RU2012124998A - Коррекция движения при лучевой терапии - Google Patents
Коррекция движения при лучевой терапии Download PDFInfo
- Publication number
- RU2012124998A RU2012124998A RU2012124998/08A RU2012124998A RU2012124998A RU 2012124998 A RU2012124998 A RU 2012124998A RU 2012124998/08 A RU2012124998/08 A RU 2012124998/08A RU 2012124998 A RU2012124998 A RU 2012124998A RU 2012124998 A RU2012124998 A RU 2012124998A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image data
- anatomical
- movement
- motion
- projections
- Prior art date
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
- A61B6/037—Emission tomography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
- A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10104—Positron emission tomography [PET]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10108—Single photon emission computed tomography [SPECT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
1. Способ генерирования модели движения, содержащий этапы, на которых:получают набор данных изображений анатомических проекций в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;реконструируют набор данных изображений анатомических проекций в отображение анатомического объемного изображения с усреднением по движению;адаптируют геометрию модели движения к геометрии объекта, представляющего интерес на основании отображения объемного изображения с усреднением по движению;моделируют данные изображений анатомических проекций из отображения анатомического изображения с усреднением по движению, с помощью модели движения, во множестве фаз движения; иобновляют модель движения на основе разности между полученным набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными анатомических изображений.2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:итерационно повторяют этапы моделирования данных изображений анатомических проекций и, затем, обновляют модель движения, пока не достигают критерий остановки.3. Способ по п.1 или 2, в котором набор данных изображений анатомических проекций получают под каждым из множества углов проекций.4. Способ по п.3, в котором этап, на котором обновляют смоделированное движение дополнительно содержит этапы, на которых:генерируют поле деформаций при каждом из углов проекций на основании разности между набором данных изображений анатомических проекций и набором смоделированных данных изображений анатомических проекций при соответствующем угле проекции;объединяют поля деформаций при каждом угле проекции для формирования трехмерно�
Claims (15)
1. Способ генерирования модели движения, содержащий этапы, на которых:
получают набор данных изображений анатомических проекций в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;
реконструируют набор данных изображений анатомических проекций в отображение анатомического объемного изображения с усреднением по движению;
адаптируют геометрию модели движения к геометрии объекта, представляющего интерес на основании отображения объемного изображения с усреднением по движению;
моделируют данные изображений анатомических проекций из отображения анатомического изображения с усреднением по движению, с помощью модели движения, во множестве фаз движения; и
обновляют модель движения на основе разности между полученным набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными анатомических изображений.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором:
итерационно повторяют этапы моделирования данных изображений анатомических проекций и, затем, обновляют модель движения, пока не достигают критерий остановки.
3. Способ по п.1 или 2, в котором набор данных изображений анатомических проекций получают под каждым из множества углов проекций.
4. Способ по п.3, в котором этап, на котором обновляют смоделированное движение дополнительно содержит этапы, на которых:
генерируют поле деформаций при каждом из углов проекций на основании разности между набором данных изображений анатомических проекций и набором смоделированных данных изображений анатомических проекций при соответствующем угле проекции;
объединяют поля деформаций при каждом угле проекции для формирования трехмерного (3D) поля деформаций; и
обновляют геометрию модели движения на основании трехмерного поля деформаций.
5. Способ по пп.1 или 2, дополнительно содержащий этапы, на которых:
получают набор данных функциональных изображений в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;
корректируют набор данных функциональных изображений на основании модели движения для каждой фазы движения; и
реконструируют скорректированный набор данных функциональных изображений, по меньшей мере, в одно скорректированное отображение функционального изображения объекта, представляющего интерес.
6. Способ по п.5, дополнительно содержащий этап, на котором:
получают сигнал движения от устройства распознавания движения в течение получения набора данных функциональных изображений, при этом, сигнал движения характеризует каждую фазу движения объекта, представляющего интерес.
7. Способ по п.6, в котором этап, на котором корректируют набор данных функциональных изображений, дополнительно содержит этапы, на которых:
генерируют карту ослабления на основании трехмерного поля деформаций для каждой из фаз движения, в соответствии с полученным сигналом движения; и
корректируют набор данных функциональных изображений по ослаблению и рассеянию, в соответствии с картой ослабления для каждой фазы движения.
