DE102007026804A1

DE102007026804A1 - Verfahren zur Verarbeitung von radiologischen Bildern zur Erfassung radiologischer Auffälligkeiten

Info

Publication number: DE102007026804A1
Application number: DE102007026804A
Authority: DE
Inventors: Sylvain Bernard; Henry Souchay; Razvan Iordache; Serge Muller; Gero L. Peters
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2006-06-07
Filing date: 2007-06-06
Publication date: 2008-02-07
Also published as: JP2007325931A; US20070286336A1; FR2902215A1; JP5406435B2; US8036442B2

Abstract

Bei einem Verfahren zur Verarbeitung radiologischer Bilder zur Erfassung von radiologischen Auffälligkeiten wird ein Algorithmus zur Erfassung radiologischer Auffälligkeiten anhand ihrer Kontraste genutzt. Diese Kontraste werden unter Verwendung der Reaktionen linearer Differentialfilter mit unterschiedlichen Skalierungen bestimmt. Das Verfahren kann dazu verwendet werden, erfasste radiologische Signale gemäß dem Grad ihre Malignität einzufärben oder hervorzuheben. Der Algorithmus kann außerdem direkt auf das von dem Detektor gelieferte Signal angewendet werden.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zur Verarbeitung radiologischer Bilder zur Erfassung radiologischer Auffälligkeiten. Die vorliegende Erfindung kann mit speziellem Vorteil, jedoch nicht ausschließlich, auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung und insbesondere bei der Mammografie angewendet werden. Ebenso bezieht sich die vorliegende Erfindung auf eine Sichtungsstation für medizinische Bilder mit einem entsprechend gearteten Bildverarbeitungsverfahren.
BESCHREIBUNG DES STANDS DER TECHNIK
Heute wird die Mammografie weithin zur Erfassung von Läsionen und zur Prävention von Brustkrebs genutzt. Die in Mammografiebildern zu erfassenden Zeichen sind radiologische Auffälligkeiten, die mit Läsionen einhergehen. Diese Anzeichen können entweder Kalziumablagerungen oder Opazitäten sein. Kalziumablagerungen werden als Mikrokalzifikationen bezeichnet und bilden individuell kleine Elemente (von 100 μm bis 1 mm Durchmesser), die für Röntgenstrahlen weniger durchlässig sind als umgebende Gewebe. Opazitäten sind dichte Regionen, in denen Röntgenstrahlen intensiver absorbiert werden als in benachbarten Regionen.
Durch Erfahrung ist es heute bis zu einem gewissen Grad möglich geworden, zwischen radiologischen Auffälligkeiten, die eine höhere Wahrscheinlichkeit für Bösartigkeit haben, wie beispielsweise Cluster von Mikrokalzifikationen und gutartigen Kalziumablagerungen zu unterscheiden. Außerdem sind Mittel zur Interpretation der Form und der Helligkeit solcher individuellen Mikrokalzifikationen sowie der Form und der Größe der Cluster vorhanden, die in radiografischen Bildern beobachtet werden, so dass Information über den bösartigen oder gutartigen Aspekt solcher radiologischer Auffälligkeiten geliefert wird.
Außerdem gibt es bekannte Wege zur Nutzung von Bildverarbeitungsverfahren, durch die der Radiologe die Erfassung radiologischer Auffälligkeiten vereinfachen kann. Ein Beispiel eines solchen Bildverarbeitungsverfahrens ist in dem Dokument US-A-6 137 898 beschrieben.
Das Dokument US-A-6 137 898 beschreibt ein System zur computerunterstützten Erfassung (CAD).
Das Erfassungssystem wird dazu genutzt, den vorläufig digitalisierten Röntgenfilm zu analysieren, um aus diesem Film die verdächtigen Zonen zu extrahieren, die potentiell eine Läsion darstellen können. Dieses Erfassungssystem liefert Lokalisierungsinformation über die Läsionen.
Sobald der Film des digitalisierten radiografischen Bilds erhalten worden ist, führt das Detektionssystem eine Vorverarbeitung der Bilder durch, um das vorhandene Rauschen zu reduzieren. Es enthält ein Gauß-Differenzfilter, das besser als DoG bekannt ist. Dieses Gauß-Differenzfilter wird auf das vorverarbeitete Bild angewendet. Es wird auf jeden Pixel des gefilterten Bilds eine lokal angepasste Schwelle angewendet, um die möglichen Kalziumpixel in dem radiografischen Bild zu identifizieren. Der Schwerpunkt jeder Gruppe verdächtiger Kalziumpixel wird dann berechnet.
Das System wendet dann einen Cluster-Algorithmus an, um die Gruppen verdächtiger Pixel zu identifizieren, die Mikrokalzifikations-Cluster bilden. Es extrahiert von jedem Cluster acht Attribute, unter anderem beispielsweise die Länge der größten Achse, die Länge der kleinsten Achse und die Dichte der Mikrokalzifikationen. Diese extrahierten acht Attribute werden dann von dem Detektionssystem zur Beseitigung falscher Positivbefunde aus den Mikrokalzifikations-Clustern genutzt, wobei ein auf einem neuronalen Netzwerk basierender Klassifizierer genutzt wird.
Das System führt einen Schritt zur Beseitigung falscher Positivbefunde durch, die durch Fasern gebildet werden. Um dies zu tun, extrahiert das Detektionssystem einen interessierenden Bereich (ROI) der jeden Cluster umgibt. Jeder interessierende Bereich (ROI) wird mit einem Satz von Gabor-Filtern gefaltet, die unterschiedliche Orientierungen haben. Dies wird getan, um die länglichen Strukturen hervorzuheben, um sie dann zu eliminieren.
Jedoch hat dieses Bildverarbeitungsverfahren Nachteile. Bei Bildverarbeitungsverfahren dieser Art wird die Verarbeitung anhand von digitalisierten radiologischen Filmen durchgeführt, wodurch dem natürlichen Rauschen des zu verarbeitenden Bildes Digitalisierungsrauschen hinzugefügt wird. Die Erhöhung des Rauschens macht es schwieriger, Kalziumpixel zu erfassen.
Mammografie hat eine spezielle und besondere Eigenart, die jedoch auch auf anderen Gebieten anzutreffen ist. Diese spezielle Eigenart hängt damit zusammen, dass man in der Lage sein muss, radiologische Auffälligkeiten zwischen 100 μm und 1 mm zu analysieren, die klinisch interessieren. Weil radiologische Auffälligkeiten kleine Objekte auf einem Hintergrund mit heterogener Textur sind, ist das Risiko der fehlerhaften Erfassung umso größer je größer das Rauschen in Bezug auf den Kontrast der radiologischen Auffälligkeiten ist.
Außerdem erhöht die Verwendung von Gabor-Filtern die Komplexität des Algorithmus des Bildverarbeitungsverfahrens und in ähnlicher Weise die Zeit zur Berechnung und Ausführung des Verfahrens. Ein Bildverarbeitungsverfahren dieser Art ruft außerdem nach einem Optimierungsschritt auf Basis eines hochkomplexen genetischen Algorithmus. Bei dieser Art von Verfahren sind die Anforderungen hinsichtlich der Berechnungskapazität sowie der Speicherressourcen ziemlich groß. Die Leistungsfähigkeit eines solchen Verfahrens sowie seine Implementierung erfordern wegen der anspruchsvollen Spezifikationen kostspielige Technologien. Diese kostspielige Technologie erhöht die Gesamtkosten einer Einrichtung, die dieses Verfahren enthält.
Bei heutigen Mammografieeinrichtungen ist die Häufigkeit der Nutzung oder der medizinischen Handlungen ein wesentliches und grundlegendes Faktum, weil diese Häufigkeit hinsichtlich der Wirtschaftlichkeit dieser Einrichtung ins Spiel kommt. Jedoch kann bei der Implementierung von Bildverarbeitungsverfahren nach dem Stand der Technik bei der Mammografie keine sehr hohe Nutzungsfrequenz erreicht werden, ohne eine spezialisierte Ausrüstung zu haben, weil die Ausführungs- und Berechnungszeiten ziemlich groß sind.
Außerdem enthalten diese System Algorithmen auf Basis charakteristischer Parameter, durch die sie automatisch bösartige Elemente von gutartigen Elementen unterscheiden können. Der Nachteil dieser Systeme liegt darin, dass sie dazu neigen, den Radiologen bei der Auswertung des Bilds insbesondere im Hinblick auf die Unterscheidung zwischen bösartigen und gutartigen Elementen zu verdrängen. Heute sind diese Systeme aber nicht verlässlich genug, um den Radiologen gänzlich zu ersetzen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die Erfindung ist genau darauf gerichtet, die oben genannten Nachteile des Stands der Technik zu überwinden. Zu diesem Zweck schlägt die Erfindung ein Bildverarbeitungsverfahren zur automatischen Erfassung von radiologischen Auffälligkeiten in Projektionen auf Basis ihres radiologischen Kontrasts vor. Diese Kontraste werden durch Nutzung der Antworten verschiedener Skalierungen linearer Differentialfilter gemessen.
Die Erfindung schlägt einen neuen Ansatz für die Mammografie vor, der vorteilhafterweise die Techniken der digitalen Verarbeitung des radiologischen Bilds nutzt, um die Lesbarkeit der Information zu verbessern. Zu diesem Zweck erzeugt die Erfindung eine Wiedergabe der Projektion, in der bestimmte radiologische Auffälligkeiten hervorgehoben oder coloriert und/oder als eine Option Cluster identifizierter Mikrokalzifikationen markiert und/oder durch eine Kontur umgeben sind.
Mit diesem Bildverarbeitungsverfahren sind die radiologischen Auffälligkeiten einfacher zu identifizieren, wodurch eine effizientere Untersuchung ermöglicht wird.
Die vorliegende Erfindung schlägt einen Algorithmus zur Erfassung von radiologischen Auffälligkeiten vor, der direkt auf die Daten angewendet werden kann, die von einem digitalen Detektor abgegeben werden, ohne radiologische Filme digitalisieren zu müssen, wie es beim Stand der Technik der Fall ist. Dies beseitigt das durch das Digitalisierungsverfahren eingeführte Digitalisierungsrauschen. Die Erfindung nutzt weder die DoG-Filter noch die Gabor-Filter des Stands der Technik, wodurch die durch diese Filter eingeführte Komplexität vermieden wird. Die Erfindung implementiert einen Algorithmus für die Berechnung von Kontrasten mittels linearer Differentialfilter zur Signalanalyse. Die Verwendung dieser linearen Digitalfilter macht den Algorithmus einfacher und reduziert somit die für das erfindungsgemäße Verfahren erforderliche Berechnungszeit erheblich. Die linearen Differentialfilter sind vorzugsweise Wavelet-Filter vom Mexikanerhut-Typ und optional Wavelet-Filter des β-Spline-Typs.
Somit ist der erfindungsgemäße Algorithmus in der Lage, die Suche nach radiologischen Auffälligkeiten zu beschleunigen, während gleichzeitig die Sichtbarkeit bzw. Durchsuchbarkeit der Ergebnisse verbessert wird. Der erfindungsgemäße Algorithmus kann dazu verwendet werden, die Position der radiologischen Zeichen durch Kolorierung oder Hervorhebung ihrer Intensität anzuzeigen. Er kann außerdem zur Hervorhebung der radiologischen Auffälligkeiten in Abhängigkeit von ihrem Bösartigkeitsgrad dienen.
Somit hebt das erfindungsgemäße Verfahren alle radiologischen Auffälligkeiten ohne Unterschied hervor, die in dem Bild auftreten unabhängig davon, ob diese Auffälligkeiten zusammen gruppiert oder isoliert auftreten, gutartig oder bösartig sind.
Spezieller ist ein Verfahren zur Verarbeitung von Bildern einer Röntgeneinrichtung Gegenstand der Erfindung, bei dem:

