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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur selektiven Darstellung mit
einem bildgebenden medizintechnischen Diagnosegerät gewonnener
Daten sowie eine zur Durchführung
des Verfahrens geeignete Vorrichtung.
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Mit
medizintechnischen Diagnosegeräten wie
Röntgen-Computertomographen
oder Magnetresonanzgeräten
sind dreidimensionale Darstellungen eines untersuchten Gewebes erzeugbar
sowie datentechnisch bearbeitbar. Beispielsweise ist es möglich, innerhalb
eines dreidimensionalen Modells eines Objektes einen Ansichtspfad
zu erzeugen, wie prinzipiell aus der
US 5,611,025 A bekannt. Hierzu werden Abbildungsinformationen
in einzelne Strukturen segmentiert oder gegliedert, wobei aus Volumendaten
Oberflächenmodelle
erzeugt werden können.
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Die
Auswertung verschiedener Strukturen wie beispielsweise Verzweigungen
und Einschnürungen
von Blutgefäßen ist
beschrieben in der Veröffentlichung
von Puig, A.; Tost, D.; Navazo, I.: "An interactive cerebral blood vessel
exploration system";
Proceedings of the 8th IEEE Visualisation '97 Conference; 19–24 Oct.
1997; Pages 443–446.
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Die
Auswertung von geometrischen Strukturen in den Atemwegen ist Gegenstand
der Veröffentlichung
von Perchet, D.; Fetita, C.; Prêteux,
F.: "Advanced navigation
tools for virtual bronchoscopy"; Image
Processing: Algorithms and Systems III; Proceedings of the SPIE;
Vol. 5298, pp. 147–158;
May 2004. Hierbei werden unter anderem Zentrallinien in Hohlräumen bestimmt.
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Geometrische
Strukturen, welche Zentrallinien aufweisen, werden auch behandelt
in der Veröffentlichung
von Niblack, C.W.; Capson, D.W.; Gibbons, P.B.: "Generating skeletons and centerlines from
the medial axis transformation";
Proceedings of the 10th International Conference
on Pattern Recognition, 1990; 16–21 June 1990; Pages 881–885, Vol. 1.
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Bei
der Verarbeitung dreidimensionaler Bilddaten ist das gesamte betrachtete
Volumen in einzelne Volumenelemente, auch als Voxel bezeichnet,
unterteilbar. In bildgebenden Verfahren in der Medizintechnik wird
typischerweise jedem Voxel ein Grauwert zugeordnet, der physikalische
Eigenschaften, etwa Absorptionseigenschaften, des untersuchten Gewebes
angibt. Bei der Auswertung dreidimensionaler diagnostischer Bilddaten
kann es gewünscht sein,
lediglich bestimmte Arten von Gewebe sichtbar zu machen, so dass
beispielsweise Muskelgewebe in einer dreidimensionalen Ansicht dargestellt
wird, während
Knochen ausgeblendet werden. Um ein bestimmtes Gewebe für eine Schnittdarstellung
oder eine dreidimensionale Darstellung aus einem umfangreicheren
Datensatz zu selektieren, können
aus dem Datensatz ausschließlich
solche Voxel ausgewählt
werden, deren Grauwerte innerhalb eines vorgegebenen Intervalls
liegen. Auf diese Weise ist jedoch nicht in jedem Fall eine saubere
Trennung zwischen einem darzustellenden und einem nicht darzustellenden
Gewebe möglich.
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Der
Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, mittels eines medizintechnischen
Gerätes
gewonnene diagnostische Bilddaten in besonders effektiver Weise
selektiv darzustellen.
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Diese
Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch
ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie durch eine
zur Durchführung
dieses Verfahrens geeignete Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs
14. Im Folgenden im Zusammenhang mit dem Verfahren erläuterte Ausgestaltungen und
Vorteile gelten sinngemäß auch für die Vorrichtung
und umgekehrt.
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In
einem bildgebenden medizintechnischen Verfahren wie Computertomographie
oder Magnetresonanztomographie werden dreidimensionale Bildinformationen
gewonnen. Das untersuchte Volumen ist in eine Mehrzahl an Voxeln
eingeteilt, wobei nicht notwendigerweise kartesische Koordinaten
verwendet werden und die einzelnen Voxel nicht zwingend gleichartig
sind. Jedem Voxel wird mittels des bildgebenden Verfahrens ein Messwert,
beispielsweise als Grauwert bezeichnet, zugeordnet. Der Begriff
Messwert ist in diesem Zusammenhang nicht dahingehend zu verstehen,
dass der betreffende Wert unmittelbar durch eine Messung gewonnen
wurde. Vielmehr kann es sich um einen Wert handeln, der, basierend
auf einer mit einem medizintechnischen Gerät durchgeführten Datenerfassung, mit Hilfe
beliebiger Rechenoperationen ermittelt wurde. Ebenso ist es möglich, den
sogenannten Messwert aus einer Mehrzahl an Einzelmessungen, welche
unter Nutzung verschiedenartiger Diagnosegeräte durchführbar sind, zu ermitteln.
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Aus
den Voxeln wird zunächst
eine Teilmenge selektiert, für
die die Messwerte bestimmten Bedingungen genügen, insbesondere oberhalb
oder unterhalb eines Mindestwertes beziehungsweise eines Maximalwertes
liegen. Damit wird bereits eine grobe Unterteilung in darzustellendes
und nicht darzustellendes Gewebe vorgenommen.
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Weiter
werden innerhalb der Teilmenge an selektierten Voxeln automatisch
Volumenbereiche identifiziert, die durch zusammenhängende,
das heißt
aneinander grenzende Voxel, für
die die zuvor angewandte Selektionsbedingung erfüllt ist, gebildet werden. Ist
lediglich ein einziger derartiger Volumenbereich innerhalb der dreidimensionalen
Bilddaten vorhanden, so kann davon ausgegangen werden, dass die
für diagnostische
Zwecke relevanten Bildinformationen innerhalb dieses Volumenbereiches
zu finden sind. Ebenso ist es jedoch auch möglich, dass mehrere inselartige,
in sich jeweils zusammenhängende
Volumenbereiche innerhalb der selektierten Teilmenge an Voxeln identifiziert
werden.
