DE102018204897B4

DE102018204897B4 - Verfahren zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes

Info

Publication number: DE102018204897B4
Application number: DE102018204897.5A
Authority: DE
Inventors: You-Min CHEN; Hung-Chuan Hsu
Original assignee: Hiwin Technologies Corp
Current assignee: Hiwin Technologies Corp
Priority date: 2018-03-22
Filing date: 2018-03-29
Publication date: 2019-12-24
Anticipated expiration: 2038-03-30
Also published as: JP6595649B2; DE102018204897A1; US20190295224A1; JP2019165832A; US10643311B2; KR101976318B1

Abstract

Es wird vorgeschlagen, dass ein Verfahren zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes folgende Schritte umfasst: Erlangen erster Sättigungswerte eines medizinischen Bildes und zweiter Sättigungswerte eines enttrübten medizinischen Bildes in einem HSV-Farbraum; Erlangen eines Sättigungsdifferenzwerts basierend auf den ersten Sättigungswerten und den zweiten Sättigungswerten; Erlangen eines Korrekturwerts basierend auf dem medizinischen Bild und einem Schwellwert; Erlangen eines Sättigungskorrekturwerts basierend auf dem Sättigungsdifferenzwert und dem Korrekturwert; und Korrigieren des enttrübten medizinischen Bildes basierend auf dem Sättigungskorrekturwert.

