DE102006025422A1 - Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder und hiermit korrespondierende Gegenstände - Google Patents

Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder und hiermit korrespondierende Gegenstände Download PDF

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Abstract

2-D-Projektionsbilder zeigen den zeitlichen Verlauf der Verteilung eines Kontrastmittels in einem Untersuchungsobjekt, das ein Gefäßsystem und dessen Umgebung enthält. Jedes Projektionsbild weist Pixel mit Pixelwerten auf. Die Pixelwerte miteinander korrespondierender Pixel der Projektionsbilder sind durch zumindest im Wesentlichen örtlich gleiche Bereiche des Untersuchungsobjekts bestimmt. Ein Rechner ordnet zumindest in einem für die Projektionsbilder einheitlichen Teilbereich miteinander korrespondierenden Pixeln der Projektionsbilder einen für alle miteinander korrespondierenden Pixel einheitlichen 2-D-Auswertungskern zu. Der Rechner bestimmt innerhalb jedes Projektionsbildes für jedes Pixel anhand des dem Pixel zugeordneten Auswertungskernes mindestens einen charakteristischen Wert und ordnet ihn dem betreffenden Pixel zu. Anhand des zeitlichen Verlaufs der charakteristischen Werte bestimmt der Rechner Parameter mindestens einer Funktion der Zeit, so dass eine Abweichung der mit den Parametern parametrierten Funktion von dem zeitlichen Verlauf der charakteristischen Werte minimiert wird. Anhand der Parameter bestimmt der Rechner einen Typ und/oder ein Ausmaß und ordnet sie einem mit den Pixeln der Projektionsbilder korrespondierenden Pixel eines 2-D-Auswertungsbildes zu. Der Typ gibt an, ob das jeweilige Pixel des Auswertungsbildes einem Gefäß des Gefäßsystems, einem perfundierten Teil oder einem nicht perfundierten Teil der Umgebung eines Gefäßes des Gefäßsystems ...

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder, die den zeitlichen Verlauf der Verteilung eines Kontrastmittels in einem Untersuchungsobjekt zeigen, wobei das Untersuchungsobjekt ein Gefäßsystem und dessen Umgebung enthält, wobei jedes Projektionsbild eine Vielzahl von Pixeln mit Pixelwerten aufweist, wobei die Pixelwerte miteinander korrespondierender Pixel der Projektionsbilder durch zumindest im Wesentlichen örtlich gleiche Bereiche des Untersuchungsobjekts bestimmt sind.
  • Die vorliegende Erfindung betrifft weiterhin einen Datenträger mit einem auf dem Datenträger gespeicherten Computerprogramm zur Durchführung eines derartigen Bildauswertungsverfahrens und einen Rechner mit einem Massenspeicher, in dem ein Computerprogramm hinterlegt ist, so dass der Rechner nach Aufruf des Computerprogramms ein derartiges Bildauswertungsverfahren ausführt.
  • Derartige Bildauswertungsverfahren und die entsprechenden Gegenstände (Datenträger mit Computerprogramm, programmierter Rechner) sind bekannt.
  • So ist beispielsweise aus dem Fachaufsatz „Quantitative Analyse von koronarangiographischen Bildfolgen zur Bestimmung der Myokardperfusion" von Urban Malsch et al., erschienen in „Bildverarbeitung für die Medizin 2003 – Algorithmen – Systeme – Anwendungen", Springer-Verlag, Seiten 81 bis 85, ein derartiges Bildauswertungsverfahren bekannt. Bei diesem Bildauswertungsverfahren ermittelt ein Rechner anhand der Projektionsbilder ein zweidimensionales Auswertungsbild, das eine Vielzahl von Pixeln aufweist, und gibt das Auswertungsbild über ein Sichtgerät an einen Anwender aus. Die Pixel des Auswertungsbildes korrespondieren mit denen der Projektionsbil der. Der Rechner nimmt anhand des zeitlichen Verlaufs der Pixelwerte der Projektionsbilder eine Zuordnung eines Pixelwerts zu den Pixeln des Auswertungsbildes vor, wobei der Pixelwert für den Zeitpunkt der maximalen Kontraständerung charakteristisch ist.
  • Die Lehre des oben genannten Fachaufsatzes wird im Rahmen von angiographischen Untersuchungen der Herzkranzgefäße des menschlichen Herzens beschrieben. Diese Art der Untersuchung ist heute eines der wichtigsten diagnostischen Hilfsmittel der Kardiologie. Zusätzliche Informationen wie die Bestimmung der Flussgeschwindigkeit oder die Myokardperfusion sind weitere Informationen, die mittels der Angiographie prinzipiell gewonnen werden können. Die wesentliche diagnostische Aussage ist die Perfusion des Herzmuskels.
  • Es haben sich heute auch einige weitere nicht invasive Untersuchungsmethoden wie PET, SPECT, MR oder kontrastmittelunterstützter Ultraschall etabliert. Diese Untersuchungsmethoden bieten die Möglichkeit, neben anderen Parametern auch den Perfusionsstatus des Myokardiums quantifizieren zu können. Generell werden diese Methoden bei einer stabilen Angina pectoris oder zur Risikoeinschätzung nach einem Myokardinfarkt durchgeführt.
  • Für eine Beurteilung des therapeutischen Ergebnisses einer Intervention wäre es vorteilhaft, die Verbesserung der Perfusion bzw. das Auftreten von Mikroembolisation und Mikroinfarkten noch während der eigentlichen Intervention kontrollieren zu können. Vorteilhaft wäre es somit, wenn schon im Katheterlabor zu anderen Diagnoseparametern eine Quantifizierung der Perfusion hinzu träte. Denn damit wäre es möglich, alle relevanten Informationen in einer Untersuchung zu erlangen und somit zu einer besseren Therapiekontrolle zu kommen.
  • Die Quantifizierung der Durchblutung des Myokardiums mittels angiographischer Verfahren ist problematisch. Denn die angiographisch beobachtbaren Herzgefäße weisen einen Durchmesser von knapp einem Millimeter oder mehr auf. Diese beobachtbaren Gefäße enden in Millionen von winzigen Kapillargefäßen, welche Durchmesser von nur wenigen Mikrometern aufweisen. Die Flussdynamik und Verteilung in den Kapillargefäßen bestimmt letztlich die Blutversorgung des Herzmuskels. Der Rückschluss von der makroskopischen Durchblutung auf die Dynamik der Durchblutung in den Kapillargefäßen ist streng genommen nicht zulässig, auch wenn er oftmals vorgenommen wird.
  • Zur Erfassung der Durchblutung des Myokardiums sind verschiedene Verfahren bekannt, insbesondere die Kontrast-Echokardiographie, die magnetresonanztomographische Diagnostik und SPECT.
  • Um die Blutflussdynamik in großen Gefäßen und in den Kapillargefäßen messbar und damit vergleichbar zu machen, sind verschiedene Gradationssysteme bekannt, die das Kontinuum der Verhältnisse in diskrete Klassen einteilen. Manche dieser Klassifikationen beschreiben den makroskopischen Blutkreislauf, andere den kapillaren Blutkreislauf. Die meistgebrauchten Klassifikationen wurden von der Wissenschaftsorganisation „thrombolysis in myocardial infarction" (TIMI) erarbeitet. Diese Klassifikationen gelten als Standard. In multizentrischen Studien, in denen es besonders auf reproduzierbare und vergleichbare Ergebnisse ankommt, werden die TIMI-Klassifikationen häufig verwendet. Die Klassifikationen sind komplex und nur zeitaufwendig anwendbar. In der klinischen Routinearbeit werden sie in der Regel nicht eingesetzt.
  • Das im Stand der Technik bei Weitem am Häufigsten eingesetzte Verfahren ist die visuelle Einschätzung des „Myocardial Blush" am Bildschirm. Diese Vorgehensweise wird für multizentrische Studien oftmals verwendet. Voraussetzung für diese Vorgehensweise ist, dass die angiographische Aufnahme lang genug ist, um den Eintrag und das Auswaschen des Kontrastmittels sehen zu können. Die visuelle Einschätzung erfordert viel Erfahrung und wird praktisch nur von so genannten TIMI-Blush-Experten durchgeführt.
  • Es sind verschiedene Vorgehensweisen bekannt, in denen versucht wird, diese visuelle, subjektiv-persönliche Einschätzung rechnergestützt vorzunehmen. Ein Beispiel findet sich in dem oben genannten Fachaufsatz von Urban Malsch et al..
  • Die Vorgehensweise des oben genannten Fachaufsatzes stellt bereits einen guten Ansatz dar, weist aber noch Mängel auf. So ist es insbesondere erforderlich, die Gefäße des Gefäßsystems in den Projektionsbildern zu identifizieren, um diese Gefäße bei der Auswertung des „Myocardial Blush" auszublenden. Auch ist es bei der Vorgehensweise des Fachaufsatzes erforderlich, mit DSA-Bildern zu arbeiten. Dadurch besteht eine deutliche Gefahr von Artefakten, zu deren Vermeidung wiederum rechenintensive Verfahren zur Bewegungskompensation erforderlich sind.
  • In der deutschen Patentanmeldung DE 10 2005 039 189.3 sind ebenfalls Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder beschrieben. Diese Patentanmeldung ist am Anmeldetag der vorliegenden Erfindung noch nicht öffentlich zugänglich und stellt daher keinen allgemeinen Stand der Technik dar. Lediglich im deutschen Patenterteilungsverfahren ist diese Patentanmeldung im Rahmen der Neuheitsprüfung zu berücksichtigen.
  • Die vorliegende Erfindung baut auf der Lehre der DE 10 2005 039 189.3 auf. Die Lehre der DE 10 2005 039 189.3 wird nachstehend in Verbindung mit den 1 bis 18 detailliert beschrieben.
  • Gemäß 1 wird eine Aufnahmeanordnung 1 von einer Steuereinrichtung 2 gesteuert. Mittels der Aufnahmeanordnung 1 werden Bilder B eines Untersuchungsobjekts 3 erfasst. Im vorliegenden Fall, in dem das Untersuchungsobjekt 3 ein Mensch ist, werden beispielsweise Bilder B des Herzens oder des Gehirns des Menschen 3 erfasst.
  • Zum Erfassen der Bilder B weist die Aufnahmeanordnung 1 eine Strahlungsquelle 4, hier z. B. eine Röntgenquelle 4, und einen korrespondierenden Detektor 5 auf.
  • Zum Erfassen der Bilder B werden gemäß 2 in einem Schritt S1 zunächst das Untersuchungsobjekt 3 und die Aufnahmeanordnung 1 positioniert. Die Positionierung kann insbesondere davon abhängig sein, welche Region (Herz, Gehirn, ...) des Untersuchungsobjekts 3 erfasst werden soll und welcher Teil der Region speziell relevant ist, beispielsweise welche Koronararterie (RCA, LAD, LCX) beobachtet werden soll. Der Schritt S1 kann alternativ rein manuell durch einen Anwender 6, vollautomatisch von der Steuereinrichtung 2 oder vom Anwender 6 mit Unterstützung durch die Steuereinrichtung 2 vorgenommen werden. Die Vornahme des Schrittes S1 kann mit einer Aufnahme von Kontrollbildern verbunden sein.
  • Sodann wartet die Steuereinrichtung 2 in einem Schritt S2 ein Startsignal des Anwenders 6 ab. Nach Erhalt des Startsignals erfasst der Detektor 5 ein Bild B des Untersuchungsobjekts 3 und führt es der Steuereinrichtung 2 zu. Die Steuereinrichtung 2 nimmt das Bild B in einem Schritt S3 entgegen und fügt dem Bild B einen korrespondierenden Erfassungszeitpunkt t hinzu. Falls das Untersuchungsobjekt 3 bzw. der relevante Teil des Untersuchungsobjekts 3 sich iterierend bewegen sollte, nimmt die Steuereinrichtung 2 in einem Schritt S4 weiterhin von einer entsprechenden Erfassungseinrichtung 7 ein Phasensignal des Untersuchungsobjekts 3 entgegen.
  • Ebenfalls im Rahmen des Schrittes S4 ermittelt die Steuereinrichtung 2 eine entsprechende Phaseninformation φ und fügt die Phaseninformation φ dem erfassten Bild B hinzu. Beispielsweise kann die Steuereinrichtung 2 im Rahmen des Schrittes S4 ein EKG-Signal entgegen nehmen und daraus die Phaseninformation φ ableiten. Auch kann die Steuereinrichtung 2 die Aufnahmeanordnung 1 anhand des zugeführten Phasensignals gegebenenfalls derart ansteuern, dass bereits die Erfassung der Bilder B nur zu einer oder mehreren vorbestimmten Phasenlagen des Untersuchungsobjekts 3 erfolgt, beispielsweise nur 0,3 und 0,6 Sekunden nach der R-Zacke des EKG-Signals.
  • Im Regelfall wird das Untersuchungsobjekt 3 in seiner iterierenden Bewegung nicht von außen beeinflusst. Falls beispielsweise das Herz des Menschen 3 sehr unregelmäßig schlägt, kann gezielt eine externe Anregung des Herzens mit einem Herzschrittmacher erfolgen, um einen regelmäßigen Herzschlag zu erzwingen.
  • In einem Schritt S5 korrigiert die Steuereinrichtung 2 das erfasste Bild B. Die Steuereinrichtung 2 korrigiert das erfasste Bild B vorzugsweise ausschließlich um detektorspezifische Korrekturen, führt aber keine weitergehende Bildaufbereitung durch. Beispielsweise wendet sie keinerlei Rauschminderungsverfahren an.
  • In einem Schritt S6 wird geprüft, ob eine Injektion eines Kontrastmittels erfolgen soll. Falls diese Prüfung bejaht wird, wird in einem Schritt S7 das Kontrastmittel in das Untersuchungsobjekt 3 injiziert. Die Schritte S6 und S7 können – analog zum Schritt S1 – vom Anwender 6 selbst vorgenommen werden, von der Steuereinrichtung 2 vollautomatisch vorgenommen werden oder zwar vom Anwender 6 vorgenommen werden, wobei ihn jedoch die Steuereinrichtung 2 unterstützt.
  • In einem Schritt S8 prüft die Steuereinrichtung 2, ob das Erfassen der Bilder B beendet werden soll. Wenn dies nicht der Fall ist, geht die Steuereinrichtung 2 zum Schritt S3 zurück. Anderenfalls übermittelt sie in einem Schritt S9 die erfassten, vorzugsweise um detektorspezifische Korrekturen korrigierten Bilder B, deren Erfassungszeitpunkte t sowie gegebenenfalls auch deren Phaseninformationen φ an eine Auswertungseinrichtung B. Alternativ zur Übermittlung der Bilder B, der Erfassungszeitpunkte t und der Phaseninformationen φ im Rahmen des nachgeordneten Schrittes S9 könnte das Übermitteln bildweise, also zwischen den Schritten S5 und S6 erfolgen.
  • Das obenstehend skizzierte Verfahren wurde in der DE 10 2005 039 189.3 grob geschildert, da es im Rahmen der dortigen Erfindung nur von untergeordneter Bedeutung ist. So wurde beispielsweise die – manuelle, vollautomatische oder rechnerunterstützte – Einstellung der Aufnahmeparameter der Aufnahmeanordnung 1 (Betriebsspannung der Strahlungsquelle 4, Bildrate, Bildvorverarbeitung, Positionierung, ...) als selbstverständlich vorausgesetzt. Auch auf eine gegebenenfalls erforderliche Kalibrierung der Aufnahmeanordnung 1 wurde nicht näher eingegangen. Auch versteht sich von selbst, dass die Erfassung der Bilder B über einen hinreichend langen Zeitraum erfolgen muss, nämlich beginnend vor der Injektion des Kontrastmittels und endend nach dem Auswaschen des Kontrastmittels.
  • 3 zeigt beispielhaft eines der erfassten Bilder B. Aus 3 ist sofort ersichtlich, dass das Bild B zweidimensional ist und eine Vielzahl von Pixeln 9 enthält. Die Auflösung des Bildes B ist sogar so hoch, dass im dargestellten Bild B die einzelnen Pixel 9 nicht mehr erkennbar sind. Lediglich rein beispielhaft ist eines der Pixel 9 mit dem Bezugszeichen 9 markiert. Jedes Pixel 9 weist einen Pixelwert auf, der z. B. zwischen 0 und 255 (= 28 – 1) liegt.
