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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Klassifizierungsverfahren und
eine Klassifizierungseinheit für
Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen innerhalb eines organischen
Körpers.
Des Weiteren betrifft sie ein Verfahren zu Ermittlung von Entwicklungsdaten
zu Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen.
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Objekte
bzw. Gewebemerkmale treten in bestimmten Fällen gruppenweise in Körpern von
Tieren bzw. Menschen auf. Solche Objekte können beispielsweise Organsteine
sein wie z. B. Gallensteine, die sich in der Galle gruppieren, sich
dann jedoch auch im Gallengang zwischen Galle und Leber anlagern
können.
Gewebemerkmale, die gruppenweise auftreten, sind beispielsweise
Tumore oder Zysten. In einem fortgeschrittenen Krebsstadium beispielsweise
sind Tumore nicht auf ein einzelnes befallenes Organ begrenzt, sondern
auch im Parenchym, d. h. dem das Organ umgebenden Gewebe, und Ver-
bzw. Entsorgungsorganen wie den Lymphbahnen und Blutgefäßen zu finden.
Zudem können
sich auch außerhalb
des Parenchyms und der Ver- bzw. Entsorgungsorgane Metastasen, also
Abstammungs-Tumore, bilden.
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Heute
kann in Volumenbilddaten aus bildgebenden Verfahren wie z. B. der
Computertomographie (CT), der Magnetresonanztomographie (MR), dem
Ultraschall, der Positronen-Emissionstomographie (PET) oder der
Single-Proton-Emissions-Computertomographie (SPECT) manuell bzw.
automatisiert oder teilautomatisiert mit Hilfe entsprechender Algorithmen
nach Objekten bzw. Gewebemerkmalen gesucht werden. Am Beispiel der
Tumor-Klassifizierung soll hier verdeutlicht werden, welche Schritte
derzeit durchgeführt
werden müssen,
um eine Vergleichsbasis zu erhalten, aufgrund derer in späteren Inspektionen
desselben Gewebebereichs die Entwicklung solcher Gewebemerkmale
abgeleitet werden kann:
Wird ein Tumor gefunden, dann steht
im Mittelpunkt des Erkenntnisinteresses meist das sogenannte Staging. Hierbei
wird beurteilt, inwieweit der Tumor das Parenchym infiltriert, ob
benachbarte oder weiter entfernte Versorgungsorgane wie Lymphknoten
befallen sind und ob Tumormetastasen vorhanden sind. Diese Bewertung wird
unter anderem mit der sogenannten TNM-Klassifikation (T = Tumor,
N = Lymph Node, M = Metastasis) ausgeführt. So beschreibt zum Beispiel
die Klassenangabe T1N0M0 einen abgegrenzten Tumor innerhalb eines
bestimmten Organs, wobei keine Lymphknoten befallen und keine Metastasen
feststellbar sind. Die TNM-Klassifikation ist von Organ zu Organ
unterschiedlich. Beim Darm etwa bedeutet ein Stadium T3, dass ein
Darmtumor in die Darmwand eingewachsen ist, wohingegen bei der Leber
das Stadium T3 das Vorhandensein mehrerer Lebertumore größer als
5 cm oder mindestens einen Lebertumor bedeutet, der in einen Hauptast
der Leber- oder Portalvene eingewachsen ist. Die TNM-Klassifikation
wird darüber
hinaus regional unterschiedlich interpretiert und es existieren
zudem auch andere Klassifikationsarten in verschiedenen Ländern. Eine
beispielhafte Klassifizierungsgrundlage für Bronchialtumore stellt die
folgende Tabelle dar:
Tx | Keine
Beurteilung des Primärtumors
möglich
oder bei malignen Zellen im Sputum ist der Tumor, weder bronchoskopisch,
noch röntgenologisch
sichtbar |
T0 | Kein
Hinweis auf Primärtumor |
Tis | Carcinoma
in situ |
T1 | Tumor
3 cm oder weniger in größter Ausdehnung,
umgeben von Lungengewebe oder viszeraler Pleura, kein bronchoskopischer
Nachweis einer Infiltration proximal eines Lappenbronchus (Hauptbronchus
frei). |
T2 | Tumor
jeder Größe mit einem
der folgenden Kennzeichen hinsichtlich Größe
und Ausdehnung:
• Tumor in
größter Ausdehnung
mehr als 3 cm
• Tumor
mit Befall des Hauptbronchus bis zu 2 cm distal der Carina
• Tumor infiltriert
die viszerale Pleura
• Tumor
verursacht assoziierte Atelektase oder obstruktive Entzündung
bis
zum Hilus, aber nicht der ganzen Lunge |
T3 | Tumor
jeder Größe mit direkter
Infiltration einer der folgenden Strukturen:
• Thoraxwand
(einschließlich
Tumoren des Sulcus superior)
• Zwerchfell
• mediastinale
Pleura
• parietales
Perikard ohne das Herz zu infiltrieren
oder Tumor im Hauptbronchus
weniger als 2 cm distal
der Carina ohne Befall
der Carina
selbst
oder Tumor mit Atelektase oder obstruktiver Entzündung der