Description

Die Offenbarung bezieht sich auf die Bildverarbeitung und insbesondere auf ein Verfahren zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes, z. B. eines laparoskopischen Bildes.
Die Laparoskopie wird weit verbreitet bei operativen Eingriffen in Bezug auf den Gastrointestinaltrakt, die Bauchwand, das endokrine System usw. verwendet. Im Unterschied zu der traditionellen Laparotomie, bei der der Chirurg einen operativen Eingriff in der Bauchhöhle durch einen einzelnen großen Einschnitt durchführt, erfordert die Laparoskopie lediglich kleine Einschnitte (für gewöhnlich 0,5 cm - 1,5 cm) zum Einführen einer Vielfalt von Kanülen, so dass medizinische Vorrichtungen und die Laparoskoplinse durch die Kanülen in die Bauchhöhle eindringen können, damit der Chirurg eine Operation durchführen kann, während derselbe von dem Laparoskop aufgenommene Bilder ansieht. Die Laparoskopie ermöglicht es Chirurgen, mit kleineren Wunden dieselben Resultate wie bei der traditionelle Laparotomie zu erzielen.
Falls jedoch die Temperatur der Laparoskoplinse niedriger ist als die Temperatur in der Bauchhöhle, kann die warme Luft in der Bauchhöhle Schleier auf der Laparoskoplinse zur Folge haben, wodurch die auf einem Bildschirm angezeigten laparoskopischen Bilder eingetrübt werden und die Operation nachteilig beeinflusst wird. Enttrübungstechniken wurden dazu entwickelt, dieses Problem zu lösen. Die enttrübten Bilder weisen jedoch für gewöhnlich Farbstichprobleme auf.
Bei einem herkömmlichen Verfahren zum Korrigieren eines Farbstiches des enttrübten Bildes wird eine Darstellung des enttrübten Bildes in einen HSV-Farbraum (HSV: hue = Farbton, saturation = Sättigung, value = Hellwert) umgewandelt, um das enttrübte Bild durch Fördern der Wertkomponente (d. h. Helligkeit) des Bildes zu korrigieren. Dennoch wird bei der Laparoskopie Licht nur von dem Laparoskop bereitgestellt, so dass eine Umgebungshelligkeit aufgrund einer Bewegung des Laparoskops, anderer Vorrichtungen oder von Gewebe in der Bauchhöhle instabil sein kann. Die Helligkeit der laparoskopischen Bilder kann durch die Umgebungshelligkeit beeinflusst werden, was einen weiteren Farbstich auf dem korrigierten enttrübten Bild zur Folge hat, welches das resultierende Bild ist, das nach dem Korrigieren des enttrübten Bildes unter Verwendung des herkömmlichen Verfahrens erhalten wird. Folglich ist das herkömmliche Verfahren nicht für Anwendungen mit einer starken Umgebungshelligkeitsschwankung wie etwa Laparoskopie geeignet.
Aus der CN 105846259 A ist ein Verfahren zum Enttrüben medizinischer Bilder beschrieben, bei dem ein Dunkelkanal verwendet wird, um einen Dunkelkanalgraphen zu erhalten und einen Atmosphärenbeleuchtungskoeffizienten und einen Transmittanzgraphen abzuschätzen.
Tchaka, K. u. a.: Chromaticity based smoke removal in endoscopic images, Proc. SPIE 10133, Medical Imaging 2017: Image Processing, 2017, 101331M, offenbaren ebenfalls ein Verfahren, bei dem ein Dunkelkanal-Prior verwendet wird, um einen Schleier von medizinischen Bildern zu entfernen.
He, K. u. a.: Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior, IEEE Trans. On PAMI, Vol. 3, No. 12, 2011 offenbaren ebenfalls ein Verfahren einer Schleierentfernung unter Verwendung eines Dunkelkanal-Priors, wobei eine Transmission und atmosphärisches Licht abgeschätzt werden.
Yoon, I. u.a.: Adaptive Defogging with Color Correction in the HSV Color Space for Consumer Surveillance System, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 58, Issue 1, Seiten 111-116, beschreiben nach dem Entfernen von Schleierkomponenten das Durchführen einer Farbkorrektur zwischen aufeinanderfolgenden Bildern, wobei Korrekturwerte jeweils aus der Differenz der einzelnen Farbkomponenten im HSV-Farbraum zwischen aufeinanderfolgenden Bildern abgeleitet werden.
Zhao, R. u.a.: A method of color correction of camera based on HSV model, Proc. SPIE 9284, 7th International Symposium of Advanced Optical Manufacturing and Testing Technologies: Optoelectronics Materials and Devices for Sensing and Imaging, 2014, 92840G, beschreiben ebenfalls eine Farbkorrektur einer Kamera im HSV-Farbraum, wobei die einzelnen Farbkomponenten eines aufgenommenen Bildes jeweils mit einem Referenzwert verglichen und dann entsprechend korrigiert werden.
Daher besteht eine Aufgabe der Offenbarung darin, ein Verfahren zum Korrigieren von enttrübten medizinischen Bildern zu schaffen, das für Anwendungen mit einer starken Umgebungshelligkeitsschwankung geeignet ist.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 gelöst.
Gemäß der Offenbarung umfasst das Verfahren folgende Schritte: (A) Erlangen einer Mehrzahl von ersten Sättigungswerten eines ersten medizinischen Bildes in einem HSV-Farbraum und einer Mehrzahl von zweiten Sättigungswerten eines zweiten medizinischen Bildes in dem HSV-Farbraum, wobei das zweite medizinische Bild durch Durchführen einer Enttrübung an dem ersten medizinischen Bild erhalten wird, wobei sich die ersten Sättigungswerte auf Pixel des ersten medizinischen Bildes beziehen, wobei sich die zweiten Sättigungswerte auf Pixel des zweiten medizinischen Bildes beziehen; (B) Erlangen eines Sättigungsdifferenzwerts basierend auf den ersten Sättigungswerten und den zweiten Sättigungswerten; (C) Erlangen eines Korrekturwerts basierend auf dem ersten medizinischen Bild und einem Schwellwert; (D) Erlangen eines Sättigungskorrekturwerts basierend auf dem Sättigungsdifferenzwert und dem Korrekturwert; und (E) Korrigieren des zweiten medizinischen Bildes basierend auf dem Sättigungskorrekturwert, um ein drittes medizinisches Bild zu erhalten.
Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Bezug nehmend auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

1 ein Blockdiagramm, das eine Bildverarbeitungsvorrichtung zum Implementieren eines Ausführungsbeispiels des Verfahrens zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes gemäß der Offenbarung veranschaulicht; und
2 und 3 ein Flussdiagramm, das Schritte des Ausführungsbeispiels veranschaulicht.

