CN102812492A - 在心脏成像中感兴趣区域的定义 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于确定心肌的感兴趣区域（ROI）的心脏成像方法。该方法包括获取对象的功能成像数据，其中，功能成像数据至少包括心肌。从所获取的功能成像数据确定至多包含心肌的ROI，并且基于所确定的ROI对关于心肌的诊断参数进行估计和量化。在一个实施例中，利用基于直方图的阈值化和基于射线投射的定域从投影图像表示确定ROI，以便确定ROI的范围。在另一个实施例中，从体积图像表示确定ROI，其利用基于集群曼哈顿距离的清理来确定用于对左心室进行重定向的心脏角度。

Description

在心脏成像中感兴趣区域的定义

技术领域

本申请涉及医疗成像领域。其可以具体应用于诊断核成像中心肌组织的感兴趣区域（ROI）的定义。

背景技术

在诊断核成像中，研究了为了对循环系统进行成像或者为了对积聚了注入的放射性药物的特定器官进行成像当放射性核素经过患者血流时放射性核素的分布。例如，在单光子发射计算机断层摄影（SPECT）中，使用一个或多个通常称为伽玛照相机的辐射探测器经由放射性衰变事件造成的辐射发射来探测放射性药物。典型地，每个伽玛照相机包括辐射探测器阵列和置于辐射探测器阵列前面的准直器。准直器定义了线性或者小角度圆锥形瞄准线（line of sight），使得探测到的辐射包括投影数据。如果在一定视角范围上，例如，在180°或者360°角度范围上，移动伽玛照相机，那么可以使用滤波反投影法、最大期望值、或者另一种成像技术将所得到的投影数据重建成放射性药物在患者体内分布的图像。有利地，可以将放射性药物设计成在所选择的组织中积聚，以便提供对那些所选择组织的优先成像，所选择组织例如为了心脏成像的目的心脏组织。

在许多心脏成像研究中，对左心室特别感兴趣。作为预备步骤，人们想要定义心脏的感兴趣区域，并且更具体地说，定义左心室。在心脏成像研究中ROI定义的一个问题是所获取的图像数据呈现相对高的噪声级别和有限的解剖信息（如果有的话）。在心脏成像中，可以使用放射性药物在心脏附近的活动分布对心肌血流、局部心肌血流、血流储备、射血分数、或者关于诊断和治疗的其它参数进行估计。为了对这些参数进行量化和估计，首先对图像数据中的心肌ROI进行识别。然而，对心肌参数的精确定量评估部分取决于对心肌的精确和可重复识别。

典型地，临床医师手工描绘心肌ROI的范围和边界。例如，临床医师可以使用图形用户界面（GUI）描绘ROI的轮廓或者标记包含在ROI中的个别体素。遗憾的是，范围和边界的手工ROI描绘可能是繁重并且耗时的任务。此外，手工ROI描绘的结果趋向于取决于用户并且倾向于得到不可重复的结果。

备选地，多模态成像系统允许CT、MRI等提供除来自核成像系统的心肌参数之外的解剖信息。可以使用解剖信息识别心肌ROI。与ROI对应的核成像数据被量化以确定诊断参数。然而，解剖成像数据易受器官运动和/或低分辨率影响，其可能带来配准误差和对心肌ROI的差的定义。

本申请提供了新的并且改进的系统和方法，其提供了精确、可再现的心肌ROI定义，这克服了上文提到的问题以及其它问题。

发明内容

根据一个方面，提出了一种用于心脏成像的方法。该方法包括获取对象的功能成像数据，其中，功能成像数据至少包括包含心肌的区域。从所获取的功能成像数据确定至多包含心肌的感兴趣区域，并且基于所确定的ROI估计心肌诊断参数。

根据另一个方面，提出了一种诊断成像系统。该诊断成像系统包括功能成像系统，其具有用于获取功能成像数据的至少一个探测器头。控制单元控制功能图像数据的获取和/或探测器头的位置。感兴趣区域处理器被编程以便执行心脏成像方法。

