DE102007046579B3

DE102007046579B3 - Verfahren zur Detektion von Bewegungen und Korrektur von Bewegungen in tomographischen und projektiven Aufnahmeserien und Tomographie- beziehungsweise Projektionssystem zur Durchführung dieses Verfahrens

Info

Publication number: DE102007046579B3
Application number: DE102007046579A
Authority: DE
Inventors: Hendrik Ditt; Grzegorz Dr. Soza
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2007-09-27
Filing date: 2007-09-27
Publication date: 2009-01-29
Anticipated expiration: 2027-09-28
Also published as: US8194962B2; US20090092305A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion von Bewegungen und Korrektur von Bewegungen in tomographischen und projektiven Aufnahmeserien und ein Tomographie- beziehungsweise Projektionssystem zur Durchführung dieses Verfahrens, wobei in einer Aufnahmeserie mit einer Vielzahl von zeitlich aufeinander folgenden Bilddatensätzen die zeitlichen Veränderungen bestimmt werden und mit Hilfe von Registrierungsverfahren eine Transformationsfunktion berechnet wird, mit welcher Bewegungen eliminiert werden können. Hierzu erkennt und unterscheidet ein Bewegungserfassungsalgorithmus Scanvolumina und Zeitpunkte, an denen eine Bewegung beziehungsweise an denen keine Bewegung auftritt. Anschließend wird ein Algorithmus zur Korrektur der Bewegung an denjenigen Scanvolumina durchgeführt, in denen eine Bewegung erfasst wurde, wobei sich die Korrektur auf jeweils repräsentative Bildintervalle bezieht.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion von Bewegungen und Korrektur von Bewegungen in tomographischen und projektiven Aufnahmeserien und ein Tomographie- beziehungsweise Projektionssystem zur Durchführung dieses Verfahrens, wobei in einer Aufnahmeserie mit einer Vielzahl von zeitlich aufeinander folgenden Bilddatensätzen die zeitlichen Veränderungen bestimmt werden und mit Hilfe von Registrierungsverfahren eine Transformationsfunktion berechnet wird, mit welcher Bewegungen eliminiert werden können.
Eine Vielzahl von Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung erfordert die Registrierung von Bilddaten als notwendigen algorithmischen Verfahrensschritt. Dabei kann eine Bewegung des Patienten in Folge von Krankheit, Schmerz, Atmung oder eine andere natürliche Bewegung zu Artefakten in der Bilddarstellung führen, insbesondere führt eine Bewegung des Patienten dazu, dass die aufgenommenen Organe nicht mehr auf den gleichen Pixeln oder Voxeln, also nicht mehr am gleichen Ort eines Bildes, abgebildet werden. Solch eine Bewegung stellt ein Hauptproblem bei der Kalkulation der Perfusionsmessungen dar, bei welcher der Durchfluss des Kontrastmittels pro Zeit genauestens für jedes Voxel in einem Bilddatensatz verfolgt werden muss.
Um eine zuverlässige Perfusionsberechnung zu erstellen, muss eine Technik zur Bewegungserfassung und -korrektur in Zeitsequenzen erstellt werden. Eine einfache bekannte Möglichkeit stellt die visuelle Abschätzung und entfernen der Bilder, welche Zeitpunkte wiedergeben in denen eine Bewegung stattfindet, dar. Anschließend werden nur die verbleibenden Bilder zur Kalkulation der Perfusionsparameter eingesetzt.
Im Stand der Technik wurden bisher nur wenige Arbeiten über hoch entwickelte und automatisierte Verfahren veröffentlicht. Yang et al. beschreibt in der Druckschrift WO 2006/086 845 A1 eine Methode um Bewegungen in Perfusionszeitsequenzen zu untersuchen. Hierbei wird der Durchschnittsintensitätswert einer ausgewählten interessierenden Region über die Zeit aufgetragen. Die resultierende Kurve wird geglättet und die Differenzen zwischen den aufgetragenen Datenpunkten und der Kurve gemessen. Lokale Minima und Maxima der Differenzkurve werden somit nachgewiesen und die Interpolation dient der Minimierung der Bewegungsartefakte. Der größte Nachteil dieser Methode besteht darin, dass sich das mittlere Signal auf die Bewegungserfassung bezieht, anstatt auf die Übereinstimmung von Voxeln. Des Weiteren wird die Bewegungskompensation durch Interpolation und nicht durch die Registrierung erreicht, womit das Verfahren nicht exakt genug für die Kalkulation der Perfusionsparameter ist.
