DE102005016944A1

DE102005016944A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen anatomischer Strukturen

Info

Publication number: DE102005016944A1
Application number: DE102005016944A
Authority: DE
Inventors: Andres Hermann Torp; Stein Inge Rabben; Bjorn Olstad
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2004-04-13
Filing date: 2005-04-12
Publication date: 2005-11-03
Also published as: US7678052B2; US20050228254A1; JP2005296658A

Abstract

Eine anatomische Struktur wird, basierend auf einem medizindiagnostischen Bildgebungsdatensatz (150), erfasst. Die anatomische Struktur weist mindestens zwei unterschiedliche Arten von Geweben auf. Innerhalb des Datensatzes (150) wird mindestens ein anatomischer Orientierungspunkt (152) identifiziert (162, 164), der Datensatz (150) wird mit einer Musterkontur (190) überlagert, und eine die Musterkontur (190) umgebende Suchregion des Datensatzes (150) wird abgetastet (172-180), um Grenzpunkte zu identifizieren, die einer vordefinierten Charakteristik der anatomischen Struktur zugeordnet sind.

Description

HINTERGRUND ZU DER ERFINDUNG
Diese Erfindung betrifft ganz allgemein medizindiagnostische Systeme. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Verfahren und Vorrichtung zum Akquirieren und Verarbeiten von diagnostischen Datensätzen, um die Position des Übergangs zwischen unterschiedlichen Arten von Geweben und zwischen Gewebe und Blut zu identifizieren.

Die Verarbeitung kardialer Bilddaten spielt eine bedeutende Rolle bei der Ermittlung des funktionellen Arbeiten des Herzens. Gegenwärtig basieren viele Verarbeitungsalgorithmen darauf, dass der Benutzer die zu verarbeitenden Daten identifiziert. Im Falle von Ultraschall ist der Benutzer aufgrund von durch den Patienten und das System gesetzten Beschränkungen häufig nicht in der Lage, die gewünschte Position, z.B. das Endokard oder das Epikard, genau zu identifizieren. Beispielsweise verfügen die Systeme nicht über die Fähigkeit, dem Benutzer zu ermöglichen, genaue Messwerte einzugeben, um die Position der winzigen sich ändernden Konturen des Gewebes zu verfolgen. Darüber hinaus steht dem Anwender nur eine begrenzte Zeit für die Durchführung der Messungen zur Verfügung.

Ein wichtiger Messwert für die Funktion des linken Ventrikels ist beispielsweise die Ejektionsfraktion (EF), die als das enddiastolische (ED) Volumen minus dem endsystolischen (ES) Volumen der linken Herzkammer geteilt durch das ED-Volumen definiert ist. Zur Zeit wird dieser Messwert häufig in einer oder zwei Ebenen durch manuelles Zeichnen des Endokards in der ED und in der ES abgeschätzt. Dies ist zeitaufwendig und das Modell geht davon aus, dass die Herzkammer gegenüber dem Durchmesser symmetrisch ist. Außerdem kann ein automatisches Suchen nach dem Volumen aufgrund der bei vielen Patienten vorhandenen schlechten Bildqualität schwierig sein.

Andere ebenfalls kardiale Bilder akquirierende Bildgebungsmodalitäten sind mit denselben Problemen konfrontiert. Darüber hinaus wäre die Möglichkeit einer genaueren Identifizierung des Übergangs zwischen zwei Gewebearten auch für andere interessierende Anatomien oder Massen, z.B. die Leber, Arterien, Zysten und Tumore von Vorteil.

Es besteht daher ein Bedarf nach einem System und Verfahren zum Verarbeiten diagnostischer Datensätze, um die Position von Übergängen im Innern eines Körpers zu identifizieren, wobei das Verfahren die oben erwähnten und sonstige bisher vorhandene Probleme anspricht.

KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG

Es ist ein Verfahren geschaffen, mit dem eine anatomische Struktur basierend auf einem medizindiagnostischen Bild gebungsdatensatz erfasst wird, mit den Schritten: Gewinnen eines Datensatzes, der ein diagnostisches Bild repräsentiert, das einer anatomischen Struktur entspricht, identifizieren wenigstens eines anatomischen Orientierungspunkts innerhalb des Datensatzes, Überlagern des Datensatzes mit einer Musterkontur und Abtasten einer die Musterkontur umgebenden Suchregion des Datensatzes, um Grenzpunkte zu identifizieren, die einer vordefinierten Charakteristik der anatomischen Struktur zugeordnet sind.

Es ist ein System zum Identifizieren eines Endokard geschaffen, wobei zu dem System gehören: ein Sender, der Ultraschallsignale in einen interessierenden Bereich abstrahlt, ein Empfänger, der von den abgestrahlten Ultraschallsignalen herrührende Echosignale empfängt, und ein Arbeitsspeicher, der eine Serie von Frames speichert, die die Echosignale enthalten. Die Serie von Frames umfassen wenigstens einen Herzzyklus. Das System enthält ferner einen Signalprozessor, der die Serie von Frames verarbeitet, um einen Scheitelpunkt und/oder eine erste und zweite Enden aufweisende AV-Ebene zu identifizieren, die eine Musterkontur überlagert, die den Scheitelpunkt mit dem ersten und dem zweiten Ende auf der Serie von Frames verbindet, und der Punkte entlang der Musterkontur identifiziert und vergleicht, um basierend auf einer vordefinierten Charakteristik eines Endokards Grenzpunkte zu identifizieren. Das System weist ferner einen Ausgang auf, um basierend auf einer Ausgabe des Signalprozessors Daten auszugeben.