根据另一个方面，计算机可读存储介质包含指令，当所述指令被计算机执行时，其使计算机执行心脏成像方法。

一个优点在于改进了感兴趣区域定义的鲁棒性。

另一个优点在于改进了从所定义的感兴趣区域提取的参数的精确度；

另一个优点在于需要很少或者不需要用户交互来确定感兴趣区域。

对于本领域的那些普通技术人员，一旦阅读并且理解了下列详细说明，本发明的其它优点将是显而易见的。

附图说明

本发明可以采用各种部件和部件布置以及各种步骤和步骤排列的形式。附图仅仅是为了对优选实施例进行图示说明的目的，并且不将其解释为限制本发明。

图1是具有感兴趣区域处理器的诊断成像系统的图解说明；

图2是表示用于从投影图像确定感兴趣的心肌区域的方法的流程图；

图3图示说明了对于三种测试情况、在图2的方法的各个步骤处投影图像的截屏；

图4A是表示用于基于直方图的阈值化（thresholding）的方法的流程图；

图4B是表示用于确定用于在基于直方图的阈值化方法中使用的阈值化因子的方法的流程图；

图4C是表示用于确定用于在基于直方图的阈值化方法中使用的基准频率的方法的流程图；

图5是用于在基于直方图的阈值化方法中使用的直方图；

图6A是表示用于基于射线投射的心脏区域定域的方法的流程图；

图6B是描绘在y方向中投射的水平射线的图表；

图6C图示说明了对于三种测试情况的直方图和相关联的射线投射轮廓；

图6D是用于在基于射线投射的定域中使用的解剖试探法的图示说明；

图7A是表示用于基于图像处理的定域的（localized）心脏区域清理技术的方法的流程图；

图7B是表示用于基于试探法的定域的心脏区域清理技术的方法的流程图；

图8A是表示用于从体积图像确定感兴趣的心肌区域的方法的流程图；

图8B是表示用于集群（clustering）以便隔离左心室的方法的流程图；

图8C是表示用于初始感兴趣区域的基于曼哈顿法的清理方法的流程图；

图8D图示说明了初始感兴趣区域和所选择的群集（cluster）的截屏；

图8E是表示用于隔离左心室并且确定相关联的心脏角度的方法的流程图；

图8F-8I图示说明了图8E的方法的截屏；

图8J是表示用于重定向左心室的方法的流程图；并且

图8K图示说明了为重新定向左心室所确定的左心室的尺寸。

具体实施方式

参考图1，诊断成像系统10获取在检查区域14内的对象12的功能成像数据。虽然描述了SPECT系统，但是将意识到，诸如正电子发射断层摄影术（PET）等的其它成像模态也是预期的。诊断成像系统10包括患者支撑16，其能够选择性地平移以便促进正被成像或者检查的对象12在期望位置处的定位，例如，使得感兴趣区域关于纵轴18居中。备选地，外机架20可移动地安装在轨道22上，以便实现对象12沿着纵轴18的期望定位。

为了步进或者连续运动，内机架24被可旋转地安装在外机架20上。旋转内机架24定义了接收对象的检查区域14。能够将一个或多个探测器头26、28、30分别定位于可旋转内机架24上。探测器头26、28、30作为一组随着可旋转内机架24的旋转关于检查区域14和对象12旋转。探测器头26、28、30可以径向地、圆周地、以及侧向地调节以改变它们与对象12的距离和在旋转机架24上的间隔，以便在关于中心轴的多种角度方向中的任一个上定位探测器头。

探测器头26、28、30各自包括辐射探测器阵列，例如，作为对来自放射性药物的入射辐射事件的响应发出闪光或者光子的一个或多个闪烁体。通过接收闪光并且将它们转化成电信号的光电探测器阵列观察闪烁体。备选地，也预期直接进行辐射-电脉冲的探测的阵列。提供合适的准直以便定义投影数据，例如，放置在探测器阵列前面的吸收辐射的蜂房型准直器（honeycomb collimate）。解析电路对每个所接收的辐射事件的x、y坐标和入射辐射能量进行解析。以传统方式对光电探测器的相对输出进行处理和校正，以便生成输出信号，其指示：（i）探测器头上的接收到每个辐射事件的位置坐标，以及（ii）每个事件的能量。利用能量在诸如多重发射辐射源、杂散和次级发射辐射、散射辐射、透射辐射的各种类型的辐射之间进行区分以便消除噪声。

