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Die
vorliegende Erfindung betrifft die medizinische Bildverarbeitung,
und spezieller ein System und ein Verfahren zum Gruppieren von Atemwegen und
Arterien zur quantitativen Analyse.
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Bronchiektasie
ist eine Fehlsteuerung, die Bronchialwände beschädigt und aufweicht, wodurch Bronchialatemwege
permanent erweitert werden. Bronchiektasie manifestiert sich selbst
durch Änderungen
in Bronchial- und Arteriendurchmessern. Beispielsweise verjüngen sich
die Atemweg-Lumen in Lungen, die durch Bronchiektasie befallen sind, nicht,
wohingegen in gesunden Lungen die Atemwegdurchmesser mit fortschreitenden
Generationen kleiner werden. Da der Bronichalbaum parallel zur Pulmonalarterie
verläuft,
und in gesunden Lungen ein Atemweg ungefähr den gleichen Durchmesser hat
wie die begleitende Arterie, können Änderungen in
dem Bronchien-Arterien-Verhältnis
ein Indikator für das
Vorhandensein von Bronchiektasie sein.
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Um
diese Änderungen
zu diagnostizieren, werden hochauflösende Computertomogramme (HRCT)
verwendet, um Patientendaten zu erfassen. Beispielsweise ist es
mit HRCT möglich,
Atemweg/Arterien-Durchmesser zu evaluieren, da HRCT die Erfassung
von fast-isotropischen Daten erlaubt. Es ist jedoch für Ärzte ohne
Computerunterstützung schwierig,
ein Atemweg/Arterien-Paar zu identifizieren, das ein ungewöhnliches
Bronchien-Arterien-Verhältnis
enthält.
Ferner macht die große
Anzahl an Schnitten pro Patienten in einem HRCT-Datensatz es schwierig
für Ärzte, das
Ausmaß von
Bronchiektasie zu evaluieren.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung enthält
ein Verfahren zum Gruppieren von Atemweg/Arterien-Paaren ein Berechnen
eines zweidimensionalen (2D) Querschnitts eines Atemswegs; ein Identifizieren
von Regionen hoher Intensität
in dem 2D Querschnitt; ein Berechnen eines ersten Indikators für jede der
hochintensiven Regionen, wobei der erste Indikator ein Orientierungsmaß der Hochintensitätsregion
bezüglich
des Atemwegs ist; ein Berechnen eines zweiten Indikators für jede der Hochintensitätsregionen,
wobei der zweite Indikator ein Rundheitsmaß der Hochintensitätsregion
ist; ein Berechnen eines dritten Indikators für jede der Hochintensitätsregionen,
wobei der dritte Indikator ein Umgebungsmaß der Hochintensitätsregion
bezüglich
des Atemswegs ist; ein Summieren des ersten bis dritten Indikators
für jede
der Hochintensitätsregionen,
um eine Bewertung für
jede der Hochintensitätsregionen
zu erhalten; und Bestimmen, welche der Hochintensitätsregionen
eine Arterie ist, die dem Atemweg entspricht, basierend auf deren
Bewertung.
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Das
Berechnen des 2D Querschnitts des Atemwegs enthält: Wachsenlassen des Atemwegs unter
Verwendung einer dreidimensionalen (3D) Region, die von einem Punkt
innerhalb des Atemwegs aus wächst,
um eine lokale Form des Atemwegs zu gewinnen; und Schätzen von
Achsen des Atemwegs durch Berechnen von Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix
des Atemwegs. Der Punkt ist benutzerausgewählt oder wird automatisch ausgewählt. Das Identifizieren
von Regionen mit hoher Intensität
in dem 2D Querschnitt enthält:
Schwellenwerten von Strukturen, die den Atemweg umgeben; und Markieren
der Strukturen, die den Atemweg, der eine hohe Intensität aufweist,
umgeben.
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Das
Orientierungsmaß ist
ein Skalarprodukt von langen Achsen des Atemwegs und der Hochintensitätsregion.
Das Rundheitsmaß ist
ein Verhältnis zwischen
einem Bereich der Hochintensitätsregion und
einer Scheibe, die innerhalb eines maximalen Durchmessers der Hochintensitätsregion
gewachsen ist. Das Umgebungsmaß ist
ein Verhältnis
zwischen einem äußeren Durchmesser
des Atemwegs und eines Abstands zwischen einem Zentrum des Atemwegs
und einem Zentrum der Hochintensitätsregion.
