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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Visualisierung
einer bestimmten Fläche
eines Objektvolumens in einer gesamten medizinischen/biologischen
Umgebung, und zwar dadurch, dass wenigstens eine erste und eine
zweite Umrissfläche
innerhalb der oben genannten Umgebung gebildet wird, die kollektiv
ein Zielobjektvolumen definieren, und wobei dieses Verfahren es
ermöglicht,
selektiv Information auszuschließen, die zu Strukturen außerhalb
des genannten Zielobjektvolumens gehören. Insbesondere bezieht sich
die vorliegende Erfindung auf ein Verfahren, wie in dem Oberbegriff
des Anspruchs 1 erwähnt.
Ein Gebiet zwischen den zwei Umrissflächen wird nachstehend als die
Wand bezeichnet, wie eine Herzwand oder Schale.
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In
dem Stand der Technik, wie insbesondere dargeboten durch medizinische/biologische
MR-Diagnostik, aber außerdem
mit medizinischen/biologischen CT-Technologie (Computertomographie) und US-Technologie
(Ultraschall) ist die Bedeutung der Visualisierung nur begrenzter
Zielobjektvolumen erkannt worden, während uninteressante Volumen ausgeschlossen
werden. Ein relevantes aber nicht begrenzendes Anwendungsbeispiel
ist die Visualisierung von Kranzarterien durch Ausschließung von
Information außerhalb
der Herzwand, die diese betreffenden Objekte verdunkeln könnte, in
diesem Fall die inneren Herzkammern des menschlichen Herzes und auch
Strukturen, die außerhalb
der direkten Nachbarschaft des Herzes liegen. In diesem Beispiel
werden, wenn ein schlagendes Herz sichtbar gemacht wird, die Umrissdaten,
die das betreffende Volumen identifizieren, abhängig sein von der Phase des
Zyklus des Herzschlages. Deswegen wird Synchronisation zu einem
EKG (Elektrokardiogramm) erforderlich sein zur Visualisierung aufeinander
folgender Scheiben, die zu betreffenden selektierten Phasen in dem Zyklus
gehören.
An sich sind Verfahren zum Durchführen einer derartigen Synchronisation
in dem medizinischen Bereich durchaus bekannt.
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Das
US Patent 6.085.218 von Cline beschreibt die Anwendung eines Schwellenpegels
auf die Daten, das Glätten
des mit einer Schwelle versehenen Datensatzes, das Erweitern des
geglätteten Datensatzes,
das Ausschließen
bestimmter Daten aus dem ursprünglichen
Datensatz auf Basis des Glättungsergebnisses,
und das Darstellen der nicht ausgeschlossenen Daten. Die Maskierungs/Erweiterungsvorgänge von
Cline reduzieren im Wesentlichen Intensitäten von Volumenelementen zu
einem binären
Wert. Danach wird die Erweiterung dadurch effektuiert, dass die
Volumenelementumgebung einheitlichen binären Operatoren ausgesetzt wird.
Nun hat der Bezugswert bereits erkannt, dass oft die Tatsache, dass
von dem inneren Umriss des Herzes ausgegangen wird, bessere Ergebnisse
liefert. Im Endeffekt schafft der Stand der Technik eine Wasserzeichenfläche und
effektuiert danach die Visualisierung, im Wesentlichen basiert auf
Volumeneinheiten an beiden Seiten des Wasserzeichens. Durch Binärisierung
des Bildes und durch Verwendung relativ einfacher Operatoren wird
die Vielseitigkeit des Bezugswertes begrenzt, wie nachstehend noch
näher erläutert wird.
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Die
Erfinder haben tatsächlich
erkannt, dass die oben genannte Prozedur in vielen Instanzen weniger
genaue Ergebnisse herbeiführen
wird, wobei die jeweiligen Flächen
(innen gegenüber
außen)
gewissermaßen
unabhängig
voneinander laufen. In dem Beispiel eines menschlichen Herzes kann
die Wandstärke
tatsächlich über einen
beträchtlichen Faktor
variieren und der einheitliche Erweiterungsprozess, wie oben beschrieben,
wäre auf
diese Weise verpflichtet, die Wandstärke an dickeren Stellen zu
unterschätzen
und die Stärke
an dünneren
Stellen zu überschätzen.
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Deswegen
ist es u. a. eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung die zwei oder
mehrere Umrissflächen
anhand zueinander separater Prozeduren zu finden, die je spezifisch
auf die betreffende Situation abgestimmt sein könnten, wie durch Berücksichtigung
insbesondere mehrerer geometrischer Eigenschaften der Umrissflächen, wie
konvex, konkav oder relativ flach.
