DE10160206A1

DE10160206A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen

Info

Publication number: DE10160206A1
Application number: DE10160206A
Authority: DE
Inventors: Rafael Wiemker; Thomas Blaffert
Original assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Current assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Priority date: 2001-12-07
Filing date: 2001-12-07
Publication date: 2003-06-18
Also published as: WO2003049040A2; JP4473578B2; CN1692377B; US20050036679A1; WO2003049040A3; EP1459262A2; JP2005511177A; AU2002365732A8; AU2002365732A1; US7349569B2; CN1692377A

Abstract

Die Erfindung beschreibt ein Verfahren zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem 3-D-Bilddatensatz mit den Verfahrensschritten Erstellung eines Binärdatensatzes, in dem alle im 3-D-Bilddatensatz vorhandenen Bildelemente in isoliert darzustellende Bildelemente und nicht darzustellende Bildelemente unterteilt werden, wobei eine Filterung mit Hilfe von Grenzwerten der Bildwerte und eine Selektion aller Bildelemente des Binärdatensatzes von in dem 3-D-Bilddatensatz enthaltenen Bildstrukturen unterhalb einer vorgegebenen Größe erfolgt, Erstellung eines gefilterten Datensatzes durch Einsetzen der Bildwerte des originalen 3-D-Bilddatensatzes in die Bildelemente, welche im Binärdatensatz als isoliert darzustellende Bildelemente gekennzeichnet sind und Erstellung der Darstellung der isolierten Körperstruktur aus dem gefilterten Datensatz. Die Erfindung beschreibt darüber hinaus eine Vorrichtung zur Durchführung des zuvor beschriebenen Verfahrens und Programmmittel, welche die zuvor beschriebenen Verfahrensschritte ausführen, wenn sie auf einem Computer ausgeführt werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Computerprogramm zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem dreidimensionalen Bilddatensatz.
Verfahren zur Darstellung von Körperstrukturen sind bekannt. In der heutigen medizinischen Diagnostik werden je nach Untersuchungszweck verschiedene Bildgebungsverfahren eingesetzt. Eine große Bedeutung haben heutzutage tomographische Verfahren wie Computertomographie und Kernspintomographie, bei denen regelmäßig der gesamte Körper oder Abschnitte davon in der Form mehrerer, zueinander beabstandeter Schichtaufnahmen dargestellt wird. Auf diese Weise kann der Arzt bei Betrachtung mehrerer Schichtaufnahmen eine Vorstellung der dreidimensionalen Anordnung der Strukturen im Körper erhalten.
In den Schichtaufnahmen werden Körperstrukturen, welche zueinander unterschiedliche Eigenschaften in Bezug auf das jeweilige Bildgebungsverfahren aufweisen, in unterschiedlichen Bildwerten wie Grautönen, Farben oder durch sonstige grafische Unterscheidungsmöglichkeiten voneinander abgegrenzt.
Regelmäßig enthalten tomographische Aufnahmen durch die hohen Auflösungsraten heutiger Verfahren eine Vielzahl von Informationen. Dieser Informationsgehalt wird durch die Anwendung moderner Techniken wie Kontrastmittelgaben, Marker-Technologien und die Überlagerung von Aufnahmen, welche mit verschiedenen Techniken aufgenommen wurden, weiter erhöht. Es sind daher verschiedene Verfahren bekannt, welche den Informationsgehalt tomographischer Aufnahmen durch gezielte Filterung reduzieren, um dem Arzt bei vertretbaren Zeitaufwand eine sichere Diagnose und/oder zum Beispiel eine übersichtliche, dreidimensionale Darstellung zu ermöglichen.
Übliche Maßnahmen zur Filterung von Körperaufnahmen sind Maßnahmen wie Ausschnittwahl oder Kontrastwahl. Darüberhinaus ist bekannt, eine Filterung des Bildes durch die Wahl eines Grenzwertes vorzunehmen. Der Grenzwert unterteilt dabei die Bildwerte in darzustellende und nicht darzustellende Bildwerte. Durch Bestimmung oberer und unterer Grenzwerte kann eine differenziertere Auswahl darzustellender Bildwerte vorgenommen werden.
Aus der WO 01/54065 ist ein Verfahren bekannt, welches dazu dient, auffällige Knotenstrukturen in der Lunge, sogenannte Lungenrundherde, durch einen weitgehend automatisierten Ablauf zu detektieren. Bei diesem Verfahren erfolgt mittels mehrerer, aufeinander folgender Grenzwertfilterungen und Konturerfassungen eine Segmentation der Lunge und es wird anhand einer Bildelementzählung eine Größenbestimmung der segmentierten Strukturen und eine Isolierung möglicher pathologischer Strukturen vorgenommen. Als Ergebnis des Verfahrens wird dem Arzt ein reduzierter Bilddatensatz präsentiert, welcher die vom Programm aufgefundenen, verdächtigen Strukturen enthält und somit eine Hilfestellung bei der Diagnose gibt. Nachteilig bei diesem Verfahren ist, dass eine umfangreiche Berechnung zur Detektion der möglichen Lungenrundherde erforderlich ist und dem Arzt ein vorbewerteter Datensatz präsentiert wird. Häufig wird eine solche Art der automatisierten Vorbewertung vom Arzt nicht gewünscht, da es sich der Kontrolle des Arztes entzieht, welche Strukturen ausgeblendet werden.
Die vorbeschriebenen Verfahren können dem Arzt bei der Betrachtung von Körperaufnahmen eine gewisse Hilfestellung geben und auf diese Weise die Diagnose erleichtern. Nachteilig ist jedoch, dass sich der Arzt nur sehr schwer bei vertretbaren Zeitaufwand eine Übersicht über bestimmte Körperstrukturen in dem dreidimensionalen Bilddatensatz verschaffen kann. Es besteht daher ein Bedarf an numerischen Verfahren, welche dem Arzt einen vorgefilterten jedoch nicht nach Pathologien vorbewerteten Datensatz bereitstellen, anhand dessen eine Bewertung durch den Arzt erfolgen kann. Aufgrund des zunehmenden Zeit- und Kostendrucks ist es darüber hinaus erforderlich, dass hinzukommende Diagnosehilfsmittel wenig Rechenleistung beanspruchen und eine Reduktion der Datenmenge erreichen.
Der Erfindung lag die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, mit welcher Körperstrukturen aus einem 3D-Bilddatensatz isoliert dargestellt werden können.
Die Erfindung löst die Aufgabe, indem an einem 3D-Bilddatensatz nacheinander die Verfahrensschritte