8. Компьютерно-считываемый носитель, содержащий компьютерную программу, которая управляет процессором, который управляет сканером для фотонной эмиссионной компьютерной томографии и сканером для рентгеновской томографии, чтобы выполнять способ по любому из пп.1-7.
9. Система диагностической визуализации, содержащая:
томографический сканер (10), который последовательно генерирует наборы данных анатомических и функциональных изображений; и
по меньшей мере, один процессор, запрограммированный выполнять этапы способа по пп.1-7.
10. Сканер диагностической визуализации, содержащий:
томографический сканер (10), который получает набор данных изображений анатомических проекций в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес;
блок (34) реконструкции анатомических структур, который реконструирует набор данных изображений анатомических проекций в отображение анатомического изображения с усреднением по движению;
блок (50) адаптации, который адаптирует модель движения к геометрии объекта, представляющего интерес на основании отображения объемного изображения с усреднением по движению;
блок (52) моделирования, который моделирует данные изображений анатомических проекций из отображения анатомического изображения с усреднением по движению, с помощью модели движения, во множестве фаз движения; и
блок (54) сравнения, который определяет разность между полученным набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными анатомического изображения; и
блок (56) обновления модели движения, который обновляет смоделированное движение на основании разности, определенной блоком (54) сравнения.
11. Сканер диагностической визуализации по п.10, в котором
блок (52) моделирования итерационно повторяет моделирование данных изображений анатомических проекций с помощью обновленной модели движения, пока не достигается критерий остановки.
12. Сканер диагностической визуализации по любому из п.10 или 11, в котором томографический сканер (10) получает набор данных изображений анатомических проекций под каждым углом проекции однократно.
13. Сканер диагностической визуализации по п.12, в котором:
блок (54) сравнения генерирует поле деформаций под каждым из углов проекций на основании разности между набором данных изображений анатомических проекций и смоделированными данными изображений анатомических проекций под соответствующим углом проекции; и
блок (56) обновления модели движения объединяет поля деформаций под каждым углом проекции, чтобы формировать трехмерное (3D) поле деформаций и обновлять геометрию модели движения на основании трехмерного поля деформаций.
14. Сканер диагностической визуализации по пп.10 или 11, в котором томографический сканер (10) получает набор данных функциональных изображений в течение множества фаз движения объекта, представляющего интерес, при этом, сканер диагностической визуализации дополнительно включает в себя:
блок (62) коррекции, который корректирует набор данных функциональных изображений на основе модели движения для каждой фазы движения; и
блок (44) функциональной реконструкции, который реконструирует скорректированный набор данных функциональных изображений, по меньшей мере, в одно скорректированное отображение функционального изображения объекта, представляющего интерес.
