(54)中，在每次扫描期间与受试者同时被扫描，Hounsfield单位校准器(54)自动地将所采集的CT数据校准为体模。包括多个阻止移动的位置的传输系统廉价地且可重复地促进将CT探测器(20)在六个移动自由度上锁定在扫描器台架中的多个位置处。
文档编号G06F19/00GK101848678SQ200880114807
公开日2010年9月29日 申请日期2008年10月29日 优先权日2007年11月6日
发明者A·巴克勒, D·E·博斯, L·扎戈尔谢夫, R·巴特 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司