ganzen Lunge |
T4 | Tumor
jeder Größe mit Infiltration
einer der folgenden Strukturen:
• Mediastinum
• Herz
• Große Gefäße
• Trachea/Carina
• Ösophagus
• Wirbelkörper
oder
Tumor mit malignem Pleuraerguss oder Satellitenmetastase im vom
Primärtumor
befallenen Lungenlappen |
Nx | Regionäre Lymphknoten
können
nicht beurteilt werden |
N0 | Keine
regionären
Lymphknotenmetastasen vorhanden |
N1 | Metastasen
in ipsilateralen peribronchialen Lymphknoten und/oder in ipsilateralen
Hiluslymphknoten (einschließlich
einer direkten Ausbreitung des Primärtumors) |
N2 | Metastasen
in ipsilateralen mediastinalen und/oder subcarinalen
Lymphknoten |
N3 | Metastasen
in kontralateralen mediastinalen, kontralateralen Hilus-, ipsi-
oder
kontralateralen Skalenus- oder supraklavikulären Lymphknoten |
Mx | Das
Vorliegen von Fernmetastasen kann nicht beurteilt werden |
M0 | Keine
Fernmetastasen vorhanden |
M1 | Fernmetastasen
vorhanden |
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Es
lässt sich
also zusammenfassend feststellen, dass unterschiedliche Klassifizierungsstandards existieren
und Klassifizierungen zeitaufwendig und verhältnismäßig ungenau, weil sie rein
abhängig
vom klassifizierenden Personal und seinem Erfahrungshintergrund,
erstellt werden.
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Analoges
gilt erst recht für
die Klassifizierung andersartiger Gewebemerkmale wie beispielsweise
von Entzündungsherden
oder von Objekten wie Organsteinen, die derzeit, wenn überhaupt,
noch nach sehr unterschiedlichen Regeln klassifiziert werden.
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Diese
Problematik wird dann potenziert, wenn Entwicklungsdaten zur Entwicklung
von Objekt- bzw. Gewebemerkmalsgruppen generiert werden sollen:
Zur Einschätzung
einer solchen Entwicklung ist es nämlich notwendig, den Status
dieser Objekt- bzw.
Gewebemerkmalsgruppen in bestimmten Zeitabständen zu ermitteln und dann
mit einem Vor-Status zu vergleichen. Auf diese Weise kann erkannt
werden, ob sich beispielsweise ein Krankheitsbefall verschlimmert
oder verbessert hat. Gerade hierfür ist eine zuverlässige Datenbasis der
zu vergleichenden Stati unerlässlich.
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Der
Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Klassifizierungsverfahren
bereitzustellen, mit Hilfe dessen eine Klassifizierung einfacher
bzw. effektiver bzw. kostengünsti ger
und/oder genauer erhältlich
ist. Des Weiteren ist es Aufgabe der Erfindung, eine hierfür geeignete
Klassifizierungseinheit zur Verfügung
zu stellen sowie ein verbessertes Verfahren zur Ermittlung von Entwicklungsdaten.
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Diese
Aufgabe wird erfindungsgemäß durch
ein Klassifizierungsverfahren gemäß Anspruch 1, ein Verfahren
gemäß Anspruch
11 und eine Klassifizierungseinheit gemäß Anspruch 13 gelöst.
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Demgemäß besteht
ein Klassifizierungsverfahren für
Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen innerhalb eines organischen
Körpers
aus mindestens folgenden Schritten:
- – Bereitstellen
einer Klassifikationsdatenbank, in der Klassen mit gemäß einer
Klassifikationsregel zugeordneten Referenz-Kenndaten und Referenz-Gewebebereich-Angaben
hinterlegt sind,
- – Erfassung
von Bilddaten des Körpers,
- – Identifizierung
mindestens eines Objekts und/oder Gewebemerkmals innerhalb der Bilddaten,
- – Identifizierung
mindestens eines Gewebebereichs, innerhalb dessen sich mindestens
ein solches Objekt und/oder Gewebemerkmal befindet,
- – Sammlung
von Kenndaten der Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen,
- – Abgleich
der Kenndaten der Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen in
Kombination mit Angaben zu mindestens einem Gewebebereich, innerhalb
dessen sich mindestens eines der Objekte und/oder Gewebemerkmale
befindet, mit den Referenz-Kenndaten
und Referenz-Gewebebereich-Angaben aus der Klassifikations-Datenbank
und Herausfiltern der Klasse mit der höchstmöglichen Übereinstimmung zwischen den
Kenndaten und den Referenz-Kenndaten und zwischen den Angaben zu
dem Gewebebereich und den Referenz-Gewebebereich-Angaben.
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Die
Erfindung bedient sich also einer Klassifikations-Datenbank und
kombiniert diese mit aus den Bilddaten des Körpers gewonnenen Informationen.