– aus einer radiologischen Projektionen eines Körpers ein zweidimensionales Roh-Bild dieses Körpers erzeugt wird,
– aus diesem Roh-Bild ein Präsentationsbild erzeugt wird,
– in diesem Rohbild Pixel lokalisiert werden, die wahrscheinlich radiologische Auffälligkeiten repräsentieren,
– die radiologischen Auffälligkeiten in dem Präsentationsbild wiedergegeben werden,

– für jeden Pixel des Roh-Bildes wenigstens ein Kontrast berechnet wird,
– eine vorläufige Definition wenigstens einer Kontrastschwelle vorgenommen wird, die den radiologischen Auffälligkeiten entspricht,
– dem entsprechenden Pixel ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit zugeordnet wird, falls der berechnete Kontrast größer als die Kontrastschwelle ist, und
– die mit einem Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit versehenen Pixel in dem Präsentationsbild wiedergegeben werden.

Vorteilhafterweise wird wiederum der entsprechend der Erfindung:

– ein Satz von Pixeln von Strukturen identifiziert, die falsche Positivbefunde bilden, weil sie Charakteristika haben, die den radiologischen Auffälligkeitssignalen nahe kommen, und
– allen diesen Pixeln von Strukturen wird als Funktion von morphologischen, densiometrischen und/oder Texturkriterien ein Pixelattribut für eine radiologische Nichtauffälligkeit zugeordnet.

Vorteilhafterweise wird wiederum gemäß der Erfindung:

– für eine Präsentation den Pixeln, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit haben, sowie ihrer unmittelbaren Umgebung oder Nachbarschaft in dem Präsentationsbild Farbinformation zugeordnet oder
– die Intensität der Pixel, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit aufweisen, sowie ih rer unmittelbaren Umgebung in dem Präsentationsvolumenbild erhöht,
– das Präsentationsbild mit den kolorierten oder hervorgehobenen Pixeln angezeigt.

Vorteilhafterweise enthält wiederum gemäß der Erfindung die Berechnung des Kontrasts jedes Pixels die folgenden Schritte:

– Bestimmung eines linearen Differentialfilters mit einem Skalierungsparameter (s), der auf das Roh-Bild anzuwenden ist,
– Festlegung einer Skalierung, die durch die Größe radiologischer Auffälligkeiten charakterisiert ist, die zu analysieren sind,
– Bestimmung einer ausreichenden Anzahl von Skalierungen zur Erfassung eines Größenbereichs der radiologischen Auffälligkeiten,
– Durchführung einer Faltung des Roh-Bilds mit dem linearen Differentialfilter für jeden Skalierungswert.

Vorteilhafterweise und wiederum gemäß der Erfindung ist das lineare Differentialfilter ein Wavelet-Filter vom Mexikanerhut-Typ mit einem zentralen Teil, der durch negative Koeffizienten gebildet wird und einem positiven Teil, der an der Peripherie angeordnet ist, wobei der größte Radius des negativen Teils gleich dem Wert des Skalierungsparameters des Filters ist.
Vorteilhafterweise und wiederum gemäß der Erfindung enthält die vorläufige Bestimmung der Kontrastschwelle die folgenden Schritte:

– vorläufiges Definieren einer ersten Schwelle, die von der lokalen Hintergrundintensität des Roh-Bildes und dem Wert der Skalierung des Filters abhängt,
– Bereitstellen dieser Hintergrundintensität an jedem Punkt durch Faltung des Rohbildes mit den Koeffizienten des positiven Teils des Wavelet-Filters,
– vorläufiges Definieren einer zweiten Schwelle, die von einem lokalen Rauschniveau abhängt, das in dem Roh-Bild vorhanden ist,
– Kombinieren der ersten und der zweiten Schwelle, um die Kontrastschwelle zu erhalten.

Vorteilhafterweise gehören zu der Beseitigung von Strukturen, die unzutreffende Positivbefunde liefern, wiederum gemäß der Erfindung die folgenden Schritte:

– Bestimmen von Richtungsfiltern, die auf das Roh-Bild anzuwenden sind, um den Kontrast der Strukturen zu verstärken, in denen das Ausgangssignal der linearen Differentialfilter betrachtet wird,
– Vordefinieren einer Strukturkontrastschwelle, die von dem lokalen Rauschniveau abhängt,
– Erzeugen eines Binärbildes, in dem alle Pixel, deren gefiltertes Bildsignal größer als die Strukturkon trastschwelle ist, auf 1 und alle anderen Pixel auf 0 gesetzt werden,
– Ermitteln von Partikeln, die durch einen Satz untereinander verbundener Pixel gebildet sind,
– Messen der Elongation (Länge) jedes Partikels der potentiellen Strukturen,
– Bestimmen einer Minimalschwelle für die Elongation,
– Zuordnen eines Pixelattributs für eine radiologische Nichtauffälligkeit zu den Pixeln des Partikels, wenn die Elongation des Partikels größer als die Minimalelongationsschwelle ist.

