DE102015202287A1

DE102015202287A1 - Verfahren zur Transformation einer Gefäßstruktur sowie Computerprogramm, maschinenlesbares Medium und bildgebendes Gerät

Info

Publication number: DE102015202287A1
Application number: DE102015202287.0A
Authority: DE
Inventors: Daniel Lerch
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2015-02-10
Filing date: 2015-02-10
Publication date: 2016-08-11

Abstract

Die Erfindung basiert darauf, dass ein 3D Bild einer Gefäßstruktur in einen Speicher eines Computers geladen wird, wobei die Gefäßstruktur 3D verzweigte Blutgefäße aufweist. Weiterhin wird die Gefäßstruktur in dem 3D Bild segmentiert. Die Erfinder haben erkannt, dass ein besonders hoher Informationsgehalt bereit gestellt wird, wenn die segmentierte Gefäßstruktur so in ein 2D Bild mit einer Vielzahl von Pixeln transformiert wird, dass sich die Blutgefäße in dem 2D Bild radial erstrecken, wobei mindestens ein Darstellungswert eines Pixels ein Maß für die Durchblutung des dem jeweiligen Pixel entsprechenden Teils der Gefäßstruktur ist. Eine radiale Darstellung weist einen erhöhten Grad an Symmetrie auf und Unterschiede der Durchblutung zwischen verschiedenen Blutgefäßen können daher besonders schnell und präzise festgestellt werden.

Description

Bildgebende Geräte werden regelmäßig eingesetzt um Gefäßerkrankungen bei einem Patienten zu erkennen. Insbesondere bei akut auftretenden Symptomen mit Verdacht auf eine Gefäßerkrankung ist es wichtig möglichst schnell und präzise Bilder von Blutgefäßen eines Patienten auszuwerten. Beispiele für Gefäßerkrankungen mit akut auftretenden Symptomen sind der ischämischen Hirnschlag oder der Herzinfarkt. Bei solchen akut auftretenden Gefäßerkrankungen muss schnell und präzise festgestellt werden, ob und wo ein Gefäßverschluss vorliegt. Ein Gefäßverschluss lässt sich besonders gut mit 3D Bildern feststellen, insbesondere mit der Computertomographie.
Es ist bekannt, dass die aufgenommenen Bilddaten als räumlich dreidimensionale Bilder dargestellt werden, um einen Überblick über minder kontrastierte Bereiche zu gewinnen. Alternativ oder konsekutiv können die Bilddaten als räumlich zweidimensionale Schichten dargestellt werden. Da die Blutgefäße räumlich dreidimensional verzweigt sind, verlaufen sie durch unterschiedliche Schichten. Um einen Gefäßverschluss zu identifizieren ist es also bisher notwendig einen Stapel von Schichten zu analysieren. Dabei muss eine Bedienperson jedoch Merkmale einer der dargestellten Schicht vorausgehenden Schicht im Gedächtnis behalten, um Abweichungen im Kontrast von Blutgefäßen aus unterschiedlichen Schichten feststellen zu können. Dieses Verfahren ist zeitaufwändig und potentiell fehleranfällig. Darüber hinaus ist es möglich eine Projektion der Bilddaten bzw. der Gefäßstruktur entlang einer vorgegebenen Achse zu erstellen. Ein solches Übersichtsbild reduziert oder verfälscht sogar die vorhandene Information über die Kontrastierung der Gefäße und vor allem ihres Verlaufes erheblich. Weiterhin ist eine solche Projektion unübersichtlich, da sich die Blutgefäße in der Regel in der Projektion überschneiden und damit keine zuverlässigen Informationen abgeleitet werden können.
Vor diesem Hintergrund ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung Informationen über die Durchblutung zuverlässig und mit einem hohen Informationsgehalt bereit zu stellen.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren nach Anspruch 1, durch ein Computerprogramm nach Anspruch 12, durch ein maschinenlesbares Medium nach Anspruch 13 sowie durch ein bildgebendes Gerät nach Anspruch 14.
Nachstehend wird die erfindungsgemäße Lösung der Aufgabe in Bezug auf das beanspruchte Gerät 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 Gerät 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.
Die Erfindung basiert darauf, dass eine 3D Bild einer Gefäßstruktur in einen Speicher eines Computers geladen wird, wobei die Gefäßstruktur 3D verzweigte Blutgefäße aufweist. Weiterhin wird die Gefäßstruktur in dem 3D Bild segmentiert. Die Erfinder haben erkannt, dass ein besonders hoher Informationsgehalt bereit gestellt wird, wenn die segmentierte Gefäßstruktur so in ein 2D Bild mit einer Vielzahl von Pixeln transformiert wird, dass sich die Blutgefäße in dem 2D Bild radial erstrecken, wobei mindestens ein Darstellungswert eines Pixels ein Maß für die Durchblutung des dem jeweiligen Pixel entsprechenden Teils der Gefäßstruktur ist.
Das 3D Bild basiert auf einer physikalischen Messung und bei den daraus abgeleiteten Informationen über die Durchblutung handelt es sich um Messergebnisse. Die Erfindung hat also den technischen Effekt, dass ein Messergebnis zuverlässig bereit gestellt wird. Weiterhin hat die Erfindung den technischen Effekt, dass der Informationsgehalt des bereit gestellten Messergebnisses besonders hoch ist. Denn eine radiale Darstellung weist einen erhöhten Grad an Symmetrie auf und Unterschiede der Durchblutung zwischen verschiedenen Blutgefäßen können daher besonders schnell und präzise festgestellt werden. Insbesondere lassen sich Degenerationen durch die Symmetrie besonders schnell und präzise erkennen.