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Deswegen
ist nach einem dieser Aspekte die vorliegende Erfindung gekennzeichnet
entsprechend dem kennzeichnenden Teil des Anspruchs 1, und insbesondere
dadurch, dass die genannte zweite Umrissfläche durch eine Kombination
der beiden mehrwertigen Volumenelementintensitäten und relativen Lagen unter
den Subsätzen
von Volumenelementen gebildet wird, wodurch ein nicht einheitlicher
Zwischenraum zwischen der genannten ersten und zweiten Umrissfläche ermöglicht wird
und weiterhin dadurch, dass die genannte zweite Umrissfläche verwendet
wird als unterschiedlich für
die genannte Segmentierung. Die Volumenelementintensitäten und
die relativen Lagen können
in einen ersten und einen zweiten analogen oder diskreten räumlichen
Intensitätsgradienten
unter den Sub sätzen
von Volumenelementen übersetzt
werden, wie diejenigen, die längs der
jeweiligen Linien liegen, wie radialer Linien in einem polaren Koordinatensystem.
Die Prozedur könnte
weiterhin auf dem Fuzzy-Zusammenhangprinzip basieren, wobei das
Finden der Kontinuität
der Umrisse und/oder der Umrissflächen über Scheiben die wirklich gemessenen
Werte und die relativen Lagen von betreffenden Volumenelementen.
(Nahezu) gleiche Werte benachbarter Volumenelemente können ihre
Lage auf dem betreffenden Umriss angeben. Wenn die Volumenelemente
aber in einem relativ großen
Abstand voneinander liegen, kann ihre wirkliche Intensität gegenüber der
Intensität
der betreffenden Nachbarn auch einen Hinweis in dieser Hinsicht geben.
An sich sind mehrere Umrisserzeugungsalgorithmen gelehrt worden,
wie nachstehend noch näher erläutert wird.
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Bei
einer bevorzugten Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung wird der Inhalt einer Wand beispielsweise
eines menschlichen Herzes sichtbar gemacht, beispielsweise ein 3D
Aufbereitungsverfahren oder mit Projektionsmethoden wie MIP (= "Maximum Intensity
Projection"). Bei
einer anderen bevorzugten Ausführungsform
wird die Außenfläche der
Wand beispielsweise eines menschlichen Herzes sichtbar gemacht,
als schaue man von draußen
auf die Wand des Herzes durch Anwendung von 3D Visualisierungsverfahren.
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich ebenfalls auf eine Anordnung
zum Implementieren des Verfahrens nach Anspruch 1. Weitere vorteilhafte
Aspekte der vorliegenden Erfindung sind in den Unteransprüchen definiert.
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Ausführungsbeispiele
der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben.
Es zeigen:
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1 eine
allgemeine 3D Visualisierungsanordnung,
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2 einen
Teil des betreffenden Volumens in einer größeren 3D Datenaufstellung mit
der Wand,
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3 ein
Beispiel einer Aufstellung des inneren und des äußeren Umrisses, die kollektiv
eine Wand definieren, in dem vorliegenden Fall zu einer linken Herzkammerwand
eines menschlichen Herzes gehörend,
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4 ein
Flussdiagramm nach der vorliegenden Erfindung.
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DETAILLIERTE
BESCHREIBUNG BEVORZUGTER AUSFÜHRUNGSFORMEN
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1 zeigt
eine allgemeinen 3D Visualisierungsanordnung. Darin ist 20 ein
medizinisches oder anderes biologisches Objekt, wie ein Teil eines menschlichen
Körpers. 22 ist
ein medizinisches Bilderzeugungssystem, wie ein Röntgengerät, ein MR- oder
US-Gerät, das ein
Muster relativer Intensitäten oder
anderer quantitativer Daten erzeugt, wie durch eine Grauskala dargestellt. 24 symbolisiert
eine Bildverarbeitungsanordnung, die mehrere Typen von Bildverbesserung
oder andere Datenverarbeitungsvorgänge durchführen kann. Danach wird das
Bild in der Datenverarbeitungsanordnung 26 verarbeitet, wobei
der 3D Bildpunkt (oder Volumenelement (Voxel) relatierte Datensatz
entsteht, der daraufhin verwendet wird, einem Arzt mit einem geeigneten
Beobachtungsgebiet zu versehen. Diese Daten werden vorübergehend
in der Speicheranordnung 30 gespeichert, wobei auf diese
Daten zugegriffen werden kann zum Effektuieren einer Wiedergabe
an einem Wiedergabeschirm 28. Mit Hilfe einer geeigneten
Benutzerschnittstelle, wie beispielsweise durch das Tastenfeld 32 dargestellt,
und im Allgemeinen kann, mit Hilfe einer Maus oder anderer der Deutlichkeit halber
nicht dargestellten Merkmale, eine Person mehrere Bildpositionen
oder Richtungen selektieren, oder aus mehreren anwendbaren Datenverarbeitungsmöglichkeiten
wählen.