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Unabhängig davon,
wie viele Volumenbereiche innerhalb des untersuchten Gesamtvolumens identifiziert
wurden, wird die Oberfläche
dieses Volumenbereiches beziehungsweise dieser Volumenbereiche bestimmt.
Als Voxel, das sich an der Oberfläche eines zusammenhängenden
Volumenbereichs befindet, wird im Allgemeinen ein Voxel betrachtet, für das die
Selektionsbedingung erfüllt
ist, und welches zugleich sowohl an weitere Voxel, für die diese Bedingung
erfüllt
ist, als auch an Voxel, für
die diese Bedingung nicht erfüllt
ist, grenzt. Somit handelt es sich bei der sogenannten Oberfläche des
zusammenhängenden
Volumenbereichs allgemein um eine Ober- oder Grenzfläche, wobei
im Weiteren hierfür der
Begriff Oberfläche
verwendet wird. Bei der Bestimmung der Oberfläche können auch Glättungsfunktionen
vorgenommen werden, beispielsweise derart, dass ein Voxel, welches
lediglich an ein einziges Voxel außerhalb des zusammenhängenden
Volumenbereiches, ansonsten aber ausschließlich an Voxel, die dem Volumenbereich
zuzurechnen sind, grenzt, nicht als Voxel an der Oberfläche des
zusammenhängenden
Volumenbereiches gilt.
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Im
nächsten
Schritt werden die Abstände, die
innerhalb des zusammenhängenden
Volumenbereiches angeordnete Voxel von der Oberfläche haben,
ermittelt. Anschließend
werden aus mehreren Voxeln zusammengesetzte Teilvolumina im zusammenhängenden
Volumenbereich automatisch identifiziert, wobei ein Teilvolumen
dann als solches bezeichnet wird, wenn es einen sogenannten zentralen Voxel
umfasst, dessen Abstand zur Oberfläche des zusammenhängenden
Volumenbereiches ein lokales Maximum bildet. Mit anderen Worten:
Ist ein Voxel ausschließlich
von Voxeln umgeben, die einen geringeren Abstand zur Oberfläche haben,
so ist dieser Voxel der zentrale Voxel eines Teilvolumens des zusammenhängenden
Volumens.
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Beispielsweise
stellt eine Verdickung eines strangförmigen Körpers ein Teilvolumen im hier
verwendeten Sinn dar. In geometrischen Extremfällen ist es auch denkbar, dass
mehrere Voxel innerhalb eines Teilvolumens den gleichen, innerhalb
dieses Volumens maximalen Abstand zur Oberfläche haben. In einem solchen
Fall muss eindeutig bestimmt werden, welcher der Voxel als zentraler
Voxel gelten soll. In einem einfachen Fall ist dies beispielsweise
möglich, indem
eine Raumrichtung ausgezeichnet ist, und derjenige der Voxel mit
gleichem Abstand zur Oberfläche
als zentraler Voxel gewählt
wird, der in der ausgezeichneten Raumrichtung den anderen Voxeln vorgelagert
ist oder eine sonstige festgelegte Relation zu den übrigen Voxeln
mit gleichem Abstand zur Oberfläche
erfüllt.
Alternativ ist es auch möglich,
in Fällen,
in denen zunächst
mehrere Voxel als zentrale Voxel eines Teilvolumens in Betracht
kommen, nicht nur diese Voxel selbst, sondern auch die Abstände der
diese Voxel umgebenden Nachbarvoxel von der Oberfläche zu betrachten.
Beispielsweise kann für
jeden als zentraler Voxel in Frage kommenden Voxel ein Wert gebildet
werden, der die Summe der Abstände
der an diesen Voxel grenzenden Nachbarvoxel von der Oberfläche angibt.
Derjenige Voxel, für den
dieser Wert maximal ist, wird als einziger zentraler Voxel des Teilvolumens
angenommen.
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In
einem zusammenhängenden
Volumenbereich können
mehrere Teilvolumina, die jeweils einen zentralen Voxel aufweisen,
identifizierbar sein. Ebenso ist jedoch auch die Möglichkeit
gegeben, dass sich in dem zusammenhängenden Volumenbereich lediglich
ein einziger Voxel befindet, dessen Abstand zur Oberfläche ein
lokales Maximum darstellt. In diesem Fall ist der zusammenhängende Volumenbereich
zugleich ein Teilvolumen im beschriebenen Sinn. Im Weiteren wird
angenommen, dass mindestens ein zusammenhängender Volumenbereich mehrere
Teilvolumina aufweist.
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In
einem weiteren Schritt wird bestimmt, an welcher Stelle innerhalb
des zusammenhängenden Volumenbereiches
identifizierte Teilvolumina aneinander grenzen. Die Grenze zwischen
zwei jeweils einen zentralen Voxel aufweisenden Teilvolumina bildet
eine Einschnürung
im zusammenhängenden
Volumenbereich. Anschaulich ist eine Einschnürung gegeben, wenn um diese
ein Band gelegt werden kann, welches auf der Oberfläche des
zusammenhängenden
Volumenbereiches nicht verschiebbar ist. Innerhalb der eine Trennfläche zwischen
benachbarten Teilvolumina bildenden Einschnürung existiert ein mittiger
Voxel als zentraler Trennungspunkt, der von einem geschlossenen
Ring an Voxeln umgeben ist, die einen geringeren Abstand zur Oberfläche haben und
zugleich an zwei Voxel grenzt, die auf entgegengesetzten Seiten
einer tangential an der Trennfläche anliegenden
Ebene angeordnet sind und einen größeren Abstand als der mittige
Voxel zur Oberfläche haben.
