灌注成像的方法技术

本发明专利技术涉及一种灌注成像的方法，以及后置成像数据操作的方法和其程序。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种，以及后置成像数据操作的方法和其程序。
技术介绍
灌注成像可用于检测身体内的物理结构与组织功能和活性。它对研究具 有例如由于中风，肿瘤，梗塞等，引起的脑，心脏或肝脏损伤病人特别有用。灌注成像技术的实例包括磁共振成像(MRI, Magnetic Resonance Imaging)、 医疗的超声波检查法(sonography),正电子成像术(PET， Positron emission tomography)与计算机断层扫描(CT， Computed Tomography )。一般说来磁共振成像灌注技术，将一种造影剂药剂(例如， 一种比如由 amersham与schering注册为Omniscan⑧或Magnevist⑧的轧内络合物)给予到 病人的血管系统里，然后于一段时间覆盖造影剂药剂的穿过感兴趣的区域的 组织的传输，从感兴趣的区域收集图像，。例如，在MRI中，使用快速图像 获取序列，例如自旋回波、梯度回讯(GRASS或FLASH)、回波平面(EPI, echo planar )、 RARE、混合、半激励等等。用于灌注成像的这样的序列和MR 造影剂的药剂给予为本领域所熟知(例如参看"Biomedical Magnetic Resonance Imaging", Wehrli等主编，VCH, 1988 )。在临床实践中，通常检查灌注图像系列，然后定性地评定该结果。然而在许多情况下，要求定量的结果，例如区域血液流、区域血容量、 区域平均传输时间、区域到达时间、区域表面渗透性以及区域到达峰值时间 的绝对度量(例如参看Rempp等，Radiology 193: 637-641 ( 1994 )以及vonken 等，MRM41: 343-350 ( 1999))。药物动力学(pharmacokinetic)模型用来提取血浆流、血浆容量、平均传 输时间、血管外的细胞外液容量、表面渗透性以及到达峰值时间或例如毛细 管传送常数的少数生理学的灌注参数的体元(voxel)特定值，Ktrans。包括对照 和对照泄漏的再循环。对于MR多通道灌注成像来说，迄今为止提出的最普通的药物动力学模 型是约翰逊和威尔逊的绝热近似模型(aaJW， the adiabatic approximation model of Johnson and Wilson)。 然而，在aaJW模型中多个参数的存在使得其相对不稳定以及高灵敏度，以 致在底层数据中的拙劣的信噪比。观察的每个体元的跟踪器灌注信号是一未知体元特定的动脉输入函数以 及一未知体元特定组织残留函数(或脉沖响应函数)的巻积。组织残留函数描述在时间t于组织区域仍然存在的造影剂的分数，因此 是一依赖于该组织的生理参数的函数，例如血容量以及平均传输时间。动脉 输入函数描述造影剂如何传递到组织体元，并且同样地给出一器官中的血管 结构的印象。通过药物动力学模型，未知的体元特定组织残留函数被假定具有一种已 知的参数式，但是具有未知参数值。跟踪器到达的时间延迟以及跟踪器的到 达峰值时间只被指定为体元特定的动脉输入函数因子。所有的剩余灌注参数 被指定为流标定(scale)的体元特定组织残留函数因子。所有已知的使用多通道药物动力学模型得到灌注参数的方法存在难题。 例如未知的体元特定的动脉输入函数可能被单个已知的动脉输入函数替代。 该值通常通过血管中的体元的手动或自动识别而得到。这个血管可能是远离 该所感兴趣的组织。此外，忽视了从使用的血管到感兴趣的组织的所有动脉 输入函数的延迟与偏差。这些模型简化可能导致估计的灌注参数中大的误差。 理想地，体元特定的动脉输入函数应该用于避免延迟与偏差。另外，高流速、 移动与浸润导致当在相同病人连续的检查中标定时主要血管的动脉输入函数大的可变性。
