CN110638479A - 用于运行医学成像设备的方法和成像设备 - Google Patents

用于运行医学成像设备的方法和成像设备 Download PDF

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G.克莱因斯齐格
B.克雷赫
H.孔泽
J.马加拉基亚
S.施耐德
M.韦滕
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Siemens Medical Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种用于运行医学成像设备的方法和成像设备。为了使得能够在这种成像检查的过程中更好地提供图像，用于在进行成像检查时运行医学成像设备(1)的方法提供如下方法步骤：‑提供(S1)身体区域的初始图像(2)；‑拍摄身体区域的更新图像(3)；以及‑借助事先经过训练的人工神经网络(5)，由初始图像(2)和更新图像(3)产生三维的后续图像(4)。

Description

用于运行医学成像设备的方法和成像设备
技术领域
本发明涉及一种用于在进行成像检查时运行医学成像设备的方法。本发明的第二方面涉及一种医学成像设备。
背景技术
成像设备的示例是X射线设备、计算机断层成像装置和磁共振断层成像装置。因此，成像检查可以包括X射线检查、计算机断层成像和/或磁共振断层成像。例如进行这种成像检查，以产生患者的身体区域的图像。例如可以使用这种图像来进行外科手术。在此，成像检查尤其是与外科手术无关。例如，在外科手术之前、之后和/或中间阶段中进行成像检查。本方法尤其是涉及对医学成像设备的原始数据或者预处理后的数据的技术评估，以提供所提到的身体区域的图像。
这种成像检查例如可以用于支持用于治疗骨折的外科手术。在这种情况下，可以在用于治疗骨折或者骨裂的外科手术之前、之后或者期间，借助成像方法来产生图像。借助成像检查，进行外科手术的治疗医生可以获得关于骨折和/或引入的医学对象或者植入物的解剖结构的空间视图。在外科手术期间进行的3D拍摄是高开销的，与高的辐射负荷相关联，并且对于许多身体区域是不可能的。此外，尤其是，利用移动X射线设备、尤其是C形臂设备进行3D X射线检查与大的时间开销相关联。不能进行连续的3D拍摄。
外科医生通过采集各个二维投影图像来获得空间视图。在此，空间视图的说服力尤其是取决于医生巧妙地选择各个投影图像的相应的投影方向。通过针对移动X射线设备的不同的投影方向和位置重复制作这种投影图像，可以扩展或者完善空间视图。为此需要多少个投影图像，在很大程度上与医生的能力和经验有关。在此，每个附加的投影图像都导致外科手术的手术时间的延长，并且导致针对患者的辐射剂量的提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，使得能够在这种类型的成像检查的过程中更好地提供图像。
根据本发明，上述技术问题通过本发明的主题来解决。有利的实施方式和适宜的扩展方案是下面的描述的主题。
本发明的第一方面涉及一种用于在进行成像检查时运行医学成像设备的方法，具有如下方法步骤：
-提供身体区域的初始图像，
-拍摄身体区域的更新图像，以及
-借助事先经过训练的人工神经网络，从初始图像和更新图像产生三维的后续图像。
身体区域的初始图像可以是事先拍摄的身体区域的投影图像。因此，例如可以借助人工神经网络，从初始图像、即投影图像和X射线图像产生三维的后续图像。在提供初始图像时，可以提供多个初始图像，在本方法的过程中可以以与单个初始图像相同的方式对该多个初始图像进行处理。尤其是该多个初始图像关于身体区域具有不同的投影方向。
更新图像可以是二维的投影图像。更新图像特别地是X射线图像，以有利的方式是二维的X射线图像。可以借助移动X射线设备、尤其是借助C形臂设备来拍摄X射线图像。替换地，可以借助超声波设备、磁共振断层成像装置、光学照相机和其它任意的成像设备来拍摄更新图像。相应地，更新图像例如可以是超声波图像、磁共振断层图像或者照相机图像。