Diese Selektion wird zu der Anordnung 26 zurückgekoppelt
um danach die Wiedergabe zu verbessern. Gegebenenfalls kann eine
auf diese Art und weise gefundene besondere dargestellte Struktur
in dem Speicher gespeichert werden, und zwar zur abermaliger Verwendung.
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2 zeigt
eine allgemeine medizinisch/biologische Konfiguration, Erstens wird
eine allgemeine medizinische Umgebung, dargestellt durch den Block 40,
einer bekannten Diagnosenprozedur ausgesetzt, wie beispielsweise
durch MR- oder andere 3D Bilderzeugungstechnologien, die weiterhin
CT und 3D US umfassen, aber nicht darauf beschränkt sind. Eine derartige Diagnostik
wird aufeinander folgende Ebenen oder Scheiben 42, 44,
... oder Voxel erzeugen, die je einen Voxel-Parameterwert haben.
Dieser Wert wird im Allgemeinen von den Eigenschaften, wie Dichte
oder Zusammensetzung des örtlichen
Gewebes oder der örtlichen
Materie, wie charakteristisch Muskeln, Fett, Blut, usw. Weiterhin
kann der Parameterwert, wie dieser gemessen wird, abhängig sein von
der Voxel-Lage gegenüber
dem Diagnosensystem, insofern die Tiefe oder andere geometrische Disposition
innerhalb des Körpers
mehr oder weniger stark die Messempfindlichkeit beeinflussen kann.
Der Einfachheit halber sind einzelne Voxel aber nicht dargestellt.
Die Gesamtfläche
oder das Gesamtvolumen wird im Allgemeinen aus einer Anzahl Scheiben
konstruiert. Innerhalb des Blocks 40 kann der Benutzer im
Allgemeinen ein relativ kleineres betreffendes Volumen definieren
als der ganze Block aus 2, wie ein Block, der das Herz
und die unmittelbare Umgebung desselben umfasst. Eine derartige
Definition kann auf intuitiven oder heuristischen Argumenten gründen. Das
Herz 46 an sich ist beispielsweise als Volumen dargestellt,
das durch eine punktierte Linie umgeben ist. Nun ist das Herz eine
komplexe Struktur, die ein Inneres aufweist, das aus einem Satz
mit Blut gefüllter
Kammern besteht, wobei das Kammermaterial an sich die Herzwand und
der Herzbeutel das Äußere des
Herzes bilden, das Dinge enthalten kann, wie Fettmaterial, mehrere
Blutgefäße wie Kranzarterien
und die Aorta, usw. Die jeweiligen Scheiben werden nacheinander
gemessen, während weiterhin
das Herz meistens mehr oder weniger periodisch bewegt, und die Diagnosenprozedur
soll ein derartiges unstabiles Verhalten berücksichtigen.
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Nun
können
statt der sog. Scheiben mit der kurzen Achse, wie beispielsweise
in 2 dargestellt, auf alternative Weise Scheiben
mit der langen Achse verwendet werden um den inneren und den Äußeren Umriss
zu finden. In einem derartigen Fall würden eine beschränkte Anzahl
von beispielsweise vier (4) Lang-Achs-Scheiben einer linken Herzkammer
ausreichen um die Wand zu definieren.
