DE102005046385A1

DE102005046385A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Nachbearbeitung eines 3D-Bilddatensatzes, insbesondere für die virtuelle Kolonographie

Info

Publication number: DE102005046385A1
Application number: DE102005046385A
Authority: DE
Inventors: Lutz Dr. Gündel
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2005-09-28
Filing date: 2005-09-28
Publication date: 2007-04-05
Anticipated expiration: 2025-09-29
Also published as: JP4959269B2; US20070073114A1; JP2007090073A; US7680313B2; CN101015462A; DE102005046385B4

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Nachverarbeitung eines 3-D-Bilddatensatzes, der mit einem bildgebenden tomographischen Gerät von einem Körperbereich aufgezeichnet wurde und zumindest ein mit Kontrastmittel zumindest teilweise gefülltes Hohlorgan umfasst. Die Erfindung betrifft auch eine bildgebende Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens. Bei dem Verfahren wird eine automatische dreidimensionale Kantendetektion in dem 3-D-Bilddatensatz durchgeführt, um Übergänge zwischen Kontrastmittel umfassenden Bereichen und einer Wand des Hohlorgans als Grenzflächen (14) zu bestimmen. Senkrecht auf die Grenzflächen (14) wird eine gewichtete Hochpassfilterung durchgeführt, die zu einer Entfernung der Kontrastmittel umfassenden Bereiche führt und bei der Bereiche um die Übergänge niedriger gewichtet werden als von den Übergängen weiter entfernt liegende Bereiche. Nach einer Tiefpassfilterung in den Bereichen um die Übergänge wird ein 3-D-Bilddatensatz erhalten, aus dem die Kontrastmittel gefüllten Bereiche eliminiert sind, ohne Bildartefakte an den Übergängen zur Wand des Hohlorgans zu erhalten. Das Verfahren lässt sich insbesondere zur virtuellen Darmreinigung bei der virtuellen Kolonographie einsetzen.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Nachbearbeitung eines 3D-Bilddatensatzes, der mit einem bildgebenden tomographischen Gerät von einem Körperbereich erfasst wurde und zumindest ein mit Kontrastmittel zumindest teilweise gefülltes Hohlorgan umfasst. Die Erfindung betrifft auch eine Vorrichtung zur Erfassung eines 3D-Bilddatensatzes eines Körperbereiches eines Patienten, insbesondere ein Computertomographie-(CT) oder ein Magnetresonanztomographie-(MR) System, das zumindest ein Bildverarbeitungsmodul zur Durchführung des Verfahrens umfasst.

Ein Hauptanwendungsgebiet des vorliegenden Verfahrens sowie der zugehörigen Vorrichtung ist das Gebiet der virtuellen Kolonographie. Darmkrebs stellt eine häufige Todesursache in den westlichen Ländern dar. Eine gutartige Vorstufe dieser Krankheit sind Polypen, die sich bereits längere Zeit vor dem Ausbruch von Darmkrebs im Darm bilden. Sie entwickeln sich in vielen Fällen über mehrere Jahre zu bösartigen Karzinomen. Eine wirksame Maßnahme in der Bekämpfung von Darmkrebs stellt daher die frühzeitige Erkennung von Polypen dar. In der Vergangenheit wurden hierzu endoskopische Methoden eingesetzt. In letzter Zeit gewinnt die Technik der virtuellen Kolonographie an Bedeutung, bei der der Darm mittels Computertomographie oder Magnetresonanztomographie gescannt wird und die dabei erhaltenen Bilder anschließend an medizinischen Arbeitsplätzen analysiert werden. Bei beiden Techniken, der Koloskopie mittels Endoskop und der virtuellen Kolonographie, muss der Darm vor der Untersuchung durch geeignete Medikation gereinigt werden, um auf Polypen hinweisende Strukturen an der Darmwand erkennen zu können. Dies wird von den Patienten als unangenehm empfunden und bildet häufig ein Hemmnis für diese Untersuchung.