Die Einschnürung
zwischen den benachbarten Teilvolumina ist somit bestimmbar, ohne
die zentralen Voxel der beiden Teilvolumina zu kennen. Bei der weiteren
Verarbeitung der Bildinformationen, das heißt der den einzelnen Voxeln
zugeordneten Messwerte, spielt die mindestens eine Einschnürung eine wesentliche
Rolle.
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Die
mittels des bildgebenden medizintechnischen Verfahrens gewonnenen
dreidimensionalen Bildinformationen werden in mehrere Teildatenmengen
aufgeteilt, nämlich
in mindestens eine darzustellende Teildatenmenge und mindestens
eine nicht dar zustellende Teildatenmenge. Als darzustellende Teildatenmenge
wird im Allgemeinen eine Bildinformation verstanden, die mittels
eines Ausgabegerätes wie
eines Bildschirms oder eines Druckers sichtbar gemacht wird. Im
Weiteren wird der Begriff darzustellende Teildatenmenge unabhängig davon
verwendet, ob die entsprechenden Daten tatsächlich zur Anzeige, zur Speicherung
oder zur Weiterverarbeitung vorgesehen sind. Analoges gilt für die sogenannte
nicht darzustellende Teildatenmenge.
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Eine
erste Unterteilung in darzustellende und nicht darzustellende Bildinformationen
ist bereits durch die oben beschriebene Selektion einer Teilmenge
der Voxel gegeben. Bei dieser Selektion wird jedoch unabhängig von
der Geometrie der in dem bildgebenden medizintechnischen Verfahren
erfassten Strukturen lediglich ein Vergleich zwischen den den einzelnen
Voxeln zugeordneten Messwerten und einem oder mehreren Grenzwerten
vorgenommen. Ein Grenzwert, welcher maßgebend dafür ist, ob ein Voxel der selektierten
Teilmenge zugeordnet wird, kann programmtechnisch, insbesondere
variabel, vorgegeben sein. Prinzipiell ist es auch möglich, Grenzwerte,
anhand derer entschieden wird, ob ein Messwert bei der weiteren
Bildverarbeitung berücksichtigt
oder verworfen wird, hardwaretechnisch zu implementieren.
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Im
grundsätzlichen
Unterschied zur Selektierung einer Teilmenge der Voxel mittels eines
oder mehrerer Grenzwerte wird in einem späteren Schritt des Bildverarbeitungsverfahrens
die Geometrie des untersuchten Objektes, nämlich die Gestalt des innerhalb
der selektierten Teilmenge der Voxel identifizierten zusammenhängenden
Volumenbereiches, berücksichtigt.
Eine automatische Abgrenzung zwischen einer darzustellenden und
einer nicht darzustellenden Teildatenmenge wird an einer Einschnürung innerhalb
eines zusammenhängenden
Volumenbereiches vorgenommen. Somit wird mindestens ein einen zentralen
Voxel umfassendes Teilvolumen des zusammenhängenden Volumenbereiches einer
darzustellenden Teildatenmenge zugeordnet, während ein anderes Teilvolumen,
welches ebenfalls einen zentralen Voxel umfasst, einer nicht darzustellenden
Teildatenmenge zugeordnet wird. Diese Zuordnung verschiedener aneinander
grenzender Teilvolumina zu verschiedenen Teildatenmengen kann selbst
dann automatisch erfolgen, wenn die zentralen Voxel der unterschiedlichen
Teilvolumina nicht identifiziert sind. Bei der automatischen Zuordnung
der Teilvolumina des selben zusammenhängenden Volumenbereiches zu
verschiedenen Teildatenmengen können
insbesondere die Dimensionierungen der Teilvolumina sowie der Einschnürung oder
Einschnürungen
als Aufteilungskriterium herangezogen werden.
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Bei
der Durchführung
des Bildverarbeitungsverfahrens werden vorzugsweise einzelne oder
mehrere der im Folgenden erläuterten
Größen bestimmt und
bei der Zuordnung von Bildinformationen zu verschiedenen Teildatenmengen
berücksichtigt:
Die
Größe einer
Einschnürung
ist definiert als der Radius der größten Kugel, welche innerhalb
der Einschnürung
positionierbar ist. Die Größe eines
Teilvolumens, insbesondere eines an eine Einschnürung grenzenden Teilvolumens,
ist definiert als der Radius der größten Kugel, welche innerhalb
des Teilvolumens positionierbar ist. Ausgehend von diesen Definitionen
wird als Tiefe einer Einschnürung
die Differenz zwischen dem Minimum der Größen der an die Einschnürung grenzenden
Teilvolumina und der Größe der Einschnürung bezeichnet.
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In ähnlicher
Weise sind die quadratische Größe einer
Einschnürung
sowie eines Teilvolumens definiert: Als quadratische Größe einer
Einschnürung gilt
das Quadrat des Radius der größten Kugel,
welche innerhalb der Einschnürung
positionierbar ist, während
die quadratische Größe eines
Teilvolumens definiert ist als das Quadrat des Radius der größten Kugel,
welche innerhalb des jeweiligen Teilvolumens positionierbar ist.
Hieraus ist die quadratische Tiefe einer Einschnürung ableitbar, definiert als
die Differenz zwischen dem Minimum der quadratischen Größen der
an der Einschnürung
aneinander grenzenden Teilvolumina und der quadratischen Größe der Einschnürung.
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Weist
eine selektierte Teilmenge der Voxel einschließlich zugeordneter Messwerte
mehrere Einschnürungen,
aufgeteilt auf einen oder mehrere zusammenhängende Volumenbereiche, auf,
so werden die verschiedenen Teilvolumina vorzugsweise gemäß einstellbarer
Kriterien automatisch verschiedenen Teildatenmengen zugeordnet.