Es ist ein Verfahren zum Identifizieren einer Kontur zwischen unterschiedlichen Arten von Gewebe geschaffen, mit den Schritten: Gewinnen einer Serie von Datensätzen, die eine diagnostisches Bild repräsentieren, das mindestens zwei unterschiedliche Arten von Gewebe aufweist, Identifizieren von mindestens zwei anatomischen Orientierungspunkten innerhalb der Serie von Datensätzen und Verbinden von mindestens zwei anatomischen Orientierungspunkten mit einer Musterkontur. Zu dem Verfahren gehören ferner die Schritte, Datenpunkte auf der Musterkontur und in deren Umgebung zu identifizieren und die Datenpunkte zu vergleichen, um Grenzpunkte zu identifizieren, die eine vordefinierte Charakteristik aufweisen, die für einen Wechsel von einem Typ von Gewebe zu einem zweiten Typ von Gewebe kennzeichnend ist.

KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 veranschaulicht ein Blockschaltbild eines Ultraschallsystems, das gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung konstruiert ist.
2 veranschaulicht ein gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung konstruiertes Ultraschallsystem.
3 veranschaulicht einen Frame mit drei anatomischen Orientierungspunkten, die innerhalb eines Myokardiums angezeigt sind, das gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung gebildet wird.
4 veranschaulicht ein Verfahren zum Abschätzen der Position des Endokards gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
5 veranschaulicht eine Musterkontur, bei der der Scheitelpunkt und das erste und zweite Ende der AV-Ebene gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung identifiziert sind.
6 veranschaulicht die Musterkontur und Pfade, wobei gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung in Frage kommende Punkte erzeugt werden. 7 veranschaulicht die einen Pfad definierenden Grenzpunkte, gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
8 veranschaulicht einen den Pfad enthaltenden Frame, der das wie zuvor in 7 veranschaulichte Endokard repräsentiert, gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
9 zeigt eine Tabelle, bei der Abstandsmesswerte Konturen von Frames vor einem zeitlichen Glätten repräsentieren, gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
10 zeigt eine Tabelle, bei der Abstandsmesswerte Konturen von Frames nach einem zeitlichen Glätten repräsentieren, gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
1 veranschaulicht ein Blockschaltbild eines Ultraschallsystems 100, das gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung konstruiert ist. Das Ultraschallsystem 100 umfasst einen Sender 102, der ein Array 104 von Elementen innerhalb eines Transducers 106 treibt, um gepulste Ultraschallsignale in einen Körper zu emittieren. Vielfältige Geometrien können verwendet werden. Die Ultraschallsignale werden von Strukturen in dem Körper, wie Blutzellen oder Muskelgewebe rückgestreut, um Echos zu erzeugen, die zu den Elementen 104 zurückkehren. Die Echos werden von einem Empfänger 108 entgegengenommen. Die empfangenen Echos werden durch einen Strahlformer 110 gelenkt, der Strahlformung ausführt und ein HF-Signal ausgibt. Das HF-Signal wird anschließend von einem HF-Prozessor 112 verarbeitet. Alternativ kann der HF-Prozessor 112 einen (nicht gezeigten) Komplex-Demodulator enthalten, der das HF-Signal demoduliert, um IQ-Datenpaare zu bilden, die die Echosignale repräsentieren. Die HF- oder IQ-Signaldaten können anschließend für eine vorübergehende Speicherung unmittelbar in einen HF/IQ-Puffer 114 verzweigt werden.
Das Ultraschallsystem 100 enthält ferner einen Signalprozessor 116, um die akquirierten Ultraschalldaten (d.h. HF-Signaldaten oder IQ-Datenpaare) zu verarbeiten und Frames von Ultraschalldaten für eine Wiedergabe auf einem Displaysystem 118 vorzubereiten. Der Signalprozessor 116 ist eingerichtet, um gemäß einer Vielzahl von auswählbaren Ultraschallbetriebsarten ein oder mehrere Verarbeitungsschritte an den erlangten Ultraschalldaten durchzuführen. Akquirierte Ultraschalldaten können während des Empfangs der Echosignale in einem Scandurchlauf in Echtzeit verarbeitet werden. Darüber hinaus oder alternativ können die Ultraschalldaten während eines Scandurchlaufs vorübergehend in einem HF/IQ-Puffer 114 gespeichert und in einem Live- oder Offlinebetrieb in weniger als Echtzeit verarbeitet werden.
Das Ultraschallsystem 100 kann fortlaufend Ultraschalldaten mit einer Framerate von mehr als 50 Bildern pro Sekunde akquirieren, was annähernd der Wahrnehmungsrate des menschlichen Auges entspricht. Die akquirierten Ultraschalldaten können auf dem Displaysystem 118 mit einer geringeren Framerate wiedergegeben werden. Ein Bildpuffer 122 ist vorhanden, um verarbeitete Frames akquirierter Ultraschalldaten zu speichern, die nicht für eine unmittelbare Wiedergabe bestimmt sind. Vorzugsweise ist die Kapazität des Bildpuffers 122 ausreichend groß, um der Dauer von wenigstens einigen Sekunden entsprechende Frames von Ultraschalldaten zu speichern. Die Frames von Ultraschalldaten werden in einer Weise gespeichert, dass deren Auslesen entsprechend der Rangfolge oder dem Zeitpunkt der Akquisition ermöglicht ist. Der Bildpuffer 122 kann ein beliebiges bekanntes Datenspeichermedium sein.
2 veranschaulicht ein gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung konstruiertes Ultraschallsystem. Das System enthält einen Transducer 10, der mit einem Sender 12 und einem Empfänger 14 verbunden ist. Der Transdu cer 10 sendet Ultraschallpulse aus und empfängt von Strukturen innerhalb eines gescannten Ultraschallbildes oder -Volumens 16 ausgehende Echos. Ein Arbeitsspeicher 20 speichert von dem Empfänger 14 ausgegebene Ultraschalldaten, die von dem abgetasteten Ultraschallbild oder -Volumen 16 abgeleitet sind. Das Bild oder Volumen 16 kann durch vielfältige Techniken gewonnen werden (z.B. durch dreidimensionales Scannen, 3D-Bildgebung in Echtzeit, Volumenscannen, 2D-Scannen mit Transducern, die Positionierungssensoren aufweisen, Freihandscannen unter Verwendung eines Volumenelementkorrelationsverfahrens, 2D- oder Matrix-Array-Transducern und dergleichen).
