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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen von zumindest zwei Abwandlungen eines 3-D-Bilddatensatzes, und zwar insbesondere eines solchen, der ein sich periodisch bewegendes Bildobjekt abbildet, z. B. eine Gefäßstruktur eines menschlichen oder tierischen Körpers (Patienten).
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Die Abwandlungen sind insbesondere durch Nachbearbeitung des dreidimensionalen Bilddatensatzes erhältlich.
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Die
DE 10 2006 045 423 A1 beschreibt ein Verfahren zur Nachbearbeitung eines dreidimensionalen Bilddatensatzes einer Gefäßstruktur. Es wird zumindest ein 2-D-Bilddatensatz zu demselben Bildobjekt bereitgestellt, insbesondere in Form einer 2-D-DSA (digitalen Subtraktionsangiographie). Eine digitale Subtraktionsangiographie ist ein 2-D-Bilddatensatz, der dadurch erhältlich ist, dass ein Körper mit einer Gefäßstruktur einmal abgebildet wird, wenn Kontrastmittel in die Gefäßstruktur eingebracht ist, und einmal, wenn dies nicht der Fall ist. Die beiden so erhaltenen 2-D-Bilder werden voneinander bildpunktweise subtrahiert, d. h. der jeweils einem Bildpunkt zugeordnete Grauwert des einen 2-D-Bilddatensatzes wird von dem entsprechenden Grauwert des anderen Bilddatensatzes zu demselben Bildpunkt abgezogen.
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Herzstück des Verfahrens aus der
DE 10 2006 045 423 A1 ist es, dass zu dem 3-D-Bilddatensatz eine Segmentierung definiert wird. Ein Segmentieren beinhaltet, dass Grauwerten aus bestimmten Intervallen ein neuer Datenwert zugeordnet wird, der für unterschiedliche Intervalle verschieden ist. Durch die geeignete Wahl der Intervalle lassen sich somit unterschiedliche Arten von abgebildeten Strukturen voneinander unterscheiden. Beispielsweise soll die Gefäßwand beim Segmentieren eines 3-D-Bilddatensatzes, der eine Gefäßstruktur abbildet, gegenüber der Umgebung hervorgehoben sein. Das Segmentieren erfolgt typischerweise unter Verwendung von bestimmten Grenzwerten. Die
DE 10 2006 045 423 A1 beschreibt auch, dass ein solches Segmentieren lokal erfolgen kann, d. h. zu unseren unterschiedlichen Volumenelementen unterschiedlich.
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Eine wichtige Erkenntnis der in der
DE 10 2006 045 423 A1 beschriebenen Erfindung beinhaltet, dass bestimmte Strukturen in einem 2-D-Bilddatensatz besser zur Geltung kommen als in einem 3-D-Bilddatensatz, der aus einer Mehrzahl von 2-D-Bilddatensätzen berechnet ist, sodass sich hierbei Mittelungseffekte ergeben. Man nutzt nun einen 2-D-DSA-Bilddatensatz dazu, die Segmentierung des 3-D-Bilddatensatzes zu optimieren: Es wird insbesondere eine 2-D-Vorwärtsprojektion aus dem 3-D-Bilddatensatz berechnet. Ein 2-D-Bilddatensatz kann als Projektion verstanden werden, die durch von einer punktförmigen Röntgenquelle ausgehende Strahlen definiert ist, wie sie durch das Bildobjekt auf einem Röntgen-Flachdetektor auftreffen. Jede Projektion ist durch eine Stellung von Röntgenstrahlungsquelle und Röntgenstrahlungsdetektor definiert. Vorliegend wird die 2-D-Vorwärtsprojektion passend zu der entsprechenden Stellung von Röntgenstrahlungsquelle und Röntgenstrahlungsdetektor berechnet, wie sie bei der Aufnahme des 2-D-Bilddatensatzes (der 2-D-DSA) vorlag. Auf diese Weise lässt sich die 2-D-Vorwärtsprojektion mit dem 2-D-Bilddatensatz vergleichen. Aufgrund des Vergleichs erfolgt dann eine Veränderung des Segmentierungsparameters.