Vorteilhafterweise sind die Richtungsfilter wiederum gemäß der Erfindung Wavelet-Filter des β-Spline-Typs mit unterschiedlichen Skalierungen und Orientierungen.
Vorteilhafterweise und wiederum gemäß der Erfindung beinhaltet die Hervorhebung der Pixel in dem Präsentationsbilddie folgenden Schritte:

– Erzeugen eines Binärbilds, in dem alle Pixel, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit aufweisen, auf 1 und alle anderen auf 0 gesetzt werden,
– Ermitteln von Partikeln, die aus einem Satz untereinander verbundener Pixel gebildet sind,
– Verstärken der Differenz zwischen der Intensität jedes Pixels des Partikels und seiner unmittelbaren Umgebung und der mittleren Intensität der den Partikel umgebenden Pixel.

Vorteilhafterweise und wiederum gemäß der Erfindung wird:

– das Cluster von Partikeln ermittelt, die eine minimale Anzahl von Partikeln umfassen,
– die Differenz zwischen der Intensität jedes Pixels des Partikels sowie die seiner unmittelbaren Umgebung und der mittleren Intensität der den Partikel umgebenden Pixel in Abhängigkeit von der Anzahl von Partikeln verstärkt, die in dem Cluster vorhanden sind,
– in der Nachbarschaft des Mittel- oder Schwerpunkts des Clusters ein Marker platziert oder eine den Cluster markierende Kontur gezogen.