Bei einem bekannten Verfahren der virtuellen Kolonographie wird der Patient ein bis zwei Tage vor der Untersuchung auf eine ballaststoffarme Nahrung umgestellt, die mit einem im bildgebenden Verfahren gut erkennbaren Markierungskontrastmittel ergänzt wird. In der Computertomographie wird hierbei vorwiegend Barium oder Gastrografin eingesetzt. Das Markierungskontrastmittel vermischt sich mehr oder weniger gut mit im Darm befindlichen Stuhl- oder Flüssigkeitsresten und kann somit in den später aufgezeichneten medizinischen Bildern ohne weiteres erkannt werden. Während der Untersuchung wird zur besseren Kontrastierung der Darmwand ein so genanntes Basiskontrastmittel (z.B. Luft oder CO₂ bei CT, Wasser bei MR) gegeben. Bei einer Nachverarbeitung der Bilddaten werden dann die Stuhl-Markierungskontrastmittel- bzw. Flüssigkeits-Markierungskontrastmittelgemische durch ein Schwellwertverfahren erkannt und durch digitale Subtraktion aus den ein oder mehreren Bildern eliminiert. Eine durch Medikation eingeleitete Darmreinigung muss bei dieser Technik, die auch als virtuelle Darmreinigung bezeichnet wird, nicht mehr oder nur noch eingeschränkt durchgeführt werden.

Der hohe Kontrastunterschied zwischen luftgefülltem Darm und umgebender Darmwand wird durch das eingesetzte bildgebende Verfahren in einen Übergang über mehrere Pixel oder Voxel im dabei erhaltenen 2D- oder 3D-Bild abgebildet. Der Grund hierfür können Teilvolumenartefakte oder die Transferfunktion sein. Die bei der virtuellen Darmreinigung durchgeführte Subtraktion führt jedoch insbesondere an den Übergängen zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und Darmwänden zu Bildfehlern, die eine ähnliche Struktur wie die gesuchten Polypen haben und somit deren Erkennung erschweren oder sogar verhindern.

Ein verbessertes Verfahren zur virtuellen Darmreinigung berücksichtigt diese Übergänge und führt mittels einer Filtermaske eine unterschiedliche Subtraktion innerhalb der Kontrastmittel gefüllten Bereiche und am Übergang zur Darmwand durch. Bei diesem Verfahren, das z.B. in M.E. Zalis et al., "Digital Subtraction Bowel Cleansing for CT Colonography Using Morphological and Linear Filtration Methods" IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 23, No. 11, 2004, Seiten 1335 bis 1343 näher beschrieben ist, wird nach der Subtraktion der mit Markierungskontrastmittel gefüllten Bereiche der Übergang zur Darmwand neu modelliert. Hierbei wird in den axialen 2D-Bilddatensätzen jeweils eine Kantendetektion durchgeführt, um die nach der Subtraktion erhaltenen scharfen Übergänge zu erfassen. Diese Übergänge werden anschließend durch einen sanfter abfallenden Übergangsbereich ersetzt, wie er üblicherweise in CT-Bildern beim Übergang zwischen der Darmwand und dem luftgefüllten Darm zu erkennen ist. Anschließend erfolgt eine Tiefpass-Filterung dieser neu modellierten Übergänge, um eine abschließende Glättung herbeizuführen. Das gesamte Verfahren arbeitet im Zweidimensionalen, d.h. mit den einzelnen 2D-Schichtbildern.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren sowie eine bildgebende Vorrichtung für die Durchführung des Verfahrens anzugeben, die eine weitere Möglichkeit der Nachverarbeitung von tomographischen Bilddaten eines Untersuchungsbereiches bieten, um mit Markierungskontrastmittel gefüllte Bereiche ohne störende Bildartefakte aus den Bildern eliminieren zu können. Das Verfahren und das System sollen sich hierbei insbesondere für die virtuelle Darmreinigung auf dem Gebiet der virtuellen Kolonographie eignen.

Die Aufgabe wird mit dem Verfahren und der Vorrichtung gemäß den Patentansprüchen 1 und 9 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens sowie der Vorrichtung sind Gegenstand der Unteransprüche oder lassen sich der nachfolgenden Beschreibung sowie dem Ausführungsbeispiel entnehmen.