- Erstellung eines Binärdatensatzes, in dem alle im 3D-Bilddatensatz vorhandenen Bildelemente in isoliert darzustellende Bildelemente und nicht darzustellende Bildelemente unterteilt werden, wobei eine Filterung mit Hilfe von Grenzwerten der Bildwerte und eine Selektion aller Bildelemente des Binärdatensatzes von in dem 3D- Bilddatensatz enthaltenen Bildstrukturen unterhalb einer vorgegebenen Größe erfolgt,
- Erstellung eines gefilterten Datensatzes durch Einsetzen der Bildwerte des originalen 3D-Bilddatensatz in die Bildelemente, welche im Binärdatensatz als isoliert darzustellende Bildelemente gekennzeichnet sind.
- Erstellung der Darstellung der isolierten Körperstruktur aus dem gefilterten Datensatz.

Der Erfindung lag dabei die Erkenntnis zugrunde, dass es möglich ist, die Bildelemente von Körperstrukturen, insbesondere filigranen, fein verästelten Körperstrukturen, durch aufeinanderfolgende Anwendung bestimmter Filtervorgänge zu selektieren und auf diese Weise zu einem reduziertem Datensatz zu gelangen, aus dem in einfacher und schneller Weise eine Darstellung der entsprechenden Körperstruktur erfolgen kann.
Dabei wird im ersten Verfahrenschritt aus dem ursprünglichen Datensatz, welcher durch ein tomographisches Bildgebungsverfahren wie Computertomographie oder Kernspintomographie gewonnen wird und die Körperstrukturen als Vielzahl von Bildelelementen mit bestimmten Bildwerten (z. B. Grauwerten) enthält, ein binärer Datensatz erstellt. In diesem binären Datensatz sind alle Bildelemente des 3D-Bilddatensatzes in darzustellende und nicht darzustellende Bildelemente unterteilt.
Bei dieser Unterteilung wird zunächst ein Bildwert bestimmt, welcher als Grenzwert für die nachfolgende Filterung dient. Allen Bildelementen, welche einen Bildwert aufweisen, der oberhalb diesem Grenzbildwert liegt, wird nun derselbe binäre Wert (z. B. 1) zugewiesen. Alle Bildelemente mit einem Bildwert unterhalb dieses Grenzbildwerts wird ein anderer binärer Wert (z. B. 0) zugewiesen.
Der solcherart gefilterte Binärdatensatz wird in einem zweiten Verfahrenschritt in der Weise weiter gefiltert, dass der Binärwert aller Bildelemente welche Bildstrukturen von einer Größe unterhalb einer bestimmten, vorgegebenen Größe bilden, geändert wird. Auf diese Weise können Strukturen, welche nach der Grenzwertfilterung noch z. B. einen Bildwert von 1 aufwiesen, herausgefiltert werden und weisen nach dem zweiten Filterungsschritt einen Bildwert von 0 auf.
In dem auf diese Weise erstellten, unterteilten Binärdatensatz weisen alle Bildelemente, welche zur Darstellung der isolierten Struktur erforderlich sind, den gleichen Bildwert auf (z. B. 1) wohingegen alle Bildelemente, welche nicht dargestellt werden sollen, einen anderen Bildwert (z. B. 0) aufweisen. Aus dem solcherart unterteilten Binärdatensatz wird ein gefilterter Datensatz erzeugt, in dem wiederum alle darzustellenden Bildelemente ihre im ursprünglichen Datensatz eingetragenen Bildwert aufweisen. Hierzu wird allen Bildelemente, welche Darstellung der isolierten Struktur benötigt werden (also z. B. alle Bildelemente mit Bildwert 1) der Bildwert eingesetzt wird, welcher an der entsprechenden Stelle im originalen 3D-Bilddatensatz für dieses Bildelement eingetragen war.
Der solcherart gefilterte Datensatz enthält alle zur Darstellung der isolierten Struktur erforderlichen Bildelemente mit deren usrprünglichen Bildwerten. Aus diesem Datensatz kann die Darstellung der isolierten Körperstruktur mit üblichen Verfahren (z. B. Maximal- Intensitäts-Projektion) erstellt werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren weist den Vorteil auf, dass es durch die beschriebene, aufeinanderfolgende Anwendung der Filterverfahren mit geringem Rechenaufwand eine Auswahl der Bildelemente der darzustellenden, ggf. feinverästelten Struktur erreicht. Die Anzahl der ausgewählten Bildelemente ist häufig prozentual sehr gering im Vergleich zur Anzahl der im ursprünglichen 3D-Bilddatensatz enthaltenen Bildelemente. Durch diese Reduktion ist sowohl der Speicheraufwand als auch die zur Verarbeitung der Bildelemente erforderliche Rechenaufwand erheblich verringert. Dem Arzt wird somit ein schnelles und einfaches Bildgebungsverfahren zur Beurteilung insbesondere feinverästelter Strukturen zur Verfügung gestellt.
