DE102020205762A1 - Bereitstellen eines Maskenbildes - Google Patents

Bereitstellen eines Maskenbildes Download PDF

Info

Publication number
DE102020205762A1
DE102020205762A1 DE102020205762.1A DE102020205762A DE102020205762A1 DE 102020205762 A1 DE102020205762 A1 DE 102020205762A1 DE 102020205762 A DE102020205762 A DE 102020205762A DE 102020205762 A1 DE102020205762 A1 DE 102020205762A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
image
frequency
medical
image data
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE102020205762.1A
Other languages
English (en)
Inventor
Richard Obler
Stanislav Tashenov
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Healthineers Ag De
Original Assignee
Siemens Healthcare GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Healthcare GmbH filed Critical Siemens Healthcare GmbH
Priority to DE102020205762.1A priority Critical patent/DE102020205762A1/de
Priority to US17/307,067 priority patent/US11847783B2/en
Priority to CN202110494127.3A priority patent/CN113616223A/zh
Publication of DE102020205762A1 publication Critical patent/DE102020205762A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/254Analysis of motion involving subtraction of images
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/168Segmentation; Edge detection involving transform domain methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/174Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10016Video; Image sequence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10116X-ray image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20048Transform domain processing
    • G06T2207/20056Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20224Image subtraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes, umfassend:a) Empfangen von medizinischen Bilddaten aufweisend eine zeitliche Dimension,b) Erzeugen eines Frequenzdatensatzes aufweisend Datenpunkte mit jeweils einem Frequenzwert durch Anwenden einer Fouriertransformation auf die Bilddaten,wobei die Fouriertransformation zumindest entlang der zeitlichen Dimension angewendet wird,c) Segmentieren des Frequenzdatensatzes basierend auf zumindest einem Frequenzschwellwert in zwei Teilbereiche,d) Erzeugen des Maskenbildes durch Anwenden einer inversen Fouriertransformation auf den ersten und/oder den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes,e) Bereitstellen des Maskenbildes.Die Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes, eine Bereitstellungseinheit, ein medizinisches Bildgebungsgerät und ein Computerprogrammprodukt.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes, ein Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes, eine Bereitstellungseinheit, ein medizinisches Bildgebungsgerät, sowie ein Computerprogrammprodukt.
  • Häufig werden für eine Erfassung einer zeitlichen Veränderung an einer Körperregion eines Untersuchungsobjektes, beispielsweise eine Bewegung eines medizinischen Objekts an der Körperregion, röntgenbasierte Subtraktionsverfahren angewandt. Eine zeitliche Veränderung an der Körperregion des Untersuchungsobjektes kann insbesondere eine Ausbreitungsbewegung eines Kontrastmittels in einem Gefäßsystem und/oder eine Bewegung eines chirurgischen und/oder diagnostischen Instruments umfassen.
  • Bei diesen röntgenbasierten Subtraktionsverfahren werden üblicherweise zwei in zeitlicher Abfolge aufgenommene Röntgenbilder, welche die gleiche Körperregion abbilden, voneinander subtrahiert, wobei die für eine Therapie und/oder Diagnostik irrelevanten und/oder störenden Bestandteile in den Röntgenbildern, welche Bestandteile insbesondere zeitlich unveränderlich sind, reduziert werden.
  • Bei Verfahren, wie beispielsweise der digitalen Subtraktionsangiographie (DSA), wird häufig in zwei Phasen der Aufnahme unterschieden. In einer ersten Phase, der Maskenphase, wird üblicherweise zumindest ein Röntgenbild mit optimaler Bildqualität, insbesondere maximaler Röntgenstrahlendosis, aufgenommen. In einer zweiten Phase, der Füllphase, wird üblicherweise zumindest ein zweites Röntgenbild aufgenommen, wobei zu diesem Zeitpunkt eine Veränderung an der untersuchten Körperregion des Untersuchungsobjektes stattgefunden hat. Für eine Erfassung dieser zeitlichen Veränderung an der Körperregion werden häufig mehrere zweite Röntgenbilder in kurzer zeitlicher Abfolge nacheinander aufgenommen. Die zeitliche Veränderung an der Körperregion kann dann durch eine Subtraktion von einem Röntgenbild aus der ersten Phase und einem der zweiten Röntgenbilder aus der zweiten Phase sichtbar gemacht werden. Dabei basieren die bekannten DSA-Verfahren häufig auf der Annahme einer uniformen Bewegung verschiedener Gewebebereiche und knöcherner Strukturen in der Körperregion. Bei einer Abweichung zwischen den jeweiligen Bewegungen ist ein DSA-Verfahren oftmals nicht anwendbar. Zudem wird das Untersuchungsobjekt in der Maskenphase nachteilig mit einer hohen Röntgenstrahlendosis belastet.
  • Des Weiteren existieren Bildverarbeitungsalgorithmen, welche häufig zum Hervorheben von medizinischen Objekten und/oder spezifischen anatomischen Strukturen, beispielsweise einem Gefäßabschnitt, zugehörige Ortsfrequenzen in medizinischen Bilddaten verstärken und/oder Ortsfrequenzen von störenden Strukturen, beispielsweise einer Knochenstruktur, dämpfen. Nachteilig werden dabei jedoch oftmals auch die hervorzuhebenden medizinischen Objekte und/oder anatomischen Strukturen gedämpft beziehungsweise die störenden Strukturen verstärkt, insbesondere in Bildbereichen, wo es zu einer gegenseitigen Überlagerung kommt.
  • Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine Maskierung von Bildanteilen verschiedener Bewegungszustände zu ermöglichen.
  • Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch den jeweiligen Gegenstand der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Ausführungsformen mit zweckmäßigen Weiterbildungen sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • Die Erfindung betrifft in einem ersten Aspekt ein, insbesondere computerimplementiertes, Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes. Dabei werden in einem ersten Schritt a) medizinische Bilddaten aufweisend eine zeitliche Dimension empfangen. Ferner wird in einem zweiten Schritt b) ein Frequenzdatensatz aufweisend Datenpunkte mit jeweils einem Frequenzwert durch Anwenden einer Fouriertransformation auf die Bilddaten erzeugt. Dabei wird die Fouriertransformation zumindest entlang der zeitlichen Dimension angewendet. In einem dritten Schritt c) wird der Frequenzdatensatz basierend auf zumindest einem Frequenzschwellwert in zwei Teilbereiche segmentiert. Hiernach wird das Maskenbild in einem vierten Schritt d) durch Anwenden einer inversen Fouriertransformation auf den ersten und/oder den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes erzeugt. In einem fünften Schritt e) wird das Maskenbild bereitgestellt.
  • Die vorstehend beschriebenen Schritte a) bis e) können vorteilhafterweise nacheinander und/oder zumindest teilweise gleichzeitig ausgeführt werden.
  • Das Empfangen der Bilddaten im Schritt a) kann insbesondere ein Erfassen und/oder Auslesen eines computerlesbaren Datenspeichers und/oder ein Empfangen aus einer Datenspeichereinheit, beispielsweise einer Datenbank, umfassen. Ferner können die Bilddaten von einer Bereitstellungseinheit eines medizinischen Bildgebungsgeräts bereitgestellt werden.