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In der
DE 10 2011 005 634.3-35 , die nach dem Anmeldetag der vorliegenden Anmeldung veröffentlicht worden ist, ist eine Verfeinerung dieses Verfahrens beschrieben: Es wird zunächst eine Vorparametrierung zum 3-D-Bilddatensatz festgelegt, die durch eine Mehrzahl von lokal anpassbaren Parametern beschrieben wird. Die Schritte des Berechnens der 2-D-Vorwärtsprojektion und des Vergleichens werden dann eine Mehrzahl von Malen durchgeführt, wobei bei jedem Mal unter Berücksichtigung eines Kriteriums hinsichtlich eines Maßes für eine sich durch die Vergleiche ergebende Güte eine Anpassung im Wert zumindest eines der lokal anpassbaren Parameter erfolgt.
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Mit anderen Worten wird ein Gütemaß anhand der Mehrzahl von (Segmentierungs-)Parametern definiert, und ein sich darauf beziehendes Kriterium wird eingesetzt, um die jeweilige Nachbearbeitung (Abwandlung des 3-D-Bilddatensatzes) zu bestimmen.
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Beispielsweise kann folgendes Gütemaß berechnet werden:
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Hierbei gilt, dass p(i, u) die i-te Projektion an der Stelle U im Bild ist, wobei u durch Bildkoordinaten u, v angebbar ist. r(i, u, s) gibt die parametrisch beschriebene Gefäßsegmentierung mit Parametervektor s wieder, also ebenfalls für die i-te Projektion an der Stelle u eine Größe, die von einem Parametervektor s abhängig ist.
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Der Parametervektor s kann beispielsweise wie folgt aussehen: Ein Vorsegmentieren beinhaltet, dass eine Hough-Transformation durchgeführt wird, die in den unteren Schichten des 3-D-Bilddatensatzes das Gefäß detektiert. Somit wird die Wurzel des Gefäßbaums erkannt und als Startpunkt zu einer sogenannten Centerline-Erstellung verwendet. Die Centerline ist eine Kurve, die den jeweiligen Querschnittsmittelpunkt des Gefäßes durchläuft, wie es von dem Algorithmus erkannt wird. Die Centerline lässt sich mittels bekannter Algorithmen wie z. B. dem Algorithmus des kürzesten Pfades oder durch die sog. Skeletonisierung berechnen. Durch eine vorgeschaltete Schwellwertsegmentierung wird der Datensatz erodiert, um Artefakte, Rauschen und kleine Gefäße zu eliminieren. Nun werden entlang der gewonnenen Centerline Ellipsoide platziert, die die zu segmentierenden Gefäße abbildet. Jedes Ellipsoid ist durch neun Parameter beschreibbar, nämlich die Koordinate des Ortsmittelpunkts zwischen den beiden Brennpunkten (drei Translationskoordinaten), durch ihre Ausrichtung (drei Rotationsparameter) und ihre Größe in drei Dimensionen (drei Skalierungsparameter).
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Werden bei dieser Segmentierung etwa zweihundert Ellipsoide verwendet, umfasst der oben genannte Parametervektor s bei neun Parametern pro Ellipsoid insgesamt 1800 Parameter.
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Mit verschiedenen Lösungsverfahren wie z. B. Gradientenabstieg, Newton-Verfahren, Powell-Verfahren, „Simulated Annealing“-Verfahren etc. kann dann festgelegt werden, wie der Parametervektor s angepasst wird. Eine Anpassung erfolgt iterativ, bis schließlich ein bestimmtes Kriterium bezüglich des oben definierten Gütemaßes erfüllt ist, beispielsweise kann die Zielfunktion gemäß der obigen Formel als optimal gelten, wenn ein Schwellwert unterschritten ist, der nahe bei Null liegt (oder wenn die Funktion exakt gleich Null ist).