Bekannt ist auch die Druckschrift M. Hemmendorff, M. Andersson, H. Knutsson, „Phase-based Image Motion Estimation and Registration", ICASSP '99, Phoenix, AZ, USA, März 1999. Hier wird eine Bewegungskompensation durch quadratische Filter kombiniert mit Parametermodellen zu einer Bewegungskompensation im Zusammenhang mit Angiographiedaten vorgestellt. Obwohl dieser Ansatz sehr interessant ist, erscheint die Komplexität dieses Modells eine wiederholte Anwendung im Zusammenhang mit einer Perfusionsmessung wegen mangelnder Effizienz auszuschließen.
Ein Verfahren zur Aufnahme von MR-Relaxationszeitserien mit niedrigem Signal wurden von Gupta et al. in der Druckschrift US 6,687,528 B2 veröffentlicht. In diesem Verfahren werden anatomische Hochkontrastbilder neben Relaxationszeitbildern rekonstruiert. Die registrierten Daten der fortlaufenden Hochkontrastbilder werden anschließend auf die verrauschten Relaxationszeitbilder übertragen.
In der Patentschrift US 6,718,055 verwendet Suri et al. eine „mutual information"-Technik, als Transinformationen, welche auf der Abschätzung von Parzen-Fenstern basieren, um die zeitlichen Perfusionsbilder zu berechnen. Die Erfinder führen jedoch keine nachträgliche Analyse der Zeitserien durch, um den Aufnahmeprozess zu optimieren.
Es wird weiterhin auf die Druckschrift Zhuang et al., "Adaptive key frame extraction using unsupervised clustering", IEEE-Proceedings, Image Processing 1998 (ICIP 98), S. 866–870, verwiesen. Aus dieser Schrift ist es bekannt, über einen farbbezogenen Schwellwertalgorithmus eine Bildserie in Intervalle einzuteilen und entsprechende Key-Frames oder auch Interval-Referenzvergleichsbilddatensätze auszuwählen. Es wird jedoch keine Transformationsfunktion zur Bewegungskorrektur zwischen den Referenzbildvergleichsdatensätzen und somit zwischen den Intervallen berechnet, sondern es werden die Key-Frames zur Video-"abstraction und summarization" verwendet.
Es ist Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes automatisch ablaufendes Verfahren zur Detektion und Korrektur von Bewegungen in tomographischen und projektiven Aufnahmeserien zu finden. Außerdem soll auch ein Tomographie- beziehungsweise Projektionssystem zur Durchführung dieses Verfahrens gezeigt werden.
Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand untergeordneter Ansprüche.
Gemäß der neuen Erkenntnis der Erfinder wird in dieser Schrift ein Verfahren zur Bewegungserfassung und -korrektur vorgestellt. Zu Grunde liegt diesem Verfahren ein Bewegungserfassungsalgorithmus, der Scanvolumina und Zeitpunkte erkennt, an denen eine Bewegung auftritt, und Scanvolumina und Zeitpunkte erkennt, an denen keine Bewegung auftritt. Anschließend wird ein Algorithmus zur Korrektur der Bewegung an denjenigen Scanvolumina durchgeführt, in denen eine Bewegung erfasst wurde.
Übersicht über den Bewegungserfassungsalgorithmus: Er beginnt mit dem ersten Datensatz und führt die Zeitsequenzen wie folgt durch:

a. Der ersten Datensatz stellt den Start des ersten Intervalls ohne Bewegung dar.
b. Der zweite Datensatz stellt den darauf folgenden Datensatz dar.
c. Bestimmung der Ähnlichkeit zwischen dem ersten und dem zweiten Datensatz. Für diesen Zweck muss ein Differenzkoeffizient unter Beachtung der Voxel, deren Intensität innerhalb gegebener Grenzwerte liegt, berechnet werden. Die Grenzwerte können in Abhängigkeit des untersuchten Körperbereiches festgelegt werden. Zum Beispiel können die Werte für den Kopf große Teile des Schädels und der Kieferknochen erfassen. Zur Verbesserung der Rechengeschwindigkeit können auch nur ein Teil der Voxel zur Bewegungsdetektion genutzt werden. Zum Beispiel kann nur jedes zweite Schnittbild oder jedes dritte Voxel betrachtet werden. Zur Bewegungsdetektion können unterschiedliche an sich bekannte Verfahren angewandt werden, um die Ähnlichkeit verglichener Bilddatensätze zu berechnen. Beispielsweise seien genannt: • Summation der quadratischen Differenzen; • Kreuz-Korrelation; • Beiderseitige Transinformation (= mutual information = MI) oder normalisierte beiderseitige Information (= normalised mutual information = NMI). Dabei kann sich das Vorzeichen der Ähnlichkeitsfunktion verändern. Ein niedriger Wert bedeutet eine hohe Korrelation, also Ähnlichkeit, zwischen den Datensätzen und ein hoher Wert eine Nichtübereinstimmung der beiden Datensätze in Fällen bei denen eine Bewegung auftritt. Nachfolgend wird dieser Wert "Nichtübereinstimmungswert" genannt.