Aus dem originalen 3D-Bilddatensatz bleiben häufig nach der Filterung nur noch wenige Bildelemente übrig, welche die isoliert darzustellende Körperstrukturen bilden. Es ist daher zum Zwecke der Datenreduktion und der einfacheren Handhabung des gefilterten Datensatzes häufig vorteilhaft, aus dem gefilterten Datensatz eine Bildelementliste zu erstellen. Diese Bildelementliste enthält Ortsangaben und Bildwerte der Bildelemente der isoliert darzustellenden Körperstruktur. Aus dieser Liste kann dann mit geringem Aufwand die Darstellung der isolierten Körperstrukturen erstellt werden.
Durch die vereinfachte Handhabung und die Datenreduktion ist es mit den Rechenleistungen, welche heute bei Rechnern zur Verarbeitung und Betrachtung von diagnostischen Aufnahmen üblich ist, möglich, eine Echtzeitverarbeitung vorzunehmen und auf diese Weise dem Arzt eine Änderung des Vergrößerungsfaktors und der Betrachtungsrichtung in Echtzeit zu ermöglichen.
Zur Trennung der isoliert darzustellenden nicht-darzustellenden Bildelemente kann die Methode des Bereichswachstums ("region growing") angewendet werden. Dabei werden bestimmte Bereiche des Bildes, wie zum Beispiel Artefaktebereiche herausgefiltert. Dazu wird in einem Artefaktbereich ein Wachstumspunkt manuell oder automatisch gesetzt und alle Bildelemente, welche den gleichen Bildwert aufweisen wie der Wachstumspunkt und von diesem aus ohne Überschreiten eines Bildelements mit anderem Bildwert erreichbar sind, herausgefiltert. Hierdurch können in einfacher und schneller Weise Artefaktbereiche oder Bereiche, welche außerhalb des durch das Bildgebungsverfahrens voll erfassten Bereichs liegen herausgefiltert werden.
In vorteilhafter Weise erfolgte die Selektion der Bildelemente von Bildstrukturen unterhalb einer vorgegebenen Größe mit der Methode der morphologischen Öffnung oder der Methode der Abstandtransformation. Hierdurch können mit einer schnellen Methode aus dem vorgefilterten Datensatz diejenigen Bildelemente kleiner Strukturen ausgewählt werden, welche zur Darstellung der feinverästelten Struktur erforderlich sind.
Bei der Methode der morphologischen Öffnung ("morphological opening") wird, zur Filterung von Strukturen unterhalb einer vorbestimmten Größe in einem ersten Schritt mit einer Schablone der entsprechenden Größe der gesamte Bildbereich abgetastet und alle Bildstrukturen, welche die Schablone in einer oder mehreren Richtungen nicht vollständig ausfüllen, herausgefiltert. Da durch den ersten Filterungsschritt im Randbereich der nach der Filterung noch vorhandenen großen Bildstrukturen ein bestimmter Betrag herausgefiltert wurde, werden in einem zweiten Schritt diese großen Strukturen im Randbereich um diesen bestimmten Betrag zurückvergrößert.
Bei der Methode der Abstandtransformationen ("distance transformation") wird jedem Bildelement ein Abstandswert zugewiesenen, welche den Abstand des Bildelemente zu dem nächstliegenden Bildelement mit einem anderem Bildwert beschreibt. Auf diese Weise wird ein " Reliefbild" erzeugt, in dem Bildelemente im Zentrum großer Strukturen hohe Abstandswerte aufweisen, wohingegen Bildelemente in kleinen Strukturen kleine Abstandswerte aufweisen. Durch Filterung der Bildelemente mit kleinen Abstandswerten können kleine Strukturen herausgefiltert werden. Auch bei diesen Verfahren muss in einem zweiten Schritt der Rand der nach der Filterung übrig gebliebenen großen Strukturen um einen bestimmten Betrag zurückvergrößert werden.
Bei der Methode der Abstandstransformation kann, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen, vorzugsweise eine Abstandtransformation mit ganzzahligen Rundungsabstand ("integer type chamfer distance") erfolgen.
