Устройство для создания присваиваний между областями изображения и категориями элементов

Устройство для создания присваиваний между областями изображения и категориями элементов

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ

Изобретение относится к устройству, способу и компьютерной программе для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов. Кроме того, изобретение относится к устройству радионуклидной визуализации, способу радионуклидной визуализации и компьютерной программе для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Патент EP2161594A2 раскрывает гибридную систему медицинской визуализации, содержащую подсистему медицинской радионуклидной визуализации для получения изображения исследуемой области субъекта, и подсистему MR визуализации для получения MR изображения исследуемой области на основании, по меньшей мере, одного MR параметра. Гибридная система медицинской визуализации дополнительно содержит схему обработки, связанную с подсистемами, причем схема обработки обрабатывает MR изображение для оценки затухания в пределах исследуемой области и использует оцененное затухание для коррекции изображения, полученного подсистемой медицинской радионуклидной визуализации.

Публикация WO2009/138898А1 раскрывает систему коррекции анатомического изображения, включающую в себя устройство памяти, которое сохраняет усеченные данные анатомического изображения, собранные во время сканирования субъекта, и данные позитронно-эмиссионной томографии (PET), собранные во время PET сканирования субъекта, и процессор, который восстанавливает (NAC) PET изображение без коррекции затухания из собранных PET данных, создает карту затухания из собранных усеченных данных анатомического изображения, и компенсирует усеченные данные изображения в карте затухания, используя контур NAC PET изображения.

Статья "К вопросу о количественной PET/MR визуализации: обзор методик коррекции затухания на основе MR" (“Towards quantitative PET/MRI: a review of MR-based attenuation correction techniques”), Matthias Hofmann и др., European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 36 Suppl 1: с. S93-S104 (2009) раскрывает комбинированную систему PET и MR визуализации, которая производит карту затухания, основанную на MR изображении, получаемом блоком сбора MR данных. Карта затухания используется для реконструкции PET изображения со скорректированным затуханием.

Поле обзора (FOV) MR изображения может быть ограничено, что может усечь MR изображение по периметру, особенно в случае больших человеческих тел. Кроме того, MR изображение может быть искажено вследствие, например, наличия металлических имплантов или портов. Эти ограничения для качества MR изображения могут также уменьшить качество карты затухания, произведенной с использованием MR изображения.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В качестве цели настоящего изобретения рассматривается предоставление устройства, способа и компьютерной программы для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, которые приводят к усовершенствованию этих присваиваний, в частности, к улучшенной соответствующей карте затухания. Дополнительная цель настоящего изобретения заключается в предоставлении радионуклидной системы визуализации, способа радионуклидной визуализации и компьютерной программы для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта на основании созданных присваиваний.

В первом аспекте настоящего изобретения представлено устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, причем устройство содержит:

- блок предоставления изображения объекта для предоставления изображения времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания в качестве изображения объекта для объекта,

- блок дифференцирования для дифференцирования изображения объекта,

- блок сегментирования для сегментирования изображения объекта на области изображения посредством применения сегментирования методом водораздела,

- блок определения признака для определения признаков, по меньшей мере, одного из a) областей изображения и b) границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта,

блок предоставления предварительного изображения элементов для предоставления предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов, и

блок присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний.

Поскольку блок присваивания присваивает категории элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и предварительных присваиваний, получающееся изображение элементов с присваиваниями категорий элементов не обязательно основано только на предоставленном изображении, но также может быть основанным на предварительных присваиваниях. Таким образом, если бы качество присваиваний, определяемых изображением элементов, было бы ограничено вследствие ограничений предоставляемого изображения объекта, эти ограничения предоставляемого изображения могут быть скомпенсированы предварительными присваиваниями так, что качество получающегося изображения элементов может быть улучшено.

Объект - это предпочтительно человек, или животное, и элементы - это предпочтительно, по меньшей мере, одно из: кость, в частности кортикальная кость, и костный мозг, воздух, ткани, легкое, кишечный газ, или другие анатомические структуры.

Блок предоставления изображения объекта может быть системой визуализации для предоставления изображения объекта. Блок предоставления изображения объекта также может быть блоком памяти, в котором изображение объекта уже хранится, и из которого изображение объекта может быть извлечено для предоставления изображения объекта, или может быть приемным блоком для приема изображения объекта через проводное или беспроводное соединение для передачи данных и для предоставления принятого изображения объекта.