Diese Bilddaten können
im Rahmen der Erfindung sowohl aus radiologischen Untersuchungen
als auch aus optischen Untersuchungsmethoden, beispielweise Auflicht-Mikroskop-Aufnahmen,
stammen. Sie können
gegebenenfalls auch aus verschiedenen Untersuchungsdaten kombiniert
sein. Innerhalb der Bilddaten erfolgt eine Identifizierung, beispielsweise
eine automatisierte Detektion von Objekten bzw. Gewebemerkmalen,
wie z. B. Tumoren. Derart identifizierte Objekte werden in der Folge
einem Gewebebereich zugeordnet, und es werden Kenndaten der Objekt-
bzw. Gewebemerkmalsgruppen gesammelt. Diese Kenndaten werden bevorzugt
automatisch mit Referenz-Kenndaten bzw. Referenz-Gewebebereich-Angaben
aus der Klassifikationsdatenbank abgeglichen. Aus diesem Abgleich
wird automatisch die Klasse abgeleitet, die die höchstmögliche Übereinstimmung
zwischen den aus den Bilddaten generierten Informationen und den
korrespondierenden Informationen aus der Klassifikationsdatenbank
aufweist.
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Als
Objekte werden im Rahmen der Erfindung Fremdkörper, wie Organsteine, Kalkablagerungen
und andere, nicht dem typischen Organinhalt zuzuordnende und von
diesem separierbare Körper
definiert. Hingegen werden unter Gewebemerkmalen in erster Linie
Läsionen
verstanden, also beispielsweise Entzündungen, Zysten, Tumore oder
Verwachsungen. Allgemein handelt es sich bei Gewebemerkmalen um
fest in ein Gewebe eingebettete Strukturen, die aus totem oder lebendigem
Gewebe der jeweiligen Umgebung gebildet sind.
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Als
Objektgruppen bzw. Gewebemerkmalsgruppen wird eine Anzahl von Objekten
bzw. Gewebemerkmalen definiert, die sich innerhalb eines Aufnahmebereichs
befinden, also beispielsweise innerhalb des Bereichs, der durch
die Bilddaten erfasst ist oder innerhalb eines Teilbereichs hiervon.
Dabei bezieht sich typischerweise eine Objektgruppe bzw. eine Gewebegruppe
immer nur auf die Anzahl von Objekten, die einer bestimmten Kategorie
zuzuordnen ist, d. h. artgleicher oder artverwandter Objekte bzw.
Gewebemerkmale. Als artverwandte Objekte bzw. Gewebemerkmale seien
im Rahmen der Erfindung all diejenigen Objekte bzw. Gewebemerkmale
definiert, die unter einem medizinischen Oberbegriff zusammenfassbar
sind. Dies bedeutet bei spielsweise, dass hierunter prinzipiell jede
Art von Organsteinen, ob Gallen- Nieren, oder Gallengangsteine, subsummierbar
sind oder in einem anderen Anwendungsbereich jede Art von Tumoren.
Selbstverständlich kann
diese Definition von ”artverwandt” im Rahmen
des erfindungsgemäßen Verfahrens
auch verfeinert sein, etwa durch eine Konzentration auf Steine mit
einer besonderen Zusammensetzung oder Tumore mit einer bestimmten
Konsistenz, etwa maligne Tumore. Dies wird im Rahmen der Erfindung
als Artgleichheit verstanden.
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Die
Anzahl der Objekte bzw. Gewebemerkmale einer Gruppe kann auch genau
eins sein. Ist von einer Gruppe von Objekten die Rede, so wird hierunter
nicht die zuvor ermittelte Anzahl der Objekte verstanden, sondern
die jeweils bei einer Bildgebung detektierbare Gesamtheit von Objekten
bzw. Gewebemerkmalen: Im Verlauf der Zeit kann sich ihre Anzahl
innerhalb einer solchen Gruppe verändern.
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Mit
dem erfindungsgemäßen Verfahren
ist es nun also möglich,
automatisch exakter und effektiver als bisher eine Klassifizierung
durchzuführen.
Insbesondere wird hier durch die Klassifikationsdatenbank auf einen
reproduzierbaren Klassifizierungsstandard zurückgegriffen, so dass die Klassifizierung
auch von Dritten unter Zuhilfenahme derselben Klassifizierung sofort
nachvollzogen und verstanden werden kann.