Die Erfindung bezieht sich außerdem auf eine Einrichtung zur Implementierung des genannten Verfahrens zur Erfassung von radiologischen Auffälligkeiten
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die Erfindung wird aus der folgenden Beschreibung und den zugehörigen Zeichnungen klarer hervorgehen. Diese Zeichnungen sind als Beispiel zu verstehen und beschränken in keiner Weise den Umfang der Erfindung.
1 ist eine schematische Ansicht einer Röntgeneinrichtung, insbesondere einer Mammografieeinrichtung, die mit den verbesserten erfindungsgemäßen Mitteln versehen ist.
2a ist eine schematische Ansicht eines Wavelet-Filters vom Mexikanerhut-Typ gemäß der Erfindung.
2b ist eine schematische Ansicht eines Schnitts in der Ebene (X, Z) in dem Wavelet-Filter gemäß 2a gemäß der Erfindung.
3 veranschaulicht Mittel zur Implementierung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG VON AUSFÜHRUNGSFORMEN DER ERFINDUNG
1 veranschaulicht eine Röntgeneinrichtung, insbesondere eine Mammografieeinrichtung gemäß der Erfindung. Diese Röntgeneinrichtung 1 weist eine vertikale Säule 2 auf. An dieser vertikalen Säule ist ein Arm 7 schwenkbar gelagert, der eine Röntgenröhre 3 und einen Detektor 4 trägt, der dazu eingerichtet ist, Röntgenstrahlen zu erfassen, die von der Röhre 3 emittiert worden sind. Dieser Arm 7 kann vertikal, horizontal oder schräg orientiert sein. Die Röhre 3 weist einen Fokus 5 auf, der der röntgenstrahlungsemittierende Fokus ist. Dieser Fokus 5 emittiert einen Röntgenstrahl 6 in Emissionsrichtung D.
Gegenwärtig sind verschiedene Typen von Mammografie-Projektionsbildern bekannt, die einer standardisierten Terminologie unterliegen. Beim Mammografie-Screening werden an jeder Brust allgemein eine kraniokaudale und eine schräge mediolaterale Projektion durchgeführt. In bestimmten Situationen können zusätzliche Tests oder Untersuchungen vorgenommen werden, beispielsweise eine Echografie und/oder eine Biopsie. Der Arm 7 verlagert die Röhre 3 in vordefinierte Positionen, um eine kraniokaudale und/oder eine schräg mediolaterale Projektion für jede Brust zu erhalten.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist der Detektor 4 ein digitaler Detektor. Der Detektor 4 ist mit dem Arm 7 der Röntgenröhre 3 in Emissionsrichtung D gegenüber liegend verbunden, um den Röntgenstrahl 6 aufzunehmen.
Der Arm 7 ist mit einem Brusthaltertablett 8 versehen, auf das eine Patientin ihre Brust legt. Dieses Brusthaltertablett 8 ist oben auf dem Detektor 4 angeordnet. Der Detektor 4 ist unterhalb des Brusthaltertabletts 8 platziert. Der Detektor 4 erfasst die Röntgenstrahlen, die die Brust der Patientin und das Brusthaltertablett 8 durchlaufen haben.
Außerdem ist es sowohl wegen der Immobilisierung der Brust als auch wegen der Bildqualität oder Intensität von Röntgenstrahlen, die auf die Brust der Patientin einwirken, notwendig, die Brust der Patientin während der Bildaufnahme zusammenzudrücken. Es können verschiedene Kompressionskräfte aufgebracht werden. Diese Kräfte werden durch eine Kompressionsplatte 9 aufgebracht, die die Brust abhängig von der Art der durchzuführenden Untersuchung auf das Brusthaltertablett 8 drückt. Zu diesem Zweck hat der Arm 7 eine Platte 9, die als verschiebbare Platte in der Lage ist, die Brust entweder manuell oder motorgetrieben zusammenzudrücken. Die Platte 9 besteht aus einem röntgentransparenten Material, wie beispielsweise Kunststoff. Deshalb trägt der Arm 7 in vertikaler Folge von oben beginnend die Röntgenröhre 3, die Kompressionsplatte 9, das Brusthaltertablett 8 und den Detektor 4.
Während die Platte 9 die Patientenbrust, das Tablett 8 und der Detektor 4 fest gehalten sind, kann die Röntgenröhre 3 in Bezug auf diese Anordnung verschiedene Raumpositionen einnehmen.
In einer Variante kann der Detektor 4 mobil sein und zur gleichen Zeit wie die Röntgenröhre 8 verschiedene Positionen um die Brust herum einnehmen. In diesem Fall ist der Detektor 4 nicht mehr fest mit dem Brusthaltertablett 8 verbunden. Der Detektor 4 kann flach oder gekrümmt ausgebildet sein. Er kann in Drehrichtung und/oder in Translationsrichtung verschiebbar angeordnet sein.
Nach Aufnahme des Strahls 6, der einen Teil des Körpers der Patientin durchlaufen hat, gibt der Detektor 3 elektrische Signale ab, die der Energie der empfangenen Röntgenstrahlen entsprechen. Diese elektrischen Signale können dann durch einen externen Bus 11 an eine Steuerlogikeinheit 10 übertragen werden. Diese elektrischen Signale ermöglichen es der Steuerlogikeinheit 10, ein 2D-Roh-Bild zu erzeugen, das dem Teil des Röntgen-untersuchten Körpers entspricht.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird die Kolorierung oder Hervorhebung der Intensität der Elemente, die hinsichtlich der Ausbildung der radiologischen Auffälligkeiten verdächtig sind, an einem Bild vorgenommen, das als Präsentationsbild bekannt ist, das von dem Radiologen von dem Rohbild getrennt angesehen, jedoch aus diesem erhalten werden kann.
Das Präsentationsbild kann mittels eines Bildschirms dieser Steuerlogikeinheit 10 angezeigt oder ausgedruckt werden.
In einem Beispiel umfasst die Steuerlogikeinheit 10 einen Mikroprozessor 12, einen Programmspeicher 13, einen Datenspeicher 14, einen Wiedergabeschirm 15, eine Tastatur 16 und eine Ausgabe/Eingabe-Schnittstelle 17. Der Mikroprozessor 12, der Programmspeicher 13, der Datenspeicher 14, der Wiedergabeschirm 15, der mit einer Tastatur 16 versehen ist, und das Eingabe/Ausgabe-Interface 17 sind durch einen internen Bus 18 verbunden.
Wenn in der Praxis die Rede davon ist, dass eine Einrichtung eine bestimmte Aktion ausgeführt hat, wird diese Aktion durch einen Mikroprozessor der Einrichtung durchgeführt, der von Befehlscodes gesteuert ist, die in einem Programmspeicher der Einrichtung aufgezeichnet sind. Die Steuerlogikeinheit 10 ist eine solche Einrichtung. Die Steuerlogikeinheit 10 wird häufig in Form einer integrierten Schaltung ausgeführt.
Der Programmspeicher 13 ist in verschiedene Abschnitte aufgeteilt, wobei jeder Abschnitt Befehlscodes entspricht, um eine Funktion der Einrichtung zu erfüllen. In Abhängigkeit von Varianten der Erfindung weist der Speicher 13 einen Abschnitt 20 mit Befehlscodes auf, die eine definierte Position für die Röhre festlegen und an dieser Position eine Röntgenemission anweisen. Die Instruktionscodes dieses Abschnitts 20erzeugen aus dem von dem Detektor direkt abgegebenen Signal ein Bild. Der Abschnitt 20 enthält auch Befehlscodes zur Ausführung einer Vorverarbeitung dieses Bilds, um aus der Akquisitionsgeometrie und dem Detektor sich ergebende Artefakte zu korrigieren um so ein als Roh-Bild zu bezeichnendes Bild zu erzeugen.
Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 21, der Befehlscodes enthält, um aus dem Roh-Bild ein Bild zu erzeugen, das als Präsentationsbild bekannt ist, in dem Elemente, die radiologische Auffälligkeiten sein könnten, nachdem sie in dem Roh-Bild erfasst worden sind, hervorgehoben oder koloriert sind.
Diese Präsentationsbild wird aus dem Rohbild durch ein anderes Verarbeitungsverfahren erhalten. Ein Beispiel eines Verarbeitungsverfahrens dieser Art ist in dem Dokument FR 28 47 698 beschrieben. Das Dokument FR 28 47 698 beschreibt ein Verfahren zur Handhabung der Dynamik in einem digitalen radiologischen Bild. Dieses Verfahren wird dazu genutzt, die Variationen der Graustufen anzupassen, um ein Bild wiederzugeben, dessen Erscheinung das Studium der gesamten Fläche der Brust der Patientin einschließlich der dichten Zonen gestattet.
Der Speicher 13 enthält einen Abschnitt 22, der Befehlscodes zur Ermittlung eines linearen Differentialfilters enthält, das auf das Rohbild anzuwenden ist. Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 23, der Befehlscodes zur Bestimmung der Anzahl und der Werte der Skalierungsparameter des linearen Differentialfilters enthält, das verwendet werden kann, um den Bereich möglicher Größer radiologischer Signale abzudecken.
