DE102013220018A1 - Method for calculating inspection parameter for determining examination regions e.g. liver, involves determining examination area in second image through projection of segmented examination area or information derived from first image - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie ein System zur Berechnung eines Untersuchungsparameters. The invention relates to a method and a system for calculating an examination parameter.
Medizinische Bilder werden durch bildgebende Verfahren wie die Magnetresonanztomographie (MRT) sowie die Computertomographie (CT) vorwiegend zur Diagnose aufgenommen. Zum Zweck der Diagnose wird oft auf Basis von medizinischen Bildern ein Untersuchungsparameter berechnet. Ein solcher Untersuchungsparameter bezieht sich typischer Weise auf einen bestimmen Untersuchungsbereich wie z.B. ein Organ, eine Gelenkstruktur oder einen Tumor. Bei einem solchen Untersuchungsparameter kann es sich sowohl um einen rein räumlichen Wert wie die Ausdehnung eines Tumors, aber auch um einen räumlich-zeitlichen Wert wie die Rate des Blutflusses handeln. In jedem Fall ist es für die Diagnose und damit für die korrekte Berechnung des Untersuchungsparameters wichtig, dass der Untersuchungsbereich korrekt bestimmt und damit vom umliegenden Gewebe abgegrenzt wird. Eine solche Bestimmung erfolgt entweder automatisch durch computergestützte Segmentierung oder manuell, indem eine Bedienperson den Untersuchungsbereich (auch als ROI für „region of interest“ bekannt) mit Hilfe einer graphischen Benutzeroberfläche eingrenzt. Automatische und manuelle Bestimmung können auch miteinander kombiniert werden. Allerdings ist der Kontrast eines bestimmten Aufnahmemodus eines bildgebenden Verfahrens oft nicht ausreichend, um die Untersuchungsregion korrekt einzugrenzen. Medical images are mainly taken for diagnosis by imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT). For the purpose of diagnosis, an examination parameter is often calculated on the basis of medical images. Such an examination parameter typically refers to a certain area of examination, such as an examination area. an organ, a joint structure or a tumor. Such an examination parameter may be both a purely spatial value, such as the extent of a tumor, but also a spatio-temporal value, such as the rate of blood flow. In any case, it is important for the diagnosis and thus for the correct calculation of the examination parameter that the examination area is correctly determined and thus delimited from the surrounding tissue. Such a determination is made either automatically by computer-aided segmentation or manually by an operator narrowing the examination area (also known as ROI for "region of interest") using a graphical user interface. Automatic and manual determination can also be combined. However, the contrast of a particular imaging mode of an imaging procedure is often insufficient to correctly confine the examination region.
Aus
Es ist Aufgabe der Erfindung die Zuverlässigkeit der Berechnung eines Untersuchungsparameters, beruhend auf der Bestimmung eines Untersuchungsbereiches, zu erhöhen. It is an object of the invention to increase the reliability of the calculation of an examination parameter based on the determination of an examination area.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren nach Anspruch 1, durch ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 9 sowie durch ein System nach Anspruch 11. Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den jeweils rückbezogenen Unteransprüchen angegeben. The object is achieved by a method according to
Nachstehend wird die erfindungsgemäße Lösung der Aufgabe in Bezug auf das beanspruchte System als auch in Bezug auf das beanspruchte Verfahren beschrieben. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen sind ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände zu übertragen und umgekehrt. Mit anderen Worten können die gegenständlichen Ansprüche (die beispielsweise auf ein System gerichtet sind) auch mit den Merkmalen, die in Zusammenhang mit einem Verfahren beschrieben oder beansprucht sind, weitergebildet sein. Die entsprechenden funktionalen Merkmale des Verfahrens werden dabei durch entsprechende gegenständliche Module ausgebildet. The solution according to the invention will be described below with reference to the claimed system as well as with reference to the claimed method. Features, advantages or alternative embodiments mentioned herein are also to be applied to the other claimed subject matter and vice versa. In other words, the subject claims (which are directed, for example, to a system) may also be developed with the features described or claimed in connection with a method. The corresponding functional features of the method are formed by corresponding physical modules.