Bei dem vorliegenden Verfahren zur Nachverarbeitung eines 3D-Bilddatensatzes, der mit einem bildgebenden tomographischen Gerät, insbesondere einem Computer-Tomographen oder einem Magnetresonanz-Tomographen, von einem Körperbereich aufgezeichnet wurde und zumindest ein mit Markierungskontrastmit tel und mit Basiskontrastmittel zumindest teilweise gefülltes Hohlorgan umfasst, wird zumindest in einem interessierenden Abschnitt des Bilddatensatzes eine automatische dreidimensionale Kantendetektion durchgeführt, um zumindest Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und der Wand des Hohlorgans in dem Bilddatensatz als Grenzflächen zu bestimmen. Nach dieser Bestimmung wird senkrecht auf die Grenzflächen eine gewichtete Hochpassfilterung in dem gesamten Bilddatensatz oder dem interessierenden Abschnitt durchgeführt, die zu einer Eliminierung der Kontrastmittel umfassenden Bereiche führt und bei der Bereiche um die Übergänge niedriger gewichtet werden als von den Übergängen weiter entfernt liegende Bereiche. Unter einer Eliminierung wird in diesem Zusammenhang verstanden, dass diese Bereiche anschließend im Bild so erscheinen, als ob sie nicht mit Flüssigkeit oder Markierungskontrastmittel gefüllt wären. Anschließend wird in den Bereichen um die Übergänge noch eine Tiefpassfilterung durchgeführt, um die Übergänge zu glätten.

Vorzugsweise werden bei der dreidimensionalen Kantendetektion auch Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und zwischen Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und der Wand des Hohlorgans in dem Bilddatensatz als Grenzflächen bestimmt, so dass auch diese Übergänge anschließend, eventuell unterschiedlich, geglättet werden. Dies betrifft insbesondere Übergänge zwischen den drei Medien, d.h. Übergänge, an denen ein Markierungskontrastmittel umfassender Bereich, ein Basiskontrastmittel enthaltender Bereich und die Wand des Hohlorgans zusammentreffen.

Bei dem vorliegenden Verfahren handelt es sich somit um ein dreidimensionales Verfahren zur Nachverarbeitung eines 3D-Bilddatensatzes, bei dem eine dreidimensionale Kantendetektion und Hochpass- sowie Tiefpassfilterung durchgeführt werden. Durch die gewichtete Hochpassfilterung wird der Übergang zwischen ursprünglich mit Markierungskontrastmittel gefüllten Bereichen und der Wand des Hohlorgans bzw. den mit Basiskon trastmittel (z.B. Luft) gefüllten Bereichen ohne störende Bildartefakte bei der Darstellung der nachverarbeiteten Bilddaten wiedergegeben. Das vorliegende Verfahren eignet sich dabei insbesondere für die virtuelle Darmreinigung bei der virtuellen Kolonographie, um eine Analyse der Bilder ohne störende Bildartefakte an den Übergängen zur Darmwand zu ermöglichen.

Das Verfahren kann auf den gesamten 3D-Bilddatensatz angewendet werden. In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens wird jedoch zur Verringerung des Aufwands der zu filternde Bereich zunächst auf den interessierenden Abschnitt eingeschränkt. Hierzu wird das Hohlorgan in dem 3D-Bilddatensatz zunächst auf Basis der Werte des Kontrastmittel umfassenden Bereiches segmentiert. Da für den nachfolgenden Filterschritt jedoch auch Teile der Wand des Hohlraumorgans erforderlich sind, wird das Segmentierungsergebnis um einen bestimmten Bereich um den Kontrastmittel gefüllten Bereich ausgeweitet. Dieser Schritt ist auch dann vorteilhaft, wenn die Segmentierung aufgrund inhomogener Kontrastmittelverteilung Teile des inneren des Hohlorgans nicht erfolgreich bearbeiten kann.