  • Aus 3 ist weiterhin erkennbar, dass das Untersuchungsobjekt 3 ein Gefäßsystem und dessen Umgebung enthält. Auf Grund des Umstands, dass die Bilder B in ihrer Gesamtheit eine zeitliche Folge bilden, zeigen die Bilder B somit den zeitlichen Verlauf der Verteilung des Kontrastmittels in dem Untersuchungsobjekt 3.
  • Wenn das Untersuchungsobjekt 3 während der Erfassung der Bilder B unbewegt war (beispielsweise weil Bilder B vom Gehirn des Menschen 3 aufgenommen wurden) oder auf Grund einer entsprechenden Triggerung der Aufnahme (beispielsweise stets 0,6 Sekunden nach der R-Zacke des EKG) die Bilder B das Untersuchungsobjekt 3 stets in der gleichen Phasenlage zeigen, ist bereits durch die Bilderfassung als solche gewährleistet, dass die Pixelwerte miteinander korrespondierender Pixel 9 der Bilder B durch zumindest im Wesentlichen örtlich gleiche Bereiche des Untersuchungsobjekts 3 bestimmt sind. In diesem Fall können alle erfassten Bilder B zu Projektionsbildern B im Sinne der nachfolgenden Ausführungen bestimmt werden. Anderenfalls muss eine geeignete Auswahl erfolgen. Dies wird nachstehend in Verbindung mit den 4 und 5 näher erläutert.
  • Gemäß 4 weist die Auswertungseinrichtung 8 – die prinzipiell mit der Steuereinrichtung 2 identisch sein kann – unter anderem eine Recheneinheit 10 und einen Massenspeicher 11 auf. Im Massenspeicher 11 ist ein Computerprogramm 12 hinterlegt. Bei Aufruf des Computerprogramms 12 führt die Auswertungseinrichtung 8 ein Bildauswertungsverfahren aus, das nachfolgend detailliert beschrieben wird. Die Auswertungseinrichtung 8 stellt einen Rechner im Sinne der dortigen Erfindung dar. Weiterhin sei erwähnt, dass das Computerprogramm 12 der Auswertungseinrichtung 8 selbstverständlich zuvor zugeführt worden sein muss. Das Zuführen kann beispielsweise mittels eines geeigneten Datenträgers 13 erfolgen, auf dem das Computerprogramm 12 gespeichert ist. Der Datenträger 13 wird in eine geeignete Schnittstelle 14 der Auswertungseinrichtung 8 eingeführt, so dass das auf dem Datenträger 13 gespeicherte Computerprogramm 12 ausgelesen und im Massenspeicher 11 der Auswertungseinrichtung 8 hinterlegt werden kann.
  • Die Bilder B werden der Auswertungseinrichtung 8 gemäß 5 in einem Schritt S11 über eine entsprechende Schnittstelle 15 zugeführt. Gleiches gilt für die korrespondierenden Erfassungszeitpunkte t und die zugeordneten Phaseninformationen φ.
  • Zur Auswahl der Projektionsbilder B aus der erfassten Serie von Bildern B müssen der Auswertungseinrichtung 8 auch die entsprechenden Auswahlkriterien φ*, δφ bekannt sein, nämlich eine Referenzphasenlage φ* und eine Phasenschranke δφ. Hierbei ist es möglich, dass die Referenzphase φ* und die Phasenschranke δφ innerhalb der Auswertungseinrichtung 8 gespei chert sind. Vorzugsweise werden die Referenzphase φ* und die Phasenschranke δφ der Auswertungseinrichtung 8 gemäß 5 in einem Schritt S12 vom Anwender 6 über eine entsprechende Eingabeeinrichtung 17 vorgegeben. Beispielsweise ist es möglich, dass der Anwender 6 in der erfassten Sequenz von Bildern B durch entsprechende Eingaben blättert und eines der Bilder B auswählt. Die Phaseninformation φ des so ausgewählten Bildes B bestimmt die Referenzphase φ*, der Abstand zum unmittelbar nachfolgenden und unmittelbar vorhergehenden Bild B die Phasenschranke δφ. Es ist ebenso möglich, dass der Anwender 6 die entsprechenden Werte φ*, δφ explizit durch Zahlenwerte vorgibt. Schließlich ist es möglich, dass das EKG-Signal über ein Sichtgerät 16 an den Anwender 6 ausgibt und der Anwender 6 im EKG-Signal entsprechende Markierungen setzt. In allen Fällen kann der Anwender 6 die Werte φ* und δφ alternativ als absolute Zeitwerte oder als relative Phasenwerte vorgeben.
  • In Schritten S13 bis S17 erfolgt die eigentliche Auswahl der Projektionsbilder B aus der gesamten Serie von Bildern B. Hierzu wird im Schritt S13 ein Index i auf den Wert Eins gesetzt. Sodann selektiert die Auswertungseinrichtung 8 im Schritt S14 die Bilder B der Iteration i des Untersuchungsobjekts 3. Innerhalb der nunmehr selektierten Bilder B bestimmt die Auswertungseinrichtung 8 im Regelfall eines (ausnahmsweise auch keines) der Bilder B zu einem Projektionsbild B. Denn sie sucht im Schritt S15 zunächst dasjenige der selektierten Bilder B, bei dem der Betrag der Differenz der Phaseninformation φ zur Referenzphase φ* minimal wird. Sodann prüft sie, ob diese Differenz kleiner als die Phasenschranke δφ ist. Wenn die Auswertungseinrichtung 8 ein derartiges Bild B ermitteln kann, bestimmt sie im Schritt S15 dieses Bild B zum Projektionsbild B für die jeweilige Iteration i. Wenn sie kein solches Bild B ermitteln kann, vermerkt sie dies entsprechend.
  • Im Schritt S16 prüft die Auswertungseinrichtung 8, ob der Index i bereits seinen Maximalwert erreicht hat. Wenn dies nicht der Fall ist, inkrementiert die Auswertungseinrichtung 8 im Schritt S17 den Index i und geht zum Schritt S14 zurück. Anderenfalls ist die Bestimmung der Projektionsbilder B beendet.
  • Durch diese Vorgehensweise, die Bestandteil der dortigen Erfindung ist, ist gewährleistet, dass die Pixelwerte miteinander korrespondierender Pixel 9 der Projektionsbilder B auch dann durch zumindest im Wesentlichen örtlich gleiche Bereiche des Untersuchungsobjekts 3 bestimmt sind, wenn das Untersuchungsobjekt 3 sich während der Erfassung der gesamten Serie von Bildern B iterierend bewegt hat.
  • In einem Schritt S18 gibt die Auswertungseinrichtung 8 die Anzahl der ermittelten Projektionsbilder B und die Anzahl der Iterationen des Untersuchungsobjekts 3 über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus. Der Anwender 6 kann somit erkennen, ob er eine gute Auswahl für die Referenzphase φ* und/oder die Phasenschranke δφ getroffen hat.
  • In einem Schritt S19 wartet die Auswertungseinrichtung 8 eine Anwendereingabe ab. Wenn eine derartige Eingabe erfolgt ist, prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S20, ob diese Eingabe eine Bestätigung des Anwenders 6 war. Wenn dies der Fall ist, ist die Auswahl der Projektionsbilder B abgeschlossen und es kann mit dem eigentlichen Bildauswertungsverfahren fortgefahren werden.
  • Anderenfalls prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S21, ob der Anwender einen Wunsch nach Änderung der Referenzphase φ* und/oder der Phasenschranke δφ eingegeben hat. Wenn dies der Fall ist, geht die Auswertungseinrichtung 8 zum Schritt S12 zurück.
  • Anderenfalls hat der Anwender 6 einen Wunsch nach Darstellung eines der Projektionsbilder B eingegeben. In diesem Fall nimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S22 vom Anwender 6 eine entsprechende Anwahl entgegen. In einem Schritt S23 stellt sie das angewählte Projektionsbild B auf dem Sichtgerät 16 dar. Zusammen mit dem angewählten Projektionsbild B gibt sie auch die korrespondierende Phaseninformation φ des angewählten Projektionsbildes B, die Referenzphase φ*, deren Differenz und die Phasenschranke δφ über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus. Sodann geht sie zum Schritt S19 zurück. Gegebenenfalls wäre es auch möglich, eine Gesamtdarstellung des Phasenverlaufs anzuzeigen und die Phaseninformation φ aller Projektionsbilder B gleichzeitig darzustellen.
  • Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass die Schritte S12 bis S23 nur dann sinnvoll und/oder erforderlich sind, wenn eine Auswahl der Projektionsbilder B aus der Gesamtserie von Bildern B erfolgen muss. Wenn hingegen die erfassten Bilder B a priori bereits alle geeignet sind, können die Schritte S12 bis S23 entfallen.
  • Weiterhin sei erwähnt, dass alternativ zu der obenstehend in Verbindung mit 5 beschriebenen Vorgehensweise es auch möglich ist, vorab geeignete Intervalle für die Phaseninformation φ festzulegen und für jedes Intervall die Anzahl an möglichen Projektionsbildern B zu ermitteln. Die Auswertungseinrichtung 8 kann in diesem Fall eine Liste bzw. Tabelle ausgeben, anhand derer für den Anwender 6 erkennbar ist, wie viele Projektionsbilder B ihm für welches Phasenintervall jeweils zur Verfügung stehen. In diesem Fall muss der Anwender 6 nur noch das von ihm gewünschte Phasenintervall selektieren.
  • Wenn die Auswahl der Projektionsbilder B aus der Gesamtserie von Bildern B abgeschlossen ist, wird mit 6 fortgefahren. Schritte S31 und S32 von 6 entsprechen dem Schritt S11 einerseits und den Schritten S12 bis S23 von 5 andererseits. Da der Schritt S32, wie bereits erwähnt, nur optional ist, ist er in 6 nur gestrichelt dargestellt.
  • In einem Schritt S33 nimmt die Auswertungseinrichtung 8 vom Anwender 6 einen Teilbereich 18 entgegen. Diesen Teilbereich 18 blendet die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S34 in eines der Projektionsbilder B ein und gibt dieses Projektionsbild B zusammen mit der Markierung des Teilbereichs 18 über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus. Auch dies ist aus 3 ersichtlich. Der Teilbereich 18 entspricht dem schwarzen Rahmen in 3.
  • In einem Schritt S35 ermittelt der Rechner für jedes Pixel 9, das innerhalb des vorgegebenen Teilbereichs 18 liegt, dessen Typ. Der Typ 1 entspricht dem nicht perfundierten Teil der Umgebung eines Gefäßes. Der Typ 2 entspricht einem Gefäß, der Typ 3 dem perfundierten Teil der Umgebung eines Gefäßes.
  • In einem Schritt S36 prüft die Auswertungseinrichtung 8 für jedes Pixel 9 innerhalb des Teilbereichs 18, ob diesem Pixel 9 der Typ 3 zugeordnet wurde. Wenn dies der Fall ist, ermittelt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S37 für das jeweilige Pixel 9 ein Ausmaß der Perfusion und ordnet dem betreffenden Pixel 9 das ermittelte Ausmaß zu.
  • Die Zuordnung des jeweiligen Typs und gegebenenfalls auch des Ausmaßes der Perfusion zu den einzelnen Pixeln 9 definiert ein Auswertungsbild A. Auf Grund der Art der Erstellung des Auswertungsbildes A korrespondiert jedes Pixel 9 des Auswertungsbildes A mit den entsprechenden Pixeln 9 der Projektionsbilder B. Insbesondere ist auch das Auswertungsbild A zweidimensional und weist eine Vielzahl von Pixeln 9 auf. Das Auswertungsbild A gibt die Auswertungseinrichtung 8 im Rahmen eines Schrittes S38 über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus.
  • Auf die Schritte S35 bis S37, die den eigentlichen Kern der Erfindung der DE 10 2005 039 189.3 betreffen, wird später noch detailliert eingegangen werden.
  • 7 zeigt ein Auswertungsbild A. Gemäß 7 hat die Auswertungseinrichtung 8 das Ausmaß der Perfusion und auch den Typ anhand einer Zuordnungsvorschrift in Farbwerte umgesetzt.
  • Die Auswertungseinrichtung 8 gibt somit das Auswertungsbild A in Form einer farbcodierten Darstellung über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus. Die Zuordnungsvorschrift kann die Auswertungseinrichtung 8 ggf. zusammen mit der farbcodierten Darstellung über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 ausgeben.
  • Es ist möglich, dass der Rechner 8 das gesamte dargestellte Auswertungsbild A farbcodiert darstellt. Inzwischen ist jedoch bevorzugt, dass der Rechner 8 das Auswertungsbild A außerhalb des Perfusionsbereichs Schwarz/Weiß oder als Graustufenbild darstellt. Insbesondere kann der Rechner 8 das Auswertungsbild A auch außerhalb des Perfusionsbereichs in Parzellen 19 unterteilen und den außerhalb des Perfusionsbereichs gelegenen Parzellen 19 des Auswertungsbildes A jeweils einen Grauwert oder einen der Werte Schwarz Weiß zuordnen.
  • Alternativ zu der Darstellung gemäß 7 ist es gemäß 8 auch möglich, eines der Projektionsbilder B in das Auswertungsbild A mit einzublenden.
  • Wie weiterhin aus 7 ersichtlich ist, können in das Auswertungsbild A auch andere Angaben mit eingeblendet sein, beispielsweise ein erster Schwellwert SW1, ein Grenzzeitpunkt GZP, ein Faktor F sowie weitere Werte. Die Bedeutung dieser Werte wird später noch ersichtlich werden.
  • Gemäß den 7 und 8 wird nur der Teilbereich 18 dargestellt und ausgegeben. Es ist aber selbstverständlich auch möglich, über den Teilbereich 18 hinaus das gesamte Auswertungsbild A über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 auszugeben und in diesem Fall den Teilbereich 18 analog zu 3 entsprechend zu markieren.
  • In einem Schritt S39 wartet die Auswertungseinrichtung 8 eine Eingabe des Anwenders 6 ab. Wenn diese Eingabe erfolgt ist, prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt 540, ob die Eingabe eine Bestätigung war. Wenn dies der Fall ist, er stellt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S41 anhand des Auswertungsbildes A einen Report und ordnet das Auswertungsbild A und den Report den Projektionsbildern B zu. Sodann archiviert sie zumindest die Projektionsbilder B, das Auswertungsbild A und den Report als Einheit.
  • Anderenfalls prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S42, ob die Eingabe eine Anweisung zum Verwerfen des Auswertungsbildes A war. In diesem Fall wird das Bildauswertungsverfahren ohne Abspeichern des Reports ohne weiteres verlassen.
  • Anderenfalls prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S43, ob die Kriterien zur Bestimmung des Typs und/oder des Ausmaßes der Perfusion geändert werden sollen. Wenn dies der Fall ist, nimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S44 neue Kriterien entgegen und geht zum Schritt S35 zurück.
  • Wenn auch die Kriterien nicht geändert werden sollen, kann der Anwender 6 nur noch ein Pixel 9 oder eine Gruppe von Pixeln 9 angewählt haben. In diesem Fall nimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S45 eine entsprechende Anwahl eines Pixels 9 oder einer Pixelgruppe entgegen. In einem Schritt S46 ermittelt sie für das angewählte Pixel 9 bzw. die angewählte Pixelgruppe den zeitlichen Verlauf des Mittelwerts der entsprechenden Bereiche der Projektionsbilder B, anhand derer sie für das angewählte Pixel 9 bzw. die angewählte Pixelgruppe das Ausmaß der Perfusion ermittelt hat, und gibt diesen Verlauf über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus.
  • 9 zeigt eine mögliche Implementierung der Schritte S35 bis S37 von 6.
  • Gemäß 9 teilt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S51 die Projektionsbilder B in zweidimensionale Parzellen 19 ein. Die Einteilung der Parzellen 19 ist beispielsweise aus 3 ersichtlich. Gemäß 3 sind die Parzellen 19 rechteckig. Dies ist die einfachste Art der Einteilung in Parzellen 19. Es sind auch andere Parzellenformen möglich, insbesondere gleichseitige Dreiecke und regelmäßige Sechsecke.