In bevorzugter Ausgestaltung sind insbesondere absolute und/oder relative
Dimensionierungen von Teilvolumina und Einschnürungen betreffende Bedingungen
festlegbar, die ausschlaggebend dafür sind, ob aneinander grenzende
Teilvolumina derselben Teildatenmenge zugeordnet werden. Vorzugsweise
ist eine minimale Tiefe und/oder eine minimale quadratische Tiefe
einer Einschnürung
einstellbar, die gegeben sein muss, um die an die Einschnürung grenzenden
Teilvolumina verschiedenen Teildatenmengen zuzuordnen.
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In
bevorzugter Ausgestaltung hat der Bediener des Bildverarbeitungssystems
die Möglichkeit, ein
Teilvolumen auszuwählen
und die Zuordnung dieses Teilvolumens und/oder mindestens eines
weiteren Teilvolumens, welches an das ausgewählte Teilvolumen grenzt, zu
einer Teildatenmenge zu ändern. Damit
kann der Benutzer beispielsweise ein an ein dargestelltes Teilvolumen
grenzendes Detail einer dreidimensionalen Darstellung zusätzlich in
diese Darstellung aufnehmen oder aus dieser ausblenden. Dem Benutzer,
der mittels eines Eingabegerätes, beispielsweise
einer Computermaus, ein Teilvolumen auswählt, welches an einer oder
mehreren Einschnürungen
an mindestens ein weiteres Teilvolumen grenzt, wird ein Auswahlmenü angeboten,
das insbesondere die Heraufsetzung oder Herabsetzung des Detaillierungsgrades
der Darstellung ermöglicht.
Die Abgrenzung zwischen benachbarten, wahlweise darzustellenden
oder nicht darzustellenden Teilvolumina ist stets durch Einschnürungen eines
zusammenhängenden
Volumenbereichs gegeben, wobei die Lage der Einschnürungen automatisch
ermittelt wird.
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Auch
ohne Auswahl eines Teilvolumens hat der Benutzer die Möglichkeit,
zu bestimmen, ab welcher minimalen Größe oder minimalen quadratischen Größe ein Teilvolumen,
insbesondere ein Teilvolumen, welches an einer Einschnürung an
ein weiteres Teilvolumen grenzt, darzustellen ist.
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Das
im bildgebenden medizintechnischen Verfahren untersuchte Volumen
ist im einfachsten Fall in quaderförmige Voxel unterteilt. In
diesem Fall ist ein Voxel von 26 weiteren Voxeln umgeben. Nach einer
besonders bevorzugten Ausführungsform
wird eine tetraedrische Volumenaufteilung vorgenommen, wobei ein
Voxel von 14 weiteren Voxeln umgeben ist.
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Kurz
gefasst wird bei der Verarbeitung der diagnostischen Bilddaten folgendermaßen vorgegangen:
Um Elementargebiete geeignet zu vereinigen, wird zuerst von mehreren
Einschnürungen
automatisch diejenige mit der kleinsten Tiefe gewählt. Die durch
diese Einschnürung
getrennten Elementargebiete werden vereinigt, wobei alle Voxel des
kleineren Elementargebietes dem größeren Elementargebiet zugeordnet
werden. Das kleinere Elementargebiet entfällt damit als eigenständiges Gebiet.
Ebenso wird die Einschnürung
im weiteren Verlauf der Bearbeitung nicht mehr als Einschnürung betrachtet,
womit sie im Sinne der automatischen Bilderkennung und -verarbeitung
entfällt.
Von den verbleibenden Einschnürungen
wird im folgenden, ebenfalls automatisch durchgeführten Schritt
wiederum diejenige mit der kleinsten Tiefe gewählt und die benachbarten Elementargebiete
auf die beschriebene Weise vereinigt. An Stelle der Tiefe kann bei
den einzelnen Bearbeitungsschritten auch die quadratische Tiefe
oder eine auf andere Weise definierte Tiefe einer Einschnürung treten.
Mit dem Verfahren wird in jedem Fall fortgefahren, bis alle verbliebenen
Einschnürungen
tiefer als ein vorzugsweise einstellbarer Grenzwert sind. Damit
erhält
man eine sinnvolle Zerlegung eines Objektes in Gebiete, beispielsweise
im Fall eines Bloodpools eines Bilddatensatzes eine Zerlegung in
Herzgefäße.
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Das
beschriebene automatische Verfahren ist geeignet, um aus einer extrem
feinen Unterteilung von elementaren Volumenbereichen, beispielsweise mit
bis zu 100.000 Bereichen, eine deutlich weniger feine Unterteilung,
beispielsweise mit bis zu 20 Bereichen, zu erzeugen. Schritt für Schritt
werden jeweils benachbarte Gebiete bis zu einem Schwellwert vereinigt,
wobei der Benutzer noch keine Auswahl treffen muss. Eine Auswahl
durch den Benutzer ist erst anschließend aus der weniger feinen
Unterteilung vorgesehen. In vielen Anwendungsfällen ergibt sich eine korrekte
Segmentierung bereits, wenn der Benutzer ein einziges Elementargebiet
auswählt,
wobei dieses Elementargebiet durch automatische Zusammenlegung mehrerer
aneinander grenzender Elementargebiete gebildet wurde. Bei Bedarf
kann der Benutzer auch weitergehenden Einfluss auf die Bearbeitung der
Elemtargebiete nehmen, beispielsweise den gesamten Vorgang der Vereinigung
von Elementargebieten unter Verwendung geänderter Bildverarbeitungsparameter
neu starten.
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Das
erfindungsgemäße Bildverarbeitungsverfahren
und -system ist besondere in Anwendungsfällen vorteilhaft, in denen
entweder Gefäße, insbesondere
Herzgefäße, untersucht
werden oder gezielt Gefäße aus einer
dreidimensionalen Darstellung ausgeblendet werden sollen. In beiden
Fällen
ist durch die Zerlegung der Bilddaten an Einschnürungen eine besonders sinnvolle
Aufteilungsmöglichkeit in
darzustellende Bildinformationen einerseits und nicht darzustellende
Bildinformationen andererseits gegeben.