Als Verfahren der dreidimensionalen Kantendetektion im 3D-Bilddatensatz wird vorzugsweise ein Verfahren eingesetzt, bei dem für jedes Voxel des Bilddatensatzes bzw. des interessierenden Abschnittes des Bilddatensatzes, im Folgenden als Bildvoxel bezeichnet, Varianzen in einem vorgegebenen Bereich oder Radius um das Bildvoxel berechnet werden, um Kontrastsprünge und deren räumliche Orientierung sowie deren Tangentialebenen T in dem 3D-Bilddatensatz bzw. interessierenden Abschnitt als Grenzflächen zu bestimmen. In einer ersten vorteilhaften Ausführung können hierbei eindimensionale Varianzen für mindestens drei Raumrichtungen, von denen drei Raumrichtungen linear unabhängig sind, berechnet werden. Günstig ist dabei, wenn die vielen Raumrichtungen, für die eindimensionale Varianzen berechnet werden, möglichst gleichmäßig im Raum verteilt angeordnet sind. Eine möglichst gleichmäßige Verteilung kann beispielsweise erreicht werden, wenn als Raumrichtungen kanonische Achsen und/oder Flächendiagonalen und/oder Raumdiagonalen eines beliebigen Quaderreferenzvolumens im interessierenden Abschnitt bzw. Bilddatensatz verwendet werden. Werden alle oben angegebenen Achsen verwendet, so ergibt sich eine Anzahl von insgesamt 13 Raumrichtungen, mit drei kanonischen Achsen, sechs Flächendiagonalen und vier Raumdiagonalen. Zu bemerken ist hierbei noch, dass das Quaderreferenzvolumen beliebig im Raum angeordnet sein kann, wobei bevorzugt ein Kubus verwendet wird, da hierdurch keine Vorzugsrichtungen bestehen.

Die räumliche Orientierung eines Kontrastsprunges kann durch die Tangentialebene bestimmt werden, wobei diese Ebene durch die Vektoren v_min und v_⊥ aufgespannt wird, wobei wiederum der Vektor v_⊥ senkrecht auf der durch die Vektoren v_min und v_max aufgespannten Ebene steht, der Vektor v_max in Richtung mit dem größten Betrag der Varianz und der Vektor v_min in Richtung mit dem kleinsten Betrag der Varianz zeigen.

Neben dem Verfahren mit der Berechnung eindimensionaler Varianzen ist auch ein Verfahren möglich, das zweidimensionale Varianzen auf mindestens drei Ebenen berechnet, von denen zwei linear unabhängig sind. Hierbei sollte, ähnlich wie zuvor geschildert, die Vielzahl der Ebenen, in denen die zweidimensionale Varianz berechnet wird, bezüglich ihres Normalenvektors möglichst gleichmäßig im Raum verteilt ausgerichtet sein, da auf diese Weise alle Raumrichtungen gleichmäßig berücksichtigt werden. Weiterhin können bevorzugt Ebenen verwendet werden, über welche die zweidimensionalen Varianzen bestimmt werden, deren Normale den kanonischen Achsen und/oder Flächendiagonalen und/oder Raumdiagonalen eines beliebigen Quaderreferenzvolumens im Untersuchungsbereich entspricht. Als Tangentialebene wird hierbei bevorzugt diejenige Ebene ausgewählt, welche die geringste zweidimensionale Varianz aufweist. Auch bei diesem zweidimensionalen Verfahren können schließlich in der Tangentialebene T eindimensionale Varianzen unterschiedlicher Richtungen und daraus die Rich tung der minimalen Varianz v_min und die Senkrechte v_⊥ dazu bestimmt werden, wobei definitionsgemäß die Senkrechte v_⊥ als Richtung der maximalen eindimensionalen Varianz v_T,max in der Tangentialebene angenommen wird. Umgekehrt können auch in der Tangentialebene eindimensionale Varianzen unterschiedlicher Richtungen und daraus die Richtung der maximalen Varianz in der Ebene v_max und die Senkrechte v_⊥ dazu bestimmt werden, wobei definitionsgemäß die Senkrechte v_⊥ als Richtung der minimalen eindimensionalen Varianz v_T,min in der Tangentialebene angenommen wird.

Die auf diese Weise bestimmten tangentialen Ebenen ergeben zusammengesetzt die gesuchten Grenzflächen. Für die anschließende Hochpassfilterung, die im Dreidimensionalen senkrecht auf die Grenzfläche bzw. Tangentialebenen durchgeführt wird, erfolgt eine geeignete Gewichtung, bei der die Bereiche der Übergänge zwischen mit Markierungskontrastmittel gefülltem Bereich und Hohlraumwand bzw. Basiskotratmittel gefülltem Bereich geringer gewichtet werden als die weit entfernt davon liegenden Bereiche. Die unterschiedliche Gewichtung wird dabei mit einer Wichtungsfunktion durchgeführt, die einen weichen Übergang zwischen den stärker und weniger stark gewichteten Bereichen gewährleistet.