В варианте реализации, для получения карты коррекции затухания может быть использовано изображение времяпролетной (TOF) NAC PET.

Присваивания могут быть адаптированы для присваивания, например, меток, задающих категории элементов, и/или свойств, подобных значениям затухания категорий элементов для областей изображения для изображения элементов. Например, блок присваивания может быть адаптирован для присваивания, во-первых, меток, задающих категории элементов областям изображения для изображения элементов, причем затем блок присваивания может присвоить значения затухания меткам, чтобы присвоить значения затухания областям изображения для изображения элементов. Однако блок присваивания также может быть адаптирован для непосредственного присваивания значений затухания, которые характеризуют соответствующие категории элементов, областям изображения для изображения элементов. Если значения затухания присвоены областям изображения для изображения элементов, изображение элементов формирует карту затухания, которая может, например, быть использована для коррекции радионуклидного изображения, подобного PET изображению.

Блок сегментирования адаптирован для применения сегментирования методом водораздела к изображению объекта. Сегментирование методом водораздела приводит к сегментированию изображения на области изображения, которые могут соответствовать различным категориям элементов, подобным различным типам ткани объекта, и которые могут быть использованы для получения карты затухания, даже если физическая природа изображения не связана с затуханием, например, в случае PET излучения. Таким образом, карта затухания, имеющая улучшенное качество, может быть получена, даже если физическая природа изображения, на котором основана карта затухания, не связана с затуханием, например, в случае PET излучения.

Устройство дополнительно содержит блок дифференцирования для дифференцирования изображения объекта перед применением сегментирования методом водораздела. Блок дифференцирования, поэтому, может быть адаптирован для получения градиентного изображения, к которому применяется сегментирование методом водораздела. Применение сегментирования методом водораздела к градиентному изображению дополнительно улучшает качество присваиваний между областями изображения для изображения элементов объекта и категориями элементов, в частности, дополнительно улучшает качество карты затухания, сформированной этими присваиваниями. Комбинация дифференцирования, для получения градиентного изображения, и сегментирования методом водораздела, в частности, полезно для того, чтобы различать различные категории элементов, подобных таким, как мягкая ткань, кость, легкое, или кишечный газ. В другом варианте реализации, сегментирование методом водораздела может быть также применено к предоставляемому изображению объекта, то есть не к градиентному изображению.

В варианте реализации, устройство дополнительно содержит блок сглаживания для сглаживания изображения прежде, чем будет применено сегментирование методом водораздела. Блок сглаживания может быть адаптирован для сглаживания первоначально предоставленного изображения объекта и/или, при необходимости, - созданного градиентного изображения. Вместо этого, или альтернативно, другие этапы предварительной обработки могут быть применены к предоставляемому изображению, такие, как усечение значений изображения до некоторого диапазона значений или усиление краевых структур в изображении.

Блок сегментирования может быть адаптирован для создания линий водораздела вдоль больших или малых значений изображения для изображения объекта для получения сегментированного изображения объекта. Сегментирование может быть выполнено посредством создания линий водораздела вдоль малых значений изображения, если, например, сегментирование методом водораздела применяется не к градиентному изображению, но к предоставляемому недифференцированному изображению. Это сегментирование методом водораздела на основании линий вдоль малых значений изображения, которые предпочтительно являются значениями яркости, позволяет улучшить качество различения некоторых категорий элементов. Например, если объект - человек или животное, то различие между кортикальной костью и костным мозгом может быть улучшено, в частности, в MR изображениях.

Алгоритм водораздела предполагает рассмотрение изображения как топографического рельефа, где значения изображения интерпретируются как высота на рельефе. Обычно, алгоритм водораздела задает линии водораздела вдоль "гребней горы" на рельефе, то есть вдоль больших значений изображения. Если блок сегментирования методом водораздела адаптирован для получения линий водораздела вдоль малых значений изображения, то соответствующий алгоритм водораздела задает линии водораздела вдоль впадин на рельефе. Эти линии водораздела вдоль малых значений изображения могут быть вычислены посредством модификации стандартного алгоритма водораздела, соответственно, или посредством применения стандартного алгоритма водораздела к инвертированному изображению, имеющему инвертированные значения изображения.

Предпочтительно, блок определения признака адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из i) признаков области для областей изображения, являющихся признаками, которые зависят от всех значений изображения соответствующей области изображения, и ii) граничных признаков, относящихся к границам между областями изображения, причем граничные признаки зависят, по меньшей мере, от одного из a) признаков области для соседних областей изображения, которые разделены соответствующей границей и b) значениями изображения на соответствующей границе.