Das Verfahren gemäß der beanspruchten Erfindung umfasst das Aufnehmen eines ersten sowie eines zweiten medizinischen Bildes, wobei die Bilder jeweils einen identischen Untersuchungsbereich erfassen, sowie das Bestimmen des Untersuchungsbereiches in dem ersten Bild durch Segmentieren des ersten Bildes. Die Erfindung beruht nun auf der Idee, das erste sowie des zweite Bild räumlich zu registrieren, um so den Untersuchungsbereich in dem zweiten Bild zu bestimmen, indem der segmentierte Untersuchungsbereich aus dem ersten Bild in das zweite Bild projiziert wird. Bei einer erfolgreichen Segmentierung des Untersuchungsbereiches in dem ersten Bild sowie einer geringeren Bildqualität des zweiten Bildes gegenüber dem ersten Bild wird die Zuverlässigkeit der Bestimmung des Untersuchungsbereiches in dem zweiten Bild erhöht. Daher wird auch die Zuverlässigkeit der Berechnung eines Untersuchungsparameters durch Analysieren des Untersuchungsbereiches in dem zweiten Bild erhöht. The method according to the claimed invention comprises taking a first and a second medical image, wherein the images each capture an identical examination area, and determining the examination area in the first image by segmenting the first image. The invention is based on the idea of spatially registering the first and the second image so as to determine the examination region in the second image by projecting the segmented examination region from the first image into the second image. With a successful segmentation of the examination region in the first image and a lower image quality of the second image compared to the first image, the reliability of the determination of the examination region in the second image is increased. Therefore, the reliability of calculating an examination parameter is also increased by analyzing the examination area in the second image.
Handelt es sich bei dem ersten sowie dem zweiten Bild jeweils um ein kontrastmittelgestütztes Bild, können bestimmte Untersuchungsbereiche von Menschen und Tieren besonders kontrastreich und damit besonders gut bestimmbar dargestellt werden. If the first and the second image are each a contrast medium-based image, certain areas of investigation of humans and animals can be represented in a particularly high-contrast manner and thus particularly easily determinable.
Wird als Untersuchungsparameter ein Perfusionsparameter berechnet, lassen sich besonders aussagekräftige Schlüsse auf den Blutfluss in dem Untersuchungsbereich ziehen. If a perfusion parameter is calculated as the examination parameter, particularly meaningful conclusions can be drawn on the blood flow in the examination area.
Werden das erste und das zweite Bild jeweils in unterschiedlichen Phasen der Kontrastmittelanflutung aufgenommen, ermöglicht dies die Dynamik des Blutflusses in dem Untersuchungsbereich zu charakterisieren. If the first and the second image are respectively recorded in different phases of the contrast agent infiltration, this makes it possible to characterize the dynamics of the blood flow in the examination region.
In einer weiteren Ausführungsform handelt es sich bei dem Untersuchungsbereich um einen Tumor. Diese Ausführungsform ist von besonderer Bedeutung, da zur erfolgreichen Behandlung von Krebs die Kenntnis über Größe und Stadium eines Tumors von herausragender Bedeutung ist. In a further embodiment, the examination area is a tumor. This embodiment is of particular importance because of the successful treatment of cancer Knowledge about size and stage of a tumor is of paramount importance.
Handelt es sich bei dem ersten sowie dem zweiten Bild jeweils um ein tomographisches, dreidimensionales Bild, dann kann der Untersuchungsparameter auch besonders relevante (zeitlich-)räumliche Zusammenhänge erfassen. If the first and the second image are each a tomographic, three-dimensional image, then the examination parameter can also capture particularly relevant (temporal) spatial relationships.
In einer weiteren Ausführungsform werden das erste sowie das zweite Bild gleichzeitig oder direkt hintereinander durch ein CT-Gerät bei jeweils verschiedenen Röntgenenergien aufgenommen. Durch eine solche „Dual-Energy“ Aufnahme können komplementäre Bildinformationen gewonnen werden. In a further embodiment, the first and the second image are recorded simultaneously or directly in succession by a CT device at different x-ray energies. By such a "dual-energy" recording complementary image information can be obtained.
Werden das erste sowie das zweite Bild durch unterschiedliche Modalitäten aufgenommen, können ebenfalls komplementäre Bildinformationen gewonnen werden. If the first and the second image are recorded by different modalities, complementary image information can also be obtained.