Eine radiale Erstreckung liegt im Sinne der Erfindung vor, wenn sich die Blutgefäße von einem zentralen Punkt oder einem zentralen Bereich aus erstrecken. Dabei können die Blutgefäße so transformiert werden, dass perspektivische Verkürzungen im Vergleich mit einer Projektion entlang einer vorgegebenen Achse reduziert werden. Insbesondere kann die Transformation längenerhaltend erfolgen. Typischer Weise erfolgt die Transformation jedoch nicht winkelerhaltend. Eine radiale Erstreckung erfolgt vorzugsweisen, indem sich ein bestimmtes Blutgefäß nur innerhalb eines vorgegebenen Winkelbereichs in der Ebene des 2D Bildes erstreckt. Der Winkelbereich kann sowohl von dem zentralen Punkt oder Bereich aus gemessen werden als auch von einem Verzweigungspunkt, an dem ein zweites Blutgefäß von einem ersten Blutgefäß abzweigt. Im Extremfall erfolgt die Transformation derart, dass sich die Blutgefäße jeweils entlang einer geraden Linie erstrecken.
Gemäß einem Aspekt der der Erfindung wird das 3D Bild durch eine Perfusionsmessung aufgenommen, so dass der Informationsgehalt über die Durchblutung in dem 2D Bild besonders hoch ist.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung wird ein erster Bereich in dem 2D Bild markiert, wobei ein dem ersten Bereich entsprechender zweiter Bereich automatisch in dem 3D Bild markiert wird. Dadurch kann ein in dem 2D Bild auffälliger Bereich der Gefäßstruktur in dem 3D Bild besonders einfach gefunden werden. Dies führt dazu, dass die in dem 2D Bild bereit gestellten Informationen über den Blutfluss besonders schnell mit den in dem 3D Bild bereit gestellten anatomischen Informationen kombiniert werden können.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung erfolgt die Transformation derart, dass die Gefäßstruktur an eine vorgegebene Referenzstruktur angepasst wird. Bei der vorgegebenen Referenzstruktur kann es sich insbesondere um eine Referenz-Gefäßstruktur handeln. Dadurch kann die Information über den Blutfluss in dem 2D Bild in einer anatomisch standardisierten Form bereit gestellt werden. Dies ermöglicht es, auffällige Bereich in der Gefäßstruktur besonders schnell einem anatomischen Bereich zuzuordnen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird die Gefäßstruktur basierend auf einem Lernalgorithmus an die Referenzstruktur angepasst. Die Gefäßstruktur kann insbesondere basierend auf maschinellem Lernen an die Referenzstruktur angepasst werden. So kann die Referenzstruktur selbst durch einen Lernalgorithmus ermittelt werden, wobei der Lernalgorithmus die Referenzstruktur basierend auf einer Vielzahl von Beispielstrukturen ermittelt. Weiterhin kann Lernalgorithmus auch eine erlernte Vorschrift umfassen, wie eine Gefäßstruktur an die Referenzstruktur anzupassen ist. Dieser Aspekt der Erfindung ermöglichst es die Gefäßstruktur besonders schnell und sicher an eine Referenzstruktur anzupassen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein durch einen ersten Darstellungswert des 2D Bildes dargestellter Bereich in dem 2D Bild hervorgehoben, wenn der erste Darstellungswert einen vorgegebenen Grenzwert unterschreitet oder überschreitet. So kann der Bereich hervorgehoben werden, indem er in einer bestimmten Farbe und/oder einer bestimmten Opazität und/oder mit einem bestimmten Kontrast dargestellt wird. Dadurch wird der Informationsgehalt des 2D Bildes derart vorteilhaft erhöht, dass eine besonders starke oder geringe Durchblutung besonders leicht in dem 2D Bild zu erkennen ist.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung erfolgt die Transformation derart, dass sich die Blutgefäße in dem 2D Bild nicht überschneiden. Dadurch ist der Informationsgehalt des 2D Bildes besonders hoch und eine Verfälschung der Information über die Durchblutung durch Überschneiden von Blutgefäßen wird vermieden.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst die Gefäßstruktur wenigstens teilweise die Blutgefäße eines Gehirns eines Patienten. Die Erfindung ist in diesem Fall von besonderem Nutzen, da sie erlaubt einen Hirnschlag besonders schnell und zuverlässig festzustellen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung erfolgt die Transformation derart, dass sich die Blutgefäße in dem 2D Bild von dem Arterienring des Gehirns aus radial erstrecken. Allgemein gilt, dass der zentrale Punkt oder der zentrale Bereich für die radiale Erstreckung ein Blutgefäß umfassen kann, welches die Blutversorgung der Gefäßstruktur bewirkt. Gemäß dem hier beschriebenen Aspekt wird der zentrale Bereich von dem Arterienring des Gehirns gebildet. Dies ist ein besonders wichtiger Anwendungsfall.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst das 2D Bild weiterhin eine patientenspezifische Karte verschiedener Regionen des Gehirns, wobei die Karte auf einer automatischen Klassifikation wenigstens eines Teils der Blutgefäße basiert. Dadurch ist es möglich auffällige Bereiche in den Blutgefäßen unmittelbar und patientenspezifisch mit einer Region des Gehirns zu identifizieren. Dies kann insbesondere zur Behandlungsplanung wichtig sein. Die Karte kann insofern patientenspezifisch sein, als dass eine Referenzkarte an die patientenspezifische Gefäßstruktur angepasst wird. Weiterhin kann die Karte aus einem 3D Bild des Patienten gewonnen werden, indem eine Referenzkarte an das entsprechende 3D Bild angepasst wird. Die Karte kann zuerst als 3D Karte bestimmt werden und dann zu einer 2D Karte transformiert werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird eine Flusssimulation basierend auf der segmentierten Gefäßstruktur durchgeführt, wobei wenigstens eine Flussinformation basierend auf der Flusssimulation in dem 2D Bild dargestellt wird. Eine solche Flusssimulation erlaubt es Informationen zu gewinnen, welche nicht aus den Bilddaten ersichtlich sind, beispielsweise den Druckabfall an einer Stenose, auch als FFR bekannt (englischsprachiges Akronym für „Fractional Flow Reserve“). Weiterhin erlaubt es eine Flusssimulation verschiedene Behandlungen einer Stenose zu simulieren, beispielsweise durch das Einführen einer Gefäßstütze, auch unter dem Begriff „Stent“ bekannt, oder durch eine Bypass-Operation.