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Bei einem sich periodisch bewegenden Bildobjekt wie etwa einer Gefäßstruktur, die sich periodisch mit dem Herzschlag, gegebenenfalls zusätzlich periodisch mit der Atmungsfrequenz, bewegt, kommt es jedoch naturgemäß bei Aufnahme einer Abfolge von 2-D-Bilddatensätzen, aus denen der 3-D-Bilddatensatz gewonnen wird, zu einer Verschmierung im 3-D-Bilddatensatz.
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Es ist bekannt, bei Aufnahme eines 2-D-Bilddatensatzes eine Information zur Phase in der Periode der Bewegung des jeweiligen Bildobjekts zu gewinnen und Bilddatensätze sodann zu ordnen. Man nutzt diese Information zum Beispiel, um die Effekte der Bewegung herauszurechnen und einen für eine bestimmte Phase in der Periode der Bewegung des Zielobjekts gültigen Bilddatensatz aus allen 2-D-Bilddatensätzen zu berechnen.
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Es wäre wünschenswert, könnte bei dem vorliegend beabsichtigten Segmentieren (allgemeiner: Abwandeln eines 3-D-Bilddatensatzes) aufbauend auf dem Verfahren zumindest aus der
DE 10 2006 045 423 A1 zumindest ein besseres Ergebnis gewonnen werden.
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen gemäß Patentanspruch 1 gelöst.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Bereitstellen von zumindest zwei Abwandlungen eines 3-D-Bilddatensatzes zu einem sich periodisch bewegenden Bildobjekt, insbesondere zu einer Gefäßstruktur eines Patienten, werden zumindest zwei zum 3-D-Bilddatensatz registrierte 2-D-Bilddatensätze zu demselben Bildobjekt verwendet. Den zumindest zwei 2-D-Bilddatensätzen wird je ein Phasenintervall in der Periode der Bewegung des Bildobjekts zugeordnet. Zu jedem 2-D-Bilddatensatz wird eine 2-D-Vorwärtsprojektion aus dem 3-D-Bilddatensatz berechnet, und diese wird mit dem 2-D-Bilddatensatz verglichen. Aufgrund der Ergebnisse des Vergleichs mit 2-D-Bilddatensätzen, denen dasselbe Phasenintervall zugeordnet ist, wird jeweils eine (gesonderte) Abwandlung des 3-D-Bilddatensatzes bestimmt.
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Die Erfindung führt das Konzept ein, unterschiedliche Abwandlungen für unterschiedliche Phasenintervalle zu berechnen. Auf den Spezialfall des Segmentierens bezogen, bedeutet dies, dass die für das Segmentieren vorgesehenen Parameter für das eine Phasenintervall auf eine bestimmte Weise abgewandelt werden und für das andere Phasenintervall auf eine andere als die bestimmte Weise abgewandelt werden.
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Nicht notwendigerweise muss der 3-D-Bilddatensatz, wie bereits aus dem Stand der Technik bekannt, so gebildet sein, dass der Effekt der Bewegung des Bildobjekts herausgerechnet ist. Vielmehr ist es Erkenntnis des Erfinders der vorliegend beanspruchten Idee, dass ausgehend von einem irgendwie berechneten Bilddatensatz jeweils später eine Abwandlung unter Verwendung des Verfahrens aus der
DE 10 2006 045 423 A1 berechnet werden kann. Das Segmentieren ermöglicht im Beispielsfall die Hervorhebung bestimmter Strukturen abhängig vom Phasenintervall, aber auf Grundlage eines und desselben 3-D-Bilddatensatzes. Es ist lediglich notwendig, zu jedem Phasenintervall, für das man eine Abwandlung wünscht, zumindest einen 2-D-Bilddatensatz bereitzustellen, gegebenenfalls sogar mehrere 2-D-Bilddatensätze, und jeweils eine 2-D-Vorwärtsprojektion zu berechnen und jeweils den Vergleich zu führen.
