[发明专利]数据和扫描器规格指导的智能滤波设备和方法

说明书

下文涉及核成像系统中的噪声滤波。在一个方面中，在核成像设备中提供全自动噪声滤波系统。在一些实施例中，将滤波器参数选择引擎应用于医学图像的图像环境以计算针对所述医学图像的图像滤波器配置，其中，所述图像环境包括针对以下中的一个或多个的值：所述医学图像的成像对象、用于采集所述医学图像的成像设备，以及所述医学图像的医学背景。

背景技术

以下内容涉及核成像系统中的噪声滤波。

放射性发射成像系统(例如，正电子发射断层摄影(PET)或单光子发射计算机断层摄影(SPECT))优选以向对象施予最小量的放射性药物进行操作，以减少患者接收的放射剂量。类似地，透射计算机断层摄影(CT)优选以最低可行的X射线剂量进行操作。然而，较低的放射性药物剂量或较低的X射线剂量导致具有低信噪比(SNR)的成像数据。迭代重建非常适合用于以低信噪比重建成像数据。然而，迭代重建过程在本质上会放大噪声。

为了对抗这种噪声，已知采用对重建图像的滤波。然而，滤波可能导致对比度/边缘特征和/或分辨率的显著损失。图像质量对滤波器参数高度敏感。现有的商业系统使得用户能够调节滤波器参数，例如增加或减少高斯平滑参数等。然而，滤波器参数调节需要熟悉这些滤波器参数的影响。因此，除非操作者熟悉具体的滤波器参数，否则在已知的商业系统的操作中会出现困难。

为此目的，King等人“Digital Restoration of Indium-111 and Iodine-123SPECT Images with Optimized Metz Filters”(Journal of Nuclear Medicine，第27卷，第8期，1986年8月1日)发现一种依赖于计数的Metz过滤器能够对在使用铟-111和碘-123的成像系统的调制传递函数中通常发生的低空间频率下的快速下降进行去卷积。这实现了对SPECT成像的图像质量的显著改善。

发明内容

在一个方面中，一种用于处理医学图像的图像处理设备包括电子设备。所述电子设备被编程为：将滤波器参数选择引擎应用于医学图像的图像环境以计算针对所述医学图像的图像滤波器配置，所述滤波器参数选择引擎是使用机器学习在经滤波的图像的训练集合上根据经验进行训练的，所述经滤波的图像的训练集合是通过对关于给定的图像环境识别出的训练图像进行滤波来构建的。所述图像环境包括针对以下中的一个或多个的值：所述医学图像的成像对象、用于采集所述医学图像的成像设备，以及所述医学图像的医学背景；应用具有所述图像滤波器配置的图像滤波器以对所述医学图像进行滤波来生成经滤波的医学图像；并且将所述经滤波的医学图像显示在显示部件上。

在另一方面中，一种核成像设备包括被配置为采集医学图像的放射性发射成像系统以及如上所述的包括所述电子设备的图像处理设备。

在又一方面中，提供了一种图像处理方法，所述方法由一个或多个处理器来执行并且包括以下步骤：将滤波器参数选择引擎应用于医学图像的图像环境以计算针对所述医学图像的图像滤波器配置，所述滤波器参数选择引擎是使用机器学习在经滤波的图像的训练集合上根据经验进行训练的，所述经滤波的图像的训练集合是通过对关于给定的图像环境识别出的训练图像进行滤波来构建的；其中，所述图像环境包括针对以下中的一个或多个的值：所述医学图像的成像对象、用于采集所述医学图像的成像设备，以及所述医学图像的医学背景。所述方法还包括以下步骤：应用具有所述图像滤波器配置的图像滤波器以对所述医学图像进行滤波器来生成经滤波的医学图像；并且将所述经滤波的医学图像显示在显示部件上。

一个优点在于提供了一种具有低制造成本的低灵敏度配置的PET系统，其实现了与较高灵敏度配置的PET系统相当的图像质量。

另一个优点在于促进了低剂量PET成像(例如，)以实现较低的每次扫描成本和更好的患者满意度，这在其他方式中是不可能的。

另一个优点在于一种执行高分辨率PET成像以获得优越的可检测性的PET系统，这在其他方式中是不可能的。