d. Übersteigt der berechnete Nichtübereinstimmungswert bei Bewegung einen gegebenen Grenzwert, wird ein neues Intervall für den folgenden Datensatz erstellt, und das Intervall ohne Bewegung wird ab diesem Zeitpunkt, vom Letzten bis zum Beginn des neuen Datensatzes, zu einer Liste hinzugefügt. Liegt der berechnete Nichtübereinstimmungswert unter dem Grenzwert, bleibt der Referenzdatensatz bestehen. In beiden Fällen muss anschließend der nachfolgende Datensatz zum nächsten verschoben werden.
e. Die Schritte c und d werden wiederholt, bis das Ende der Sequenz erreicht ist.

Man erhält damit eine Reihe von Intervallen in denen keine Bewegung auftritt.
Übersicht über den Bewegungskorrekturalgorithmus: Bezogen auf die Intervalle, die sich aus der Bewegungserfassung ergaben, wird die Bewegungskorrektur durch Registrierung wie folgt durchgeführt:

a. Ein Intervall, in dem keine Bewegung vorkommt, muss als Referenzintervall festgelegt werden. Vorzugsweise nimmt man das größte Intervall, aber Faktoren wie die Akquisitionszeit können ebenso betrachtet werden.
b. Für jedes Intervall muss ein Datensatz als Referenz gekennzeichnet werden. Eine gute Wahl ist der mittlere Datensatz, da die Wahrscheinlichkeit für eine auftretende Bewegung und damit verbundene Artefakte am geringsten ist. Trotzdem ist eine andere Wahl in diesem Zusammenhang auch möglich. Die Kennzeichnung des Referenzintervalls stellt den globalen Referenzdatensatz für die Registrierung dar.
c. Für jedes Intervall wird nur der Referenzdatensatz mit dem globalen Referenzdatensatz über eines der bekannten Registrierungsverfahren registriert, zum Beispiel mit einem beliebigen starren oder nicht starren Registrierungsalgorithmus.
d. Für den nächsten Schritt gibt es grundsätzlich zwei Möglichkeiten: i. Die errechnete Transformation wird als die Registrierungstransformation für jeden Datensatz des Intervalls ohne oder mit geringer Bewegung betrachtet. ii. Die errechnete Transformation wird für jeden Datensatz des Intervalls als die ursprüngliche Transformation für den Beginn des Registrierungsalgorithmus betrachtet. Dadurch wird eine Verkürzung der Berechnungszeit erreicht, wenn die ursprüngliche Transformation der optimalen Lösung sehr nahe kommt.
e. Die Registrierungstransformation für jeden Datensatz des Intervalls kann dann für eine Neuberechnung unter Einbeziehung einer Transformation (= Resampling) des registrierten Datensatzes genutzt werden, um neue bewegungskorrigierte Bilder zu erhalten.

Zusätzlich kann nach der Bewegungskorrektur die Bewegungserfassung an den erneut aufgenommenen Bildern noch einmal durchgeführt werden. Der Zeitpunkt, an dem die Bewegung auftritt, kann zum Beispiel markiert werden und dem Nutzer als kritischer Moment gezeigt werden. Der Nutzer kann dann entscheiden, ob er die Bilder für weitere Berechnungen behalten möchte oder nicht. Dies führt zu einer verbesserten Qualität der anschließenden Perfusionsberechnung.
Unter der Verwendung der beschriebenen Verfahren ist es möglich die Bewegungserfassung und die -korrektur innerhalb einer Zeitsequenz von Bildern oder Volumina durchzuführen. Die Bewegungskorrektur kann durch die Verwendung der Informationen aus der Bewegungserfassung beschleunigt werden. Zusätzlich können kritische Zeitpunkte an denen Bewegung auftritt automatisch erkannt und markiert werden, zum Beispiel um sie dem Nutzer vorzuführen. Das kombinierte Verfahren aus Bewegungserfassung und -korrektur ermöglicht eine zuverlässige Perfusionsberechnung.
