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      基于皮質分布圖的淀粉樣蛋白pet腦掃描量化的制作方法

      文檔序號:9509185閱讀:975來源:國知局
      基于皮質分布圖的淀粉樣蛋白pet腦掃描量化的制作方法
      【技術領域】
      [0001]本申請總體上涉及正電子發(fā)射斷層攝影(PET)。其尤其結合用于阿爾茨海默氏病的診斷的淀粉樣蛋白PET成像而使用,并將尤其參考淀粉樣蛋白PET成像來進行描述。然而應理解,其也應用于其他使用情況,而不必限于上述應用。
      【背景技術】
      [0002]淀粉樣蛋白PET成像對諸如18F-AV-45(又稱,Florbetapir F-18)的放射性示蹤劑進行成像,所述放射性示蹤劑結合到細胞外淀粉樣蛋白腦部斑塊(amyloid brainplaque)(即,淀粉樣蛋白β (ΑΒ)斑塊)或者在于神經細胞之間的難溶性蛋白片段。這些細胞外淀粉樣蛋白腦部斑塊被視為阿爾茨海默氏病的先兆。參見Clifford R Jack, Jr.等人的 Hypothetical model of dynamic b1markers of the Alzheimer’ s pathologicalcascade.Lancet Neurol.2010January ;9 (1): 119-28。因此,如果圖像被正確地解讀,則淀粉樣蛋白PET成像具有針對阿爾茨海默氏病的高的陰性預測值。由于將來的癡呆事件的預期的增加,因此預期淀粉樣蛋白PET成像的作用增加。
      [0003]淀粉樣蛋白PET圖像能夠通過視覺檢查來解讀。然而,圖像的視覺檢查受不同水平的白質中非特異性結合的淀粉樣蛋白示蹤劑的妨礙。這要求讀者僅關于它們的灰質攝取仔細地檢查圖像。這在缺乏腦組織信息的情況下是繁瑣且不可靠的。
      [0004]參考圖1A和1B,陰性和陽性淀粉樣蛋白PET掃描分別被示出。陰性淀粉樣蛋白PET成像掃描是其中不存在β-淀粉樣蛋白斑塊的掃描,而陽性淀粉樣蛋白PET成像掃描是其中存在淀粉樣蛋白斑塊的掃描。使用18FAV-45來生成掃描。圖1Α充當控制組,并且圖示了針對健康腦,顯著非特異性示蹤劑攝取僅能夠在白質中被發(fā)現。圖1Β圖示了針對遭受淀粉樣蛋白斑塊負擔的腦,攝取能夠在白質和灰質中被發(fā)現。
      [0005]圖像量化也能夠用于解讀淀粉樣蛋白PET圖像。然而,圖像量化受與視覺檢查相同的白質中的非特異性示蹤劑攝取的問題的困擾。即,通常通過確定關于諸如小腦的參考區(qū)域在不同皮質區(qū)中的標準化的攝取值比率(SUVR)來對淀粉樣蛋白圖像進行量化。由于非特異性白質攝取被包括在量化中,因此特異性和敏感度減小。
      [0006]本申請?zhí)峁┝丝朔鲜鰡栴}和其他問題的新的并且改進的系統和方法。