  • Die Bilddaten können insbesondere zweidimensional und/oder dreidimensional räumlich aufgelöst sein. Zudem sind die Bilddaten zeitlich aufgelöst. Vorteilhafterweise können die Bilddaten zumindest teilweise einen gemeinsamen Untersuchungsbereich eines Untersuchungsobjekts abbilden. Das Untersuchungsobjekt kann beispielsweise ein menschlicher und/oder tierischer Patient und/oder ein Phantom sein. Dabei können die Bilddaten beispielsweise Röntgenbilder, insbesondere Projektionsbilder, und/oder Ultraschallbilder und/oder Computertomographiebilder und/oder Magnetresonanzbilder und/oder Positronenemissionstomographiebilder umfassen. Die Bilddaten können den Untersuchungsbereich ferner zu verschiedenen Zeitpunkten, insbesondere Aufnahmezeitpunkten, abbilden. Folglich sind die Bilddaten sowohl räumlich als auch zeitlich aufgelöst. Hierdurch kann vorteilhaft sichergestellt werden, dass eine zeitliche Veränderung an dem Untersuchungsbereich, beispielsweise eine Ausbreitungsbewegung eines Kontrastmittels und/oder eine Bewegung eines medizinischen und/oder anatomischen Objekts, in den Bilddaten abgebildet ist. Ferner können die Bilddaten Metadaten aufweisen, wobei die Metadaten beispielsweise eine Information zu einem Aufnahmeparameter und/oder Betriebsparameter des medizinischen Bildgebungsgeräts umfassen können.
  • Insbesondere können die Bilddaten mehrere Einzelbilder umfassen. Dabei können die Bilddaten, insbesondere die Einzelbilder, mehrere Bildpunkte, insbesondere Pixel und/oder Voxel, aufweisen. Dabei kann jeweils ein Bildpunkt der Bilddaten eine Zeitintensitätskurve entlang der zeitlichen Dimension aufweisen.
  • Die Fouriertransformation zum Erzeugen des Frequenzdatensatzes im Schritt b) kann beispielsweise eine gefensterte Fouriertransformation, insbesondere eine Kurzzeit-Fouriertransformation (engl. short-time Fourier transform, STFT), und/oder eine Wavelet-Transformation umfassen. Dabei kann die gefensterte Fouriertransformation beispielsweise eine Rechteckfunktion und/oder eine Von-Hann-Fensterfunktion und/oder eine Gauß-Fensterfunktion aufweisen. Ferner kann die gefensterte Fouriertransformation als schnelle Fouriertransformation (engl. fast Fourier transform, FFT) implementiert sein. Durch Anwenden der Fouriertransformation auf die räumlich und zeitlich aufgelösten Bilddaten zumindest entlang der zeitlichen Dimension, kann vorteilhafterweise der Frequenzdatensatz erzeugt werden. Dabei können die Datenpunkte des Frequenzdatensatzes mit jeweils einem Bildpunkt der Bilddaten korrespondieren. Insbesondere kann der Frequenzdatensatz weiterhin räumlich aufgelöst sein. Ferner können die Datenpunkte des Frequenzdatensatzes jeweils eine Frequenzinformation zu der Zeitintensitätskurve des jeweils korrespondierenden Bildpunkts der Bilddaten aufweisen. Dabei kann die Frequenzinformation jeweils eines Datenpunkts beispielsweise ein Frequenzspektrum zur Zeitintensitätskurve des damit korrespondierenden Bildpunkts aufweisen. Bei Anwenden einer Kurzzeit-Fourier-Transformation auf die Bilddaten, kann diese eine Fensterfunktion zur Klassifizierung der Bilddaten, insbesondere von Zeitintensitätskurven der Bildpunkte, in Zeitabschnitte entlang der zeitlichen Dimension umfassen. Dabei können die Zeitabschnitte in korrespondierende Bereiche des Frequenzspektrums des Frequenzdatensatzes durch Anwenden der Kurzzeit-Fourier-Transformation auf die Bilddaten überführt werden. Hierdurch können Übergänge, insbesondere Übergangsfrequenzen, zwischen verschiedenen Bewegungszuständen, welche in den Bilddaten zeitlich aufgelöst abgebildet sind, vorteilhafterweise im Frequenzdatensatz, insbesondere durch eine Analyse des Frequenzspektrums, zuverlässig und präzise ermittelt werden.
  • Durch Anwenden einer Wavelet-Transformation auf die Bilddaten zur Erzeugung des Frequenzdatensatzes, kann eine Auflösung entlang der zeitlichen Dimension und eine Frequenzauflösung in den jeweiligen Zeitabschnitten beziehungsweise den damit korrespondierenden Bereichen des Frequenzspektrums optimiert werden. Dies wird insbesondere durch ein gleichzeitiges Verschieben und Skalieren der Fensterfunktion bei der Wavelet-Transformation ermöglicht. Insbesondere ermöglicht das Anwenden der Kurzzeit-Fourier-Transformation und/oder der Wavelet-Transformation im Schritt b) ein, insbesondere kontinuierliches, Anpassen der Zeitabschnitte beziehungsweise der damit korrespondierenden Bereiche des Frequenzspektrums. Dies ist insbesondere für eine wiederholte Ausführung der Schritte a) bis e) vorteilhaft.
  • Im Schritt c) kann der Frequenzdatensatz basierend auf zumindest einem Frequenzschwellwert in zwei Teilbereiche segmentiert werden. Der Frequenzschwellwert kann dabei insbesondere als Übergangsfrequenz zwischen zwei verschiedenen Bewegungszuständen vorgegeben werden. Dabei können die Bewegungszustände jeweils eine verschiedene Bewegungsgeschwindigkeit aufweisen. Die Frequenzwerte können dabei eine zeitliche Änderung der Zeitintensitätskurven der Bildpunkte der Bilddaten beschreiben. Zudem kann das Segmentieren eine Klassifizierung von Teilbereichen, insbesondere Datenpunkten, des Frequenzdatensatzes umfassen, deren Frequenzwert, beispielsweise ein Frequenzmittelwert, jeweils unterhalb und/oder oberhalb des Frequenzschwellwerts liegt. Insbesondere kann der Frequenzdatensatz durch das Segmentieren in einen ersten Teilbereich aufweisend Frequenzwerte unterhalb und/oder gleich des Frequenzschwellwerts und einen zweiten Teilbereich aufweisend Frequenzwerte oberhalb und/oder gleich des Frequenzschwellwerts klassifiziert werden. Dabei können die Datenpunkte des ersten Teilbereichs insbesondere mit Bildunkten der Bilddaten korrespondieren, welche statische und/oder langsam veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden. Ferner können die Datenpunkte des zweiten Teilbereichs mit Bildpunkten der Bilddaten korrespondieren, welche vergleichsweise schnell veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden. Dabei kann die Unterscheidung zwischen den statischen und/oder langsam veränderlichen Abschnitten und den vergleichsweise schnell veränderlichen Abschnitten auf dem Frequenzschwellwert basieren. Insbesondere ist die Klassifizierung des Frequenzdatensatzes in den ersten und den zweiten Teilbereich durch den Frequenzschwellwert einstellbar.