Weiterhin umfasst die Erfindung ein Computerprogramm mit Programmcode zur Durchführung aller Verfahrensschritte nach einem der zuvor beschriebenen Aspekte der Erfindung, wenn das Computerprogramm in dem Computer ausgeführt wird. Auch umfasst die Erfindung ein maschinenlesbares Medium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Das Computerprogramm und das maschinenlesbare Medium können jeweils in ein bildgebendes Gerät oder eine sogenannte „Workstation“ zur Verarbeitung des 3D Bildes integriert sein. Weiterhin können das Computerprogramm sowie das maschinenlesbare Medium auch räumlich getrennt von einem bildgebenden Gerät vorliegen, insbesondere kann das 3D Bild über ein Netzwerk, beispielsweise das Internet oder ein Intranet, zur Verarbeitung durch das Computerprogramm übertragen werden. So kann das Computerprogramm oder das maschinenlesbare Medium auch als Client ausgebildet sein, wobei das 3D Bild auf einem Server, insbesondere einem Bildablage- und Kommunikationssystem, abrufbar gespeichert sein kann. Ein solcher Server kann sowohl zentral als auch dezentral, insbesondere in Form einer sogenannten „Cloud“ ausgebildet sein. Um die Datensicherheit bei der Übertragung zu gewährleisten, können die übertragenen Daten verschlüsselt werden.
Die Erfindung betrifft ebenso ein bildgebendes Gerät mit einem Computer zur Steuerung des bildgebenden Geräts, wobei der Computer durch das Senden von Befehlen an das bildgebende Gerät bewirkt, dass das bildgebende Gerät ein Verfahren nach einem der zuvor beschriebenen Aspekte der Erfindung ausführt.
Ein alternatives Verfahren zur Transformation einer Gefäßstruktur umfasst folgende Schritte:

– Laden eines 3D Bildes einer Gefäßstruktur in einen Speicher eines Computers, wobei die Gefäßstruktur 3D verzweigte Blutgefäße aufweist,
– Segmentieren der Gefäßstruktur in dem 3D Bild,
– Bestimmen von Zentrallinien für die Blutgefäße sowie eines Netzes der Zentrallinien mit Knotenpunkten, wobei die Knotenpunkte Verzweigungen der Blutgefäße entsprechen,
– Auffalten des Netzes in eine 2D Ebene,
– Transformation der segmentierten Gefäßstruktur in ein 2D Bild mit einer Vielzahl von Pixeln basierend auf dem aufgefalteten Netz, wobei mindestens ein Darstellungswert eines Pixels ein Maß für die Durchblutung des dem jeweiligen Pixel entsprechenden Teils der Gefäßstruktur ist.

Das Auffalten des Netzes in eine 2D Ebene kann insbesondere derart erfolgen, dass die Zentrallinien in der 2D Ebene liegen. Insbesondere kann das Auffalten des Netzes derart erfolgen, dass sich die Zentrallinien radial erstrecken. Weiterhin können sich die Blutgefäße radial erstrecken. Dabei können insbesondere Knotenpunkte als zusätzliche zentrale Punkte dienen, von denen sich weitere Blutgefäße zentral erstrecken. Das alternative Verfahren kann auch mit den bereits beschriebenen Aspekten der Erfindung kombiniert werden.
Ein Gegenstand oder eine Eigenschaft, welche räumlich dreidimensional ausgebildet ist, wird im Rahmen der vorliegenden Anmeldung auch mit dem Zusatz „3D“ versehen. So wird ein räumlich dreidimensionales Bild auch als 3D Bild bezeichnet. Weiterhin können ein 3D Bild oder weitere räumlich dreidimensional ausgebildete Gegenstände oder Eigenschaften eine zeitliche Komponente aufweisen. Bei dem 3D Bild kann es sich insbesondere um ein patientenspezifisches 3D Bild handeln.