      【發(fā)明內容】

      [0007]根據一個方面,提供了一種用于檢測淀粉樣蛋白腦部斑塊的醫(yī)學系統。所述醫(yī)學系統包括至少一個處理器。所述至少一個處理器被編程為接收腦的正電子發(fā)射斷層攝影(PET)圖像。所述PET圖像是根據結合到淀粉樣蛋白腦部斑塊的放射性示蹤劑來生成的。所述至少一個處理器還被編程為根據所述PET圖像來生成皮質分布圖。所述皮質分布圖描述針對在腦的皮質內部的不同投影深度的皮質示蹤劑攝取;此外,所述至少一個處理器還被編程為進行以下中的至少一項:1)使用所述皮質分布圖來量化地評估所述PET圖像;以及2)顯示所述皮質分布圖的至少部分。
      [0008]根據另一個方面,提供了一種用于檢測淀粉樣蛋白腦部斑塊的醫(yī)學方法。腦的正電子發(fā)射斷層攝影(PET)圖像被接收。所述PET圖像是根據結合到淀粉樣蛋白腦部斑塊的放射性示蹤劑來生成的。根據所述PET圖像生成皮質分布圖。所述皮質分布圖描述針對在腦的皮質內部的不同投影深度的皮質示蹤劑攝取。進行以下中的至少一項:1)使用所述皮質分布圖來量化地評估所述PET圖像;以及2)顯示所述皮質分布圖的至少部分。
      [0009]根據另一個方面,提供了一種用于檢測淀粉樣蛋白腦部斑塊的醫(yī)學系統。所述醫(yī)學系統包括淀粉樣蛋白模塊。所述淀粉樣蛋白模塊被配置為接收腦的正電子發(fā)射斷層攝影(PET)圖像。所述PET圖像是根據結合到淀粉樣蛋白腦部斑塊的放射性示蹤劑來生成的。所述淀粉樣蛋白模塊還被配置為根據所述PET圖像來生成針對所述不同投影深度的皮質表面投影,并且根據所述皮質表面投影來生成皮質分布圖。所述皮質分布圖描述了針對在腦的皮質內部的不同投影深度的皮質示蹤劑攝取。所述淀粉樣蛋白模塊還被配置為進行以下中的至少一項:1)使用所述皮質分布圖來量化地評估所述PET圖像;以及2)顯示所述皮質分布圖的至少部分。
      [0010]—個優(yōu)點在于對淀粉樣蛋白正電子發(fā)射斷層攝影(PET)圖像的改進的解讀。
      [0011]另一個優(yōu)點在于對淀粉樣蛋白PET圖像的較不麻煩并且更加可靠的視覺檢查。
      [0012]另一個優(yōu)點在于在對淀粉樣蛋白PET圖像的量化中的改進的特異性和敏感度。
      [0013]本領域技術人員在閱讀并理解了下面的詳細描述之后,能夠意識到本發(fā)明的另外的優(yōu)點。
      【附圖說明】
      [0014]本發(fā)明可以采取各種部件和各部件的布置的形式,并且可以采取各種步驟和各步驟的安排的形式。附圖僅出于圖示優(yōu)選實施例的目的,而不應被解釋為對本發(fā)明的限制。
      [0015]圖1A圖示了健康腦的陰性淀粉樣蛋白正電子發(fā)射斷層攝影(PET)掃描;
      [0016]圖1B圖示了遭受淀粉樣蛋白斑塊負擔的腦的陽性淀粉樣蛋白PET掃描;
      [0017]圖2A圖示了平均歸一化示蹤劑攝取對投影深度的曲線圖;
      [0018]圖2B圖示了攝取的標準差對投影深度的曲線圖;
      [0019]圖3圖示了 PET成像系統;
      [0020]圖4圖示了具有14毫米的最大投影深度的淀粉樣蛋白PET掃描的投影圖像;
      [0021]圖5A圖示了針對淀粉樣蛋白陰性掃描的強度直方圖;
      [0022]圖5B圖示了針對淀粉樣蛋白陽性掃描的強度直方圖;
      [0023]圖6圖示了包括PET和磁共振(MR)成像系統的多模態(tài)成像系統。
      【具體實施方式】
      [0024]本發(fā)明提出了通過檢查針對在皮層內的各個深度處的皮質攝取的皮質分布圖,來改進淀粉樣蛋白正電子發(fā)射斷層攝影(PET)掃描中的放射性示蹤劑攝取的量化。圖2A和2B圖示了皮質分布圖的兩個范例。圖2A圖示了平均歸一化示蹤劑攝取(即,y軸)對投影深度(即,X軸)的分布圖,并且圖2B圖示了攝取的標準差(S卩,y軸)對投影深度(即,X軸)的分布圖。圖2A和2B的攝取值對應于針對諸如小腦的參考區(qū)域的標準攝取值比率(SUVR)值。如能夠看到的,陽性和陰性淀粉樣蛋白的情況顯著地不同。因此,查看白質分布圖和/或其特征(例如最大標準差的深度)的臨床醫(yī)師能夠做出改進的阿爾茨海默氏病診斷。
      [0025]參考圖3,正電子發(fā)射斷層攝影(PET)成像系統10包括掃描器12,以生成原始PET數據。掃描器12包括被布置在掃描器12的膛周圍的探測器14。所述膛定義了檢查區(qū)域16,所述檢查區(qū)域用于接收要成像的對象的感興趣區(qū)域(R0I),例如腦。探測器14通常被布置在固定環(huán)中。然而,也預期可旋轉頭部。掃描器12能夠安裝在軌道上,以便于患者進入。軌道平行于承載要成像的對象的對象支撐體18的縱軸延伸。電機和驅動器等提供了對象支撐體18在檢查區(qū)域16中的縱向移動和垂直調節(jié)。
      [0026]后端系統20使用掃描器12生成R0I的PET圖像。在PET掃描開始前,R0I被注射有發(fā)射正電子的放射性核素并且被定位在檢查體積16內(例如,使用對象支撐體18)。合適地,針對淀粉樣蛋白PET成像,放射性核素優(yōu)選地結合到細胞外淀粉樣蛋白腦部斑塊(即淀粉樣蛋白β (ΑΒ)斑塊),例如18F-AV-45(又稱,Florbetapir F-18)。后端系統20也能夠用于將淀粉樣蛋白PET圖像量化為淀粉樣蛋白陽性或淀粉樣蛋白陰性,和/或提供輔助淀粉樣蛋白PET圖像的視覺檢查的工具,以檢測和/或預測阿爾茨海默式病。后端系統20通常遠離掃描器12,并且包括多個模塊22以執(zhí)行上述功能。
      [0027]后端系統20的控制模塊24控制后端系統20的總體操作。控制模塊24合適地使用后端系統20的顯示設備26來向后端系統20的用戶顯示圖形用戶界面(GUI)。此外,控制模塊24合適地允許操作者使用后端系統20的用戶輸入設備28與⑶I交互。例如,用戶能夠與⑶I交互,以令后端系統20協調對R0I的成像。
      [0028]后端系統20的數據采集模塊30控制掃描器12執(zhí)行R0I的PET掃描。在PET掃描期間,數據采集模塊30針對指示事件的能量尖峰(例如,在脈沖下的積分區(qū))監(jiān)測探測器14中的每個。煙滅伽馬對由檢查區(qū)域16中的正電子煙滅事件產生,其中,對中的每個煙滅伽馬在近似相反的方向中行進。當伽瑪在探測器14中沉積能量時,數據采集模塊30檢測事件并且對事件進行時間戳記。此外,數據采集模塊30記錄對探測器14上的事件出現的位置的估計和對事件的能量的估計。
      [0029]事件驗證模塊32使用來自數據采集模塊30的發(fā)射數據來檢測并且驗證符合事件。發(fā)射數據通常包括針對檢測到的事件的時間戳記、位置估計和能量估計。符合事件對應于在彼此的指定的時間差異內的伽馬對的檢測,指定的時
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