在SPECT成像中，通过在探测器头上每个坐标处所接收的辐射数据来定义投影图像表示。在SPECT成像中，准直器定义了沿着其接收到辐射的射线。应该意识到，虽然关于SPECT成像描述了所图示说明的实施例，但是还预期诸如的正电子发射断层摄影（PET）成像系统的其它核成像模态。

在PET成像中，对探测器头输出进行监测，以监测在两个探测器头上一致的辐射事件。从探测器头的位置和方向以及接收到一致辐射的面的位置来计算一致事件探测点之间的射线。该射线定义了辐射事件沿着其发生的线。在PET和SPECT中，将来自许多的探测器头的角度方向的投影数据存储在投影数据缓冲器36中，并且随后通过重建处理器38将其重建成感兴趣区域的横向体积图像表示和投影图像表示，将其分别存储在体积图像存储器40和投影图像存储器42中。投影图像表示可以是体积的二维（2D）轴向表示，其中，沿着投影通过体数据集的线选择最高衰减体素。采用体积图像表示，以计算时间和相对投影图像表示的更小特征可视化为代价保存3D空间关系。两种图像表示可以包括图像表示的沿着纵轴18的多个横向切片。通过控制器44操作功能成像系统10以便执行所选择的对象目标区域的所选择的成像序列。控制台46包括显示器单元48，其显示图形用户界面（GUI），临床医师可以通过用户输入设备50来使用GUI，用于控制扫描仪控制器44以选择扫描序列或者协议。

系统10包括感兴趣区域（ROI）处理器60，其执行用于定义感兴趣区域的算法，感兴趣区域诸如心肌等。在心脏成像的例子中，将心肌与腹部区域，诸如像肝脏这样摄取大量辐射药剂的器官，隔离是有利的。ROI处理器60接收存储在相应图像存储器40、42中的重建的投影和/或体积图像表示，并且对所接收的核数据进行分析以便定义ROI而不需要解剖图像或者人类操作者的帮助。图像表示包括ROI，并且可以将投影和/或体积图像表示提供给显示器单元48用于由临床医师观看。将ROI处理器连接到计算机可读存储单元62，该计算机可读存储单元62存储所接收的图像数据、经处理的图像数据、用于确定用于处理、生成、重建等的算法、用于确定ROI的算法。将意识到，投影数据缓冲器36、体积图像存储器40、投影图像存储器42、以及存储介质62可以是单一计算机可读存储器模块的部分或者实现为单独的模块。

可操作连接到ROI处理器62的参数化处理器64对来自ROI的参数进行估计和量化，例如在心脏评估的情况下，参数为心肌血流、局部心肌血流、血流储备、射血分数等。应该意识到，还可以想到针对诸如心脏成像、肺部成像、大脑成像等的特定成像研究的特有参数。

参考图2，在一个实施例中，ROI处理器被编程，以便执行用于确定至多包括心肌的ROI并且确定ROI重建范围的方法70。ROI处理器60对存储在投影图像存储器42上的投影图像表示进行接收（S200）。采用诸如三维（3D）高斯滤波器等的平滑滤波器对组成投影图像表示的2D图像进行滤波。在3D高斯滤波器的例子中，可以调整参数（例如，标准偏差、内核宽度、内核高度等）以适合于成像系统、患者等。基于切片位置自动地、通过临床医师手工地、通过经由GUI 50提供代表性切片半自动地或以其它方式，从经滤波的切片中选择代表性切片（S202）。对代表性切片的强度（intensity）分布进行归一化以便调整像素强度的范围（S204）。对代表性切片进行归一化的一种方法是根据每个像素强度比上代表性切片总体最大像素强度的反正切对相应像素进行更新：