Der Speicher 13 enthält einen Abschnitt 24, der Befehlscodes zur Durchführung einer Faltung des linearen Differentialfilters mit dem Rohbild enthält, um für jeden Pixel einen Kontrast zu berechnen, der es charakterisiert. Diese Faltung wird für jeden Wert der Skalierung des linearen Differentialfilters vorgenommen.
Der Speicher 13 enthält einen Abschnitt 25 mit Befehlscodes zur Verifizierung, dass der für jeden Pixel berechnete Kontrast einer vordefinierten Kontrastschwellbedingung entspricht. Diese vordefinierten Kontrastschwellwertbedingungen hängen von der Intensität des Hintergrunds und dem Skalierungsparameter des Filters ab. Dieser Abschnitt 25 ordnet allen Pixeln des Roh-Bildes ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit zu. Es ordnet allen anderen Pixeln, die nicht der ersten Bedingung entsprechen, ein Attribut für eine radiologische Nichtauffälligkeit zu.
Ein Attribut für eine radiologische Auffälligkeit oder Nichtauffälligkeit ist ein temporärer und interner Parameter der Steuerlogikeinheit. In einem Ausführungsbeispiel kann das Attribut eine graphische Anmerkung oder eine Binärzahl sein.
Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 26, der Befehlscodes enthält, die dazu dienen, zu verifizieren, dass der für jeden Pixel, der ein Attribut für eine radiologische Auffälligkeit hat, berechnete Kontrast mit einer zweiten vordefinierten Kontrastschwellwertbedingung im Einklang steht. Diese zweite vordefinierte Kontrastschwellwertbedingung hängt von dem Rauschniveau ab. Dieser Abschnitt 26 eliminiert all diejenigen Pixel, deren Kontrast dieses Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit aus dem Rohbild nicht respektiert. Um dies zu vollbringen, wandelt der Abschnitt 26 das Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit für all diejenigen Pixel in ein Pixelattribut für eine radiologische Nichtauffälligkeit, die der zweiten Kontrastschwellwertbedingung nicht entsprechen.
Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 27 mit Befehlscodes zur Implementierung einer Applikation von Richtungsfiltern auf das Rohbild, um den Kontrast von länglichen Strukturen in dem Rohbild zu erhöhen. Der Speicher 13 enthält einen Abschnitt 28 mit Instruktionscodes, um in Abhängigkeit von dem Pegel des lokalen Rauschens an dem Bild, das durch die Richtungsfilter verarbeitet wird, oder alternativ an dem von den linearen Differentialfiltern verarbeiteten Bild, eine Schwellwertoperation durchzuführen, um die potentiell zu Fasern gehörigen Pixel zu ermitteln. Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 29 mit Befehlscodes zur Bestimmung der Sätze untereinander verbundener Pixel potentieller Fasern.
Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 30, der Befehlscodes zur Messung der Länge jedes Satzes untereinander verbundener Pixel enthält. Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 31, der Befehlscodes zum Vergleich der Messung der Länge jedes Satzes verbundener Pixel mit einer vorbeschriebenen Schwelle enthält, um durch Fasern gebildete Falsch-Positiv-Befunde zu eliminieren. Um diese Eliminierung herbeizuführen, wenn die Länge des Satzes verbundener Pixel größer ist als die vordefinierte Schwelle, ordnet der Abschnitt 31 jedem Pixel des Satzes verbundener Pixel das Pixelattribut für eine radiologische Nichtauffälligkeit zu.
Der Speicher 13 weist einen Abschnitt 32 auf, der Befehlscodes enthält, um in dem Präsentationsbild einen Wiedergabealgorithmus auszuführen. Dieser Wiedergabealgorithmus kann Befehlscodes des Abschnitts 33 und/oder Befehlscodes des Abschnitts 34 anwenden. Der Speicher 13 hat einen Abschnitt 33, der Befehlscodes enthält, um jedem Pixel, das ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit enthält, Farbinformation zuzuordnen. Der Speicher 13 hat eine Zone 34, die Befehlscodes enthält, um in dem Präsentationsbild das Signal von denjenigen Pixeln hervorzuheben, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit haben.
Bei der Erfindung wird die Erfassung von Pixeln für radiologische Auffälligkeiten in dem Rohbild und die Hervorhebung der Intensität oder die Einfärbung der erfassten Pixel, vorzugsweise in dem Präsentationsbild vorgenommen.
In Betrieb führt die Steuerlogikeinheit 10 die Akquisition einer radiografischen Projektion des Körpers durch. Die Brust und somit der Detektor werden somit während aufeinander folgender Expositionen bestrahlt. Die Steuerlogikeinheit erzeugt ein Roh-Bild dieser Projektion. Aus diesem Rohbild erzeugt sie außerdem ein Präsentationsbild. Ausgehend von diesem Rohbild wird das Verarbeitungsverfahren genutzt, um Pixel zu lokalisieren, die verdächtig sind, radiologische Auffälligkeiten zu bilden. Diese angenommenen radiologischen Auffälligkeiten können Mikrokalzifikationen oder Fälle oder Opazität sein. Die radiologischen Auffälligkeiten werden in dem Präsentationsbild hervorgehoben oder eingefärbt.
Für jeden Pixel des Rohbilds berechnet die Steuerlogikeinheit einen ihn charakterisierenden Kontrast.
Die Pixelkontrastberechnungsmittel werden durch ein lineares Differentialfilter gebildet, das dazu eingerichtet ist, stark auf das Vorliegen von Strukturen anzusprechen, die eine gegebene Größe und Form haben. Zur Verwirklichung des Kontrastberechnungsmittels wendet die Steuerlogikeinheit auf das Rohbild eine Binärmaske an, um das Brustgewebe von dem Hintergrund zu trennen. Folglich wird das Rohbild in ein Kontrastbild gewandelt, das für jeden Pixel der Brust definiert ist.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist das lineare Differentialfilter mit einem Skalierungsparameter s ein Wavelet-Filter, wobei angemerkt wird, dass dieses Wavelet-Filter in den 2a und 2b beschrieben ist und durch andere Typen von linearen Differentialfiltern ersetzt werden kann, die dazu verwendet werden, einen Kontrast für alle Pixel des Rohbilds zu berechnen. 2a veranschaulicht eine schematische 3D-Ansicht des Wavelet-Filters mit dem Skalierungsparameter s. Die Wavelet-Filterung ist ein Verfahren, das dazu genutzt wird, um den Inhalt des Rohbilds zu analysieren.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist die Wavelet-Filterung vom invertierten Mexikanerhut-Typ. Der Skalierungsparameter des Wavelet-Filters ist dem Maßstab einer geographischen Karte sehr ähnlich. In dem Fall der Landkarte entsprechen große Maßstabswerte nicht detaillierten Übersichtsansichten. Die kleinen Maßstabwerte entsprechen detaillierten Ansichten. In Frequenzen gesprochen ergeben die niedrigen Frequenzen oder großen Maßstäbe Übersichtsinformation über das Signal üblicherweise über die Erstreckung des Signals, wohingegen die hohen Frequenzen oder kleinen Maßstäbe detaillierte Information über kleinere Muster in dem Signal liefern.
Das Wavelet-Filter wird in dem Beispiel nach 2 in kartesischen X, Y und Z-Koordinaten repräsentiert. Das Wavelet-Filter wird in die Ebene verschoben, die durch die X- und Y-Achse definiert ist. Die Z-Achse repräsentiert die Amplitude des Wavelet-Filters.
Die Wavelet-Filterung ist insbesondere für lokale und vielskalige Analyse in der medizinischen Bildgebung, insbe sondere in der Mammografie gut geeignet. Die Steuerlogikeinheit definiert eine Familie von Wavelet-Filtern, die auf die Roh-Bilder anzuwenden sind, um den Kontrast für radiologische Auffälligkeiten jeder vordefinierten Größe zu berechnen. Die Steuerlogikeinheit wählt den Skalierungsparameter auf Basis der vordefinierten Größe der radiologischen Auffälligkeit willkürlich aus. Somit hängt der Skalierungsparameter des Filters von den Auffälligkeiten des gesuchten radiologischen Signals ab.
Diese Wavelet-Filterung gestattet die Selektion von den Pixeln, die eine Intensität aufweisen, die größer ist als eine Konstante multipliziert mit dem Skalierungsparameter s des Filters, multipliziert mit der Intensität des Hintergrunds. Dies macht es möglich, nur diejenigen Pixel zu behalten, die in dem Rohbild eine ausreichende Intensität haben.