Entsprechend diesem oben geschilderten Grundgedanken schlagen die Erfinder ein Verfahren zur Detektion von Bewegungen in tomographischen oder projektiven Aufnahmeserien vor, welches die folgenden Verfahrensschritte beinhaltet:

1 – Erzeugen einer Zeitserie von tomographischen oder projektiven Bilddatensätzen eines Untersuchungsobjektes,
2 – Bestimmung eines ersten Bilddatensatzes als Referenzvergleichsbilddatensatzes,
3 – Bestimmung eines Schwellwertes, dessen Überschreiten als Bewegung angesehen werden soll,
4 – Auswahl eines zweiten Bilddatensatz als Vergleichsbilddatensatz, der dem ersten Bilddatensatz zeitlich folgt,
5 – Berechnung eines Nichtübereinstimmungswertes zwischen dem Referenzvergleichsbilddatensatz und dem Vergleichsbilddatensatz, zumindest bezüglich eines vorgegebenen Teilbereiches,
6 – falls der Nichtübereinstimmungswert oberhalb des festgesetzten Schwellwertes liegt: Definition des Beginns des neuen Bildintervalls und Verwendung des Vergleichsbilddatensatzes als neuen Referenzvergleichsbilddatensatz, anderenfalls Zuordnung des Vergleichsbilddatensatzes zum aktuellen Bildintervall,
7 – Auswahl eines nächsten zeitlich folgenden Bilddatensatzes als neuer Vergleichsbilddatensatz bis das Ende der Aufnahmeserie erreicht ist,
8 – falls ein neuer, zeitlich folgender Vergleichsbilddatensatz vorliegt: Fortfahren des Verfahrens mit dem Schritt 5,
9 – Auswahl eines Bildintervalls als repräsentatives Bildintervall,
10 – Auswahl je eines Bilddatensatzes jedes Bildintervalls als Intervall-Referenzvergleichsbilddatensatz,
11 – Bestimmung einer Transformationsfunktion für jedes Bildintervall auf der Basis der räumlichen Unterschiede zwischen dem Intervall-Referenzvergleichsbilddatensatz des repräsentativen Bildintervalls und jedem anderen Intervall-Referenzvergleichsbilddatensatz,
12 – Korrektur der Bilddatensätze aus den Bildintervallen mit Hilfe der zuvor bestimmten intervallspezifischen Transformationsfunktionen und
13 – Ausgabe der korrigierten Bilddatensätze zur Weiterverarbeitung und/oder Darstellung der korrigierten Bilddatensätze.

Entsprechend dem oben gezeigten Verfahrensablauf werden also die Bilddatensätze einzelnen Bildintervallen mit ähnlicher voxelweiser Positionierung zugeordnet und bildintervallweise bezüglich der Lage der anatomischen Strukturen zueinander „ausgerichtet", so dass räumliche Vergleiche über einen längeren Zeitverlauf mit hoher Präzision möglich sind. Auf diese Weise können zum Beispiel Perfusionsmessungen sehr exakt auch über längere Zeitbereiche durchgeführt werden, ohne an Aussagekraft zu verlieren. Außerdem wird bei längeren positionsähnlichen Bildintervallen die notwendige Basisberechnung zur Ausrichtung nur einmal durchgeführt und auf alle Bilddatensätze des jeweiligen Bildintervalls angewendet.
Vorteilhaft kann es sein, wenn zur Korrektur gemäß Schritt 12 auf jeden zu korrigierenden Bilddatensatz die zugehörige intervallspezifische Transformationsfunktion angewendet wird. Alternativ kann auch zur Korrektur auf jeden zu korrigierenden Bilddatensatz eine individuelle Registrierung unter Anwendung der jeweils intervallspezifischen Transformationsfunktion als Starttransformation für den Registrierungsprozess ausgeführt wird.
Soll die Rechenzeit optimiert werden, so kann der Nichtübereinstimmungswert nur für einen Teil der vorliegenden Bilddaten berechnet werden, beispielsweise nur für jedes n-te Voxel oder nur für jedes m-te Schnittbild, wobei n beziehungsweise m vorzugsweise die Werte 2 bis 8 annehmen kann. Auch Kombinationen hiervon sind möglich.