  • Im Schritt d) kann das Maskenbild durch Anwenden einer inversen Fouriertransformation auf den ersten und/oder den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes erzeugt werden. Bei einer Anwendung der inversen Fouriertransformation auf den ersten und den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes kann es vorteilhaft sein, wenn die Frequenzwerte zumindest eines der Teilbereiche in Schritt c) angepasst worden sind. Sofern der Frequenzdatensatz durch Anwenden einer Wavelet-Transformation im Schritt b) erzeugt wurde, kann die inverse Fouriertransformation im Schritt d) insbesondere eine Wavelet-Synthese umfassen. Vorteilhafterweise weist das Maskenbild mehrere Bildpunkte auf, wobei jeder Bildpunkt des Maskenbildes mit einem Datenpunkt des Frequenzdatensatzes korrespondiert. Das Maskenbild kann insbesondere die gleiche oder eine geringere Dimensionalität wie die Bilddaten aufweisen. Vorteilhafterweise kann das Maskenbild maskierte und unmaskierte Bildbereiche aufweisen. Dabei können die Bildpunkte des jeweiligen Bildbereichs mit den Datenpunkten jeweils eines Teilbereichs des segmentierten Frequenzdatensatzes korrespondieren.
  • Bei einer Erzeugung des Maskenbildes durch Anwenden der inversen Fouriertransformation auf den ersten Teilbereich des Frequenzdatensatzes können die Bildpunkte des unmaskierten Bildbereichs des Maskenbildes mit den Datenpunkten des ersten Teilbereichs des Frequenzdatensatzes korrespondieren. Somit können die unmaskierten Bildbereiche des Maskenbildes insbesondere mit Bildpunkten der Bilddaten korrespondieren, welche Bildpunkte statische und/oder langsam veränderlichen Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden. Ferner können die maskierten Bildbereiche des Maskenbildes insbesondere mit Bildpunkten der Bilddaten korrespondieren, welche Bildpunkte vergleichsweise schnell veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden.
  • Analog dazu können die Bildpunkte des unmaskierten Bildbereichs des Maskenbildes mit den Datenpunkten des zweiten Teilbereichs des Frequenzdatensatzes korrespondieren, wenn das Maskenbild durch Anwenden der inversen Fouriertransformation auf den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes erzeugt wird.
  • Ferner kann das Maskenbild mehrere Einzelmaskenbilder aufweisen, wobei die Einzelmaskenbilder mit jeweils einem Einzelbild der Bilddaten korrespondieren. Ferner kann das Erzeugen des Maskenbildes im Schritt d) eine, insbesondere adaptive und/oder gewichtete, Mittelung der Einzelmaskenbilder, insbesondere entlang der zeitlichen Dimension, umfassen. Das dabei erzeugte Mittelungsmaskenbild kann insbesondere als das Maskenbild im Schritt e) bereitgestellt werden.
  • Das Bereitstellen des Maskenbildes im Schritt e) kann beispielsweise ein Speichern auf einem computerlesbaren Speichermedium und/oder ein Anzeigen auf einer Darstellungseinheit und/oder ein Übertragen an eine Bereitstellungseinheit umfassen. Insbesondere kann eine graphische Darstellung des Maskenbildes auf der Darstellungseinheit angezeigt werden. Das Maskenbild kann insbesondere für ein vorgeschlagenes Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes bereitgestellt werden.
  • Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht eine Klassifizierung, insbesondere Maskierung, von Bildanteilen verschiedener Bewegungszustände basierend auf einer Analyse, insbesondere einem Vergleich, von Frequenzwerten, welche Frequenzwerte durch Fouriertransformation aus den Bilddaten gewonnen werden. Hierdurch kann vorteilhafterweise auf die Aufnahme eines Maskenbildes verzichtet werden, wodurch eine Gesamtdauer der Untersuchung und/oder eine Belastung des Untersuchungsobjekts, beispielsweise durch eine Röntgendosis, vorteilhaft verringert werden kann. Zudem können veränderliche, insbesondere anatomische, Strukturen und/oder medizinische Objekte, welche in den Bilddaten abgebildet sind, insbesondere im Gegensatz zu einer intensitätsbasierten Maskierung, vorteilhaft erhalten bleiben.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes kann die inverse Fouriertransformation in Schritt d) auf den ersten und den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes angewendet werden. Dabei können die Frequenzwerte zumindest eines der Teilbereiche, insbesondere vor der Anwendung der inversen Fouriertransformation, angepasst werden.
  • Dabei kann das Anpassen der Frequenzwerte beispielsweise ein Auffüllen des zumindest einen Teilbereichs mit vorbestimmten, insbesondere konstanten, Frequenzwerten umfassen. Der zumindest eine Teilbereich, insbesondere die Frequenzwerte des zumindest einen Teilbereichs, können beispielsweise mit Nullen aufgefüllt werden (engl. zero-filling). Alternativ oder zusätzlich können die Frequenzwerte des zumindest einen Teilbereichs gemäß einer vorgegebenen Verteilungsfunktion, insbesondere einer Fensterfunktion und/oder Abschwächungsfunktion, aufgefüllt und/oder angepasst, insbesondere skaliert, werden. Hierdurch kann vorteilhafterweise die Anwendung der inversen Fouriertransformation auf den ersten und den zweiten Teilbereich des Frequenzdatensatzes unter Beibehaltung der Segmentierung ermöglicht werden. Ferner kann das Maskenbild basierend auf den angepassten Frequenzwerten des zumindest einen Teilbereichs derart erzeugt werden, dass dieses die unmaskierten und maskierten Bildbereiche gemäß der Segmentierung im Schritt c) aufweist.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes kann die Fouriertransformation im Schritt b) ferner entlang zumindest einer Raumachse angewendet werden. Dabei kann das Segmentieren des Frequenzdatensatzes im Schritt c) auf zumindest einem ersten Frequenzschwellwert bezüglich einer zeitlichen Frequenz und zumindest einem zweiten Frequenzschwellwert bezüglich einer Ortsfrequenz basieren.
  • Das Anwenden der Fouriertransformation im Schritt b) kann insbesondere gestaffelt und/oder multi-dimensional erfolgen. Beispielsweise können die Fouriertransformationen entlang der zeitlichen Dimension und entlang der zumindest einen Raumachse nacheinander auf die Bilddaten angewendet werden. Alternativ oder zusätzlich kann die Fouriertransformation multidimensional entlang der zeitlichen Dimension und entlang der zumindest einen Raumachse ausgebildet sein. Dabei kann die inverse Fouriertransformation im Schritt d) analog zur Fouriertransformation ausgebildet sein. Insbesondere kann die Fouriertransformation entlang zumindest einer, insbesondere allen, der räumlichen Dimensionen der Bilddaten angewendet werden.