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3 zeigt
die jeweiligen inneren und äußeren Umrisse,
die aus der Segmentierung des 3D Datensatzes nach 2 entstanden
sind, wobei der innere Umriss zu einer Fläche 31 transformiert
ist und der äußere Umriss
als ein Drahtmodell 32 dargestellt ist. Diese Umrisse können kollektiv
eine Wand oder eine Schale des Objektes definieren. Nun kann in
einer praktischen Implementierung, wie einer, in der die Lage der
Herzwand gebildet werden soll, der automatische Segmentierungsalgorithmus,
der benutzt wird zum herleiten des endokardialen Umrissen als ein
Verfahren beschrieben werden zum Definieren einer Eigenschaft, die
als "Verbundenheit" (oder Fuzzy-Verbundenheit)
bestimmter Bildelemente (Pixel oder Voxel) beschrieben worden ist,
die einen Teil der Bildung eines Objektes bilden, wie die linke
Herzkammer des menschlichen Herzes. Dieser Vorgang kann in drei
Dimensionen durchgeführt
werden, durch Deckung einer Anzahl Scheiben. Als Eingangsdaten wird
der betreffende Algorithmus mehrere statistische Parameter aus dem
Datensatz extrahieren, wie mittlere Dichte und Standardvariation
davon. Derartige Parameter werden dann das Objekt beschreiben, das
segmentiert werden soll. Diese Parameter können von einem Ausgangsgebiet
hergeleitet werden, das innerhalb der Herzkammer liegt. Es sei hingewiesen
auf die oben stehende Bemerkung über
die nicht einheitliche Translationsfunktion zwischen der Objektdichte
und der Voxeldichte durch die Diagnosengeometrie. Nun wird, auf
Basis dieser Eingangsdaten, der Algorithmus die oben genannte Verbundenheits-Qualität jedes
Voxels innerhalb des VOIs ("Volume
Of Interest") in 2 berechnen.
In 3 entsprechen die Linien 33 einem dreidimensionalen
x-, y- und z-Achsensystem, worin das Bild zur besseren Visualisierung
geradlinig verlagert oder rotiert werden kann.
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Danach
muss das auf diese Art und weise erzeugte Fuzzy-Resultat getrennt
werden, damit die Voxel in Objekt-Voxel und Nicht-Objekt-Voxel klassifiziert
werden können.
Die Trennung der zwei Sätze mit
Objekt-Voxeln wird danach fein abgestimmt, was letztendlich zu dem
endokardialen Umriss führt
(die Innenseite der Herzwand).
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Daraufhin
wird der epikardiale oder Außenumriss
auf Basis eines radialen Algorithmus geringster Kosten segmentiert.
Als Samen oder Startentität dazu
wird der oben detektierte endokardiale Umriss oder die Innenfläche benutzt.
Von diesem endokardialen Umriss wird ein polares Modell hergeleitet,
das einen Ursprung aufweist, von dem radiale Linien ausgehen. Der
Ursprung kann durch eine bestimmte Prozedur gefunden werden, wobei
ein Schwerpunkt entsprechend einem geeigneten Algorithmus gefunden
wird und wobei die Standardanzahl und der Standardzwischenraum zwischen
den radialen Linien von diesem Punkt starten, und die Lage der Voxel auf
derartigen Linien entsprechend einem Anforderungsprotokoll selektiert
wird. Danach wird das polare Modell zum abermaligen Neuabtasten
des ursprünglichen
Bildes benutzt; tatsächlich
werden die ursprünglichen
Voxel dann in sekundäre
Voxel übersetzt,
die auf derartigen radialen Linien zentriert sind, wie durch eine
Interpolationsprozedur zwischen Voxeln, die in der Nähe einer
derartigen radialen Linie und/oder in der Nähe des betreffenden sekundären Voxels
liegen. Nun werden auf Basis des neu abgetasteten Bildes dynamische
Vorzeichenbestimmungen über
jedes neu abgetastete Bild berechnet. Aus einer Kombination der
ersten und zweiten räumlichen Ableitung
oder Differenz zwischen den Voxelwerten längs derartiger radialer Linien
wird ein Kostenbild hergeleitet, das eine räumlich definierte Kostenfunktion
enthält.
Zum Schluss wird über
dieses räumliche Kostenbild
eine Strecke selektiert, die mit minimalen Kosten assoziiert ist,
um dadurch einen geschlossen Außenumriss
zu finden. Auf diese Art und Weise wird durch eine Kombination der
Voxelintensitäten
(Voxelwerte) und der relativen Lagen (wobei kollektiv die erste
und die zweite Abgeleitete erhalten wird) aus den Voxel-Subsätzen auf
einer derartigen radialen Linie der Außenumriss gefunden, wobei ein möglicher nicht
einheitlicher Zwischenraum zwischen einem Innen- und Außenumriss
berücksichtigt
wird. Alle oben genannten Prozeduren können völlig automatisch durchgeführt werden,
ohne menschlichen Eingriff zum Erhalten eines Ergebnisses hoher
Qualität, ohne
menschliche Intervention.