Unter einem 3D Bild sind räumlich dreidimensionale digitale Bilddaten zu verstehen, welche als Bildelemente sogenannte „Voxel“ aufweisen. Ein 3D Bild umfasst insbesondere ein aus Rohdaten rekonstruierte 3D Bild, wobei Rohdaten insbesondere die unmittelbar von einem bildgebenden Gerät aufgenommenen Projektionen umfassen. Beispielsweise kann ein 3D Bild aus tomographischen Rohdaten mittels des Feldkamp-Algorithmus oder eines iterativen Algorithmus oder eines exakten Algorithmus rekonstruiert werden. Unter der Aufnahme eines 3D Bildes ist also auch die Aufnahme von Rohdaten, aus denen ein 3D Bild rekonstruiert werden kann, zu verstehen. Ein 3D Bild kann insbesondere in Form von tomographischen Schichten vorliegen, so dass sie eine Vielzahl räumlich zweidimensionalen Bilddaten umfassen, welche ein räumlich dreidimensionales Volumen beschreiben.
Unter einem bildgebenden Gerät ist allgemein ein Gerät zu verstehen, dass zur Aufnahme eines 3D Bildes ausgelegt ist. Ein medizinisches bildgebendes Gerät ist dazu ausgelegt ein 3D Bild eines belebten Objekts, beispielsweise eines Menschen, aufzunehmen, insbesondere derart, dass das aufgenommene 3D Bild für diagnostische Zwecke geeignet sind. Eine Klasse medizinischer bildgebender Geräte sind Röntgengeräte, umfassend C-Bogen-Röntgengeräte. Eine weitere Klasse medizinischer Geräte sind tomographische Geräte, umfassend Computertomographie-Geräte oder Magnetresonanztomographie-Geräte. Dementsprechend kann es sich bei dem 3D Bild um Röntgenbilddaten oder um tomographische Bilddaten handeln.
Bei dem 3D Bild kann es sich um ein kontrastmittelgestütztes 3D Bild handeln. Als Kontrastmittel werden allgemein solche Mittel definiert, die die Darstellung von Strukturen und Funktionen des Körpers bei bildgebenden Verfahren verbessern. Im Rahmen der hier vorliegenden Anmeldung sind unter Kontrastmitteln sowohl konventionelle Kontrastmittel wie beispielsweise Jod oder Gadolinium als auch Tracer wie beispielsweise ¹⁸F, ¹¹C, ¹⁵O oder ¹³N zu verstehen.
Bei einer Perfusionsmessung werden Flussinformationen für den Blutfluss in einem Untersuchungsbereich bestimmt. Der Untersuchungsbereich kann wenigstens einen Teil der Gefäßstruktur umfassen, beispielsweise einen Abschnitt eines einzelnen Blutgefäßes. Die Perfusionsmessung erfolgt, indem zeitlich versetzt mehrere kontrastmittelgestützte Bilder aufgenommen werden. Aus der Veränderung des Kontrastmittelsignals zwischen den zeitlich versetzt aufgenommenen Bildern können Flussinformationen für den Blutfluss bestimmt werden. Beispielsweise kann es sich bei den Flussinformationen um das Blutvolumen, die mittlere Durchflusszeit durch ein Volumen innerhalb eines Untersuchungsbereiches sowie um die Verzögerungszeit bis zur maximalen Anflutung eines Kontrastmittels in dem Untersuchungsbereich handeln. Die durch eine Perfusionsmessung ermittelten Flussinformationen werden auch als Perfusionsparameter bezeichnet.
Ein Gegenstand oder eine Eigenschaft, welche räumlich zweidimensional ausgebildet ist, wird im Rahmen der vorliegenden Anmeldung auch mit dem Zusatz „2D“ versehen. So wird ein räumlich zweidimensionales Bild auch als 2D Bild bezeichnet. Die Bildelemente eines 2D Bildes werden auch als „Pixel“ bezeichnet. Weiterhin können sowohl ein 2D Bild als auch weitere räumlich zweidimensional ausgebildete Gegenstände oder Eigenschaften eine zeitliche Komponente aufweisen. Insbesondere kann ein 2D Bild auf einem 3D Bild basieren, insbesondere auf einer in dem 3D Bild segmentierten Gefäßstruktur.
Zum Segmentieren können bekannte Methoden der Bildverarbeitung wie kantenorientierte Verfahren, regionenorientierte Verfahren, modellbasierte Verfahren oder texturorientierte Verfahren zum Einsatz kommen. Weiterhin kann dem Segmentieren der Gefäßstruktur voraus gehen, dass Zentrallinien für die Blutgefäße bestimmt werden. Die Segmentierung kann dann insbesondere auf den bestimmten Zentrallinien beruhen.
Bei der Referenzstruktur kann es sich um eine typische Struktur der Gefäßstruktur handeln. Die Referenzstruktur kann gegenüber der Gefäßstruktur in einem lebenden Objekt modifiziert sein, insbesondere kann sie vereinfacht und transformiert worden sein. Beispielsweise kann eine solche Referenzstruktur als zweidimensionale Struktur vorliegen. Auch können die Blutgefäße einer Referenzstruktur in begradigter Form vorliegen.
Ein Darstellungswert bestimmt die Darstellung eines Bildes, insbesondere eines 2D Bildes oder eines 3D Bildes. Ein Darstellungswert kann sowohl für ein ganzes Bild, einen Bereich eines Bildes oder jedes einzelne Bildelement eines Bildes bestimmt sein. Es können auch mehrere Darstellungswerte für ein Bild oder einen Bereich eines Bildes oder einzelne Bildelemente eines Bildes bestimmt sein. Die Darstellungswerte können weiterhin skalierbar sein, beispielsweise indem die Helligkeit eines einzelnen Bildelements angepasst wird, indem der Kontrast des entsprechenden Bildes geändert wird. Beispielsweise handelt es sich bei einem Darstellungswert um einen Farbwert, Opazität, Helligkeit oder den Bildkontrast.