Der Transducer 10 kann beispielsweise während des Abtasten eines interessierenden Bereichs (ROI = Region Of Interest) entlang einem geraden oder gekrümmten Pfad bewegt werden. Die Abtastebenen 18 werden in dem Arbeitsspeicher 20 gespeichert und anschließend an einen Abtastkonverter 42 übermittelt. In einigen Ausführungsbeispielen kann der Transducer 10 Zeilen anstelle von Abtastebenen 18 akquirieren, und der Arbeitsspeicher 20 kann die durch den Transducer 10 erhaltenen Zeilen anstelle der Abtastebenen 18 speichern. Der Abtastkonverter 42 kann anstelle der Abtastebenen 18 durch den Transducer 10 akquirierte Zeilen speichern. Der Abtastkonverter 42 erzeugt anhand einer einzelnen Abtastebene 18 ein Datenschichtbild. Das Datenschichtbild wird in einem Schichtbildspeicher 44 gespeichert und anschließend an den Videoprozessor 50 und ein Display 67 übermittelt.
3 veranschaulicht einen Frame 150, bei dem drei anatomische Orientierungspunkte innerhalb eines Myokardiums angezeigt sind. Der Frame 150 enthält Ultraschalldaten, jedoch ist es selbstverständlich, dass auch andere Bildgebungsmodalitäten verwendet werden können, z.B. CT, PET, SPECT, Gamma-Kamera, Röntgenstrahlung und MR. Zur Vereinfachung beschränkt sich die folgende Erörterung auf Ultraschall, obwohl die erörterten Techniken auch für andere Modalitäten anwendbar sind. Der Frame 150 beinhaltet ferner mindestens zwei unterschiedliche Arten von Geweben, z.B. Herzgewebe und Blut. Im Falle der Bildgebung einer anderen Anatomie kann der Frame 150 Gewebe unterschiedlicher Dichte enthalten. Darüber hinaus kann Kontrastmittel eingesetzt werden, um Ränder besser hervorzuheben.
Im folgenden wird zum Lokalisieren der anatomischen Orientierungspunkte ein Verfahren erörtert, das Gewebegeschwindigkeitsbildgebung (TVI = Tissue Velocity Imaging) verwendet, jedoch können auch andere Algorithmen und Verfahren verwendet werden, beispielsweise Fleckenverfolgung. Der Signalprozessor 116 identifiziert eine Anzahl von Datenpunkten in dem Bild, beispielsweise einige Hundert Punkte (nicht gezeigt). Die Punkte werden hinsichtlich der erwarteten Position von anatomischen Orientierungspunkten identifiziert. Lediglich als Beispiel genannt, befindet sich der Scheitelpunkt in einer Apikalansicht des Herzens bei einem Erwachsenen normalerweise etwa 2 cm vom dem Transducer 106 entfernt, und die atrioventrikuläre Ebene ist gewöhnlich etwa 10 cm von dem Transducer 106 entfernt. Folglich können physikalisch gemeinsame Bereiche, die hinsichtlich der erwarteten Positionen der Orien tierungspunkte identifiziert sind, als Bereiche identifiziert werden, in denen die Datenpunkte zu identifizieren sind. Die TVI-Daten für jeden Frame 150 werden analysiert, um die zeitliche Position jedes Datenpunkts zu verfolgen, um Bewegungen und Verschiebungen zu ermitteln. Die Datenpunkte werden während wenigstens eines Herzzyklus verfolgt. Der Signalprozessor 116 kann die identifizierten anatomischen Orientierungspunkte in Echtzeit wiedergeben und verfolgen. Alternativ kann, wenigstens ein Herzzyklus akquiriert und anschließend verarbeitet werden.
Ein anatomischer Orientierungspunkt ist der Scheitelpunkt 152. Der Scheitelpunkt 152 befindet sich in Apikalansichten am oberen Rand der Herzkammer 153. Der Scheitelpunkt befindet sich in Apikalansichten in der Nähe des Transducers 106 und ist während eines Herzzyklus nahezu bewegungslos. Oberhalb des Scheitelpunkts 152 sollte sich lediglich Gewebe befinden (d.h. kein strömendes Blut zwischen dem Scheitelpunkt 152 und dem Transducer 106). Der Signalprozessor 116 tastet über den Frame 150 nach unten wandernd Zeile für Zeile ab, um hohe TVI-Werte oder Bewegungen der Datenpunkte zu lokalisieren, um zu identifizieren, wo Blut strömt. Außerdem ist es möglich, die Helligkeitsunterschiede zwischen Datenpunkten zu vergleichen, um einen Übergang von Hell zu Dunkel zu finden, um den Wechsel von Herzgewebe zu Blut zu identifizieren.
Die anderen beiden anatomischen Orientierungspunkte zeigen ein erstes und zweites Ende 154 und 156 der atrioventrikulären (AV) Ebene an. Die AV-Ebene, bzw. der Mitralring, ist die Ebene, die durch die an dem ersten und zweiten Ende 54 und 156 angeordneten Mitralklappen definiert ist. In Apikalansichten befindet sich die AV-Ebene in einer im Wesentlichen horizontalen Ebene des Frames 150 und ist in Bezug auf den Ultraschallstrahl unter einem Winkel von 90 Grad angeordnet. Weiter ist der Mitralring kreisförmig und weist einen Durchmesser auf, der innerhalb eines bekannten Bereichs liegt. Darüber hinaus weist die AV-Ebene gewöhnlich eine größere Verschiebung innerhalb des Frames 150 auf, als andere Segmente der Herzkammer. Es wird daher eine maximale räumliche Verschiebung von Datenpunkten in Richtung des Transducers 106 und von diesem weg erwartet. Um zu verifizieren, dass die identifizierte AV-Ebene in Gewebe und nicht in Blut verläuft, können die Datenpunkte zeitlich verfolgt werden. Die innerhalb von Gewebe befindlichen Datenpunkte werden sowohl in dem Anfangs- als auch in dem Schlussbildframe 150 eines Herzzyklus an derselben Position lokalisiert sein. Das Blut strömt mit hoher Geschwindigkeit in eine Richtung, und die Bildgebungstechnik TVI ist teilweise aufgrund von Alias-Effekten nicht in der Lage, eine Berechnung durchzuführen. Darüber hinaus werden innerhalb von Blut definierte Datenpunkte in den Anfangs- und Schlussbildframes 150 an völlig abweichenden Positionen angeordnet sein.