Bei der Erfindung definiert die Steuerlogikeinheit die Anzahl und die Werte der Skalierungsparameter s, um den Kontrast jedes Pixels für alle vordefinierten Größen radiologischer Auffälligkeiten zu berechnen.
In der bevorzugsten Ausführungsform der Erfindung der Erfindung ermittelt die Steuerlogik zwei Skalierungsparameter und den Wert jedes Skalierungsparameters. Diese Werte werden als eine Funktion des Größenbereichs der radiologischen Auffälligkeiten bestimmt, die zu erfassen sind. Bei einem Beispiel versucht die Steuerlogikeinheit, die radiologischen Auffälligkeiten zu erfassen, die in den Größenbereich von 100 μm bis 500 μm gehören, weil die radiologischen Auffälligkeiten, die größer sind als dieser Bereich, für den Radiologen ausreichend sichtbar sind. In diesem Fall wird, weil die Auflösung des Detektors 100 μm beträgt, der Größenbereich mit zwei Skalierungsparameterwerten abgedeckt. Der Wert des ersten Skalierungsparameters s = s1 ist gleich √2 und der Wert des zweiten Skalierungsparameters s = s2 ist gleich 2. In einer Variante können die Anzahl und die Werte der Skalierungsparameter von den hier vorstehend genannten abweichen. Diese Anzahl und diese Werte des Skalierungsparameters definieren die Familie von Wavelet-Filtern, die in Abhängigkeit der Größen der zu erfassenden radiologischen Auffälligkeiten eingewechselt werden können.
2b veranschaulicht eine Schnittansicht in der Ebene (X, Z) des Wavelets nach 2a gemäß den Skalierungsparametern s1 oder s2. Jedes durch die Steuerlogikeinheit definierte Wavelet-Filter misst den Kontrast jedes Pixels oder Pixels in Abhängigkeit von dem Skalierungsparameter s1 oder s2. Das Wavelet-Filter 40 ist ein lokales Filter. Es weist einen zentralen durch negative Koeffizienten gebildeten Teil und einen positiven, an der Peripherie angeordneten Teil auf. Der größte Radius des negativen Teils ist gleich dem Wert der Skalierung des Filters.
Die Gleichung zur Berechnung des Kontrasts für jedes Pixel oder Pixel ist in Polarkoordinaten durch die folgende Gleichung angegeben, wobei r die Radiusvariable ist:
wobei s die Skalierung des Filters mit s gleich s1 oder s2 ist. Die Steuerlogikeinheit führt eine Faltung des Roh-Bilds mit dem ersten Wavelet-Filter mit einer Skalierung s = s1 und dann mit einem zweiten Wavelet-Filter mit einer Skalierung s = s2 durch, um die Pixel zu extrahieren, deren Kontrast wenigstens für einen der Skalierungsparameter größer als eine Konstante multipliziert mit der Skalierung s multipliziert mit der Hintergrundintensität ist. Dieser Ansatz macht es in vielen Abstufungen möglich, geplante Anpassungen hinsichtlich der Größe der radiologischen Auffälligkeiten in medizinischen Bildern vorzunehmen.
Bei der Faltung der Roh-Daten mit dem Wavelet berechnet die Steuerlogikeinheit an jedem Pixel mit den Koordinaten (x, y) einen Mittelwert der Grauniveaus der Nachbarschaft (x, y) gewichtet mit dem Absolutwert der negativen Koeffizienten des Filters und einen Mittelwert der Grauwerte der Nachbarschaft (x, y) gewichtet mit den positiven Koeffizienten des Filters. Der Mittelwert der Grauwerte, die in dem negativen Teil vorhanden sind, repräsentiert den Mittelwert der Grauwerte des Teils der als radiologisch auffälliger Teil angesehen wird. Die Mittelwerte der Grauniveaus, die in dem positiven Teil vorhanden sind, repräsentiert den Mittelwert der Grauwerte in dem Teil des Hintergrunds der die vermutliche radiologische Auffälligkeit umgibt.
Schlussendlich berechnet die Steuerlogik den Kontrast des Pixels, indem die Differenz zwischen diesen beiden Durchschnittswerten ermittelt wird. Die Verwendung des Wavelet-Filters ermöglicht eine Berechnung eines linearen Kontrasts, indem eine Differenz zwischen den Graustufenmittelwerten ermittelt wird. Diese Art der Berechnung des Kontrasts ist weniger anfällig gegen Rauschen als eine Differenzbildung zwischen einem Graustufenwert an dem Pixel (x, y) und dem Signal eines benachbarten Pixels. Außerdem ist es bei dieser Art der Berechnung des Kontrasts möglich, den Einfluss von Wavelet-Filtern auf das Rauschniveau vorherzusehen.
Der theoretische Kontrast ΔI einer sphärischen radiologischen Auffälligkeit mit einem Radius s gemessen durch das Wavelet des Skalierungsparameters s an dem Zentrum in dem Roh-Bild ist ΔI = I_b·s·Δμ·K, wobei K eine Konstante, I_b die Hintergrundintensität und Δμ die Differenz zwischen den Koeffizienten der Abschwächung durch die Zusammensetzung des Brustgewebes und die Zusammensetzung der radiologischen Auffälligkeit ist. Die Hintergrundintensität I_b wird in dem Roh-Bild als Mittelwert der Grauwertein Nachbarschaft des Pixels (x, y) gewichtet durch die Koeffizienten gemessen, die in dem positiven Teil der Wavelet-Koeffizienten vorhanden sind, wobei s ebenfalls der Skalierungsparameter des Wavelet-Filters ist.
Δμ hängt von der Zusammensetzung der Brust, der Zusammensetzung der radiologischen Auffälligkeit und der Intensität der Röntgenstrahlen ab. Es ist schwierig, Δμ vorherzusagen, weil die Zusammensetzung der Brust und die exakte Zusammensetzung der radiologischen Auffälligkeit unbekannt sind. Folglich legt die Steuerlogikeinheit eine untere Grenze Δμ_min für die radiologischen Auffälligkeiten fest. Diese untere Grenze wird durch eine Simulation des Algorithmus angepasst.
Nachdem der Kontrast berechnet worden ist, ermittelt die Steuerlogikeinheit diejenigen Pixel, die die vordefinierten Kontrastschwellbedingungen für radiologische Auffälligkeiten, wie in 3 beschrieben, aufweisen.
3 zeigt eine Veranschaulichung von Mitteln zur Verwirklichung des erfindungsgemäßen Verfahrens. In 3 sendet die Röntgenröhre in einer vorher bestimmten Referenz position Röntgenstrahlung zur Projektion durch die Brust der Patientin.
In dem Schritt 101 akquiriert der Detektor ein Röntgen-Roh-Bild, das die Vorhersage 4 repräsentiert. Dieses Rohbild wird durch die Steuerlogikeinheit vorverarbeitet, um Artefakte zu beseitigen, die sich aus der Akquisitionsgeometrie und dem Detektor ergeben.
In dem Schritt 102 erzeugt die Steuerlogikeinheit aus dem Rohbild ein Präsentationsbild.
In dem Schritt 103 ermittelt die Steuerlogikeinheit ein Wavelet-Filter, das auf das Rohbild anzuwenden ist. Das Wavelet-Filter ist vorzugsweise ein Wavelet-Filter vom Typ umgekehrter Mexikanerhut.
In Schritt 104 ermittelt die Steuerlogikeinheit die Anzahl von Skalierungen, die auf das Rohbild anzuwenden sind, sowie die Werte dieser Skalierungen. Die Anzahl und die Werte der Skalierungen müssen ausreichen, um den Größenbereich der radiologischen Auffälligkeiten abzudecken. In diesem Beispiel der Erfindung ermittelt die Steuerlogik zwei Skalierungen mit den Werten s = √2 und s = 2.
In dem Schritt 105 führt die Steuerlogikeinheit für jede in dem Schritt 104 ermittelte Skalierung eine Faltung des Rohbilds mit dem Wavelet-Filter durch. Dieser Schritt gestattet die Berechnung des Kontrasts jedes Pixels des Rohbilds, wie in 2b beschrieben.
In den Schritten 106 bis 111 vergewissert sich die Steuerlogik in Abhängigkeit von der Größe der radiologischen Auf fälligkeit, der Intensität des Hintergrunds und dem Rauschniveaus, dass der gemessene Kontrast jedes Pixels in dem Bild ausreicht, um als ein Pixel für eine radiologische Auffälligkeit angesehen zu werden. Wenn der Kontrast nicht größer ist als die Schwächung einer radiologischen Auffälligkeit mit einem Radius s oder wenn die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Kontrast von dem Rauschen herrührt, zu groß ist dann wird das Pixel nicht als Pixel einer radiologischen Auffälligkeit angesehen.
In dem Schritt 106 vergleicht die Steuerlogikeinheit den Kontrast jedes Pixels mit einer vordefinierten Bedingung einer Kontrastschwelle für eine radiologische Auffälligkeit.
Die Steuerlogik ordnet ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit nur denjenigen Pixeln zu, deren Kontrast die erste Kontrastschwellwertbedingung erfüllt.