  • Durch das Anwenden der Fouriertransformation zusätzlich entlang der zumindest einen Raumachse, können die Frequenzwerte der Datenpunkte des Frequenzdatensatzes sowohl eine zeitliche als auch eine räumliche Intensitätsänderung der Bildpunkte der Bilddaten beschreiben. Insbesondere können die Frequenzwerte der Datenpunkte des Frequenzdatensatzes jeweils eine zeitliche Frequenz und eine Ortsfrequenz aufweisen, beispielsweise als Tupel. Dabei kann der erste Frequenzschwellwert bezüglich der zeitlichen Frequenz und der zweite Frequenzschwellwert bezüglich der Ortsfrequenz vorgegeben werden. Dabei kann die Vergleichsbedingung für die Segmentierung des Frequenzdatensatzes im Schritt c) vorteilhafterweise bezüglich des ersten und des zweiten Frequenzschwellwerts jeweils ein hinreichendes oder notwendiges Kriterium aufweisen.
  • In einer ersten Ausbildung kann die Vergleichsbedingung für die Segmentierung ein hinreichendes Kriterium aufweisen. Dabei kann der Frequenzdatensatz durch das Segmentieren in einen ersten Teilbereich aufweisend Frequenzwerte unterhalb und/oder gleich des ersten Frequenzschwellwerts oder unterhalb und/oder gleich des zweiten Frequenzschwellwerts und in einen zweiten Teilbereich aufweisend Frequenzwerte oberhalb und/oder gleich des ersten Frequenzschwellwerts und oberhalb und/oder gleich des zweiten Frequenzschwellwerts klassifiziert werden. Dabei können die Datenpunkte des ersten Teilbereichs insbesondere mit Bildunkten der Bilddaten korrespondieren, welche Bildpunkte zeitlich oder räumlich statische und/oder zeitlich oder räumlich langsam veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden. Ferner können die Datenpunkte des zweiten Teilbereichs mit Bildpunkten der Bilddaten korrespondieren, welche Bildpunkte zeitlich und räumlich schnell veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden.
  • In einer zweiten Ausbildung kann die Vergleichsbedingung für die Segmentierung ein notwendiges Kriterium aufweisen. Dabei kann der Frequenzdatensatz durch das Segmentieren in einen ersten Teilbereich aufweisend Frequenzwerte unterhalb und/oder gleich des ersten Frequenzschwellwerts und unterhalb und/oder gleich des zweiten Frequenzschwellwerts und in einen zweiten Teilbereich aufweisend Frequenzwerte oberhalb und/oder gleich des ersten Frequenzschwellwerts oder oberhalb und/oder gleich des zweiten Frequenzschwellwerts klassifiziert werden. Dabei können die Datenpunkte des ersten Teilbereichs insbesondere mit Bildunkten der Bilddaten korrespondieren, welche Bildpunkte zeitlich und räumlich statische und/oder zeitlich und räumlich langsam veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden. Ferner können die Datenpunkte des zweiten Teilbereichs mit Bildpunkten der Bilddaten korrespondieren, welche Bildpunkte zeitlich oder räumlich schnell veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs abbilden.
  • Vorteilhafterweise können hierdurch zeitliche und räumliche Veränderungen, insbesondere eine Bewegung, in dem Untersuchungsbereich, welche in den Bilddaten abgebildet sind, gemäß der Vorgabe des ersten und des zweiten Frequenzschwellwerts segmentiert werden, beispielsweise kann der erste und/oder der zweite Teilbereich gemäß eines Ellipsoids segmentiert werden. Dabei kann durch die Unterscheidung zwischen dem ersten Frequenzschwellwert bezüglich der zeitlichen Frequenz und dem zweiten Frequenzschwellwert bezüglich der Ortsfrequenz eine Art der zu segmentierenden zeitlichen Veränderung, beispielsweise eine Bewegungsrichtung und/oder eine Intensitätsänderung bei einem Kontrastmittelfluss, vorteilhaft vorgegeben werden.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes kann das Verfahren weiterhin die Schritte a2) und a3) umfassen. Dabei kann im Schritt a2) ein medizinisches Objekt und/oder eine anatomische Struktur in den Bilddaten identifiziert werden. Ferner können im Schritt a3) Datenpunkte in dem Frequenzdatensatz bestimmt werden, die mit dem identifizierten medizinischen Objekt und/oder der anatomischen Struktur korrespondieren. Dabei können die korrespondierenden Datenpunkte von der Segmentierung in Schritt c) ausgenommen werden. Die Schritt a2) und a3) können insbesondere nach Schritt a) und vor Schritt b) des vorgeschlagenen Verfahrens ausgeführt werden.
  • Das medizinische Objekt kann insbesondere als ein chirurgisches und/oder diagnostisches Instrument ausgebildet sein, beispielsweise ein Katheter und/oder Führungsdraht und/oder Endoskop. Zudem kann das medizinische Objekt als ein in dem Untersuchungsbereich angeordnetes Kontrastmittel, insbesondere ein Kontrastmittelbolus, ausgebildet sein. Ferner kann die anatomische Struktur beispielsweise eine Gefäßstruktur, insbesondere ein Gefäßabschnitt, und/oder ein Organ, insbesondere ein Hohlorgan, und/oder eine Gewebegrenze aufweisen. Insbesondere kann das medizinische Objekt zumindest teilweise in der anatomischen Struktur angeordnet sein.
  • Das Identifizieren des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur in den Bilddaten im Schritt a2) kann beispielsweise ein Segmentieren einer Abbildung des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur in den Bilddaten umfassen. Dabei kann das Segmentieren des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur insbesondere auf einem Vergleich der Bildwerte der Bildpunkte mit einem vorgegebenen Schwellwert basieren. Alternativ oder zusätzlich kann das medizinische Objekt und/oder die anatomische Struktur beispielsweise anhand einer Form, insbesondere einer Kontur, identifiziert werden. Alternativ oder zusätzlich kann das medizinische Objekt und/oder die anatomische Struktur anhand zumindest einer Markerstruktur, welche Markerstruktur in den Bilddaten abgebildet ist, identifiziert werden. Ferner kann das Identifizieren des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur ein Annotieren von Bildpunkten der Bilddaten umfassen, beispielsweise durch eine Eingabe eines Nutzers. Dabei können im Schritt a2) insbesondere die Bildpunkte in den Bilddaten identifiziert, welche Bildpunkte das medizinische Objekt und/oder die anatomische Struktur abbilden.
  • Im Schritt a3) können die Datenpunkte im Frequenzdatensatz identifiziert werden, welche Datenpunkte mit den im Schritt a2) identifizierten Bildpunkten in den Bilddaten korrespondieren. Dies kann insbesondere anhand einer Abbildungsvorschrift zwischen den Bildpunkten der Bilddaten und den Datenpunkten des Frequenzdatensatzes beim Anwenden der Fouriertransformation erfolgen.
  • Vorteilhafterweise können die korrespondierenden Datenpunkte von der Segmentierung in Schritt c) ausgenommen werden. Dabei können die Bildbereiche, insbesondere die Bildpunkte, die im Schritt a3) identifiziert wurden, als unmaskierte Bildbereiche für das Maskenbild vorgegeben werden. Hierdurch kann vorteilhafterweise erreicht werden, dass das im Schritt a2) identifizierte medizinische Objekt und/oder die anatomische Struktur bei einer Anwendung, insbesondere Subtraktion und/oder Multiplikation, des Maskenbildes als unmaskierter Bildbereich erhalten bleibt.