尤其是不在为了产生三维表示而执行的图像序列的过程中拍摄更新图像。因此，多个更新图像可以是具有身体区域的任意的显示的任意图像。
可以借助与更新图像不同的成像方法或者与更新图像不同的成像设备拍摄初始图像。在这种情况下，可以设置为，医学X射线设备接收来自另一个医学成像设备的初始图像，并且随后提供初始图像，以进行进一步的处理。然后，可以将利用不同的成像方法或者不同的成像设备拍摄的图像、即初始图像和更新图像，进一步处理为三维的后续图像。换言之，根据所提到的图像产生三维的后续图像。然而，也可以借助相同的成像方法和/或借助相同的成像设备拍摄初始图像和更新图像。相应地，可以借助移动X射线设备、尤其是C形臂设备拍摄初始图像。在这种情况下，尤其是拍摄多个初始图像，以便通过该多个初始图像就已经提供关于身体区域的空间信息。
身体区域例如可以是(人的)骨骼系统的一部分。例如，身体区域是单个骨骼、多个骨骼或者关节。替换地，身体区域可以是(人的)身体的软组织，例如肺、肝脏、血管、消化道。在软组织的情况下，可以通过所述方法使造影剂的扩散可视化。总之，借助本方法，例如可以对软组织、骨骼或者关节进行检查。然而，也可以想到任意的其它身体区域。此外，所述方法不局限于人体。
可以设置为，在拍摄更新图像的方法步骤中，拍摄多个更新图像。尤其是以与对单个更新图像相同的方式，对该多个更新图像全部进行处理。尤其是该多个更新图像关于身体区域具有不同的投影方向。
可以训练人工神经网络，使得通过人工神经网络，可以根据初始图像和更新图像产生三维的后续图像。对人工神经网络的训练越全面，则可以越准确地产生三维的后续图像。尤其是，对人工神经网络的训练越完全或者越全面，则产生三维的后续图像所需的初始图像或者更新图像越少。在训练人工神经网络时，可以对人工神经网络配备与根据更新图像和/或初始图像的解剖结构的三维表示的产生有关的先验知识。人工神经网络可以使用该先验知识来产生三维的后续图像。三维的后续图像特别地是身体区域的三维表示。尤其是训练人工神经网络使用一个或多个更新图像结合初始图像来产生三维的后续图像，其中，三维的后续图像和该一个或多个更新图像彼此之间不存在预先给定的关系。在多个更新图像的情况下，可以训练人工神经网络根据初始图像和多个更新图像产生三维的后续图像，其中，多个更新图像彼此之间不存在预先给定的关系。彼此之间不存在预先给定的关系尤其是意味着，如上面所述，各个图像不是用于产生三维表示的预先给定的图像序列的一部分。换言之，训练人工神经网络有利地使用彼此之间成任意关系的身体区域的一个或多个初始图像和一个或多个更新图像来产生三维的后续图像。
可能有利的是，使用更新图像的拍摄参数来产生后续图像。例如，更新图像是投影图像、尤其是借助移动X射线设备、尤其是C形臂X射线设备拍摄的X射线图像。在该示例中，拍摄参数可以包括以下参数中的一个或多个：拍摄方向(角度、轨道和C形臂朝向)、C形臂位置、加速电压、电流强度(尤其是管电流)、电荷量(尤其是电流强度和曝光时间的乘积)以及射束几何形状。人工神经网络可以使用这些拍摄参数来产生三维的后续图像。尤其是可以训练人工神经网络，或者人工神经网络具有相应的先验知识，以便使用拍摄参数来更好地产生三维的后续图像。
根据一个扩展方案设置为，提供身体区域的三维的初始图像，作为初始图像。三维的初始图像特别地是身体区域的三维表示。如上面所述，更新图像可以是二维的更新图像，有利地是二维的X射线图像。因此设置为，在产生三维的后续图像时，由三维的初始图像和二维的更新图像、尤其是X射线图像产生三维的后续图像。换言之，根据该实施方式，为了产生三维的后续图像，一方面使用三维的初始图像，另一方面使用二维的X射线图像，或者一方面对三维的初始图像、另一方面对二维的X射线图像共同进行处理。以这种方式，使得能够借助人工神经网络相互处理不同维度的图像(二维和三维)。