Erste Bedingung: der Kontrast ΔI > I_b·s·α.

Wenn der gemessene Kontrast größer als ein Kontrast α multipliziert mit der Hintergrundintensität I_b und dem Skalierungsparameter s des Filters ist, dann wendet die Steuerlogikeinheit den Schritt 107 an. Falls nicht, wendet sie Schritt 108 an. Die Hintergrundintensität I_b ist in jedem Punkt durch die Faltung des Roh-Bilds mit den Koeffizienten des positiven Teils des Wavelet-Filters gegeben.
In dem Schritt 107 nimmt die Steuerlogikeinheit an, dass der korrespondierende Pixel einem potentiellen Pixel einer radiologischen Auffälligkeit ähnlich ist, indem sie ihm das Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit zuordnet.
In dem Schritt 108 eliminiert die Steuerlogikeinheit den entsprechenden Pixel aus dem Rohbild, indem es ihm das Pixelattribut für eine radiologische Nichtauffälligkeit zuordnet.
Jedoch ist diese erste Kontrastschwellwertbedingung nicht trennscharf genug, insbesondere im Fall eines niedrigen Signalrauschverhältnisses. Dieses niedrige Rauschkontrastverhältnis ergibt sich häufig in Folge niedriger Röntgenintensitäten bei der Akquisition der Projektionen. In diesem Fall ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass der gemessene Kontrast von dem Rauschen herrührt. Folglich definiert die Steuerlogik in dem Schritt 109 eine zweite Kontrastschwellwertbedingung.
Diese zweite Kontrastschwellwertbedingung ist wie folgt definiert: Der Kontrast jedes in Schritt 107 herausgesiebten Pixels muss außerdem größer sein als eine Konstante β, multipliziert mit der mittleren Standardabweichung des Rauschens. Eine bevorzugte Ausführungsform berücksichtigt nur das Quantenrauschen σ das linear mit der Quadratwurzel der Hintergrundintensität in Beziehung steht.
Somit sortiert die zweite Kontrastschwellbedingung die Kandidatenpixel aus, deren Kontrast vom Quantenrauschen herrühren könnte. Dieses Aussortieren wird mit einer Zurückweisungsrate vorgenommen, die durch den Parameter β gesteuert wird.
Die zweite Kontrastschwellbedingung, die zu erfüllen ist, ist Folgende: der gemessene Kontrast ΔI > β·σ wobei
wobei die f_s(x,y) die Koeffizienten des Wavelet-Filters sind.
Jedoch ist ersichtlich, dass das Quantenrauschen in der Realität außerdem durch eine Modulationstransferfunktion (MTF) des Detektors verändert wird. Diese Modulationstransferfunktion ist vorzugsweise im Voraus bekannt. In einer Variante kann sie entsprechend Berechnungsarten aus dem Stand der Technik berechnet werden. Somit kann zur Verbesserung der zweiten Kontrastschwellwertbedingung die Steuerlogikeinheit Messungen der Modulationstransferfunktion in den erfindungsgemäßen Algorithmus einbeziehen. Außerdem ist zusätzlich zu dem Quantenrauschen das elektronische Rauschen des Detektors vorhanden.
Wenn der Kontrast des Pixelkandidaten größer ist als die erste Kontrastschwellwertbedingung und die zweite Kontrastschwellwertbedingung, die eine Konstante, multipliziert mit der Quadratwurzel der Hintergrundintensität und mir der Summe aus den quadrierten Koeffizienten der Filter, dann setzt die Steuerlogikeinheit mit Schritt 110 fort. Falls nicht, setzt sie mit Schritt 111 fort.
In dem Schritt 110 lässt die Steuerlogikeinheit das Auffälligkeiten-Pixel-Attribut des entsprechenden Pixels unverändert.
In dem Schritt 111 ordnet die Steuerlogikeinheit dem entsprechenden Pixel des Rohbilds das Pixelattribut einer radiologischen Nichtauffälligkeit zu. Das entsprechende Pixel wird als Rauschen angesehen.
Schlussendlich wird ein Pixel als das radiologisch auffällige Pixel angesehen, wenn für eine der beiden Skalierun gen s = √2 oder s = 2 der gemessene Kontrast dieses Pixels die bei vordefinierten Kontrastschwellwertbedingungen erfüllt. Diese beiden Kontrastschwellwertbedingungen können zu einer einzigen dritten Kontrastschwellwertbedingung kombiniert werden. In diesem Fall wird die Kombination der ersten und der zweiten Kontrastschwellwertbedingung wie folgt ausgedrückt: der gemessene Kontrast ΔI > max (I_b·s·α,β·σ) wobei α und β die Parameter dieses Algorithmus sind.
Jedoch können die Strukturen des Roh-Bilds Charakteristika haben, die den Charakteristika radiologischer Auffälligkeiten ähnlich sind. Um diese Strukturen zu beseitigen, die in dem Roh-Bild falsche Positivbefunde bilden, wendet die Steuerlogikeinheit zunächst auf das Roh-Bild eine adäquate lineare Filterung an. Diese linearen Filter werden als eine Funktion einer Charakteristik einer gegebenen radiologischen Auffälligkeit ermittelt. Diese Charakteristika können beispielsweise Größe und Form sein. In einem Beispiel können diese linearen Filter Strukturen einer gegebenen Größe hervorheben. Außerdem wendet die Steuerlogikeinheit einen Satz morphologischer, densiometrischer und/oder Texturkriterien auf die Strukturen an, um sie von den radiologischen Auffälligkeiten zu unterscheiden.
Bei einem Ausführungsbeispiel der Erfindung werden diese Strukturen durch Fasern veranschaulicht, wobei sich versteht, dass sie auch durch jede andere Art von Struktur veranschaulicht werden kann, die keine radiologische Auffälligkeit bildet. In dem Roh-Bild können einige Fasern gute Abschwächungseigenschaften und einen Durchmesser aufweisen, der denen der radiologischen Auffälligkeiten ähnlich ist. Dies führt zu einer großen Anzahl von falschen Positivbefunden, die in dem Roh-Bild durch Fasern gebildet werden. Deshalb ist hier die Form die wichtigste Eigenschaft, um die radiologischen Auffälligkeiten von Fasern zu unterscheiden, weil die Fasern anders als die radiologischen Auffälligkeiten eine starke längliche Form aufweisen.
Um dies zu vollbringen, kann die Steuerlogikeinheit die Mehrzahl der Positiv-/Falsch-Befunde eliminieren, die durch die Fasern gebildet werden, indem die Koeffizienten der hier beschriebenen Wavelets vom Mexikanerhut-Typ genutzt werden. Dies führt zu einem Algorithmus, der schnell dabei aber weniger selektiv ist als ein Algorithmus, der Richtungsfilter nutzt.
In dem Schritt 112 führt die Steuerlogikeinheit eine Schwellwertoperation in Abhängigkeit vom lokalen Rauschniveau an dem Bild durch, das von den Wavelets vom Mexikanerhut-Typ gefiltert worden ist, um die Pixel potentieller Fasern zu ermitteln. Dieses gefilterte Bild wird durch Schritt 105 geliefert. Die Steuerlogikeinheit selektiert Pixel potentieller Fasern, wenn für einen der beiden betrachteten Skalierungen s = √2 und s = 2 der Kontrast des Pixels größer ist als eine vorbestimmte Faserschwelle. Diese Faserschwelle ist gleich β_fibre·σ wobei β_fiber ein Parameter des Algorithmus ist.
In einer Variante kann die Steuerlogikeinheit das gefilterte Bild durch Ausführung des Schritts 113 ermitteln. In Schritt 113 wendet die Steuerlogikeinheit auf das durch Schritt 101 gelieferte Roh-Bild Richtungsfilter an, um das Signal der Fasern zu verstärken. Bei einer bevorzugten Ausführungsform sind diese Richtungsfilter Funktionen vom β-Spline-Wavelet-Typ. Diese Funktionen werden in dem Dokument FR 28 63 749 beschrieben. Diese Wavelet-Filter haben unterschiedliche Skalierungen und Orientierungen. Für jeden Pixel bestimmt die Steuerlogikeinheit das Wavelet-Filter, das die beste Reaktion erbringt. Das beste Filter liefert die Orientierung der Faser in der Nachbarschaft der Pixel sowie als richtungsgefiltertes Digitalvolumen. Dann wird auf das richtungsgefilterte Volumen ein Schwellwert angewendet, um die Pixel potentieller Fasern zu ermitteln. Für ein Pixel (i,j) einer gegebenen Schicht des Bilds ist diese Schwelle gleich
wobei M(i,j) der durchschnittliche Grauwert in der Nachbarschaft des Punkts (i,j) ist. g_max(x,y) sind Koeffizienten des β-Spline-Wavelets, die lokal die beste Reaktion liefern.
Das erhaltene richtungsgefilterte Bild verstärkt das Signal der Fasern mit größerer Schärfe, weil es sich anders als die isotropischen Mexikanerhut-Filter die längliche Struktur der Fasern zu nutze macht. Der Gewinn ist weit größer als der Aufwand an Berechnungszeit.
In dem Schritt 114 erzeugt die Steuerlogikeinheit ein Binärbild, in dem alle Pixel, mit Ausnahme der Pixel potentieller Fasern, die auf 1 gesetzt werden, auf 0 gesetzt werden. Um die Pixel von Fasern aus den auf 1 gesetzten Pixeln heraus zu selektieren, wendet die Steuerlogikeinheit einen Komponentenverbindungsalgorithmus an, der Partikel extrahiert, die durch einen Satz untereinander verbundener, auf 1 gesetzter Punkte bestehen.
In Schritt 115 ermittelt die Steuerlogikeinheit die Morphologie jedes verbundenen Satzes von Pixeln, die Partikel bilden. Eine Hauptformeigenschaft kann durch die größte Feret-Zahl gebildet sein, die Information über die Länge der Partikel liefert. Die Feret-Zahlen geben die Elongation des Partikels entlang eines Satzes von Richtungen an, die Tests für die Gesamtheit der möglichen Richtungen darstellen.
In dem Schritt 116 ermittelt die Steuerlogikeinheit eine Feretschwelle I_Feret. Diese Schwelle I_Feret wird vorzugsweise durch Simulation erhalten. Wenn die gemessene Elongation des Partikels größer als die Schwelle I_Feret ist, dann stzt die Steuerlogikeinheit mit Schritt 117 fort.
Somit hat der erfindungsgemäße Algorithmus vier Parameter α, β, β_fiber und I_Feret, die durch Simulation an einer vorhandenen (wirklichen) Datenbank ermittelt werden können.
In dem Schritt 117 betrachtet die Steuerlogikeinheit die in dem Schritt 116 erfassten Partikel als Fasern und ordnet ihren Pixeln in einem Schritt 118 das Pixelattribut für eine radiologische Nichtauffälligkeit zu.
In dem Schritt 119 wendet die Steuerlogikeinheit einen Algorithmus zur Wiedergabe der Pixel der radiologischen Auffälligkeiten in dem Präsentationsbild an, um die Analyse durch den Praktiker zu erleichtern. Dieser Wiedergabealgorithmus kann jedem Pixel des Präsentationsbildes, das ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit hat, sowie seiner unmittelbaren Umgebung Farbinformation zuordnen.
Der Wiedergabealgorithmus kann außerdem einen Vorgang zur Vergrößerung der Intensität der Pixel enthalten, die das Pixelattribut einer radiologischen Auffälligkeit haben.
Der Hervorhebeprozess besteht in der Anwendung eines zur Komponentenverbindungsalgorithmus auf ein Binärbild, das aus Pixeln mit 1 für Positionen radiologischer Auffälligkeiten und ansonsten 0 besteht. Dies führt zu einem Satz von Partikeln radiologischer Auffälligkeiten. Dann wird für jedes Pixel des Präsentationsbilds, das zu einem Partikel P gehört sowie seiner Umgebung, die Pixelintensität in Bezug auf die Intensität der unmittelbaren Umgebung oder Nachbarschaft des Partikels erhöht.
Die unmittelbare Umgebung der Partikel wird als Satz von Pixeln definiert, die in einem Abstand angeordnet sind, der kleiner als der Abstand D von den Pixeln der Partikel ist. Dieser Abstand D ist ein vorläufig definierter Parameter. Die Steuerlogikeinheit berechnet den Mittelwert der Graustufe M in der unmittelbaren Umgebung des Partikels. Dieser Graustufenmittelwert M_p ist die Hintergrundintensität des Partikels. Für jedes Pixel (i,j) des Partikels und seine unmittelbare Umgebung wird der hervorgehobene Bildbezug DCA(i,j) durch Verstärkung der Differenz zwischen der Intensität S(i,j) des Pixels des Partikels und der Hintergrundintensität M_p des Partikels gemäß folgender Gleichung erhalten:
wobei A direkt die Hervorhebung beeinflusst und d der Abstand zwischen den Pixeln (i,j) und dem Partikel mit d = 0 für jedes Pixel innerhalb des Partikels ist. Weil es schwierig ist, Bereiche radiologischer Auffälligkeiten zu identifizieren wendet die Steuerlogikeinheit eine Hervorhebung an, deren Stärke sich mit dem Abstand zu dem Partikel vermindert. Der Parameter τ steuert die Reduktion des abstandsabhängigen Hervorhebefaktors.
Es ist außerdem optional möglich, klinische Information in den Hervorhebeprozess einzubeziehen, indem ein Hervorhebefaktor gewählt wird, der von dieser Information abhängt.
Nach einem Beispiel bezieht die Steuerlogikeinheit klinische Cluster-Information in den Hervorhebeprozess ein. Die Cluster der Mikrokalzifikationen werden durch einen Mikrokalzifikationenclusteralgorithmus erhalten. Die Hervorhebung jedes Pixels der zu dem Partikel gehört sowie seiner unmittelbaren Umgebung oder Nachbarschaft, wie sie vorher definiert worden ist, ist durch folgende Gleichung gegeben:
wobei C von der Anzahl der Mikrokalzifikationen in dem Cluster abhängt.
In einem Beispiel werden die Cluster in dem Präsentationsvolumen durch Marker indiziert, die von der Steuerlogikeinheit erzeugt worden sind. Diese Marker können graphische Anmerkungen sein, die in dem Mittelpunkt oder Schwerpunkt der Cluster angeordnet sind.
In einer Variante kann die Steuerlogikeinheit einen Rand um die Cluster ziehen, die mehr als eine gegebene Minimalanzahl von Mikrokalzifikationen enthalten. Dies kann von Interesse sein, wenn die Aufmerksamkeit des Arztes spezieller auf den Kalziumgehalt gerichtet werden soll.
Wenn die Wiedergabe der Ergebnisse durch Einfärbung der Pixel der radiologischen Auffälligkeiten erfolgen soll, wird ihnen als Funktion der Quantität S(i,j) – M_P, des Abstands d und optional der Anzahl der Mikrokalzifikationen in dem Cluster sowie der Clusteranzahl eine Farbe zugeordnet.
Das letztendliche Präsentationsbild, in dem die Partikel radiologischer Auffälligkeiten hervorgehoben oder koloriert worden sind wird auf dem Wiedergabeschirm angezeigt um von dem Praktiker angesehen zu werden. In diesem schlussendlichen Volumen sind die radiologischen Auffälligkeiten ohne Unterschied im Hinblick auf ihren verdächtigen Charakter oder ihren gruppierten oder isolierten Charakter hervorgehoben. Folglich erhält der Radiologe eine unmittelbare Übersicht über die Karte der Verteilung der radiologischen Auffälligkeiten.
Bei einem Verfahren zur Verarbeitung radiologischer Bilder zur Erfassung von radiologischen Auffälligkeiten wird ein Algorithmus zur Erfassung radiologischer Auffälligkeiten anhand ihrer Kontraste genutzt. Diese Kontraste werden unter Verwendung der Reaktionen linearer Differentialfilter mit unterschiedlichen Skalierungen bestimmt. Das Verfahren kann dazu verwendet werden, erfasste radiologische Signale gemäß dem Grad ihrer Malignität einzufärben oder hervorzuheben. Der Algorithmus kann außerdem direkt auf das von dem Detektor gelieferte Signal angewendet werden.
Generell kann die Steuerlogikeinheit ein Modell für radiologische Auffälligkeiten mit unterschiedlichen Formen und mit Rauschen in Betracht ziehen, das sich von dem Quantenrauschen unterscheidet. Somit kann die Steuerlogikeinheit unter schiedliche Annahmen hinsichtlich Eingaben oder Eingangssignalen für unterschiedliche Arten der Verarbeitung nutzen.