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Eine
erfindungsgemäße Klassifizierungseinheit
für innerhalb
eines organischen Körpers
befindliche Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen weist mindestens
folgende Komponenten auf:
- – eine Eingangsschnittstelle
für Bilddaten,
- – eine
Eingangsschnittstelle für
Referenz-Kenndaten und Referenz-Gewebebereich-Angaben sowie Klasseninformationen
aus einer Klassifikationsdatenbank,
- – eine
Objekt-Identifizierungseinheit zur Identifizierung von Objekten
und/oder Gewebemerkmalen innerhalb der Bilddaten,
- – eine
Gewebebereichs-Identifizierungseinheit zur Identifizierung von Gewebebereichen,
innerhalb derer sich solche Objekte und/oder Gewebemerkmale befinden,
- – eine
Kenndaten-Sammlungseinheit zur Sammlung von Kenndaten der Objektgruppen
und/oder Gewebemerkmalsgruppen,
- – eine
Zuordnungseinheit zum Abgleich der Kenndaten in Kombination mit
Angaben zu Gewebebereichen mit Referenz-Kenndaten und Referenz-Gewebebereich-Angaben
aus der Klassifikations-Datenbank
und zum Herausfiltern der Klasse mit der höchstmöglichen Übereinstimmung zwischen den
Kenndaten und den Referenz-Kenndaten und zwischen den Angaben zu
dem Gewebebereich und den Referenz-Gewebebereich-Angaben, und
- – eine
Ausgangsschnittstelle zur Weiterleitung von Daten zur durch die
Zuordnungseinheit herausgefilterten Klasse.
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Die
Schnittstellen müssen
nicht zwangsläufig
als Hardwarekomponenten ausgebildet sein, sondern können auch
als Softwaremodule realisiert sein, beispielsweise, wenn die Bilddaten
ganz oder teilweise von einer bereits auf dem gleichen Gerät realisierten
anderen Komponente, wie zum Beispiel einer Bildrekonstruktionsvorrichtung
für ein
Tomographiesystem oder dergleichen, übernommen werden können oder
an eine andere Komponente nur softwaremäßig übergeben werden müssen. Ebenso
können
die Schnittstellen auch aus Hardware- und Softwarekomponenten bestehen,
wie zum Beispiel eine Standard-Hardwareschnittstelle, die durch
Software für
den konkreten Einsatzzweck speziell konfiguriert wird. Außerdem können beide
Schnittstellen auch in einer gemeinsamen Schnittstelle, beispielsweise
einer Input/Output-Schnittstelle, zusammengefasst sein. Insbesondere
kann die Eingangsschnittstelle, über
die Daten aus der Klassifikationsdatenbank bezogen werden, beispielsweise
auch ein Internet-Interface sein, über das weltweit Klassifikations-Datenbanken konsultiert
werden können.
Auch einzelne der genannten Funktionseinheiten können in funktional übergeordneten
Einheiten zusammengefasst oder als Teile von Funktionseinheiten
ausgebildet sein.
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Insgesamt
können
ein Großteil
der Komponenten zur Realisierung der Klassifizierungseinheit in
der erfindungsgemäßen Weise,
insbesondere die Objekt-Identifizierungseinheit, die Gewebebereichs-Identifizierungseinheit,
die Kenndaten-Sammlungseinheit und die Zuordnungseinheit, ganz oder
teilweise in Form von Softwaremodulen auf einem Prozessor realisiert
werden.
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Die
Erfindung betrifft daher auch ein Computerprogrammprodukt, das direkt
in einen Prozessor eines programmierbaren Bildbearbeitungssystems
ladbar ist, mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte eines erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahrens
und/oder eines erfindungsgemäßen Verfahrens
zur Ermittlung von Entwicklungsdaten (wie unten ausgeführt) auszuführen, wenn
das Programmprodukt auf dem Bildbearbeitungssystem ausgeführt wird.
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Bei
einem erfindungsgemäßen automatischen
Verfahren zur Ermittlung von Entwicklungsdaten zu Objektgruppen
und/oder Gewebemerkmalsgruppen werden zeitversetzt generierte Klassifizierungen
derselben Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen verglichen,
wobei mindestens eine der Klassifizierungen, bevorzugt eine zuletzt
generierte Klassifizierung, mit einem erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahren durchgeführt wird.
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Eine
besondere Wirkung entfaltet das erfindungsgemäße Klassifizierungsverfahren
im zeitversetzten Vergleich von Klassifizierungen. Seine hohe Genauigkeit
und schnelle Durchführbarkeit
garantieren, dass eine verlässliche
Vergleichsbasis vorliegt, die zum Vergleich mit anderen Klassifizierungsergebnissen
optimal verwendet werden kann. Im Ergebnis eines entsprechenden
Verfahrens zur Ermittlung von Entwicklungsdaten liegen Entwicklungsdaten
zu Objekt- bzw. Gewebemerkmalsgruppen vor, die den Entwicklungsverlauf
dieser Gruppen repräsentieren.
Es kann auf Basis dieser Entwicklungsdaten festgestellt werden,
ob sich ein Befall eines Körpers
mit bestimmten malignen Objekten bzw. Gewebemerkmalen fortgesetzt
oder reduziert hat. Beispielsweise kann durch vorzugsweise automatischen
Abgleich von Klassifikationen eines Galle festgestellt werden, ob
Gallensteine mitsamt ihren Ablegern in Gallengang und Leber größer und
zahlreicher wurden bzw. sich in andere verlagert haben oder ob im
Gegenteil eine Reduzierung bzw. Verkleinerung der Gallensteine feststellbar
ist.