Der Darstellungswert kann ein Maß für die Durchblutung sein. Die Durchblutung kann insbesondere durch eine Flussinformation oder einen Perfusionsparameter angegeben werden. Erste Voxel des 3D Bildes oder erste Voxel der segmentierten Gefäßstruktur sind jeweils einem ersten Pixel des 2D Bildes zugeordnet und für die ersten Voxel werden erste Flussinformationen bestimmt, wobei die ersten Flussinformationen zu einer zweiten Flussinformation verrechnet werden, wobei die zweite Flussinformation dem ersten Pixel zugeordnet ist. Das Verrechnen kann insbesondere einer Mittelung oder einer Maximalwertsbildung oder einer Minimalwertsbildung entsprechen. Der Darstellungswert für den ersten Pixel kann nun basierend auf der zweiten Flussinformation ermittelt werden.
Eine Flussinformation kann basiert auf einer Flusssimulation bestimmt werden. Die Flusssimulation kann mittels eines physikalischen Modells durchgeführt werden. Eine solche Flusssimulation kann insbesondere in Form einer sogenannten „CFD Simulation“ ausgebildet sein (CFD ist das Akronym für das den englischen Ausdruck „Computational Fluid Dynamics“). Die Flusssimulation kann weiterhin auf einem oder mehreren anatomischen Parametern beruhen, welche aus wenigstens einem 3D Bild abgeleitet werden. Bei dem anatomischen Parameter kann es sich beispielsweise um den Durchmesser eines Blutgefäßes handeln. Durch eine Flusssimulation lassen sich die Flussinformationen besonders genau und patientenspezifisch bestimmen.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiele näher beschrieben und erläutert.
Es zeigen:
1 ein bildgebendes Gerät mit einem erfindungsgemäßen maschinenlesbaren Medium,
2 ein Netzwerk mit einem maschinenlesbaren Medium,
3 eine Projektion eines 3D Bildes nach dem Stand der Technik am Beispiel des Gehirns,
4 eine zu einem 2D Bild transformierte Gefäßstruktur am Beispiel des Gehirns,
5 eine Bestimmung von Darstellungswerten gemäß dem Stand der Technik,
6 eine Transformation mittels Zentrallinien der Blutgefäße,
7 zeigt eine Bestimmung von Darstellungswerten,
8 eine zu einem 2D Bild transformierte Gefäßstruktur am Beispiel des Gehirns mit einer patientenspezifischen Karte,
9 ein Flussdiagram eines Verfahrens zur Transformation einer Gefäßstruktur.
1 zeigt ein bildgebendes Gerät mit einem erfindungsgemäßen maschinenlesbaren Medium. Beispielhaft ist hier ein Computertomographie-Gerät gezeigt, welches über eine Aufnahmeeinheit 22 mit einer Strahlungsquelle 8 in Form einer Röntgenquelle sowie mit einem Strahlungsdetektor 9 in Form eines Röntgendetektors verfügt. Die Aufnahmeeinheit 22 rotiert während der Aufnahme von Röntgenprojektionen um eine Systemachse 5, und die Röntgenquelle emittiert während der Aufnahme Strahlen 2 in Form von Röntgenstrahlen. Bei der Röntgenquelle handelt es sich in dem hier gezeigten Beispiel um eine Röntgenröhre. Bei dem Röntgendetektor handelt es sich in dem hier gezeigten Beispiel um einen Zeilendetektor mit mehreren Zeilen.
In dem hier gezeigten Beispiel liegt ein Patient 3 bei der Aufnahme von Projektionen auf einer Patientenliege 6. Die Patientenliege 6 ist so mit einem Liegensockel 4 verbunden, dass er die Patientenliege 6 mit dem Patienten 3 trägt. Die Patientenliege 6 ist dazu ausgelegt den Patienten 3 entlang einer Aufnahmerichtung durch die Öffnung 10 der Aufnahmeeinheit 22 zu bewegen. Die Aufnahmerichtung ist in der Regel durch die Systemachse 5 gegeben, um die die Aufnahmeeinheit 22 bei der Aufnahme von Röntgenprojektionen rotiert. Bei einer Spiral-Aufnahme wird die Patientenliege 6 kontinuierlich durch die Öffnung 10 bewegt, während die Aufnahmeeinheit 22 um den Patienten 3 rotiert und Röntgenprojektionen aufnimmt.
Damit beschreiben die Röntgenstrahlen auf der Oberfläche des Patienten 3 eine Spirale.
Zusätzlich kann ein bildgebendes Gerät auch über einen Kontrastmittelinjektor zur Injektion von Kontrastmittel in den Blutkreislauf des Patienten 3 verfügen. Dadurch können die Bilder gestützt durch ein Kontrastmittels derart aufgenommen werden, dass eine in dem Untersuchungsbereich liegende Gefäßstruktur, insbesondere einzelne Blutgefäße 32, mit einem erhöhten Kontrast dargestellt werden können. Weiterhin besteht mit dem Kontrastmittelinjektor auch die Möglichkeit angiographische Aufnahmen zu tätigen oder eine Perfusionsmessung durchzuführen.