根据一个扩展方案设置为，与初始图像相比，X射线图像表示更晚的时间点的身体区域。换言之，更新图像可以比初始图像更新。以这种方式，可以特别有利地将初始图像和更新图像的信息内容彼此混合。例如，人工神经网络可以将来自初始图像的关于身体区域的空间结构的信息，与来自更新图像的例如骨骼或者医学对象的当前的位置信息合并。以这种方式，可以特别有利地基于一个或者几个更新图像产生三维的后续图像。
根据一个扩展方案设置为，在计算机断层成像的过程中产生初始图像，并且借助移动X射线设备、尤其是借助C形臂X射线设备拍摄X射线图像。换言之，在这种情况下，更新图像是X射线图像。在该示例中，初始图像是身体区域的三维表示或者三维重建。计算机断层成像例如可以表征外科手术之前的身体部位。与此相对，更新图像可以表征外科手术期间或者外科手术的中间阶段期间的身体区域。因此，可以将表征外科手术之前的身体区域的初始图像，与表征外科手术期间的身体区域的更新图像合并，来产生三维的后续图像。以这种方式，一方面可以将全面的更早的三维信息，与当前的二维的更新图像、尤其是X射线图像合并。由此，通过评估三维的初始图像，可以减小对当前的更新图像的需求，当前的更新图像用于产生作为身体部位的当前的三维表示的三维的后续图像。
根据一个扩展方案设置为，在产生三维的后续图像时，根据X射线图像至少部分更新身体区域的例如三维的初始图像。例如，根据更当前的更新图像至少部分更新通过初始图像提供的三维表示。在此，可以基于事先经过训练的人工神经网络的先验知识，将当前的图像信息与初始图像的全面的三维信息合并。可以根据一个更新图像或者根据多个更新图像，来更新身体区域的三维的后续图像或者通过三维的后续图像提供的三维表示。例如，根据更新图像识别相对于初始图像的结构改变，并且相应地调整用于产生三维的后续图像的初始图像。以这种方式，即使利用几个更新图像，也可以以三维的后续图像的形式提供可靠的当前的三维表示。
尤其是设置为，初始图像和更新图像表征同一外科手术的不同的阶段期间的身体区域。例如设置为，在外科手术的前面的阶段期间拍摄初始图像，以与更新图像进行比较。例如可以在外科手术开始之前的初步检查的过程中采集初始图像。随后，可以在外科手术期间拍摄更新图像。用于治疗骨折的外科手术的不同的阶段的示例是：用于判断伤势并且选择至骨折的进入点的初步检查，将骨折复位，夹紧复位的骨骼碎片，最后借助螺钉和/或冲孔器(Locheisen)固定骨骼碎片。因此，在一个具体的示例中，可以在初步检查的过程中产生初始图像，并且在复位、夹紧和/或固定期间拍摄更新图像。例如，在示例性地提到的阶段中的不同的阶段期间，拍摄多个更新图像。以这种方式，可以使用外科手术的前几个阶段的图像，针对外科手术的更晚的阶段产生或者提供身体区域的后续图像。在这种情况下，训练人工神经网络使用这种更新图像来产生后续图像。
根据一个扩展方案设置为，以特定于不同的阶段中的一个的方式来训练人工神经网络。例如，对于不同的阶段中的多个阶段，提供相应的经过训练的人工神经网络。例如，提供以特定于复位阶段的方式经过训练的人工神经网络。例如，提供以特定于夹紧和/或固定阶段的方式经过训练的另一个人工神经网络。例如，在一个附加的方法步骤中，可以从多个人工神经网络中，选择针对当前存在的阶段经过训练的人工神经网络。以这种方式，可以使通过训练人工神经网络而生成的相应的先验知识，特别好地匹配于相应的阶段。
根据一个扩展方案设置为，确定并且在产生三维的后续图像时考虑在初始图像与更新图像之间出现的身体区域上的结构改变。例如，针对性地确定与初始图像相比在更新图像中发生的改变。然后，可以在根据更新图像来更新初始图像时考虑这一点。尤其是可以通过移动初始图像中的图像部分来跟踪结构改变。例如，这可以按照针对在初始图像与更新图像之间在身体区域上出现的运动的运动补偿的方式来进行。