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Nachfolgend
wird ein Ausführungsbeispiel der
Erfindung anhand einer Zeichnung näher erläutert. Hierin zeigen:
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1 ein
vereinfachtes Schema eines Verfahrens zur Verarbeitung diagnostischer
Bilddaten,
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2 eine
Schnittdarstellung eines zusammenhängenden Volumenbereiches mit
einer Einschnürung,
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3 einen
Querschnitt eines in mehrere Teilvolumina gegliederten zusammenhängenden
Volumenbereiches,
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4, 5 in
perspektivischen Ansichten einen linken Herzvorhof,
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6 ein
detaillierteres Schema des Verfahrens zur Verarbeitung diagnostischer
Bilddaten, und
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7 in
einer symbolisierten Darstellung ein System zur Gewinnung und Verarbeitung
diagnostischer Bilddaten.
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Im
Ausführungsbeispiel
wird von der Untersuchung des linken Atriums eines Patienten mittels Computertomographie
(CT) oder Magnetresonanz (MR) ausgegangen. Allgemein wird das medizintechnische
Diagnosegerät,
welches auch als C-Arm-Gerät
ausgebildet sein kann, als Modalität bezeichnet.
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In 1 sind
wesentliche Schritte der Verarbeitung der mit der Modalität gewonnenen
Bilddaten in einem Flussdiagramm vereinfacht dargestellt. Die Modalität liefert
Rohdaten D1, die auch als Eingangsbild bezeichnet werden. Das Ziel
der mit der Modalität
durchgeführten
Untersuchung ist beispielsweise eine Ermittlung von Größen wie
Volumen, Durchmesser oder Durchmesserverhältnissen an einem Herzgefäß, das heißt eine
medizinische Messung. Die Rohdaten D1 beinhalten dreidimensional
aufgelöste Grauwerte,
wobei eine leere Struktur einen niedrigen Grauwert und dichte Struktur
einen hohen Grauwert hat. Je höher
der Grauwert ist, desto heller wird die entsprechende Struktur dargestellt.
Um das Innere von Blutgefäßen klarer
von umgebenden Strukturen abzuheben, kann das Blut in an sich bekannter
Weise mit einem Kontrastmittel angereichert werden. Das Eingangsbild
D1 ist in unbearbeiteter Form noch nicht zur Durchführung der
medizinischen Messung geeignet.
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Aus
den Rohdaten D1 werden durch Anwendung einstellbarer Grenzwerte
segmentierte Daten D2 gewonnen. Dieser Vorgang, mit welchem alle
Teile des mit der Modalität
aufgenommenen Bildes ausgeblendet werden, deren Grauwert außerhalb
eines relevanten Bereiches liegt, wird auch als Extraktion bezeichnet.
Die segmentierten Daten D2 stellen den sogenannten Bloodpool dar
und können
auch Strukturen wie Knochen umfassen, die nicht dargestellt werden
sollen, deren Grauwert jedoch innerhalb des für die Segmentierung gewählten Bereiches
liegt.
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Aus
den segmentierten Daten D2 werden durch eine nachstehend noch näher erläuterte Zerlegung,
die insbesondere Einschnürungen
in den aufgenommenen Strukturen berücksichtigt, gegliederte Daten
D3 gewonnen. Das in dem diagnostischen Verfahren untersuchte Volumen
wird in einzelne, in sich jeweils zusammenhängende Volumenbereiche gegliedert,
wobei anhand geometrischer Merkmale automatisch entschieden wird,
welcher Teil der aufgenommenen Strukturen dargestellt wird, um die
medizinische Messung zu ermöglichen.
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Schließlich werden
die gegliederten Daten D3 beziehungsweise derjenige Teil der gegliederten Daten
D3, der zur Darstellung vorgesehen ist, zu bearbeiteten Daten D4
zusammengefasst. Der Benutzer hat die Möglichkeit auf die Bearbeitung
der Daten Einfluss zu nehmen, wie durch eine gestrichelte, von den
bearbeiteten Daten D4 zu den gegliederten Daten D3 zurück führende Linie
angedeutet ist. Die bearbeiteten, eventuell durch den Benutzer nachbearbeiteten
Daten D4 umfassen praktisch ausschließlich die relevanten Strukturen
und ermöglichen
die Vornahme der medizinischen Messung.
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In 3 ist
schematisch ein Schnitt aus einem mit der Modalität untersuchten
Volumen dargestellt. Das Volumen ist unterteilt in einzelne Voxel
V, die in der symbolisierten Darstellung mit einem quadratischen
Querschnitt erkennbar sind, tatsächlich
jedoch vorzugsweise durch eine tetraedrische Raumaufteilung, das
heißt
eine Tetrahedrisierung, gebildet sind. Ein solcher Voxel V ist von
genau 14 weiteren Voxeln umgeben. In 3 stellen
die Voxel V, in welche keine Zahl eingetragen ist, leeren Raum oder
Volumen dar, in welchem der allgemein als Messwert bezeichnete Grauwert
unterhalb eines einstellbaren Schwellwertes liegt. Die übrigen,
insgesamt einen zusammenhängenden
Volumenbereich 1 bildenden Voxel V symbolisieren das mit
der Modalität
untersuchte Gewebe, beispielsweise ein Herzgefäß. Die in die Voxel V eingetragenen
Zahlen geben jeweils den quadratischen Abstand des betreffenden
Voxels V von der mit dem Bezugszeichen 2 gekennzeichneten Oberfläche des
zusammenhängenden
Volumenbereichs 1 an.
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Voxel
V, deren kleinster Abstand zur Oberfläche 2 ein lokales
Maximum M darstellt, sind in 3 eingekreist
dargestellt. Beim Abstand eines Voxels V von der Oberfläche 2 handelt
es sich um den euklidischen Abstand oder eine Approximation des
euklidischen Abstands. Alternativ kann auch eine andere Abstandsdefinition
verwendet werden. Insgesamt weist der sichtbare Ausschnitt des zusammenhängenden
Volumenbereichs 1 fünf
lokale Maxima M auf. Jedes dieser Maxima M bildet den Mittelpunkt
eines auch als Elementargebiet bezeichneten Teilvolumens 3 innerhalb
des zusammenhängenden
Volumenbereichs 1. Das Maximum M in einem Elementargebiet 3 kann
als Mittelpunkt einer Kugel angesehen werden, die in diesem Elementargebiet 3 angeordnet
und deren Radius maximal ist. Der Radius dieser Kugel wird als Größe des Elementargebietes 3 bezeichnet.