15. Сканер диагностической визуализации по п.14, дополнительно включающий в себя:
устройство (60) распознавания движения, которое получает сигнал движения в течение получения набора данных функциональных изображений, при этом, сигнал движения характеризует каждую фазу движения объекта, представляющего интерес; и
при этом, блок (62) коррекции генерирует карту ослабления на основании трехмерного поля деформаций для каждой фазы движения, в соответствии с полученным сигналом движения; и
блок (62) коррекции корректирует набор данных функциональных изображений по ослаблению и рассеянию, в соответствии с картой ослабления для каждой фазы движения.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US26217209P | 2009-11-18 | 2009-11-18 | |
| US61/262,172 | 2009-11-18 | ||
| PCT/IB2010/054665 WO2011061644A1 (en) | 2009-11-18 | 2010-10-14 | Motion correction in radiation therapy |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2012124998A true RU2012124998A (ru) | 2013-12-27 |
Family
ID=43501165
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012124998/08A RU2012124998A (ru) | 2009-11-18 | 2010-10-14 | Коррекция движения при лучевой терапии |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20120278055A1 (ru) |
| EP (1) | EP2502204A1 (ru) |
| CN (1) | CN102763138B (ru) |
| RU (1) | RU2012124998A (ru) |
| WO (1) | WO2011061644A1 (ru) |
Families Citing this family (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5400546B2 (ja) * | 2009-09-28 | 2014-01-29 | 株式会社日立メディコ | X線ct装置 |
| WO2012069960A2 (en) * | 2010-11-23 | 2012-05-31 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Pet calibrations with varying coincidence windows |
| JP5947813B2 (ja) * | 2011-01-05 | 2016-07-06 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | ゲート信号を持つリストモードpetデータにおいて運動を検出し補正する方法及び装置 |
| DE112013002890T5 (de) * | 2012-06-11 | 2015-02-19 | Nassir Navab | Dynamisches Nuklearemissions- und Röntgenbildgebungsgerät und entsprechendes Verfahren |
| DE102012213551A1 (de) * | 2012-08-01 | 2014-02-06 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur bewegungsgemittelten Schwächungskorrektur und Magnetresonanz-Anlage |
| KR101461099B1 (ko) * | 2012-11-09 | 2014-11-13 | 삼성전자주식회사 | 자기공명영상장치 및 기능적 영상획득방법 |
| EP2760028B1 (en) * | 2013-01-23 | 2018-12-12 | Samsung Electronics Co., Ltd | Radiation generator |
| US9443346B2 (en) * | 2013-07-23 | 2016-09-13 | Mako Surgical Corp. | Method and system for X-ray image generation |
| EP3108456B1 (en) * | 2014-02-19 | 2020-06-24 | Koninklijke Philips N.V. | Motion adaptive visualization in medical 4d imaging |
| JP6722652B2 (ja) | 2014-07-28 | 2020-07-15 | インテュイティブ サージカル オペレーションズ, インコーポレイテッド | 手術中のセグメンテーションについてのシステム及び方法 |
| US9763631B2 (en) | 2014-09-17 | 2017-09-19 | General Electric Company | Systems and methods for imaging plural axial locations |
| DE102015206362B3 (de) * | 2015-04-09 | 2016-07-21 | Siemens Healthcare Gmbh | Multizyklische dynamische CT-Bildgebung |
| US9965875B2 (en) * | 2016-06-21 | 2018-05-08 | Carestream Health, Inc. | Virtual projection image method |
| JP6799292B2 (ja) * | 2017-07-06 | 2020-12-16 | 株式会社島津製作所 | 放射線撮影装置および放射線画像検出方法 |
| CN108389232B (zh) * | 2017-12-04 | 2021-10-19 | 长春理工大学 | 基于理想视点的非规则表面投影图像几何校正方法 |
| US10504250B2 (en) * | 2018-01-27 | 2019-12-10 | Uih America, Inc. | Systems and methods for correcting mismatch induced by respiratory motion in positron emission tomography image reconstruction |
| US11568581B2 (en) | 2018-01-27 | 2023-01-31 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Systems and methods for correcting mismatch induced by respiratory motion in positron emission tomography image reconstruction |
| US10492738B2 (en) | 2018-02-01 | 2019-12-03 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Motion detection for nuclear medicine imaging |
| EP3547262A1 (en) * | 2018-03-28 | 2019-10-02 | Koninklijke Philips N.V. | Tomographic x-ray image reconstruction |