Die vorliegende Vorrichtung, ein medizinisches Tomographiesystem, insbesondere ein CT- oder MR-System, weist in bekannter Weise ein Bildaufnahmesystem für die Erfassung von Messdaten sowie ein Bildverarbeitungssystem für die Rekonstruktion eines 3D-Bilddatensatzes aus den Messdaten auf. Das Bildverarbeitungssystem umfasst bei der vorliegenden Erfindung ein Programmmodul, dass die Verfahrensschritte der Nachverarbeitung gemäß dem vorliegenden Verfahren automatisiert durchführt.

Das vorliegende Verfahren sowie die zugehörige Vorrichtung werden nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels in Verbindung mit den Zeichnungen ohne Beschränkung des durch die Patentansprüche vorgegebenen Schutzbereichs nochmals kurz erläutert. Hierbei zeigen:
1 stark schematisiert eine Darstellung eines CT-Systems gemäß der vorliegenden Erfindung;
2 schematisch ein Beispiel für den Verfahrensablauf bei dem vorliegenden Verfahren;
3 eine Darstellung ausgewählter Richtungen zur Varianzberechnung bei der 3D-Kantendetektion; und
4 ein Beispiel für eine Tangentialebene bei der Kantendetektion.
1 zeigt stark schematisiert einen Aufbau eines Computertomographie-Systems, das gemäß dem vorliegenden Verfahren ausgebildet ist. Das Computertomographie-System weist eine Röntgenquelle in Form einer Röntgenröhre 1 auf, die ein fächerförmiges Röntgenstrahlbündel 5 in Richtung auf eine Detektorzeile mit Röntgendetektorelementen 2 emittiert. Sowohl die Röntgenröhre 1 als auch die Detektorelemente 2 sind an einem Drehrahmen 6, der so genannten Gantry, angeordnet, welcher während einer Messung kontinuierlich um einen Patienten 4 rotiert. Der Patient 4 liegt auf einer in 1 nicht dargestellten Patientenliege, die sich in die Gantry 6 erstreckt. Die Gantry 6 rotiert in einer x-y-Ebene eines in 1 angedeuteten kartesischen Koordinatensystems x-y-z. Die Patientenliege ist entlang der z-Achse, die der Schichtdickenrichtung der jeweils darzustellenden Schichten des Patienten 4 entspricht, beweglich. Die Ausdehnung des Röntgenstrahlbündels 5 in z-Richtung, in der vorliegenden Darstellung die Richtung senkrecht zur Zeichenebene, wird einerseits durch die Ausdehnung des Fokus 3 auf der Drehanode der Röntgenröhre 1 und andererseits durch die röhrenseitig angeordnete Blende 7 vorgegeben, deren Blendenöffnung in z-Richtung verstellbar ist.
Die Röntgenröhre 1 wird über einen Hochspannungsgenerator 8 mit einer Hochspannung von beispielsweise 120 kV versorgt. Eine Steuerung 9 dient der Ansteuerung der einzelnen Komponenten des Computer-Tomographen, insbesondere des Hochspannungsgenerators 8, der Gantry 6, der Detektorelemente 2 sowie der Patientenliege, zur Durchführung der Messdatenaufnahme. Die von den Detektoren 2 gelieferten Messdaten werden an einen Bildrechner 10 weitergeleitet. Der Bildrechner umfasst eine Bildrekonstruktionseinheit 12, in der die Bildrekonstruktion, im vorliegenden Beispiel die Rekonstruktion des 3D-Bilddatensatzes aus den Messdaten, durchgeführt wird. Die vom Benutzer gewählten Ansichten des 3D-Bilddatensatzes können an einem Monitor 11 dargestellt werden.
Derartige Computertomographiesysteme sind dem Fachmann geläufig. Beim vorliegenden Computertomographie-System ist der Bildrekonstruktionseinheit 12 eine Bildnachverarbeitungseinheit 13 nachgeschaltet, die den erhaltenen 3D-Bilddatensatz bei Bedarf, d.h. bei Anforderung durch den Benutzer, entsprechend dem vorliegenden Verfahren automatisch nachverarbeitet, wie es beispielhaft in der 2 dargestellt ist.
In diesem Beispiel, bei dem eine virtuelle Kolonographie mit virtueller Darmreinigung durchgeführt wird, hat der Patient in einem Zeitraum von 1 bis 2 Tagen vor der Untersuchung mit Markierungskontrastmittel angereicherte Nahrung aufgenommen. Mit dem Computer-Tomographen wird dann nach Einblasen von Luft als Basiskontrastmittel in den Darm ein 3D-Bilddatensatz des den Darm umfassenden Körperbereiches des Patienten aufgezeichnet. In der Bildnachverarbeitungseinheit 13 erfolgt nach Rekonstruktion des 3D-Bilddatensatzes eine Segmentierung des Darms auf Basis der CT-Werte des mit Kontrastmittel gefüllten Bereiches in dem 3D-Bilddatensatz. Die CT-Werte dieses Kontrastmittel gefüllten Bereiches liegen je nach Kontrastmittel im Bereich zwischen 300 und 500 HU (Hounsfield Units), so dass dieser Bereich durch ein Schwellwertverfahren ohne weiteres von den anderen Bildbereichen getrennt werden kann. So liegen beispielsweise die CT-Werte von Fettanteilen im Be reich von –20 HU, die der Darmwand im Bereich von etwa 10 bis 20 HU. Luftgefüllte Darmbereiche weisen CT-Werte von –1000 HU auf. Nach dieser Schwellwert-basierten Segmentierung des Kontrastmittel gefüllten Bereiches wird dieser Bereich in allen Richtungen erweitert, um dadurch auch die Darmwand mit in den segmentierten Bereich einzuschließen.