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Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung sind auch hier, wie bereits aus der
DE 10 2006 045 423 A1 bekannt, die 2-D-Bilddatensätze mithilfe einer Röntgenbildaufnahmevorrichtung gewonnen, insbesondere als Ergebnis einer digitalen Subtraktionsangiographie. Ferner ist bevorzugt der 3-D-Bilddatensatz aus genau diesen 2-D-Bilddatensätzen berechnet, d. h. es muss kein gesonderter 2-D-Bilddatensatz gewonnen werden, sondern die ohnehin vorhandenen 2-D-Bilddatensätze werden verwendet.
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Das Abwandeln umfasst bevorzugt, wie bereits ausgeführt, dass zumindest ein für ein Segmentieren festgelegter Parameter angepasst wird. Auch hier ist die bevorzugte Variante, dass der zumindest eine Parameter eine Mehrzahl von lokal anpassbaren Parametern umfasst. In diesem Falle ist die Variabilität bei der Festlegung der Parameter größer, sodass die einzelnen Abwandlungen des 3-D-Bilddatensatzes besser zu dem tatsächlichen Bildobjekt bezüglich den einzelnen Phasenintervallen passen können.
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Bevorzugt werden auch hier durch die Parameter Bildstrukturen Ellipsoidformen zugeordnet. Jeder Ellipsoidform sind drei Parameter für die Translation, die Rotation und für die Skalierung in je einer Richtung zugeordnet.
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In Anknüpfung an die
DE 10 2011 005 634.3-35 wird die dort beschriebene Idee bevorzugt verwendet, dass anhand der Mehrzahl von Parametern ein Gütemaß definiert wird und sich darauf beziehendes Kriterium eingesetzt wird, um die jeweilige Abwandlung bestimmen. Die Verwendung dieses Gütemaßes ermöglicht es auf besonders effiziente Weise besonders gut passende Abwandlungen eines 3-D-Bilddatensatzes zu erhalten.
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Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird zu zumindest einem Phasenintervall eine Mehrzahl von 2-D-Bilddatensätzen verwendet. Um die Abwandlung zu bestimmen, wird bevorzugt schrittweise vorgegangen und in jedem Schritt nur ein Bilddatensatz und eine zugehörige Projektion verwendet. Im Falle des Rückbezugs auf das Festlegen von bestimmten Parametern bedeutet dies, dass die Parameter zunächst anhand eines ersten 2-D-Bilddatensatzes verändert werden, dann anhand eines zweiten 2-D-Bilddatensatzes, dann eventuell anhand eines dritten 2-D-Bilddatensatzes etc., bis alle 2-D-Bilddatensätze zu dem Phasenintervall durchlaufen wurden. Gegebenenfalls kann eine Iteration erfolgen, d. h. dann nochmals eine Anpassung anhand des ersten 2-D-Bilddatensatzes erfolgen. Die Iteration kann z. B. dadurch zur Konvergenz geführt werden, dass das Gütemaß verwendet wird, das nach und nach verbessert wird, d. h. sich gemäß dem Kriterium einem bestimmten Wert nähert. Gegebenenfalls kann bei den Iterationen auch jeweils ein nach und nach kleineres Gewicht für eine Vornahme einer Anpassung verwendet werden, sodass für eine Konvergenz gesorgt ist.
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Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird (auch) der 2-D-Bilddatensatz vor dem Vergleichen einer Vorbearbeitung, insbesondere Segmentierung, unterzogen. Wird bereits der 3-D-Bilddatensatz vorbearbeitet, insbesondere ebenfalls segmentiert, so lassen sich die Vorwärtsprojektion und der 2-D-Bilddatensatz besonders gut miteinander vergleichen.
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Die bereitgestellten zumindest zwei Abwandlungen eines 3-D-Bilddatensatzes werden in vorteilhafter Weise zur besonders guten Erfassung durch einen Benutzer nacheinander (oder gegebenenfalls auch nebeneinander) für unterschiedliche Phasenintervalle unter Berücksichtigung der Phasenintervallreihenfolge verwendet, um Einzeldarstellungen bereitzustellen. Eine Gesamtdarstellung umfasst somit eine Folge von Einzeldarstellungen, die eine Art Film abgeben (oder bei Nebeneinander-Darstellung einen Filmstreifen). Ein behandelnder Arzt kann dann dem Bildobjekt, zum Beispiel eben einer Gefäßstruktur, beim Pulsieren gewissermaßen zusehen. (Der Film wird im Zweifel immer wieder erneut wiederholt.)