Der Nichtübereinstimmungswert zur Bestimmung vorhandener Bewegung kann durch an sich bekannte statistische Verfahren, beispielsweise durch Bildung der Summe von absoluten Differenzen oder Differenzquadrate von Voxelwerten oder durch Berechnung eines Kreuzkorrelationskoeffizienten von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze berechnet werden. Auch kann der Nichtübereinstimmungswert durch Berechnung einer Transinformation (= MI = Mutual Information) oder normalisierten Transinformation (= NMI = Normalized Mutual Information) von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze gebildet werden. Hierbei ist es auch vorteilhaft, wenn zur Berechnung des Nichtübereinstimmungswertes nur Voxel innerhalb eines vorgegebenen Werteintervalls verwendet werden.
Ein mögliches Auswahlverfahren für das repräsentative Bildintervall gemäß Schritt 9 kann darin bestehen, das längste in der Zeitserie vorkommende Bildintervall zu verwenden.
Weiterhin kann es günstig sein, wenn als Intervall-Referenzbilddatensatz gemäß Verfahrensschritt 10 der im jeweiligen Intervall zeitlich zentral gelegene Bilddatensatz gewählt wird.
Erfindungsgemäß können zum Beispiel tomographische Bilddatensätze aus einer Röntgen-Computertomographischen-Untersuchung, aus einer Magnetresonanz-Untersuchung, aus einer Positronenemissions-Untersuchung oder einer Ultraschall-Untersuchung für das oben beschriebene Verfahren verwendet werden. Das erfindungsgemäße Verfahren bezieht sich allerdings nicht nur auf tomographische Daten, sondern kann auch auf Bilddatensätze aus projektiven Untersuchungssystemen, wie Röntgen-Durchleuchtungssysteme, angewendet werden.
Es liegt weiterhin im Rahmen der Erfindung, wenn bei der Ausgabe der tomographischen oder projektiven Bilddatensätze die zugehörigen bereits berechneten Nichtübereinstimmungswerte der ursprünglichen Bilddatensätze als Bewegungsinformation angezeigt werden. Alternativ oder zusätzlich können dabei auch die zugehörigen neu berechneten Nichtübereinstimmungswerte der korrigierten Bilddatensätze als Information zu nicht korrigierbaren Restbewegungen angezeigt werden. Weiterhin können Intervallzuordnungen angezeigt werden.
Entsprechend dem oben geschilderten Verfahren schlagen die Erfinder auch ein Bildgebungssystem zur Erzeugung einer Vielzahl von tomographischen oder projektiven zeitlich geordneten Bilddatensätzen mit einer Rechen- und Steuereinheit mit einem Programmspeicher und Programmen zur Steuerung des Bildgebungssystems und zur Bilddatenberechnung vor, wobei erfindungsgemäß im Programmspeicher auch Programmcode gespeichert sein soll, welcher beim Ausführen auf der Steuer- und Recheneinheit die erfindungsgemäßen Verfahrensschritte durchführt.
Unter der Verwendung des oben beschriebenen Verfahrens ist es nun möglich die Bewegungserfassung und die Bewegungskorrektur innerhalb einer Zeitsequenz von Bilddatensätzen durchzuführen. Die Bewegungskorrektur kann durch die Verwendung der Informationen aus der Bewegungserfassung noch beschleunigt werden. Zusätzlich können kritische Zeitpunkte an denen Bewegung auftritt automatisch erkannt und markiert werden, um dem Nutzer kritische Zeitspannen darzustellen. Insgesamt ermöglicht das kombinierte Verfahren aus Bewegungserfassung und -korrektur eine sehr zuverlässige Durchblutungskalkulation.
Im Folgenden wird die Erfindung mit Hilfe der Figuren näher beschrieben, wobei nur die zum Verständnis der Erfindung notwendigen Merkmale dargestellt sind. Hierbei werden die folgenden Bezugszeichen verwendet: 1: Röntgen-CT-System, 2: erste Röntgenröhre, 3: erster Detektor, 4: zweite Röntgenröhre (optional), 5: zweiter Detektor (optional), 6: Gantrygehäuse, 7: Patient, 8: Patientenliege, 9: Systemachse, 10: Steuer- und Recheneinheit, 11: Verlauf von Nichtübereinstimmungswerten, 12: Schwellwert, BI2, BI3: Bewegungsintervall, B0–B19: Bilddatensätze, I1–I3: Bildintervalle, T1–T3: Transformationen, Prg₁–Prg_n: Computerprogramme.