  • Die Größe der Parzellen 19 ist prinzipiell frei wählbar. Sie müssen zweidimensional sein. Ferner sollten sie so viele Pixel 9 umfassen, dass sich bei einer Mittelwertbildung das Rauschen tendenziell herausmittelt und Bewegungsartefakte zumindest im Regelfall vernachlässigbar sind. Andererseits sollte die Auflösung hinreichend gut sein. In Versuchen wurde ermittelt, dass die Parzellen vorzugsweise zwischen etwa 60 und rund 1000 Pixeln enthalten sollten, was im Falle rechteckiger Parzellen 19 einer Kantenlänge von z. B. 8x8 Pixeln bis z. B. 32x32 Pixeln entsprechen kann.
  • In Schritten S52 und S53 setzt die Auswerteeinrichtung 8 Laufindizes i, j auf den Wert Eins. Der Index i durchläuft nacheinander jede Parzelle 19 der zweidimensionalen Anordnung von Parzellen 19 gemäß 3. Der Index j durchläuft nacheinander die Projektionsbilder B.
  • In einem Schritt S54 bestimmt die Auswertungseinrichtung 8 den – gewichteten oder ungewichteten – Mittelwert M(j) der Pixelwerte der durch den Index i bestimmten Parzelle 19 in dem durch den Index j bestimmten Projektionsbild B.
  • In einem Schritt S55 prüft die Auswertungseinrichtung 8, ob der Index j bereits seinen Maximalwert erreicht hat. Wenn dies nicht der Fall ist, inkrementiert die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S56 den Index j und geht zum Schritt S54 zurück, um den nächsten Mittelwert M(j) zu ermitteln.
  • Wenn für eine bestimmte Parzelle 19 alle Mittelwerte M(j) ermittelt sind, bestimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S57 anhand dieser Mittelwerte M(j) den Typ der jeweiligen Parzelle 19 und ordnet den ermittelten Typ einer Par zelle 19 des Auswertungsbildes A – siehe 7 – zu. Die Parzellen 19 des Auswertungsbildes A korrespondieren 1:1 mit den Parzellen 19 der Projektionsbilder B.
  • Sodann prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt 558, ob der ermittelte Typ dem Typ 3, also dem Typ „perfundierter Teil der Umgebung", entspricht. Wenn dies der Fall ist, bestimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S59 anhand derselben Mittelwerte M(j) das Ausmaß der Perfusion für diese Parzelle 19 und ordnet es ebenfalls der korrespondierenden Parzelle 19 des Auswertungsbildes A zu.
  • Sodann prüft die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S60, ob sie die Schritt S53 bis S59 bereits für alle Parzellen 19 durchgeführt hat. Wenn dies nicht der Fall ist, inkrementiert sei in einem Schritt S61 den Index i und geht zum Schritt S53 zurück. Anderenfalls ist die Ermittlung und Zuordnung des Typs und auch des Ausmaßes der Perfusion gemäß der Lehre der DE 10 2005 039 189.3 beendet.
  • Gemäß der Lehre der DE 10 2005 039 189.3 sind Modifikationen des in Verbindung mit 9 beschriebenen Verfahrens möglich. So kann beispielsweise insbesondere die Reihenfolge der Indizes i, j vertauscht werden. In diesem Fall wird eine Anzahl modifizierter Projektionsbilder B' ermittelt. Jedes dieser modifizierten Projektionsbilder B' weist pro Parzelle 19 einen einheitlichen Wert auf, nämlich den im Schritt S54 ermittelten Mittelwert M(j). Ein Beispiel eines derartigen modifizierten Projektionsbildes B' ist in 10 dargestellt.
  • Durch die obenstehend beschriebene, erfindungsgemäße Vorgehensweise werden insbesondere folgende Merkmale erreicht:
    • – Die Auswertungseinrichtung 8 nimmt die Zuordnung des Typs anhand des zeitlichen Verlaufs der Pixelwerte der Projektionsbilder B vor.
    • – Die Auswertungseinrichtung 8 nimmt die Zuordnung des Typs und des Ausmaßes an Perfusion anhand des zeitlichen Ver laufs der Pixelwerte derjenigen Pixel 9 der Projektionsbilder B vor, die in einem durch das jeweilige Pixel 9 des Auswertungsbildes A bestimmten zweidimensionalen Auswertungskern 19 der Projektionsbilder B liegen. Denn der Auswertungskern 19 korrespondiert mit der jeweiligen Parzelle 19.
    • – Aus dem gleichen Grund nimmt die Auswertungseinrichtung 8 die Zuordnung von Typ und Ausmaß auch für alle Pixel 9 einer Parzelle 19 einheitlich vor.
    • – Weiterhin werden zur Ermittlung des Typs und zur Ermittlung des Ausmaßes die gleichen Parzellen 19 herangezogen.
  • 7 und auch 8 zeigen das Ergebnis der Zuordnung.
  • Alternativ zur parzellenweisen Zuordnung von Typ und Ausmaß der Perfusion der einzelnen Pixel 9 des Auswertungsbildes A wäre es auch möglich, dass die Auswertungseinrichtung 8 für jedes Pixel 9 des Auswertungsbildes A einen eigenen zweidimensionalen Auswertungskern in den Projektionsbildern B bestimmt, bei dem das jeweilige Pixel 9 des Auswertungsbildes A in der Mitte des jeweiligen Auswertungskerns angeordnet ist. Auch dann ist eine völlig analoge Vorgehensweise möglich. Hierzu wäre aber ein erheblich größerer Rechenaufwand erforderlich, dem kein deutlicher Genauigkeitsgewinn gegenüber steht.
  • Wenn im Untersuchungsobjekt 3 viel Kontrastmittel vorhanden ist, erfolgt nur eine relativ geringe Transmission. Dies bewirkt in den Projektionsbildern B eine relativ geringe Helligkeit (tendenziell: schwarz). Wenn umgekehrt im Untersuchungsobjekt 3 nur wenig Kontrastmittel vorhanden ist, erfolgt eine höhere Transmission, wodurch in den Projektionsbildern B eine größere Helligkeit (tendenziell: weiß) hervorgerufen wird. In der Regel wird bei der Digitalisierung der Projektionsbilder B schwarz der Pixelwert Null zugeordnet, weiß der maximal mögliche Pixelwert z. B. 28 – 1 = 255. Nachfolgend wird umgekehrt zur konventionellen Vorgehensweise vorgegangen. Weiß wird also der Pixelwert Null zugeordnet, schwarz der maximal mögliche Pixelwert. Diese Zuordnung erleichtert das Verständnis der nachfolgenden Ausführungen. Die Zuordnung von Null zu weiß und Maximalwert zu schwarz ist aber nicht prinzipiell erforderlich.
  • In Verbindung mit den 11 bis 13 wird nunmehr beschrieben, wie die Auswertungseinrichtung 8 den Typ der einzelnen Parzellen 19 ermittelt. Hierfür benötigt die Auswertungseinrichtung 8 zwei Entscheidungskriterien, nämlich den ersten Schwellwert SW1 und den Grenzzeitpunkt GZP.
  • Wenn bei einer bestimmten Parzelle 19 in allen Projektionsbildern B die Differenz der ermittelten Mittelwerte M(j) vom korrespondierenden Mittelwert M(1) des ersten Projektionsbildes B maximal den ersten Schwellwert SW1 erreicht, wird der jeweilige Parzelle 19 der Typ „Hintergrund" bzw. „nicht perfundierter Teil der Umgebung" zugeordnet. Ein typisches Beispiel für einen derartigen Mittelwertverlauf zeigt 11. Der erste Schwellwert SW1 kann fest vorgegeben sein. Er kann beispielsweise 5 oder 10 % des maximalen Aussteuerungsbereichs betragen. Er kann auch relativ zum Mittelwert M(1) der jeweilige Parzellen 19 des ersten Projektionsbildes B definiert sein. Beispielsweise kann er 10 oder 20 % des Mittelwertes M(1) betragen. Vorzugsweise hängt der erste Schwellwert SW1 sowohl von einer Eingabe des Anwenders 6 als auch vom Mittelwert M(1) der entsprechenden Parzelle 19 des zeitlichen ersten Projektionsbildes B ab. Dies kann insbesondere dadurch realisiert werden, dass der Anwender 6 gemäß einem Schritt S71 von 14 den Faktor F der Auswertungseinrichtung 8 vorgibt und die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S72 den ersten Schwellwert SW1 für die jeweilige Parzelle 19 als Produkt des Faktors F und des Mittelwerts M(1) der jeweiligen Parzelle 19 bestimmt.
  • Wenn der Typ einer Parzelle 19 nicht dem Typ „Hintergrund" entspricht, muss der Parzelle 19 entweder der Typ „Gefäß" oder der Typ „perfundierter Teil der Umgebung" zugeordnet sein. Für die Unterscheidung dieser beiden Typen dient der Grenzzeitpunkt GZP. Denn wenn der erste Schwellwert SW1 erstmals vor dem Grenzzeitpunkt GZP überschritten wird, wird einer Parzelle 19 der Typ „Gefäß" zugeordnet, anderenfalls der Typ „perfundierter Teil der Umgebung".
  • Auch der Grenzzeitpunkt GZP kann der Auswertungseinrichtung 8 fest vorgegeben sein. Vorzugsweise hängt auch der Grenzzeitpunkt GZP von einer Eingabe des Anwenders 6 ab. Hierzu sind gemäß 14 Schritte S73 bis S75 vorhanden. Im Schritt S73 nimmt die Auswertungseinrichtung 8 vom Anwender 6 den Grenzzeitpunkt GZP entgegen. Im Schritt S74 ermittelt die Auswertungseinrichtung 8 dasjenige der Projektionsbilder B, das dem Grenzzeitpunkt GZP zeitlich am nächsten liegt. Dieses Projektionsbild B gibt sie im Rahmen des Schrittes S74 über das Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus. Im Schritt S75 überprüft die Auswertungseinrichtung 8, ob der Anwender 6 den Grenzzeitpunkt GZP bestätigt oder ob er eine Neuvorgabe wünscht. Entsprechend wird entweder zum Schritt S73 zurückgegangen oder das Verfahren mit einem Schritt S76 fortgesetzt, in dem die Typzuordnung für die einzelnen Parzellen 19 erfolgt.
  • Die 12 und 13 zeigen je ein Beispiel eines zeitlichen Verlaufs für eine Parzelle 19 vom Typ „Gefäß" und „perfundierter Teil der Umgebung".
  • Gemäß dem Schritt S76 erfolgt folgende Typzuordnung: Wenn für alle möglichen Indizes j gilt, dass der Betrag der Differenz des Mittelwerts M(j) des Projektionsbildes B(j) und des Mittelwerts M(1) des zeitlich ersten Projektionsbildes B(l) kleiner als der erste Schwellwert SW1 ist, wird der korrespondierenden Parzelle 19 der Typ 1 (Hintergrund) zugeordnet. Wenn ein Wert für den Index j existiert, für den die oben genannte Differenz den ersten Schwellwert SW1 übersteigt und der Index j mit einer Erfassungszeit t(j) korrespondiert, die vor dem Grenzzeitpunkt GZP liegt, wird der betreffenden Parzelle 19 der Typ 2 (Gefäß) zugeordnet. Anderenfalls wird der betreffenden Parzelle 19 der Typ 3 (perfundierter Teil der Umgebung) zugeordnet.
  • In einem Schritt S77 prüft die Auswertungseinrichtung 8, ob der ermittelte Typ der Typ 3 ist. Nur wenn dies der Fall ist, werden Schritte S78 bis S80 durchgeführt. Anderenfalls werden die Schritte S78 bis S80 übersprungen.
  • Im Schritt S78 führt die Auswertungseinrichtung 8 eine Berechnung des Ausmaßes der Perfusion durch. Diese Berechnung kann auf vielerlei Art und Weise erfolgen. Dies wird nachstehend in Verbindung mit 15 näher erläutert. Vorab sei erwähnt, dass im einfachsten Fall nur zwei oder drei Werte für das Ausmaß der Perfusion unterschieden werden, also nur hoch und niedrig oder hoch, mittel und niedrig. Es sind aber auch feinere Unterteilungen möglich.
  • Gemäß 15 übersteigt der zeitliche Verlauf des Mittelwerts M in einer Parzelle 19 vom Typ 3 erstmals zu einem Zeitpunkt T1 den ersten Schwellwert SW1. Zu einem Zeitpunkt T2 erreicht der Mittelwert M z. B. 90% seines Maximums Mmax. Zu einem Zeitpunkt T3 erreicht der Mittelwert M sein Maximum Mmax. Zu einem Zeitpunkt T4 fällt der Mittelwert M wieder auf z. B. 90% seines Maximums Mmax ab. Zu einem Zeitpunkt T5 fällt der Mittelwert M wieder unter den ersten Schwellwert SW1 ab. Der Zahlenwert 90% ist nur beispielhaft. Es könnte auch ein anderer Prozentsatz herangezogen werden. Auch kann gegebenenfalls eine Korrektur um einen Basiswert M0 erfolgen. Der Basiswert M0 ist für die betrachtete Parzelle 19 definiert als der Mittelwert der Mittelwerte M vor dem Grenzzeitpunkt GZP oder vor dem Zeitpunkt T1.
  • Zusätzlich zu den oben genannten Zeitpunkten T1 bis T5 kann eine Hilfszeit T6 definiert werden, in der der Mittelwert M einen zweiten Schwellwert SW2 übersteigt. Der zweite Schwellwert SW2 entspricht dabei vorzugsweise dem sogenannte FWHM (FWHM = full width at half maximum).
  • Für das Ausmaß der Perfusion ist möglich, dass die Auswertungseinrichtung 8 es aus einer dieser Größen oder aus mehre ren dieser Größen ermittelt. In der DE 10 2005 039 189.3 sind einige mögliche Auswertungen angegeben.
  • Im Schritt S79 überprüft die Auswertungseinrichtung 8, ob die Zeitdauer T6 eine Minimalzeit Tmin übersteigt. Wenn dies nicht der Fall ist, ist die Zeitdauer T6 extrem kurz. Ein Beispiel eines solchen Verlaufs zeigt 16. Dies deutet mit hoher Wahrscheinlichkeit auf ein sogenanntes Artefakt hin. Die Auswertungseinrichtung 8 geht in diesem Fall zum Schritt S80 über. Im Schritt S80 sorgt sie dafür, dass bezüglich der momentan behandelten Parzelle 19 das entsprechende Projektionsbild B unberücksichtigt bleibt. Im einfachsten Fall wird das jeweilige Projektionsbild B (selbstverständlich beschränkt auf die jeweilige Parzelle 19) ausgelassen. Vorzugsweise nimmt die Auswertungseinrichtung 8 eine Ersetzung vor. Denn sie ersetzt die behandelte Parzelle 19 durch die korrespondierende Parzelle 19 des zeitlich unmittelbar vorhergehenden Projektionsbildes B, des zeitlich unmittelbar nachfolgenden Projektionsbildes B oder eine Interpolation der entsprechenden Parzellen 19 des zeitlich unmittelbar vorhergehenden und des zeitlich unmittelbar nachfolgenden Projektionsbildes B. Nach der Ausführung des Schrittes S80 geht die Auswertungseinrichtung 8 zum Schritt S78 zurück.
  • Das obenstehend beschriebene Bildauswertungsverfahren der DE 10 2005 039 189.3 kann gegebenenfalls nach Bedarf verfeinert werden. Beispielsweise ist es möglich, nach der parzellenweisen Ermittlung des Ausmaßes der Perfusion eine feinere Ermittlung durchzuführen. Dies wird nachfolgend in Verbindung mit 17 näher beschrieben.
  • Gemäß 17 selektiert die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S91 eine Parzelle 19. In einem Schritt S92 überprüft die Auswertungseinrichtung 8, ob der selektierten Parzelle der Typ 3 zugeordnet ist. Nur wenn dies der Fall ist, wird zu einem Schritt S93 übergegangen. Im Schritt S93 berechnet die Auswertungseinrichtung 8 die logische Hilfsgröße OK. OK nimmt den Wert „wahr" dann und nur dann an, wenn die selektierte Parzelle 19 vollständig von Parzellen 19 umgeben ist, denen ebenfalls der Typ 3 zugeordnet ist.