  • Vorteilhafterweise können die Schritt a2) und a3) nach Schritt a) und vor Schritt b) ausgeführt werden.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes kann im Schritt a3) zusätzlich eine Teilmenge von Datenpunkten des Frequenzdatensatzes um die korrespondierenden Datenpunkte herum bestimmt werden, welche Teilmenge von der Segmentierung in Schritt c) ausgenommen wird.
  • Dabei kann die Teilmenge von Datenpunkten des Frequenzdatensatzes um die korrespondierenden Datenpunkte herum beispielsweise anhand einer, insbesondere räumlichen, Verteilungsfunktion bestimmt werden. Alternativ oder zusätzlich kann die Teilmenge die Datenpunkte des Frequenzdatensatzes umfassen, welche Datenpunkte innerhalb einer vorgegeben räumlichen Distanz zu den korrespondierenden Datenpunkten liegen. Alternativ oder zusätzlich kann eine Teilmenge von Bildpunkten bestimmt werden, deren Bildpunkte innerhalb der vorgegeben räumlichen Distanz zu den im Schritt a2) identifizierten Bildpunkten liegen. Hiernach können die korrespondierenden Datenpunkte basierend auf den identifizierten Bildpunkten und die Teilmenge der Datenpunkte basierend auf der Teilmenge der Bildpunkte bestimmt werden. Vorteilhafterweise kann hierdurch ein, insbesondere räumlicher, Sicherheitsbereich (engl. safety margin) um die Bildpunkte herum, welche das medizinische Objekt und/oder die anatomische Struktur abbilden, bestimmt werden, welcher von der Segmentierung und insbesondere von einer späteren Maskierung ausgenommen wird. Vorteilhafterweise kann der Teilbereich der Datenpunkte des Frequenzdatensatzes analog zu den korrespondierenden Datenpunkten als unmaskierter Bildbereich für das Maskenbild vorgegeben werden. Hierdurch kann vorteilhafterweise erreicht werden, dass die Abbildung des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur auch bei Anwenden, insbesondere Subtraktion und/oder Multiplikation, des Maskenbildes, insbesondere vollständig, als unmaskierter Bildbereich erhalten bleibt.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes kann Schritt a) weiterhin ein Empfangen eines Objektparameters und/oder eines Strukturparameters umfassen. Dabei kann der Objektparameter eine Information zu dem medizinischen Objekt und/oder der Strukturparameter eine Information zur anatomischen Struktur aufweisen. Ferner können die korrespondierenden Datenpunkte im Schritt a3) basierend auf dem Objektparameter und/oder dem Strukturparameter bestimmt werden.
  • Das Empfangen des Objektparameters und/oder des Strukturparameters kann insbesondere ein Erfassen und/oder Auslesen eines computerlesbaren Datenspeichers und/oder ein Empfangen aus einer Datenspeichereinheit, beispielsweise einer Datenbank, umfassen. Ferner kann der Objektparameter und/oder der Strukturparameter von einer Bereitstellungseinheit eines medizinischen Bildgebungsgeräts bereitgestellt werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Objektparameter und/oder der Strukturparameter anhand einer Nutzereingabe eines Nutzers an einer Eingabeeinheit erfasst werden.
  • Der Objektparameter kann vorteilhafterweise eine Information zu dem medizinischen Objekt aufweisen, beispielsweise zumindest einen Betriebsparameter und/oder eine Materialeigenschaft und/oder eine Formeigenschaft und/oder eine Information zu einer an dem medizinischen Objekt angeordneten Markerstruktur. Der Strukturparameter kann ferner eine Information zur anatomischen Struktur aufweisen, beispielsweise einen Gewebeparameter und/oder einen physiologischen Parameter und/oder eine Information zu einer an der anatomischen Struktur angeordneten Markerstruktur und/oder eine Information zu einem in der anatomischen Struktur angeordneten Kontrastmittel. Des Weiteren kann der Strukturparameter eine geometrische Information, beispielsweise eine Zentrallinie und/oder ein Volumennetzmodell und/oder eine räumliche Ausdehnungsinformation, zu der anatomischen Struktur aufweisen. Vorteilhafterweise können hierdurch die Bildpunkte der Bilddaten, welche Bildpunkte das medizinische Objekt und/oder die anatomische Struktur abbilden besonders zuverlässig und recheneffizient identifiziert werden. Beispielsweise kann nach Identifizierung zumindest eines Teils des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur die übrige Abbildung basierend auf dem Objektparameter und/oder dem Strukturparameter identifiziert werden, beispielsweise durch virtuelle Vervollständigung. Hiernach können die korrespondierenden Datenpunkte des Frequenzdatensatzes basierend auf den identifizierten Bildpunkten der Bilddaten identifiziert werden.
  • Alternativ oder zusätzlich können die korrespondierenden Datenpunkte des Frequenzdatensatzes anhand eines Abgleichs der jeweiligen Frequenzwerte mit dem Objektparameter und/oder dem Strukturparameter identifiziert werden.
  • Durch das Bestimmen der korrespondierenden Datenpunkte im Schritt a3) basierend auf dem Objektparameter und/oder dem Strukturparameter kann zuverlässig und zugleich recheneffizient sichergestellt werden, dass die Abbildung des medizinischen Objekts und/oder der anatomischen Struktur auch beim Anwenden, insbesondere einer Subtraktion und/oder Multiplikation, des Maskenbildes erhalten bleibt.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes kann Schritt a) weiterhin ein Registrieren der medizinischen Bilddaten, insbesondere der Einzelbilder, umfassen. Dabei können die Bilddaten, insbesondere die Einzelbilder, entlang der zeitlichen Dimension relativ zueinander registriert werden. Dabei kann das Registrieren der Bilddaten eine rigide und/oder nicht-rigide Transformation der Einzelbilder umfassen, beispielsweise relativ zu einem Referenzeinzelbild und/oder relativ zueinander. Alternativ oder zusätzlich kann das Registrieren der Bilddaten eine Bewegungskorrektur umfassen, insbesondere basierend auf einem physiologischen Bewegungssignal des Untersuchungsobjekts. Hierdurch kann eine Abweichung der Einzelbilder relativ zueinander, beispielsweise durch eine Bewegung des Untersuchungsobjekts, vorteilhaft verringert werden. Hierdurch kann eine Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Segmentierens des Frequenzdatensatzes im Schritt c) vorteilhaft verbessert werden.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes können die medizinischen Bilddaten zumindest teilweise einen gemeinsamen Untersuchungsbereich eines Untersuchungsobjekts abbilden. Dabei kann Schritt a) weiterhin ein Empfangen eines physiologischen Signals und/oder eines Bewegungssignals des Untersuchungsobjekts umfassen. Zudem kann der zumindest eine Frequenzschwellwert in Schritt c) basierend auf dem physiologischen Signal und/oder dem Bewegungssignal vorgegeben werden.