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Nachfolgend wird eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung unter Bezug auf die Zeichnung näher beschrieben, in der
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1 ein Flussschaubild zur Erläuterung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist.
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Das Verfahren beginnt damit, dass eine Mehrzahl von digitalen Subtraktionsangiographien (durch Durchlaufen von Bildaufnahmeschritten durch ein Gerät) gewonnen wird:
Dies sind 2-D-Bilddatensätze, die jeweils durch Subtraktion zweier 2-D-Bilddatensätze entstehen, wobei bei einem der Bilddatensätze in das Bildobjekt ein Kontrastmittel eingebracht ist, und bei dem anderen bei ansonsten gleichen Bedingungen nicht (oder in geringerer Menge). Das Verfahren eignet sich besonders zur Darstellung einer Gefäßstruktur eines Patienten. Eine solche Gefäßstruktur bewegt sich synchron mit dem Herzschlag. Somit wird gleichzeitig mit dem Aufnehmen der 2-D-Bilddatensätze auch die Herzschlagphase in Schritt 10 zugeordnet. Es sei darauf hingewiesen, dass zum Gewinnen eines 2-D-Bilddatensatzes, der eine digitale Subtraktionsangiographie zu einer bestimmten Herzschlagphase sein soll, beide zugrunde liegende 2-D-Bilddatensätze bei der selben Herzschlagphase aufgenommen werden müssen, was durch geeignete Triggerung anhand der Herzschlagsignale möglich ist.
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Aus den 2-D-Bilddatensätzen wird dann in an sich bekannter Weise eine 3-D-Rekonstruktion in Schritt S12 berechnet. Sodann wird diese 3-D-Rekonstruktion in Schritt S14 einem Segmentieren unterzogen, und zwar zum Beispiel gemäß der eingangs beschriebenen Art, einen Parametervektor s, der die Formgröße von Ellipsoiden beschreibt, festzulegen.
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Unabhängig von der Durchführung der Schritte S12 und S14 wird ausgehend von den in Schritt S10 gewonnenen Bilddatensätzen und der zugehörigen Herzschlagphase eine Einteilung in Gruppen gemäß Schritt S16 vorgenommen: Die Periode des Herzschlags wird in eine Mehrzahl von Intervallen eingeteilt, und zu jedem Intervall werden die zugehörigen 2-D-Bilddatensätze ausgewählt, um jeweils eine Gruppe zu bilden. Vorliegend seien n Gruppen gebildet.
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In Schritt S18 werden nun die 2-D-Bilddatensätze aus der Gruppe 1 (der ersten Gruppe) mit jeweiligen Vorwärtsprojektionen in Schritt S20 verglichen. In Anknüpfung an das Verfahren aus der
DE 2006 045 423 A1 muss hierzu der 3-D-Bilddatensatz registriert sein, was bei Aufnahme mit demselben Röntgenangiographiesystem implizit der Fall ist. Zu jedem 2-D-Bilddatensatz gibt es eine passende 2-D-Vorwärtsprojektion. Aus einem Paar aus 2-D-Bilddatensatz und Vorwärtsprojektion lassen sich Vergleiche ziehen, zum Beispiel bestimmte Formeln ausrechnen, in denen Differenzen zwischen Datenwerten vorkommen. Anhand dieser Ergebnisse des Vergleiches, also zum Beispiel der Summen über berechnete Differenzen lassen sich dann die Parameter s anpassen. Das in der vorliegenden Anmeldung eingangs definierte Gütemaß L(
s), für das das Minimum seines Arguments gesucht wird, kann entweder in jeweiligen Einzelschritten für jede Paarung aus 2-D-Vorwärtsprojektionen erneut berechnet werden, um den Parameter
s festzulegen. Gegebenenfalls kann auch eine gewichtete Summierung von Einzelgrößen L
j(
s) erfolgen, wobei L
j die obige Formel für den j-ten Bilddatensatz aus der Gruppe 1 wiedergibt und dann einfach
so optimiert wird, dass das Argument minimiert wird.