Die Bereitstellung der Bilddaten erfolgt üblicherweise in Form eines 3D-Bilddatensatzes. Die Verarbeitung dieses Bilddatensatzes nach dem erfindungsgemäßen Verfahren erfolgt vorteilhafterweise in der Art, dass eine schichtweise Abarbeitung der Bilddaten erfolgt. Dabei werden aus dem 3D-Bilddatensatz Schichtaufnahmen erzeugt, welche in beliebiger Weise angeordnet und auch transformiert sein können. Die Bildelemente in den einzelnen Schichtaufnahmen sind in diesem Fall Pixel. Die einzelnen Schichtaufnahmen werden dann in der Weise bearbeitet, dass aus jeweils einer dieser Schichtaufnahmen ein Binärdatensatz erstellt wird und die verschiedenen Filterungsschritte, wie zuvor beschrieben, vorgenommen werden. Dabei können die einzelnen Schichtaufnahmen nacheinander oder parallel abgearbeitet werden. Wenn aus den Schichtaufnahmen gefilterte Datensätze erstellt sind, so werden diese Datensätze zu einem gefilterten 3D-Bilddatensatz wieder zusammengesetzt. Aus diesem gefilterten 3D-Bilddatensatz kann in gleicher Weise wie oben beschrieben die isolierte Darstellung der Körperstrukturen erstellt werden und/oder die Bilddaten zuvor in eine Bildelementliste übertragen werden.
Zur Visualisierung der Bildelemente können bekannte Visualisierungsverfahren genutzt werden. Ein solches bekanntes Visualisierungsverfahren ist die Maximal-Intensität- Projektion (Maximum Intensity Projection, MIP). Beim Verfahren der MIP wird auf einem virtuellen, vom Auge des Betrachters ausgehenden Sichtstrahl das Bildelement mit dem maximalen Bildwert gesucht und dieses dann dargestellt.
Ein anderes bekanntes Visualisierungsverfahren ist die Projektion des nächstliegenden Objektes (Closest Vessel Projection, CVP). Beim Verfahren der CVP wird auf einem virtuellen, vom Auge des Betrachters ausgehenden Sichtstrahl das dem Auge nächstliegende Bildelement gesucht und dieses dann zur Darstellung ausgewählt. Dabei werden in Form einer Rasterung des Bildes eine große Anzahl von Sichtstrahlen verfolgt, die Anzahl der Sichtstrahlen ist abhängig von der Auflösung des Bilddatensatzes und/oder von der vom Betrachter gewünschten Auflösung des Bildes.
Wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren der gefilterten Bilddatensatz in eine Liste übertragen, welche die Ortskoordinaten und Bildwerte aller isolierten darzustellenden Bildelemente enthält, so können Visualisierungsverfahren wie die zuvor genannten in vorteilhafter Weise in invertierter Form angewendet werden. Bei dieser invertierten Anwendungsform werden nicht die Sichtstrahlen vom virtuellen Auge des Betrachters ausgehend in Richtung der Bildelemente verarbeitet, sondern es werden die Sichtstrahlen vom Bildelement ausgehend in Richtung des virtuellen Auges des Betrachters verarbeitet. Da die Bildelementeliste der isolierten darzustellenden Körperstrukturen regelmäßig nur wenige Bildelemente enthält, kann auf diese Weise die Anzahl der abzuarbeitenden Sichtstrahlen und somit der Rechenaufwand verringert werden. Hierdurch kann eine schnellere Verarbeitung der Bilddaten realisiert werden.
Zum Zwecke einer weiteren Verringerung des Rechenaufwands können bei der Visualisierung der Bildelemente aus dem Bilddatensatz oder der Bildelementeliste diejenigen Bildelemente, welche bei der Abarbeitung eines Sichtstrahls auf diesem Sichtstrahl liegen, gekennzeichnet werden. Die solcherart gekennzeichneten Bildelemente müssen in späteren Abarbeitungsschritten der Visualisierung nicht mehr behandelt werden.
Die Erfindung umfasst weiterhin eine Vorrichtung zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem 3D-Bilddatensatz, umfassend Mittel zur Erstellung eines Binärdatensatzes, in dem alle im 3D-Bilddatensatz vorhandenen Bildelemente in isoliert darzustellende Bildelemente und nicht darzustellende Bildelemente unterteilt sind, Filtermittel zur Auswahl von Bildwerten mit Hilfe von Grenzwerten der Bildwerte, Mittel zur Selektion aller Bildelemente des Binärdatensatzes von in dem 3D-Bilddatensatz enthaltenen Bildstrukturen unterhalb einer vorgegebenen Größe, Mittel zur Erstellung eines gefilterten Datensatzes durch Einsatz der Bildwerte des originalen 3D-Bilddatensatz in die Bildelemente, welche im Binärdatensatz als isoliert darzustellende Bildelemente gekennzeichnet sind und Abbildungsmittel zur Erstellung der Darstellung der isolierten Körperstruktur aus dem gefilterten Datensatz.
Des weiteren umfasst die Erfindung ein Computerprogramm zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem 3D-Bilddatensatz, mit Programm- Mitteln, welche die Verfahrensschritte des Anspruchs 1 ausführen, wenn sie auf einem Computer ausgeführt werden.
Das Computerprogramm weist Programm-Mittel zur