4 veranschaulicht ein Verfahren zum Abschätzen der Position des Endokards mittels Randdetektion. Mit Hilfe des folgenden Verfahrens ist es möglich, die Position des Endokards genauer zu identifizieren, woraus sich präziserer Messwerte der Ejektionsfraktion (EF) und sonstiger Messungen ergeben. In Schritt 160 ist eine Serie von Frames 150 akqui riert. Die Serie von Frames 150 umfasst wenigstens einen Herzzyklus. Die Frames 150 können beispielsweise als eine Cine-Schleife gespeichert oder in Echtzeit verarbeitet werden. Die Frames 150 können auch als Datensätze in dem HF/IQ-Puffer 114 (1) oder in dem Arbeitsspeicher 20 (2) gespeichert werden. Lediglich als Beispiel können die Frames 150 2D- oder, wie zuvor erörtert, TVI-Modi beinhalten. Es ist selbstverständlich, dass die Akquisition nicht auf die hier erwähnten Modi beschränkt ist.
In Schritt 162 und 164 erfasst der Signalprozessor 116, wie zuvor erörtert, den Scheitelpunkt 152 und die AV-Ebene automatisch. An diesem Punkt überprüft der Benutzer die Apikal-4-Kammeransicht, oder eine andere akquirierte Ansicht, um zu verifizieren, ob die anatomischen Orientierungspunkte (Scheitelpunkt 152 und Enden 154 und 156 der AV-Ebene) richtig lokalisiert sind (Schritt 166). Falls die anatomischen Orientierungspunkte nicht korrekt lokalisiert sind, wird der Ablauf mit Schritt 168 fortgesetzt. In Schritt 168 kann der Benutzer den Transducer 106 bewegen oder eine Anwendereingabevorrichtung benutzen, um andere Abtastparameter auszuwählen, bis der korrekte Scheitelpunkt und die richtige AV-Ebene lokalisiert sind. Falls gespeicherte Datensätze verwendet werden, wird der Ablauf mit Schritt 170 fortgesetzt. Falls der Patient noch verfügbar ist, kann alternativ der Ablauf zu Schritt 160 zurückkehren und eine neue Serie von Frames 150 akquiriert werden.
Wenn die anatomischen Orientierungspunkte dem Benutzer ausreichend genau erscheinen, wird der Ablauf mit Schritt 170 fortgesetzt, wobei der Signalprozessor 116 basierend auf den Orientierungspunkten eine anfängliche Musterkontur 190 definiert.
5 veranschaulicht eine Musterkontur, oder Musterkontur 190, bei der der Scheitelpunkt 152 und das erste und zweite Ende 154 und 156 der AV-Ebene 158 identifiziert sind. Der Signalprozessor 116 definiert die Musterkontur 190 als eine gekrümmte Linie, die von dem ersten Ende 154 der AV-Ebene zu dem Scheitelpunkt 152 und von dem Scheitelpunkt 152 zu dem zweiten Ende 156 verläuft. Die AV-Ebene 158 ist als eine Linie veranschaulicht, die das erste und zweite Ende 154 und 156 verbindet. Die Musterkontur 190 und die Linie, die die AV-Ebene 158 veranschaulicht, werden nicht notwendig auf dem Display 118 abgebildet, werden jedoch von dem Algorithmus als eine anfängliche Kontur verwendet.
Indem wieder auf 4 eingegangen wird, werden in Schritt 172 entlang der Musterkontur 190 eine Reihe von Punkten 192–200 definiert. Lediglich beispielsweise kann die Zahl der Punkte 192–200 gleich 40 oder kleiner sein. Die Positionen der Punkte 192–200 können durch den Signalprozessor 116 vordefiniert sein, und können von der Anatomie oder einem Abschnitt der zu scannenden Anatomie abhängen. Der Signalprozessor 116 definiert anschließend Pfade 202–210, die die Musterkontur 190 an jedem Punkt 192–200 zweiteilen.
In Schritt 174 definiert der Signalprozessor 116 in Frage kommende Punkte 212–216 entlang jedes Pfades 202–210. Jeder Pfad 202–210 kann 20 in Frage kommende Punkte 212–216 aufweisen, jedoch kann eine größere oder kleinere Anzahl von in Frage kommenden Punkten verwendet werden. Die Punkte 192–200, die zuvor die Schnittpunkte der Musterkontur 190 mit den seitlichen Pfaden 202–210 definierten, können ebenfalls als in Frage kommende Punkte verwendet werden. Aus Gründen der Übersichtlichkeit sind in 5 nicht sämtliche der Punkte, Pfade und in Frage kommenden Punkte entlang der Musterkontur 190 identifiziert und nummeriert.
In Schritt 176 wird jeder in Frage kommende Punkt 212–216 entlang jedes Pfades 202–210 analysiert, um einen Punktestand (Zahl oder Aufwand) zu ermitteln. Der Punktestand kann teilweise auf einer vordefinierten Charakteristik der anatomischen Struktur basieren. Beispielsweise werden die Intensität oder Helligkeit sämtlicher in Frage kommender Punkte 212–216 entlang eines Pfad in Bezug zueinander verglichen. Die Intensität der in Frage kommenden Punkte 212–216 wird verglichen, um den hellsten und dunkelsten Bereich auf dem Pfad 210 zu lokalisieren. Im Falle von Ultraschall ist das Gewebe gewöhnlich heller als das Blut. Folglich kann der beste Übergang, der das Endokard entlang des Pfades 210 definiert, ausgehend von dunkel nach hell als die größte Helligkeitsdifferenz zwischen zwei oder mehr benachbarten in Frage kommenden Punkten 200 und 212–216 identifiziert werden. Beispielsweise können 6, 8 oder 10 benachbarte Punkte auf einem Pfad 210 verglichen werden. Jedem in Frage kommenden Punkt 200 und 212–216 wird auf der Grundlage des Helligkeitsvergleichs gegenüber seinem Nachbarn ein Punktestand zugewiesen. Dieser Punktestand wird später in dem Verfahren verwendet, um das Endokard zu lokalisieren.
6 veranschaulicht die Musterkontur 190 und Pfade 220–236 mit in Frage kommenden Punkten 238–266. Aus Gründen der Übersichtlichkeit wurden nicht sämtliche der in Frage kommenden Punkte auf jedem Pfad nummeriert.