  • Der Wert der logischen Hilfsvariable OK wird im Schritt S94 überprüft. Je nach dem Ergebnis der Prüfung werden Schritte S95 und S96 ausgeführt. Im Schritt S95 wird die selektierte Parzelle 19 unterteilt, beispielsweise in 2x2 = 4 Unterparzellen. Für jede Unterparzelle nimmt die Auswertungseinrichtung 8 im Schritt S96 erneut eine Ermittlung und Zuordnung des Ausmaßes der Perfusion vor.
  • Im Schritt S97 prüft die Auswertungseinrichtung 8, ob sie die Schritte S92 bis S96 bereits für alle Parzellen 19 durchgeführt hat. Wenn dies nicht der Fall ist, geht sie zu einem Schritt S98 über, indem sie eine andere, bisher noch nicht selektierte Parzelle 19 selektiert. Vom Schritt S98 aus geht sie zum Schritt S92 zurück.
  • Die Vorgehensweise von 17 ist selbstverständlich abänderbar. So kann beispielsweise der Schritt S95 vor den Schritt S91 vorgezogen werden, so dass er für alle Parzellen 19 durchgeführt wird. Die Schritte S91 bis S94 sowie S97 und S98 werden dann jeweils mit den Unterparzellen durchgeführt. Unabhängig davon, ob die eine oder die andere Vorgehensweise ergriffen wird, ermittelt die Auswertungseinrichtung 8 aber nur für diejenigen Pixel 9 des Auswertungsbildes A, denen der Typ „perfundierter Teil der Umgebung" zugeordnet ist und die in einem vorbestimmten Mindestabstand (hier eine Parzelle 19 oder eine Unterparzelle) ausschließlich von Pixeln 9 umgeben sind, denen ebenfalls der Typ „perfundierter Teil der Umgebung" zugeordnet ist, erneut das Ausmaß der Perfusion.
  • Im Rahmen der bisherigen Erläuterung wurde vorausgesetzt, dass die Aufnahmeparameter der Aufnahmeanordnung 1 einschließlich der Betriebsparameter der Strahlungsquelle 4 während der Erfassung der Bilder B konstant gehalten wurden. Wenn diese Voraussetzung nicht erfüllt ist, kann es zu Helligkeitsschwankungen in den erfassten Bildern B kommen, wel che die Auswertung beeinträchtigen können, im Extremfall sogar unmöglich machen können. Im Rahmen der Lehre der DE 10 2005 039 189.3 ist daher vorgesehen, entsprechende Korrekturen vorzunehmen, so dass dennoch eine Auswertung erfolgen kann. Diese Korrekturen erfolgen vor dem Schritt S35 oder nach dem Schritt S44 von 6. Sie werden nachstehend in Verbindung mit 18 näher erläutert.
  • Gemäß 18 wird zunächst in einem Schritt S101 ein Referenzbereich 20 der Projektionsbilder B bestimmt. Im einfachsten Fall erfolgt die Bestimmung des Referenzbereichs 20 durch eine entsprechende Anwendereingabe. Sodann blendet die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S102 den Referenzbereich 20 in eines der Projektionsbilder B ein. Beispielhaft ist dies aus 3 ersichtlich.
  • Als nächstes bestimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S103 eines der Projektionsbilder B zu einem Referenzbild B. Welches der Projektionsbilder B zum Referenzbild B bestimmt wird, ist prinzipiell beliebig. In der Regel wird das erste oder das letzte der Projektionsbilder B zum Referenzbild B bestimmt werden.
  • In einem Schritt S104 selektiert die Auswertungseinrichtung 8 eines der Projektionsbilder B.
  • Das selektierte Projektionsbild B vergleicht die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S105 mit dem Referenzbild B. Der Vergleich erfolgt nur innerhalb der miteinander korrespondierenden Referenzbereiche 20. Anhand des Vergleichs bestimmt die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S106 eine Transformation der Pixelwerte des selektierten Projektionsbildes B. Die Transformation ist derart bestimmt, dass der Mittelwert der Pixel 9 des Referenzbereichs 20 des transformierten Projektionsbildes B auf der einen Seite und der Mittelwert der Pixel 9 des Referenzbildes B auf der anderen Seite in einer vorbestimmten funktionalen Beziehung zueinander stehen. Die funktionale Beziehung kann insbesondere darin be stehen, dass der Mittelwert der Pixel 9 des Referenzbereichs 20 des transformierten Projektionsbildes B gleich dem Mittelwert der Pixel 9 des Referenzbildes B ist. Die Transformation kann alternativ linear oder nicht linear sein.
  • Entsprechend der im Schritt S106 bestimmten Transformation transformiert die Auswertungseinrichtung 8 in einem Schritt S107 alle Pixel 9 des selektierten Projektionsbildes B, also sowohl die Pixel 9 innerhalb des Referenzbereichs 20 als auch die Pixel 9 außerhalb des Referenzbereichs 20.
  • In einem Schritt S108 prüft die Auswertungseinrichtung 8, ob sie die Schritte S104 bis S107 bereits für alle Projektionsbilder B durchgeführt hat. Wenn dies noch nicht der Fall ist, geht sie zunächst zu einem Schritt S109 über, in dem sie ein anderes der Projektionsbilder B selektiert. Sodann geht sie zum Schritt S105 zurück. Anderenfalls ist das Transformieren der Projektionsbilder B beendet.
  • Alternativ zu einer Vorgabe des Referenzbereichs 20 durch den Anwender 6 ist es möglich, dass die Auswertungseinrichtung 8 den Referenzbereich 20 selbsttätig ermittelt. Beispielsweise kann die Auswertungseinrichtung 8 den Referenzbereich 20 anhand der Pixel 9 des Auswertungsbildes A ermitteln, denen sie den Typ „nicht perfundierter Teil der Umgebung", also den Typ 1, zugeordnet hat. Parzellen 19, die außerhalb des Belichtungsbereichs liegen, werden dabei nicht berücksichtigt. Dies ist in der DE 10 2005 039 189.3 näher erläutert.
  • Im Gegensatz zum bekannten Stand der Technik ist es bei der DE 10 2005 039 189.3 nicht mehr erforderlich, dass der Benutzer vorgibt, welcher Bereich der Projektionsbilder dem Myokardium entspricht. Die Typzuordnung kann vielmehr aus den Projektionsbildern selbst heraus erfolgen.
  • Das Bildauswertungsverfahren der DE 10 2005 039 189.3 ist universell anwendbar. Es ist also insbesondere auch dann anwendbar, wenn das Untersuchungsobjekt sich nicht bewegt. Ein Beispiel eines derartigen Untersuchungsobjekts ist das Gehirn des Menschen, in dem die gleichen Durchblutungsprobleme wie beim menschlichen Herzen auftreten können. Diese Durchblutungsprobleme sind, wenn sie akut auftreten, unter dem Begriff Schlaganfall bekannt.
  • Die vorliegende Erfindung geht, wie bereits erwähnt, von dieser Lehre aus. Ihr Verständnis wird daher nachfolgend vorausgesetzt. Weiterhin ist diese Lehre auch Bestandteil der vorliegenden Erfindung, soweit die nachstehenden Ausführungen nichts Gegensätzliches enthalten.
  • Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Bildauswertungsverfahren zu schaffen, das eine Bildauswertung ermöglicht, die gegenüber der in der DE 10 2005 039 189.3 beschriebenen Bildauswertung optimiert ist.
  • Die Aufgabe wird durch ein Bildauswertungsverfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst.
  • Erfindungsgemäß wird die Aufgabe somit durch folgende Merkmale gelöst:
    • – Ein Rechner ordnet miteinander korrespondierenden Pixeln von Projektionsbildern zumindest in einem für die Projektionsbilder einheitlichen Teilbereich der Projektionsbilder einen für alle miteinander korrespondierenden Pixel einheitlichen zweidimensionalen Auswertungskern zu.
    • – Der Rechner bestimmt innerhalb jedes Projektionsbildes für jedes Pixel anhand des dem jeweiligen Pixel zugeordneten Auswertungskernes mindestens einen charakteristischen Wert und ordnet diesen Wert dem betreffenden Pixel zu.
    • – Der Rechner bestimmt anhand des zeitlichen Verlaufs der miteinander korrespondierenden Pixeln zugeordneten charakteristischen Werte Parameter mindestens einer Funktion der Zeit, so dass eine Abweichung der mit den Parametern parametrierten Funktion der Zeit von dem zeitlichen Verlauf der miteinander korrespondierenden Pixeln zugeordneten charakteristischen Werte minimiert wird.
    • – Der Rechner bestimmt anhand der Parameter einen Typ und/oder ein Ausmaß und ordnet einem mit den Pixeln der Projektionsbilder korrespondierenden Pixel eines zweidimensionalen Auswertungsbildes den Typ und/oder das Ausmaß zu.
    • – Der Typ ist dafür charakteristisch, ob das jeweilige Pixel des Auswertungsbildes einem Gefäß eines Gefäßsystems, einem perfundierten Teil der Umgebung eines Gefäßes des Gefäßsystems (Perfusionsbereich) oder einem nicht perfundierten Teil der Umgebung eines Gefäßes des Gefäßsystemes (Hintergrund) entspricht. Das Ausmaß ist für ein Ausmaß der Perfusion (Perfusionsgrad) charakteristisch.
    • – Der Rechner gibt zumindest den Teilbereich des Auswertungsbildes über ein Sichtgerät an einen Anwender aus.
  • Hiermit korrespondierend wird die Aufgabe für den Datenträger bzw. den Rechner dadurch gelöst, dass auf dem Datenträger ein Computerprogramm zur Durchführung eines solchen Bildauswertungsverfahrens gespeichert ist bzw. im Massenspeicher des Rechners ein solches Computerprogramm hinterlegt ist, so dass der Rechner nach Aufruf des Computerprogramms dieses Bildauswertungsverfahren ausführt.
  • Die ersten beiden und die letzten beiden der obenstehend mit Spiegelstrich abgesetzten Merkmale sind bereits in der DE 10 2005 039 189.3 beschrieben. Die beiden mittleren der mit Spiegelstrich abgesetzten Merkmale sind gegenüber der DE 10 2005 039 189.3 hingegen neu.
  • Vorzugsweise ordnet der Rechner den Pixeln als einen charakteristischen Wert das Maximum der in dem dem jeweiligen Pixel zugeordneten Auswertungskern auftretenden Pixelwerte zu. In diesem Fall ist es möglich, dass der Rechner anhand des zeitlichen Verlaufs des Maximums Parameter einer Maximumfunktion bestimmt, so dass eine Abweichung der mit den Parametern parametrierten Maximumfunktion von dem zeitlichen Verlauf des Maximums minimiert wird. Weiterhin ist es in diesem Fall mög lich, dass der Rechner anhand der Parameter der Maximumfunktion bestimmt, ob er dem korrespondierenden Pixel des Auswertungsbildes den Typ „Gefäß" zuordnet.
  • Diese Vorgehensweise ist neu gegenüber der DE 10 2005 039 189.3 . Denn dort wird nur mit Mittelwerten gearbeitet.
  • Alternativ oder zusätzlich ist es möglich, dass der Rechner den Pixeln als einen charakteristischen Wert den Mittelwert der in dem dem jeweiligen Pixel zugeordneten Auswertungskern auftretenden Pixelwerte zuordnet. Diese Vorgehensweise ist vom Ansatz her aus der DE 10 2005 039 189.3 bekannt.
  • Die zuletzt beschriebene Vorgehensweise ist alternativ zur Ermittlung der Maxima als charakteristische Werte möglich. Vorzugsweise wird sie zusätzlich ausgeführt.
  • Wenn der Rechner 8 die Mittelwerte als charakteristische Werte bestimmt, ist es möglich, dass der Rechner anhand des zeitlichen Verlaufs des Mittelwerts Parameter einer Mittelwertfunktion bestimmt, so dass eine Abweichung der mit den Parametern parametrierten Mittelwertfunktion von dem zeitlichen Verlauf des Mittelwerts minimiert wird. In diesem Fall kann der Rechner anhand der Parameter der Mittelwertfunktion bestimmen, ob er dem korrespondierenden Pixel des Auswertungsbildes den Typ „Perfusionsbereich" oder den Typ „Hintergrund" zuordnet, und/oder anhand der Parameter der Mittelwertfunktion bestimmen, welchen Perfusionsgrad er dem korrespondierenden Pixel zuordnet.
  • Die obenstehend beschriebene prinzipielle Funktionsweise liefert bereits recht gute Ergebnisse. Sie ist mittels der nachstehend beschriebenen Vorgehensweisen noch weiter verbesserbar.
  • So ist es beispielsweise möglich, dass der Rechner zur Bestimmung des Mittelwerts ein Histogramm der im jeweiligen Auswertungskern auftretenden Pixelwerte ermittelt und den Mittelwert unter Verwendung des Histogramms ermittelt. Insbesondere kann der Rechner anhand des Histogramms statistische Größen über die Verteilung der Pixelwerte ermitteln und anhand der statistischen Größen entscheiden, welche der Pixelwerte er bei der Ermittlung des Mittelwerts berücksichtigt.
  • Die parametrierbare Funktion kann an den gesamten erwarteten Blushverlauf angepasst sein. In diesem Fall steigt die mindestens eine parametrierbare Funktion mit fortschreitender Zeit von einem Anfangswert auf einen Maximalwert an und sinkt sodann vom Maximalwert auf einen Endwert ab. Beispielsweise kann die Funktion die Form y = K1·(1 + e-a(t-T'))-1·(1 + eb(t-T'')-1 + K2aufweisen, wobei y der Funktionswert, t die Zeit und K1, K2, a, b, T' und T'' die Parameter der Funktion sind.
  • Es ist möglich, dass die Größe des Auswertungskerns ortsunabhängig ist. Vorzugsweise ist die Größe des Auswertungskerns jedoch ortsabhängig. Beispielsweise kann im Außenbereich, wo keine oder nur eine geringe Bildinformation erwartet wird, ein großer Auswertungskern angesetzt werden, im Bildinnenbereich ein kleinerer Auswertungskern.
  • Die Größe des Auswertungskerns für ein bestimmtes Pixel kann vorab bestimmt sein. Vorzugsweise ermittelt der Rechner jedoch die Größe des Auswertungskerns zumindest für einen Teil der Pixel iterativ anhand des den Pixeln zugeordneten Typs.
  • Derzeit wird bevorzugt, dass der Rechner die Projektionsbilder und das Auswertungsbild in Parzellen unterteilt, dass der Rechner die Typ- und/oder Ausmaßzuordnung parzellenweise vornimmt und dass der Auswertungskern mit der jeweiligen Parzelle übereinstimmt.
  • Insbesondere wenn die iterative Ermittlung der Größe des Auswertungskerns und die Unterteilung der Bilder in Parzellen miteinander kombiniert sind, ist es möglich, dass der Rechner Parzellen, denen er in einer der Iterationen den Typ „Gefäß" zugeordnet hat, in Teilparzellen unterteilt und erneut eine Iteration ausführt, wenn die betreffende Parzelle in einem Winkelbereich, der größer als ein erster Mindestwinkelbereich ist, von Parzellen umgeben ist, denen der Rechner in der erstgenannten Iteration nicht den Typ „Gefäß" zugeordnet hat, und die Parzelle größer als eine Mindestgröße ist.
  • Es ist möglich, dass der Rechner die Teilparzellen als solche beibehält. Bevorzugt ist hingegen, dass der Rechner Teilparzellen, denen er in der erneuten Iteration nicht den Typ „Gefäß" zuordnet, mit einer an die betreffende Teilparzelle angrenzenden Parzelle, der ebenfalls nicht der Typ „Gefäß" zugeordnet ist, zu einer Gesamtparzelle vereinigt. Durch diese Maßnahme kann der Rechenaufwand reduziert werden.
  • Der Rechenaufwand kann ferner reduziert werden, wenn der Rechner aneinander angrenzende Parzellen gleichen Typs zu einer Gesamtparzelle vereinigt. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Parzellenvereinigung für Parzellen des Typs „Perfusionsbereich" vorgenommen wird.