1: Röntgeneinrichtung
2: Vertikale Säule
3: Röntgenstrahlenemittierende Röhre
4: Detektor
5: Fokus
6: Röntgenstrahl
7: Schwenkbarer Arm
8: Brusthaltertablett
9: Verschiebbares Kompressionspad
10: Steuerlogikeinheit
11: Externer Bus
12: Mikroprozessor
13: Programmspeicher
14: Datenspeicher
15: Wiedergabeschirm
16: Tastatur
17: Ausgabe/Eingabe-Schnittstelle
18: Innerer Bus
100 bis 119: Schritte
D: Emissionsrichtung
s: Skalierungsparameter
X, Y und Z: Kartesische Koordinaten
30: Wavelet-Filter

Claims

Verfahren zur Verarbeitung von Bildern einer Röntgeneinrichtung, bei dem: Aus einer radiographischen Projektion eines Körpers ein zweidimensionale Roh-Bild dieses Körpers erzeugt wird, aus dem Roh-Bild ein Präsentationsbild erzeugt wird, in diesem Roh-Bild Strukturen lokalisiert werden, von denen angenommen wird, dass sie radiologische Auffälligkeiten repräsentieren, die angenommenen radiologischen Auffälligkeiten in dem Präsentationsbild angezeigt werden, wobei: für jedes Pixel des Roh-Bilds wenigstens ein Kontrastwert berechnet wird, für wenigstens eine Kontrastschwelle, die radiologischen Auffälligkeiten entspricht, eine vorläufige Definition vorgenommen wird, dem entsprechenden Pixel ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit zugeordnet wird, falls der berechnete Kontrast größer als die Kontrastschwelle ist, und die Pixel, denen ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit zugeordnet worden ist, werden in dem digitalen Präsentationsbild angezeigt.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem ein Satz von Pixeln von Strukturen identifiziert wird, die falsche Positivbefunde bilden, weil sie Charakteristika haben, die denen radiologischer Auffälligkeiten nahekommen und allen diesen Pixeln von Strukturen als eine Funktion morphologischer, densiometrischer und/oder Texturkriterien ein Pixelattribut zugeordnet wird, das für eine radiologische Nichtauffälligkeit steht.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 2, bei dem: den Pixeln, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit haben, sowie ihrer unmittelbaren Umgebung in dem Präsentationsbild zur Präsentation Farbinformation zugeordnet wird, oder die Intensität der Pixel, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit haben, sowie ihrer unmittelbaren Umgebung in dem Präsentationsbild erhöht wird, wobei das Präsentationsbild mit den kolorierten oder hervorgehobenen Pixeln angezeigt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Berechnung des Kontrasts jedes Pixels die folgenden Schritte aufweist: Berechnung eines linearen Differentialfilters mit einem Skalierungsparameter, der auf das Roh-Bild anzuwenden ist, wobei der Skalierungsparamenter durch eine Größe zu analysierender radiologischer Auffälligkeiten charakterisiert ist, Bestimmung einer ausreichenden Anzahl von Skalierungsparametern, um einen Bereich von Größen der radiologischen Auffälligkeiten zu überdecken, Durchführung einer Faltung des Roh-Bilds mit dem linearen Differentialfilter für jeden Skalierungswert,
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das lineare Differentialfilter ein Wavelet-Filter vom Mexikanerhut-Typ ist, der einen zentralen durch negative Koeffizienten gebildeten Teil und einen an der Peripherie befindlichen positiven Teil aufweist, wobei der größte Radius des negativen Teils gleich dem Wert des Skalierungsparameters des Filters ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die vorläufige Bestimmung der Kontrastschwelle die folgenden Schritte beinhaltet: vorläufiges Festlegungen eines ersten Schwellwerts, der von der lokalen Hintergrundintensität des Digitalvolumens und dem Wert des Skalierungsparameters des Filters abhängt, Ermitteln dieser Hintergrundintensität an jedem Punkt durch Faltung des Roh-Bildes mit den Koeffizienten des positiven Teils des Wavelet-Filters, vorläufiges Festlegen eines zweiten Schwellwerts, der von einem lokalen Rauschniveau abhängt, das in dem Roh-Bild vorhanden ist, Kombinieren der ersten und der zweiten Schwelle, um die Kontrastschwelle zu erhalten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das Eliminieren von Strukturen, die falsche Positivbefunde liefern, die folgenden Schritte beinhaltet: Ermitteln von Richtungsfiltern, die auf das Roh-Bild anzuwenden sind, um den Kontrast der Strukturen zu verstärkten, in denen die Ausgangssignale der linearen Differentialfilter berücksichtigt werden, Definieren einer Strukturkontrastschwelle, die von dem lokalen Rauschpegel abhängt, Erzeugen eines Binärbilds, in dem alle Pixel, deren Kontrast größer ist als die Strukturkontrastschwelle auf 1 und alle anderen auf 0 gesetzt werden, Bestimmen von Partikeln, die durch einen Satz untereinander verbundener Pixel gebildet sind, Messen der Länge jedes Partikels, Definieren einer Minimumschwelle für die Länge, Zuordnen eines Pixelattributs für eine radiologische Nichtauffälligkeit zu den Pixeln des Partikels, falls die Länge des Partikels größer als die Minimallängenschwelle ist.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei die Richtungsfilter β-Spline-Typ-Wavelet-Filter mit unterschiedlichen Skalierungsparametern und Orientierungen sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Hervorheben der Pixel in dem Präsentationsbild die folgenden Schritte beinhaltet: Erzeugen eines Binärbilds, indem die Pixel, die ein Pixelattribut für eine radiologische Auffälligkeit haben, auf 1 und alle anderen auf 0 gesetzt werden, Ermitten von Partikeln, die durch einen Satz untereinander verbundener Pixel gebildet werden, Verstärken der Differenz zwischen der Intensität jedes Pixels des Partikels sowie seiner unmittelbaren Umgebung und der mittleren Intensität der Pixel, die den Partikel umgeben.
Verfahren gemäß Anspruch 9, bei dem das Cluster von Partikeln, die eine Minimalzahl von Partikeln aufweisen, bestimmt wird, die Differenz zwischen der Intensität jedes Pixels in dem Partikel sowie seiner unmittelbaren Umgebung und der mittleren Intensität der Pixel, die den Partikel umgeben, als Funktion der Anzahl der in dem Cluster vorhandenen Partikel verstärkt wird, in der Nachbarschaft des Schwerpunkts des Clusters ein Marker platziert oder eine den Cluster markierende Kontur gezogen wird.
Röntgeneinrichtung mit einem radiologischen Bildverarbeitungsverfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 15.