根据一个扩展方案设置为，将骨骼碎片和/或医学对象在身体区域上的位置改变，确定为结构改变。医学对象的示例是在身体区域中用于固定骨骼或者骨骼碎片的夹子、冲孔器和螺钉。骨骼碎片和/或医学对象可能在外科手术的过程中移动，和/或被布置在身体区域上。由此可能产生所提到的位置改变。在本方法的过程中确定该位置改变。移动骨骼碎片和/或引入医学对象在此明确地不是所要求保护的方法的一部分。外科手术的不同的阶段、其执行以及外科手术本身明确地不是所要求保护的方法的部分。人工神经网络可以考虑骨骼碎片和/或医学对象的位置改变，来根据初始图像产生三维的后续图像。尤其是考虑位置改变，以借助人工神经网络更新三维的初始图像。
根据一个扩展方案设置为，为了考虑结构改变，确定骨骼碎片和/或医学对象的位置改变，并且通过移动骨骼碎片或者医学对象在初始图像中的表示，来考虑骨骼碎片和/或医学对象的位置改变。换言之，通过骨骼碎片或者医学对象在初始图像中的表示的移动，来考虑位置改变。也就是说，可以在初始图像中移动骨骼碎片或者医学对象的表示。尤其是可以与预先确定的位置改变对应地进行该移动。换言之，可以将骨骼碎片或者医学对象在初始图像中的表示，移动到通过更新图像采集的关于身体区域的当前的位置。这尤其是在初始图像是三维的初始图像时是有利的。如果初始图像是二维的初始图像，则通过更新初始图像，才使得能够根据初始图像和更新图像来产生三维的后续图像，因为为了产生身体区域的三维表示，骨骼碎片和/或医学对象关于身体区域的位置在初始图像和更新图像中必须一致。
根据一个扩展方案设置为，迭代地产生三维的后续图像，其中，在后面的迭代步骤中，将三维的后续图像用作新的初始图像，并且与新的更新图像一起产生新的三维的后续图像。换言之，可以设置为，重复拍摄更新图像，并且由各个更新图像和相应的初始图像产生相应的三维的后续图像。在此，尤其是迭代地使用每个三维的后续图像作为新的初始图像，来产生相应的随后的三维的后续图像。因此，借助连续的更新图像，可以迭代地改善通过三维的后续图像提供的三维信息或者三维的后续图像的准确性。
根据一个扩展方案设置为，提供多个初始图像，和/或拍摄多个X射线图像，其中，由多个初始图像和/或多个X射线图像产生三维的后续图像。换言之，作为初始图像，可以提供多个初始图像。替换地或者附加地，作为更新图像，可以拍摄多个更新图像。然后，可以由多个初始图像和一个更新图像，由一个初始图像并且利用多个更新图像，或者由多个初始图像和多个更新图像，产生三维的后续图像。例如，在迭代方法的一个迭代步骤中，作为更新图像，拍摄多个更新图像，并且在一个迭代步骤内由其产生三维的后续图像。在下面的迭代步骤中，又可以拍摄多个更新图像，并且由其产生新的三维的后续图像。在多个更新图像的情况下，以有利的方式相应地在外科手术的相同的阶段期间拍摄该多个更新图像。以这种方式，可以减小多个更新图像和多个初始图像的情况下的处理开销。
根据一个扩展方案设置为，至少部分借助测试图像训练人工神经网络。测试图像例如可以包含骨折、尤其是更早的成像检查的更新图像(尤其是更早的X射线检查的X射线图像)，和/或根据骨折的三维表示产生的模拟的X射线图像。附加地，测试图像可以包括尤其是开放用于医学检查的人体上的人为产生的骨折的更新图像、尤其是X射线图像。例如，通过折断骨骼产生人为骨折，并且借助多个更新图像采集该过程。在此，相应的更新图像可以示出未折断的状态下和具有不同程度(例如一次和多次折断)的骨折的骨骼。
附加地，可以将测试图像与相应的拍摄参数(参见上面)相关联。然后，可以基于测试图像和相关联的拍摄参数来训练人工神经网络。可以借助测试图像和相关联的拍摄参数，训练人工神经网络使用更新图像的拍摄参数来产生三维的后续图像。
更早的成像检查的更新图像、尤其是X射线图像分别可以显示不同时期、即未治疗的状态下、相应的外科手术的中间步骤期间和相应的外科手术完成之后的相应的骨折。