  • Das Empfangen des physiologischen Signals und/oder des Bewegungssignals kann insbesondere ein Erfassen und/oder Auslesen eines computerlesbaren Datenspeichers und/oder ein Empfangen aus einer Datenspeichereinheit, beispielsweise einer Datenbank, umfassen. Ferner kann das physiologische Signal und/oder das Bewegungssignal von einer Bereitstellungseinheit eines medizinischen Bildgebungsgeräts und/oder von einer Sensoreinheit zur Überwachung des Untersuchungsobjekts bereitgestellt werden.
  • Das physiologische Signal kann beispielsweise ein Herzsignal, insbesondere ein Pulssignal, und/oder ein Atemsignal des Untersuchungsobjekts aufweisen. Ferner kann das Bewegungssignal eine räumlich und zeitlich aufgelöste Bewegungsinformation zumindest eines Teils des Untersuchungsobjekts, insbesondere des Untersuchungsbereichs, aufweisen. Vorteilhafterweise kann der Frequenzschwellwert derart basierend auf dem physiologischen Signal und/oder dem Bewegungssignal vorgegeben werden, dass die Frequenzwerte der Datenpunkte des Frequenzdatensatzes, die mit einer zeitlichen Änderung, insbesondere einer Bewegung, des Untersuchungsbereichs korrespondieren, welche zeitliche Änderung zumindest teilweise dem physiologischen Signal und/oder dem Bewegungssignal folgt, oberhalb und/oder gleich dem Frequenzschwellwert sind. Hierdurch kann vorteilhafterweise erreicht werden, dass die Bildbereiche der Bilddaten, welche die zeitliche Änderung des Untersuchungsbereichs abbilden, einem unmaskierten Bildbereich des Maskenbildes entsprechen. Somit kann vorteilhafterweise sichergestellt werden, dass eine zeitliche Änderung an dem Untersuchungsbereich, welche zeitliche Änderung zumindest teilweise dem physiologischen Signal und/oder dem Bewegungssignal folgt, auch bei einer Anwendung, insbesondere Subtraktion und/oder Multiplikation, des Maskenbildes erhalten bleibt.
  • Die Erfindung betrifft in einem zweiten Aspekt ein Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes. Dabei werden in einem ersten Schritt s1) medizinische Bilddaten aufweisend eine zeitliche Dimension mittels eines medizinischen Bildgebungsgeräts aufgenommen. In einem zweiten Schritt s2) wird ein Maskenbild durch Anwenden einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes auf die medizinischen Bilddaten empfangen. In einem dritten Schritt s3) wird das Differenzbild durch Subtrahieren und/oder Multiplizieren des Maskenbildes und der medizinischen Bilddaten erzeugt. Hiernach wird das Differenzbild in einem vierten Schritt s4) bereitgestellt.
  • Die Vorteile des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Differenzbildes entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen können ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände übertragen werden und umgekehrt.
  • Das medizinische Bildgebungsgerät zur Aufnahme der medizinischen Bilddaten im Schritt s1) kann beispielsweise als medizinisches Röntgengerät, insbesondere C-Bogen Röntgengerät, und/oder als Computertomographieanlage (CT) und/oder als Sonographiegerät und/oder als Positronenemissionstomographieanlage (PET) ausgebildet sein. Die im Schritt s1) aufgenommenen medizinischen Bilddaten können ferner für Schritt a) des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes bereitgestellt werden. Das Erzeugen des Differenzbildes im Schritt s3) kann eine, insbesondere bildpunktweise und/oder einzelbildweise, Subtraktion und/oder Multiplikation des Maskenbildes mit den medizinischen Bilddaten umfassen. Hierdurch können vorteilhafterweise maskierte Bildbereiche des Maskenbildes aus den medizinischen Bilddaten entfernt werden. Das Differenzbild weist vorteilhafterweise die unmaskierten Bildbereiche des Maskenbildes auf.
  • Das Bereitstellen des Differenzbildes im Schritt s4) kann beispielsweise ein Speichern auf einem computerlesbaren Speichermedium und/oder ein Anzeigen auf einer Darstellungseinheit und/oder ein Übertragen an eine Bereitstellungseinheit umfassen. Insbesondere kann eine graphische Darstellung des Differenzbildes auf der Darstellungseinheit angezeigt werden.
  • Die Erfindung betrifft in einem dritten Aspekt eine Bereitstellungseinheit umfassend eine Recheneinheit, eine Speichereinheit und eine Schnittstelle. Eine solche Bereitstellungseinheit ist vorzugsweise dazu ausgebildet, die zuvor beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder zum Bereitstellen eines Differenzbildes und ihre Aspekte auszuführen. Die Bereitstellungseinheit ist dazu ausgebildet, diese Verfahren und ihre Aspekte auszuführen, indem die Schnittstelle, die Speichereinheit und die Recheneinheit ausgebildet sind, die entsprechenden Verfahrensschritte auszuführen.
  • Insbesondere kann die Schnittstelle zum Ausführen der Schritte a), a2), a3) und/oder e) des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes ausgebildet sein. Ferner kann die Schnittstelle zum Ausführen der Schritte s2) und s4) des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Differenzbildes ausgebildet sein. Des Weiteren kann die Recheneinheit und/oder die Speichereinheit zum Ausführen der übrigen Schritte der vorgeschlagenen Verfahren ausgebildet sein.
  • Die Vorteile der vorgeschlagenen Bereitstellungseinheit entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen der vorgeschlagenen Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder zum Bereitstellen eines Differenzbildes. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen können ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände übertragen werden und umgekehrt.
  • Die Erfindung betrifft in einem vierten Aspekt ein medizinisches Bildgebungsgerät umfassend eine vorgeschlagene Bereitstellungeinheit. Dabei ist das medizinische Bildgebungsgerät, insbesondere die Bereitstellungseinheit, zur Ausführung eines vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder zum Bereitstellen eines Differenzbildes ausgebildet. Insbesondere kann das medizinische Bildgebungsgerät als medizinisches Röntgengerät, insbesondere C-Bogen Röntgengerät, und/oder als Computertomographieanlage (CT) und/oder als Sonographiegerät und/oder als Positronenemissionstomographieanlage (PET) ausgebildet sein. Dabei kann das medizinische Bildgebungsgerät ferner zur Aufnahme und/oder zum Empfangen und/oder zum Bereitstellen der medizinischen Bilddaten und/oder des Maskenbildes und/oder des Differenzbildes ausgebildet sein.
  • Die Vorteile des vorgeschlagenen medizinischen Bildgebungsgeräts entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen der vorgeschlagenen Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder zum Bereitstellen eines Differenzbildes. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen können ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände übertragen werden und umgekehrt.
  • Die Erfindung betrifft in einem fünften Aspekt ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher einer Bereitstellungseinheit ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder zum Bereitstellen eines Differenzbildes auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Bereitstellungseinheit ausgeführt werden. Das Computerprogrammprodukt kann dabei eine Software mit einem Quellcode, der noch kompiliert und gebunden oder der nur interpretiert werden muss, oder einen ausführbaren Softwarecode umfassen, der zur Ausführung nur noch in die Bereitstellungseinheit zu laden ist. Durch das Computerprogrammprodukt kann das Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder das Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes mittels einer Bereitstellungseinheit schnell, identisch wiederholbar und robust ausgeführt werden. Das Computerprogrammprodukt ist so konfiguriert, dass es mittels der Bereitstellungseinheit die erfindungsgemäßen Verfahrensschritte ausführen kann.