Analog bezeichnet das Quadrat des Radius die quadratische Größe des Elementargebietes 3.
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Jeder
Voxel V, der ein lokales Maximum M im zusammenhängenden Volumenbereich 1,
das heißt den
Mittelpunkt eines Elementargebietes 3, bildet, ist von
Voxeln V umgeben, die einen geringeren Abstand zur Oberfläche 2 haben.
Solche Voxel V bilden somit aufsteigende Ketten, die am lokalen
Maximum M enden. Jeder Voxel V innerhalb der Kette ist dem Elementargebiet 3 zuzurechnen.
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Zwischen
zwei benachbarten Elementargebieten 3 im selben zusammenhängenden
Volumenbereich 1 ist eine Einschnürung 4 gebildet. Die
in der Einschnürung 4 liegenden
Voxel V beschreiben eine Schnittfläche als Grenze zwischen den
beiden Elementargebieten 3. Ein mittig in der Schnittfläche angeordneter
Voxel V, als Sattelpunkt S bezeichnet, ist in 2 durch
eine quadratische Umrandung gekennzeichnet. Jeder Sattelpunkt S
ist von einem Ring an Voxeln V umgeben, die einen geringeren Abstand zur
Oberfläche 2 haben.
Weiter existieren mindestens zwei an den Sattelpunkt S grenzende
Voxel V, die einen größeren Abstand
als der Sattelpunkt S von der Oberfläche 2 haben und durch
den Ring voneinander getrennt sind.
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Diese
zwei Voxel V gehören
verschiedenen Elementargebieten 3 an. Um die Einschnürung 4 auf die
beschriebene Weise zu identifizieren, ist jedoch keine Kenntnis
der Elementargebiete 3, insbesondere keine Identifikation
deren lokaler Maxima M, erforderlich. Als Größe der Einschnürung 4 wird
der Radius der größten Kugel
definiert, die sich durch die Einschnürung 4 schieben lässt. Die
quadratische Größe der Einschnürung 4 ist
in analoger Weise das Quadrat des Radius dieser Kugel.
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Basierend
auf den Definitionen der Größe und der
quadratischen Größe des Teilvolumens 3 sowie
der Einschnürung 4 ist
die Tiefe der Einschnürung 4 definiert
als die Differenz zwischen der Größe des kleineren der an die
Einschnürung 4 grenzenden Teilvolumina 3 und
der Größe der Einschnürung 4. Setzt
man jeweils die quadratischen Größen ein,
gelangt man zur quadratischen Tiefe der Einschnürung 4.
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Die
Einschnürungen 4,
welche der zusammenhängende
Volumenbereich 1, insbesondere in Form von Verengungen
eines Blutgefäßes (s. 2), aufweist,
werden automatisch nach ihrer Tiefe geordnet. Die an die Einschnürung 4 grenzenden
Elementargebiete 3 können
datentechnisch entweder gleich oder unterschiedlich behandelt werden.
Unter einer gleichen datentech nischen Behandlung wird in diesem
Zusammenhang verstanden, dass die zu beiden Elementargebieten 3 gehörenden Daten
derart logisch verknüpft
gespeichert werden, dass entweder beide Elementargebiete 3 zusammen
oder keines dieser Elementargebiete 3 dargestellt werden.
Umgekehrt bedeutet eine unterschiedliche datentechnische Behandlung
zweier Elementargebiete 3, dass es möglich ist, eines dieser Elementargebiete 3,
das heißt
die zugehörigen
Grauwerte, anzuzeigen, während
das zweite Elementargebiet 3 ausgeblendet ist.
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Bei
der automatisch oder mit Einflussnahme durch den Benutzer zu treffenden
Entscheidung über die
datentechnische Behandlung aneinander grenzender Elementargebiete 3 spielt
die Tiefe oder die quadratische Tiefe der Einschnürung 4 zwischen
diesen Elementargebieten 3 eine maßgebliche Rolle. Vorzugsweise
ist eine minimale Tiefe und/oder eine minimale quadratische Tiefe
einstellbar, die eine Einschnürung 4 aufweisen
muss, um die an diese grenzenden Elementargebiete 3 im
oben erläuterten
Sinn datentechnisch unterschiedlich zu behandeln.
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Ist
die minimale Tiefe oder die minimale quadratische Tiefe einer Einschnürung 4 geringer
als der betreffende Grenzwert, so werden die an die Einschnürung 4 grenzenden
Elementargebiete 3 zusammengefasst, wobei sich mit diesem
Schritt in der Regel auch die Tiefen sowie quadratischen Tiefen
weiterer Einschnürungen 4 ändern. Die
Zusammenfassung von Elementargebieten 3 kann benutzergesteuert
oder automatisch fortgeführt
werden. Unabhängig hiervon
ist es auch möglich,
isolierte Elementargebiete 3, deren Größe oder quadratische Größe unterhalb
eines vorzugsweise einstellbaren Grenzwertes liegt, automatisch
oder benutzergesteuert auszublenden. In ähnlicher Weise kann ein Elementargebiet 3,
das Teil eines zusammenhängenden
Volumenbereiches 1 ist, insbesondere ein Elementargebiet 3,
welches lediglich an einer einzigen Einschnürung 4 an einen zusammenhängenden
Volumenbereich 1 angebunden ist, automatisch ausgeblendet werden,
sofern die Größe oder
quadra tische Größe des Elementargebietes 3 einen
einstellbaren Schwellwert nicht übersteigt.
