计算关于局部血液流量循环指数的方法和装置制造方法及图纸

从涉及注射有造影剂的受试者特定区域的许多连续图像中，准备关于特定区域中动脉的第一时间－密度曲线和关于特定区域中组织的第二时间－密度曲线。通过曲线拟合来计算调制转换函数，其表示组织中关于动脉的局部血液流量循环，由此最小化第二时间－密度曲线关于调制转换函数与第一时间－密度曲线卷积的剩余误差。从调制转换函数中计算关于各个动脉的局部血液流量循环的指数。准备所述动脉的指数图，和根据第一时间－密度曲线的剩余误差，把所述指数图合成为一个图。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种关于脑组织中局部血液流量循环指数的计算方法和装置。
技术介绍
在X射线CT检查中，从简单CT图像中构造信息，和通过对比CT，在动态扫描中可以得到疾病位置周围的血液流量循环信息作为可视信息。近几年，通过多切片的高速扫描变为可能和认为对比CT动态扫描的使用范围逐渐扩大。一般地说，存在一种称为CBP学习的方法用来计算关于脑组织中毛细管的血液流量循环指数。所述CBP学习包含得到指数例如CBP、CBV、MTT和Err，其量化表示组织中局部血液流量循环，也就是，局部组织中流经毛细管的血液循环；和输出这些指数图。CBP表示脑组织毛细管中每单位体积和时间的血液流速；CBV表示脑组织中每单位体积的血液量；MTT表示毛细管的血液平均通行时间；和Err表示调制转换函数近似值中剩余误差的和或剩余误差的平方和的平方根。CBP、CBV、MTT指数量化地表示了脑组织中毛细管的血液流量循环，与脑缺血性中风发展后的通行时间信息一起作为有用信息，用于区分缺血脑血管失调的病体，判断毛细管出现/没有扩张，或估计血液流速。例如，通常，在缺血脑血管失调中，提供的动脉血压下降，和血管内的流速降低。作为结果，甚至当CBV是常数时，MTT扩大和CBP降低。而且，在脑梗塞过急性阶段中，通过血压降低来补偿血液流速的降低，存在一种用于扩张毛细管和增加血液流速CBP的自动调整。因此，由于MTT扩大，甚至随着CBP下降、CBV增加，所述信息暗示毛细管的血管再形成的可能性。在CBP学习中，不具有脑血管渗透性的造影剂，例如碘化造影剂用作示踪剂。经由肘脉注射碘化造影剂，例如通过注射器。通过注射器注射进静脉的碘化造影剂经由心脏和肺流进脑动脉。然后，造影剂经过脑组织中的毛细管从脑动脉中流出到脑静脉。碘化造影剂流经正常脑组织中的毛细管而没有任何血管外的泄漏。图1简要表示了这种状态。通过动态CT扫描造影剂的通行状态，脑动脉上像素的时间-密度曲线Ca(t)、脑组织(毛细管)上像素的时间-密度曲线Ci(t)、和脑静脉上像素的时间-密度曲线Csss(t)可从连续图像中测量出。这里，在CBP学习中，在脑动脉的时间-密度曲线Ca(t)和脑组织的时间-密度曲线Ci(t)之间建立的理想关系用作一种分析模型。假定如果就在脑组织之前经由血管注射造影剂，脑组织的单位体积(一个像素)里的时间-密度曲线垂直上升，停在一常数值上，并随后倾斜下降。这可以用矩形函数来近似(box-调制转换函数方法box-MTF方法)。也就是，脑动脉的时间-密度曲线Ca(t)用作输入函数，用于脑组织的时间-密度曲线Ci(t)用作输出函数，和通过矩形函数来近似输入和输出函数间的调制转换函数。调制转换函数表示示踪剂经过毛细管的通行过程。CBP学习具有下列问题。由于计算各个指数CBP、CBV、MTT和Err用于每个像素(x，y，z)，可以构造使用所述值作为像素值的图像，和该图像称作为图。例如，当得到R类型的指数时，可以构造R个图。用这种方式准备的R个图可以看作为一幅图(向量值图)，其中每个像素具有一个向量值。也就是，所述图可以表示如下。Vk(x，y，z)＝＜Pk，1(x，y，z)，Pk，2(x，y，z)，...，Pk，R(x，y，z)＞例如，可以用这种方式来构造CBP学习，就是假定典型地R＝4，Pk，1(x，y，z)表示CBP值，Pk，2(x，y，z)表示CBV值，Pk，3(x，y，z)表示MTT值，Pk，4(x，y，z)表示剩余错误误差Err值。这个向量值图Vk准备用于所述参考脑动脉的每个时间-密度曲线Ca(t)k。例如，假定从左和右半球的中间、前和后脑动脉中得到时间-密度曲线。在这种情况下，K＝6。