Es zeigen im Einzelnen:
1 ein Röntgen-Computertomographie-System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
2 eine bildliche Darstellung der Differenzquadrate zweier Schädel-Schnittbilddatensätze mit geringer Bewegung;
3 eine bildliche Darstellung der Differenzquadrate zweier Schädel-Schnittbilddatensätze mit starker Bewegung;
4 eine bildliche Darstellung der Differenzquadrate zweier Schnittbilddatensätze eines Tumors (cardiac malignant melanoma) mit geringer Bewegung;
5 eine bildliche Darstellung der Differenzquadrate zweier Schnittbilddatensätze eines Tumors (cardiac malignant melanoma) mit starker Bewegung;
6 Nichtübereinstimmungswerte einer Serie von Bilddatensätzen und
7 eine schematische Darstellung der Bildintervalle mit erfindungsgemäß ausgeführten Transformationen.
Die 1 zeigt beispielhaft für ein Tomographiesystem ein Röntgen-CT-System 1 zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens. Das CT-System 1 weist ein Gantrygehäuse 6 auf, mit einer ersten Röntgenröhre 2 mit einem gegenüberliegenden Detektor 3 und einer optionalen zweiten Röntgenröhre 4 mit einem ebenfalls optionalen gegenüberliegenden Detektor 5. In das Messfeld zwischen den Röntgenröhren und den Detektoren kann ein Patient 7, mit Hilfe einer verschiebbaren Patientenliege 8 entlang einer z-Achse 9 in ein Messfeld geschoben werden. Zur Abtastung des Patienten 7 kann der Patient entweder in einer bestimmten Abtastposition verharren oder bewegt werden, so dass ein bestimmter Bereich des Patienten 7 über längere Zeit hinweg abgetastet wird. Auf diese Weise kann unter gleichzeitiger Gabe von Kontrastmitteln eine Perfusionsmessung bestimmter Gebiete durchgeführt werden. Hierbei ist es notwendig später unter hoher räumlicher Auflösung die Aus breitung dieses Kontrastmittels bestimmen zu können, wobei der räumliche Vergleich sich auf das patientenspezifische beziehungsweise organspezifische Koordinatensystem beziehen soll. Aufgrund von Atembewegung, Herzbewegung oder sonstige gewollte oder nicht gewollte Bewegungen des Patienten kommt es meist zur Relativverschiebungen zwischen dem wohl definierten Koordinatensystem des Patiententisches und den Organen, so dass zur genauen Perfusionsmessung diese Relativverschiebungen einer Korrektur bedürfen.
Die 1 zeigt auch eine Steuer- und Recheneinheit 10, in der sich ein Speicher befindet, der Programme Prg₁ bis Prg_n aufnimmt, mit denen die Steuerung des Systems und die Datenauswertung ausgeführt werden. Mindestens eines dieser Programme Prg₁ bis Prg_n führt im Betrieb auch das zuvor geschilderte erfindungsgemäße Verfahren aus. Optional können weitere Programme oder Programm-Module geladen werden, die die erfindungsgemäßen Varianten des zuvor geschilderten Verfahrens ebenfalls durchführen können.
Die 2 und 3 zeigen Differenzquadrat-Schnittbilder eines Kopfes, wobei die 2 aus zwei Bilddatensätzen stammt, zwischen denen wenig Bewegung herrschte, während das Differenzquadrat-Schnittbild aus der 3 aus zwei Bilddatensätzen einer Bewegungsphase stammt. Die Größe der Differenzquadrate jedes Pixels wird hier als Grauwert wiedergegeben, so dass ein möglichst schwarzes Bild keine Bewegung und ein helles Bild starke Bewegung anzeigt.
Die 4 und 5 zeigen ebenso Differenzquadrat-Schnittbilder, jedoch hier eines Herzens mit einem malignen Melanom. Auch hier zeigt das Bild in der 4 eine Situation mit sehr geringer Bewegung an, während das Schnittbild aus der 5 starke Bewegung wiedergibt.
Werden die in den 2 bis 5 gezeigten Differenzquadrate über das gesamte Bild aufsummiert und gegebenenfalls auf die Zahl der betrachteten Pixel normiert, so kann je Bild bezie hungsweise je betrachtetem Zeitpunkt eines Bildes ein so genannter Nichtübereinstimmungswert angegeben werden.
Es ist in diesem Zusammenhang darauf hinzuweisen, dass auch andere Berechnungsvarianten möglich sind, wie zum Beispiel die zwischen zwei Bildern vorliegende Transinformation (MI) oder eine normierte Transinformation (NMI). Ebenso lässt sich ein Kreuzkorrelationskoeffizient oder auch nur einfache absolute Nichtübereinstimmungswerte berechnen. Wesentlich ist, dass das verwendete Rechenschema ein Maß für die Ähnlichkeit beider Bilder darstellt.