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Das
Verfahren enthält
ferner: Segmentieren der entsprechenden Arterie; und Bestimmen eines Bronchien-Arterien-Verhältnisses
zwischen dem Atemweg und der entsprechenden Arterie oder eines Bronchienwand-Arterien-Verhältnisses
zwischen dem Atemweg und der entsprechenden Arterie. Das Verfahren
enthält
ferner das Erfassen von Bilddaten des Atemwegs unter Verwendung
einer 3D Bildgebungstechnik.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung enthält
ein Computerprogrammprodukt ein computerverwendbares Medium mit
einer Computerprogrammlogik, die darauf aufgezeichnet ist, zum Gruppieren
von Atemwegs- und Arterienpaaren, wobei die Computerprogrammlogik
enthält:
Programmcode zum Berechnen eines 2D Querschnitts eines Atemwegs; einen
Programmcode zum Identifizieren von Regionen hoher Intensität in dem
2D Querschnitt; einen Programmcode zum Berechnen eines ersten Indikators
für jede
der Hochintensitätsregionen,
wobei der erste Indikator ein Orientierungsmaß der Hochintensitätsregion
bezüglich
des Atemwegs ist; einen Programmcode zum Berechnen eines zweiten
Indikators für
jede der Hochintensitätsregionen,
wobei der zweite Indikator ein Rundheitsmaß der Hochintensitätsregion
ist; einen Programmcode zum Berechnen eines dritten Indikators für jede der Hochintensitätsregionen,
wobei der dritte Indikator ein Umgebungsmaß der Hochintensitätsregion
bezüglich
des Atemwegs ist; einen Programmcode zum Summieren der ersten bis
dritten Indikatoren für
jede der Hochintensitätsregionen,
um eine Bewertung für jede
der Hochintensitätsregionen
zu erhalten; und einen Programmcode zum Bestimmen, ob die Hochintensitätsregionen
eine Arterie sind, die dem Atemweg entsprechen, basierend auf deren
Bewertung.
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Der
Programmcode zum Berechnen des 2D Querschnitts des Atemwegs enthält: Programmcode zum
Wachsenlassen des Atemwegs unter Verwendung einer 3D Region, die
von einem Punkt innerhalb des Atemwegs aus wächst zum Gewinnen einer lokalen
Form des Atemwegs; und Programmcode zum Schätzen von Achsen des Atemwegs
durch Berechnen von Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix des Atemwegs.
Das Computerprogrammprodukt enthält ferner
Programmcode zum Auswählen
des Punkts.
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Der
Programmcode zum Identifizieren von Regionen hoher Intensität in dem
2D Querschnitt enthält:
Programmcode zum Schwellenwerten von Strukturen, die den Atemweg
umgeben; und Programmcode zum Markieren der Strukturen, die den Atemweg
umgeben, die eine hohe Intensität
aufweisen. Das Computerprogrammprodukt enthält ferner: Programmcode zum
Segmentieren der entsprechenden Arterie; und Programmcode zum Bestimmen
eines Bronchien-Arterien-Verhältnisses
zwischen dem Atemweg und der entsprechenden Arterie oder eines Bronchienwand-Arterien-Verhältnisses
zwischen dem Atemweg und der entsprechenden Arterie.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung enthält
ein Verfahren zum Auswählen einer
Arterie, die einem Atemweg entspricht, von Strukturen, die den Atemweg
umgeben, ein Erfassen von Bilddaten einer Brust; Segmentieren eines
Bronchialbaums von den Bilddaten der Brust; Auswählen eines Atemwegs von dem
segmentierten Bronchialbaum; Berechnen ei nes 2D Querschnitts des
Atemwegs; Finden von Strukturen, die den Atemweg umgeben, in dem
2D Querschnitt; Berechnen eines ersten Indikators für jede der
umgebenden Strukturen, wobei der erste Indikator ein Orientierungsmaß der umgebenden
Struktur bezüglich
des Atemwegs ist; Berechnen eines zweiten Indikators für jede der
umgebenden Strukturen, wobei der zweite Indikator ein Rundheitsmaß der umgebenden
Struktur ist; Berechnen eines dritten Indikators für jede der
umgebunden Strukturen, wobei der dritte Indikator ein Umgebungsmaß der umgebenden
Struktur bezüglich
des Atemwegs ist; Summieren der ersten bis dritten Indikatoren für jede der
umgebenden Strukturen, um eine Bewertung für jede der umgebenden Strukturen zu
erhalten; und Bestimmen, welche der umgebenden Strukturen eine Arterie
ist, die dem Atemweg entspricht, basierend auf ihrer Bewertung,
wobei eine umgebende Struktur, die eine Höchstbewertung aufweist, eine
entsprechende Arterie ist.