In Schritt 178 von 4 analysiert der Signalprozessor 116 in Frage kommende Punkte 238–266 zwischen Pfaden 220–236, um den besten Grenzpunkt auf jedem Pfad 220–236 zu ermitteln. Der Grenzpunkt definiert die beste/wahrscheinlichste Position des Endokards zu diesem Zeitpunkt während des Verfahrens. Die Serien von Grenzpunkten werden einen besten Pfad definieren, der an der Außenseite hell ist, was auf Gewebe hindeutet, und auf der Innenseite dunkel ist, was Blut anzeigt.
Um zwei oder mehr aufeinanderfolgende Pfade 220–236 herum kann eine Suchregion 268 definiert sein. Beispielsweise können in Frage kommende Punkte 238–266 entlang der drei aufeinanderfolgenden Pfade 230–234 analysiert werden. Jede Kombination von drei in Frage kommenden Punkten 238–266, eine pro Pfad 230–234, wird verglichen und erhält einen Punktestand zugewiesen, der auf dem Winkel entlang des möglichen Pfades oder auf der Ebenmäßigkeit der Kontur basiert, die zwischen den drei in Frage kommenden Punkten 238–266 vorliegt. Der in Schritt 176 zuvor zugewiesene Aufwand, der eine Lage auf dem Rand (d.h. auf dem Übergang von dunkel nach hell) anzeigt, wird ebenfalls berücksichtigt. Drei Sätze von in Frage kommenden Punkten, beispielsweise [238, 248, 258], [238, 248, 260], [238, 248, 262], [238, 248, 264] und [238, 248, 266], werden in Bezug zueinander analysiert. Alternativ werden zwei Sätze von in Frage kommenden Punkten, beispielsweise [238, 248], [238, 250], [238, 252], [238, 254], bezüglich der Musterkontur analysiert, um die Ebenmäßigkeit abzuschätzen. Den in Frage kommenden Punkten 238–266 auf jedem Pfad 220–236, die die beste Kombination für Ebenmäßigkeit und Lage auf dem Rand aufweisen, wird die Höchstbewertung zugewiesen, und diese sind damit als Grenzpunkte definiert. Beispielsweise können in Frage kommende Punkte 244, 252 und 260 als Grenzpunkte für jeweilige Pfade 230–234 innerhalb einer Suchregion 268 eingeteilt sein.
Folglich scannt der Signalprozessor 116 entlang der Musterkontur 190, um einen besten Pfad zu finden, und zwar indem er ausgehend von dem ersten Ende 154 bis zu dem Scheitelpunkt 152 und anschließend bis zu dem zweiten Ende 156 scannt. Die Suchregion 268 wird von dem Ende 154 zu dem Scheitelpunkt 152 und anschließend zu dem Ende 156 entlang der Musterkontur 190 bewegt, so dass jede Kombination von zwei oder drei in Frage kommenden Punkten 238–266 entlang jeweils zwei oder drei aufeinanderfolgenden Pfaden 220–236 analysiert wird. Der Pfad, der den anhand von Schritt 176 und 178 ermittelten Aufwand der Analyse minimiert, wird ausgewählt.
7 veranschaulicht die in Schritt 178 von 4 ermittelten Grenzpunkte 270–308, die eine neue Kontur oder neuen Pfad 310 definieren. Der Pfad 310 folgt der Kontur des Myokardiums genauer, als die möglicherweise durch den Benutzer oder das Ultraschallsystem 100 zuvor gezeichnete Musterkontur.
Nun wieder Bezug nehmend auf 4, glättet der Signalprozessor 116 in Schritt 180 den Pfad 310 räumlich. 8 veranschaulicht einen Frame 150 mit dem Pfad 310, der das Endokard repräsentiert, wie es zuvor in 7 veranschaulicht wurde. Eine LV-Hauptachse 312 ist von dem Scheitelpunkt 152 zum Mittelpunkt der AV-Ebene 158 gezogen. Von der LV-Hauptachse 312 ausgehend sind Linien 314–322 nach außen gezogen. Es ist selbstverständlich, dass eine größere Zahl von Linien 314–322 verwendet werden können.
Der Signalprozessor 116 identifiziert einen Schnittpunkt zwischen jeder der Linien 314–322 und dem Pfad 310, bzw. dem Endokard. Beispielsweise wird für den Schnittpunkt zwischen der Linie 320 und dem Pfad 310 ein Schnittpunkt 330 identifiziert.
Nachdem die Schnittpunkte 314–322 identifiziert sind, berechnet der Signalprozessor 116 entlang jeder Linie 314–322 den Abstand D von den Schnittpunkten 324–322 zu der LV-Hauptachse 312. Dementsprechend wird für die Linie 316 ein Abstand D₄ berechnet. Die Abstandswerte, z.B. D₁–D₄, werden für jede Linie 314–322 berechnet und können in Form einer Tabelle gespeichert werden.
Die Abstandswerte D₁–D₄ werden anschließend räumlich geglättet, um ein ebenmäßigeres Erscheinungsbild zu schaffen. Das Glätten kann durch Berechnung eines gleitenden Durchschnitts- oder Medianwerts aufeinanderfolgender Abstandswerte entlang des Pfades 310 verwirklicht werden. Alternativ können andere lineare oder nichtlineare Filter verwendet werden. Beispielsweise können drei aufeinanderfolgende Abstandswerte, z.B. die Abstandswerte D₁, D₂ und D₃, gemittelt werden, um eine ebenmäßige Kontur zu erzeugen. Die gemittelten aufeinanderfolgenden Abstandswerte werden verwendet, um einen ebenmäßigeren Pfad zu erzeugen, indem möglicherweise eine neue Position für die Schnittpunkte 324, 326, 328, 330 und 332 berechnet wird. Durch die Mittelwertbildung der Abstandswerte D₁–D₄ werden aufeinanderfolgende Schnittpunkte entlang des Pfades 310 korrigiert, die im Vergleich zu deren benachbarten Schnittpunkten erheblich abweichen (beispielsweise der Grenzpunkt 282 in 7). Die sich ergebende Kontur oder der neue Pfad 310 kann in Form einer Tabelle, eines Datensatzes oder eines Vektors als ein neuer Satz von Abstandswerten D_1A–D_4Afür jeden Frame 150 abgespeichert werden. Der neue Satz von Abstandswerten D_1A–D_4A repräsentiert die Position des Myokardiums für jeden Frame 150, beispielsweise in Form einer weiter unten erörterten Tabelle 1 von 9.
Indem wieder auf 4 eingegangen wird, ermittelt der Signalprozessor 116 in Schritt 182, ob weitere Frames 150 in den Serien von Frames 150 zu verarbeiten sind. Ist die Entscheidung Ja, kehrt der Ablauf zu Schritt 170 zurück, bis jeder der übrigen Frames 150 verarbeitet ist. Der Prozessor verwendet die für den vorhergehenden Frame identifizierte Kontur als eine der Aufwandfunktionen für den darauf folgenden nächsten Frame. Falls kein Frame 150 mehr zu verarbeiten ist, wird der Ablauf mit Schritt 184 fortgesetzt.