Die 6 zeigt einen Graphen, bei dem auf der Ordinate solche Nichtübereinstimmungswerte gegenüber dem Zeitablauf beziehungsweise einer fortlaufenden Nummerierung nacheinander aufgenommener Bilddatensätze B1 bis B19 auf der Abszisse aufgetragen sind. Wie aus dem Verlauf der Kurve 11 erkennbar ist, gibt es Bilddatensätze, in denen sich die Nichtübereinstimmungswerte unterhalb eines eingetragenen Schwellwertes 12 befinden, während vereinzelt dieser Schwellwert überschritten wird. Dies ist hier bei den Bilddatensätzen Nummer B9, B15 und B16 der Fall. Erfindungsgemäß beginnt mit jedem dieser Bilddatensätze ein neues Bildintervall beziehungsweise endet hier auch das vorhergehende Intervall. In der 6 sind also vier Bildintervalle B1 bis B8, B9 bis B14, B15 und B16 bis B19 gezeigt. Im Extremfall kann also auch ein Bildintervall – hier das dritte bei B15 – aus einem einzigen Bilddatensatz bestehen. Erfindungsgemäß werden alle Bilddatensätze eines Bildintervalls bezüglich ihrer Transformation gleich behandelt, so dass die Berechnung der Transformationsfunktion je Bildintervall auch tatsächlich nur einmal durchgeführt werden muss. Dies führt zu einer erheblichen Zeitersparnis.
Diese Systematik ist in der 7 nochmals auf andere Weise dargestellt. Die Kästchen mit den Zahlen B0 bis B19 stellen die Bilddatensätze dar. Diese Bilddatensätze sind entsprechend den Erkenntnissen aus der 6 in einzelne Bildintervalle I1 bis I4 gruppiert dargestellt. Im Bildintervall I1 befindet sich zusätzlich das erste Bild B0 bei dem die Differenzmessung begann und für das in der 6 somit kein Nichtübereinstimmungswert dargestellt ist. Aufgrund der Länge des Bildintervalls I1 wurde dieses als repräsentatives Bildintervall ausgewählt, auf welches nun die Bilddatensätze der Bildintervalle I2 bis I4 registriert werden, indem je Bildintervall eine gemeinsame Transformationsfunktion angewendet wird. Die Transformationen werden durch die Pfeile T1 bis T3 beschrieben.
Entsprechend können also auf der Basis registrierter Unterschiede zwischen dem repräsentativen Bilddatensatz und den Referenz-Bilddatensätzen der einzelnen Bildintervalle Transformationsfunktionen, hier T1 bis T3, gefunden werden, mit denen die Bilddatensätze aus den verschiedenen Bildintervallen auf den repräsentativen Bilddatensatz transformiert werden.
Liegen die transformierten Bilddatensätze vor, so können diese zur visuellen Beurteilung ausgegeben werden oder zur weiteren Bearbeitung, zum Beispiel für Perfusionsberechnungen, weitergeleitet beziehungsweise weiterverarbeitet werden.
Es versteht sich, dass die vorstehend genannten Merkmale der Erfindung nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.

Claims

Verfahren zur Detektion und Korrektur von Bewegungen in tomographischen oder projektiven Aufnahmeserien, enthaltend die folgenden Verfahrensschritte: 1.1. Erzeugen einer Zeitserie von tomographischen oder projektiven Bilddatensätzen eines Untersuchungsobjektes (7), 1.2. Bestimmung eines ersten Bilddatensatzes als Referenzvergleichsbilddatensatz, 1.3. Bestimmung eines Schwellwertes (12), dessen Überschreiten als Bewegung angesehen werden soll, 1.4. Auswahl eines zweiten Bilddatensatz als Vergleichsbilddatensatz, der dem ersten Bilddatensatz zeitlich folgt, 1.5. Berechnung eines Nichtübereinstimmungswertes zwischen dem Referenzvergleichsbilddatensatz und dem Vergleichsbilddatensatz, zumindest bezüglich eines vorgegebenen Teilbereiches, 1.6. falls der Nichtübereinstimmungswert oberhalb des festgesetzten Schwellwertes liegt: Definition des Beginns des neuen Bildintervalls und Verwendung des Vergleichsbilddatensatzes als neuen Referenzvergleichsbilddatensatz, anderenfalls Zuordnung des Vergleichsbilddatensatzes zum aktuellen Bildintervall, 1.7. Auswahl eines nächsten zeitlich folgenden Bilddatensatzes als neuer Vergleichsbilddatensatz bis das Ende der Aufnahmeserie erreicht ist, 1.8. falls ein neuer, zeitlich folgender Vergleichsbilddatensatz vorliegt: fortfahren des Verfahrens mit dem Merkmal 1.5, 1.9. Auswahl eines Bildintervalls als repräsentatives Bildintervall, 1.10. Auswahl je eines Bilddatensatzes jedes Bildintervalls als Intervall-Referenzvergleichsbilddatensatz, 1.11. Bestimmung einer Transformationsfunktion zur Korrektur von Bewegungen für jedes Bildintervall auf der Basis der räumlichen Unterschiede zwischen dem Intervall- Referenzvergleichsbilddatensatz des repräsentativen Bildintervalls und jedem anderem Intervall-Referenzvergleichsbilddatensatz, 1.12. Korrektur der Bilddatensätze aus den Bildintervallen mit Hilfe der zuvor bestimmten intervallspezifischen Transformationsfunktionen und 1.13. Ausgabe der korrigierten Bilddatensätze zur Weiterverarbeitung und/oder Darstellung der korrigierten Bilddatensätze.