技术实现思路
我们现在已经吃惊地发现，通过结合该体元特定的aaJW模型与盲反巻 积方法，增强灌注成像是可行的，特别是在磁共振成像领域。使用本专利技术的 方法，也提供显著地更多的动脉输入函数与组织残留函数的临床的情报值。本专利技术方法也提供高质量的血浆流、血浆容量、平均传输时间、抽取分 数、表面渗透性、血管外的细胞外液容量与到达峰值时间的生理学参数的图 像。这些参数的图像给出直接的生理参数的定量估算，也就是说，获得的结果是生理学上精确的。这样高质量的图像在以前没有生成过，也没有已知的 单个方法允许推导所有这些参数的值。而且，本专利技术方法不显著地受实验噪 声影响。估算的体元特定的动脉输入函数表示当迭代地经过该成像区域时在造影 药剂的偏差与延迟中该间隔的变化。得到组织残留函数，而并不降低使用仅 一人工识别的动脉输入函数而引入的延迟与偏差效果。因此，所有的血管参 数的估算模式变得线性、简单而且噪声鲁棒。因此从一方面考虑，该专利技术提供一种处理灌注成像数据的方法，包括使用盲反巻积算法与约翰逊与威尔逊的绝热近似模型(aaJW)。优选地，数据 在一个又一个体元的基础上处理，也就是说，使用一种体元特定的盲反巻积 算法与一种体元特定的aaJW模型。优选地，要处理的数据在一系列时间值 记录。最佳选地， 一种体元特定的盲反巻积算法与体元特定的aaJW模型被 应用于在一系列时间值记录的灌注成像邀:据。本专利技术进一步的方面是，包括通过使用 一盲反巻积算法 与aaJW模型，在一系列时间值,根据对象的感兴趣的区域的体元，生成所 述感兴趣的区域的图像。。本专利技术进一步的方面是灌注成像的图像处理方法，包括一盲反巻积算法 与aaJW模型的使用，以及一图像的生成。优选地，图像在一个又一个体元 的基础上处理，也就是说，使用一体元特定的盲反巻积算法与一体元特定的 aaJW模型。优选地，要处理的灌注成像包括在一系列时间值记录的一系列 数据点。在本专利技术的一优选实施例中，在生成下列参数的值时使用盲反巻积算法 与aaJW模型体元特定的动脉输入函数Cp与体元特定的组织残留函数r。在本专利技术的一优选实施例中，也确定下列体元特定的生理参数中的至少 一个血浆流、血浆容量、平均传输时间、抽取分数、表面渗透性、血管外 的细胞外液容量与到达峰值时间。在本专利技术的一优选实施例中，至少一个或全部的以上参数的图像被单独 生成。在本专利技术的一优选实施例中，迭代地使用盲反巻积方法，特別优选地， 迭代地使用盲反巻积方法以获得体元特定的动脉输入函数Cp的值与标定的 体元特定的组织残留函数u。在本专利技术的一优选实施例中，迭代循环包括4或更多次的迭代，更优选 地6或更多次的迭代。在本专利技术的一优选实施例中，使用aaJW从标定的体元特定的组织残留 函数u生成体元特定的组织残留函数r。在本专利技术的一优选实施例中，体元特定的动脉输入函数Cp的初始估算 量是观察的体元特定的跟踪器浓度c。在本专利技术的 一优选实施例中，体元特定的动脉输入函数Cp的初始估算 量是第一个经过动脉输入函数。在本专利技术的一优选实施例中，标定的体元特定的组织残留函数u的初始 估算量是l。在本专利技术的一优选实施例中，灌注成像方法是磁共振成像(MRI, Magnetic Resonance Imaging )、 医疗的超声波检查法(sonography )、正电子成像术 (PET, Positron emission tomography)与计算机断层扫描(C本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种处理灌注成像数据的方法，包括盲反卷积算法和约翰逊与威尔逊的绝热近似模型（ａａＪＷ）的使用。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：托芬塔克斯特，雷内特格鲁纳，
申请(专利权)人：卑尔根大学研究基金会，
类型：发明
国别省市：NO[挪威]