Dieser segmentierte Abschnitt des Bilddatensatzes wird anschließend gemäß dem vorliegenden Verfahren weiter verarbeitet. Hierbei wird eine dreidimensionale Kantendetektion durchgeführt, die auf der Bestimmung von Tangentialebenen basierend auf Varianzen in 13 Raumrichtungen besteht. Hierzu werden für jedes Bildvoxel, das einen Datenpunkt im dreidimensionalen Raum des Untersuchungsobjektes mit Koordinaten x, y, z darstellt, für diese Raumrichtungen eindimensionale Varianzen in einem geeigneten Radius R berechnet. 3 zeigt eine sinnvolle Wahl für diese Raumrichtungen. Hier sind die drei kanonischen Achsen, die sechs Flächendiagonalen und die vier Raumdiagonalen, also insgesamt 13 bevorzugte Richtungen innerhalb eines Kubus der Kantenlänge 1 dargestellt. Diese dargestellten 13 bevorzugten Raumrichtungen ergeben eine weitgehend isotrope Verteilung der Richtungen im dreidimensionalen Raum ohne besondere Vorzugsorientierung.
Eine ähnlich gleichmäßige Verteilung könnte auch erreicht werden, wenn ein gleichflächiger Polyeder so um den betrachteten Punkt gelegt wird, dass dieser den geometrischen Schwerpunkt des Polyeders bildet, wobei die Verbindungslinien vom geometrischen Schwerpunkt zu den Eckpunkten als bevorzugte gleichverteilte Raumrichtungen fungieren können.
Der betrachtete Bereich mit dem Radius R, über den die Berechnung der linearen Varianzen erfolgt, wird bevorzugt in der Größenordnung der Korrelationslänge des Hochpassfilters gewählt, der in einem nachfolgenden Verfahrensschritt auf die Bilddaten angewendet wird.
Liegt lokal ein gerichteter Kontrastsprung bzw. eine Kante vor, so ist die Verteilung der eindimensionalen Varianzen aus dem vorangehenden Schritt so beschaffen, dass der Betrag für diejenige Richtung v_max am größten ist, die senkrecht auf der Kante im dreidimensionalen Raum steht. Die zur ausgewählten Richtung senkrecht stehende Ebene ist daher die Tangentialebene T an die Kante. 4 zeigt eine solche Tangentialebene T in einem Ausschnittsbild eines Objektes. Die zweidimensionale Kontur dieses dreidimensionalen Objektes mit gleichen CT-Werten ist hier als Grenzfläche 14 dargestellt, auf der ein Bildvoxel 15 und seine Umgebung betrachtet wird. Ausgehend von diesem Bildvoxel 15 ist die Richtung der größten gemessenen linearen Varianz v_max und die Richtung der kleinsten gemessenen linearen Varianz v_min gezeigt, wobei die Tangentialebene T von der Senkrechten v_⊥ auf v_min und v_max und dem Vektor v_min aufgespannt wird.
Diese Bestimmung der Tangentialebene T wird für jedes einzelne Bildvoxel im segmentierten Bereich durchgeführt. Die hierbei ermittelten Tangentialebenen ergeben die gesuchte Grenzfläche zwischen dem mit Kontrastmittel gefüllten Bereich und der Darmwand.
Nach der Bestimmung dieser Grenzflächen bzw. Kanten wird eine Hochpassfilterung durchgeführt, bei der der Kantenübergang derart berücksichtigt wird, dass an der Kante wenig, weiter entfernt von der Kante im mit Markierungskontrastmittel gefüllten Bereich (dem Markierungskontrastmittelgemisch im Darm) stärker gefiltert wird. Dies führt dazu, dass innerhalb des Markierungskontrastmittelgemisches eine Subtraktion des mit Markierungskontrastmittel gefüllten Bereiches durchgeführt wird, so dass dieser Bereich aus den Bilddaten eliminiert wird und im CT-Bild dunkel erscheint. Diese gewichtete Hochpassfilterung kann auch durch Subtraktion des Markierungskontrastmittels und anschließende Tiefpassfilterung der Kante realisiert werden. Aufgrund eines sanft gewählten Überganges bei der unterschiedlichen Gewichtung der Hochpassfilterung ergeben sich keine scharfen Kontrastübergänge durch diese Filterung. In gleicher Weise erfolgt eine geringer gewichtete Filterung am Übergang zwischen den mit Markierungskontrastmittel gefüllten Bereichen und den mit Luft gefüllten Bereichen.
Die Übergänge zwischen den inneren Bereichen des Markierungskontrastmittelgemisches und den Kanten zum luftgefüllten Darminneren sowie zur Darmwand sind nach dieser Hochpassfilterung noch inhomogen und werden daher durch einen Tiefpass geglättet. Das Ergebnis ist ein nachverarbeiteter 3D-Bilddatensatz, aus dem das Markierungskontrastmittelgemisch eliminiert ist, ohne störende Bildartefakte an den Übergängen zur Darmwand zu erhalten.