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Weitere
besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung
ergeben sich auch aus den abhängigen
Ansprüchen
sowie der nachfolgenden Beschreibung. Dabei kann die Klassifizierungseinheit
auch entsprechend den abhängigen
Ansprüchen
zum analogen Klassifizierungsverfahren weitergebildet sein und umgekehrt.
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Gemäß einer
besonders bevorzugten Anwendung erfolgt mit Hilfe des erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahrens
eine Klassifizierung von Tumoren. Im Rahmen dessen ist es besonders
vorteilhaft, eine wie oben beschriebene TNM-Klassifizierung für Tumore
zu verwenden. Tumore sind derzeit das Hauptuntersuchungsfeld, in
dem eine Klassifizierung Anwendung findet. Mit einer TNM-Klassifikationsregel
liegt hierfür
eine relativ standardisierte bzw. standardisierbare Klassifikationsregel
vor, die als valide Basis dienen kann für einen Abgleich mit Informationen,
die aus den Bilddaten abgeleitet werden können.
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Besonders
bevorzugt werden Körperorgane
als Betrachtungseinheiten für
Gewebebereiche verwendet. Im Rahmen dessen hat es sich als besonders
vorteilhaft erwiesen, wenn ein Körperorgan,
in dem sich ein Objekt und/oder Gewebemerkmal befindet, als ein
Ausgangs-Klassifizierungsbereich festgelegt wird. Dies bedeutet,
dass erstens die Unterteilung der einzelnen Gewebebereiche eine
Unterteilung nach Körperorganen ist.
Zweitens wird ein Bereich als übergeordnete
Zuordnungseinheit für
die Objektgruppe bzw. die Gewebemerkmalsgruppe verwendet und bestimmt
dabei wesentlich die Klassifikation: Es handelt sich also bei einem bestimmten
Körperorgan,
in dem sich mindestens ein Objekt und/oder Gewebemerkmal befindet,
um das Ziel- bzw. Untersuchungsorgan. Beispielsweise möchte man üblicherweise,
ausgehend von einem bestimmten Organ, eine Klassifikation nach der
TNM-Klassifikationsregel durchführen.
Dies kann etwa die Lunge sein, in deren Bereich ein Tumorbefall
gesucht wird, wobei sich diese Suche auf dieses Organ und üblicherweise
auf sein Wirkungsumfeld bezieht. So können im Rahmen der Suche auch
in den Versorgungsorganen der Lunge, wie z. B. den Blutgefäßen, Tumorbefälle festgestellt
werden; diese werden jedoch aufgrund des Fokus auf die Lunge als
Metastasen eines zu untersuchenden Lungentumors verstanden. Die
Lunge ist in diesem Beispiel also der Ausgangs-Klassifizierungsbereich.
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Bei
der Definition eines Körperorgans
als Ausgangs-Klassifizierungsbereich wird vorzugsweise dasjenige
Körperorgan
als Ausgangs-Klassifizierungsbereich definiert, in dem eine größte Anzahl
an artgleichen oder artverwandten Objekten und/oder Gewebemerkmalen
feststellbar ist. Als Ausgangs-Klassifizierungsbereich wird bevorzugt
ein Funktionsorgan verwendet, d. h. ein solches Körperorgan,
das nicht als Versorgungsorgan fungiert: Ein solches Organ hat eine
eigenständige
Funktion, die nur von ihm vollständig
ausführbar
ist. Die Wahl des Körperorgans
als Ausgangsklassifizierungsbereich, in dem die größte Anzahl
artgleicher bzw. artverwandter Objekte bzw. Gewebemerkmale feststellbar
ist, setzt dasjenige Körperorgan
in den Fokus der Betrachtung, bei dem davon mit großer Wahrscheinlichkeit
davon auszugehen ist, dass von ihm die Ausbreitung der Objekte bzw.
Gewebemerkmale ursprünglich
ausging. Alternativ kann beispielsweise auch das Organ in den Bilddaten
als Ausgangs-Klassifizierungsbereich definiert werden, in dem volumen-
oder mengenmäßig die
meisten Objekte und/oder Gewebemerkmale detektierbar sind. Bei diesem
Organ kann man im Allgemeinen davon ausgehen kann, dass es den Entwicklungsherd
bildet, von dem aus Objekte bzw. Gewebemerkmale in andere Organe
gelangen bzw. abgestrahlt werden.