例如可以根据骨折的三维表示来模拟或者产生模拟的更新图像、尤其是模拟的X射线图像。骨折的三维表示可以是计算机断层图像。借助计算机断层成像，能够特别简单并且全面地实现相应的模拟的更新图像的二维投影。以这种方式，可以利用很小的开销产生特别大的数据量的模拟的更新图像。可以根据骨折的多个三维表示产生模拟的更新图像，其中，多个三维表示显示不同时期的、例如未折断的状态下和具有不同程度的骨折的骨折。
通过测试图像显示不同程度的骨折以及未折断或者完全治愈的骨骼的相应的更新图像，人工神经网络可以附加地学习在外科手术的过程中以何种方式治疗骨折。以这种方式，可以通过人工神经网络特别好地采集和/或解释骨骼碎片和/或医学对象的位置改变。以这种方式，可以特别可靠地产生三维的后续图像。总而言之，通过用于提供测试图像的不同的方法，示出了如何能够提供全面并且有说服力的测试数据来训练人工神经网络。
根据一个扩展方案设置为，以特定于要检查的身体区域的方式来训练人工神经网络。例如，针对不同的身体区域来对相应的人工神经网络进行训练。然后，可以根据当前要检查的身体区域，选择针对当前的身体区域经过训练的人工神经网络。例如，身体区域是膝盖、胫骨、臂关节、臂骨和肩部。然后，可以以正好特定于这些示例性地提到的身体区域中的一个的方式，对人工神经网络进行训练。以这种方式，可以将用于产生三维的后续图像的先验知识，特别好地匹配于要检查的身体区域。
本发明的第二方面涉及一种用于进行成像检查的医学成像设备，具有
-提供单元，用于提供身体区域的初始图像，
-拍摄单元，用于拍摄身体区域的更新图像，以及
-按照计划
Figure BDA0002107874910000081
训练的人工神经网络，用于由初始图像和更新图像产生三维的后续图像。医学成像设备以有利的方式被配置为用于执行用于进行成像检查的方法，所述方法具有在本申请的范围内描述的特征。提供单元可以具有用于存储初始图像的存储单元和/或用于接收初始图像的接收单元。例如，医学成像设备被构造为用于，借助拍摄单元拍摄初始图像，或者接收来自另一医学成像设备的初始图像。医学成像设备特别地是移动X射线设备，以有利的方式是C形臂设备。
在本申请的范围内公开的用于运行医学成像设备的方法的特征，因此也扩展这里的医学成像设备。尤其是医学成像设备具有被配置为用于实现所述方法的方法步骤和特征的相应的部件。
附图说明
现在，借助多个附图来详细阐述本发明。在此：
图1示出了医学成像设备的示意图；
图2示出了本方法的一个示例性的实施方式的时间进程的示意性概览；以及
图3示出了示例性的方法的流程图。
具体实施方式
图1示出了医学成像设备1，在此是所谓的C形臂X射线设备。在此，成像设备1具有X射线源13和检测器14。此外，成像设备1包括用于拍摄更新图像3的拍摄单元12。在该实施例中，更新图像3是X射线图像。附加地，成像设备1包括具有提供单元11和人工神经网络5的控制装置10。在医学成像设备1的准备好运行的状态下，按照计划对人工神经网络5进行了训练。
如果使医学成像设备1关于要检查的患者处于按照计划的相对位置，则可以拍摄患者的身体区域的更新图像3。
图2示出了用于运行医学成像设备1的方法的示例性的时间进程。在关于外科手术20的相应的不同的阶段22、23、24期间拍摄相应的更新图像3。不同的阶段22、23、24涉及相同的外科手术20。在时间轴T上同样示出了外科手术20，然而外科手术20不是本方法的一部分。例如可以提供外科手术20，以治疗要检查的患者的骨折。可以借助成像检查来确定或者检查骨折和/或骨折的治疗的状态。阶段22、23、24可以是外科手术20的中间阶段。在此，在外科手术20的相应的中间阶段期间，通过医学成像设备1拍摄更新图像3。在实际的外科手术20开始之前的第一阶段21、即所谓的初步检查阶段中，产生或者拍摄一个三维初始图像2，或者产生或者拍摄多个二维初始图像2。为了与后面的初始图像2进行区分，将第一阶段21的一个初始图像2或者多个初始图像2称为一个第一初始图像6或者多个第一初始图像6。借助初始图像2和更新图像3，本方法能够实现关于身体区域的更好的概览。外科手术20明确地不是本方法的一部分。