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Das
Orientierungsmaß ist
ein Skalarprodukt der langen Achsen des Atemwegs und der umgebenden
Struktur. Das Rundheitsmaßmaß ist ein
Verhältnis
zwischen einem Bereich der umgebenden Struktur und einer Scheibe,
die innerhalb eines maximalen Durchmessers der umgebenden Struktur
wächst. Das
Umgebungsmaß ist
ein Verhältnis
zwischen einem äußeren Durchmesser
des Atemwegs und einem Abstand zwischen einem Zentrum des Atemwegs
und einem Zentrum der umgebenden Struktur.
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Das
Verfahren enthält
ferner: Segmentieren der entsprechenden Arterie; und Bestimmen eines Bronchien-Arterien-Verhältnisses
zwischen dem Atemweg und der entsprechenden Arterie oder eines Bronchienwand-Arterien-Verhältnisses
zwischen dem Atemweg und der entsprechenden Arterie.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung enthält
ein System zum Gruppieren von Atemwegs- und Arterienpaaren eine
Abtastvorrichtung zum Erfassen von Bilddaten eines Atemwegs; und
ein Atemweg/Arterien-Gruppierungsmodul zum Berechnen eines 2D Querschnitts
des Atemwegs; Identifizieren von Regionen hoher Intensität in dem
2D Querschnitt; Berechnen eines ersten Indikators für jede der
Hochintensitätsregionen,
wobei der erste Indikator ein Orientierungsmaß der Hochintensitätsregion
bezüglich
des Atemwegs ist; Berechnen eines zweiten Indikators für jede der
Hochintensitätsregionen,
wobei der zweite Indikator ein Rundheitsmaß der Hochintensitätsregion
ist; Berechnen eines dritten Indikators für jede der Hochintensitätsregionen,
wobei der dritte Indikator ein Umgebungsmaß der Hochintensitätsregion
bezüglich
des Atemwegs ist; Summieren der ersten bis dritten Indikatoren für jede der
Hochintensitätsregionen,
um eine Bewertung für
jede der Hochintensitätsregionen
zu erhalten; und Bestimmen, welche der Hochintensitätsregionen
eine Arterie ist, die dem Atemweg entspricht, basierend auf ihrer
Bewertung.
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Die
vorangegangenen Merkmale sind von repräsentativen Ausführungsbeispielen
und dienen zum besseren Verständnis
der Erfindung. Es soll verstanden werden, dass nicht beabsichtigt
ist, dass sie Einschränkungen
der Erfindung bedeuten, wie durch die Ansprüche definiert, oder Einschränkungen
auf Äquivalente
zu den Ansprüchen.
Folglich soll diese Zusammenfassung der Merkmale nicht einschränkend bei
der Bestimmung von Äquivalenten
angesehen werden. Weitere Merkmale der Erfindung werden durch die
folgende Beschreibung aus den Zeichnungen und den Ansprüchen deutlich.
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1 zeigt
ein Blockdiagramm eines Systems zum Gruppieren von Atemwegen und
Arterien zur quantitativen Analyse gemäß einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung;
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2 zeigt
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zum Gruppieren von Atemwegen
und Arterien zur quantitativen Analyse gemäß einem Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung verdeutlicht;
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3A ist
ein Bild, das einen zweidimensionalen (2D) Querschnitt eines Atemwegs
verdeutlicht, der gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung berechnet wird;
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3B ist
ein Bild, das einen 2D Querschnitt des Atemwegs gemäß 3A verdeutlicht
nach dem Verwenden eines Schwellenwertens und Markierens gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung; und
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4 ist
ein Bild, das eine Arterie und ihren entsprechenden Atemweg verdeutlicht,
gruppiert gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung.