Блок определения признака может быть адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих признаков области: среднего из значений изображения для области изображения, минимального значения изображения для области изображения, максимального значения изображения для области изображения, среднеквадратичного отклонения значений изображения в пределах области изображения. Кроме того, блок определения признака может быть адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих граничных признаков: среднего из значений изображения на границе, минимального значения изображения для значений изображения на границе, максимального значения изображения для значений изображения на границе, среднеквадратичного отклонения значений изображения на границе.

В предпочтительном варианте реализации, блок предоставления предварительного изображения элементов адаптирован для предоставления предварительного изображения элементов, производимого на основании, по меньшей мере, одного из следующих изображений: изображение компьютерной томографии (CT), MR изображение, TOF-NAC PET изображение, NAC PET изображения.

Также предпочтительно, чтобы блок присваивания был адаптирован для определения вторых предварительных присваиваний между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков областей изображения, и объединения первых предварительных присваиваний и вторых предварительных присваиваний для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. Предпочтительно также, чтобы блок присваивания был адаптирован для применения, по меньшей мере, одного из a) предварительно заданных правил присваиваний r определяемым признакам для определения предварительных вторых присваиваний, причем правила присваиваний определяют присваивание категорий элементов в зависимости от признаков, и b) предварительно заданных правил объединения для первых и вторых предварительных присваиваний для получения объединенных присваиваний, причем правила объединения задают присваивания категорий элементов в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний.

В варианте реализации, объединенные правила адаптированы так, что области изображения присваиваются категориям элементов, присвоенным вторым предварительным присваиванием, если для области изображения, по меньшей мере, второе предварительное присваивание присутствует, и что области изображения присваиваются категориям элементов, присвоенным первым предварительным присваиванием, если для области изображения только первое предварительное присваивание присутствует. Таким образом, если, например, предоставленное изображение объекта имеет ограниченное поперечное FOV, изображение элементов может иметь расширенное поперечное FOV относительно предоставленного изображения объекта при использовании первого предварительного присваивания, которое может относиться к большему поперечному FOV, охватывающему области предварительного изображения, которые не охвачены первоначально предоставленным изображением объекта.

В предпочтительном варианте реализации, объединенные правила адаптированы так для применения к первым и вторым предварительным присваиваниям и предоставляемой анатомической информации объекта, для получения объединенных присваиваний в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний и предоставленной анатомической информации. Анатомическая информация может быть использована для дополнительного улучшения присваиваний между категориями элементов и областями изображения для изображения элементов. Если, например, некоторые категории элементов были уже присвоены области изображения для изображения элементов, и если анатомическая информация предоставляет информацию о категориях элементов вблизи некоторой категории элементов, то эта анатомическая информация может быть использована для определения присваиваний вблизи области изображения, для которой некоторая категория элементов была уже присвоена.

Правила присваиваний, и/или объединенные правила, могут быть заранее заданными при использовании калибровочных измерений, то есть присваивания между категориями элементов и областями изображения для изображения элементов могут быть определены на основании предоставляемого изображения объекта и предоставляемого предварительного изображения элементов, тогда как реальные присваивания между категориями элементов и областями изображения для изображения элементов известны, причем правила могут быть заранее заданными так, что определяемые присваивания насколько это возможно хорошо соответствуют известным реальным присваиваниям.

В дополнительном аспекте настоящего изобретения представлена система радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем система радионуклидной визуализации содержит:

- блок сбора радионуклидных данных для сбора радионуклидных данных,

- устройство для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категорий элементов, как это определено в п.6 формулы,

- блок радионуклидной реконструкции для реконструкции радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных и карты затухания.

В дополнительном аспекте изобретения представлен способ создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта для объекта и категориями элементов, причем способ содержит:

- предоставление изображения времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии без коррекции затухания в качестве изображения объекта для объекта,

- дифференцирование изображения объекта,

- сегментирование изображения объекта на области изображения посредством применения сегментирования методом водораздела,

- определение признаков, по меньшей мере, одного из a) областей изображения и b) границ между областями изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта,

- предоставление предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов,

- присваивание категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний.