在一个三维的第一初始图像6的情况下，可以借助计算机断层成像装置拍摄该第一初始图像。在这种情况下，成像设备1或者提供单元11接收来自计算机断层成像装置的第一初始图像6。在此，也可以间接地、例如通过用于进行临时存储的数据载体进行接收。为此，提供单元11可以具有接口、例如USB接头或者网络接头。在多个第一初始图像6的情况下，可以借助成像设备1拍摄这些第一初始图像。在多个第一初始图像6的情况下，仍然也可以从另一成像设备接收这些第一初始图像。在此，多个初始图像6是借助拍摄单元12拍摄的相应的二维的X射线图像。可以通过提供单元11从拍摄单元12接收并且临时存储多个第一初始图像6或者一个第一初始图像6。第一阶段21可以是在外科手术20开始之前不久进行的初步检查。换言之，可以直接在第一阶段21之后进行外科手术20。因此，多个第一初始图像6或者一个第一初始图像6表征外科手术20开始时的身体区域。
在初步检查或者第一阶段21的过程中，例如可以确定外科手术20的适当的进入点。
在时间上来看，第二阶段22可以使外科手术20中断或者暂停。在第二阶段22期间，借助拍摄单元12拍摄身体区域的多个更新图像3、在此是X射线图像。迭代地由每个更新图像3和前面的一个初始图像12产生三维的后续图像4。在此，相应地使用所产生的后续图像4作为初始图像2，来产生随后的后续图像4。借助图2中的箭头，这可以很好地看到。具体地，由一个第一初始图像6或者多个第一初始图像6和更新图像3中的第一更新图像3，产生后续图像4中的第一后续图像4。也由更新图像3中的第二更新图像3和后续图像4中的第一后续图像4，产生后续图像4中的第二后续图像4。因此，使用后续图像4中的第一后续图像4作为用于产生后续图像4中的第二后续图像4的初始图像。在此，应当相对于时间轴T来理解表述“第一”和“第二”。因此，与后续图像4中的第一后续图像4相比，后续图像4中的第二后续图像4表征更晚的时间点的身体区域。
这也在图3中示出。在步骤S1中，为人工神经网络5提供相应的初始图像2。人工神经网络在之前的步骤S0中经过了训练，这在下面还要更详细地说明。在步骤S2中，拍摄相应的更新图像3，并且将其馈送至人工神经网络5。在步骤S3中，人工神经网络5由初始图像2和更新图像3产生相应的后续图像4。在迭代步骤S4中，使用所产生的三维的后续图像4作为新的初始图像2。又可以将新的初始图像2与新的更新图像3一起，馈送至人工神经网络5，用于产生新的后续图像4。
在第二阶段22之后，可以继续进行外科手术20(图2)。在外科手术20结束之后，是第三阶段23。因此，第三阶段23的更新图像3表征外科手术20结束时的身体区域。第二阶段22的更新图像3表征外科手术20的中间阶段期间的身体区域。在第三阶段23中产生三维的后续图像4，与在第二阶段22中产生三维的后续图像4类似地进行。在产生阶段22、23中的一个的相应的第一后续图像4时，使用来自相应的之前的阶段21、22的初始图像2。为了产生第二阶段22的第一后续图像4，使用来自第一阶段21的一个第一初始图像6或者多个第一初始图像6。为了产生第二阶段23的后续图像4中的第一后续图像4，使用来自第二阶段22的后续图像4作为初始图像2。因此，在所提到的情况下，由表征外科手术20的不同阶段期间的身体区域的相应的一个初始图像2和相应的一个更新图像3，产生相应的后续图像4。