Claims

Verfahren zur Nachverarbeitung eines 3D-Bilddatensatzes, der mit einem bildgebenden tomographischen Gerät von einem Körperbereich aufgezeichnet wurde, insbesondere für die virtuelle Kolonographie, bei dem – der 3D-Bilddatensatz zumindest ein mit Markierungskontrastmittel und mit Basiskontrastmittel zumindest teilweise gefülltes Hohlorgan umfasst, – zumindest in einem interessierenden Abschnitt des Bilddatensatzes eine automatische dreidimensionale Kantendetektion durchgeführt wird, der das mit Kontrastmittel gefüllte Hohlorgan umfasst, um zumindest Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und einer Wand des Hohlorgans in dem Bilddatensatz als Grenzflächen (14) zu bestimmen, – senkrecht auf die Grenzflächen (14) eine gewichtete Hochpassfilterung durchgeführt wird, die zu einer Entfernung der Kontrastmittel umfassenden Bereiche führt und bei der Bereiche um die Übergänge niedriger gewichtet werden als von den Übergängen weiter entfernt liegende Bereiche, und – in den Bereichen um die Übergange eine Tiefpassfilterung durchgeführt wird, um die Übergange zu glätten.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei der dreidimensionalen Kantendetektion auch Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und zwischen Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und der Wand des Hohlorgans, insbesondere Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen, Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und der Wand des Hohlorgans, in dem Bilddatensatz als Grenzflächen bestimmt werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Hohlorgan in dem 3D-Bilddatensatz segmentiert wird, um den interessierenden Abschnitt des Bilddatensatzes für die automatische dreidimensionale Kantendetektion zu erhalten.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentierung in zwei Stufen erfolgt, wobei in der ersten Stufe der Markierungskontrastmittel umfassende Bereich segmentiert wird, der in der zweiten Stufe um einen Randbereich erweitert wird, um die Wand des Hohlorgans einzuschließen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass bei der dreidimensionalen Kantendetektion für jedes Bildvoxel (15) des Bilddatensatzes in dem interessierenden Abschnitt Varianzen in einem vorgegebenen Bereich oder Radius um das Bildvoxel berechnet werden, um Kontrastsprünge und deren räumliche Orientierung sowie deren Tangentialebenen (T) in dem Bilddatensatz zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass eindimensionale Varianzen für mindestens drei Raumrichtungen, von denen drei Raumrichtungen linear unabhängig sind, bestimmt werden.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass als Raumrichtungen kanonische Achsen und/oder Flächendiagonalen und/oder Raumdiagonalen eines beliebigen Quaderreferenzvolumens in dem interessierenden Abschnitt verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Tangentialebenen durch die Vektoren v_min und v_⊥ aufgespannt werden, wobei der Vektor v_⊥ senkrecht auf einer durch die Vektoren v_min und v_max aufgespannten Ebene steht, der Vektor v_max in Richtung mit dem größten Betrag der Varianz und der Vektor v_min in Richtung mit dem kleinsten Betrag der Varianz zeigen.
Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem oder mehreren der Ansprüche 1 bis 8, mit einem Bildaufnahmesystem (1, 2) zur Aufzeichnung von Messdaten für einen tomographischen 3D-Bilddatensatz eines Körperbereiches eines Patienten und einem Bildverarbeitungssystem (10), das für die Rekonstruktion des 3D-Bilddatensatzes aus den Messdaten des Bildaufnahmesystems (1, 2) ausgebildet ist, wobei das Bildverarbeitungssystem (10) ein Bildnachverarbeitungsmodul (13) umfasst, das – zumindest in einem interessierenden Abschnitt eines 3D-Bilddatensatzes, der ein mit Markierungskontrastmittel und mit Basiskontrastmittel zumindest teilweise gefülltes Hohlorgan umfasst, eine automatische dreidimensionale Kantendetektion durchführt, um zumindest Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und einer Wand des Hohlorgans in dem Bilddatensatz als Grenzflächen (14) zu bestimmen, – senkrecht auf die Grenzflächen (14) eine gewichtete Hochpassfilterung durchführt, die zu einer Entfernung der Markierungskontrastmittel umfassenden Bereiche führt und bei der Bereiche um die Übergänge niedriger gewichtet werden als von den Übergängen weiter entfernt liegende Bereiche, und – in den Bereichen um die Übergange eine Tiefpassfilterung durchführt, um die Übergange zu glätten.
Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass bei der dreidimensionalen Kantendetektion auch Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen und Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und zwischen Basiskontrastmittel enthaltenden Bereichen und der Wand des Hohlorgans, insbesondere Übergänge zwischen Markierungskontrastmittel umfassenden Bereichen, Basiskontrastmittel ent haltenden Bereichen und der Wand des Hohlorgans, in dem Bilddatensatz als Grenzflächen bestimmt werden.
Vorrichtung nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass es das Hohlorgan in dem 3D-Bilddatensatz zunächst segmentiert, um den interessierenden Abschnitt des Bilddatensatzes für die automatische dreidimensionale Kantendetektion zu erhalten.
Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass es die Segmentierung in zwei Stufen durchführt, wobei in der ersten Stufe der Markierungskontrastmittel umfassende Bereich segmentiert wird, der in der zweiten Stufe um einen Randbereich erweitert wird, um die Wand des Hohlorgans einzuschließen.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass es bei der dreidimensionalen Kantendetektion für jedes Bildvoxel (15) des Bilddatensatzes in dem interessierenden Abschnitt Varianzen in einem vorgegebenen Bereich oder Radius um das Bildvoxel berechnet, um Kontrastsprünge und deren räumliche Orientierung sowie deren Tangentialebenen (T) in dem Bilddatensatz zu bestimmen.
Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass es eindimensionale Varianzen für mindestens drei Raumrichtungen bestimmt, von denen drei Raumrichtungen linear unabhängig sind.
Vorrichtung nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass es als Raumrichtungen kanonische Achsen und/oder Flächendiagonalen und/oder Raumdiagonalen eines beliebigen Quaderreferenzvolumens in dem interessierenden Abschnitt verwendet.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 13 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildnachverarbeitungsmodul (13) so ausgebildet ist, dass es die Tangentialebenen durch die Vektoren v_min und v_⊥ aufspannt, wobei der Vektor v_⊥ senkrecht auf einer durch die Vektoren v_min und v_max aufgespannten Ebene steht, der Vektor V_max in Richtung mit dem größten Betrag der Varianz und der Vektor v_min in Richtung mit dem kleinsten Betrag der Varianz zeigen.