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Wenn
weiterhin zutreffend, kann nach der Detektion des epikardialen (äußeren) Umrisses
dieser in einer Auswärtsrichtung
erweitert werden um neben dem Herz selber ein Gebiet einzuschließen, das
Strukturen enthalten kann, von denen man weiß, dass sie sich außerhalb
des Herzes befinden, aber nur ein einem begrenzten Abstand von dem
detektierten epikardialen Umriss, und weiterhin relevant in einem
medizinischen/biologischen Geistesverfassung. Nützliche Fälle sind beispielsweise Kranzarterien
und Umgehungstransplantationen, herrührend von früheren medizinischen
Behandlungen. Eine derartige Erweiterung kann durch eine einfache
lokale geometrische Erweiterung als eine einheitliche Erweiterung
durchgeführt
werden, wenn die Dicke der Erweiterungsschicht von vornherein geschätzt werden
kann: eine Umrissposition auf einer radialen Linie wird dann unmittelbar
eine Erweiterungsposition auf derselben radialen Linie erzeugen.
Insofern eine derartige Erweiterung meistens einem relativ kleinen Bruchteil
der gesamten Herzgröße entspricht,
könnte eine
lokale Prozedur, wie die lokale Erweiterung von Cline, gesteuert
durch einen binären
Operator, angewandt werden. Es sei bemerkt, dass dieses Operator nicht
eine Person ist, sondern ein mathematischer Ausdruck ist, formuliert
als basiert auf Voxel-Intensitätswerten.
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Ein
anderes verfeinertes Verfahren für
eine derartige Erweiterung berücksichtigt
eine räumlich nicht
einheitliche Erweiterung des Umrisses. Eine derartige Prozedur könnte der
Fall sein, wenn die Erweiterung ein einheitlicher Prozentsatz des
Abstandes zwischen dem Schwerpunkt des Außenumrisses oder des Ursprungs
des vorher verwendeten Polaren Modells und dem Außenumriss,
und dies längs
des Radius. Möglicherweise
ist dies nebst der Selektion des Prozentsatzes selber eine rein
lokale Prozedur, die durch Anwendung einer elementaren Erweiterung
des Operators von Cline durchgeführt
werden könnte.
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Noch
eine andere Alternative könnte
sein, dass die lokale Erweiterung proportional zu dem Abstand zwischen
dem inneren und äußeren Umriss, d.h.
proportional zu der lokalen Wanddicke ist. Dies kann auch hier wieder
in dem oben genannten polaren Modell gesteuert werden.
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In
einer anderen verfeinerten Methode ist die Außenerweiterung des Außenumrisses
bedingt durch die dynamische Vorzeichenbestimmung, die ein Teil
des oben genannten Detektionsprozesses des Außenumrisses war. Im Falle der
linken Herzkammer könnte
dieses bestimmte dynamische Vorzeichen den Außenumriss entweder als eine
Außenwand
des Herzes identifizieren, oder auf alternative Weise als eine innere
Trennwand, wie die Scheidewand zwischen der linken und der rechten
Herzkammer.
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Nun
kann, wenn der innere und der äußere Umriss
festgestellt worden sind, die Wand des betreffenden Objektes zusammengesetzt
werden. Einerseits kann das auf diese Weise gebildete Teilvolumen nun
verwendet werden zum Optimieren der selektiven Visualisierung der
Wand und des Inhalts derselben. Auf alternative Weise kann das Teilvolumen
verwendet werden um einen neu gemessenen Datensatz zu bekommen,
der bessere Qualitäten
hat für eine
noch bessere Visualisierung des Inhaltes der Wand. Dies kann dadurch
effektuiert werden, dass der Vorgang der Erhaltung der sekundären Daten
selektiver nur auf das betreffende Gebiet gerichtet wird, oder auf
alternative Weise, durch Steigerung der Auflösung der eigentlichen Messung.
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4 zeigt
ein Flussdiagramm nach der vorliegenden Erfindung. In dem Block 50 beginnt
die Prozedur und, wenn zutreffend, werden die erforderlichen Hardware- und Softwaremöglichkeiten
zugeordnet. In dem Block 52 wird eine erste Scheibe gemessen,
und zwar entsprechend herkömmlicher
Prozeduren. Dies kann entweder eine Langachse-Scheibe oder eine
Kurzachse-Scheibe sein.
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Danach
wird in dem Block 56 der innere Umriss, der zu der gerade
gemessenen Scheibe gehört, hergeleitet,
wonach die oben anhand der 2 beschriebenen
Annäherungen
verwendet werden können.
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Daraufhin
wird in dem Block 62 der Außenumfang der gerade gemessenen
Scheibe hergeleitet, wozu die oben anhand der 2 beschriebenen
Annäherungen
verwendet werden können.