Das hier gezeigte bildgebende Gerät verfügt über einen Computer 12, welcher mit einer Anzeigeeinheit 11 sowie einer Eingabeeinheit 7 verbunden ist. Bei der Anzeigeeinheit 11 kann es sich beispielsweise um einen LCD-, Plasma- oder OLED-Bildschirm handeln. Es kann sich weiterhin um einen berührungsempfindlichen Bildschirm handelt, welcher auch als Eingabeeinheit 7 ausgebildet ist. Ein solcher berührungsempfindlicher Bildschirm kann in das bildgebende Gerät integriert sein oder als Teil eines mobilen Geräts ausgebildet sein. Die Anzeigeeinheit 11 ist zur graphischen Darstellung PIC geeignet. Bei der Eingabeeinheit 7 handelt es sich beispielsweise um eine Tastatur, eine Maus, einen berührungsempfindlichen Bildschirm oder auch um ein Mikrofon zur Spracheingabe.
Der Computer 12 weist zur Rekonstruktion eines 3D Bildes 31 aus Rohdaten eine Rekonstruktionseinheit 14 auf. Beispielsweise kann die Rekonstruktionseinheit 14 ein tomographisches Bild in Form eines Bildstapels mit mehreren Schichten rekonstruieren. Weiterhin kann das bildgebende Gerät über eine Recheneinheit 15 verfügen. Die Recheneinheit 15 kann mit einem maschinenlesbaren Medium 13 zusammenwirken, insbesondere um durch ein Computerprogramm 29 mit Programmcode ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen. Weiterhin kann das Computerprogramm 29 auf dem maschinenlesbaren Medium 13 abrufbar gespeichert sein. Insbesondere kann es sich bei dem maschinenlesbaren Medium um eine CD, DVD, Blu-Ray Disc, einen Memory-Stick oder eine Festplatte handeln. Sowohl die Recheneinheit 15 als auch die Rekonstruktionseinheit 14 können in Form von Hard- oder in Form von Software ausgebildet sein. Beispielsweise ist die Recheneinheit 15 oder die Rekonstruktionseinheit 14 als ein sogenanntes FPGA (Akronym für das englischsprachige "Field Programmable Gate Array") ausgebildet oder umfasst eine arithmetische Logikeinheit.
In der hier gezeigten Ausführungsform ist auf dem Speicher des Computers 12 wenigstens ein Computerprogramm 29 gespeichert, welches alle Verfahrensschritte des erfindungsgemäßen Verfahrens durchführt, wenn das Computerprogramm 29 auf dem Computer 12 ausgeführt wird. Das Computerprogramm 29 zur Ausführung der Verfahrensschritte des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst Programmcode. Weiterhin kann das Computerprogramm 29 als ausführbare Datei ausgebildet sein und/oder auf einem anderen Rechensystem als dem Computer 12 gespeichert sein. Beispielsweise kann das bildgebende Gerät so ausgelegt sein, dass der Computer 12 das Computerprogramm 29 zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens über ein Intranet oder über das Internet in seinen internen Arbeitsspeicher lädt.
2 zeigt ein Netzwerk mit einem maschinenlesbaren Medium. In dem hier gezeigten Beispiel ist auf dem maschinenlesbaren Medium 13 das 3D Bild 31 gespeichert. Das 3D Bild 31 kann über ein Netzwerk 27 an den Client 28 übertragen werden. Auf dem Client 28 ist ein erfindungsgemäßes Computerprogramm 29 gespeichert. Eine Anzeigeeinheit 11 für eine graphische Darstellung PIC kann direkt mit dem Client 28 verbunden sein. In weiteren Ausführungsformen der Erfindung werden die Informationen zur graphischen Darstellung PIC von dem Client 28 über das Netzwerk 27 an eine Anzeigeeinheit 11 übertragen.
3 zeigt eine zu Projektion eines 3D Bildes nach dem Stand der Technik am Beispiel des Gehirns. Die Projektion erfolgt gemäß dem hier gezeigten Stand der Technik entlang der Längsachse 38 des Patienten 3. Es ist dabei problematisch, dass sich mehrere Blutgefäße 32 überschneiden und die in den Schnittpunkten gezeigten Darstellungswerte verfälscht sind. Weiterhin ist die hier gezeigte Projektion nicht längenerhaltend. Da es sich um eine Projektion entlang einer vorgegebenen Achse handelt, können Anomalitäten, welche in einem entlang der vorgegebenen Achse verlaufenden Blutgefäß 32 auftreten, nicht dargestellt werden.
4 zeigt nun eine zu einem 2D Bild transformierte Gefäßstruktur am Beispiel des Gehirns. Das hier gezeigte 2D Bild 33 ist erfindungsgemäß durch Transformation TRF der segmentierten Gefäßstruktur entstanden. Die Transformation TRF in das hier gezeigte 2D Bild 33 ist längenerhaltend. Dabei erstrecken sich die Blutgefäße 32 in dem 2D Bild 33 radial. Die Darstellungswerte der Pixel 43 des 2D Bildes 33 sind ein Maß für die Durchblutung des entsprechenden Teils der Gefäßstruktur. In dem hier gezeigten Beispiel handelt es sich bei dem Darstellungswert um die Helligkeit eines Pixels 43. Die Helligkeit wird in dem hier gezeigten Beispiel durch unterschiedliche Schraffierungen angezeigt, wobei eine Schraffierung geringer Dichte einer hohen Helligkeit entspricht.