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1 zeigt
ein Blockdiagramm, das ein System 100 verdeutlicht zum
Gruppieren von Atemwegen und Arterien zur quantitativen Analyse
gemäß eines
Ausführungsbeispiels
der vorliegenden Erfindung. Wie in 1 gezeigt,
enthält
das System 100 eine Erfassungsvorrichtung 105,
einen PC 110 und eine Konsole 115 eines Operators,
die über
ein verdrahtetes oder drahtloses Netzwerk 120 verbunden sind.
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Die
Erfassungsvorrichtung 105 kann eine hochauflösende Computertomogramm
(HRCT)-Bildgebungsvorrichtung
sein, oder irgendeine andere dreidimensionale (3D) hochauflösende Bildgebungsvorrichtung,
wie ein Magnetresonanz (MR)-Scanner.
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Der
PC 110, der ein tragbarer oder Laptop Computer sein kann,
ein medizinisches Diagnosebildgebungssystem oder eine Bildarchivierungskommunikationssystem
(PACS) Datenmanagementstation enthält eine CPU 125 und
einen Speicher 130, der mit einer Eingabevorrichtung 150 und
einer Ausgabevorrichtung 155 verbunden ist. Die CPU 125 enthält ein Atemwegs/Arterien-Gruppierungsmodul 145, das
ein oder mehrere Verfahren zum Gruppieren von Atemwegen und Arterien
zur quantitativen Analyse enthält,
das unter Bezugnahme auf die 2 bis 4 im
Folgenden diskutiert wird. Obwohl innerhalb der CPU 125 gezeigt,
kann das Atemwegs/Arterien-Gruppierungsmodul 145 außerhalb
der CPU 125 angeordnet sein.
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Der
Speicher 130 enthält
einen RAM 135 und einen ROM 140. Der Speicher 130 kann
auch eine Datenbank, ein Plattenlaufwerk, ein Bandlaufwerk, etc.
oder eine Kombination davon enthalten. Der RAM 135 dient
als ein Datenspeicher, der Daten speichert, die während der
Ausführung
eines Programms in der CPU 125 verwendet werden, und wird als
ein Arbeitsbereich verwendet. Der ROM 140 dient als Programmspeicher
zum Speichern eines Programms, das in der CPU 125 ausgeführt wird.
Die Eingabevorrichtung 150 ist gebildet durch eine Tastatur,
Maus, etc., und die Ausgabevorrichtung 155 ist gebildet
durch eine LCD, CRT Anzeige, Drucker, etc.
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Der
Betrieb des Systems 100 kann durch die Konsole 115 des
Operators gesteuert werden, die eine Steuerung 165 enthält, beispielsweise
eine Tastatur und eine Anzeige 160. Die Konsole 115 des Operators
kommuniziert mit dem PC 110 und der Erfassungsvorrichtung 105,
so dass die Bilddaten, die durch die Erfassungsvorrichtung 105 gesammelt werden,
durch den PC 110 wiedergegeben und auf der Anzeige 160 betrachtet
werden können.
Der PC 110 kann konfiguriert sein, um zu arbeiten und Anzeigeinformation
durch die Erfassungsvorrichtung 105 in Abwesenheit einer
Konsole 115 des Operators bereitzustellen, indem beispielsweise
die Eingabevorrichtung 150 und die Ausgabevorrichtung 155 verwendet
werden, um bestimmte Aufgaben, die durch die Steuerung 165 und
die Anzeige 160 durchgeführt werden, auszuführen.
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Die
Konsole 115 des Operators kann ferner irgendein geeignetes
Wiedergabesystem/Werkzeug/Anwendung sein, die digitale Bilddaten
eines erfassten Bilddatensatzes (oder eines Bereichs davon) verarbeiten
können,
um Bilder auf der Anzeige 160 zu erzeugen und anzuzeigen.
Spezieller kann das Bildwiedergabesystem eine Anwendung sein, die
ein Wiedergeben und Visualisieren von medizinischen Bilddaten bereitstellt,
und die auf einer Allzweck- oder
Spezialcomputerarbeitsstation ausgeführt wird. Der PC 110 kann
auch das oben genannte Bildwiedergabe-System/Werkzeug/Anwendung
enthalten.