在外科手术20期间，在身体区域上可能出现结构改变。在骨折的情况下，例如可能由于骨骼碎片和/或医学对象在身体区域上的位置改变，产生这种结构改变。例如，在外科手术20期间，为了治疗骨折，将骨骼碎片相对于彼此移动或者相互对齐。替换地或者附加地，在外科手术20的过程中，可能在身体区域上或者移动布置医学对象。医学对象的示例是用于固定骨骼碎片的夹子、螺钉和冲孔器。关于图2中的时间轴T，例如可以在第一阶段21与第二阶段22之间，在医学手术的过程中设置骨骼碎片的相互对齐。在此，可以由治疗医生将骨骼碎片复位。在第二阶段22与第三阶段23之间，可以设置用于固定骨骼碎片的医学对象的引入。骨骼碎片的移动和骨骼碎片的固定明确地不是本方法的一部分。然而，本方法使得治疗医生能够以可见的方式准备骨骼碎片的移动和/或医学对象的布置的进展。在此，可以以后续图像4的形式向治疗医生提供身体区域的空间表示。三维的后续图像4可以是身体区域的空间表示。尤其是，为了创建三维的后续图像4，使用在外科手术20的不同的阶段22、23、24中拍摄的更新图像3。换言之，可以由在外科手术20的不同的阶段22、23、24中拍摄的更新图像3，形成三维的后续图像4。
为了使得能够借助人工神经网络5产生三维的后续图像4，必须首先在步骤S0中对人工神经网络进行训练。在此，通过人工神经网络生成先验知识，人工神经网络能够根据先验知识来产生三维的后续图像4。在不生成该先验知识的情况下，不能容易地产生三维的后续图像4，因为在更新图像3少或者更新图像3非常不同(由于外科手术20过程中的结构改变)的情况下，涉及欠定(unterbestimmtes)系统。在此，“欠定”意为，通过更新图像3提供太少的不同的投影方向。可以通过人工神经网络的先验知识，来补偿该系统关于更新图像和初始图像的这种欠定性。以有利的方式，人工神经网络5的先验知识涉及身体区域的一般的结构。这基于如下考虑：多个人的特定身体区域具有大的类似性。
借助训练数据对人工神经网络5进行训练，训练数据尤其是包括测试图像7。训练数据或者测试图像7例如可以包括模拟的更新图像25、更早的外科手术或者更早的成像检查的更新图像26以及为了医学检查或者研究而释放的身体的人为折断的骨骼的更新图像27。例如可以通过计算机断层成像提供用于产生模拟的更新图像25的三维表示。例如，针对更新图像27或者根据更早的成像检查，对人为的折断进行这种计算机断层成像。
对于不同的更新图像25、26、27，相应地有利的是，通过不同的时期中的相应的更新图像25、26、27表示相应的骨折。不同的时期例如可以涉及没有骨折的骨骼、一次折断的骨骼和多次折断的骨骼或者骨骼碎片的不同程度的错位。例如，针对没有骨折的骨骼或者复位的骨骼、一次折断的骨骼、多次折断的骨骼，并且针对骨骼碎片的不同程度的错位，产生更新图像25、26、27的相应的集合。以这种方式，也可以在外科手术20的进程中，关于身体区域上的结构改变的进程，训练人工神经网络5。
训练数据或者测试图像7可以是特定于特定身体区域的。因此，可以以特定于特定身体区域的方式，对人工神经网络5进行训练。训练数据或者测试图像7可以表示的身体区域的示例是：膝盖、胫骨、臂关节或者肘窝、前臂骨和肩部，并且可以针对这些身体区域对人工神经网络5进行训练。这种列举应当理解为非限制性的。为了进行成像检查，可以从多个人工神经网络中，选择专门用于检查该身体区域的人工神经网络5。
设置为，通过人工神经网络5确定在初始图像2与更新图像3之间出现的身体区域上的结构改变。为了产生三维的后续图像4，考虑这种结构改变。尤其是通过确定初始图像2与更新图像3之间的骨骼碎片和/或医学对象的位置改变来进行这种考虑。如果存在这种位置改变，则通过移动初始图像2中的相应的骨骼碎片或者相应的医学对象的表示，来考虑该位置改变。换言之，当在更新图像3中，相应的骨骼碎片和/或医学对象的位置改变时，可以通过人工神经网络5来移动初始图像中的骨骼碎片或者医学对象的表示。这可以理解为运动补偿，在运动补偿中，通过移动初始图像2中的相应的表示，来补偿骨骼碎片和/或医学对象的运动。以这种方式，可以使在初始图像2中显示骨骼碎片或者医学对象的位置，匹配于更当前的更新图像3。
总而言之，通过实施例示出了如何能够以三维的后续图像的形式提供身体区域的更好的表示。

Claims (15)

1.一种用于在进行成像检查时运行医学成像设备(1)的方法，具有如下方法步骤：
-提供(S1)身体区域的初始图像(2)；