Die Helligkeit ist in dem hier gezeigten Fall ein Maß für die Durchblutung, da die Helligkeit auf den HU-Werten eines 3D Bildes basiert. Als HU-Wert wird ein Wert entsprechend der Hounsfield-Skala bezeichnet. Das 3D Bild ist dabei mittels eines Computertomographie-Gerätes aufgenommen worden, und jedem Voxel 44 des 3D Bildes ist ein HU-Wert zugeordnet. Damit ist auch jedem Voxel 44 der segmentierten Gefäßstruktur ein HU-Wert zugeordnet. Die Helligkeit in dem transformierten 2D Bild 33 entspricht jedoch nicht direkt den HU-Werten der Voxel 44, sondern wird vielmehr durch Verrechnen von HU-Werten bestimmt. Denn ein Voxel 44 des 3D Bildes 31 oder der segmentierten Gefäßstruktur ist einem bestimmten Pixel 43 des 2D Bildes 33 zugeordnet. Die HU-Werte der Voxel 44 des 3D Bildes 31 oder der segmentierten Gefäßstruktur sind nun demselben Pixel 43 des 2D Bildes 33 zugeordnet wie der Voxel 44 des jeweiligen HU-Wertes. Es können diejenigen HU-Werte miteinander verrechnet werden, die demselben Pixel 43 zugeordnet sind.
5 zeigt eine Bestimmung von Darstellungswerten gemäß dem Stand der Technik. In dem hier gezeigten Beispiel ist ein Ausschnitt aus einem 3D Bild 31 des Gehirns eines Patienten 3 gezeigt. Die Voxel 44 sind hier vereinfacht nur als 2D Objekte dargestellt. Eine Projektion entlang der Längsachse 38 entspricht der Projektion in 4. Es ist ersichtlich, dass das Verrechnen von Flussinformationen, welche denjenigen Voxeln 44 zugeordnet sind, welche an der gleichen Position entlang der Längsachse 38 liegen, zu verfälschten Informationen führt. Ein entsprechender Darstellungswert muss ebenfalls verfälscht sein. Die Art der Verfälschung unterscheidet sich in Abhängigkeit der genauen Projektionsmethode. In dem hier gezeigten Fall werden die Flussinformationen eines segmentierten Blutgefäßes 32 aufsummiert und ein entsprechender Darstellungswert für die Pixel 43 bestimmt.
6 zeigt eine Transformation mittels Zentrallinien der Blutgefäße. In dem hier gezeigten Beispiel sind für die Blutgefäße 32 Zentrallinien 36 bestimmt. Dabei ist die Gefäßstruktur in 6 mit 3D verzweigten Blutgefäßen 32 in dem 3D Koordinatensystem dargestellt, dessen Achsen mit „x“, „y“ und „z“ bezeichnet sind. Bei der Transformation TRF der segmentierten Gefäßstruktur zu einem 2D Bild 33 werden die Zentrallinien 36 derart transformiert, dass sie in einer 2D Ebene liegen. Daher wird die Gefäßstruktur nach der Transformation in 6 nur noch in einem 2D Koordinatensystem dargestellt. Weiterhin ist ersichtlich, dass sich die zu einem 2D Bild 33 transformierte Gefäßstruktur radial erstreckt. Weiterhin werden die Voxel 44 der Gefäßstruktur transformiert. Die Transformation TRF der Zentrallinien 36 und der Voxel 44 kann sowohl gleichzeitig als auch sequentiell erfolgen. Weiterhin kann jeder Voxel 44 der Gefäßstruktur einer Zentrallinie 36 oder einem Abschnitt einer Zentrallinie 36 zugeordnet werden.
Die Transformation TRF der Voxel 44 kann abhängig von der Zentrallinie 36 oder dem Abschnitt der Zentrallinie 36 erfolgen, der die Voxel 44 zugeordnet sind.
7 zeigt eine Bestimmung der Darstellungswerte. Diese Bestimmung der Darstellungswerte kann insbesondere verwendet werden, um einen Darstellungswert in dem erfindungsgemäßen 2D Bild 33 zu bestimmen. Dabei werden die Voxel 44 in Abhängigkeit ihrer Position entlang einer Zentrallinie 36 einem Pixel 43 zugeordnet. Dieser Schritt kann realisiert werden, indem die Voxel 44 durch eine Projektin der Voxel 44 senkrecht zur Zentrallinie 36 einem Pixel 43 zugeordnet werden. Beispielhaft sind in 7 drei Achsen, entlang derer eine Projektion senkrecht zur Zentrallinie 36 erfolgen kann, als Pfeile eingezeichnet. Die Projektion kann insbesondere entlang einer bereits transformierten Zentrallinie 36 erfolgen. Die Voxel 44 der Gefäßstruktur können also zuerst transformiert und anschließend einem Pixel 43 in dem 2D Bild zugeordnet werden. Eine solche Zuordnung der Voxel 44 zu einem Pixel 43 erlaubt auch einen Darstellungswert für einen Pixel 43 vorteilhaft zu berechnen.
Gemäß einer alternativen Ausführungsform erfolgt die Zuordnung der Voxel 44 zu einem Pixel 43 vor der Transformation TRF. Dies hat den Vorteil, dass weniger Daten transformiert werden. Dementsprechend können die Darstellungswerte der einzelnen Pixel 43 auch schon vor der Transformation TRF bestimmt werden. Auch in dieser alternativen Ausführungsform können für die Blutgefäße Zentrallinien 36 bestimmt und die Voxel 44 durch eine Projektion der Voxel 44 senkrecht zu einer Zentrallinie 36 einem Pixel 43 zugeordnet werden. Die Projektion kann insbesondere entlang einer bereits transformierten Zentrallinie 36 erfolgen.
