CN101732049B - 用于采集和显示医学图像数据的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于采集和显示图像数据、特别是MR图像数据的方法。该方法包括以下步骤：1.1借助磁共振断层成像装置扫描检查对象并且随后产生检查对象的第一(MR)图像数据，其中，在扫描中如下选择扫描参数：使得在第一图像数据中被扫描的检查对象的感兴趣区域具有高的图像数据值，而检查对象的非感兴趣区域与之相对具有小的图像数据值，1.2基于第一图像数据产生蒙片，利用该蒙片可以将在第一图像数据中具有小的信号强度的区域淡出，1.3借助成像的医学系统扫描检查对象并且产生检查对象的第二图像数据，1.4对第一和/或第二图像数据应用蒙片，以及1.5显示利用蒙片处理后的第一和/或第二图像数据。

Description

用于采集和显示医学图像数据的方法
技术领域
本发明涉及医学技术领域并且描述了一种用于采集和显示医学图像数据、特别是MR图像数据(MR：磁共振)的方法。
背景技术
磁共振成像(MRI，英语：Magnetic Resonance Imaging)公知地可以表示特别是1H原子、31P原子和123Na原子的核自旋的密度，在检查对象的体积中作为位置的函数。在此，MR图像中用基本上基于在组织中不同的自旋弛豫时间的不同信号强度再现不同的组织类型。由磁共振断层成像装置在扫描中采集的、与检查对象的相关体素对应的信号强度取决于大量参数，并且在图像数据中被典型地作为相应的灰度值成像。由此，在磁共振断层成像中没有对于特定的组织类型的扫描信号的标准值，并且没有与计算机断层成像中的Hountsfield单位类似的单位。MR图像数据则是主要给出在诊断上不可直接使用的任意单位。图像解释典型地依靠总对比度、图像数据的各个作为基础的权重(例如T1加权、T2加权、T2*加权或者PD加权)、和在不同组织之间的信号区别。
MR图像数据(二维或三维MR图像数据)的可视化通常要求去除在MR图像数据中成像的解剖结构，以便最后得到具有感兴趣的解剖对象的无阻碍的视图。例如，医生在对患者大脑进行检查、治疗或者手术的情况下对这样的大脑的显示感兴趣：其仅显示其结构而不显示干扰的颅骨或者其它妨碍对大脑的直接观察的解剖结构。
目前，在临床实践中例行地采用所谓的直接“体绘制”(DVR)来三维显示MR图像数据。在此，传输函数根据颜色和不透明度对原始数据的测量值成像，以产生尽可能有说服力的图像。然而，在具有相同强度值的MR图像数据组的空间分离的区域中，不可能通过传输函数进行有区别的显示，并且会遮蔽位于其后的结构。对此的一个例子是前面提到的头部的MR图像数据数据组，在头部中大脑由于相同的测量值总是被位于很外面的组织遮蔽。在这样的应用中在显示相应的MR图像数据之前去除在MR图像数据中成像的干扰元素、例如颅骨或者不属于大脑的解剖结构的对象。在现有技术中已知有作为所谓的头骨剥离(Skull-Stripping)方法的用于去除在MR图像数据中成像的颅骨的方法。
因为T1加权、T2加权、T2*加权或者PD加权的MR图像数据分别具有对于骨头物质和大脑的不同的信号强度，所以在头骨剥离方法中必须考虑这点。在公知的头骨剥离方法中另一个问题在于，MR图像数据通常具有各向异性的特征，即，例如对于同一个成像物质的图像数据值在MR图像的不同区域中可能是不同的。此外，在MR图像数据中的体素几何尺寸可能变化。但是这还远远不是在现有技术中由最好的头骨剥离方法必须至少最大程度地解决的所有问题。由此头骨剥离方法导致复杂的图像处理过程，并且要求高的计算开销和相应长的计算时间。
目前在MR图像数据后处理中采用头骨剥离方法。其最大程度地满足对质量和精度的高要求。例如，使用该方法来检查大脑物质以及大脑体积或者其部分的改变。在此，头骨剥离方法是复杂的图像数据分析过程的一部分，其作为结果提供对于大脑物质或者大脑体积的偏差的期望的数字说明。在此所采用的算法表现出高复杂性。然而，在其可应用性方面其通常限于用特定的拍摄参数所产生的MR图像数据。由此该算法并不是可普遍采用的。附加地，该公知的头骨剥离方法部分地还要求，在MR图像数据中对大脑完整地成像并且MR图像数据表现出近似各向同性的特征。
在现有技术中公知的头骨剥离方法主要分为以下三类：基于区域的方法、基于模型的方法、以及包括前面提到的方法的组合的混合方法。
所有公知的头骨剥离方法作为输入数据使用例如在后面应该在没有颅骨或其它干扰元素的条件下被显示的MR图像数据。基于这些MR图像数据借助分割方法产生蒙片(Maske)，利用该蒙片例如可以将在该MR图像数据中成像的颅骨以高的精度淡出(ausblenden)。此外，如下优化和具体化该方法，使得其分别仅使用用特殊的参数所记录的MR图像数据。