  • Es ist möglich, dass der Rechner bei Parzellen, denen er den Typ „Perfusionsbereich" zugeordnet hat, den Typ auf „Hintergrund" ändert, wenn die betreffende Parzelle in einem Winkelbereich, der größer als ein zweiter Mindestwinkelbereich ist, von Parzellen umgeben ist, denen der Rechner den Typ „Hintergrund" zugeordnet hat. Mit dieser Vorgehensweise sind insbesondere Ausreißer eliminierbar.
  • Es ist möglich, dass der Rechner die Typänderung stets durchführt, wenn die zuletzt genannte Bedingung erfüllt ist. Es ist alternativ möglich, dass der Rechner die Typänderung nur dann durchführt, wenn die betreffende Parzelle ausschließlich von Parzellen des Typs „Hintergrund" umgeben ist und/oder die charakteristischen Werte der betrachteten Parzelle eine Änderungsbedingung erfüllen.
  • Die Auswertung der Projektionsbilder kann noch weiter optimiert werden, wenn der Rechner in sich zusammenhängende Bereiche des Auswertungsbildes ermittelt, in denen er den Parzellen ausschließlich den Typ „Perfusionsbereich" zugeordnet hat, und die Größe der Parzellen innerhalb des jeweiligen Bereichs in Abhängigkeit von der Größe des jeweiligen Bereichs bestimmt. Insbesondere ist es möglich, die Parzellen umso kleiner zu wählen, je kleiner der in sich zusammenhängende Bereich ist.
  • Es ist möglich, dass der Rechner für jedes Projektionsbild anhand der Pixelwerte des jeweiligen Projektionsbildes eine Gefäßsegmentierung durchführt und die anhand der Gefäßsegmentierung erkannten Gefäße bei der Typzuordnung berücksichtigt. Mittels dieser Vorgehensweise ist eine schärfere Trennung der Gefäße des Gefäßsystems vom übrigen Bild möglich.
  • Beispielsweise kann der Rechner anhand der in den Projektionsbildern erkannten Gefäße das Gefäßsystem ermitteln und das Gefäßsystem als Ganzes bei der Typzuordnung berücksichtigen.
  • Die Auswertung der Projektionsbilder ist zum Einen besonders einfach und zum Andern besonders realitätsgetreu, wenn der Rechner für ein betrachtetes Pixel anhand der Parameter einen für den Eintrag des Kontrastmittels in den korrespondierenden Auswertungskern charakteristischen Eintragzeitraum und einen für das Auswaschen des Kontrastmittels aus dem korrespondierenden Auswertungskern charakteristischen Auswaschzeitraum ermittelt und den Perfusionsgrad anhand des Eintrag- und des Auswaschzeitraums ermittelt.
  • Die Rechenzeit für die benötigte Bildauswertung kann reduziert werden, wenn der Rechner einem Pixel des Auswertungsbildes nur dann den Typ „Gefäß" zuordnet, wenn die parametrierte Funktion der Zeit vor einem Grenzzeitpunkt einen vorbestimmten Mindestanstieg aufweist, der Rechner ausschließlich anhand der charakteristischen Werte der Pixel der Pro jektionsbilder, die zeitlich vor dem Grenzzeitpunkt liegen, und der Projektionsbilder, die zeitlich maximal eine vorbestimmte Zeitschranke nach dem Grenzzeitpunkt liegen, die Parameter der Funktion bestimmt und die Zuordnung des Typs „Gefäß" anhand der so bestimmten Parameter vornimmt.
  • Die Auswertung der Projektionsbilder kann noch weiter optimiert werden, wenn der Rechner für die Bestimmung der einzelnen Typen und/oder des Perfusionsgrades mindestens zwei verschiedene parametrierbare Funktionen heranzieht.
  • Weitere Vorteile und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen in Verbindung mit den Zeichnungen. Es zeigen in Prinzipdarstellung:
  • 1 ein Blockschaltbild einer Aufnahmeanordnung, eines Steuerrechners und einer Auswertungseinrichtung,
  • 2 ein Ablaufdiagramm,
  • 3 beispielhaft ein Projektionsbild,
  • 4 ein Blockschaltbild einer Auswertungseinrichtung,
  • 5 und 6 Ablaufdiagramme,
  • 7 ein Auswertungsbild,
  • 8 das Auswertungsbild von 7 mit einem überlagerten Projektionsbild,
  • 9 ein Ablaufdiagramm,
  • 10 ein aus einem Projektionsbild abgeleitetes Zwischenbild,
  • 11 bis 13 zeitliche Verläufe von Mittelwerten,
  • 14 ein Ablaufdiagramm,
  • 15 einen zeitlichen Verlauf eines Mittelwerts,
  • 16 einen weiteren zeitlichen Verlauf eines Mittelwerts,
  • 17 bis 19 Ablaufdiagramme,
  • 20 ein Projektionsbild,
  • 21 ein Ablaufdiagramm,
  • 22 und 23 Zeitdiagramme,
  • 24 und 25 Ablaufdiagramme,
  • 26 einen Auswertungskern und ein Histogramm,
  • 27 ein Ablaufdiagramm,
  • 28 Parzellen und
  • 29 bis 32 Ablaufdiagramme.
  • Die vorliegende Erfindung stimmt über weite Strecken mit der in der DE 10 2005 039 189.3 beschriebenen Vorgehensweise überein. Insbesondere sind die obigen Ausführungen zu den 1 bis 8 auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung gültig. So betrifft beispielsweise die vorliegende Erfindung nicht nur ein Bildauswertungsverfahren als solches, sondern – vergleiche 4 – auch einen Datenträger 13 mit einem auf dem Datenträger 13 gespeicherten Computerprogramm 12 zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Bildauswertungsverfahrens. Auch betrifft sie – vergleiche wieder 4 – über das Bildauswertungsverfahren hinaus einen Rechner 8 mit einem Massenspeicher 11, in dem ein Computerprogramm 12 hinterlegt ist, so dass der Rechner 8 nach Aufruf des Computerprogramms 12 ein derartiges Bildauswertungsverfahren ausführt.
  • Der wesentliche Unterschied der vorliegenden Erfindung zur Vorgehensweise der DE 10 2005 039 189.3 besteht in der Implementierung der Schritte S35 bis S37 von 6. Auf diese Unterschiede wird nachstehend detailliert eingegangen. Die Wortwahl der DE 10 2005 039 189.3 und auch die dort verwendeten Bezugszeichen (die auch in den 1 bis 18 verwendet wurden) werden daher, soweit möglich und sinnvoll, beibehalten.
  • 19 zeigt eine relativ allgemeine Möglichkeit zur Implementierung der Schritte S35 bis S37 von 6 gemäß der vorliegenden Erfindung.
  • Gemäß 19 bestimmt der Rechner 8 in einem Schritt 5201 für jedes Pixel 9 der Projektionsbilder B einen Auswertungskern 19 und ordnet ihn dem betreffenden Pixel 9 zu. Der Auswer tungskern 19 ist für alle miteinander korrespondierenden Pixel 9 der Projektionsbilder B einheitlich.
  • Beispielsweise kann der Rechner 8 für jedes Pixel 9 einen individuellen Auswertungskern 19 bestimmen, der alle Pixel 9 umfasst, die innerhalb der Projektionsbilder B einen Abstand von dem betreffenden Pixel 9 aufweisen, der einen Maximalabstand nicht übersteigt, oder in einer Parzelle 19 vorbestimmter Kontur liegen, wobei das betreffende Pixel 9 in der Mitte dieser Parzelle 19 angeordnet ist.
  • Vorzugsweise unterteilt der Rechner 8 die Projektionsbilder B im Schritt S201 – analog zur Vorgehensweise der DE 10 2005 039 189.3 – in zweidimensionale Parzellen 19 und ordnet jedem in einer Parzelle 19 enthaltenen Pixel 9 die jeweilige Parzelle 19 als Auswertungskern 19 zu. In diesem Fall stimmt der Auswertungskern 19 mit der jeweiligen Parzelle 19 überein.
  • Im Falle der Parzellenzuordnung erfolgt die spätere Ermittlung und Zuordnung von Typ (Gefäß, Perfusionsbereich oder Hintergrund) und Ausmaß (bzw. Perfusionsgrad) parzellenweise. Dadurch wird der Rechenaufwand erheblich reduziert.
  • Die Größe des Auswertungskerns 19 kann – mit oder ohne Parzellierung – ortsunabhängig sein. Dieser Fall ist beispielsweise in den 3, 7, 8 und 10 dargestellt. Vorzugsweise ist die Größe des Auswertungskerns 19 ortsabhängig. Dies ist in 20 dargestellt.
  • Insbesondere kann die Größe des Auswertungskerns 19 in einer Außenregion 18a der Projektionsbilder B relativ groß sein. Denn dort ist im Regelfall keine relevante Fehlinformation enthalten. Eine Maximalgröße von beispielsweise 2000 bis 4000 Pixeln sollte auch im Außenbereich aber nicht überschritten werden.
  • In einer Innenregion 18b der Projektionsbilder B sollte die Größe des Auswertungskerns 19 geringer sein. Denn in der Innenregion 18b ist im Regelfall die relevante Bildinformation enthalten. Eine Mindestgröße von z. B. 16 bis 65 Pixeln sollte jedoch nicht unterschritten werden.
  • Die Innenregion 18b kann dem Rechner 8 fest vorgegeben sein. Vorzugsweise wird sie vom Rechner 8 selbsttätig bestimmt oder dem Rechner 8 vom Anwender 6 vorgegeben.
  • Der Rechner 8 ordnet im Schritt S201 den Pixeln 9 den jeweiligen Auswertungskern 19 zumindest dann zu, wenn die betreffenden Pixel 9 im Teilbereich 18 der Projektionsbilder B liegen. Der Teilbereich 18 kann ebenfalls fest vorgegeben sein oder vom Anwender 6 bestimmt sein. Es ist auch möglich, dass die Zuordnung der Auswertungskerne 19 in den gesamten Projektionsbildern B erfolgt. In jedem Fall ist der einem bestimmten Pixel 9 zugeordnete Auswertungskern 19 jedoch für alle Projektionsbilder B einheitlich.
  • In einem Schritt S202 bestimmt der Rechner 8 innerhalb jedes Projektionsbildes B für jedes Pixel 9 (im Falle der Parzellen 19 parzellenweise) anhand des dem jeweiligen Pixel 9 zugeordneten Auswertungskerns 19 (z. B. der jeweiligen Parzelle 19) mindestens einen charakteristischen Wert C1, C2 und ordnet ihn dem jeweiligen Pixel 9 (bzw. der jeweiligen Parzelle 19) zu. Beispielsweise kann der Rechner 8 – ebenso wie bei der DE 10 2005 039 189.3 – als ersten charakteristischen Wert C1 den Mittelwert C1 der Pixelwerte der im betreffenden Auswertungskern 19 enthaltenen Pixel 9 zuordnen. Alternativ oder zusätzlich kann der Rechner 8 als zweiten charakteristischen Wert C2 das Maximum der Pixelwerte der im betreffenden Auswertungskern 19 enthaltenen Pixel 9 zuordnen.
  • Es ist möglich, dass der Rechner 8 vor der Ermittlung des mindestens einen charakteristischen Wertes C1, C2 von dem selektierten Projektionsbild B ein anderes Projektionsbild B (nachfolgend Referenzbild B genannt) subtrahiert. Dies ist in 19 durch einen Schritt S203 angedeutet. Der Schritt S203 ist jedoch nur optional und daher in 19 nur gestrichelt eingezeichnet.
  • Als Referenzbild B im Sinne des Schrittes S203 kommt prinzipiell jedes Projektionsbild B in Frage. Beispielsweise kann das zeitlich erste Projektionsbild B verwendet werden. Es kann auch für jedes Projektionsbild B ein eigenes Referenzbild B herangezogen werden.
  • In einem Schritt S204 bestimmt der Rechner 8 für jede Folge von charakteristischen Werten C1, C2 (= für den zeitlichen Verlauf der charakteristischen Werte C1, C2) Parameter mindestens einer parametrierbaren Funktion der Zeit. Die Bestimmung erfolgt derart, dass eine Abweichung der mit den Parametern parametrierten Funktionen der Zeit von dem zeitlichen Verlauf des entsprechenden charakteristischen Wertes C1, C2 minimiert wird. Eine derartige Vorgehensweise ist allgemein als Fitten von Funktionen bekannt.
  • Im vorliegenden Fall, in dem der Rechner 8 sowohl den ersten als auch den zweiten charakteristischen Wert C1, C2 ermittelt, ermittelt der Rechner 8 anhand des zeitlichen Verlaufs der ersten charakteristischen Werte C1 Parameter mindestens einer ersten Funktion (nachfolgend Mittelwertfunktion genannt) und anhand des zeitlichen Verlaufs der zweiten charakteristischen Werte C2 Parameter mindestens einer zweiten Funktion (nachfolgend Maximumfunktion genannt).
  • In aller Regel ist die Anzahl an Parametern der parametrierbaren Funktionen kleiner als die Anzahl von Projektionsbildern B. Dies ist jedoch nicht zwingend erforderlich.
  • In einem Schritt S205 bestimmt der Rechner 8 anhand der Parameter der mindestens einen Mittelwertfunktion und/oder anhand der Parameter der mindestens einen Maximumfunktion den Typ (Gefäß, Perfusionsbereich oder Hintergrund) und/oder das Ausmaß der Perfusion des jeweiligen Pixels 9 und ordnet den Typ und/oder das Ausmaß dem korrespondierenden Pixel 9 des Auswertungsbildes A zu. Wenn die Zuordnung von Typ und/oder Aus maß parzellenweise erfolgt, kann selbstverständlich auch die Ermittlung von Typ und/oder Ausmaß parzellenweise erfolgen.
  • Nach der Ausführung des Schrittes S205 von 19 gibt der Rechner 8 zumindest den Teilbereich 18 des Auswertungsbildes A über ein Sichtgerät 16 an den Anwender 6 aus. Diese Ausgabe erfolgt analog zur Vorgehensweise der DE 10 2005 039 189.3 . Im Rahmen dieser Ausgabe kann der Anwender 6 gegebenenfalls eine Anpassung von Einstellwerten vornehmen. Beispielsweise kann der Anwender 6 den Grenzzeitpunkt GZP und die Schwellwerte SW1, SW2 vorgeben.
  • Bei der DE 10 2005 039 189.3 erfolgt die Ermittlung von Typ und Perfusionsgrad ausschließlich anhand des Mittelwerts (dort mit dem Bezugzeichen M(j) bezeichnet) der einzelnen Parzellen 19. Die Folge der Mittelwerte M(j) entspricht bei der vorliegenden Erfindung der Folge von ersten charakteristischen Werten C1.
  • Auch im Rahmen der vorliegenden Erfindung ist es möglich, ausschließlich mit den Mittelwerten C1 zu arbeiten. Bevorzugt ist jedoch eine andere Vorgehensweise. Diese Vorgehensweise wird nachfolgend in Verbindung mit 21 näher erläutert.
  • 21 zeigt eine mögliche Ausgestaltung des Schrittes S205 von 19. Gemäß 21 selektiert der Rechner 8 in einem Schritt S211 ein Pixel 9 des Auswertungsbildes A. In einem Schritt S212 prüft der Rechner 8, ob dem selektierten Pixel 9 der Typ „Gefäß" zugeordnet werden soll und ordnet ihn gegebenenfalls dem selektierten Pixel 9 zu. Im Gegensatz zur Lehre der DE 10 2005 039 189.3 erfolgt diese Prüfung (gegebenenfalls einschließlich Zuordnung) anhand der Parameter der Maximumfunktion.
  • In einem Schritt S213 prüft der Rechner 8, ob er dem selektierten Pixel 9 den Typ „Gefäß" zugeordnet hat. Wenn dies nicht der Fall ist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S214 über. Im Schritt S214 bestimmt der Rechner 8, ob er dem se lektierten Pixel 9 den Typ „Perfusionsbereich" oder den Typ „Hintergrund" zuordnen soll. Weiterhin ordnet er im Schritt S214 dem selektierten Pixel 9 den entsprechenden Typ zu. Diese Typbestimmung und -zuordnung nimmt der Rechner 8 vorzugsweise anhand der Parameter der Mittelwertfunktion vor.