Wenn zutreffend, wird in einem Verarbeitungsblock, der nicht explizit
angegeben ist und der als Teil des Blocks 62 betrachtet
wird, und folgend auf die Detektion des epikardialen Umrisses der
neu festgestellte Außenumfang
nach außen
hin erweitert um ein Gebiet einzuschließen, das Strukturen enthält, von
denen bekannt ist, dass sie sich außerhalb befinden, aber nur in
einem begrenzten Abstand von dem detektierten epikardialen Umriss,
wie beispielsweise die Kranzarterien- und Umleitungsimplantate.
Die oben anhand der 2 beschriebenen Annäherungen
können
verwendet werden.
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In
dem Block 54 detektiert das System, ob alle erforderlichen
Scheiben gemessen und bewertet worden sind. Sollte dies nicht der
Fall sein, so kehrt das System zu dem Block 52 zurück. Im Wesentlichen
könnte
in mehreren Situationen eine ziemlich begrenzte Anzahl Scheiben
bereits ausreichen um ein Volumen zu identifizieren, für das eine
neue Datenerfassung zu einer ziemlich verbesserten Visualisierung
des Wandinhaltes führen
würde.
In dem Fall, wo der ursprüngliche
Datensatz zur Visualisierung der Wand verwendet wird, wird die Bildqualität zunehmen,
und zwar mit einer größeren Anzahl
Scheiben, dies zur Verbesserung der räumlichen Auflösung.
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Wenn
das Ergebnis des Blocks 54 positiv ist, werden in dem Block 58 die
jeweiligen inneren Umrisse zu der inneren Fläche der Wand hinzugefügt, und
die jeweiligen Außenumrisse
werden zu einer Außenfläche der
Wand hinzugefügt.
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Daraufhin
werden in dem Block 60 alle Voxel in dem Innenraum des
Umrisses ausgeschlossen und danach werden in dem Block 68 alle
Voxel in dem Außenraum
des Umrisses ausgeschlossen. Dann werden in dem Block 70 alle
Voxel in dem nicht ausgeschlossenen Teil des Objektraums, und folglich in
der Wand, visualisiert. Eine besondere Prozedur dafür ist MIP
oder "Maximum Intensity
Projection". Zum
Schluss endet in dem Block 72 der Prozess.
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Die
nachfolgenden zur Sache gehörigen
Bemerkungen werden zu der oben stehenden Beschreibung der Prozedur
hinzugefügt,
aber diese Bemerkungen stellen dennoch allgemeine und als Beispiel gemeinte
Erläuterungen
und Informationen dar:
- 1. Während der genannte Stand der
Technik von Cline (US Patent 6.058.218) Thresholding als Ausgangsvorgang
anwendet, selektiert die vorliegende Erfindung die Lage des inneren
Umrisses auf Basis der Scheibenstatistiken, wobei diese Prozedur
automatisch sowie genauer ist als die bekannte Prozedur. Ein besonderes
Beispiel ist das Herausfinden der Intensität bei einem Übergang,
wobei ein statistisches Minimum in einem Histogramm auftritt, und
zwar auf Basis eines selektierten Subsatzes von nur Voxeln, wobei
ein derartiges Minimum dann den schrittweisen Übergang zwischen dem Wandmaterial
und dem Inhalt des Innern (meistens Blut). Weiterhin hat es sich herausgestellt,
dass die Anwendung von Fuzzy-Verbundenheits-Grundlagen eine geeignete
praktische Implementierung der vorliegenden Erfindung ist. Sogar
wenn aus irgendeinem Grund eine Lücke, wie das Herleiten von
der Aorta oder einer Herzklappe in dem Umriss auftreten würde, wäre ein Überbrückungsvorgang
zum virtuellen Schließen
der betreffenden Lücke
ein überschaubarer
Vorgang.
- 2. Auf gleiche Weise wird der Außenumriss in der vorliegenden
Erfindung selbständig
ermittelt, während
im Gegensatz dazu in dem Bezugsmaterial der zweite Umriss unmittelbar
von dem zuerst bestimmten Umriss hergeleitet wird, und zwar durch
geometrische Erweiterung desselben. Erweiterung in der vorliegenden
Erfindung ist, insofern dies auftritt, ein späterer Prozedurenschritt nachdem
der Außenumriss
bereits eingestellt worden ist, um beispielsweise eine Umleitung
einzuschließen,
die sich außerhalb
des Herzes selber befindet und der von einer früheren Herzoperation herrührt. Es
sei bemerkt, dass die vorliegende Erfindung viel bessere Ergebnisse
liefert in dem Fall einer schwankenden Dicke der Objektwand. Insbesondere
die dynamische Vorzeichenbestimmung in Kombination mit einem Mindestkostenalgorithmus,
angewandt in der praktischen Implementierung der vorliegenden Erfindung
ist eine geeignete Prozedur um die Außenwand zu erhalten.