$I(i,j)=a\tan \left(\frac{I(i,j)}{I_{\max }}\right)\×100$

其中，I(i，j)是在位置(i，j)处的像素强度，I_max是代表性切片的总体最大像素强度，并且100是常数因子。

为了保留诸如心脏区域、肝脏区域、腹部结构等的高吸收区域并且抑制背景噪声，使用直方图轮廓对强度归一化的代表性切片进行阈值化（S206）。为了使心脏区域与其它高吸收区域隔离，对经阈值化的切片执行射线投射到定域的心脏区域（S208）。在心脏区域定域之后，使用基于图像处理的技术和/或试探法清理或者移除心脏区域周围诸如右心室、重叠的肝脏和肺部区域等部分的不必要的团块（mass）（S210）。一旦清理了定域的心脏区域，就对定域的心脏区域周围的边界框进行估计（S212），并且可以从边界框的位置和尺寸确定心肌的范围。图3图示说明了在三种测试情况下在方法70的各个步骤处所选择的代表性切片。

参考图4A-C和图5，为了保留代表性切片中的高吸收区域并且抑制背景噪声，执行基于直方图的代表性切片的阈值化。由于阈值化算法72不应该移除心脏区域，所以引入了迭代自适应的基于直方图的阈值化算法。在确定阈值化因子之前对因子进行研究，所述因子诸如直方图的局部最大值、局部最大值出现的索引（index）、直方图谷值等。一旦确定了阈值化因子，随后就基于局部最大值与阈值化因子的比率确定经归一化的代表性切片。临床研究显示，阈值化因子估计为在于2.5至5的范围内。因此，将初始阈值化因子设置为3，并且阈值化算法72根据直方图因子对阈值化因子进行迭代更新。

生成归一化的代表性切片的直方图（S400）。如在图5中所示，直方图是图表化的归一化的代表性切片中像素强度的频率的图形显示。从直方图中确定最大频率80（MaxFreq）及其相应的索引（S402）。注意到，因为直方图索引0属于背景、即具有强度0的像素，所以在阈值化算法72中不考虑对应于直方图索引0的频率。在确定了MaxFreq之后，基于一定预选条件搜索直方图内的局部最大值（LocMax）82以及其对应索引（S404）。

临床医师可以通过使用控制台46的输入设备50将预选的约束条件输入GUI内来设置条件。条件可以包括频率和/或索引约束条件。例如，条件可以指定MaxFreq和LocMax频率的差异应该是MaxFreq频率的至多20%。换言之，LocMax的频率应该在MaxFreq频率的20%内。另一个条件可以包括LocMax的索引应该大于或者等于MaxFreq的索引加8。应该意识到，搜索LocMax不应该限于示例条件，并且也预期其它条件以及大量条件。

一旦确定了LocMax，就基于LocMax的频率和索引迭代确定最初设置的阈值化因子（S406）。如果LocMax的索引小于10并且LocMax的频率小于背景频率（即直方图[0]或者具有零强度的像素），那么就更新阈值化因子（S408）。如果满足这两个条件，那么算法72就通过检查LocMax的索引是否等于1来确定噪声是否是占支配地位的（S410）。如果LocMax等于1，那么就搜索除了当前LocMax之外新的LocMax（S412），即将索引1和相关频率排除在搜索之外。如果新的LocMax索引小于5（S414），那么就以1为单位减少阈值化因子（S416），并且算法继续。如果新的LocMax索引大于或者等于5并且小于10（S418），那么就以1为单位增大阈值化因子（S420），并且算法继续。如果LocMax不等于1，那么就检查LocMax索引是否大于或者等于5并且小于10（S422），如果是这样，那么就以1为单位减少阈值化因子，并且算法继续（S424）。

如果步骤S408的测试失败，那么算法继续，以便根据LocMax频率与所确定的阈值因子的比率确定基准线84（S426）：

随后，将基准频率确定为低于基准线84的频率（S428）。基准频率建立了在一个所确定的基准频率上的用于阈值化的范围，即，在阈值化之后保留在阈值化频率以上和/或包括阈值化频率的索引。首先，对所有低于基准线的频率进行定位，并且对这些基准频率进行标注。如果频率的数目小于1（即，不存在低于基准线的频率）（S430），那么就搜索最接近基准线的频率并且将其选择为基准频率（S432）。