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2 zeigt
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zum Gruppieren von Atemwegen
und Arterien zur quantitativen Analyse gemäß eines Ausführungsbeispiels
der vorliegenden Erfindung verdeutlicht. Wie in 2 gezeigt,
werden Bilddaten eines Bronchialbaums von einem Patienten (205)
erfasst. Dies erfolgt beispielsweise unter Verwendung der Erfassungsvorrichtung 105,
die durch die Konsole 115 des Operators betrieben wird,
um die Patientenbrust abzutasten, wodurch eine Serie von 2D Bildschnitten, die
zu der Brust gehören,
erzeugt wird. Die 2D Bildschnitte werden dann kombiniert, um ein
3D Bild des Bronchialbaums zu bilden.
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Nachdem
die 3D Bilddaten des Bronchialbaums erfasst worden sind, wird der
Baum segmentiert mit einem 3D Regionenwachsen unter Verwendung eines
adaptiven Schwellenwertens, Filterns und einer Lückendetektion (210).
Das Regionwachsen beginnt bei einem Keimpunkt in der Luftröhre, die automatisch
bestimmt wird durch Markieren von luftähnlichen Regionen um das Zentrum
der ersten Schnitte herum, und durch Suchen nach einer Stabilität in Regiongrößen in den
Schnitten. Die Größenstabilität wird bestimmt
unter Verwendung einer Toleranz ξ für die Größenvariation, Si+1 – Si < ξ,mit
Si und Si+1 als
Bereiche des Schnitts i bzw. i + 1.
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Sobald
der Bronchialbaum segmentiert ist, liefert ein Benutzer einen Klickpunkt
innerhalb eines zu analysierenden Atemwegs (215). Es ist
zu verstehen, dass der Klickpunkt automatisch von einem gegebenen
Atemwegbaummodell gewählt
werden kann, wodurch das Verfahren gemäß 2 vollautomatisch
erfolgen kann.
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Mit
dem Klickpunkt, der durch einen Benutzer gegeben wird, wird ein
2D Querschnitt des ausgewählten
Atemwegs berechnet (220). Dies erfolgt durch Wachsenlassen
des Atemwegs basierend auf einem lokalen Schwellenwert, wodurch
eine lokale Form des Atemwegs gegeben wird. Drei Hauptachsen des
Atemwegs werden dann geschätzt
unter Verwendung der Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix des lokal
segmentierten Atemwegs. Mit den geschätzten Achsen wird der 2D Querschnitt
des Atemwegs bestimmt.
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Eigenvektoren
des Atemwegs werden berechnet mit der Kovarianzmatrix des Atemwegs.
Die Kovarianzberechnung ist gegeben durch
wobei L die zeitliche Verzögerung ist
und x und y die Mittelwerte der Probenmengen sind und x = (x0, x1
... xn – 1)
und y = (y0, y1 ... yn – 1).
Die Berechnung der Eigenvektoren erfolgt unter Verwendung des Householder
QL Verfahrens. Die Kovarianzmatrix wird zuerst reduziert in eine
tri-diagonale Form unter Verwendung des Householder Verfahrens,
um die Eigenvektorenberechnung anzupassen.
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Die
lange Achse des Atemwegs kann auch bestimmt werden durch Berechnen
der Eigenvektoren der Hessian Matrix der Originaldaten um den ausgewählten Punkt
herum. Die Hessian Matrix H(f) besteht aus Teilableitungen zweiter
Ordnung eines realwertigen Volumens f:
R
3→ R der Form
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Ein
Beispiel eines 2D Querschnitts eines Atemwegs, der berechnet wird
unter Verwendung des oben beschriebenen Verfahrens, ist in 3A gezeigt.
In 3A ist ein benutzerausgewählter Klickpunkt 305 (angegeben
durch ein Kreuz in der Mitte des Bilds) in einem Atemweg 310 gezeigt
(angegeben durch leicht weiße
Ränder
eines Kreises unterhalb des Kreuzes).
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Nachdem
der 2D Querschnitt des Atemwegs bestimmt worden ist, werden Regionen
hoher Intensität
identifiziert, um anzugeben, welche Region eine Arterie ist, die
dem Atemweg entspricht (225). Die Regionen hoher Intensität werden
identifiziert, indem ein Schwellenwerten für den 2D Querschnitt und ein Markieren
der Regionen mit hoher Intensität
angewendet werden.