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Die oben genannten, aus der
DE 10 2011 005 634.3-35 bekannten Verfahren wie Gradientenabstieg, Newton-Verfahren, Powell-Verfahren, „Simulated Annealing“-Verfahren etc. können auch hier eingesetzt werden.
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Im Ergebnis erhält man einen optimierten Parametervektor s, und somit ein optimiertes Segmentieren in Schritt S22 gemäß einer ersten Version, nämlich eben nur auf Grundlage der 2-D-Bilddatensätze für die Gruppe 1.
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In Schritt S18' werden nun die 2-D-Bilddatensätze aus Gruppe 2 verwendet, in Schritt S20' zugehörige 2-D-Vorwärtsprojektionen berechnet, und es wird in Schritt S22' ein Parametervektor s' berechnet, demgemäß das Segmentieren auf eine zweite Art und Weise optimiert wird, nämlich passend zu den 2-D-Bilddatensätzen aus Gruppe 2. Auf entsprechende Weise erfolgt ein optimiertes Segmentieren für jede in Schritt S16 definierte bzw. zugrunde gelegte Gruppe aus den n Gruppen, z. B. in Schritt S18n, Schritt S20n und Schritt S22n zum Erhalten eines optimierten Parametervektors s n.
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Im Ergebnis der Schritte S22, S22', etc. bis S22n erhält man somit eine Mehrzahl von optimierten Parametervektoren s, s',..., s n, und jeder dieser Parametervektoren entspricht einer bevorzugten Art der Segmentierung zur Hervorhebung von solchen Strukturen, wie sie in einzelnen Phasenintervallen beobachtet werden.
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Durch das jeweils phasenintervallweise Segmentieren wird der Effekt einer Verschmierung, der sich noch in der 3-D-Rekonstruktion gemäß Schritt S12 und dem anschließenden Segmentieren in Schritt S14 niederschlägt, zumindest teilweise ausgeglichen. Man kann somit für jedes einzelne Phasenintervall anhand des segmentierten 3-D-Bilddatensatzes eine jeweilige Struktur passend zur Herzschlagphase erkennen. Dies ermöglicht es abschließend, in einem Schritt S24 eine Darstellung bereitzustellen, die auf den einzelnen 3-D-Bilddatensätzen nach dem Optimieren des Segmentierens beruhen bereitzustellen, und zwar in der Reihenfolge, in der die zugehörigen Phasenintervalle durchlaufen werden.
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Entspricht zum Beispiel die oben genannte Nummerierung der Gruppen 1, 2, ..., n genau der Reihenfolge der Phasenintervalle, so wird zunächst eine Darstellung auf Grundlage des 3-D-Bilddatensatzes, wie er in Schritt S22 gewonnen wird gegeben, sodann eine Darstellung auf Grundlage des Bilddatensatzes, wie er in Schritt S22' gewonnen wird gegeben etc., bis abschließend die Darstellung auf Grundlage des Bilddatensatzes, der in Schritt S22n gewonnen wird gegeben wird, und gegebenenfalls kann dann nochmals mit der ersten Darstellung (auf Grundlage des Ergebnisses von Schritt S22) begonnen werden und der so entstandene Film mehrfach durchlaufen werden.
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Die in Schritt S24 bereitgestellte Darstellung kann jede Art von Darstellung sein, die aufgrund eines 3-D-Bilddatensatzes ermöglicht ist: Beliebige 2-D-Schnittbilder, Vorwärtsprojektionen oder Volumendarstellungen (z. B. gemäß „Volume Rendering“) können bereitgestellt werden.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102006045423 A1 [0003, 0004, 0004, 0005, 0013, 0016, 0020, 0021]
- DE 102011005634 [0006, 0013, 0024, 0034]
- DE 2006045423 A1 [0033]