Eine weitere Ausführungsform umfasst ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, aufrufbar in den internen Speicher eines Computers, zum Durchführen des Verfahrens zur Berechnung eines Untersuchungsparameters, so dass die Schritte des Verfahrens schnell, identisch wiederholbar und robust ausgeführt werden können. Another embodiment includes a computer program product having a computer program invokable in the internal memory of a computer for performing the method of calculating an examination parameter so that the steps of the method can be performed quickly, identically repeatably, and robustly.
Eine weitere Ausführungsform umfasst ein computerlesbares Medium, auf dem das Computerprogrammprodukt ausführbar gespeichert ist. Another embodiment includes a computer-readable medium on which the computer program product is executively stored.
Weiterhin umfasst die Erfindung ein System zur Berechnung eines Untersuchungsparameters, umfassend folgende Einheiten:
- – eine Aufnahmeeinheit, umfassend einen Strahlungsemitter sowie einen Strahlungsdetektor, ausgelegt zur Aufnahme eines ersten sowie eines zweiten medizinischen Bildes,
- – eine Steuerungseinheit, die ausgelegt ist die Aufnahmeeinheit zu steuern,
- – eine Segmentierungseinheit, die ausgelegt ist, das erste Bild zu segmentieren und dadurch einen Untersuchungsbereich in dem Bild zu bestimmen,
- – eine Registrierungseinheit, die dazu ausgelegt ist, das erste sowie das zweite Bild räumlich zu registrieren,
- – eine Projektionseinheit, die dazu ausgelegt ist, einen segmentierten Untersuchungsbereich in dem ersten Bild in das zweite Bild zu projizieren, sowie, anhand der Projektion in dem zweiten Bild einen Untersuchungsbereich zu bestimmen,
- – eine Berechnungseinheit, ausgelegt zur Berechnung eines Untersuchungsparameters durch Analysieren eines Untersuchungsbereichs in dem zweiten Bild.
- A recording unit comprising a radiation emitter and a radiation detector adapted to receive a first and a second medical image,
- A control unit which is designed to control the recording unit,
- A segmentation unit configured to segment the first image and thereby determine an examination area in the image,
- A registration unit, which is designed to spatially register the first and the second image,
- A projection unit which is designed to project a segmented examination region in the first image into the second image as well as to determine an examination region on the basis of the projection in the second image,
- A calculation unit configured to calculate an examination parameter by analyzing an examination area in the second image.
In einer weiteren Ausführungsform des Systems sind der Strahlungsemitter in Form eines Röntgenemitters sowie der Strahlungsdetektor in Form eines Röntgendetektors ausgebildet. In a further embodiment of the system, the radiation emitter in the form of an X-ray emitter and the radiation detector in the form of an X-ray detector are formed.
In einer weiteren Ausführungsform des Systems sind der Strahlungsemitter sowie der Strahlungsdetektor jeweils in Form einer HF-Spule ausgebildet. Dadurch können die üblichen Aufnahmemodi für MRT-Geräte verwendet werden, insbesondere T1- und T2-Gewichtung. Diese bieten vor allem bei der Darstellung von Weichteilen Vorteile wie einen hohen Kontrast. In a further embodiment of the system, the radiation emitter and the radiation detector are each in the form of an RF coil. As a result, the usual recording modes for MRI devices can be used, in particular T1 and T2 weighting. These offer advantages such as a high contrast especially in the presentation of soft tissues.
Weiterhin sind das System sowie seine Fortbildungen dazu ausgelegt die genannten Verfahren auf vorteilhafte Art und Weise auszuführen. Furthermore, the system and its training are designed to perform the above methods in an advantageous manner.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiele näher beschrieben und erläutert. The invention will be described and explained in more detail below with reference to the embodiments illustrated in the figures.