  • In einem Schritt S215 prüft der Rechner 8, ob er dem selektierten Pixel 9 den Typ „Perfusionsbereich" zugeordnet hat. Wenn dies der Fall ist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S216 über. Im Schritt S216 bestimmt der Rechner 8, welchen Perfusionsgrad er dem selektierten Pixel 9 zuordnen soll. Auch nimmt er im Schritt S216 die entsprechende Zuordnung vor. Die Bestimmung des Schrittes S216 erfolgt vorzugsweise ebenfalls anhand der Parameter der Mittelwertfunktion.
  • Wenn der Rechner 8 Parameter mehrerer Mittelwertfunktionen ermittelt, können für die Typzuordnung (Perfusionsbereich oder Hintergrund) und Ausmaßzuordnung alternativ die gleiche oder verschiedene Mittelwertfunktionen herangezogen werden.
  • In einem Schritt S217 prüft der Rechner 8, ob er die Schritte S212 bis S216 bereits für alle Pixel 9 des Auswertungsbildes A (bzw. des Teilbereichs 18 des Auswertungsbildes A) vorgenommen hat. Wenn dies nicht der Fall ist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S218 über, in dem er ein anders Pixel 9 des Auswertungsbildes A selektiert. Vom Schritt S218 geht der Rechner 8 zum Schritt S212 zurück. Anderenfalls ist das Verfahren gemäß 21 beendet.
  • Die Vorgehensweise von 21 ist im Falle der Parzellierung der Projektionsbilder B und des Auswertungsbildes A parzellenweise durchführbar.
  • Die Mittelwertfunktion, anhand derer der Rechner 8 die Typen „Perfusionsgrad" und „Hintergrund" unterscheidet und anhand derer er vor allem den Perfusionsgrad ermittelt und zuordnet, sollte vorzugsweise den typischen Verlauf eines sogenannten Blushs aufweisen. Die Mittelwertfunktion sollte daher (unab hängig von ihrer konkreten Parametrierung) mit fortschreitender Zeit von einem Anfangswert auf einen Maximalwert ansteigen und vom Maximalwert auf einen Endwert absinken. 22 zeigt beispielhaft eine derartige Funktion und auch die Mittelwerte C1 der entsprechenden Auswertungskerne 19 der Projektionsbilder B.
  • Die beispielhafte Mittelwertfunktion der 22 weist Parameter K1, K2, a, b, T' und T'' auf. Diese Parameter K1, K2, a, b, T', T'' werden derart optimiert, dass die Abweichung der mit den Parametern K1, K2, a, b, T', T'' parametrierten Funktion der Zeit von dem zeitlichen Verlauf der Mittelwerte C1 minimiert wird.
  • Wie bereits erwähnt, ermittelt der Rechner 8 anhand der Parameter K1, K2, a, b, T', T'' einen Perfusionsgrad und ordnet den Perfusionsgrad der jeweiligen Parzelle 19 zu. Beispielsweise kann der Rechner 8 anhand der Parameter K1, K2, a, b, T', T'' drei Zeitpunkte TA, TB, TC ermitteln.
  • Der Zeitpunkt TB entspricht vorzugsweise dem Zeitpunkt, zu dem die Mittelwertfunktion ihren Maximalwert erreicht.
  • Der Zeitpunkt TA kann beispielsweise dadurch bestimmt sein, dass die Mittelwertfunktion zu dem Zeitpunkt TA am stärksten ansteigt oder dass die Mittelwertfunktion zum Zeitpunkt TA den Anstieg von ihrem Anfangswert auf ihren Maximalwert zu einem vorbestimmten Prozentsatz (insbesondere ca. 40 bis 60 %, z. B. 50 %) bewältigt hat. Die Differenz der Zeitpunkte TA, TB ist für einen Eintragzeitraum T7 charakteristisch, in dem das Kontrastmittel in den Auswertungskern 19 des betreffenden Pixels 9 eingetragen wird.
  • In analoger Weise kann der Zeitpunkt TC beispielsweise dadurch bestimmt sein, dass die Mittelwertfunktion zum Zeitpunkt TC am stärksten abfällt oder dass die Mittelwertfunktion zum Zeitpunkt TC den Abstieg von ihrem Maximalwert auf ihren Endwert zu einem vorbestimmten Prozentsatz (insbesondere ca. 40 bis 60 %, z. B. 50%) bewältigt hat. Die Differenz der Zeitpunkt TB und TC ist für einen Auswaschzeitraum T8 charakteristisch, in dem das Kontrastmittel aus dem Auswertungskern 19 des betreffenden Pixels 9 ausgewaschen wird.
  • Der Quotient (z. B. T8/T7) und/oder die Differenz (z. B. T8-T7) der beiden Zeiträume T7, T8 bilden in diesem Fall eine gute Basis für die Ermittlung des Perfusionsgrades. Insbesondere kann der jeweiligen Parzelle 19 der TIMI-Blush-Grade 2 zugeordnet werden, wenn der Quotient in einem vorbestimmten Intervall liegt. Liegt der Quotient außerhalb des Intervalls wird der Parzelle 19 der TIMI-Blush-Grade 1 oder der TIMI-Blush-Grade 3 zugeordnet. Ob der Parzelle 19 der TIMI-Blush-Grade 1 oder der TIMI-Blush-Grade 3 zugeordnet wird, richtet sich danach, ob der Quotient größer als die Obergrenze des Intervalls oder kleiner als die Untergrenze des Intervalls ist. Die Intervallgrenzen können beispielsweise auf Grund von Erfahrungswerten bestimmt sein.
  • Der TIMI-Blush-Grade 0 ist mit der zuletzt beschriebenen Vorgehensweise nicht ermittelbar. Dies ist im Rahmen der vorliegenden Erfindung jedoch tolerierbar, da Parzellen 19, denen nach TIMI-Klassifikation der Blush-Grade 0 zugeordnet werden müsste, im Rahmen der vorliegenden Erfindung der Typ „Hintergrund" zugeordnet wird.
  • Die Maximumfunktion kann die gleichen Parameter aufweisen wie die Mittelwertfunktion. Die konkreten Werte der Parameter müssen in diesem Fall selbstverständlich unabhängig von den Parametern der Mittelwertfunktion bestimmt werden. Insbesondere werden zur Bestimmung der Parameter der Maximumfunktion nicht die ersten charakteristischen Werte C1 (also die Mittelwerte), sondern die zweiten charakteristischen Werte C2 (also die Maxima) herangezogen.
  • Es ist alternativ möglich, dass der Rechner 8 für die Bestimmung des Typs „Gefäß" eine Funktion heranzieht, die anders parametrierbar ist als die Funktion, anhand derer die Typen „Hintergrund" und „Perfusionsbereich" unterschieden werden und/oder der Perfusionsgrad ermittelt wird. Beispielsweise kann für die Bestimmung des Typs „Gefäß" eine Funktion der Form y = K1·(1 + e-a(t-T'))-1 + K2herangezogen werden. Eine derartige Funktion ist in 23 dargestellt.
  • Es ist weiterhin möglich, für die Unterscheidung der Typen „Hintergrund" und „Perfusionsbereich" eine andere Funktion zu verwenden als die Funktion, anhand derer der Blush-Grade bestimmt wird. Es kann also auch für diese Funktion eine eigene parametrierbare Funktion verwendet werden. Insbesondere kann beispielsweise eine Funktion verwendet werden, mittels derer ein linearer (insbesondere konstanter Verlauf) mit statistischer Streuung um die so definierte Gerade gut erkennbar ist. Auf diese Weise können beispielsweise Parzellen 19 des Typs „Hintergrund" ermittelt werden. Nach der Ermittlung der Parzellen vom Typ „Gefäß" und der Parzellen 19 vom Typ „Hintergrund" müssen in diesem Fall die verbleibenden Parzellen 19 vom Typ „Perfusionsbereich" sein.
  • In der Regel – dies ist vom Ansatz her bereits in der DE 10 2005 039 189.3 beschrieben – ordnet der Rechner 8 einem Pixel 9 (bzw. einer Parzelle 19) des Auswertungsbildes A nur dann den Typ „Gefäß" zu, wenn der zeitliche Verlauf der charakteristischen Werte C1, C2 vor dem Grenzzeitpunkt GZP einen vorbestimmten Mindestanstieg aufweist, beispielsweise (vergleiche 12) den Schwellwert SW1 übersteigt. Es ist daher möglich, dass der Rechner gemäß 24 in einem Schritt S221 die charakteristischen Werte C1, C2 der Projektionsbilder B selektiert, die
    • – zeitlich vor dem Grenzzeitpunkt GZP liegen oder
    • – zeitlich maximal um eine Zeitschranke hinter dem Grenzzeitpunkt GZP liegen.
  • Die Zeitschranke ist vorzugsweise derart bestimmt, dass nur ein oder maximal zwei Projektionsbilder B mit berücksichtigt werden, die zeitlich hinter dem Grenzzeitpunkt GZP liegen. Die Berücksichtigung dieser Projektionsbilder B hat ihren Grund darin, dass mittels dieser, nach dem Grenzzeitpunkt GZP liegenden Projektionsbilder B leichter erkennbar ist, ob tatsächlich ein signifikanter Anstieg vor dem Grenzzeitpunkt GZP vorliegt oder ob es sich lediglich um einen Ausreißer handelt (vergleiche 16). Gegebenenfalls können Ausreißer so erkannt werden und unberücksichtigt bleiben.
  • In einem Schritt S222 bestimmt der Rechner 8 anhand des zeitlichen Verlaufs der selektierten charakteristischen Werte C1, C2 Parameter mindestens einer Funktion der Zeit. Insbesondere kann beispielsweise der Rechner 8 anhand der zweiten charakteristischen Werte C2 Parameter K1, K2, a, T' einer entsprechenden Maximumfunktion bestimmen.
  • Die Vorgehensweise gemäß 24 ist mit den ersten charakteristischen Werten C1 realisierbar, welche für die Mittelwerte der Auswertungskerne 19 charakteristisch sind. Bevorzugt wird sie jedoch mit den zweiten charakteristischen Werten C2 realisiert, die für die Maxima der Auswertungskerne 19 charakteristisch sind.
  • In einem Schritt S223 prüft der Rechner 8 – z. B. anhand der im Schritt S222 bestimmten Parameter K1, K2, a, T' -, ob dem jeweiligen Pixel 9 der Typ „Gefäß" zugeordnet werden soll, und nimmt gegebenenfalls diese Zuordnung vor.
  • Mittels der obenstehend beschriebenen Vorgehensweise ist es insbesondere möglich, Arterien zu erkennen. Um auch Venen erkennen zu können, ist es möglich, einer Parzelle 19 auch dann den Typ „Gefäß" zuzuordnen, wenn der oben erwähnte Mindestanstieg (oder ein geringfügig niedrigerer Anstieg) erst nach einem weiteren Grenzzeitpunkt eintritt, der hinreichend lange nach dem erstgenannten Grenzzeitpunkt GZP liegt.
  • Zum Bestimmen der Mittelwerte (also der ersten charakteristischen Werte C1) der einzelnen Auswertungskerne 19 kann in üblicher Weise der allgemeine Mittelwert (also unter Berücksichtigung aller Pixelwerte) gebildet werden. Vorzugsweise wird der Mittelwert C1 derart ermittelt, wie dies nachfolgend in Verbindung mit den 25 und 26 erläutert wird.
  • Gemäß 25 ermittelt der Rechner 8 in einem Schritt S231 ein Histogramm H der in dem jeweiligen Auswertungskern 19 auftretenden Pixelwerte. Ein Beispiel eines derartigen Histogramms H ist in 26 dargestellt.
  • In einem Schritt S232 ermittelt der Rechner 8 statistische Größen des Histogramms H. Insbesondere kann der Rechner 8 den Mittelwert MW und die Standardabweichung SAW der Pixelwerte des jeweiligen Auswertungskerns 19 ermitteln. Bei der Ermittlung des Mittelwerts MW werden alle auftretenden Pixelwerte berücksichtigt.
  • In einem Schritt S233 entscheidet der Rechner 8 anhand der statistischen Größen MW, SAW, welche der Pixelwerte er bei der Ermittlung des ersten charakteristischen Wertes C1 berücksichtigt. Beispielsweise kann er nur Pixelwerte berücksichtigen, deren Abweichung vom Mittelwert MW kleiner als die Standardabweichung SAW ist.
  • Bereits die bisher beschriebene Vorgehensweise liefert sehr gute Ergebnisse. Die Vorgehensweise kann jedoch noch weiter optimiert werden.
  • So ist es beispielsweise möglich, dass der Rechner 8 die Größe des Auswertungskerns 19 zumindest für einen Teil der Pixel 9 iterativ anhand des den Pixeln 9 zugeordneten Typs ermittelt. Insbesondere für die Pixel 9, denen der Typ „Gefäß" zugeordnet ist, kann diese Vorgehensweise sinnvoll sein. Dies wird nachfolgend in Verbindung mit den 27 und 28 für eine Parzelle 19 näher erläutert. Die Vorgehensweise der 27 und 28 wäre auch realisierbar, wenn der Auswertungskern 19 individuell für jedes einzelne Pixel 9 bestimmt würde.
  • 27 zeigt eine mögliche Detailausgestaltung der Schritte S201 bis S205 von 19. Die prinzipiell mögliche Differenzbildung des Schrittes S203 von 19 ist in 27 nicht mit dargestellt. 28 zeigt mehrere Parzellen 19.
  • Gemäß 27 unterteilt der Rechner 8 in einem Schritt S241 die Projektionsbilder B in Parzellen 19. In einem Schritt S242 ermittelt der Rechner 8 für jede Parzelle 19, ob der jeweiligen Parzelle 19 der Typ „Gefäß" zugeordnet werden soll. Beispielsweise ermittelt er analog zu den Schritten S211 und S212 von 21 die Maximumfunktion und prüft, ob entsprechend den Schritten S221 bis S223 von 24 die Maximumfunktion vor dem Grenzzeitpunkt GZP über den ersten Schwellwert SW1 ansteigt. Gegebenenfalls ordnet der Rechner 8 den Parzellen 19 im Rahmen des Schrittes S242 den Typ „Gefäß" vorläufig zu.
  • In einem Schritt S243 selektiert der Rechner 8 eine Parzelle 19, welcher der Typ „Gefäß" vorläufig zugeordnet ist. In einem Schritt S244 prüft der Rechner 8, ob die selektierte Parzelle 19 eine Mindestgröße übersteigt. Die Mindestgröße kann beispielsweise zwischen 60 und 250 Pixeln liegen.
  • Übersteigt die Größe der Parzelle 19 die Mindestgröße nicht, ordnet der Rechner 8 der selektierten Parzelle 19 in einem Schritt S245 den Typ „Gefäß" endgültig zu.
  • Übersteigt die Größe der selektierten Parzelle 19 die Mindestgröße, bestimmt der Rechner 8 in einem Schritt S246 einen Winkelbereich, in dem die selektierte Parzelle 19 von Parzellen 19 umgeben ist, denen nicht der Typ „Gefäß" zugeordnet ist, und zwar weder vorläufig noch endgültig. Das Zentrum (= Scheitelpunkt), bezüglich dessen der Winkelbereich ermittelt wird, liegt innerhalb der selektierten Parzelle 19, insbesondere im Schwerpunkt.
  • In einem Schritt S247 prüft der Rechner 8, ob der im Schritt S246 bestimmte Winkelbereich größer als ein erster Mindestwinkelbereich ist. Wenn dies nicht der Fall ist, ordnet der Rechner 8 der betreffenden Parzelle 19 den Typ „Gefäß" in einem Schritt S248 endgültig zu.
  • Der erste Mindestwinkelbereich kann beispielsweise 90° oder 180° betragen. Er kann auch einen beliebigen Zwischenwert aufweisen. Es kann auch ausreichend sein, wenn die selektierte Parzelle 19 an mindestens eine weitere Parzelle 19 angrenzt, der weder vorläufig noch endgültig der Typ „Gefäß" zugeordnet ist.
  • Wenn der erste Mindestwinkelbereich überschritten wird, unterteilt der Rechner 8 in einem Schritt S249 die selektierte Parzelle 19 in Teilparzellen 19a. Den Teilparzellen 19a ordnet der Rechner 8 in einem Schritt S250 ebenfalls den Typ „Gefäß" vorläufig zu. Für das weitere Verfahren der 27 werden die Teilparzellen 19a wie normale Parzellen 19 behandelt.