Bevor die Offenbarung ausführlicher beschrieben wird, wird darauf hingewiesen, dass Bezugszeichen oder Endabschnitte von Bezugszeichen an geeigneten Stellen in den Figuren wiederholt werden, um entsprechende oder analoge Elemente aufzuzeigen, die optional ähnliche Eigenschaften aufweisen können.
Unter Bezugnahme auf 1 wird das Ausführungsbeispiel des Verfahrens zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes durch eine Bildverarbeitungsvorrichtung 100 implementiert. Die Bildverarbeitungsvorrichtung 100 umfasst eine Speichereinheit 11 und eine Verarbeitungseinheit 12, die elektrisch mit der Speichereinheit 11 und einer Laparoskopvorrichtung 200 verbunden ist.
Die Speichervorrichtung 11 speichert einen Schwellwert, einen ersten vorbestimmten Wert und einen zweiten vorbestimmten Wert. Der erste vorbestimmte Wert ist größer als der zweite vorbestimmte Wert.
Die Laparoskopvorrichtung 200 wird dazu verwendet, ein erstes medizinisches Bild in einem menschlichen Körper aufzunehmen. Das erste medizinische Bild umfasst eine Mehrzahl von Pixeln.
1 und 2 wirken zusammen, um beispielhaft zu veranschaulichen, wie die Bildverarbeitungsvorrichtung 100 das Ausführungsbeispiel des Verfahrens zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes implementiert.
In Schritt S31, nachdem die Verarbeitungseinheit 12 das erste medizinische Bild von der Laparoskopvorrichtung 200 empfängt, führt die Verarbeitungseinheit 12 eine Enttrübung an dem ersten medizinischen Bild durch, um ein zweites medizinisches Bild (d. h. ein enttrübtes erstes medizinisches Bild) zu erhalten. Bei diesem Ausführungsbeispiel nutzt die Verarbeitungseinheit 12 „Dark Channel Prior“ (DCP), um ein Dunkelkanalbild zu erzeugen. Das Dunkelkanalbild bezieht sich auf einige der Pixel des ersten medizinischen Bildes, die in zumindest einem Farbkanal eine sehr niedrige Intensität (z. B. nahezu Null) aufweisen. Daraufhin berechnet die Verarbeitungseinheit 12 einen Atmosphärisches-Licht-Wert, der sich auf ein globales atmosphärisches Licht bezieht und der der größte Pixelwert des Dunkelkanalbildes ist. Dann berechnet die Verarbeitungseinheit 12 ein Übertragungsbild, das sich auf einen Abschnitt von Licht bezieht, der während einer Übertragung in der Luft nicht gestreut wird. Schließlich erlangt die Verarbeitungseinheit 12 das zweite medizinische Bild basierend auf dem Übertragungsbild und dem Atmosphärisches-Licht-Wert. Bei anderen Ausführungsbeispielen kann die Verarbeitungseinheit 12 unterschiedliche Enttrübungsalgorithmen nutzen, um das erste medizinische Bild zu enttrüben, und diese Offenbarung ist in diesem Bezug nicht beschränkt.
In Schritt S32 wandelt die Verarbeitungseinheit 12 das erste medizinische Bild und das zweite medizinische Bild von einem RGB-Farbraum (RGG: rot, grün, blau) in einen HSV-Farbraum (HSV: hue = Farbton, saturation = Sättigung, value = Hellwert) um, um eine Mehrzahl von ersten Sättigungswerten, die sich auf die Pixel des ersten medizinischen Bildes beziehen, und eine Mehrzahl von zweiten Sättigungswerten zu erlangen, die sich auf die Pixel des zweiten medizinischen Bildes beziehen.
In Schritt S33 erlangt die Verarbeitungseinheit 12 einen Sättigungsdifferenzwert basierend auf den ersten Sättigungswerten und den zweiten Sättigungswerten. Bei einem Ausführungsbeispiel ist der Sättigungsdifferenzwert eine Differenz zwischen einem Durchschnitt der ersten Sättigungswerte und einem Durchschnitt der zweiten Sättigungswerte. Bei einem Ausführungsbeispiel ist der Sättigungsdifferenzwert eine Differenz zwischen einem ersten Differenzwert und einem zweiten Differenzwert, wobei der erste Differenzwert eine Differenz zwischen einem größten und einem kleinsten der ersten Sättigungswerte ist, und der zweite Differenzwert eine Differenz zwischen einem größten und einem kleinsten der zweiten Sättigungswerte ist. Die Offenbarung ist jedoch in diesem Bezug nicht beschränkt.
In Schritt S34 erlangt die Verarbeitungseinheit 12 einen Korrekturwert basierend auf dem ersten medizinischen Bild und dem in der Speichereinheit 11 gespeicherten Schwellwert.
Unter weiterer Bezugnahme auf 3 umfasst Schritt S34 bei diesem Ausführungsbeispiel die Teilschritte S341 bis S344.