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Ein
Beispiel des 2D Querschnitts von 3A nach
der Unterwerfung des oben beschriebenen Schwellenwertens und Markierens
ist in 3B gezeigt. In 3B sind
Regionen mit hoher Intensität 315a–c gezeigt,
die um den Atemweg 310 herum lokalisiert sind.
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Sobald
die Regionen hoher Intensität
identifiziert worden sind, werden einige Maßnahmen vorgenommen für jede der
Regionen, um zu bestimmen, welche der Regionen die entsprechende
Arterie ist.
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Vor
dem Durchführen
irgendwelcher Maßnahmen
für jede
Region wird ein Mittelpunkt berechnet und 2D Koordinaten werden
in 3D Koordinaten in den Lungenvolumendaten umgewandelt. Ein Lokalregionwachsen
wird durchgeführt,
um eine lokale Gefäßform zu
erhalten, und die Region wird verarbeitet ähnlich dem Atemweg. Beispielsweise
wird die Kovarianzmatrix berechnet und das QL Verfahren verwendet,
um die Eigenvektoren der Region zu erhalten. Die Eigenvektoren können auch
erhalten werden, indem ein Zeilen-Filteroperator verwendet wird und
von der Hessian Matrix berechnet wird.
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Die
erste Maßnahme,
die erfolgt, ist ein Richtungs- und Ähnlichkeitsindikator, der verwendet
wird, um die langen Achsen von dem Atemweg und die Hochintensitätsregion
miteinander zu vergleichen (
230). Der Vergleich erfolgt
unter Verwendung eines Skalarprodukts zwischen beiden langen Achsen.
Da der Atemweg und seine benachbarte Arterie im Allgemeinen parallel
verlaufen, ist der Absolutwert dieses Skalarprodukts nahe 1,0. Ein
Fehler von 15 % kann berücksichtigt
werden, wenn dieses Skalarprodukt berechnet wird, um eine geeignete
Gefäßauswahl
sicherzustellen. Das Skalarprodukt ist ein erster Richtungsähnlichkeitsindikator,
der gegeben ist durch
mit x
i und
y
i als die lange Achse der Arterie bzw.
des Atemwegs.
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Da
der Querschnitt der Arterie ungefähr kreisrund ist, wird ein
Rundheitsoperator als nächstes
berechnet (
235). Der Rundheitsoperator ist ein Verhältnis zwischen
einem Bereich der Hochintensitätsregion
und einer entsprechenden Scheibe mit dem maximalen Durchmesser der
Hochintensitätsregion.
Die entsprechende Scheibe ist eine Scheibe, die zu der Region passt,
um zu sehen, ob sie übereinstimmen.
Der Rundheitsoperator ist gegeben durch
wobei N die Anzahl an Pixeln
der Hochintensitätsregion
und R
MAX der maximale Radius der Region
sind.
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Letztendlich,
da die entsprechende Arterie im Allgemeinen nahe dem Atemweg ist,
wird die Umgebung der Hochintensitätsregion für den Atemweg berechnet (
240).
Dieser Indikator ist ein Abstandsverhältnis zwischen dem Atemwegaußendurchmesser
und dem Abstand zwischen den Atemwegs- und Arterienzentren, gegeben
durch
mit D
Atemweg als
Atemswegsaußendurchmesser
und Dist als dem Abstand zwischen den Mittelpunkten des Atemwegs
und der Arterie.
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Die
Indikatoren für
jede der Hochintensitätsregionen
werden dann summiert und einer Bewertung zugeordnet (245).
Die höchste
Bewertung bestimmt dann, welche der Hochintensitätsregionen die entsprechende
Arterie ist (250).
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Sobald
die entsprechende Arterie bestimmt worden ist, kann eine genaue
Segmentierung realisiert werden unter Verwendung von Strahlen entlang einer
Scheibe um den Klickpunkt herum. Ein Gradient von Graustufenwerten
der entsprechenden Arterie kann dann verwendet werden, um die Länge jedes Strahls
zu bestimmen und die Kontur der Arterie zu verfolgen.
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Ein
Beispiel einer Arterie, die detektiert und segmentiert wird, wie
gerade beschrieben, ist in 4 gezeigt.