- 3. Die allgemeine Prozedur kann wie folgt gekürzt werden.
Zunächst
Start mit 3D Datenstapel des Objektes. Dann Begrenzung auf allgemeines
Volumen mit Objekt. Dann Selektion einer einzigen Scheibe. Dann
Finden der Grauwertverteilung aller Pixel und Feststellung der statistischen
Verteilung der Grauskalenwerte. Dann Trennung der Voxel innerhalb
des inneren Umrisses auf Basis der Verbundenheit und auf Basis der
Tatsache, dass sie ein Teil der statistischen Gruppe von Voxeln
in der Verteilung sind. Für
eine verbesserte Genauigkeit können
die Daten vieler Nachbarscheiben verwendet werden. Dies führt zu dem
inneren Umriss. Eine ähnliche
Annäherung
nimmt eine Reihe von Langachs-Scheiben
statt Kurzachs-Scheiben.
- 4. Der Außenumriss
in einer Scheine wird durch Neuabtastung der Grauskaleninformation
in der Scheibe längs
einer radialen Linie gefunden, die von der Mitte herrührt, wie
von dem Schwerpunkt des Innenumrisses. Danach wird das Vorzeichen der
Grauskalenänderung
außerhalb
des Innenwand detektiert, während
auch die statistischen Grauskalenverteilungsdaten verwendet werden, die
vorher für
den Innenumriss verwendet worden sind. Danach Berechnung der ersten
und der zweiten Abgeleiteten und Feststellung eines Weges mit minimalen
Kosten, wie gebräuchlich
in einem Minimalkosten-Algorithmus effektuiert wird, wonach Optimierung
mit einem Glättungsfilter folgt.
Auch dieses letztere Verfahren zum Feststellen des Außenumrisses
wurde nur als Beispiel präsentiert.
In vielen Fällen
kann eine Null oder eine Fast-Null in der zweiten Abgeleiteten längs der
radialen Linie als ein Außenumrisspunkt
genommen werden.
- 5. Wenn angebracht, soll der Außenumriss um eine räumlich einheitliche
oder nicht einheitliche Erweiterung erweitert werden, damit es ermöglicht wird,
Strukturen einzuschließen,
die als Außerhalb
bekannt sind, aber nur in einem begrenzten Abstand von der Außenfläche, wie
beispielsweise mit einem Umleitungsimplantat in der Nähe der Herzwand.
- 6. Danach werden mehrere spezifische Annäherungen präsentiert, die allein oder in
Kombination als Alternative zu dem Block 70 in 4 angewandt
werden können.
Zunächst
Kombination des inneren und des äußeren Umrisses
zur Visualisierung ausschließlich
einer 3D Wand oder Schale.
- 7. Auf alternative Weise Visualisierung insbesondere der Außenseite
der Wand durch Löschung aller
Voxeldaten, die außerhalb
der Wand liegen und Wiedergabe der restlichen Daten mit einem 3D
Wiedergabeverfahren, das in der medizinischen/biologischen Welt
allgemein bekannt ist. Insbesondere bietet die vorliegende Erfindung eine
Möglichkeit,
die zu untersuchende Außenfläche eines
Objektes dadurch zu betrachten, dass von der Außenseite her auf den Datensatz
geschaut wird. In dem betreffenden Fall der Kardiologie wird dies
die Kranzarterien der Herzwand sichtbar machen, ohne Störung durch
andere Strukturen, wie Fett- oder Muskelgewebe, das weiterhin außerhalb
der Herzwand vorhanden ist. Dieses Merkmal kann mit beispielsweise
CT- und MR-Datensätzen
verwendet werden.
- 8. Auf alternative Weise den Inhalt nur der Wand visualisieren,
und zwar durch Löschung
aller Daten außerhalb
der Außenfläche und
innerhalb der Innenfläche
der Wand mit einer 3D Wiedergabemethode oder mit Projektionsmethoden
wie (MIP ("Maximum
Intensity Projection").
Im Falle einer Herzwand werden dann Kranzarterien sichtbar ohne
Störung
von den inneren Daten, welche die Kammer bilden und von den äußeren Daten,
die andere Arterien und Adern enthalten können die nicht einen Teil des
Herzes selber sind, sowie Knochenstrukturen, Fettgewebe und andere Strukturen,
welche die Sichtbarkeit der Kranzarterien beeinträchtigen
können.