Weiterhin ist es möglich, dass nach oder während dem Schritt des Segmentierens für die Gefäßstruktur eine Oberflächenstruktur bestimmt wird. Dann kann die Oberflächenstruktur derart transformiert werden, dass es im Wesentlichen in einer 2D Ebene liegt. Abweichungen von einer vollständigen Transformation der Oberflächenstruktur in eine 2D Ebene sind nur durch den Durchmesser der Blutgefäße 32 gegeben. Nun können die Voxel 44 der Gefäßstruktur entsprechend ihrer Lage innerhalb der Oberflächenstruktur ebenfalls transformiert werden. Die Voxel 44 können einem Pixel 43 des 2D Bildes zugeordnet werden, beispielsweise, indem die transformierten Voxel 44 entlang der normalen der 2D Ebene verrechnet werden.
8 zeigt eine zu einem 2D Bild transformierte Gefäßstruktur am Beispiel des Gehirns mit einer patientenspezifischen Karte. Die Transformation TRF kann in dem hier gezeigten Beispiel wie bereits beschrieben vorgenommen worden sein. Die Karte 45 kann derart dargestellt werden, dass die verschiedenen Kartenbereiche 46 hervorgehoben werden. Die Bereiche können beispielsweise in einer bestimmten Farbe und/oder einer bestimmten Opazität und/oder mit einem bestimmten Kontrast dargestellt werden. Weiterhin kann die Karte 45 derart dargestellt werden, dass die Kartenbereiche 46 annotiert werden, beispielsweise mit dem medizinischen Namen der jeweiligen Kartenbereiche 46.
9 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens zur Transformation einer Gefäßstruktur. Der Schritt des Aufnehmens REC eines 3D Bildes ist optionaler Bestandteil des erfindungsgemäßen Verfahrens, welches die Verarbeitung eines solchen 3D Bildes betrifft. Weiterhin ist der Schritt des Darstellens PIC einer zu einem 2D Bild 33 transformierten Gefäßstruktur optional. Wesentliche Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens sind hingegen das Laden LOD eines 3D Bildes 31 der Gefäßstruktur in einen Speicher eines Computers 12, das Segmentieren SEG der Gefäßstruktur in dem 3D Bild 31, sowie das Transformation TRF der segmentierten Gefäßstruktur in ein 2D Bild 33.

Claims

Verfahren zur Transformation einer Gefäßstruktur, umfassend folgende Schritte: – Laden (LOD) eines 3D Bildes (31) der Gefäßstruktur in einen Speicher eines Computers (12), wobei die Gefäßstruktur 3D verzweigte Blutgefäße (32) aufweist, – Segmentieren (SEG) der Gefäßstruktur in dem 3D Bild (31), – Transformation (TRF) der segmentierten Gefäßstruktur in ein 2D Bild (33) mit einer Vielzahl von Pixeln (43), wobei sich Blutgefäße (32) in dem 2D Bild (33) radial erstrecken, wobei mindestens ein Darstellungswert eines Pixels (43) ein Maß für die Durchblutung des dem jeweiligen Pixel (43) entsprechenden Teils der Gefäßstruktur ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das 3D Bild (31) basierend auf einer Perfusionsmessung aufgenommen wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, wobei ein erster Bereich in dem 2D Bild (33) markiert wird, und wobei ein dem ersten Bereich entsprechender zweiter Bereich automatisch in dem 3D Bild (31) markiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Transformation (TRF) derart erfolgt, dass die Gefäßstruktur an eine vorgegebene Referenzstruktur angepasst wird.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Gefäßstruktur basierend auf einem Lernalgorithmus an die Referenzstruktur angepasst wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei ein erster Darstellungswert des 2D Bildes (33) einen vorgegebenen Grenzwert unterschreitet oder überschreitet, wobei der durch den ersten Darstellungswert dargestellte Bereich in dem 2D Bild (33) hervorgehoben wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Transformation (TRF) derart erfolgt, dass sich die Blutgefäße (32) in dem 2D Bild nicht überschneiden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Gefäßstruktur wenigstens teilweise die Blutgefäße (32) eines Gehirns eines Patienten (3) umfasst.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Transformation (TRF) derart erfolgt, dass sich die Blutgefäße (32) in dem 2D Bild (33) von dem Arterienring (34) des Gehirns aus radial erstrecken.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 oder 9, wobei das 2D Bild (31) weiterhin eine patientenspezifische Karte verschiedener Regionen (35) des Gehirns umfasst, wobei die Karte auf einer automatischen Klassifikation wenigstens eines Teils der Blutgefäße (32) basiert.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei eine Flusssimulation basierend auf der segmentierten Gefäßstruktur durchgeführt wird, wobei wenigstens eine Flussinformation basierend auf der Flusssimulation in dem 2D Bild (33) dargestellt wird.
Computerprogramm (29) mit Programmcode zur Durchführung aller Verfahrensschritte nach einem der Ansprüche 1 bis 11, wenn das Computerprogramm in dem Computer (12) ausgeführt wird.
Maschinenlesbares Medium (13), auf dem das Computerprogramm (29) nach Anspruch 12 gespeichert ist.
Bildgebendes Gerät mit einem Computer (12) zur Steuerung des bildgebenden Geräts, wobei der Computer (12) durch das Senden von Befehlen an das bildgebende Gerät bewirkt, dass das bildgebende Gerät ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 ausführt.