In 4 sind der Innendurchmesser bzw. der Außendurchmesser 405 und 410 des
Atemwegs gezeigt, und der Außendurchmesser 415 der Arterie
ist gezeigt. Durch Verwenden dieser Information kann ein Bronchien-Arterien-Verhältnis, das
ein Verhältnis
ist zwischen dem inneren Atemwegdurchmesser 405 und dem
Arteriendurchmesser 415, und ein Bronchienwand-Arterien-Verhältnis, das
ein Verhältnis
ist zwischen der Atemwegwand (beispielsweise äußerer-innerer Atemwegdurchmesser (410–405))
b dem Arteriendurchmesser 415, berechnet werden und verwendet
werden zur Beobachtung der Atemwegwandausdehnung bzw. Atemwegwandverdickung.
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Gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung findet ein Verfahren zum Gruppieren von
Atemwegen und Arterien automatisch (und segmentiert automatisch)
eine zugehörige
Arterie bei einem gegebenen Atemwegort. Das Verfahren berechnet
drei Merkmale, Orientierungsähnlichkeit, Atemwegumgebung
und Rundheit, um die Arterie aus Strukturen, die den Atemweg umgeben,
auszuwählen.
Das Verfahren ist ferner ausgelegt zum Messen von Merkmalen, wie
das Bronchien-Arterien- oder Bronchienwand-Arterien-Verhältnis, das
sehr nützlich
ist bei der Bestimmung von Atemwegs- und Arterienerkrankungen, wie
Bronchiektasie, Emphysem, etc.
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Demgemäß soll verstanden
werden, dass obwohl drei Messungen beschrieben wurden gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung, andere Messungen (Maßnahmen) getroffen werden können und
ersetzt werden können
mit existierenden, um die Bewertung der umgebenden Strukturen zu
bestimmen. Ferner kann das Verfahren zur Lokalisierung der Arte rie
auch verwendet werden als Basis für eine Arterien- oder Atemwegssegmentation sowie
für eine
Arterien/Venen-Separation.
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Es
ist zu verstehen, dass die vorliegende Erfindung in verschiedenen
Formen in Hardware, Software, Firmware, Spezialzweckprozessoren
oder eine Kombination davon implementiert werden kann. In einem
Ausführungsbeispiel
kann die vorliegende Erfindung in Software implementiert werden
als ein Anwendungsprogramm, das verkörpert ist auf einer Programmspeichervorrichtung
(beispielsweise Magnetefloppydisk, RAM, CDROM, DVD, ROM und Flashspeicher).
Das Anwendungsprogramm kann hochgeladen werden auf eine Maschine,
die eine geeignete Architektur enthält, und von dieser ausgeführt werden.
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Es
soll weiter verstanden werden, dass, da die Systemkomponenten und
die Verfahrensschritte, die in den beigefügten Figuren gezeigt sind,
in Software implementiert werden können, die tatsächlichen Verbindungen
zwischen den Systemkomponenten (oder Prozessschritten) anders sein
können,
in Abhängigkeit
von der Art und Weise, wie die vorliegende Erfindung programmiert
ist. Durch die hier gegebenen Lehren der vorliegenden Erfindung
kann ein Fachmann auf diesem Gebiet diese und ähnliche Implementationen oder
Konfigurationen der vorliegenden Erfindung sich zu eigen machen.
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Es
soll auch verstanden werden, dass die obige Beschreibung nur repräsentativ
Ausführungsbeispiele
verdeutlicht. Zum besseren Verständnis
für den
Leser fokussiert die obige Beschreibung auf eine repräsentative
Menge von möglichen
Ausführungsbeispielen.
Die Beschreibung hat nicht versucht, alle möglichen Variationen einzuschließen. Diese
alternativen Ausführungsbeispiele
können
für einen
speziellen Bereich der Erfindung präsentiert werden, oder sind
alternativ für
einen Bereich verfügbar,
und soll nicht als Disclaimer für
alternative Ausführungsbeispiele
angesehen werden. Andere Anwendungen und Ausführungsbeispiele können implementiert werden,
ohne den Schutzbereich der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Es ist folglich beabsichtigt, dass die Erfindung nicht durch die
speziell beschriebenen Ausführungsbeispiele
beschränkt
wird, da verschiedene Permutationen und Kombinationen des Obigen
und Implementationen mit nicht erfinderischen Substitutionen für das Obige
erzeugt werden können,
aber die Erfindung ist in Übereinstimmung mit
den Ansprüchen
wie folgt definiert.