  • In einem Schritt S251 prüft der Rechner 8, ob allen Parzellen 19, denen der Typ „Gefäß" zugeordnet ist, dieser Typ bereits endgültig zugeordnet ist. Wenn dies nicht der Fall ist, geht der Rechner 8 zum Schritt S243 zurück.
  • 28 zeigt beispielhaft den Vorteil der Vorgehensweise von 27. Gemäß 28 wird – rein beispielhaft – die selektierte Parzelle 19 in vier gleich große Teilparzellen 19a aufgeteilt. Wenn beispielsweise angenommen wird, dass eine Parzelle 19 dann als Gefäß erkannt wird, wenn das Maximum der Pixelwerte den Wert 40 überschreitet, würde bei dem Beispiel von 28 nur die linke obere Teilparzelle 19a als Gefäß zu klassifizieren sein. Die drei anderen Teilparzellen 19a wären entweder Hintergrund oder Perfusionsbereich.
  • Die in 28 dargestellte Vorgehensweise ist nicht die einzig mögliche. Es wäre beispielsweise auch möglich, bei der Parzelle 19 von 28 nach und nach an je einem Rand oder je einer Ecke die Parzelle 19 geringfügig zu verkleinern und zu prüfen, ob der Teil der Parzelle 19, der nunmehr nicht mehr in der reduzierten Parzelle 19a enthalten ist, nicht als Gefäß zu klassifizieren ist. Auf diese Weise könnte eine exaktere Grenzziehung erreicht werden, die eventuell bis zu einem Pixel Genauigkeit erreichen kann.
  • Im Rahmen der Vorgehensweise der 27 ordnet der Rechner 8, wie obenstehend in Verbindung mit 28 erläutert, in der Regel nicht allen Parzellen 19, denen vorläufig der Typ „Gefäß" zugeordnet ist, in vollem Umfang den Typ „Gefäß" auch endgültig zu. In der Regel entstehen Teilparzellen 19a, denen der Typ „Gefäß" nicht zugeordnet wird. Es ist möglich, die so entstandenen Teilparzellen 19a als eigenständige Parzellen 19 zu behandeln, denen vom Rechner 8 später einer der Typen „Perfusionsbereich" oder „Hintergrund" zugeordnet wird. Weiterhin ist möglich, die Teilparzellen 19a mit einer angrenzenden Parzelle 19b, der nicht der Typ „Gefäß" zugeordnet ist (weder vorläufig noch endgültig), zu einer Gesamtparzelle 19c zu vereinigen. Dies wird nachstehend in Verbindung mit den 28 und 29 näher erläutert.
  • 29 zeigt eine Modifikation der Schritte S249 bis S251 von 27. Gemäß 29 kann der Schritt S250 durch Schritte S261 bis S264 ersetzt werden.
  • Im Schritt S261 ermittelt der Rechner 8 diejenigen der Teilparzellen 19a, denen der Typ „Gefäß" zugeordnet werden soll, und ordnet diesen Teilparzellen 19a den Typ „Gefäß" vorläufig zu.
  • Die übrigen Teilparzellen 19a, denen der Typ „Gefäß" nicht vorläufig zugeordnet wird, vereinigt der Rechner 8 im Schritt S262 mit einer angrenzenden Parzelle 19b, der der Typ „Gefäß" ebenfalls nicht zugeordnet ist (weder vorläufig noch endgültig), zu einer Gesamtparzelle 19c.
  • Es ist möglich, den Schritt S262 stets auszuführen. Es ist weiterhin möglich, vor der Ausführung des Schrittes S262 zu prüfen, ob die entstehende Gesamtparzelle 19c eine Maximalgröße übersteigt, und die Vereinigung nur dann vorzunehmen, wenn die Maximalgröße nicht überschritten wird. Bevorzugt ist die Prüfung, ob die Maximalgröße überschritten wird, der Vereinigung der Parzellen 19a, 19b nachgeschaltet. In diesem Fall prüft der Rechner 8 im Schritt S263, ob die Gesamtparzelle 19c die Maximalgröße überschreitet. Wenn dies der Fall ist, teilt der Rechner 8 die Gesamtparzelle 19c im Schritt S264 in zwei Parzellen 19 auf, die vorzugsweise gleiche Größen aufweisen.
  • Wie bereits in Verbindung mit 21 erläutert, ordnet der Rechner 8 den Parzellen 19, denen er nicht den Typ „Gefäß" zuordnet, entweder den Typ „Perfusionsbereich" oder den Typ „Hintergrund" zu. Den Parzellen 19 vom Typ Perfusionsbereich ordnet er weiterhin einen Perfusionsgrad zu. Auch diese, in Verbindung mit 21 prinzipiell beschriebene Vorgehensweise kann weiter optimiert werden. Dies wird nachstehend in Verbindung mit 30 näher erläutert. Vorab wird in diesem Zusammenhang darauf hingewiesen, dass im Rahmen der Vorgehensweise von 30 die Zuordnung des Typs „Perfusionsbereich" anfangs nur vorläufig ist. Weiterhin wird im Rahmen von 30 vorausgesetzt, dass den Parzellen 19 ihr Typ bereits zugeordnet ist.
  • 30 zeigt eine mögliche Implementierung der Schritte S214 bis S217 von 21. Gemäß 30 selektiert der Rechner 8 in einem Schritt S271 einen Parzelle 19 vom Typ „Perfusionsbereich". In einem Schritt S272 ermittelt der Rechner 8 für die selektierte Parzelle 19 eine logische Variable OK. Die logische Variable OK nimmt dann und nur dann den Wert „WAHR" an, wenn ein Winkelbereich, in dem die selektierte Parzelle 19 von Parzellen 19 des Typs „Hintergrund" umgeben ist, größer als ein zweiter Mindestwinkelbereich ist. Die Bestimmung des Winkelbereichs erfolgt analog zu Schritt S246 von 27.
  • Der zweite Mindestwinkelbereich ist in der Regel größer als der erste Mindestwinkelbereich. Er kann im Extremfall so groß sein, dass die logische Variable OK nur dann den Wert „WAHR" annehmen kann, wenn die selektierte Parzelle 19 vollständig von Parzellen 19 des Typs „Hintergrund" umgeben ist.
  • In einem Schritt S273 prüft der Rechner 8 den Wert der logischen Variablen OK. Wenn die logische Variable OK den Wert „WAHR" aufweist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S274 über. Im Schritt S274 prüft der Rechner 8, ob die selektierte Parzelle 19 vollständig von Parzellen 19 des Typs „Hintergrund" umgeben ist. Wenn dies der Fall ist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S275 über, in dem er der selektierten Parzelle 19 den Typ „Hintergrund" zuordnet.
  • Wenn die selektierte Parzelle 19 nicht vollständig von Parzellen 19 des Typs „Hintergrund" umgeben ist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S276 über. Im Schritt s276 prüft der Rechner 8, ob die charakteristischen Werte C1, C2 der selektierten Parzelle 19 der Projektionsbilder B (oder von diesen abgeleitete Größen, beispielsweise die Parameter der Mittelwertfunktion und/oder der Maximumfunktion) eine Änderungsbedingung erfüllen. Wenn die Änderungsbedingung erfüllt ist, geht der Rechner 8 ebenfalls zum Schritt S275 über.
  • Wenn die Änderungsbedingung nicht erfüllt ist oder wenn die logische Variable OK den Wert „UNWAHR" aufweist, geht der Rechner 8 zu einem Schritt S277 über. Im Schritt S277 bestimmt der Rechner 8 den Perfusionsgrad und ordnet ihn der entsprechenden Parzelle 19 zu. Ferner ordnet er der selektierten Parzelle 19 den Typ „Perfusionsbereich" endgültig zu.
  • In einem Schritt S278 prüft der Rechner 8, ob er die Schritte S271 bis S277 bereits für alle Parzellen 19 des Typs „Perfusionsbereich" durchgeführt hat. Wenn dies nicht der Fall ist, geht der Rechner 8 zum Schritt S271 zurück. Anderenfalls ist die Vorgehensweise gemäß 30 beendet.
  • Der Schritt S274 von 30 ist nur optional. Er kann also entfallen. Insbesondere ist der Schritt S274 sinnlos, wenn die Prüfung des Schrittes S274 bereits im Schritt S273 impliziert ist.
  • Wenn der Schritt S274 entfällt, kann der Schritt S276 zwischen die Schritte S273 und S275 eingefügt sein. Er kann alternativ entfallen.
  • Das Ermitteln des Perfusionsgrades kann optimiert werden. Dies wird nachfolgend in Verbindung mit 31 näher erläutert werden. Im Rahmen von 31 wird angenommen, dass die Zuordnung des Typs „Perfusionsbereich" zu den Parzellen 19 zunächst nur vorläufig erfolgt ist.
  • Das Verfahren gemäß 31 ist unabhängig von dem Verfahren von 30 realisierbar. Wenn es mit dem Verfahren von 30 kombiniert wird, schließt es sich an das Verfahren gemäß 30 an. Ferner entfällt in diesem Fall der Schritt S277 von 30, soweit es die Bestimmung und die Zuordnung des Perfusionsgrades betrifft. Aus diesem Grund ist der Schritt S277 in 30 nur gestrichelt eingezeichnet.
  • Gemäß 31 selektiert der Rechner 8 in einem Schritt S281 eine Parzelle 19, der der Typ „Perfusionsbereich" vorläufig zugeordnet ist.
  • In einem Schritt S282 prüft der Rechner 8, ob zu der selektierten Parzelle 19 eine Nachbarparzelle 19 existiert, der ebenfalls der Typ „Perfusionsbereich" (vorläufig oder endgültig) zugeordnet ist. Wenn diese Prüfung negativ verläuft, ordnet der Rechner 8 der selektierten Parzelle 19 in einem Schritt S283 den Typ „Perfusionsbereich" endgültig zu.
  • Wenn der Rechner 8 eine Nachbarparzelle 19 gefunden hat, prüft der Rechner 8 in einem Schritt S284, ob die Summe der Größe der selektierten Parzelle 19 und der Nachbarparzelle 19 eine Maximalgröße übersteigt. Wenn dies der Fall ist, ordnet der Rechner 8 mindestens einer der beiden Parzellen 19 in einem Schritt S285 den Typ „Perfusionsbereich" endgültig zu. Anderenfalls vereinigt der Rechner 8 die selektierte Parzelle 19 und die Nachbarparzelle 19 in einem Schritt S286 zu einer Gesamtparzelle 19c und ordnet ihr den Typ „Perfusionsbereich" vorläufig zu.
  • In einem Schritt S287 prüft der Rechner 8, ob er den Typ „Perfusionsbereich" bereits allen Parzellen 19 endgültig zugeordnet hat, denen der Typ „Perfusionsbereich" zunächst vorläufig zugeordnet war.
  • Die Maximalgröße des Schrittes S284 kann konstant sein. Es ist jedoch alternativ möglich, dass der Rechner 8 vor der Ausführung des Verfahrens von 31 in sich zusammenhängende Bereiche des Auswertungsbildes A ermittelt, in denen er den Parzellen 19 ausschließlich den Typ „Perfusionsbereich" zugeordnet hat. In diesem Fall kann der Rechner 8 beispielsweise die Maximalgröße der Parzellen 19 des jeweiligen Bereichs in Abhängigkeit von der Größe des jeweiligen Bereichs bestimmen. Insbesondere kann er die Maximalgröße umso kleiner wählen, je kleiner der jeweilige, in sich zusammenhängende Bereich ist. Weiterhin ist es möglich, dass der Rechner 8 nach der Zuordnung des Typs „Gefäß" zu den Parzellen 19 (gegebenenfalls einschließlich nachfolgender Optimierung dieser Parzellen 19, vergleiche 28) die verbleibenden Parzellen 19 neu aufteilt. In diesem Fall kann der Rechner 8 die Parzellengröße der verbleibenden Parzellen 19 umso kleiner wählen, je geringer ein Abstand der verbleibenden Parzellen 19 von den Parzellen 19 ist, denen der Typ „Gefäß" zugeordnet ist.
  • Die bisher beschriebenen Vorgehensweisen beruhen vollständig auf der Bestimmung von Auswertungskernen 19 und der Verwendung von charakteristischen Größen C1, C2, die anhand der Auswertungskerne 19 ermittelt wurden. Insbesondere die Zuordnung des Typs „Gefäß" zu den Parzellen 19 kann auf eine andere Weise noch weiter optimiert werden. Dies wird nachfolgend in Verbindung mit 32 näher erläutert.
  • Gemäß 32 führt der Rechner 8 in einem Schritt S291 für jedes Projektionsbild B anhand der Pixelwerte des jeweiligen Projektionsbildes B – also ohne Parzellierung bzw. Zuordnung von Auswertungskernen 19 und ohne Auswertung von zeitlichen Verläufen – eine Gefäßsegmentierung durch. Er erkennt so Gefäße des Gefäßsystems. Gefäßsegmentierungen sind allgemein bekannt. Auf derartige Vorgehensweisen muss daher nicht näher eingegangen werden.
  • In einem Schritt S292 ermittelt der Rechner 8 anhand der in den Projektionsbildern B erkannten Gefäße das Gefäßsystem. Beispielsweise kann das Gefäßsystem durch Addieren der in den einzelnen Projektionsbildern B erkannten Gefäße ermittelt werden.
  • Soweit erforderlich, bereinigt der Rechner 8 in einem Schritt S293 das im Schritt S292 ermittelte Gefäßsystem um „Ausreißer". Beispielsweise können ursprünglich als Gefäß identifizierte Bildbereiche wieder gelöscht werden, wenn die Erkennung als Gefäß nur in einem einzigen oder nur in zwei Projektionsbildern B erfolgte.
  • In einem Schritt S294 berücksichtigt der Rechner 8 das im Schritt S292 (gegebenenfalls einschließlich des Schrittes S293) ermittelte Gefäßsystem bei der Typzuordnung zu den Parzellen 19. Beispielsweise kann der Rechner 8 bestimmten Pixeln 9 vorab den Typ „Gefäß" zuordnen (und zwar endgültig) und/oder die Parzellen 19 entsprechend gestalten (shaping).
  • Das erfindungsgemäße Bildauswertungsverfahren weist einen hohen Automatisierungsgrad und eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit auf. Darüber hinaus ist es sehr flexibel, auch im Rahmen der Visualisierung des Auswertungsergebnisses und im Rahmen der Interaktivität. Schließlich ist es noch möglich, das erfindungsgemäße Bildauswertungsverfahren in den Rahmen einer sogenannten TIMI-Flussmessung zu integrieren. Dadurch kann ein doppeltes Erfassen der Projektionsbilder B in Ver bindung mit der damit gekoppelten Röntgenbelastung des Patienten 3 vermieden werden.
  • Die obige Beschreibung dient ausschließlich der Erläuterung der vorliegenden Erfindung. Der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung soll hingegen ausschließlich durch die beigefügten Ansprüche bestimmt sein.