如果基准频率的数目大于或者等于1（S430），那么就搜索第一和最后一个基准频率（S434）。第一基准频率86是正好在基准线之下的第一直方图频率。最后一个基准频率88是在第一基准频率和基准线之间的直方图频率，并且具有在第一基准点索引的3到50之间的索引。阈值频率是第一和最后一个基准频率之间的最低频率（S436），即它是谷值。在确定了基准频率（S428）之后，对在所确定的基准频率之上的归一化的代表性切片进行阈值化（S438）。

返回图2并且继续参考图6A-C，根据射线投射算法90从经阈值化的代表性切片确定定域的心脏区域（S208）。为了确定定域的心脏区域，生成如图6B中所示的水平射线投射轮廓（S600）。水平投射的射线从第一行开始，并且在经阈值化的切片的y方向上行进。在图6C中对用于三种测试情况的射线投射轮廓的例子进行了图示说明。第一行是归一化的代表性切片的直方图，并且第二行是对应的射线投射轮廓。直方图的y轴代表频率并且x轴代表像素强度或者索引。在射线投射轮廓中，y轴代表非零像素的计数，并且x轴代表投射的射线，例如，投射了64条射线。

返回图6A，从射线投射轮廓中，基于连通性标准（connectivity criteria）确定将要连通的具有非零计数的射线组。至于LocMax条件，临床医师可以通过使用输入设备50将约束条件输入控制台46的GUI内来设置连通性标准。例如，连通性标准可以基于一定的解剖学假设，例如心肌维度和/或心肌位置。临床医师可以将对象的年龄、身高、重量、胸围、既往病史等输入数据库内，以便检索平均维度和位置作为假设基础。关于SPECT成像，切片具有64x64像素分辨率、410mmx410mm的大概尺寸，可以假设心肌具有至少38.4mm或者6条射线或者6个像素的垂直尺寸，以及至少44.8mm或者对于水平射线25%的7列或者7个像素的水平尺寸。如果连通性标准未能决选出心肌，例如，一组所连通的射线不满足最小尺寸标准，那么就以1为单位减少阈值化因子（S604），并且以更新后的阈值化因子重复基于直方图的阈值化。

如果满足连通性标准并且决选出一区域作为心肌（S602），那么就确定定域的心脏区域（S604），并且对其进行进一步处理以便确定ROI和对应的重建范围。将以从之前步骤中决选为心肌的第一（前面的）非零射线开始的、延伸76.8mm或者对于64x64SPECT切片延伸12像素的区域确定为定域的心脏区域（S606）。通过掩蔽掉噪声并且随后对高强度腹部区域和肝脏进一步处理来保留定域的心脏区域。图6D图示说明了用于确定连通性标准以便决选出心肌并且确定定域的心脏区域92的试探法的例子。

参考图7A和7B，在最初隔离和射线投射操作（即，在垂直方向中）之后，在水平方向中给心肌清理掉诸如右心室、重叠肝脏、以及心脏周围的其它胸部区域的部分的不必要的团块。针对其使用图像处理技术100，并且使用基于试探法的清理算法102。对在射线投射（S206）之后所确定的经掩模处理的切片二值化（S700）。在一些情况中，由于心肌边界内的低强度像素，可能在二值化图像表示中出现空洞。执行空洞填充操作（S702）以便确保在后续腐蚀操作中不移除心肌区域（S704）。执行连通成分分析（S706），并且选择具有至少10个像素的成分并且扩大所选择的成分（S708）。一旦获得扩大的二值掩模，就计算在x和y方向中的范围（S710）。

基于试探法的清理算法102清理剩余的团块。如果在x和y方向中的范围相差多于4个像素（S712）并且x方向中的团块大于y方向中的团块（S714），那么就移除在x方向中的团块，即从扩大的二值掩模中从左边方向迭代删除列，直到范围中的差异变得与Y方向中的差异相同为止（S716）。如果在X和Y方向中的范围少于4个像素，就执行下一个步骤。