  • Das Computerprogrammprodukt ist beispielsweise auf einem computerlesbaren Speichermedium gespeichert oder auf einem Netzwerk oder Server hinterlegt, von wo es in den Prozessor einer Bereitstellungseinheit geladen werden kann, der mit der Bereitstellungseinheit direkt verbunden oder als Teil der Bereitstellungseinheit ausgebildet sein kann. Weiterhin können Steuerinformationen des Computerprogrammprodukts auf einem elektronisch lesbaren Datenträger gespeichert sein. Die Steuerinformationen des elektronisch lesbaren Datenträgers können derart ausgestaltet sein, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Bereitstellungseinheit ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführen. Beispiele für elektronisch lesbare Datenträger sind eine DVD, ein Magnetband oder ein USB-Stick, auf welchem elektronisch lesbare Steuerinformationen, insbesondere Software, gespeichert ist. Wenn diese Steuerinformationen von dem Datenträger gelesen und in eine Bereitstellungseinheit gespeichert werden, können alle erfindungsgemäßen Ausführungsformen der vorab beschriebenen Verfahren durchgeführt werden.
  • Die Erfindung kann ferner von einem computerlesbaren Speichermedium und/oder elektronisch lesbaren Datenträger ausgehen, auf welchem von einer Bereitstellungseinheit lesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes und/oder zum Bereitstellen eines Differenzbildes auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Bereitstellungseinheit ausgeführt werden.
  • Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher verwendete Bereitstellungseinheiten auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z.B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, sowie Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. In unterschiedlichen Figuren werden für gleiche Merkmale die gleichen Bezugszeichen verwendet. Es zeigen
    • 1 bis 4 schematische Darstellungen verschiedener Ausführungsformen eines vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes,
    • 5 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Differenzbildes,
    • 6 eine schematische Darstellung einer vorgeschlagenen Bereitstellungseinheit,
    • 7 eine schematische Darstellung eines medizinischen C-Bogen-Röntgengeräts beispielhaft für ein vorgeschlagenes medizinisches Bildgebungsgerät.
  • In 1 ist eine vorteilhafte Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes schematisch dargestellt. Dabei können in einem ersten Schritt a) medizinische Bilddaten ID aufweisend eine zeitliche Dimension empfangen werden REC-ID. Ferner kann in einem zweiten Schritt b) ein Frequenzdatensatz FD aufweisend Datenpunkte mit jeweils einem Frequenzwert durch Anwenden einer Fouriertransformation auf die Bilddaten ID erzeugt werden GEN-FD. Dabei kann die Fouriertransformation zumindest entlang der zeitlichen Dimension angewendet werden. In einem dritten Schritt c) kann der Frequenzdatensatz FD basierend auf zumindest einem Frequenzschwellwert FTH in zwei Teilbereiche TB1 und TB2 segmentiert werden SEG-FD. Dabei kann der segmentierte Frequenzdatensatz SFD bereitgestellt werden. Hiernach kann in einem vierten Schritt d) das Maskenbild MI durch Anwenden einer inversen Fouriertransformation auf den ersten TB1 und/oder den zweiten Teilbereich TB2 des Frequenzdatensatzes FD erzeugt werden GEN-MI. Ferner kann das Maskenbild MI in einem fünften Schritt e) bereitgestellt werden PROV-MI.
  • Die Fouriertransformation zum Erzeugen GEN-FD des Frequenzdatensatzes FD im Schritt b) kann beispielsweise eine gefensterte Fouriertransformation, insbesondere eine Kurzzeit-Fourier-transformation (engl. short-time Fourier transform, STFT), und/oder eine Wavelet-Transformation umfassen. Dabei kann die gefensterte Fouriertransformation beispielsweise eine Rechteckfunktion und/oder eine Von-Hann-Fensterfunktion und/oder eine Gauß-Fensterfunktion aufweisen. Ferner kann die gefensterte Fouriertransformation als schnelle Fouriertransformation (engl. fast Fourier transform, FFT) implementiert sein.
  • Ferner kann der Frequenzdatensatz FD durch das Segmentieren SEG-FD in den ersten Teilbereich TB1 aufweisend Frequenzwerte unterhalb und/oder gleich des zumindest einen Frequenzschwellwerts FTH und einen zweiten Teilbereich TB2 aufweisend Frequenzwerte oberhalb und/oder gleich des Frequenzschwellwerts FTH klassifiziert werden. Dabei können die Datenpunkte des ersten Teilbereichs TB1 insbesondere mit Bildunkten der Bilddaten ID korrespondieren, die statische und/oder langsam veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs UB abbilden, beispielsweise eine Knochenstruktur. Ferner können die Datenpunkte des zweiten Teilbereichs TB2 mit Bildpunkten der Bilddaten ID korrespondieren, die vergleichsweise schnell veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs UB abbilden, beispielsweise ein darin angeordnetes medizinisches Objekt und/oder ein Kontrastmittel und/oder eine bewegte anatomische Struktur.
  • Vorteilhafterweise kann das Maskenbild MI maskierte und unmaskierte Bildbereiche aufweisen. Dabei können die Bildpunkte des jeweiligen Bildbereichs mit den Datenpunkten jeweils eines Teilbereichs TB1, TB2 des segmentierten Frequenzdatensatzes SFD korrespondieren.
  • Bei einer Erzeugung GEN-MI des Maskenbildes MI durch Anwenden der inversen Fouriertransformation auf den ersten Teilbereich TB1 des Frequenzdatensatzes FD können die Bildpunkte des unmaskierten Bildbereichs des Maskenbildes MI mit den Datenpunkten des ersten Teilbereichs TB1 des Frequenzdatensatzes FD korrespondieren. Somit können die unmaskierten Bildbereiche des Maskenbildes MI insbesondere mit Bildpunkten der Bilddaten ID korrespondieren, die zeitlich statische und/oder langsam veränderlichen Abschnitte des Untersuchungsbereichs UB abbilden. Ferner können die maskierten Bildbereiche des Maskenbildes MI insbesondere mit Bildpunkten der Bilddaten ID korrespondieren, die vergleichsweise schnell veränderliche Abschnitte des Untersuchungsbereichs UB abbilden.
  • Ferner kann die inverse Fouriertransformation in Schritt d) insbesondere auf den ersten TB1 und den zweiten Teilbereich TB2 des segmentierten Frequenzdatensatzes SFD angewendet werden, wobei die Frequenzwerte zumindest eines der Teilbereiche TB1 und/oder TB2 angepasst werden.
  • Zudem kann die Fouriertransformation im Schritt b) entlang zumindest einer Raumachse angewendet werden. Dabei kann das Segmentieren des Frequenzdatensatzes SEG-FD im Schritt c) auf zumindest einem ersten Frequenzschwellwert bezüglich einer zeitlichen Frequenz und zumindest einem zweiten Frequenzschwellwert bezüglich einer Ortsfrequenz basieren.