In Teilschritt S341 führt die Verarbeitungseinheit 12 eine Kantenschärfung und eine Schwellwertverarbeitung an dem ersten medizinischen Bild durch, wodurch eine Mehrzahl von Kantenpixeln (z. B. schwarze Pixel des geschärften und schwellwertverarbeiteten ersten medizinischen Bildes), die sich auf Kanten von Objekten in dem ersten medizinischen Bild beziehen, erhalten wird. Eine Gesamtzahl der Kantenpixel dient als ein Kantenmerkmalswert, der sich auf das erste medizinische Bild bezieht.
In dem Teilschritt S342 bestimmt die Verarbeitungseinheit 12, ob der Kantenmerkmalswert größer ist als der Schwellwert. Der Ablauf geht über zu Teilschritt S343, wenn die Verarbeitungseinheit 12 bestimmt, dass der Kantenmerkmalswert größer ist als der Schwellwert, und geht anderenfalls über zu Teilschritt S344.
In Teilschritt S343 wirkt die Verarbeitungseinheit 12 dahin gehend, dass der erste vorbestimmte Wert als der Korrekturwert dient.
In Teilschritt S344 wirkt die Verarbeitungseinheit 12 dahin gehend, dass der zweite vorbestimmte Wert als der Korrekturwert dient.
Um eine Überkorrektur eines Farbstichs aufgrund eines großen Sättigungsdifferenzwerts bei niedrigem Trübungsgrad des ersten medizinischen Bildes zu verhindern oder um eine Unterkorrektur eines Farbstichs aufgrund eines kleinen Sättigungsdifferenzwerts bei hohem Trübungsgrad des ersten medizinischen Bildes zu verhindern, verwendet dieses Ausführungsbeispiel den Kantenschärfungsgrad des ersten medizinischen Bildes dahin gehend, als Kriterium zum Bestimmen des Trübungsgrads des ersten medizinischen Bildes zu dienen. Der Kantenmerkmalswert, der größer als der Schwellwert ist, stellt einen hohen Trübungsgrad dar, so dass der erste vorbestimmte Wert, der größer ist als der zweite vorbestimmte Wert, als der Korrekturwert ausgewählt wird; und der Kantenmerkmalswert, der kleiner ist als der Schwellwert, stellt einen niedrigen Trübungsgrad dar, so dass der zweite vorbestimmte Wert als der Korrekturwert ausgewählt wird.
In Schritt S35 erlangt die Verarbeitungseinheit 12 einen Sättigungskorrekturwert basierend auf dem Sättigungsdifferenzwert und dem Korrekturwert. Bei diesem Ausführungsbeispiel ist der Sättigungskorrekturwert ein Produkt des Sättigungsdifferenzwerts und des Korrekturwerts, jedoch ist diese Offenbarung in diesem Bezug nicht beschränkt.
In Schritt S36 korrigiert die Verarbeitungseinheit 12 das zweite medizinische Bild basierend auf dem Sättigungskorrekturwert, um ein drittes medizinisches Bild (d. h. ein korrigiertes zweites medizinisches Bild, auch ein korrigiertes enttrübtes erstes medizinisches Bild) zu erhalten. Bei einem Ausführungsbeispiel wird das dritte medizinische Bild durch Subtrahieren des Sättigungskorrekturwerts von dem zweiten Sättigungswert jedes Pixels des zweiten medizinischen Bildes erhalten. Bei einem Ausführungsbeispiel wird das dritte medizinische Bild durch Addieren des Sättigungskorrekturwerts zu dem zweiten Sättigungswert jedes Pixels des zweiten medizinischen Bildes erhalten. Bei einem Ausführungsbeispiel wird das dritte medizinische Bild durch Multiplizieren des zweiten Sättigungswerts jedes Pixels des zweiten medizinischen Bildes mit dem Sättigungskorrekturwert erhalten. Bei einem Ausführungsbeispiel wird das dritte medizinische Bild durch Dividieren des zweiten Sättigungswerts jedes Pixels des zweiten medizinischen Bildes durch den Sättigungskorrekturwert erhalten. Diese Offenbarung ist jedoch in diesem Bezug nicht beschränkt.
Zusammenfassend nutzt das Ausführungsbeispiel des Verfahrens zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes gemäß dieser Offenbarung die Verarbeitungseinheit 12 dazu, das erste und das zweite medizinische Bild in den HSV-Farbraum umzuwandeln, um die ersten und die zweiten Sättigungswerte zu erhalten. Da die Sättigungskomponenten der Bilder eine niedrige Empfindlichkeit in Bezug auf eine Umgebungshelligkeit aufweisen, kann das dritte medizinische Bild, das durch Korrigieren des zweiten medizinischen Bildes basierend auf den ersten und zweiten Sättigungswerten erhalten wird, frei von Farbstich sein, wodurch eine Identifizierbarkeit des medizinischen Bildes gefördert wird.