在估计出近似范围之后，在y方向中沿着x轴投射射线，并且如果对沿着每条射线的非零像素的数目计数，就从右开始（S718）。对于每条非零射线，如果非零像素的数目小于在y方向中范围的40%（S720），那么就将在x方向中的范围移位或者调整到左边（S722）。重复移位直到当前射线的非零像素的数目大于或者等于y方向中的范围。一旦该过程停止，就对剩余团块的边界框进行估计（S724），并且在边界框的x和y方向中添加诸如±4个像素的边缘（S726），以便给出重建界限。为了临床医师在显示器单元48上观看以确认，可以在功能成像表示、投影图像表示、体积图像表示等上掩模处理最终的重建界限。

参考图8A，在另一个实施例中，将ROI处理器60配置为执行用于确定至多包括左心室的ROI和左心室重定向（L.V.）的方法120。为了参数量化和估计，对L.V.进行重定向。典型地，为了对左心室的短轴、水平长轴和垂直长轴进行定向，对整个体积图像表示进行重定向。该LV定向的知识使得能够对体积断层摄影成像数据进行适当切片，用于对诸如心肌血流、局部心肌血流、血流储备、射血分数等的诊断参数进行精确并且可重复的评估。在诸如应力和其余测试的研究之间的未对准可能导致误诊。为了改进L.V.重定向的精确度和可重复性，方法120要求对至多包括左心室的ROI的识别以及仅仅对ROI而不是整个体积的重定向。

ROI处理器60对存储在投影图像存储器40上的体积图像表示进行接收（S800）。单独对组成体积图像表示的横向切片进行阈值化（S802），以便保留心肌边界并且抑制背景噪声和源自肝脏和腹部区域的强度，其可能反过来干扰参数估计和量化。确定对于每个横向切片的最大强度，随后，对切片进行阈值化，使得保留具有在所确定的最大强度与预选的阈值化因子（例如2）的比率之上的强度的像素。一旦对横向切片进行了阈值化，就选择对应于心肌的中心切片集合（S804）。在SPECT成像的例子中，期望中心切片是横向体积的30-40%，其可以包括大约7个切片。可以基于横向体积内的切片位置自动地、通过临床医师手工地、或者通过其组合（例如经由GUI提供用于确认的中心切片选择的合适集合）来确定中心切片。

一旦选择了位于中心对应于心肌的切片集合，就在每个所选择的切片上执行集群（clustering）（S806），以便从肝脏和腹部区域中分离出L.V.。继续参考图8B，集群算法122首先采用连通成分分析确定每个所选择的切片内的最大成分（S808）。具有大于100mm²面积的（S810）、或者在64x 64切片中大约15-16个像素的成分被拟合以边界框（S812）。确定每个边界框的形心（（S814），随后在横向方向中对邻近形心进行分析。选择具有对齐的形心的边界框的最长连续群集，并且使用所选择群集内的最大边界框对定义了初始ROI的整个体积图像表示进行掩模处理（S818）。通过邻近切片中形心之间的距离确定对齐的程度。例如，认为在x或者y方向中4个像素或者25.6mm以内的邻近形心是连续的。图8D说明了在阈值化（第二行）和群集选择（第三行中的虚线）之后的所选中心切片（第一行）。

返回参考图8A并且继续图8C，从集群算法122所确定的经掩模处理的ROI覆盖了横向方向中的所有切片。该初始ROI可能在其中具有某些腹部或者肝脏部分，根据曼哈顿距离在横向方向中对其进行清理（S820）。曼哈顿距离算法124确保了存在于每个切片中的心肌团块是对等的，并且任何不匹配被适当地调整。

使用初始ROI的最大强度比预选阈值化因子来对初始ROI进行逐切片地阈值化（S822）。为初始ROI的每个切片确定在阈值化之后的剩余团块的形心（S824）。为每个切片形心确定距离所选择的中心切片的形心（S826）的曼哈顿距离（S828）。基于在每个所确定的曼哈顿距离上的预选约束条件，例如，20mm切片，从ROI中移除阈值化后的ROI的这样的切片，其超出了与所选择的中心切片的预选曼哈顿距离约束（S830）。算法124从中心切片朝向横向体积的结束和朝向横向体积的开始横穿，并且根据曼哈顿距离确定ROI的开始和结束。