Es zeigen: Show it:
Bei einem medizinischen Bild handelt es sich um ein Bild, das durch ein bildgebendes Verfahren wie MRT oder CT zu medizinischen Zwecken, vorwiegend zur Diagnose, aufgenommen wird. Im Folgenden werden die Begriffe „medizinisches Bild“ und „Bild“ synonym verwendet. Ein solches Bild kann sowohl eine Fläche als auch ein Volumen darstellen. Es kann also zweidimensional ausgebildet und aus sogenannten Pixeln aufgebaut sein, oder es kann dreidimensional ausgebildet und aus sogenannten Voxeln aufgebaut sein. Außerdem kann sich ein Bild im Sinne der vorliegenden Anmeldung nicht nur räumlich, sondern auch zeitlich erstrecken. Ein Bild kann also eine zeitliche Serie einzelner Aufnahmen umfassen, die jeweils zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden. Dies ist insbesondere wichtig, wenn Rückschlüsse aus der zeitlichen Veränderung eines bildlich erfassbaren Vorgangs, z.B. dem Anfluten eines Kontrastmittels, gezogen werden sollen. Weiterhin können im Sinne der vorliegenden Anmeldung Bilder insbesondere vorverarbeitete, also gefilterte oder zu Schnittbildern rekonstruierte Bilder sein. A medical image is an image taken by an imaging technique such as MRI or CT for medical purposes, primarily for diagnosis. In the following, the terms "medical image" and "image" are used interchangeably. Such a picture can represent both an area and a volume. It can thus be formed two-dimensionally and constructed of so-called pixels, or it can be formed in three dimensions and constructed of so-called voxels. In addition, an image within the meaning of the present application may not only spatially, but also temporally extend. An image can therefore comprise a temporal series of individual recordings, each recorded at different times. This is particularly important if conclusions are to be drawn from the temporal change of a graphically detectable process, for example the inundation of a contrast agent. Furthermore, for the purposes of the present application, images can be, in particular, preprocessed images, that is to say filtered or reconstructed into sectional images.
Die Bilddaten Bd, umfassend das erste und/oder das zweite Bild, werden nach der Aufnahme wie folgt weiterverarbeitet:
Im Schritt S-BS wird der Untersuchungsbereich in dem ersten Bild durch Segmentieren des ersten Bildes bestimmt. Beispielsweise erfolgt die Segmentierung durch ein Schwellwertverfahren oder durch ein regionenorientiertes Verfahren wie das sogenannte Region Growing oder das sogenannte Region Splitting oder mit Hilfe von Kantenextraktion. Das Ergebnis des Schrittes S-BS sind die segmentierten Bilddaten sBd. Solche Bilddaten können binär ausgebildet sein, so dass den Pixeln oder Voxeln innerhalb des segmentierten Bereichs der Wert 0, und den Pixeln oder Voxeln außerhalb des segmentierten Bereichs der Wert 1 zugewiesen wird. The image data Bd comprising the first and / or the second image are processed further after the recording as follows:
In step S-BS, the examination area in the first image is determined by segmenting the first image. For example, the segmentation is carried out by a threshold value method or by a region-oriented method such as the so-called region growing or the so-called region splitting or by means of edge extraction. The result of step S-BS is the segmented image data sBd. Such image data may be binary, such that the value 0 is assigned to the pixels or voxels within the segmented region and the
Weiterhin werden im Schritt S-rR das erste sowie das zweite Bild räumlich registriert. Die Registrierung des ersten und des zweiten Bildes umfasst die Berechnung einer Transformation, die das erste sowie das zweite Bild in bestmögliche Übereinstimmung bringt. Beispielsweise kann die Registrierung durch ein merkmalsbasiertes Verfahren oder eine Korrelations-Methode erfolgen. Bei einem Merkmalsverfahren werden Merkmale wie Linien oder Kanten aber auch Punkte in den beiden Bildern extrahiert und paarweise Korrespondenzen der Merkmale berechnet. Das Ergebnis der Registrierung sind die registrierten Bilddaten rBd der beiden Bilder. Die Bilddaten rBd können beispielsweise in Form der ursprünglichen Bilddaten Bd sowie einer Regel zur Transformation vorliegen. Furthermore, in step S-rR, the first and second images are spatially registered. Registration of the first and second images involves computing a transformation that best matches the first and second images. For example, registration may be by a feature-based method or a correlation method. In a feature method, features such as lines or edges but also points in the two images are extracted and pairwise correspondences of the features are calculated. The result of the registration is the registered image data rBd of the two images. The image data rBd can be present, for example, in the form of the original image data Bd and a rule for the transformation.