- Erstellung eines Binärdatensatzes aus einem 3D-Bilddatensatz,
- Filterung der Bildelemente mit Hilfe von Grenzwerten der Bildelementwerte,
- Selektion von Bildelementen von Bildstrukturen unterhalb einer bestimmten Größe,
- Erstellung eines gefilterten Datensatzes und
- Erstellung einer Darstellung einer isolierten Körperstruktur auf.

Die Programm-Mittel führen die Verfahrensschritte des Anspruchs 1 aus, wenn sie auf einem Computer ausgeführt werden.
Nachfolgend soll anhand der Figuren die bevorzugte Ausführungsform der Erfindung beschrieben werden. Es zeigen:
Fig. 1 einen schematischen Verfahrensablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 2 eine zweidimensionale Schichtaufnahme eines binären Bilddatensatzes des Thorax nach Filterung mit einem Grenzwert von -400 HU,
Fig. 3 eine zweidimensionale Schichtaufnahme des binären Bilddatensatzes von Fig. 2 nach Filterung mit der Methode des Bereichswachstums aus den vier Ecken des Bildes,
Fig. 4 eine zweidimensionale Schichtaufnahme des binären Bilddatensatzes von Fig. 3 nach Filterung aller Strukturen unterhalb einer bestimmten Größe,
Fig. 5 eine zweidimensionale Schichtaufnahme der isoliert darzustellenden Bildelemente,
Fig. 6 eine Visualisierung mittels Maximal-Intensitäts-Projektion der isoliert darzustellenden Bildelemente des 3D-Bilddatensatzes.
Bezugnehmend zu Fig. 1 werden als Eingangsdaten beim bevorzugten, erfindungsgemäßen Verfahren die Bilddaten eines dreidimensionalen Datensatzes des Thorax verwendet. Der Datensatz wurde durch eine computertomographische Aufnahme gewonnen. In diesen 3D-Bilddatensatz ist jedem Bildelement ein Bildwert zugeordnet. Dieser Bildwert wird regelmäßig als CT-Zahl oder so genannte Hounsfield-Unit dargestellt, die ein Maß für den Schwächungswert des Gewebes bezogen auf den Schwächungswert von Wasser ist.
Der 3D-Bilddatensatz wird in eine Vielzahl horizontal liegender Schichtaufnahmen aufgeteilt. Diese Schichtaufnahmen werden einzeln nach dem erfindungsgemäßen Verfahren bearbeitet.
In einem ersten Verfahrenschritt (S1 in Fig. 1) erfolgt eine Filterung mit einem bestimmten HU als Grenzwert. Dabei wird der Bildwert aller Bildelemente mit einem HU unterhalb diesem Wert, welcher zur Darstellung von Lungenstrukturen vorzugsweise -400 HU beträgt, zu 0 gesetzt und der Bildwert aller Bildelemente oberhalb dieses Werts zu 1 gesetzt. Wie aus Fig. 1 ersichtlich sind nach diesem Verfahrenschritt Körperstrukturen 30 wie Knochen, Fett, Leber und Blut zu 1 gesetzt, wohingegen die den Körper umgebende Luft 10, die in den Lungen befindliche Luft und Lungenparenchymgewebe 20 zu 0 gesetzt ist.
In einem nachfolgenden Verfahrenschritt (S2 in Fig. 1) wird, ausgehend von vier Wachstumspunkten, welche in den vier Ecken der Schichtaufnahmen gesetzt werden, ein Bereichswachstum gestartet. Es können jedoch auch mehr oder weniger als vier Wachstumspunkte gesetzt werden. Die Wachstumspunkte werden in der Weise gesetzt, dass ein Bildelement in einem zu 0 gesetzten Bereich zu 1 gesetzt wird. Nachfolgend werden alle dieses Bildelement umgebende Bildelemente, welche ebenfalls den Bildwert 0 aufweisen, zu 1 gesetzt und das Bereichswachstum von jedem einzelnen dieser Bildelemente aus fortgeführt. Auf diese Weise wird der gesamte Luftraum um den Körper des Patienten einschließlich der Matte 40, auf welcher der Patient liegt, und des den Körper umgebenden kreisförmigen Rauschrings 50 zu 1 gesetzt. Als Ergebnis dieses Verfahrensschritts ergibt sich eine binäre Darstellung gemäß Fig. 3.