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Ein
ursprünglich
zusammenhängender
Volumenbereich 1 kann auf diese Weise in mehrere Volumenbereiche
zerfallen. Auch für
diesen Fall ist vorzugsweise der Ablauf einer automatisierten weiteren Bildverarbeitung
festgelegt. Beispielsweise wird der kleinere der verbleibenden Volumenbereiche,
welcher etwa ein kleineres Blutgefäß zeigt, automatisch aus der
Darstellung entfernt. Der Benutzer hat jederzeit die Möglichkeit,
eine solche Entfernung eines Details aus einer dreidimensionalen
Struktur rückgängig zu
machen. Ebenso ist die Möglichkeit
gegeben, ein Elementargebiet 3 oder einen zusammenhängenden
Volumenbereich 1 zu markieren, um ihn datentechnisch in
einer bestimmten Weise zu verarbeiten.
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Beispielsweise
bietet das Bildverarbeitungssystem die Möglichkeit, festzulegen, dass
zwei voneinander beabstandete Volumenbereiche stets wie ein zusammenhängender
Volumenbereich 1 behandelt werden, also entweder zusammen
dargestellt oder zusammen ausgeblendet werden. Des Weiteren ist
die Möglichkeit
vorgesehen, zunächst
ein Elementargebiet 3 oder einen zusammenhängenden
Volumenbereich 1 auszuwählen,
um in einem oder mehreren weiteren Schritten gezielt an dieses Gebiet
beziehungsweise an diesen Bereich grenzende Elementargebiete 3 zur
Darstellung hinzuzufügen
oder aus dieser auszublenden.
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Die 4 und 5 zeigen
ein Beispiel einer Bildverarbeitung in verschiedenen Bearbeitungsstadien.
Sichtbar ist jeweils ein linker Herzvorhof 5. Während in 4 zahlreiche
mit dem Atrium 5 verbundene Blutgefäße zu erkennen sind, sind in 5 einige
dieser Blutgefäße, nämlich solche
mit besonders geringem Durchmesser, die für die durchzuführende medizinische
Messung ohne Belang sind, ausgeblendet. Die Grenzen zwischen in
der Darstellung sichtbaren und ausgeblendeten Strukturen sind stets durch
automatisch identifizierte Einschnürungen 4 gegeben.
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Die 6 zeigt
in Form eines Flussdiagramms detaillierter als die 1 die
einzelnen Schritte des Verfahrens zur Verarbeitung diagnostischer
Bilddaten:
In einem ersten Schritt S1 wird in einem bildgebenden
medizintechnischen Verfahren eine dreidimensionale Bildinformationen
ermittelt, wobei keine Abhängigkeit
von einer bestimmten Aufnahmemodalität, beispielsweise Röntgen-,
Magnetresonanz- oder Ultraschallgerät, besteht.
Das in dem medizintechnischen Verfahren untersuchte Volumen wird
in eine Mehrzahl an Volumenelemente V, kurz als Voxel bezeichnet,
unterteilt. Jedem Voxel V wird mindestens ein Messwert, in der Regel
ein sogenannter Grauwert, der beispielsweise die Absorption von
Röntgenstrahlung
in dem Voxel V anzeigt, zugeordnet.
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Im
nächsten
Schritt S2 wird aus der Gesamtheit der Voxel V eine Teilmenge selektiert,
für die
die zugehörigen
Messwerte einer bestimmten Relation zu mindestens einem festgelegten
Grenzwert genügen,
im einfachsten Fall über
einem Schwellwert liegen. Als Ergebnis dieses Schrittes liegen die
segmentierten Daten D2 (1) vor, die typischerweise den
sogenannten Bloodpool darstellen. Die Grenzwerte für die Segmentierung
des Bloodpools sollten nicht zu eng gesetzt werden, da gleichartiges
Gewebe in bildgebenden medizintechnischen Verfahren abhängig von
den Untersuchungsparametern unterschiedliche Messwerte liefern kann.
Man spricht in diesem Fall von verrauschten Bildern. Auch solche Bilder
können,
selbst wenn sie stark verrauscht sind, in dem Bildverarbeitungsverfahren
verwendet werden, da charakteristische geometrische Merkmale des
untersuchten Gewebes auch in einem verrauschten Bild identifizierbar
bleiben.
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Der
folgende Schritt S3 berücksichtigt
erstmals die Geometrie der in dem bildgebenden Verfahren aufgenommenen
Strukturen:
Es wird mindestens ein zusammenhängender
Volumenbereich 1 innerhalb der selektierten Teilmenge der
Voxel V identifiziert.
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Hierbei
handelt es sich beispielsweise um das Atrium 5. Von der
genauen Form der Herzgefäße ist das
Bildverarbeitungsverfahren nicht abhängig. Es sind keine Formen
in einem Modell vorgegeben. So spielt es beispielsweise keine Rolle,
ob der linke Vorhof 5 genau vier Pulmonalvenen hat.
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Unabhängig davon,
welche Form der zusammenhängende
Volumenbereich 1 hat, wird im nächsten Schritt S4 die Oberfläche 2 dieses
Volumenbereichs 1 bestimmt. Hierbei können Glättungs- und Fehlerkorrekturfunktionen angewandt
werden. Als Oberfläche 2 wird
allgemein eine Fläche
betrachtet, an welcher sich die den Voxeln V zugeordneten Messwerte über eine
kurze Distanz stark ändern.
Somit gilt beispielsweise auch eine Grenzfläche zwischen Volumenbereichen
unterschiedlicher Dichte als Oberfläche 2. Eine Schnittfläche innerhalb
des zusammenhängenden,
gleichartigen Volumenbereichs 1 wird in diesem Bearbeitungsstadium
nicht als Oberfläche
betrachtet, kann jedoch im weiteren Verlauf, wie nachstehend näher erläutert, die
Grenze zwischen einem darzustellenden und einem nicht darzustellenden
Gebiet bilden.