而且，假定从影响区域的外围中动脉的几个部分中得到脑动脉的时间-密度曲线，K＝约10-15。当脑动脉的时间-密度曲线Ca(t)k的数量K大(K＝1，2，...，K)时，作为结果得到的向量值图的数量Vk(K＝1，2，...，K)是大的，因此这是便于观察的。也就是，当所述图看作为正常灰度级图像或彩色级图像时，一个图由R个图像构成，存在K个图，和因此总共K×R个图像必须进行比较。而且，由动脉滋养的部分和所述动脉不必显出，和必须使用解剖知识来判断每个区域的要观察的图Vk(k＝1，2，...k)。尤其是在大脑血管失调发展的情况下，例如大脑梗塞，基于组织的动脉判断与解剖知识不一致，并且异常依赖关系频繁可见。这些缺陷产生的问题是难以解释向量值图的射线照相。而且，在由多切片或量CT扫描的动态CT图像中，进一步观察到大量的动脉。这是因为在多个切片中可以观察到相同的动脉。如果脑动脉的时间-密度曲线准备用于这些动脉的所有X射线断层摄影图像，曲线的数量变得非常庞大。而且CBP学习也有下列问题。由于经由肘脉进行丸药注射，对于用CT观察的对比增加效果来说，血液CT数上升到最大几百个HU(当不执行对比成像时，几十个HU)。然而，为了有效地分析脑血液流量，对比增强效果必须仅用几个百分点或更少误差进行测量。也就是，甚至当对比增强效果(CT数上升)约为20-40HU，必须检测对比增加效果。单位体积的脑组织中毛细管的体积比最大约为3-4％。因此，当血液CT数上升20-40HU时，脑组织的平均CT数只上升约为0.5-1.5HU。在CT图像中，噪声的标准偏差(sd)与X射线辐射剂量的平方根成反比，和在典型的辐射条件下，sd例如约为5-10HU。因此，为了检测0.5HU的对比增强效果，X射线辐射剂量必须增加约10-100倍，这意味着患者的曝光剂量相当大。而且，由于在动态CT中同一位置扫描几十次，扫描位置中的皮肤曝光量是正常曝光量的几百到几千倍，和考虑到辐射问题例如炎症、秃头症、坏死和致癌，这是不现实的。而在动态CT中，与正常扫描相比，X射线辐射剂量必须减少。通常，每次扫描的X射线辐射剂量减少到例如约为正常剂量的1/2-1/10。因此，与正常一次CT扫描相比，只产生约几倍到20倍的X射线曝光量，不会出现任何辐射问题。然而，在CT图像中，其中X射线辐射剂量减少，sd例如约为15-20HU，几乎检测不到约0.5-1.5HU的对比增强效果。因此，抑制图像的噪声成分是CBP学习中的重要问题之一。为此，1)增加切片厚度，2)平均相邻像素，和3)对图像进行滤波处理是通常采取的措施。然而，这些具有下列问题。为了“增加切片厚度”，在扫描期间，切片厚度设定为大，或将连续薄切片的图像数量进行平均和产生厚切片图像。由于每个像素的X射线辐射剂量与切片厚度成比例地增加，因此图象噪音的sd与切片厚度成比例地减小。然而，当切片厚度增加时，产生部分体积效果。也就是，一个像素不表示相同脑组织，像素表示许多组织(白色物质、灰色物质、血管、脑沟、脑室等等)的平均CT数的概率是错误的，和作为分析结果得到的脑血液流速值变得不准确。特别地，不可能正常分析包括血管影响的像素。因此，由于增加的切片厚度，只能得到包括许多像素的非常低质量结果，其不能用于分析。通过对相邻的像素进行平均，空间分辨率受到一定程度的损失。例如得到正方形区域(包括n×n像素)的平均值作为整个正方形的平均CT数，正方形一边包括n个像素，该正方形看作为像素，和布置这些正方形来构成一个“像素捆绑图像”。例如，假定原始图像在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包含：从有关注射有造影剂的受试者的脑部的多个连续图像，制备关于脑部中的动脉的第一时间－密度曲线和关于脑部中的组织的第二时间－密度曲线；选择所述第一时间－密度曲线中与相应的第二时间－密度曲线最拟合的一条第一时间密度曲 线，以指定一根动脉，该动脉是所述组织中的每一组织的局部血液流量循环所最可能依赖的；根据为每一组织指定的一条动脉，制备用于区分该动脉的一个依赖区的一个图。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：南部恭二郎，池田佳弘，
申请(专利权)人：株式会社东芝，
类型：发明
国别省市：JP[日本]