Optional können weitere Wachstumspunkte in Strukturen wie Luftwege gesetzt werden, welche als kleine Bereiche mit sehr kleinem HU (nahe -1000 HU) erkannt werden. Auf diese Weise werden in diesem Schritt auch kleinere Luftwege durch das Verfahren des Bereichswachstum zu 1 gesetzt.
Nach diesem Verfahrensschritt des Bereichswachstum werden in einem weiteren Verfahrensschritt (S3a, S3b in Fig. 1) alle kleinen Lungenstrukturen unterhalb einer bestimmten Größe zu 0 gesetzt. Dabei kann die Methode der morphologischen Öffnung ("morphological opening") angewendet werden (S3a in Fig. 1). Bei dieser Methode wird die binäre Schichtaufnahme mit einem Strukturelement wie einen Kreis mit einem bestimmten Durchmesser, welcher so groß ist, dass er die interessierenden Lungenstrukturen unterhalb der bestimmten Größe aufnehmen kann, gerastert. Dabei werden die Bildelemente aller Strukturen, welche das Strukturelement nicht vollständig ausfüllen, zu 0 gesetzt. Auf diese Weise werden alle Strukturen, welche doppelt so groß sind wie das Strukturelement (beziehungsweise der Durchmesser des Kreises), zu 0 gesetzt. Darüber hinaus wird im Randbereich aller Strukturen, welche mehr als doppelt so groß wie das Strukturelement sind, eine Randzone mit einer Dicke entsprechend der Größe des Strukturelements zu 1 gesetzt. Daher werden in einem der Rasterung nachfolgenden Verfahrenschritt alle stehengebliebenen Strukturen im Randbereich um den Betrag, welcher der Größe des Strukturelement entspricht, zurückvergrößert.
Als alternative Methode zur morphologischen Öffnung kann beim Verfahrensschritt auch die Methode der Abstandtransformationen (S3b in Fig. 1) angewendet werden. Bei der Methode der Abstandtransformation wird jedem Bildelemente ein Bildwert zugewiesen, welcher dem Abstand des Bildelements zu dem nächstliegenden Bildelement mit einem anderen Bildwert entspricht. Als Folge dieser Zuweisung wird aus der binären Schichtaufnahme eine reliefartige Aufnahme erstellt, in der Bildelemente aus dem Randbereich großer Strukturen und Bildelemente kleiner Strukturen geringe Werte aufweisen, wohingegen Bildelemente aus dem Zentrum großer Strukturen hohe Werte aufweisen. Werden nun alle Bildelemente mit Werten unterhalb eines bestimmten Wertes zu 0 gesetzt, können auf diese Weise kleine Strukturen vollständig zu null gesetzt werden, wohingegen bei großer Strukturen lediglich eine Randzone zu null gesetzt wird. Letzteres kann in einem nachfolgenden Schritt in gleicher Weise wie bei der Methode der morphologischen Öffnung durch Zurückvergrößern der stehengebliebenen Strukturen rückgängig gemacht werden.
Nach diesem Verfahrensschritt ergibt sich eine binäre Darstellung gemäß Fig. 4.
Nach den vorgenannten Filterungsschritten können die isoliert darzustellenden Bildelemente in der Weise durch eine logische UND-Verknüpfung ausgewählt werden (S4 in Fig. 1). Dies erfolgt in der Weise, dass alle Bildelemente ausgewählt werden, welche