公知的头骨剥离方法典型地需要数十秒的计算时间，然后才可以显示用头骨剥离方法处理的MR图像数据。该相对长的计算时间在临床实践中是经常不能接受的。通常对于治疗医生来说存在如下要求：快速得到关于在MR图像数据中成像的皮层表面的概略图。这特别还包括由多个MR图像数据组合的图像显示的快速概略图显示(例如在功能性磁共振成像的范围中；fMRI＝英语functional Magnetic Resonance Imaging)。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提出一种用于采集和显示图像数据的方法，在该方法中能够在不改变显示的图像数据的质量的情况下在显示之前将可预定的图像元素淡出。该方法应该特别适合于显示MR图像数据和在其中成像的大脑而没有颅骨(头骨剥离)，并且最小化在现有技术中公知的头骨剥离方法的通常的计算时间。此外，还应该避免公知的头骨剥离方法的前面提到的其它缺陷。
用于采集和显示图像数据的按照本发明的方法具有以下方法步骤：
1.1借助磁共振断层成像装置扫描检查对象并且随后产生检查对象的第一图像数据，其中，在扫描中如下选择扫描参数：使得在第一图像数据中被扫描的检查对象的感兴趣区域具有高的图像数据值，而检查对象的非感兴趣区域与之相对具有小的图像数据值，
1.2基于第一图像数据产生蒙片，利用该蒙片可以将在第一图像数据中具有小的信号强度的区域淡出，
1.3借助成像的医学系统扫描检查对象并且产生检查对象的第二图像数据，
1.4对第一和/或第二图像数据应用蒙片，以及
1.5显示利用蒙片处理后的第一和/或第二图像数据。
本发明基于如下思路：从检查对象的第一(MR)图像数据产生蒙片，其中为此在相应扫描检查对象时如下选择扫描参数，使得在第一(MR)图像数据中被扫描的检查对象的感兴趣区域具有高的信号强度(图像数据值)，而检查对象的非感兴趣区域与之相对具有小的信号强度(图像数据值)。可以利用简单的、鲁棒的、节省计算时间的阈值运算来产生该蒙片。
在对第一和/或第二图像数据应用蒙片时，该蒙片将具有相对低的信号强度、即低于选择的阈值的信号强度的所有那些图像数据淡出。由此，这样产生的蒙片确定可以被淡出或者被删除的二维以及三维的过滤体积，从而在步骤1.5中仅显示那些没有通过蒙片被淡出的感兴趣的二维以及三维图像数据。
除了其它参数设置之外，例如就像在功能性磁共振断层成像(所谓的“BOLD-fMRI”时间序列；BOLD＝Blood Oxygen Level Dependence，血氧水平依赖；fMRI＝Functional Magnetic Resonance Imaging，功能性磁共振成像)的范围内用于拍摄图像数据的通常的参数设置，也适合于产生第一图像数据。此外，正如在所谓的弥散加权的磁共振断层成像(英语：Trace Weighted DiffusionsScans，跟踪加权的弥散扫描)的范围内为拍摄图像数据所使用的拍摄参数也同样适合。在两种情况下例如以高的信号强度再现大脑，而在图像数据中仅以非常低的信号强度采集骨物质。
优选地，如下选择在步骤1.1中的扫描参数：使得在第一图像数据中检查对象的非感兴趣区域的信号强度位于与第一图像数据对应的图像数据值的信号噪声的范围中。为了产生蒙片，因此使用阈值，该阈值将其图像数据值位于信号噪声的范围中的所有图像数据相应淡出。
优选地，自动通过对第一MR图像数据使用可预定的和/或可交互改变的阈值来产生蒙片。
在步骤1.1和1.2中产生蒙片之后进行检查对象的一个或多个其它扫描。这优选地利用步骤1.1的磁共振断层成像装置进行。在这些其它扫描(步骤1.3)中操作者可自由选择扫描参数。于是，在步骤1.3中可以利用不同的扫描参数或者权重(例如T1、T2、T2*、PD、…)产生MR图像数据。当然，作为成像的医学系统在步骤1.3中还可以采用其它成像的医学系统、例如CT系统或者MRPET系统来代替MR断层成像装置。在这种情况下，必须在对第二图像数据应用蒙片之前进行蒙片数据组到第二图像数据组的配准。
按照本发明的方法的主要优点在于，通过蒙片导致的对非感兴趣的或者甚至在显示中干扰的图像区域的淡出，最大程度地不依赖于第二图像数据的拍摄参数或者图像权重。
第二图像数据优选地相应于通过对检查对象多次相继扫描产生的图像数据的时间序列，并且分别对在此所产生的图像数据应用蒙片。当然，还可以对由多个单个拍摄组合的第二图像数据或者对用第三图像数据重叠的第二图像数据应用蒙片。
只要分别确保检查对象自从采集第一(MR)图像数据以来没有运动，则可以在步骤1.4中对分别所产生的第二图像数据直接应用蒙片，以便将非感兴趣的或者干扰的图像元素淡出，并且例如紧接着在步骤1.5中显示感兴趣区域。然而，在此期间如果检查对象运动了，或者至少存在运动了的可能性，则优选地在步骤1.4中对第二图像数据应用蒙片之前，进行蒙片与第二图像数据的配准。由此确保，通过蒙片分别仅将第二以及第一图像数据的非感兴趣区域淡出。
对于方法步骤的时间顺序来说，可以考虑至少两种不同的情况。一方面，可以首先利用相应的拍摄参数产生第一图像数据，以便可以确定蒙片(步骤1.1和1.2)。然后进行检查对象的其它扫描并且从其中获得的扫描数据分别产生第二图像数据。对这些第二图像数据分别应用蒙片并且最后分别在步骤1.5中显示利用蒙片过滤后的第二图像数据。另一方面，也可以在步骤1.3之后但在步骤1.4和1.5之前，进行在步骤1.1和1.2中的用于产生蒙片的扫描。
为产生蒙片而确定的第一图像数据，还可以是借助时间上相继对检查对象扫描获得的其它第二(MR)图像数据的时间序列的一部分。