В дополнительном аспекте изобретения представлен способ радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем способ радионуклидной визуализации содержит:

- сбор радионуклидных данных блоком сбора радионуклидных данных,

- присваивание категорий элементов областям изображения для изображения элементов объекта, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков областей изображения для изображения объекта для объекта и предварительных присваиваний, как это определено в п.9 формулы,

- присваивание значений затухания к присвоенным категориям элементов для присваивания значений затухания областям изображения для изображения для получения карты затухания,

- реконструкция радионуклидного изображения на основании радионуклидных данных и карты затухания блоком реконструкции радионуклидного изображения.

В дополнительном аспекте изобретения представлена компьютерная программа для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов, причем компьютерная программа содержит средство программного кода для побуждения устройства, как это определено в п.1 формулы, выполнять этапы способа, как это определено в п.9 формулы, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, управляющем устройством.

В дополнительном аспекте изобретения представлена компьютерная программа для радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта, причем компьютерная программа содержит средство программного кода для побуждения системы радионуклидной визуализации, как это определено в п.8 формулы, выполнять этапы способа радионуклидной визуализации, как это определено в п.10 формулы, когда компьютерная программа выполняется на компьютере, управляющем системой радионуклидной визуализации.

Следует понимать, что устройство по п.1 формулы, система радионуклидной визуализации по п.8 формулы, способ по п.9 формулы, способ радионуклидной визуализации по п.10 формулы, компьютерная программа по п.11 формулы и компьютерная программа для радионуклидной визуализации по п.12 формулы имеют подобные и/или идентичные предпочтительные варианты реализации, в частности, как это определено в зависимых пунктах формулы.

Следует понимать, что предпочтительный вариант реализации изобретения также может быть любой комбинацией зависимых пунктов формулы с соответствующей независимых пунктов формулы.

Эти и другие объекты изобретения будут очевидны из пояснений в связи с описываемыми ниже вариантами реализации.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На следующих чертежах:

Фиг.1 изображает схематично и в качестве примера вариант реализации системы радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта,

Фиг.2 - примерное TOF-NAC PET изображение,

Фиг.3 - примерное градиентное изображение TOF-NAC PET изображения, показанного на фиг.2,

Фиг.4 - примерный результат сегментирования методом водораздела, примененной к градиентному изображению, показанному на фиг.3,

Фиг.5 - примерное характерное изображение среднего значения изображения,

Фиг.6 - примерное характерное изображение границ,

Фиг.7 - примерное второе предварительное изображение метки, определяющее вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов,

Фиг.8 - примерное TOF-NAC PET изображение, показывающее легкие,

Фиг.9 - примерные линии водораздела и сегментированные легкие,

Фиг.10 - блок-схема последовательности операций, примерно иллюстрирующая вариант реализации способа для создания присваиваний между областями изображения для изображения объекта и категориями элементов,

Фиг.11 - блок-схема последовательности операций примерно иллюстрирующая вариант реализации способа радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта,

Фиг.12 - примерное NAC PET изображение,

Фиг.13 - примерный результат процедуры сегментирования изображения на основе порога, примененной к NAC PET изображению, показанному на фиг.12,

Фиг.14 - результат применения фильтра регистрации края к NAC PET изображению, показанному на фиг.12,

Фиг.15 - примерные линии водораздела, следующие из сегментирования методом водораздела, примененного к изображению, показанному на фиг.12,

Фиг.16 - примерное характерное изображение среднего значения изображения,

Фиг.17 - примерное характерное изображение границ, и

Фиг.18 - примерное второе предварительное изображение метки, определяющее вторые предварительные присваивания между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков областей изображения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

На фиг.1, схематично и примерно показана система радионуклидной визуализации для получения радионуклидного изображения объекта 7, имеющего различные категории элементов. В этом варианте реализации, объект 7 - это человек, лежащий на столе 8, и различные категории элементов представляют собой, например, воздух и различные типы тканей, такие как кость, легкие, мягкая ткань, и так далее. Категории элементов могут также включать в себя различные категории костей, в частности категорию кортикальной кости и категорию костного мозга. Система 1 радионуклидной визуализации содержит блок 2 сбора радионуклидных данных для сбора радионуклидных данных. В этом варианте реализации, блок 2 сбора радионуклидных данных адаптирован для сбора PET данных. Однако, в другом варианте реализации, блок сбора радионуклидных данных также может быть адаптирован для сбора других радионуклидных данных, подобных данным однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT).

Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит блок 30 радионуклидной реконструкции для реконструкции радионуклидного TOF-NAC изображения на основании радионуклидных данных, собранных блоком 2 сбора радионуклидных данных. Блок 2 сбора радионуклидных данных и блок 30 реконструкции радионуклидного изображения образуют блок предоставления изображения объекта для предоставления изображения объекта для человека 7, которое, в варианте реализации представляет собой TOF-NAC PET изображение, которое схематично и примерно показано на Фиг.2.

Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит устройство 3 обработки для обработки TOF-NAC PET изображения. Устройство 3 обработки содержит блок 9 сглаживания для сглаживания TOF-NAC PET изображения. В другом варианте реализации, альтернативно, или в дополнение, могут быть выполнены другие этапы предварительной обработки для предварительной обработки TOF NAC-PET изображения. Например, значения изображения для TOF-NAC PET изображения могут быть усечены до некоторого диапазона значений, или краевые структуры могут быть усилены в TOF NAC-PET изображении. Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 10 дифференцирования для дифференцирования TOF-NAC PET изображения для получения градиентного изображения, которое схематично и примерно показано на Фиг.3. При необходимости, для градиентного изображения может быть вычислено абсолютное значение, и получающееся изображение может быть сглажено с использованием блока 9 сглаживания. Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 11 сегментирования для применения сегментирования методом водораздела к градиентному изображению, в частности, к абсолютным значениям градиентного изображения, которое может быть сглажено, для получения сегментированного изображения, содержащего области изображения, которые должны быть присвоены категориям элементов, подобным различным типам ткани или воздуху. На фиг.4 показано схематично и примерно образованное сегментированное изображение с линиями водораздела.

Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 12 определения признака для определения признаков областей изображения в зависимости от значений изображения для изображения объекта. Блок 12 определения признака адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из i) признаков области для области изображения, являющихся признаками, которые зависят от всех значений изображения соответствующей области изображения, и ii) граничных признаков, относящихся к границам между областями изображения, причем граничные признаки зависят, по меньшей мере, от a) признаков областей для маркировки областей изображения, которые отделены соответствующей границей и b) значений изображения на соответствующей границе. Предпочтительно, блок 12 определения признака адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих признаков областей: среднего из значений изображения соответствующей области изображения, минимального значения изображения соответствующей области изображения, максимального значения изображения соответствующей области изображения, среднеквадратичного отклонения значений изображения в пределах соответствующей области изображения. Блок 12 определения признака предпочтительно дополнительно адаптирован для определения, по меньшей мере, одного из следующих граничных признаков: среднего из значений изображения на соответствующей границе, минимального значения изображения из значений изображения на соответствующей границе, максимального значения изображения из значений изображения на соответствующей границе, среднеквадратичного отклонения значений изображения на соответствующей границе.

На фиг.5 показано примерное характерное изображение средних значений изображения, причем области изображения, имеющие различные средние значения изображения, в частности различные средние значения уровня яркости, показаны с различными значениями уровня яркости. На фиг.6 показано примерное характерное изображение граничного признака, причем в этом примере граничный признак представляет собой соответствующее минимальное значение изображения из значений изображения на соответствующей границе. На фиг.6, границы, имеющие различные граничные признаки показаны с различными значениями уровня яркости.

Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит блок 5 сбора MR данных для сбора MR данных и блок 6 MR реконструкции для реконструкции MR изображения из собранных MR данных. Система 1 радионуклидной визуализации дополнительно содержит блок 31 производства предварительного изображения элементов для получения предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов. В этом варианте реализации, блок 31 производства предварительного изображения элементов адаптирован для получения первого предварительного изображения метки как предварительного изображения элементов, причем области изображения первого предварительного изображения метки, которые присвоены различным категориям элементов, помечены различным образом. Блок 31 производства предварительного изображения элементов может быть адаптирован для выполнения, например, сегментирование на основе порога и/или сегментирование на основе водораздела для получения предварительного изображения элементов. В частности, блок 31 производства предварительного изображения элементов может быть адаптирован для определения градиентного изображения из MR изображения, для применения сегментирования методом водораздела к градиентному изображению и для определения признаков образующихся областей изображения и/или границ между образующимися областями изображения, которые могут затем быть использованы для присваивания меток различным предварительным областям предварительного изображения элементов. Блок 5 сбора MR данных, блок 6 MR реконструкции и блок 31 производства предварительного изображения элементов могут рассматриваться как блок предварительного предоставления изображения элементов для предоставления предварительного изображения элементов, содержащего первые предварительные присваивания между областями предварительного изображения и категориями элементов.