- 9. Auf alternative Weise erweitert die Prozedur nach 3,
Block 70, den Prozess dadurch, dass eine neue Anschaffung
eines Bildes durch eine weitere Messung durchgeführt wird, während insbesondere durch Verwendung
der neu dokumentierten Lage der Wand, gefunden durch oben stehenden
Prozeduren zu noch einer weiteren Optimierung der Erfassung eines
oder mehrerer extra Datensätze,
die optimale Einstellungen der Erfassung präsentieren, wie einer optimalen
Auflösung und/oder
Empfindlichkeit für
das zu untersuchende Objekt. Ein Beispiel wäre, die MR Erfassung dünner Scheiben,
die begrenzt sind, insbesondere zum Decken des Inhaltes der eigentlichen Wand.
Dieses Merkmal kann in MR Bilderfassung angewandt werden oder im
allgemeinen in Bilderfassungsmaschinen, die Scheiben mit unbegrenzter
3D Orientierung heranschaffen können.
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An
sich sind bereits viele Umrissbestimmungsalgorithmen oder Methoden
veröffentlicht
worden, beispielsweise von Rob. J. van der Geest u. a. "Comparison Between
Manual And Semiautomated Analysis of Left Ventricular Volume Parameters
form Short-Axis
MR Images", "J. Computer Assisted
Tomography", 21(5):
756–756
(1997). Diese Veröffentlichung
betrifft die Hough-Transformation, angewandt zum Schätzen der
langen Kammerachse, und weiterhin wahrscheinliche Kriterien zum
Ermitteln des endokardialen Radius und der Herzwanddickem um daraus
den epikardialen Radius zu Schätzen.
Auch der finale Umriss wurde darin durch Anwendung einer Mindestkosten-Umrissdetektion
berechnet.
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Die
Grundlagen der Fuzzy-Verbundenheit und der minimalen Kostenalgorithmen
zum Detektieren der Umrisse von Strukturen in Bilddatensätzen sind
in der Literatur gut dokumentiert.
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Es
sei bemerkt, dass die vorliegende Erfindung auch bei CT angewandt
werden kann und insbesondere auch auf mehreren anderen medizinischen
Gebieten als auf dem Gebiet des Herzes, wie die Kombination von
Schädel-Gehirm-Arterien,
Niere, Darm und andere.
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Obenstehendes
zusammenfassend lässt sich
sagen, die Schritte zum Detektieren der Außenumrissfläche, wobei Voxelintensitäten (Voxelwerte) und
relative Lagen aus Voxel-Subsätzen
kombiniert werden (erste und zweite Ableitung), wobei eine nicht einheitlicher
Raum zwischen einem inneren und einem äußeren Umriss ermöglicht wird,
sind insbesondere:
- 1. Als Samen-Entität wird der
detektierte endokardiale Umriss verwendet. Von diesem Umriss wird ein
polares Modell geschaffen, das von der Schwerpunkt des inneren Umrissen
herrührt.
Danach wird das polare Modell zur Neuabtastung verwendet um neue
Vo xel-Positionen zu erhalten.
- 2. Auf Basis des neu abgetasteten Bildes werden dynamische Vorzeichenbestimmungen
längs jeder
neu abgetasteten Bildlinie bewertet um Inversion der Abgeleiteten
des Grauskalenpegels an der vorausgesetzten Position der Außengrenze zu
korrigieren.
- 3. Aus einer Kombination der ersten und der zweiten Abgeleiteten
und der zum Herleiten der endokardialen Grenze verwendeten statistischen
Information wird ein Kostenbild hergeleitet.
- 4. Zum Schluss wird ein Weg durch dieses Kostenbild gesucht
und danach optimiert um einen geschlossenen Umriss zu finden.
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Für detaillierte
Information über
die Bildverarbeitungsschritte, siehe beispielsweise Milan Sonka u.
a.: "Image Processing,
Analysis and Machine Vision",
Chapman & Hall
(1995), ISBN 0-412-45570-6, insbesondere Abschnitt 5.2 "Edge Based Segmentation" und insbesondere
Absatz 5.2.4, wobei die Seiten 136 bis 149 die Herleitung von Kostenmatrizen und
nachfolgende Umrissdetektion auf Basis eines "Minimum Cost Algorithm" beschreiben.
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Die
vorliegende Erfindung ist oben stehend anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele
beschrieben worden. Dem Fachmann dürfte es aber einleuchten, dass
im Rahmen der beiliegenden Patentansprüche viele Modifikationen und Änderungen
möglich
sind. Folglich sollen die Ausführungsformen
als illustrativ und Ausführungsformen
anders als die in den Ansprüchen
genannt, sollen nicht als die Erfindung begrenzend betrachtet werden.