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur Korrektur gemäß 1.12 auf jeden zu korrigierenden Bilddatensatz die zugehörige intervallspezifische Transformationsfunktion angewendet wird.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur Korrektur gemäß 1.12 auf jeden zu korrigierenden Bilddatensatz eine individuelle Registrierung unter Anwendung der jeweils intervallspezifischen Transformationsfunktion als Starttransformation für den Registrierungsprozess ausgeführt wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert nur für jedes n-te Voxel berechnet wird, wobei n vorzugsweise die Werte 2 bis 8 annehmen kann.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert nur für jedes m-te Schnittbild berechnet wird, wobei m vorzugsweise die Werte 2 bis 8 annehmen kann.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert durch Bildung der Summe von absoluten Differenzen von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze berechnet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert durch Bildung der Summe von Differenzquadraten von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze berechnet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert durch Berechnung eines Kreuzkorrelationskoeffizienten von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze berechnet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert durch Berechnung einer Transinformation (= MI = Mutual Information) von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze gebildet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Nichtübereinstimmungswert durch Berechnung einer normalisierten Transinformation (= NMI = Normalized Mutual Information) von Voxelwerten jeweils zweier Bilddatensätze gebildet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass zur Berechnung des Nichtübereinstimmungswertes nur Voxel innerhalb eines vorgegebenen Werteintervalls verwendet werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass als repräsentatives Bildintervall gemäß 1.9 das längste in der Zeitserie vorkommende Bildintervall gewählt wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass als Intervall-Referenzvergleichsbilddatensatz gemäß 1.10 der im jeweiligen Intervall zeitlich zentral gelegene Bilddatensatz gewählt wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass tomographische Bilddatensätze aus einer Röntgen-Computertomographischen Untersuchung verwendet werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass tomographische Bilddatensätze aus einer Magnetresonanz-Untersuchung verwendet werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass tomographische Bilddatensätze aus einer Positronenemissions-Untersuchung verwendet werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass projektive Bilddatensätze aus einer Röntgen-Untersuchung verwendet werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass projektive Bilddatensätze aus einer Ultraschall-Untersuchung verwendet werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ausgabe der tomographischen oder projektiven Bilddatensätze die zugehörigen bereits berechneten Nichtübereinstimmungswerte der ursprünglichen Bilddatensätze als Bewegungsinformation angezeigt werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ausgabe der tomographischen oder projektiven Bilddatensätze zugehörigen neu berechnete Nichtübereinstimmungswerte der korrigierten Bilddatensätze als Information zu nicht korrigierbaren Restbewegungen angezeigt werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ausgabe der tomographischen oder projektiven Bilddatensätze Intervallzuordnungen angezeigt werden.
Bildgebungssystem zur Erzeugung einer Vielzahl von tomographischen oder projektiven zeitlich geordneten Bilddatensätzen mit einer Rechen- und Steuereinheit (10) mit einem Programmspeicher und Programmen zur Steuerung des Bildgebungssystems und zur Bilddatenberechnung, dadurch gekennzeichnet, dass im Programmspeicher auch Programmcode (Prg₁–Prg_n) gespeichert ist, welcher beim Ausführen auf der Steuer- und Recheneinheit (10) die Verfahrensschritte eines der Ansprüche 1 bis 21 durchführt.