DATA PROCESSING SYSTEM FOR COMPARTMENTAL ANALYSIS

The invention relates to a data processing system (1) for the evaluation of image data, particularly of PET-images (I), that represent the time varying concentration of a tracer substance like F-MISO in an object (20). The data processing system (1) comprises a library module (48) with analytical so...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: PAULUS, TIMO, PELIGRADAGOS-NICOLAE, SPIES, LOTHAR
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:The invention relates to a data processing system (1) for the evaluation of image data, particularly of PET-images (I), that represent the time varying concentration of a tracer substance like F-MISO in an object (20). The data processing system (1) comprises a library module (48) with analytical solutions (C,(t)) for several compartment models. Preferably the library also contains the analytical gradients with respect to the parameters of interest. From the library an appropriate solution for each study can be chosen by a user. The use of analytical functions together with the information about the error (6A(t)) of the input data (either via noise models 43 or via a simulation 44) allows to extract all parameters mandatory to fully understand the kinetics of complex models (more than one tissue compartment) on a per-voxel basis in a robust way in real-time. L'invention concerne un système de traitement de données (1) servant à évaluer des données d'images, en particulier, des images PET (I) représentant la concentration variable dans le temps d'une substance de marquage, telle que F-MISO dans un objet (20). Ce système (1) comprend un module bibliothèque (48) contenant des solutions analytiques (Cj,(t)) pour plusieurs modèles de compartiment. Cette bibliothèque contient également, de préférence, les gradients analytiques associés à des paramètres définis. L'utilisateur peut choisir dans la bibliothèque une solution appropriée à chaque étude. L'utilisation de fonctions analytiques avec les informations concernant l'erreur ( sigma A(t)) des données d'entrée (soit par l'intermédiaire de modèles de bruit (43), soit par l'intermédiaire d'une simulation (44)) permet d'extraire la totalité des paramètres mandataires afin d'obtenir une compréhension globale de la cinétique de modèles complexes (davantage d'un compartiment tissulaire) sur une base par-voxel de manière robuste en temps réel.