9 und 10 veranschaulichen zwei Tabellen mit Abstandsmessergebnissen, die Konturen von Frames 150 reprä sentieren. Die in 9 gezeigte Tabelle enthält die Abstandsmessergebnisse für die verarbeiteten Bildframes 150 (nach Schritt 180), und die in 10 gezeigte Tabelle enthält die gemittelten Abstandsmessergebnisse, nachdem die Konturen zeitlich geglättet wurden (nach Schritt 184). Frame 1 ist benachbart zu Frame 2 angeordnet, Frame 2 ist benachbart zu Frame 3 angeordnet, usw. Um die Konturen im Zeitbereich zeitlich zu glätten, kann der Signalprozessor 116 den Medianwertfilter verwenden, um die D_1A-Werte in Tabelle 1 für die Frames 1, 2 und 3 zu filtern, und anschließend den gefilterten Wert für Frame 2 in Tabelle 2 speichern. Alternativ können mehr als drei aufeinanderfolgende Konturen gefiltert werden. In einem Ausführungsbeispiel kann der Signalprozessor 116 den Wert D_1AVE in Tabelle 2 für Frame 2 verwenden und diesen mit den D_1A-Werten in Tabelle 1 für die Frames 3 und 4 filtern, und so fort. Alternativ kann anstelle eines Medianwertfilters ein anderer nichtlinearer oder linearer Filter, beispielsweise ein Mittelwertfilter verwendet werden.
Die in Tabelle 2 gespeicherten Abstandswerte repräsentieren die endgültigen Werte für die Kontur des Endokards für jeden Frame 150 innerhalb des Herzzyklus. Wenn der durch die Werte in Tabelle 2 definierte Pfad 310 in einer Cine-Schleife wiedergegeben wird, folgt der Pfad 310 von Frame 150 zu Frame 150 Änderungen des Endokards, und die Kontur wird auf dem Displaysystem 118 ebenmäßig und nicht sprunghaft erscheinen. Wenn die Konturen für sämtliche Frames 150 lokalisiert sind, wird das Herzkammervolumen, beispielsweise mittels des Simpsonschen Verfahrens, abgeschätzt. Der Frame 150 mit dem kleinsten geschätzten Herzkammervolumen während eines Herz zyklus ist als der endsystolische Frame definiert. Der Frame 150 mit dem größten geschätzten Herzkammervolumen ist als der enddiastolische Frame definiert. Optional können EKG-Daten dafür eingesetzt werden, um den ED- und ES-Frame auszuwählen. Beispielsweise kann der erste Frame nach dem EKG-Triggerpunkt als der ED-Frame definiert werden. Der Benutzer kann die Anwendereingabevorrichtung 120 verwenden, um einen anderen Frame manuell als die richtige ED- oder ES-Kontur zu wählen, oder um eine Kontur oder einen Abschnitt einer Kontur auf einem oder mehreren Frames 150 zu bewegen oder von Neuem zu zeichnen, den Scheitelpunkt zu bewegen, die AV-Ebene zu bewegen, Abschnitte der Kontur von Neuem zu zeichnen oder die Zeitsetzung zu ändern. Der Scheitelpunkt kann während des Laufens der Cine-Schleife bewegt werden, da er sich bei jedem Frame an derselben Position befindet. Wenn eine neue Scheitelpunktposition spezifiziert ist, wird die Randdetektion automatisch wiederholt. Die AV-Ebene bewegt sich und kann daher nicht korrigierte werden während die Schleife läuft. Sobald der Scheitelpunkt zufriedenstellend erfasst ist, ist eine Taste zu drücken, um zum ED-Frame zu wechseln. Der Benutzer kann einen Drehknopf oder eine Drucktaste verwenden, um zwischen dem ED- und ES-Frame hin und her zu springen, oder um zeitlich in der Cine-Schleife rückwärts- und vorwärts zu scrollen, um die Konturen durchzusehen. Der Benutzer kann Abschnitte der Kontur manuell zeichnen, falls das System nicht in der Lage war, einen geeigneten Übergang zu finden, z.B. bei Vorliegen einer Verschattung. Falls eine Kontur manuell korrigiert wird, werden die Werte in Tabelle 2 entsprechend aktualisiert.
Die in Tabelle 2 gespeicherten werte können nun von dem Messprogrammpaket des Ultraschallsystems verwendet werden. Der durch die Kontur oder den Pfad 310 definierte Bereich repräsentiert das Volumen der Herzkammer, und kann verwendet werden, um die Ejektionsfraktion zu berechnen, beispielsweise mittels des Simpsonschen Verfahrens. Schlagvolumen, CO, CI, MRE, E', A' und VS können ebenfalls berechnet werden. Falls ein Mittelwert über mehrere Herzzyklen hinweg benötigt wird, können darüber hinaus zuvor berechnete Daten abgespeichert werden, um mit weiteren Daten kombiniert zu werden.
Da der Pfad 310 dem Endokard im Vergleich zu vorhergehenden Verfahren des Zeichnens und automatischen Detektierens genauer folgt, sind auf der Grundlage des Pfads 310 durchgeführte Berechnungen entsprechend präziser. Der Fachmann wird klar sein, dass das erörterte Verfahren und die Vorrichtung auch für andere Bildgebungsmodalitäten, z.B. MRT, und für andere anatomische Strukturen als für die Herzkammer anwendbar ist. Darüber hinaus können andere Ansichten des Herzens bewertet werden, beispielsweise indem die Längsachse und die Aortenklappe als Orientierungspunkte verwendet werden. Außerdem kann ein trans-esophogialer Transducer zum Betrachten des Herzens so verwendet werden, dass die Orientierungspunkterfassung einzustellen ist.
Eine anatomische Struktur wird basierend auf einem medizindiagnostischen Bildgebungsdatensatz 150 erfasst. Die anatomische Struktur weist mindestens zwei unterschiedliche Arten von Geweben auf. Innerhalb des Datensatzes 150 wird mindestens ein anatomischer Orientierungspunkt 152 identifiziert 162, 164, der Datensatz 150 wird mit einer Musterkontur 190 überlagert, und eine die Musterkontur 190 umgebende Suchregion des Datensatzes 150 wird abgetastet 172–180, um Grenzpunkte zu identifizieren, die einer vordefinierten Charakteristik der anatomischen Struktur zugeordnet sind.
Während die Erfindung anhand vielfältiger spezieller Ausführungsbeispiele beschrieben wurde, wird der Fachmann erkennen, dass es möglich ist, die Erfindung mit Abwandlungen zu verwirklichen, ohne von dem Schutzbereich der Ansprüche abzuweichen.