Die segmentierten sowie die registrierten Bilddaten werden nun benutzt, um den segmentierten Untersuchungsbereich des ersten Bildes im Schritt S-BP in das zweite Bild zu projizieren und dadurch in dem zweiten Bild den Untersuchungsbereich zu bestimmen. Bei einer Projektion handelt es sich um eine Abbildung. Der Begriff Projektion ist nicht streng mathematisch zu verstehen. So können im Sinne der vorliegenden Anmeldung auch nicht-lineare Abbildungen Projektionen darstellen. Die Projektion im Schritt S-PB basiert auf der im Schritt S-rR berechneten Transformation zwischen den beiden Bildern. Mit der Projektion des Untersuchungsbereiches ist gemeint, dass die Information über die Ausdehnung des Untersuchungsbereiches, also z.B. die zweidimensionale Kontur in Form einer geschlossenen Fläche, die den Untersuchungsbereich, z.B. einen Tumor begrenzt, aus dem ersten in das zweite Bild abgebildet wird. Das Ergebnis des Schrittes S-BP sind die projizierten Bilddaten pBd, umfassend das zweite Bild mit der Information über einen definierten Untersuchungsbereich in dem zweiten Bild. The segmented as well as the registered image data are now used to project the segmented examination region of the first image into the second image in step S-BP and thereby determine the examination region in the second image. A projection is an illustration. The term projection is not strictly mathematical. For the purposes of the present application, non-linear images may also represent projections. The projection in step S-PB is based on the transformation between the two images calculated in step S-rR. By the projection of the examination area is meant that the information about the extent of the examination area, e.g. the two-dimensional contour in the form of a closed area covering the examination area, e.g. limited to a tumor, is imaged from the first into the second image. The result of the step S-BP is the projected image data pBd comprising the second image with the information about a defined examination area in the second image.
Im Schritt S-BA wird ein Untersuchungsparameter UP durch Analysieren des Untersuchungsbereiches in dem zweiten Bild bzw. in den projizierten Bilddaten pBd berechnet. Die Analyse des Untersuchungsbereiches in dem zweiten Bild kann bekannte Schritte der Bildverarbeitung umfassen, also z.B. eine weitere Filterung oder Segmentierung, und auch eine statistische Analyse, z.B. die Berechnung eines Histogramms von Intensitätswerten. In step S-BA, an examination parameter UP is calculated by analyzing the examination area in the second image and in the projected image data pBd, respectively. The analysis of the examination area in the second image may include known steps of image processing, e.g. further filtering or segmentation, and also a statistical analysis, e.g. the calculation of a histogram of intensity values.
Bei dem Untersuchungsparameter UP kann es sich beispielsweise um die Ausdehnung eines Tumors oder einen Perfusionsparameter, z.B. das Volumen des Blutflusses pro Zeiteinheit, handeln. Ein solcher Perfusionsparameter kann insbesondere berechnet werden, wenn das erste und zweite Bild jeweils mit Hilfe eines Kontrastmittels in unterschiedlichen Phasen der Kontrastmittelanflutung aufgenommen wurden. Als Kontrastmittel werden allgemein solche Mittel definiert, die die Darstellung von Strukturen und Funktionen des Körpers bei bildgebenden Verfahren verbessern. Z.B. sieht man auf einem Röntgenbild keine Blutgefäße. Wenn man beispielsweise eine jodhaltige Lösung als Kontrastmittel injiziert, werfen die Gefäße, in die die Lösung gelangt, Röntgenschatten und machen sie so sichtbar. Üblicherweise werden Kontrastmittel von sogenannten Tracern unterschieden. Hierbei handelt es sich um eine künstliche, oft radioaktiv markierte körpereigene oder körperfremde Substanz, die nach Einbringung in den lebenden Körper am Stoffwechsel teilnimmt und darüber unterschiedlichste Untersuchungen ermöglicht oder erleichtert. Im Rahmen der hier vorliegenden Anmeldung sind unter Kontrastmitteln sowohl konventionelle Kontrastmittel als auch Tracer zu verstehen. The examination parameter UP can be, for example, the extent of a tumor or a perfusion parameter, e.g. the volume of blood flow per unit time, act. Such a perfusion parameter can be calculated, in particular, if the first and second image were each taken with the aid of a contrast agent in different phases of the contrast agent soak. Contrast agents are generally defined as agents which improve the representation of structures and functions of the body in imaging processes. For example, you do not see any blood vessels on an X-ray. For example, when injecting an iodine-containing solution as a contrast agent, the vessels into which the solution enters will cast X-ray shadows and make them visible. Usually, contrast media are distinguished from so-called tracers. This is an artificial, often radiolabeled endogenous or exogenous substance, which participates in the metabolism after introduction into the living body and enables or facilitates a variety of examinations. In the context of the present application, contrast agents are to be understood as meaning both conventional contrast agents and tracers.