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Im
folgenden Schritt S5 wird der Abstand der Voxel V innerhalb des
zusammenhängenden
Volumenbereichs 1 von der Oberfläche 2 ermittelt. Unabhängig von
der genauen Abstandsdefinition gilt als Abstand stets die kürzeste Entfernung
zwischen einem Voxel V und einem Punkt auf der Oberfläche 2.
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Der
Schritt S6 dient der Identifikation der als Elementargebiete bezeichneten
Teilvolumina 3 innerhalb des zusammenhängenden Volumenbereichs 1, der
Schritt S7 der Bestimmung mindestens einer Einschnürung 4,
welche mehrere Teilvolumina 3 voneinander trennt. Die Schritte
S6 und S7 können
in beliebiger Reihenfolge durchgeführt oder zu einem einzigen
Schritt zusammengefasst sein. In jedem Fall wird der gesamte zusammenhängende Volumenbereich 1 in
Elementargebiete 3 zerlegt, die selbst keine Einschnürung mehr
aufweisen. Jedes Elementargebiet oder Teilvolumen 3 umfasst
einen zentralen Voxel V, dessen Abstand zur Oberfläche 2 ein
lokales Maximum M darstellt. Dieser zentrale Voxel V muss zur Durchführung des
Bildverarbeitungsverfahren nicht notwendigerweise bestimmt werden,
kann jedoch zur Identifikation der Teilvolumina 3 verwendet
werden.
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Im
Schritt S8 werden schließlich
die mittels des bildgebenden medizintechnischen Verfahrens gewonnenen
Bildinformationen in mehrere Teildatenmengen T1, T2 (7)
aufgeteilt. Jede Teildatenmenge T1, T2 umfasst Informationen zur
Lage von Voxeln V sowie zu den zugehörigen Messwerten. Jeder Voxel
V kann nur einer der Teildatenmengen T1, T2 zugeordnet sein. Eine
Abgrenzung zwischen den verschiedenen Teildatenmengen T1, T2 ist
durch eine zuvor automatisch erkannte Einschnürung 4 gegeben. Bei
den Teildatenmengen T1, T2 handelt es sich um mindestens eine darzustellende
Teildatenmenge T1 und mindestens eine nicht darzustellende Teildatenmenge
T2. Somit sind in einer Abbildung sichtbare von nicht sichtbaren
Strukturen an einer oder mehreren Einschnürungen 4 getrennt.
Beispielsweise können
ganze Gefäßbäume aus
einer dreidimensionalen Darstellung entfernt werden. In der Darstellung
verbleiben sichtbare Strukturen, die mindestens ein Elementargebiet 3 umfassen.
Die Aufteilung von Bilddaten in sichtbare, das heißt der Teildatenmenge
T1 zugeordnete Bildinformationen und nicht sichtbare, das heißt der Teildatenmenge
T2 zugeordnete Bildinformationen ist durch Benutzerinteraktion BI änderbar.
Beispielsweise wählt
der Benutzer eine gewünschte
Region aus, die er innerhalb eines dreidimensionalen Bilddatensatzes
betrachten möchte.
Das Bildverarbeitungssystem zeigt daraufhin, abhängig von den eingestellten
Parametern, zum Beispiel alle Elementargebiete 3, die mit
der ausgewählten
Region verbunden sind. Auf diese Weise wird somit lediglich ein
einziger zusammenhängender
Volumenbereich 1 dargestellt. Der Benutzer hat nun die
Möglichkeit,
einzelne, durch Einschnürungen 4 voneinander
getrennte Elementargebiete 3 auszuwählen, um diese wahlweise isoliert darzustellen
oder zu löschen,
das heißt
der zweiten Teildatenmenge T2 zuzuordnen.
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Die 7 zeigt
grob schematisiert eine Vorrichtung zur Gewinnung und Verarbeitung
diagnostischer Bilddaten. Ein bildgebendes medizintechnisches Diagnosegerät 6,
beispielsweise ein Computertomograph, ist datentechnisch verbunden
mit einer Auswerteeinheit 7, die programmtechnisch derart eingerichtet
ist, dass das erfindungsgemäße Bildverarbeitungsverfahren
durchführbar
ist. An die Auswerteeinheit 7 sind eine Speichereinheit 8,
eine Eingabevorrichtung 9, beispielsweise in Form einer
Tastatur und/oder einer Maus, sowie eine Ausgabevorrichtung 10,
beispielsweise ein Bildschirm oder ein Drucker, angeschlossen. Die
Speichereinheit 8 dient der Speicherung von mit dem Diagnosegerät 6 gewonnenen
Bildinformationen, wobei, wie vorstehend anhand 6 erläutert, eine
logische Unterscheidung zwischen der ersten, zur Darstellung mittels
der Ausgabevorrichtung 10 vorgesehenen Teildatenmenge T1
und der zweiten, nicht zur Darstellung vorgesehenen Teildatenmenge
T2 vorgenommen wird. Jedes Elementargebiet 3 ist vollständig einer
der Teildatenmengen T1, T2 zugeordnet. Die Heranziehung automatisch
identifizierter Einschnürungen 4 als
charakteristische Merkmale bei der Bearbeitung der Bilddaten ermöglicht eine
schnelle, sachgerechte und robuste Aufteilung von Bildinformationen
in die verschiedenen Teildatenmengen T1, T2. Unter der Robustheit
der Aufteilung der Bildinformationen wird dabei die Eigenschaft
des Bildverarbeitungssystems verstanden, mit ähnlichen Eingabe- oder Rohdaten D1
(1) ähnliche
Ergebnisse zu liefern. Die Auswerteeinheit 7 ermöglicht die
automatische, Einschnürungen 4 als
Grenzen von Elementargebieten 3 festlegende Segmentierung
eines Bilddatensatzes mit 512 × 512 × 512 Voxeln
V in weniger als 60 Sekunden. Besonders geeignet ist das Bildverarbeitungsverfahren
für Anwendungen
in der Kardiologie.