-拍摄身体区域的更新图像(3)；以及
-借助事先经过训练的人工神经网络(5)，由初始图像(2)和更新图像(3)产生三维的后续图像(4)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提供身体区域的三维的初始图像(2)，作为初始图像(2)。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，与初始图像(2)相比，更新图像(3)表示更晚的时间点的身体区域。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在计算机断层成像的过程中产生初始图像(2)，并且借助移动X射线设备、尤其是借助C形臂X射线设备拍摄更新图像(3)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在产生三维的后续图像(4)时，根据更新图像(3)至少部分更新身体区域的初始图像(2)。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，初始图像(2)和更新图像(3)表征相同的外科手术(20)的不同的阶段(21、22、23)期间的身体区域。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，以特定于所述不同的阶段(21、22、23)中的一个的方式，对人工神经网络(5)进行训练。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，确定在初始图像(2)与更新图像(3)之间出现的身体区域上的结构改变，并且在产生三维的后续图像(4)时考虑所述结构改变。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，将骨骼碎片和/或医学对象在身体区域上的位置改变，确定为所述结构改变。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，为了考虑所述结构改变，确定骨骼碎片和/或医学对象的位置改变，并且通过移动初始图像中的骨骼碎片或者医学对象的表示，来考虑骨骼碎片和/或医学对象的位置改变。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，迭代地产生三维的后续图像(4)，其中，在后面的迭代步骤(S4)中，使用三维的后续图像(4)作为新的初始图像(2)，并且与新的更新图像(3)一起，产生新的三维的后续图像(4)。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，提供多个初始图像(2)，和/或拍摄多个更新图像(3)，其中，由所述多个初始图像(2)和/或所述多个更新图像(3)产生三维的后续图像(4)。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，至少部分借助测试图像(7)训练人工神经网络(5)，其中，测试图像(7)包含骨折、尤其是更早的成像检查的更新图像(26)和/或根据骨折的三维表示产生的模拟的更新图像(25)。
14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，以特定于要检查的身体区域的方式来训练人工神经网络(5)。
15.一种用于进行成像检查的医学成像设备(1)，具有：
-提供单元(20)，用于提供身体区域的初始图像(2)；
-拍摄单元(21)，用于拍摄身体区域的更新图像(3)；以及
-按照计划经过训练的人工神经网络(5)，用于由初始图像(2)和更新图像(3)产生三维的后续图像(4)。
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