在基于曼哈顿距离的清理之后，清理后的ROI可能具有某些肝脏和腹部区域与心肌的重叠区域。从这些区域中隔离出L.V.（S832），这些区域可能干扰确定心脏角度。出于该目的，估计中心切片的心肌壁上平行于L.V.隔膜的线。保留这些所确定的线之间的ROI团块用于L.V.重定向。

参考图8E-8H，在所选择的中心切片上执行L.V.隔离算法126。如图8F中所图示说明的，使用在垂直和水平方向中的射线投射确定最大垂直切线（MaxVT）、最小垂直切线（MinVT）、最大水平切线（MaxHT）、以及最小水平切线（MinHT）。使用在正或负y方向中（图8G）具有非零计数的第一条射线确定最大和最小垂直相切点（S836）。使用在正或负x方向中（图8H）具有非零计数的第一条射线确定最大和最小水平相切点（S838）。如在图8I中所示，将MaxHT连接到MinVT以及将MaxVT连接到MinHT的线（S840、S842）定义了心脏角度。从每条线的斜率正切确定角度，其中，根据y=mx+b确定斜率（S844）。

参考图8J和8K，对这些线之间的团块进行隔离，并且使用心脏线确定L.V.的方位角和仰角（S850），从其中确定短轴（SA）、水平长轴（HLA）、垂直长轴（VLA）（S852）。采用SA、HLA和VLA，ROI处理器60确定重定向角度（S854）并且对L.V.进行重定向（S856）。

参考优选实施例对本发明进行了描述。一旦阅读并且理解了前述详细说明，人们就可以对其进行修改和改变。预期将本发明解释为包括所有这些修改和改变，只要它们在所附权利要求及其等同替代的范围内。

Claims (20)

1.一种用于心脏成像的方法，包括：

获取对象的功能成像数据，所述功能成像数据至少包括心肌；

从所获取的功能成像数据确定至多包含所述心肌的感兴趣区域（ROI）；并且

基于所确定的ROI估计所述心肌的诊断参数。

2.如权利要求1所述的方法，其中，在算法上确定所述ROI，而很少利用或者不利用用户交互。

3.如权利要求1和2中的任意一项所述的方法，其中，所估计的诊断参数包括心肌血流、局部心肌血流、血流储备和射血分数中的至少一个。

4.如权利要求1至3中的任意一项所述的方法，其中，确定所述ROI包括：

从所述功能图像数据生成投影图像表示；

基于选择的代表性切片的直方图对所述投影图像表示进行阈值化；

根据水平射线投射轮廓和解剖试探法中的至少一个确定经阈值化的数据内的定域的心脏区域；以及

根据基于图像和基于试探法的清理技术确定所述定域的心脏区域的范围。

5.如权利要求4所述的方法，其中，对所获取的功能数据进行阈值化包括：

生成所述选择的代表性切片的直方图；

从所述直方图确定最大频率及其索引；

在所述最大频率的索引的基础上基于预选条件搜索局部最大频率及其索引；以及

基于所述局部最大频率的索引和频率中的至少一个迭代地确定阈值化因子。

6.如权利要求5所述的方法，其中，对所述投影图像表示进行阈值化还包括：

根据所述局部最大频率与所确定的阈值化因子的比率确定基准线；

在所述直方图上定位第一基准频率（86）及其索引，所述基准频率是低于所述基准线的第一频率；

定位最后一个基准频率（88）及其索引，所述最后一个基准频率具有在所述第一基准频率和所述基准线之间的频率以及在第一基准点索引的3至50之间的索引；

定位所述阈值化频率及其索引，所述阈值频率是所述第一基准频率和所述最后一个基准频率之间的最低频率；并且

对所述投影图像表示进行阈值化，使得具有大于或者等于第二基准索引的索引的频率被保留。

7.如权利要求6所述的方法，其中，确定经阈值化的数据内的定域的心脏区域包括：

从水平投射的射线生成经阈值化的投影图像表示的射线投影轮廓；

根据连通性标准确定连通的射线；并且

根据解剖试探法确定到连通的射线的所述定域的心脏区域。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述解剖试探法根据近似心脏尺寸和基于投射射线的非零像素计数的解剖位置定义了定域的心脏区域。