| EP3628225B1 (de) * | 2018-09-26 | 2021-03-31 | Siemens Healthcare GmbH | Verfahren zur aufnahme von bilddaten und medizinisches bildgebungssystem |
| JP7330833B2 (ja) * | 2019-09-20 | 2023-08-22 | 株式会社日立製作所 | 放射線撮像装置および放射線治療装置 |
| CN110842918B (zh) * | 2019-10-24 | 2020-12-08 | 华中科技大学 | 一种基于点云伺服的机器人移动加工自主寻位方法 |
| US11410354B2 (en) | 2020-02-25 | 2022-08-09 | Uih America, Inc. | System and method for motion signal recalibration |
| CN111476897B (zh) * | 2020-03-24 | 2023-04-18 | 清华大学 | 基于同步扫描条纹相机的非视域动态成像方法及装置 |
| US11222447B2 (en) * | 2020-05-06 | 2022-01-11 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Inter-frame motion correction in whole-body direct parametric image reconstruction |
| EP3961567A1 (en) * | 2020-08-27 | 2022-03-02 | Koninklijke Philips N.V. | Apparatus, method and computer program for registering pet images |
| CN112997216B (zh) * | 2021-02-10 | 2022-05-20 | 北京大学 | 一种定位图像的转化系统 |
| CN113989400B (zh) * | 2021-09-26 | 2024-08-30 | 清华大学 | 一种ct图像生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
| CN114596225B (zh) * | 2022-03-01 | 2025-07-01 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 一种运动伪影模拟方法和系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1913421B1 (en) * | 2005-08-04 | 2013-01-30 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Motion compensation in functional imaging |
| US20080095414A1 (en) | 2006-09-12 | 2008-04-24 | Vladimir Desh | Correction of functional nuclear imaging data for motion artifacts using anatomical data |
| US20100054559A1 (en) * | 2006-11-22 | 2010-03-04 | Koninklijke Philips Electronics N. V. | Image generation based on limited data set |
-
2010
- 2010-10-14 RU RU2012124998/08A patent/RU2012124998A/ru unknown
- 2010-10-14 EP EP10777106A patent/EP2502204A1/en not_active Withdrawn
- 2010-10-14 US US13/503,933 patent/US20120278055A1/en not_active Abandoned
- 2010-10-14 CN CN201080051809.7A patent/CN102763138B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2010-10-14 WO PCT/IB2010/054665 patent/WO2011061644A1/en not_active Ceased
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102763138A (zh) | 2012-10-31 |
| CN102763138B (zh) | 2016-02-17 |
| EP2502204A1 (en) | 2012-09-26 |
| WO2011061644A1 (en) | 2011-05-26 |
| US20120278055A1 (en) | 2012-11-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2012124998A (ru) | Коррекция движения при лучевой терапии | |
| EP3161785B1 (en) | System and method for image composition | |
| CN104586417B (zh) | 增大锥束计算机层析成像获取中的视场的方法和成像设备 | |
| US10512441B2 (en) | Computed tomography having motion compensation | |
| US20250322566A1 (en) | Method of metal artefact reduction in x-ray dental volume tomography | |
| WO2013008702A1 (ja) | 画像再構成装置及び画像再構成方法 | |
| US20220414832A1 (en) | X-ray imaging restoration using deep learning algorithms | |
| US20200352538A1 (en) | System and method for computed tomography | |
| JP2020509887A5 (ru) | ||
| JP7062444B2 (ja) | 医用画像生成装置及び医用画像生成方法 | |
| US20150279111A1 (en) | Image processor, treatment system, and image processing method | |
| CN111260748A (zh) | 基于神经网络的数字合成x射线层析成像方法 | |
| JP2015085012A (ja) | 画像処理装置、治療システム、及び画像処理方法 | |
| US11937964B2 (en) | Systems and methods for controlling an X-ray imaging device | |
| JP6789661B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム。 | |
| JP7657635B2 (ja) | 画像処理装置、学習装置、放射線画像撮影システム、画像処理方法、学習方法、画像処理プログラム、及び学習プログラム | |
| Bondesson et al. | Anthropomorphic lung phantom based validation of in-room proton therapy 4D-CBCT image correction for dose calculation | |
| KR20200129142A (ko) | 의료용 화상 처리 장치, 의료용 화상 처리 방법, 및 프로그램 | |
| US20200250861A1 (en) | Methods and apparatuses for penetrating imaging | |
| Sujar et al. | gVirtualXRay: Virtual x-ray imaging library on GPU | |
| Rottman et al. | Mobile C-arm 3D reconstruction in the presence of uncertain geometry | |
| JP2016150082A (ja) | 粒子線治療システム | |
| EP4551118A1 (en) | Systems and methods for calibrating computed tomography breathing amplitudes for image reconstruction | |
| CN110022772B (zh) | X射线装置及其获取医学图像的方法 | |
| JP2019010378A (ja) | X線トモシンセシス装置 |