В другом варианте реализации, блок предоставления предварительного изображения элементов может быть также адаптирован для предоставления предварительного изображения элементов на основании другого метода визуализации, подобного устройству компьютерной томографии или устройству ультразвуковой визуализации. Блок предоставления предварительного изображения элементов и/или блок предоставления изображения объекта для предоставления изображения объекта для человека 7, являющегося в этом варианте реализации TOF NAC-PET изображением, могут также быть блоками памяти, в которых предварительное изображение элементов и/или изображение объекта, соответственно, уже хранятся, и из которого сохраняемое предварительное изображение элементов и/или изображение объекта, соответственно, могут быть извлечены для предоставления предварительного изображения элементов и/или изображения объекта, соответственно. Блок предоставления изображения объекта и/или блок предоставления предварительного изображения элементов также может быть приемным блоком для приема соответствующего изображения от другой системы и для предоставления принятого предварительного изображения элементов и/или изображения объекта, соответственно.

Устройство 3 обработки дополнительно содержит блок 13 присваивания для присваивания категорий элементов областям изображения для изображения элементов человека 7, показывая распределение категорий элементов, в зависимости от определяемых признаков и первых предварительных присваиваний. В этом варианте реализации, блок 13 присваивания адаптирован для определения вторых предварительных присваиваний между областями изображения и категориями элементов в зависимости от определяемых признаков, причем предварительно определенные правила присваиваний применяются к определяемым признакам для определения предварительных вторых присваиваний. Получающиеся предварительные вторые присваивания приводят ко второму предварительному изображению метки, что схематично и примерно показано на фиг.7.

На фиг.7 номер 32 обозначает воздух, и номер 33 обозначает тело. Таким образом, в показанном на фиг.7 примере, второе предварительное изображение метки предоставляет различие между телом и воздухом.

Блок 13 присваивания дополнительно адаптирован для объединения первых предварительных присваиваний, предоставленных блоком предоставления предварительных изображений элемента, и вторых предварительных присваиваний, для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. В этом варианте реализации, первые предварительные присваивания, определяемые на основании MR изображения, и вторые предварительные присваивания, определяемые на основании TOF NAC-PET изображения, объединяются для получения объединенных присваиваний, показательных для распределения категорий элементов. Объединенные присваивания производятся на основании предварительно определенных правил объединения, которые применяются к первым и вторым предварительным присваиваниям. Блок 13 присваивания может дополнительно быть адаптирован для использования правил объединения, которые сконфигурированы для применения к первым и вторым предварительным присваиваниям и предоставляемой анатомической информации о человеке 7 для определения объединенных присваиваний в зависимости от первых и вторых предварительных присваиваний и предоставленной анатомической информации.

Правила присваиваний и правила объединения определяются калибровочными измерениями, причем определяются объединенные присваивания, тогда как реальные присваивания известны, причем правила присваиваний и правила объединения предварительно определяются так, что определяемые присваивания соответствуют известным присваиваниям настолько хорошо, насколько это возможно.

В варианте реализации, две или более категорий элементов могут относиться к тому же самому элементу, но с различной вероятностью. Например, первая категория элемента "воздух" может быть присвоена области изображения, если относительно достоверно известно, что соответствующая область изображения относится к воздуху, и вторая категория элемента "возможно воздух" может быть присвоена области изображения, если область изображения может быть воздухом, но если не достоверно известно, действительно ли область изображения относится к воздуху. Например, могут быть исследованы несколько случаев с различными людьми, и для некоторого набора признаков может быть определен процент от случаев, в которых некоторый набор признаков правильно указывает на воздух. Если определенный процент больше, чем некоторый порог, например, больший, чем 90%, то соответствующий набор признаков может рассматриваться как определяющий категорию элементов "воздух", и, если определенный процент меньше, чем некоторый порог, но больше, чем дополнительный второй порог, соответствующий набор признаков может рассматриваться как определяющий категорию элементов "возможно воздух".

Соответственно, правила присваиваний могут быть заранее заданными так, что область изображения присваивается категории элемента "воздух", если признак среднего значения изображения оказывается ниже некоторого первого порога; область изображения может быть присвоена категории элемента " возможно воздух", если признак среднего значения изображения оказывается ниже некоторого второго порога, который больше первого и ниже третьего порога, который больше, чем второй порог; и область изображения может быть присвоена категории элемента "возм