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Bevorzugt
werden weiterhin in einem Gewebe und/oder einem Versorgungsorgan,
das mit dem Ausgangs-Klassifizierungs bereich in direktem örtlichen
und/oder Funktionszusammenhang steht, zu einem im Ausgangs-Klassifizierungsbereich
identifizierten Objekt oder Gewebemerkmal artgleiche oder artverwandte Objekte
und/oder Gewebemerkmale gesucht. Es wird also zunächst ein
Objekt bzw. Gewebemerkmal in einem Ausgangs-Klassifizierungsbereich
festgestellt und identifiziert und dann in der Folge gezielt im
Parenchym des Ausgangs-Klassifizierungsbereichs und/oder im Bereich
der Versorgungsorgane nach artgleichen bzw. artverwandten ähnlichen
Objekten bzw. Gewebemerkmalen gesucht. Daraus ergibt sich unter
anderem der Vorteil, dass als Objekt- bzw. als Gewebemerkmalsgruppe
möglichst
alle artgleichen bzw. artverwandten Objekte bzw. Gewebemerkmale
zusammengefasst werden, die in einem direkten Zusammenhang zu den
Objekten bzw. Gewebemerkmalen in einem bestimmten betroffenen Organ
stehen.
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Bevorzugt
erfolgt die Identifizierung von Objekten und/oder Gewebemerkmalen
automatisch, wobei hierunter auch eine teilautomatische Identifizierung
subsumiert wird. Ist ein Objekt bzw. Gewebemerkmal einmal bestimmt,
so kann ein Erkennungsalgorithmus anhand der Erkennungsmerkmale
des Objekts bzw. Gewebemerkmals eine automatische Identifizierung
von artgleich oder artverwandten Objekten bzw. Gewebemerkmale in
den vorhandenen Bilddaten durchführen.
Dies erfolgt in der Regel genauer und schneller als beispielsweise
mit dem bloßen
menschlichen Auge.
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Grundsätzlich kann
jegliche Art von Kenndaten der Objektgruppen bzw. Gewebemerkmalsgruppen
zu einem Abgleich mit Klassifikationen in einer Klassifikations-Datenbank
verwendet werden. Besonders bevorzugt umfassen die Kenndaten der
Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen mindestens eine, bevorzugt
jedoch alle der folgenden Daten: - Größenangaben der Objekte und/oder
Gewebemerkmale, - Positionsangaben der Objekte und/oder Gewebemerkmale,
- Angaben zur Beschaffenheit der Objekte und/oder Gewebemerkmale
und - Mengenangabe artgleicher und/oder artverwandter Objekte.
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Zusätzlich und/oder
alternativ werden Daten bzw. Parameterwerte als Kenndaten generiert
und im Abgleich verwendet, die sich darauf beziehen, ob sich Objekte
und/oder Gewebemerkmale über
Organgrenzen hinweg erstrecken.
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Die
Größe, die
Position, die Struktur und die Menge der Objekte bzw. Gewebemerkmale,
ebenso wie die Information, ob sich Objekte bzw. Gewebemerkmale über Organe
hinweg erstrecken, sind Bezugsdaten, wie sie heute bereits in der
Tumorklassifizierung verwendet werden. Aufgrund ihrer kann ein vergleichsweise genauer
Eindruck über
den Befall eines Körpers
erreicht werden.
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Im
erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahren
wird im Wesentlichen auf Bilddaten eins menschlichen bzw. tierischen
Körpers
rekurriert. Zusätzlich
können
jedoch weitere Daten, beispielsweise aus Biopsien, zur Gewinnung
der Kenndaten verwendet werden. Hierdurch kann das Gesamtbild eines
Befalls noch weiter verfeinert werden.
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Im
Rahmen eines erfindungsgemäßen Verfahrens
zur Ermittlung von Entwicklungsdaten ist es besonders vorteilhaft,
wenn zu den einzelnen Klassifizierungen zugeordnete Bilddaten aufeinander
registriert werden. Hierdurch ergibt sich eine Art kombiniertes
Koordinatensystem der zeitversetzt gewonnenen Bilddaten, aufgrund
dessen beispielsweise auch Wanderungen von Objekten bzw. Gewebemerkmalen
und Größenveränderungen
einzelner Objekte bzw. Gewebemerkmale darstellbar und erkennbar
werden.
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Besonders
bevorzugt werden alle Schritte des erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahrens
und des Verfahrens zur Ermittlung von Entwicklungsdaten – auch in
den Teilschritten der besonders bevorzugten Ausführungen und Weiterbildungen – vollautomatisch
durchgeführt.
Einzelne Schritte können
ggf. auch teilautomatisch, d. h. durch automatische Entgegennahme und
Weiterverarbeitung von Input-Informationen über entsprechende Eingangsschnittstellen
durchgeführt
werden. Hierdurch sind die Verfahren schnell, möglichst kostengünstig, effektiv
und vergleichsweise fehlerunanfällig.
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Die
Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren
anhand von Ausführungsbeispielen
noch einmal näher
erläutert.