在本发明方法的一种特别具有优势的实施方式中，检查对象相应于患者的头部，并且在第一和第二图像数据中的检查对象的非感兴趣区域相应于颅骨。该方法变形相应于头骨剥离方法。
按照本发明的方法可以简单、鲁棒并且特别是节省计算时间地显示图像数据、特别是MR图像数据，在这些图像数据中非感兴趣的图像区域、例如骨头或者遮蔽其它感兴趣的解剖区域的其它解剖元素，在显示之前可以被去除或者淡出。按照本发明的方法的另一个优点在于，第一和第二图像数据的不同体素几何形状、以及由第一(MR)图像数据获得的蒙片，对于该方法没有主要影响。因此，该方法即使在例如各向异性的体素几何形状的情况下也能提供良好的结果。
附图说明
图1示出了按照本发明的方法的示意性方法流程。
具体实施方式
图1示出了按照本发明的方法的示意性方法流程。该方法在该实施例中要用于在显示器上显示患者大脑的表面结构，而不会通过颅骨妨碍对大脑的视图。
为此，在步骤101中借助磁共振断层成像装置对患者的头部进行扫描并且随后产生头部的第一MR图像数据，其中，在扫描时如下选择扫描参数：使得在第一MR图像数据中被扫描的检查对象的感兴趣区域具有高的信号强度，而检查对象的非感兴趣区域与之相对具有小的信号强度。此时，为此选择相应于所谓的弥散加权的磁共振断层成像的拍摄参数。
在步骤102中基于第一MR图像数据来产生蒙片，利用该蒙片可以将在第一MR图像数据中具有小的信号强度的区域淡出。通过对第一MR图像数据应用相应选择的阈值产生三维的蒙片。
在步骤103中借助磁共振断层成像装置进行头部的其它扫描，并且产生检查对象的第二MR图像数据。
在步骤104中对第二MR图像数据应用蒙片。在此，将所有非感兴趣的MR图像数据淡出。
最后，在步骤105中在监视器上对利用蒙片处理后的第二MR图像数据进行显示。

Claims (14)

1.一种用于采集和显示医学图像数据的方法，具有以下步骤：
1.1借助磁共振断层成像装置扫描检查对象并且随后产生检查对象的第一图像数据，其中，在扫描中如下选择扫描参数：使得在第一图像数据中被扫描的检查对象的感兴趣区域具有高的图像数据值，而检查对象的非感兴趣区域与之相对具有小的图像数据值，
1.2基于所述第一图像数据产生蒙片，利用该蒙片可以将在第一图像数据中具有小的信号强度的区域淡出，
1.3借助成像的医学系统扫描检查对象并且产生检查对象的第二图像数据，
1.4对所述第一和/或第二图像数据应用所述蒙片，以及
1.5显示利用所述蒙片处理后的第一和/或第二图像数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1.1中如下选择扫描参数：使得检查对象的非感兴趣区域的图像数据值位于第一图像数据的图像数据噪声范围中。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一图像数据或第二图像数据分别是二维图像数据或三维图像数据。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述检查对象是患者的头部，并且在所述第一图像数据中的非感兴趣区域相当于颅骨。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，步骤1.3的成像医学系统是步骤1.1的磁共振断层成像装置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二图像数据具有任意的权重。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述蒙片的产生自动地通过对所述第一图像数据应用可预定的和/或可交互改变的阈值来进行。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，在对所述第二图像数据应用所述蒙片之前进行所述蒙片与所述第二图像数据的配准。
9.根据权利要求5至8中任一项所述的方法，其特征在于，在功能性磁共振断层成像(fMRI)的范围内拍摄所述第一图像数据和第二图像数据。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，在弥散加权的磁共振断层成像(DW-MRI)的范围内拍摄所述第一图像数据。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二图像数据相当于通过多次相继扫描所述检查对象所产生的图像数据的时间序列，并且分别对其中所产生的图像数据应用所述蒙片。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，在时间上在所述步骤1.3之前进行所述步骤1.1和1.2。
13.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，在时间上在所述步骤1.3之后进行所述步骤1.1和1.2。
14.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二图像数据具有T1加权、T2加权、T2*加权或PD加权。
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