- einerseits in dem nach dem letzten Verfahrenschritt der morphologischen Öffnung (oder Abstandstransformation) erhaltenen Binärdatensatz den Wert 0 haben (Binärdatensatz B in Fig. 1) und
- des Weiteren in dem nach dem ersten Verfahrenschritt der Filterung mit Hilfe eines Grenzwertes erhaltenen Binärdatensatz den Wert 1 (Binärdatensatz A in Fig. 1) haben.

Es ergibt sich eine Darstellung des binären Datensatzes gemäß Fig. 5. Diesen Bildelementen (voxels of interest) wird nun der für das jeweilige Bildelement im ursprünglichen 3D- Bilddatensatz eingetragene Bildwert wieder zugewiesenen (S5 in Fig. 1).
Nachfolgend wird aus dem solcherart aus der Vielzahl der Schichtaufnahmen erzeugten Bilddatensatz mit den isoliert darzustellenden Bildelementen eine Liste erstellt, in welcher für jedes Bildelement dessen Ortskoordinaten und Bildwert eingetragen ist (S6 in Fig. 1).
Auf diese Weise können aus einem typischen Datensatz einer Thoraxaufnahme mit 512 Schichten und einer Auflösung von 0,68 mm² × 0,6 mm³, welcher etwa 138 Millionen Voxel enthält, eine Liste mit den isoliert darzustellenden Voxeln (voxel of interest) erstellt werden. Diese Liste enthält typischerweise weniger als 1 Millionen Voxel, d. h. weniger als 1% der ursprünglichen Datenmenge.
Wie in Fig. 6 dargestellt, kann aus diese Liste mittels der Maximal-Intensität-Projektion (MIP, maximum intensity projection) eine zweidimensionale Projektion der dreidimensionalen Struktur erzeugt werden. Hierbei wird der Blickwinkel für jedes in der Liste enthaltene Voxel berechnet und das in einer Blickrichtung liegende Voxel mit dem höchsten Bildwert ermittelt. Das solchermaßen ermittelte Voxel wird dann in der zweidimensionalen Projektion dargestellt.
Alternativ kann auch mit der Methode der Projektion des nächstliegenden Objekts (CVP, closest vessel projection) der in der Blickrichtung dem Betrachter am nächsten liegende Voxel ermittelt und in der zweidimensionalen Projektion dargestellt werden.
Um dem Betrachter einen dreidimensionalen Eindruck beziehungsweise eine Tiefeninformation der isolierten Körperstruktur zu geben, kann der Blickwinkel automatisch und in konstanter Weise geändert werden, sodass der Eindruck entsteht, die Körperstruktur würde sich um eine Raumachse drehen. Die für diese Betrachtungsweise erforderliche Vielzahl von zweidimensionalen Projektionen der Körperstrukturen aus verschiedenen Blickrichtungen können auf Grund der zuvor beschriebenen Datenreduktion mit der üblicherweise verfügbaren Rechenleistung in Echtzeit ausgeführt werden. Hierdurch kann der Eindruck einer gleichmäßigen und ruckfreien Rotation erreicht werden.
In vorteilhafter Weise kann auch eine vom Benutzer steuerbare Änderung des Blickwinkels und eine Auswahl des Bildausschnitts (Zoom-Funktion) vorgesehen werden. Diese Benutzersteuerung kann über die Tastatur oder die Maussteuerung eines Computers erfolgen. Sowohl die vom Benutzer gesteuerte Blickwinkeländerung als auch die vom Benutzer gewählte Ausschnittsvergrößerung oder -verkleinerung kann auf Grund der zuvor beschriebenen Datenreduktion mit üblicherweise verfügbaren Rechenleistungen in Echtzeit ausgeführt werden. Besonders vorteilhaft im Hinblick auf Rechenaufwand beziehungsweise Rechenzeit ist, wenn vor dieser Berechnung die darzustellenden Bildelemente in Form einer Bildelementliste gespeichert wurden.
Sollte in bestimmten Anwendungen eine zur Echtzeitberechnung ausreichende Rechenleistung nicht zur Verfügung stehen, so können auch in einem ersten Schritt bestimmte zweidimensionale Projektionen aus verschiedenen Blickrichtungen berechnet werden und in einem zweiten Schritt unter Zugriff auf die zuvor berechneten Projektionen einer Darstellung mit gleichmäßiger und ruckfreier Rotation der Körperstruktur erfolgen.
Auch im Falle der in dieser Weise vorberechneten Blickrichtungen kann in begrenzter Form eine Benutzersteuerung erfolgen, indem die dem Benutzer möglichen Rotationen auf Rotationen um bestimmte Achsen, beispielsweise nur um die z-Achse, beschränkt werden und die bei dieser beschränkten Rotation möglichen Blickrichtungen vorberechnet werden.