Dabei sind in den verschiedenen Figuren gleiche Komponenten mit identischen
Bezugsziffern versehen. Es zeigen:
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1 eine
schematische Schnittdarstellung eines Körpers und einzelner seiner
Organe mit mehreren darin befindlichen Gewebemerkmalen,
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2 eine
schematische Blockdarstellung eines möglichen Ablaufs eines erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahrens,
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3 eine
schematische Blockdarstellung einer erfindungsgemäßen Klassifizierungseinheit
und
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4 eine
schematische Blockdarstellung eines möglichen Ablaufs eines erfindungsgemäßen Verfahrens
zur Ermittlung von Entwicklungsdaten.
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1 zeigt
schematisch einen menschlichen Körper 1 mit
zwei Funktionsorganen 3, 7 und einem Versorgungsorgan 9 – hier einer
Lymphbahn, das ein Funktionsorgan 3 versorgt. Weiterhin
ist das Parenchym 5 des ersten Funktionsorgans 3 strichliert
angedeutet. Im Körper 1 verteilt
sind mehrere Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h.
Bei näherer
Betrachtung der Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h ist
feststellbar, dass sich die meisten innerhalb der Funktionsorgane 3, 7 bzw.
des Versorgungsorgans 9 befinden. Nur ein Gewebemerkmal 11h befindet
sich komplett außerhalb
dieser Organe 3, 7, 9. Ein einzelnes Gewebemerkmal 11e befindet
sich im Funktionsorgan 7, während sich vier Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c und 11d innerhalb
des Funktionsorgan 3 befinden und zwei Gewebemerkmale 11f, 11g innerhalb
des Versorgungsorgans 9. Ein Gewebemerkmal 11a ist
im Randbereich des Versorgungsorgans 3 positioniert und
reicht in das Parenchym 5 des Funktionsorgans 3 hinein. Ähnlich reicht
auch ein Gewebemerkmal 11f über das Versorgungsorgans 9 hinaus.
In einer automatischen Klassifikation des hier dargestellten Krankheitsbefallbildes ist
es nun wichtig, die Positionsangaben, zusammen mit Größen- und
Mengenangaben der Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h zu
berücksichtigen
und mit einer Klassifikationsdatenbank abzugleichen.
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2 zeigt
ein schematisches Ablaufschema eines erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahrens
in Blockdarstellung. Bilddaten BD eines Körpers 1 werden hierbei
einer näheren
Analyse unterzogen: Mittels einer manuellen Detektion MD und einer
computerunterstützten
Detektion CAD werden die Bilddaten BD auf das Vorhandensein von
Objekten bzw. Gewebemerkmalen 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h untersucht
und ihre Position ermittelt. Aus der manuellen Detektion MD abgeleitete
Erkennungsdaten ID1 und aus der computergestützten Detektion
CAD abgeleitete Erkennungsdaten ID2 fließen in eine
manuellen und/oder automatischen Objekt- bzw. Gewebemerkmalssegmentierung
mit anschließender
Vermessung und Bestimmung OSVB der betreffenden Objekte bzw. Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h ein,
wo deren Größe und Art
ermittelt wird. Aus diesen drei Teilprozessen resultieren Kenndaten
KD1, KD2, KD3 die folgende Informationen zur Objektgruppe
beinhalten: Deren Anzahl, Positionen, Größe und Art. In einer manuellen und/oder
automatischen Gewebebereichssegmentierung und -bestimmung BSB wird
unter Zuhilfenahme der Erkennungsdaten ID1,
ID2 mindestens ein Gewebebereich, vorzugsweise
ein Organ, besonders bevorzugt ein Funktionsorgan 3, 7,
ermittelt und bestimmt, innerhalb dessen sich betreffende Objekte
bzw. Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h befinden
und eine Erstreckung über
die Grenzen dieses Gewebebereichs hinweg erfasst. Die so gewonnen
Angaben GA zum Gewebebereich fließen gemeinsam mit den Kenndaten
KD1, KD2, KD3 in einen Report R ein, der in der Folge
in einem Abgleich A mit Referenz-Kenndaten RKD und Referenz-Gewebebereich-Angaben RGA aus einer
Klassifikationsdatenbank KDB abgeglichen wird. Zusätzlich können Informationen
aus einem Vor-Report
VR in den Report R mit einfließen.
Der Report kann zugleich über
eine Ausgabeeinheit SC, beispielsweise einen Bildschirm, angezeigt
werden. Im Abgleich wird diejenige Klasse aus der Klassifikationsdatenbank
KDB ermittelt, die die höchstmögliche Übereinstimmung
zwischen den Kenndaten KD1, KD2,
KD3 und den Referenz-Kenndaten RKD und zwischen
den Angaben GA zu dem Gewebebereich 3, 7 und den
Referenz-Gewebebereich-Angaben RGA aufweist. Die dieser Klasse entsprechenden
aus der Klassifikationsdatenbank abrufbaren Klasseninformationen
KI – beispielsweise
der Name der Klasse, ggf. mit einer zusätzlichen Erläuterung
ihrer Bedeutung analog zur oben aufgeführten Tabelle – können ebenfalls über die
Ausgabeeinheit SC ausgegeben werden.