10: Transducer
12: Sender
14: Empfänger
16: Volumen
18: Abtastebenen
20: Arbeitsspeicher
42: Abtastkonverter
44: Schichtbildspeicher
50: Videoprozessor
67: Display
100: Ultraschallsystem
102: Sender
104: Elemente
106: Transducer
108: Empfänger
110: Strahlformer
112: HF-Prozessor
114: HF/IQ-Puffer
116: Signalprozessor
118: Displaysystem
122: Bildpuffer
150: Frame (Einzelbild)
152: Scheitelpunkt
153: Herzkammer
154: Erstes Ende
156: Zweites Ende
158: AV-Ebene
160: Schritt
162: Schritt
164: Schritt
166: Schritt
168: Schritt
170: Schritt
172: Schritt
174: Schritt
176: Schritt
178: Schritt
180: Schritt
182: Schritt
184: Schritt
190: Musterkontur
192: Punkte
193: Punkte
194: Punkte
195: Punkte
196: Punkte
197: Punkte
198: Punkte
199: Punkte
200: Punkte
202: Pfade
203: Pfade
204: Pfade
205: Pfade
206: Pfade
207: Pfade
208: Pfade
209: Pfade
210: Pfade
212: Punkte
213: Punkte
214: Punkte
215: Punkte
216: Punkte
220: Pfade
221: Pfade
222: Pfade
223: Pfade
224: Pfade
225: Pfade
226: Pfade
227: Pfade
228: Pfade
229: Pfade
230: Pfade
231: Pfade
232: Pfade
233: Pfade
234: Pfade
235: Pfade
236: Pfade
238: In Frage kommende Punkte
239: In Frage kommende Punkte
240: In Frage kommende Punkte
241: In Frage kommende Punkte
242: In Frage kommende Punkte
243: In Frage kommende Punkte
244: In Frage kommende Punkte
245: In Frage kommende Punkte
246: In Frage kommende Punkte
247: In Frage kommende Punkte
248: In Frage kommende Punkte
249: In Frage kommende Punkte
250: In Frage kommende Punkte
251: In Frage kommende Punkte
252: In Frage kommende Punkte
253: In Frage kommende Punkte
254: In Frage kommende Punkte
255: In Frage kommende Punkte
256: In Frage kommende Punkte
257: In Frage kommende Punkte
258: In Frage kommende Punkte
259: In Frage kommende Punkte
260: In Frage kommende Punkte
261: In Frage kommende Punkte
262: In Frage kommende Punkte
263: In Frage kommende Punkte
264: In Frage kommende Punkte
265: In Frage kommende Punkte
266: In Frage kommende Punkte
268: Suchregion
270: Punkte
271: Punkte
272: Punkte
273: Punkte
274: Punkte
275: Punkte
276: Punkte
277: Punkte
278: Punkte
279: Punkte
280: Punkte
281: Punkte
282: Punkte
283: Punkte
284: Punkte
285: Punkte
286: Punkte
287: Punkte
288: Punkte
289: Punkte
290: Punkte
291: Punkte
292: Punkte
293: Punkte
294: Punkte
295: Punkte
296: Punkte
297: Punkte
298: Punkte
299: Punkte
300: Punkte
301: Punkte
302: Punkte
303: Punkte
304: Punkte
305: Punkte
306: Punkte
307: Punkte
308: Punkte
310: Pfad
312: LV-Hauptachse
314: Linien
315: Linien
316: Linien
317: Linien
318: Linien
319: Linien
320: Linien
321: Linien
322: Linien
324: Schnittpunkte
325: Schnittpunkte
326: Schnittpunkte
327: Schnittpunkte
328: Schnittpunkte
329: Schnittpunkte
330: Schnittpunkte
331: Schnittpunkte
332: Schnittpunkte