Bei einem Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf ein Verfahren zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes. Das Verfahren umfasst folgende Schritte: (A) Erlangen einer Mehrzahl von ersten Sättigungswerten eines ersten medizinischen Bildes in einem HSV-Farbraum und einer Mehrzahl von zweiten Sättigungswerten eines zweiten medizinischen Bildes in dem HSV-Farbraum, wobei das zweite medizinische Bild durch Durchführen einer Enttrübung an dem ersten medizinischen Bild erhalten wird, wobei sich die ersten Sättigungswerte auf Pixel des ersten medizinischen Bildes beziehen, wobei sich die zweiten Sättigungswerte auf Pixel des zweiten medizinischen Bildes beziehen; (B) Erlangen eines Sättigungsdifferenzwerts basierend auf den ersten Sättigungswerten und den zweiten Sättigungswerten; (C) Erlangen eines Korrekturwerts basierend auf dem ersten medizinischen Bild und einem Schwellwert; (D) Erlangen eines Sättigungskorrekturwerts basierend auf dem Sättigungsdifferenzwert und dem Korrekturwert; und (E) Korrigieren des zweiten medizinischen Bildes basierend auf dem Sättigungskorrekturwert, um ein drittes medizinisches Bild zu erhalten.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei in Schritt (B) der Sättigungsdifferenzwert eine Differenz zwischen einem Durchschnitt der ersten Sättigungswerte und einem Durchschnitt der zweiten Sättigungswerte ist.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei in Schritt (B) der Sättigungsdifferenzwert eine Differenz zwischen einem ersten Differenzwert und einem zweiten Differenzwert ist, wobei der erste Differenzwert eine Differenz zwischen einem größten und einem kleinsten der ersten Sättigungswerte ist, wobei der zweite Differenzwert eine Differenz zwischen einem größten und einem kleinsten der zweiten Sättigungswerte ist.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei Schritt (C) folgende Teilschritte umfasst: (C-1) Durchführen einer Kantenschärfung und Schwellwertverarbeitung an dem ersten medizinischen Bild, um einen Kantenmerkmalswert zu erhalten, der sich auf das erste medizinische Bild bezieht; (C-2) Bestimmen, ob der Kantenmerkmalswert größer ist als der Schwellwert; (C-3) auf das Bestimmen hin, dass der Kantenmerkmalswert größer ist als der Schwellwert, Bewirken, dass ein erster vorbestimmter Wert als der Korrekturwert dient; und (C-4) auf das Bestimmen hin, dass der Kantenmerkmalswert nicht größer als der Schwellwert ist, Bewirken, dass ein zweiter vorbestimmter Wert als der Korrekturwert dient.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei der Kantenmerkmalswert eine Anzahl von schwarzen Pixeln des ersten medizinischen Bildes ist, an dem die Kantenschärfung und die Schwellwertverarbeitung durchgeführt wurden, und wobei der zweite vorbestimmte Wert kleiner ist als der erste vorbestimmte Wert.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei in Schritt (D) der Sättigungskorrekturwert ein Produkt des Sättigungsdifferenzwerts und des Korrekturwerts ist.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei Schritt (E) ein Subtrahieren des Sättigungskorrekturwerts von jedem der zweiten Sättigungswerte umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei Schritt (E) ein Addieren des Sättigungskorrekturwerts zu jedem der zweiten Sättigungswerte umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei Schritt (E) ein Multiplizieren jedes der zweiten Sättigungswerte mit dem Sättigungskorrekturwert umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel bezieht sich die Offenbarung auf zumindest eines der vorhergehenden Ausführungsbeispiele, wobei Schritt (E) ein Dividieren jedes der zweiten Sättigungswerte durch den Sättigungskorrekturwert umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
In der obigen Beschreibung wurden zu Erklärungszwecken zahlreiche spezifische Details dargelegt, um ein eingehendes Verständnis des Ausführungsbeispiels / der Ausführungsbeispiele bereitzustellen. Es ist Fachleuten jedoch ersichtlich, dass eines oder mehrere andere Ausführungsbeispiele ohne einige dieser spezifischen Details genutzt werden können. Es sei außerdem darauf hingewiesen, dass die Bezugnahme in dieser Beschreibung auf „ein Ausführungsbeispiel“, ein Ausführungsbeispiel mit einer Anzeige einer Ordnungszahl usw. bedeutet, dass ein(e) bestimmte(s) Merkmal, Struktur oder Eigenschaft in der Nutzung der Offenbarung umfasst ist. Es sei ferner darauf hingewiesen, dass in der Beschreibung mehrere Merkmale manchmal in einem bzw. einer einzelnen Ausführungsbeispiel, Figur oder Beschreibung derselben zusammengefasst sind, mit dem Ziel, die Offenbarung zu straffen und das Verständnis mehrerer erfinderischer Aspekte zu unterstützen.