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In 3 ist
schematisch ein Beispiel einer erfindungsgemäßen Klassifizierungseinheit 13 dargestellt. Sie
umfasst eine Eingangsschnittstelle 15 für Bilddaten BD, eine Eingangsschnittstelle 22 für Daten
RKD, RGA, KI aus einer Klassifikationsdatenbank KDB und eine Ausgangsschnittstelle 27 zur
Weiterleitung von Klasseninformationen KI. Zwischen der Eingangsschnittstelle 15 für Bilddaten
BD und der Ausgangsschnittstelle 27 sind folgende Komponenten
angeordnet: Eine Objekt-Identifizierungseinheit 17, eine
Gewebebereichs-Identifizierungseinheit 19,
eine Kenndaten-Sammlungseinheit 21, und eine aus einer
Abgleicheinheit 23 und einer Filterungseinheit 25 bestehende
Zuordnungseinheit 26.
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Über die
Eingangsschnittstelle 15 gelangen Bilddaten BD in die Objekt-Identifizierungseinheit 17,
die hieraus Objekt- bzw.
Gewebemerkmalsinformationen OI zu Objekten bzw. Gewebemerkmalen 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h durch
Identifizierung der Objekte bzw. Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h ableitet.
Parallel gelangen die Bilddaten BD in die Gewebebereichs-Identifizierungseinheit 19, die
Gewebebereiche identifiziert, innerhalb derer sich die Objekte bzw.
Gewebemerkmale 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11f, 11g, 11h befinden
und daraus Gewebebereichs-Informationen GI ableitet.
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Aus
den Objekt- bzw. Gewebemerkmalsinformationen OI und den Gewebebereichs-Informationen
GI sammelt die Kenndaten-Sammlungseinheit 21 Kenndaten
KD und Angaben GA zum Gewebebereich der betreffenden Objektgruppen
bzw. Gewebemerkmalsgruppen, die in die Zuordnungseinheit 26 eingespeist
werden. Sie ist über
die Eingansschnittstelle 22 mit der Klassifikationsdatenbank
KDB verknüpft,
in der gemäß einer
Klassifikationsregel KR Klassen hinterlegt sind.
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In
der Abgleichseinheit 23 der Zuordnungseinheit 26 erfolgt
ein Abgleich der Kenndaten KD und der Angaben GA zum Gewebebereich
mit aus der Klassifikationsdatenbank KDB bezogenen Referenz-Kenndaten RKD
und Referenz-Gewebebereich-Angaben RGA. Danach filtert die Filterungseinheit 25 diejenige
Klasse aus der Klassifikationsdatenbank KDB heraus, die die höchstmögliche Übereinstimmung
zwischen den Kenndaten KD und den Referenz-Kenndaten RKD und zwischen
den Angaben GA zum Gewebebereich und den Referenz-Gewebebereich-Angaben
RGA aufweist. Die Klasseninformationen KI zu dieser ausgewählten Klasse
werden über
die Ausgangsschnittstelle 27 weitergeleitet.
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4 zeigt
schematisch den beispielhaften Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens
zur Ermittlung von Entwicklungsdaten. Eine erste Klassifizierung
K1 und eine zweite Klassifizierung K2 werden zeitversetzt für denselben Gewebebereich bzw.
für dieselben
Objektgruppen und/oder Gewebemerkmalsgruppen durchgeführt. Dabei
ist mindestens eine der beiden Klassifizierungen K1,
K2 bevorzugt die zuletzt generierte Klassifizierung
K2, besonders bevorzugt jedoch beide Klassifizierungen
K1, K2 mit einem
erfindungsgemäßen Klassifizierungsverfahren
durchgeführt
worden. In einem Vergleich V werden die beiden Klassifizierungen
K1, K2 miteinander
verglichen.
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Daraus
resultieren Entwicklungsdaten ED, mit Hilfe derer erkennbar ist,
wie sich die klassifizierten Objekt- bzw. Gewebemerkmalsgruppen
zwischen den Zeitpunkten der beiden Klassifizierungen K1 K2 entwickelt haben, also beispielsweise ob
sich die Objekte bzw. Gewebemerkmale vermehr oder vergrößert haben.
Jede erfindungsgemäß durchgeführte Klassifizierung
bietet für
das Verfahren zur Ermittlung von Entwicklungsdaten, insbesondere
den Vergleich V, eine besonders gute Datenbasis, sodass zu erwarten
ist, dass bei einem reinen Vergleich von erfindungsgemäß durchgeführten Klassifizierungen
die bestmöglichen
Datengenauigkeit der Entwicklungsdaten ED erzielt werden kann.
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Es
wird abschließend
noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei dem vorhergehend
detailliert beschriebenen Verfahren sowie bei der dargestellten
Vorrichtung lediglich um Ausführungsbeispiele
handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert
werden können,
ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. Weiterhin schließt die Verwendung
der unbestimmten Artikel „ein” bzw. „eine” nicht
aus, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein
können.