Claims

1. Verfahren zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem 3D-Bilddatensatz mit den Verfahrensschritten

a) Erstellung eines Binärdatensatzes, in dem alle im 3D-Bilddatensatz vorhandenen Bildelemente in isoliert darzustellende Bildelemente und nicht darzustellende Bildelemente unterteilt werden, wobei

1. eine Filterung mit Hilfe von Grenzwerten der Bildwerte und

2. eine Selektion aller Bildelemente des Binärdatensatzes von in dem 3D- Bilddatensatz enthaltenen Bildstrukturen unterhalb einer vorgegebenen Größe erfolgt,

b) Erstellung eines gefilterten Datensatzes durch Einsetzen der Bildwerte des originalen 3D-Bilddatensatz in die Bildelemente, welche im Binärdatensatz als isoliert darzustellende Bildelemente gekennzeichnet sind.

c) Erstellung der Darstellung der isolierten Körperstruktur aus dem gefilterten Datensatz.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass aus dem gefilterten Datensatz eine Bildelementliste mit Ortsangaben und zugehörigen Bildwerten aller isoliert darzustellenden Bildelemente erstellt wird und die Darstellung der isolierten Körperstruktur aus dieser Liste erstellt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Erstellung des binären Datensatzes isoliert darzustellende und nichtdarzustellende Bildelementbereiche durch die Methode des Bereichswachstums voneinander getrennt werden.

4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur Selektion isoliert darzustellender und nicht-darzustellender Bildelementbereiche die Methode der morphologischen Öffnung angewandt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur Selektion isoliert darzustellender und nicht-darzustellender Bildelementbereiche die Methode der Abstandstransformation, vorzugsweise mit ganzzahligem Rundungsabstand, angewandt wird.

6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei mindestens einem Verfahrensschritt eine schichtweise Verarbeitung zweidimensionaler Datensätze erfolgt und die Bildelemente in diesen Verfahrensschritten Pixel sind.

7. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur Visualisierung der Bildelemente der Bildelementliste ein Visualisierungsverfahren, insbesondere die Maximal-Intensitäts-Projektion (Maximum Intensity Projection, MPI) oder die Nächstliegende Objekt-Projektion (Closest Vessel Projection, CVP), in invertierter Weise angewendet wird, indem, ausgehend von einem in der Bildelementliste aufgeführtem Bildelement, der Pfad zu einem virtuellen Auge eines Betrachters verfolgt wird.

8. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine isolierte Darstellung der Lunge erfolgt.

9. Vorrichtung zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem 3D-Bilddatensatz, umfassend

a) Mittel zur Erstellung eines Binärdatensatzes, in dem alle im 3D-Bilddatensatz vorhandenen Bildelemente in isoliert darzustellende Bildelemente und nicht darzustellende Bildelemente unterteilt sind,

b) Filtermittel zur Auswahl von Bildwerten mit Hilfe von Grenzwerten der Bildwerte,

c) Mittel zur Selektion aller Bildelemente des Binärdatensatzes von in dem 3D- Bilddatensatz enthaltenen Bildstrukturen unterhalb einer vorgegebenen Größe,

d) Mittel zur Erstellung eines gefilterten Datensatzes durch Einsatz der Bildwerte des originalen 3D-Bilddatensatz in die Bildelemente, welche im Binärdatensatz als isoliert darzustellende Bildelemente gekennzeichnet sind.

e) Abbildungsmittel zur Erstellung der Darstellung der isolierten Körperstruktur aus dem gefilterten Datensatz.

10. Computerprogramm zur Erstellung einer isolierten Darstellung von Körperstrukturen aus einem 3D-Bilddatensatz, mit Programm-Mitteln, welche die Verfahrensschritte des Anspruchs 1 ausführen, wenn sie auf einem Computer ausgeführt werden.