Claims

Verfahren zum Erfassen einer anatomischen Struktur basierend auf einem medizindiagnostischen Bildgebungsdatensatz, bei dem: ein Datensatz gewonnen wird, der ein diagnostisches Bild repräsentiert, das einer anatomischen Struktur entspricht; innerhalb des Datensatzes wenigstens ein anatomischer Orientierungspunkt identifiziert wird; der Datensatz mit einer Musterkontur überlagert wird; und eine Suchregion des Datensatzes analysiert wird, die die Musterkontur umgibt, um Grenzpunkte zu identifizieren, die einer vordefinierten Charakteristik der anatomischen Struktur zugeordnet sind.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ferner basierend auf der Musterkontur und den Grenzpunkten Konturen für eine Serie von Bildern definiert und die Konturen für benachbarte Bilder verglichen werden.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die vordefinierte Charakteristik der anatomischen Struktur ein innerer Rand einer Herzkammer ist.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die vordefinierte Charakteristik der anatomischen Struktur eine Herzkammerwand ist.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ferner eine Reihe von die Musterkontur durchquerenden Pfaden definiert werden, entlang derer die Analyse durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ferner eine Reihe von senkrecht zu der Musterkontur verlaufenden Pfaden definiert und entlang der Pfade nach in Frage kommenden Grenzpunkten gesucht wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ferner in Frage kommende Grenzpunkte basierend auf einer Veränderung der Helligkeit, einem ebenmäßigen räumlichen Übergang zwischen benachbarten Grenzpunkten in einem diagnostischen Bild und/oder einem ebenmäßigen zeitlichen Übergang zwischen entsprechenden Grenzpunkten in anderen diagnostischen Bildern innerhalb der Suchregion bewertet werden.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ferner ein Pfad durch in Frage kommende Grenzpunkte in der Suchregion basierend auf der Ebenmäßigkeit des Übergangs ausgewählt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Musterkontur eine Kontur einer anatomische Struktur abschätzt.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem zur Gewinnung (des Datensatzes) die Durchführung mindestens eines von Ult raschall-, CT-, PET-, SPELT-, Gamma-Kamera-, Röntgenstrahl- und/oder MR-Scannen einer interessierenden Anatomie durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem zu der Gewinnung das Laden eines zuvor akquirierten Datensatzes umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die anatomische Struktur auf dem Endokard basiert und der anatomische Orientierungspunkt auf mindestens entweder einem Ventrikelscheitelpunkt, einer einen Vorhof und Herzkammer trennenden Ebene und/oder einer Herzklappe basiert.
System zum Identifizieren eines Endokards, zu dem gehören: ein Sender zum Abstrahlen von Ultraschallsignalen in einen interessierenden Bereich; ein Empfänger, um von den abgestrahlten Echosignalen stammende Ultraschallsignale entgegen zu nehmen; ein Arbeitsspeicher, um eine Serie von Frames (Einzelbildern) zu speichern, die die Echosignale enthalten, wobei die Serie von Frames wenigstens einen Herzzyklus umfasst; ein Signalprozessor, der die Serie von Frames verarbeitet, um mindestens einen Scheitelpunkt und/oder eine erste und zweite Enden aufweisende AV-Ebene zu identifizieren, wobei der Signalprozessor eine Musterkontur überlagert, die den Scheitelpunkt mit dem ersten und zweiten Ende in der Serie von Frames verbindet, wobei der Signalprozessor entlang der Musterkontur Punkte identifiziert und vergleicht, um basierend auf einer vordefinierten Charakteristik eines Endokards Grenzpunkte zu identifizieren; und ein Ausgang zum Ausgeben von Daten, die auf einer Ausgabe des Signalprozessors basieren.
System nach Anspruch 13, zu dem ferner gehört, dass der Signalprozessor quer zu der Musterkontur verlaufende Pfade definiert, wobei die Pfade die Punkte schneiden, der Signalprozessor mindestens zwei in Frage kommende Punkte entlang jedes der Pfade definiert und die mindestens zwei in Frage kommenden Punkte bezüglich der vordefinierten Charakteristik miteinander vergleicht.
System nach Anspruch 13, zu dem ferner eine Anwendereingabevorrichtung gehört, die dazu dient, mindestens den Scheitelpunkt und/oder das erste und zweite Ende der AV-Ebene einzustellen.
System nach Anspruch 13, zu dem ferner gehört, dass der Signalprozessor die in benachbarten Frames befindlichen Grenzpunkte innerhalb der Serie von Frames vergleicht, wobei der Signalprozessor wenigstens einen Grenzpunkt in einem ersten benachbarten Frame basierend auf wenigstens einem Grenzpunkt in wenigstens einem benachbarten Frame bewegt.