Claims

Verfahren zum Korrigieren eines enttrübten medizinischen Bildes, das durch folgende Schritte gekennzeichnet ist: (A) Erlangen einer Mehrzahl von ersten Sättigungswerten eines ersten medizinischen Bildes in einem HSV-Farbraum und einer Mehrzahl von zweiten Sättigungswerten eines zweiten medizinischen Bildes in dem HSV-Farbraum, wobei das zweite medizinische Bild durch Durchführen einer Enttrübung an dem ersten medizinischen Bild erhalten wird, wobei sich die ersten Sättigungswerte auf Pixel des ersten medizinischen Bildes beziehen, wobei sich die zweiten Sättigungswerte auf Pixel des zweiten medizinischen Bildes beziehen; (B) Erlangen eines Sättigungsdifferenzwerts basierend auf den ersten Sättigungswerten und den zweiten Sättigungswerten; (C) Erlangen eines Korrekturwerts basierend auf dem ersten medizinischen Bild und einem Schwellwert; (D) Erlangen eines Sättigungskorrekturwerts basierend auf dem Sättigungsdifferenzwert und dem Korrekturwert; und (E) Korrigieren des zweiten medizinischen Bildes basierend auf dem Sättigungskorrekturwert, um ein drittes medizinisches Bild zu erhalten.
Verfahren gemäß Anspruch 1, das dadurch gekennzeichnet ist, dass in Schritt (B) der Sättigungsdifferenzwert eine Differenz zwischen einem Durchschnitt der ersten Sättigungswerte und einem Durchschnitt der zweiten Sättigungswerte ist.
Verfahren gemäß Anspruch 1, das dadurch gekennzeichnet ist, dass in Schritt (B) der Sättigungsdifferenzwert eine Differenz zwischen einem ersten Differenzwert und einem zweiten Differenzwert ist, wobei der erste Differenzwert eine Differenz zwischen einem größten und einem kleinsten der ersten Sättigungswerte ist, wobei der zweite Differenzwert eine Differenz zwischen einem größten und einem kleinsten der zweiten Sättigungswerte ist.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, das dadurch gekennzeichnet ist, dass Schritt (C) folgende Teilschritte umfasst: (C-1) Durchführen einer Kantenschärfung und Schwellwertverarbeitung an dem ersten medizinischen Bild, um einen Kantenmerkmalswert zu erhalten, der sich auf das erste medizinische Bild bezieht; (C-2) Bestimmen, ob der Kantenmerkmalswert größer ist als der Schwellwert; (C-3) auf das Bestimmen hin, dass der Kantenmerkmalswert größer ist als der Schwellwert, Bewirken, dass ein erster vorbestimmter Wert als der Korrekturwert dient; und (C-4) auf das Bestimmen hin, dass der Kantenmerkmalswert nicht größer als der Schwellwert ist, Bewirken, dass ein zweiter vorbestimmter Wert als der Korrekturwert dient.
Verfahren gemäß Anspruch 4, das dadurch gekennzeichnet ist, dass der Kantenmerkmalswert eine Anzahl von schwarzen Pixeln des ersten medizinischen Bildes ist, an dem die Kantenschärfung und die Schwellwertverarbeitung durchgeführt wurden, und wobei der zweite vorbestimmte Wert kleiner ist als der erste vorbestimmte Wert.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, das dadurch gekennzeichnet ist, dass in Schritt (D) der Sättigungskorrekturwert ein Produkt des Sättigungsdifferenzwerts und des Korrekturwerts ist.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, das dadurch gekennzeichnet ist, dass Schritt (E) ein Subtrahieren des Sättigungskorrekturwerts von jedem der zweiten Sättigungswerte umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, dass dadurch gekennzeichnet ist, dass Schritt (E) ein Addieren des Sättigungskorrekturwerts zu jedem der zweiten Sättigungswerte umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, dass dadurch gekennzeichnet ist, dass Schritt (E) ein Multiplizieren jedes der zweiten Sättigungswerte mit dem Sättigungskorrekturwert umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, dass dadurch gekennzeichnet ist, dass Schritt (E) ein Dividieren jedes der zweiten Sättigungswerte durch den Sättigungskorrekturwert umfasst, um das dritte medizinische Bild zu erhalten.