9.如权利要求7和8中的任意一项所述的方法，其中，作为对所确定的定域的心脏区域失败的响应，根据更新后的基准线和/或频率来更新所述阈值化因子并且对所述投影图像表示进行阈值化。

10.如权利要求7至9中的任意一项所述的方法，其中，确定所述定域的心脏区域的范围包括：

对所确定的定域的心脏区域进行掩模处理；

使用基于图像的清理技术清理经掩模处理的定域的心脏区域；

确定经清理的定域的心脏区域的范围；

根据基于垂直射线投射的试探法调整经清理的定域的心脏区域的范围；并且

估计经调整的范围的边界框。

11.如权利要求4至10中的任意一项所述的方法，还包括：

重建对应于所确定的所述定域的心脏区域的范围的所述功能成像数据。

12.如权利要求1至3中的任意一项所述的方法，其中，确定所述ROI包括：

将所述功能成像数据重建成体积图像表示；

根据所述体积图像表示的横向切片的最大像素强度对每个相应切片进行阈值化；

确定对应于左心室的经阈值化的切片的群集；

根据中心切片中左心室形心到剩余的群集的切片中所述左心室形心之间的预定的曼哈顿距离清理所确定的切片的群集；并且

根据所述心肌的隔膜的心脏角度在经清理的切片中隔离出所述左心室。

13.如权利要求12所述的方法，还包括：

确定所隔离的左心室的方位角和仰角；

根据所确定的方位角和仰角确定所述左心室的短轴、垂直长轴和水平长轴；并且

根据所确定的短轴、垂直长轴和水平长轴确定所述左心室的重定向角度。

14.如权利要求12和13中的任意一项所述的方法，其中，对所述横向切片进行阈值化包括：

确定对于每个横向切片的最大像素值；并且

保留每个切片内的具有在对应的最大像素值与预选阈值化因子的比率之上的强度的像素。

15.如权利要求14所述的方法，其中，确定经阈值化的切片的群集包括：

选择对应于所述心肌的多个位于中心的切片；

根据连通成分分析来确定每个所选择切片内的最大成分；

在每个所述最大成分周围拟合边界框；

确定具有差异小于4个像素的邻近形心的边界框的最长连续群集；并且

通过以所确定群集内的最大边界框对所述体积图像表示进行掩模处理来生成初始ROI。

16.如权利要求15所述的方法，其中，清理所确定的切片群集包括：

根据所述初始ROI的每个切片的最大像素强度与预选阈值化因子的比率对每个相应切片进行阈值化；

确定所述初始ROI的每个经阈值化的切片的形心；并且

从经阈值化的ROI移除距离中心切片的所述形心超过预定曼哈顿距离的切片。

17.如权利要求12至16中的任意一项所述的方法，其中，隔离所述左心室包括：

选择经清理切片的中心切片；

确定最大和最小水平相切点以及最大和最小垂直相切点；

估计所述最小垂直相切点和所述最大水平相切点之间的线的第一心脏角度；并且

估计所述最大垂直相切点和所述最小水平相切点之间的第二条线的第二心脏角度。

18.一种诊断成像系统，包括：

功能成像系统（10），其具有用于获取功能成像数据的至少一个探测器头（26、28、30）；

控制单元（44），其用于控制所述功能图像数据的获取和/或所述探测器头的位置；

感兴趣区域处理器（60），其从所获取的功能成像数据确定至多包含心肌的感兴趣区域（ROI）；以及

参数化处理器（64），其对来自所确定的ROI的参数进行估计和/或量化。

19.如权利要求18所述的诊断成像系统，其中，所估计的诊断参数包括心肌血流、局部心肌血流、血流储备和射血分数中的至少一个。

20.一种包含指令的计算机可读存储介质，当所述指令通过计算机执行时，使所述计算机执行如权利要求1-17中的任意一项所述的方法。

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