In b) ist ein erstes Bild mit gutem Kontrast zu sehen. Ohne die fette innere Linie entspricht es den Bilddaten Bd des ersten Bildes. Es handelt sich bei dem Bild in b) um ein kontrastmittelgestütztes Bild der arteriellen Phase, in der der Tumorrand
Zur Evaluierung von Perfusionsparametern ist allerdings die in c) gezeigte venöse Phase interessant. Das in c) gezeigte Bild weist allerdings einen schwachen Kontrast auf, in der lediglich das nekrose Tumorzentrum
Nun lässt sich durch die Projektion des segmentierten Bereiches des ersten Bildes in b) auf das zweite Bild in c) auch in diesem zweiten Bild der relevante Untersuchungsbereich, nämlich das Volumen des Tumors, bestimmen. In d) sind die projizierten Bilddaten pBd gezeigt. Die gestrichelte Linie gibt jetzt die den Tumor begrenzende Schicht an, die durch Projektion aus dem ersten Bild in das zweite Bild entstanden ist. Nun lassen sich die relevanten Perfusionsparameter anhand der venösen Phase innerhalb des Volumens des Tumors einfach und zuverlässig berechnen. Natürlich ist die Anwendung nicht auf Tumore oder kontrastmittelgestützte Bilder beschränkt. Now, by projecting the segmented region of the first image into b) onto the second image in c), the relevant examination region, namely the volume of the tumor, can also be determined in this second image. In d) the projected image data pBd are shown. The dashed line now indicates the layer bounding the tumor, which has been created by projection from the first image into the second image. Now, the relevant perfusion parameters can be easily and reliably calculated from the venous phase within the volume of the tumor. Of course, the application is not limited to tumors or contrast-enhanced images.
Grundsätzlich ist das Verfahren immer dann von Nutzen, wenn zwei Bilder eines Untersuchungsbereiches mit unterschiedlichen Aufnahmebedingungen aufgenommen werden, wobei eine dieser Bedingungen besser für die anschließende Segmentierung des Untersuchungsbereiches ist. Das Verfahren ist von besonders großem Nutze, wenn der Untersuchungsparameter UP nur aus dem Bild berechnet werden kann, das sich weniger gut zur Segmentierung eignet, z.B. weil es einen geringeren Kontrast aufweist. In principle, the method is always useful when two images of an examination area are recorded with different recording conditions, one of these conditions being better for the subsequent segmentation of the examination area. The method is of particularly great use if the examination parameter UP can only be calculated from the image that is less suitable for segmentation, e.g. because it has a lower contrast.
Bei den Aufnahmebedingungen kann es sich handeln um: unterschiedliche Zeitpunkte der Aufnahme (, insbesondere der Kontrastmittelanflutung), unterschiedliche Strahlungsenergien, unterschiedliche Modalitäten (z.B. CT und MRT), unterschiedliche Gewichtung der Bilder bei einer MRT-Aufnahme wie T1-Gewichtung und T2-Gewichtung etc. The recording conditions may include: different times of recording (in particular of the contrast medium), different radiation energies, different modalities (eg CT and MRI), different weighting of the images in an MRI scan such as T1 weighting and T2 weighting etc ,
Es kann sich bei dem medizinischen Gerät
Die Aufnahmen des CT-Geräts
Sowohl die Steuerungseinheit StE als auch die Bildverarbeitungseinheit
Weiterhin umfasst die Erfindung ein Computerprogrammprodukt zur Ausführung der in
Die Datenverarbeitungseinheit
Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Ausführungsbeispiele näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Insbesondere können Verfahrensschritte in einer anderen als den angegebenen Reihenfolgen durchgeführt werden. While the invention has been further illustrated and described in detail by the preferred embodiments, the invention is not limited by the disclosed examples, and other variations can be derived therefrom by those skilled in the art without departing from the scope of the invention. In particular, method steps can be carried out in a sequence other than that indicated.