Claims (26)

  1. Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder (B), die den zeitlichen Verlauf der Verteilung eines Kontrastmittels in einem Untersuchungsobjekt (3) zeigen, wobei das Untersuchungsobjekt (3) ein Gefäßsystem und dessen Umgebung enthält, wobei jedes Projektionsbild (B) eine Vielzahl von Pixeln (9) mit Pixelwerten aufweist, wobei die Pixelwerte miteinander korrespondierender Pixel (9) der Projektionsbilder (B) durch zumindest im Wesentlichen örtlich gleiche Bereiche des Untersuchungsobjekts (3) bestimmt sind, – wobei ein Rechner (8) zumindest in einem für die Projektionsbilder (B) einheitlichen Teilbereich (18) der Projektionsbilder (B) miteinander korrespondierenden Pixeln (9) der Projektionsbilder (B) einen für alle miteinander korrespondierenden Pixel (9) einheitlichen zweidimensionalen Auswertungskern (19) zuordnet, – wobei der Rechner (8) innerhalb jedes Projektionsbildes (B) für jedes Pixel (9) anhand des dem jeweiligen Pixel (9) zugeordneten Auswertungskernes (19) mindestens einen charakteristischen Wert (C1, C2) bestimmt und dem betreffenden Pixel (9) zuordnet, – wobei der Rechner (8) anhand des zeitlichen Verlaufs der miteinander korrespondierenden Pixeln (9) zugeordneten charakteristischen Werte (C1, C2) Parameter (K1, K2, a, b, T', T'') mindestens einer Funktion der Zeit bestimmt, so dass eine Abweichung der mit den Parametern (K1, K2, a, b, T', T'') parametrierten Funktion der Zeit von dem zeitlichen Verlauf der miteinander korrespondierenden Pixeln (9) zugeordneten charakteristischen Werte (C1, C2) minimiert wird, – wobei der Rechner (8) anhand der Parameter (K1, K2, a, b, T', T'') einen Typ und/oder ein Ausmaß bestimmt und einem mit den Pixeln (9) der Projektionsbilder (B) korrespondierenden Pixel (9) eines zweidimensionalen Auswertungsbildes (A) zuordnet, – wobei der Typ dafür charakteristisch ist, ob das jeweilige Pixel (9) des Auswertungsbildes (A) einem Gefäß des Gefäßsystems, einem perfundierten Teil der Umgebung eines Gefä ßes des Gefäßsystems (Perfusionsbereich) oder einem nicht perfundierten Teil der Umgebung eines Gefäßes des Gefäßsystems (Hintergrund) entspricht, und das Ausmaß für ein Ausmaß der Perfusion (Perfusionsgrad) charakteristisch ist, – wobei der Rechner (8) zumindest den Teilbereich (18) des Auswertungsbildes (A) über ein Sichtgerät (16) an einen Anwender (6) ausgibt.
  2. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) den Pixeln (9) als einen charakteristischen Wert (C2) das Maximum (C2) der in dem dem jeweiligen Pixel (9) zugeordneten Auswertungskern (19) auftretenden Pixelwerte zuordnet.
  3. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) anhand des zeitlichen Verlaufs des Maximums (C2) Parameter (K1, K2, a, T') einer Maximumfunktion bestimmt, so dass eine Abweichung der mit den Parametern (K1, K2, a, T') parametrierten Funktion der Zeit von dem zeitlichen Verlauf des Maximums (C2) minimiert ist, und dass der Rechner (8) anhand der Parameter (K1, K2, a, T') bestimmt, ob er dem korrespondierenden Pixel (9) des Auswertungsbildes (A) den Typ „Gefäß" zuordnet.
  4. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) den Pixeln (9) als einen charakteristischen Wert (C1) den Mittelwert (C1) der in dem dem jeweiligen Pixel (9) zugeordneten Auswertungskern (19) auftretenden Pixelwerte zuordnet.
  5. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) anhand des zeitlichen Verlaufs des Mittelwerts (C1) Parameter (K1, K2, a, b, T', T'') einer Mittelwertfunktion bestimmt, so dass eine Abweichung der mit den Parametern (K1, K2, a, b, T', T'') parametrierten Mittelwertfunktion von dem zeitlichen Verlauf des Mittelwerts (C1) minimiert wird, und dass der Rechner (8) anhand der Parameter (K1, K2, a, b, T', T'') der Mittelwertfunktion bestimmt, ob er dem korrespondierenden Pixel (9) des Auswertungsbildes (A) den Typ „Perfusionsbereich" oder den Typ „Hintergrund" zuordnet, und/oder dass der Rechner (8) anhand der Parameter (K1, K2, a, b, T', T'') der Mittelwertfunktion bestimmt, welchen Perfusionsgrad er dem korrespondierenden Pixel (9) des Auswertungsbildes (A) zuordnet.
  6. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) zur Bestimmung des Mittelwerts (C1) ein Histogramm (H) der im jeweiligen Auswertungskern (19) auftretenden Pixelwerte ermittelt und dass der Rechner (8) den Mittelwert (C1) unter Verwendung des Histogramms (H) ermittelt.
  7. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) anhand des Histogramms (H) statistische Größen (MW, SAW) über die Verteilung der Pixelwerte ermittelt und anhand der statistischen Größen (MW, SAW) entscheidet, welche der Pixelwerte er bei der Ermittlung des Mittelwerts (C1) berücksichtigt.
  8. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine parametrierbare Funktion mit fortschreitender Zeit von einem Anfangswert auf einen Maximalwert ansteigt und vom Maximalwert auf einen Endwert absinkt.
  9. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Funktion die Form y = K1·(1 + e-a(t-T'))-1·(1 + eb(t-T'')-1 + K2 aufweist, wobei y der Funktionswert, t die Zeit und K1, K2, a, b, T', T'' die Parameter der Funktion sind.
  10. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Größe des Auswertungskerns (19) ortsabhängig ist.
  11. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) die Größe des Auswertungskerns (19) zumindest für einen Teil der Pixel (9) iterativ anhand des den Pixeln (9) zugeordneten Typs ermittelt.
  12. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) die Projektionsbilder (B) und das Auswertungsbild (A) in Parzellen (19) unterteilt, dass der Rechner (8) die Typ- und/oder Ausmaßzuordnung parzellenweise vornimmt und dass der Auswertungskern (19) mit der jeweiligen Parzelle (19) übereinstimmt.
  13. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 11 und 12, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) Parzellen (19), denen er in einer der Iterationen den Typ „Gefäß" zugeordnet hat, in Teilparzellen (19a) unterteilt und erneut eine Iteration ausführt, wenn die betreffende Parzelle (19) in einem Winkelbereich, der größer als ein erster Mindestwinkelbereich ist, von Parzellen (19) umgeben ist, denen der Rechner (8) in der erstgenannten Iteration nicht den Typ „Gefäß" zugeordnet hat, und die Parzelle (19) größer als eine Mindestgröße ist.
  14. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) Teilparzellen (19a), denen er in der erneuten Iteration nicht den Typ „Gefäß" zuordnet, mit einer an die jeweilige Teilparzelle (19a) angrenzenden Parzelle (19b), der ebenfalls nicht der Typ „Gefäß" zugeordnet ist, zu einer Gesamtparzelle (19c) vereinigt.
  15. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 12, 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) aneinander angrenzende Parzellen (19) gleichen Typs zu einer Gesamtparzelle (19c) vereinigt.
  16. Bildauswertungsverfahren nach einem der Ansprüche 12 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) bei Parzellen (19), denen er den Typ „Perfusionsbereich" zugeordnet hat, den Typ auf „Hintergrund" ändert, wenn die betreffende Parzelle (19) in einem Winkelbereich, der größer als ein zweiter Mindestwinkelbereich ist, von Parzellen (19) umgeben ist, denen der Rechner (8) den Typ „Hintergrund" zugeordnet hat.
  17. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) die Typänderung nur dann durchführt, wenn die betreffende Parzelle (19) ausschließlich von Parzellen (19) des Typs „Hintergrund" umgeben ist und/oder die charakteristischen Werte (C1, C2) der betrachteten Parzelle (19) eine Änderungsbedingung erfüllen.
  18. Bildauswertungsverfahren nach einem der Ansprüche 12 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) in sich zusammenhängende Bereiche des Auswertungsbildes (A) ermittelt, in denen er den Parzellen (19) ausschließlich den Typ „Perfusionsbereich" zugeordnet hat, und dass der Rechner (8) die Größe der Parzelle (19) innerhalb des jeweiligen Bereiches in Abhängigkeit von der Größe des jeweiligen Bereiches bestimmt.
  19. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) für jedes Projektionsbild (B) anhand der Pixelwerte des jeweiligen Projektionsbildes (B) eine Gefäß segmentierung durchführt und die anhand der Gefäßsegmentierung erkannten Gefäße bei der Typzuordnung berücksichtigt.
  20. Bildauswertungsverfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) anhand der in den Projektionsbildern (B) erkannten Gefäße das Gefäßsystem ermittelt und das so ermittelte Gefäßsystem bei der Typzuordnung berücksichtigt.
  21. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) für ein betrachtetes Pixel (9) anhand der Parameter (K1, K2, a, b, T', T'') einen für den Eintrag des Kontrastmittels in den korrespondierenden Auswertungskern (19) charakteristischen Eintragzeitraum (T7) und einen für das Auswaschen des Kontrastmittels aus dem korrespondierenden Auswertungskern (19) charakteristischen Auswaschzeitraum (T8) ermittelt und dass der Rechner (8) den Perfusionsgrad anhand des Eintrag- und des Auswaschzeitraums (T7, T8) ermittelt.
  22. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) den Pixeln (9) des Auswertungsbildes (A) nur dann den Typ „Gefäß" zuordnet, wenn die parametrierte Funktion der Zeit vor einem Grenzzeitpunkt (GZP) einen vorbestimmten Mindestanstieg aufweist, dass der Rechner (8) ausschließlich anhand der charakteristischen Werte (C2) der Pixel (9) der Projektionsbilder (B), die zeitlich vor dem Grenzzeitpunkt (GZP) liegen, und der Projektionsbilder (B), die zeitlich maximal um eine vorbestimmte Zeitschranke nach dem Grenzzeitpunkt (GZP) liegen, die Parameter (K1, K2, a, T') der Funktion bestimmt und dass der Rechner (8) die Zuordnung des Typs „Gefäß" anhand der so bestimmten Parameter (K1, K2, a, T') vornimmt.
  23. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Rechner (8) für die Bestimmung der einzelnen Typen und/oder des Perfusionsgrades mindestens zwei verschiedene parametrierbare Funktion heranzieht.
  24. Bildauswertungsverfahren nach einem der obigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl an Parametern (K1, K2, a, b, T', T'') der parametrierbaren Funktion kleiner als die Anzahl von Projektionsbildern (B) ist.
  25. Datenträger mit einem auf dem Datenträger gespeicherten Computerprogramm (12) zur Durchführung eines Bildauswertungsverfahrens nach einem der obigen Ansprüche.
  26. Rechner mit einem Massenspeicher (11), in dem ein Computerprogramm (12) hinterlegt ist, so dass der Rechner nach Aufruf des Computerprogramms (12) ein Bildauswertungsverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 24 ausführt.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007024450A1 (de) 2007-05-25 2008-11-27 Siemens Ag Ermittlungsverfahren für ein farbcodiertes erstes Auswertungsbild und hiermit korrespondierende Gegenstände
DE102008040804A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-04 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses
DE102008040803A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-04 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses
DE102008040807A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-04 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur Korrektur von den Blutfluss darstellenden Bilddaten
DE102008040802A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-11 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007028226B4 (de) * 2007-06-20 2015-11-19 Siemens Aktiengesellschaft Auswertungsverfahren für eine zeitliche Sequenz von Röntgenbildern und hiermit korrespondierende Gegenstände
JP6947114B2 (ja) * 2018-04-23 2021-10-13 株式会社島津製作所 Ｘ線撮影システム

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997017673A1 (en) * 1995-11-10 1997-05-15 Beth Israel Deaconess Medical Center Imaging apparatus and method with compensation for object motion
DE10000185A1 (de) * 2000-01-05 2001-07-12 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren zur Darstellung des zeitlichen Verlaufs des Blutflusses in einem Untersuchungsobjekt
DE10100572A1 (de) * 2001-01-09 2002-07-11 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren zur Darstellung des Blutflusses in einem Gefäßbaum
DE10107765A1 (de) * 2001-02-17 2002-08-29 Siemens Ag Verfahren zur Bildbearbeitung ausgehend von einem unter Verwendung eines Kontrastmittels aufgenommenen Computertomographie(CT)-Bildes einer Lunge und CT-Gerät zur Durchführung eines solchen Verfahrens
EP1302163A2 (de) * 2001-10-16 2003-04-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Verfahren und Vorrichtung zur Berechnung eines Index von örtlichen Blutflüssen
US20030114759A1 (en) * 2001-12-18 2003-06-19 Skyba Danny M. Ultrasonic imaging system and method for displaying tissue perfusion and other parameters varying with time
EP1585058A2 (de) * 2004-03-31 2005-10-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Vorrichtung und Verfahren zur Verarbeitung medizinischer Bilder
DE102005036875A1 (de) * 2004-08-10 2006-05-11 Siemens Corp. Research, Inc. System und Verfahren zur 3-D Visualisierung der Lungenperfusion oder -dichte und ihre statistische Auswertung
DE102005039189A1 (de) * 2005-08-18 2007-02-22 Siemens Ag Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder und hiermit korrespondierende Gegenstände

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2823968B1 (fr) * 2001-04-27 2005-01-14 Ge Med Sys Global Tech Co Llc Procede d'etalonnage d'un systeme d'imagerie, support de memoire et dispositif associe
US7336760B2 (en) * 2006-07-28 2008-02-26 Varian Medical Systems Technologies, Inc. Methods, systems, and computer-program products to estimate scattered radiation in cone-beam computerized tomographic images and the like

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997017673A1 (en) * 1995-11-10 1997-05-15 Beth Israel Deaconess Medical Center Imaging apparatus and method with compensation for object motion
DE10000185A1 (de) * 2000-01-05 2001-07-12 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren zur Darstellung des zeitlichen Verlaufs des Blutflusses in einem Untersuchungsobjekt
DE10100572A1 (de) * 2001-01-09 2002-07-11 Philips Corp Intellectual Pty Verfahren zur Darstellung des Blutflusses in einem Gefäßbaum
DE10107765A1 (de) * 2001-02-17 2002-08-29 Siemens Ag Verfahren zur Bildbearbeitung ausgehend von einem unter Verwendung eines Kontrastmittels aufgenommenen Computertomographie(CT)-Bildes einer Lunge und CT-Gerät zur Durchführung eines solchen Verfahrens
EP1302163A2 (de) * 2001-10-16 2003-04-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Verfahren und Vorrichtung zur Berechnung eines Index von örtlichen Blutflüssen
US20030114759A1 (en) * 2001-12-18 2003-06-19 Skyba Danny M. Ultrasonic imaging system and method for displaying tissue perfusion and other parameters varying with time
EP1585058A2 (de) * 2004-03-31 2005-10-12 Kabushiki Kaisha Toshiba Vorrichtung und Verfahren zur Verarbeitung medizinischer Bilder
DE102005036875A1 (de) * 2004-08-10 2006-05-11 Siemens Corp. Research, Inc. System und Verfahren zur 3-D Visualisierung der Lungenperfusion oder -dichte und ihre statistische Auswertung
DE102005039189A1 (de) * 2005-08-18 2007-02-22 Siemens Ag Bildauswertungsverfahren für zweidimensionale Projektionsbilder und hiermit korrespondierende Gegenstände

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MALSCH., U., u.a.: "Quantutative Analyse von koronarangiographische Bildfolgen zur Bestimmung der Myokardperfusion". In: "Bildverarbeitung für die Medizin 2003-Alforithmen-Systeme-Anwendungen", Springer-Verlag, ISBN 3-540-00619-2, Seiten 81 bis 85 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007024450A1 (de) 2007-05-25 2008-11-27 Siemens Ag Ermittlungsverfahren für ein farbcodiertes erstes Auswertungsbild und hiermit korrespondierende Gegenstände
DE102008040804A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-04 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses
DE102008040803A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-04 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses
DE102008040807A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-04 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur Korrektur von den Blutfluss darstellenden Bilddaten
DE102008040802A1 (de) * 2008-07-28 2010-02-11 Carl Zeiss Surgical Gmbh Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses
DE102008040802B4 (de) * 2008-07-28 2014-09-18 Carl Zeiss Meditec Ag Verfahren zur quantitativen Darstellung des Blutflusses sowie Operationsmikroskop und Analysesystem
DE102008040807B4 (de) * 2008-07-28 2017-09-21 Carl Zeiss Meditec Ag Verfahren zur Korrektur von den Blutfluss darstellenden Bilddaten, Medizinisches Gerät und Analysesystem
DE102008040804B4 (de) 2008-07-28 2021-07-29 Carl Zeiss Meditec Ag Verfahren, Operationsmikroskop und Analysesystem zur quantitativen Darstellung des Blutflusses

Also Published As

Publication number Publication date
DE102006025422B4 (de) 2009-02-26
US20070297658A1 (en) 2007-12-27
US7865003B2 (en) 2011-01-04

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