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Zitierte PatentliteraturCited patent literature
- US 2012/0087561 A1 [0003] US 2012/0087561 A1 [0003]
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Publications (1)
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Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103720474B (en) |
DE (1) | DE102013220018A1 (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016202604A1 (en) * | 2016-02-19 | 2017-08-24 | Siemens Healthcare Gmbh | Method for processing a 3D image data set and image processing device |
EP3220826A4 (en) * | 2014-11-21 | 2017-12-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing medical image |
EP3437559A1 (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-06 | Siemens Healthcare GmbH | Determination of a functional parameter relating to a local tissue function for multiple tissue areas |
US10413253B2 (en) | 2014-11-21 | 2019-09-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing medical image |
CN112465739A (en) * | 2019-08-13 | 2021-03-09 | 西门子医疗有限公司 | Method and provision system for generating a surrogate marker based on medical image data |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107392976A (en) * | 2017-07-31 | 2017-11-24 | 上海联影医疗科技有限公司 | Data processing method, device and equipment |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120087561A1 (en) | 2010-10-12 | 2012-04-12 | Siemens Corporation | Interaction method for regions of-interest in time series images |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5376795A (en) * | 1990-07-09 | 1994-12-27 | Regents Of The University Of California | Emission-transmission imaging system using single energy and dual energy transmission and radionuclide emission data |
US7394921B2 (en) * | 2004-03-15 | 2008-07-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Integrated registration of dynamic renal perfusion magnetic resonance images |
WO2006006096A1 (en) * | 2004-07-09 | 2006-01-19 | Philips Intellectual Property & Standards Gmbh | Image processing system for the processing of morphological and functional images |
RU2009107131A (en) * | 2006-07-31 | 2010-09-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. (Nl) | STROBOSCOPIC ST WITH AN UNEQUOUS SELECTION FOR SLOW DATA COLLECTION OF ST |
GB2450073B (en) * | 2006-08-25 | 2009-11-04 | Siemens Molecular Imaging Ltd | Regional reconstruction of spatially distributed functions |
US8139838B2 (en) * | 2008-05-22 | 2012-03-20 | Siemens Aktiengesellschaft | System and method for generating MR myocardial perfusion maps without user interaction |
CN101373479A (en) * | 2008-09-27 | 2009-02-25 | 华中科技大学 | Method and system for searching computer picture of mammary gland x-ray radiography |
US9104902B2 (en) * | 2010-04-15 | 2015-08-11 | Koninklijke Philips N.V. | Instrument-based image registration for fusing images with tubular structures |
-
2012
- 2012-10-12 CN CN201210509666.0A patent/CN103720474B/en active Active
-
2013
- 2013-10-02 DE DE201310220018 patent/DE102013220018A1/en not_active Ceased
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120087561A1 (en) | 2010-10-12 | 2012-04-12 | Siemens Corporation | Interaction method for regions of-interest in time series images |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3220826A4 (en) * | 2014-11-21 | 2017-12-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing medical image |
US10413253B2 (en) | 2014-11-21 | 2019-09-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for processing medical image |
DE102016202604A1 (en) * | 2016-02-19 | 2017-08-24 | Siemens Healthcare Gmbh | Method for processing a 3D image data set and image processing device |
EP3437559A1 (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-06 | Siemens Healthcare GmbH | Determination of a functional parameter relating to a local tissue function for multiple tissue areas |
US10959685B2 (en) | 2017-08-03 | 2021-03-30 | Siemens Healthcare Gmbh | Ascertaining a function parameter relating to a local tissue function for plurality of tissue regions |
CN112465739A (en) * | 2019-08-13 | 2021-03-09 | 西门子医疗有限公司 | Method and provision system for generating a surrogate marker based on medical image data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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