  • 2 zeigt eine schematische Darstellung einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI. Dabei kann das vorgeschlagene Verfahren weiterhin die Schritte a2) und a3) umfassen. Schritt a2) kann ein Identifizieren eines medizinischen Objekts ID-MO und/oder einer anatomischen Struktur ID-AS in den Bilddaten ID umfassen. Ferner können im Schritt a3) korrespondierende Datenpunkte in dem Frequenzdatensatz FD identifiziert werden, die mit dem identifizierten medizinischen Objekt und/oder der anatomischen Struktur korrespondieren. Vorteilhafterweise können diese korrespondierenden Datenpunkte von der Segmentierung SEG-FD im Schritt c) ausgenommen werden.
  • Des Weiteren kann im Schritt a3) zusätzlich eine Teilmenge von Datenpunkten des Frequenzdatensatzes FD um die korrespondierenden Datenpunkte herum bestimmt werden, welche Teilmenge von der Segmentierung SEG-FD in Schritt c) ausgenommen wird.
  • In 3 ist eine weitere vorteilhafte Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI schematisch dargestellt. Dabei kann Schritt a) weiterhin ein Empfangen eines Objektparameters REC-OP und/oder eines Strukturparameters REC-SP umfassen. Dabei kann der Objektparameter OP eine Information zu dem medizinischen Objekt aufweisen. Ferner kann der Strukturparameter SP eine Information zur anatomischen Struktur aufweisen. Vorteilhafterweise können die korrespondierenden Datenpunkte im Schritt a3) basierend auf dem Objektparameter OP und/oder dem Strukturparameter SP bestimmt werden.
  • 4 zeigt eine schematische Darstellung einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI. Dabei kann Schritt a) weiterhin ein Registrieren der medizinischen Bilddaten REG-ID umfassen, wobei hiernach registrierte medizinische Bilddaten RID für Schritt a2) und/oder Schritt b) bereitgestellt werden können. Vorteilhafterweise können die medizinischen Bilddaten ID, insbesondere entlang der zeitlichen Dimension aufweisend mehrere Einzelbilder, einen gemeinsamen Untersuchungsbereich eines Untersuchungsobjekts abbilden. Dabei kann Schritt a) ferner ein Empfangen REC-SIG eines physiologischen Signals und/oder eines Bewegungssignals SIG des Untersuchungsobjekts umfassen. Ferner kann der zumindest eine Frequenzschwellwert FTH in Schritt c) basierend auf dem physiologischen Signal und/oder dem Bewegungssignal SIG vorgegeben werden DET-FTH.
  • In 5 ist eine vorteilhafte Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Differenzbildes schematisch dargestellt. Dabei können in einem ersten Schritt s1) die medizinischen Bilddaten ID aufweisend eine zeitliche Dimension mittels eines medizinischen Bildgebungsgeräts aufgenommen werden ACQ-ID. Ferner können die medizinischen Bilddaten ID für Schritt a) des vorgeschlagenen Verfahrens V1 zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI bereitgestellt werden PROV-ID. Durch Anwenden des vorgeschlagenen Verfahrens V1 zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI auf die Bilddaten ID, kann im Schritt s2) das Maskenbild MI empfangen werden REC-MI. Hiernach kann in einem Schritt s3) durch Subtrahieren und/oder Multiplizieren des Maskenbildes MI mit den medizinischen Bilddaten ID das Differenzbild DI erzeugt werden GEN-DI. In einem vierten Schritt s4) kann das Differenzbild DI bereitgestellt werden PROV-DI.
  • 6 zeigt schematisch eine vorgeschlagene Bereitstellungseinheit PRVS umfassend eine Schnittstelle IF, eine Recheneinheit CU und eine Speichereinheit MU. Die Bereitstellungseinheit PRVS kann dazu ausgebildet sein, ein vorgeschlagenes Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI und/oder ein Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes PROV-DI auszuführen, indem die Schnittstelle IF, die Recheneinheit CU und die Speichereinheit MU ausgebildet sind, die entsprechenden Verfahrensschritte auszuführen.
  • Dabei kann die Schnittstelle IF zum Ausführen der Schritte a), a2), a3) und/oder e) des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI ausgebildet sein. Ferner kann die Schnittstelle IF zum Ausführen der Schritte s2) und s4) des vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Differenzbildes PROV-DI ausgebildet sein. Des Weiteren kann die Recheneinheit CU und/oder die Speichereinheit MU zum Ausführen der übrigen Schritte der vorgeschlagenen Verfahren ausgebildet sein.
  • Bei der Bereitstellungseinheit PRVS kann es sich insbesondere um einen Computer, einen Mikrocontroller oder um einen integrierten Schaltkreis handeln. Alternativ kann es sich bei der Bereitstellungseinheit PRVS um einen realen oder virtuellen Verbund von Computern handeln (ein englischer Fachbegriff für einen realen Verbund ist „Cluster“, ein englischer Fachbegriff für einen virtuellen Verbund ist „Cloud“). Die Bereitstellungseinheit PRVS kann auch als virtuelles System ausgebildet sein, das auf einem realen Computer oder einem realen oder virtuellen Verbund von Computern ausgeführt wird (engl. virtualization) .
  • Bei einer Schnittstelle IF kann es sich um eine Hardware- oder Softwareschnittstelle handeln (beispielsweise PCI-Bus, USB oder Firewire). Eine Recheneinheit CU kann Hardware-Elemente oder Software-Elemente aufweisen, beispielsweise einen Mikroprozessor oder ein sogenanntes FPGA (englisches Akronym für „Field Programmable Gate Array“). Eine Speichereinheit MU kann als nicht dauerhafte Arbeitsspeicher (Random Access Memory, kurz RAM) oder als dauerhafter Massenspeicher (Festplatte, USB-Stick, SD-Karte, Solid State Disk) realisiert sein.
  • Die Schnittstelle IF kann insbesondere mehrere Unterschnittstellen umfassen, die unterschiedliche Schritte der jeweiligen Verfahren ausführen. Mit anderen Worten kann die Schnittstelle IF auch als Vielzahl von Schnittstellen IF aufgefasst werden. Die Recheneinheit CU kann insbesondere mehrere Unterrecheneinheiten umfassen, die unterschiedliche Schritte der jeweiligen Verfahren ausführen. Mit anderen Worten kann die Recheneinheit CU auch als Vielzahl von Recheneinheiten CU aufgefasst werden.
  • In 7 ist ein beispielhaft für ein vorgeschlagenes medizinisches Bildgebungsgerät ein medizinisches C-Bogen-Röntgengerät 37 schematisch dargestellt. Dabei kann das medizinische C-Bogen-Röntgengerät 37 vorteilhafterweise eine vorgeschlagene Bereitstellungeinheit PRVS, insbesondere zur Steuerung des medizinischen C-Bogen-Röntgengeräts 37, umfassen. Dabei ist das medizinische C-Bogen-Röntgengerät 37, insbesondere die vorgeschlagene Bereitstellungseinheit PRVS, zur Ausführung eines vorgeschlagenen Verfahrens zum Bereitstellen eines Maskenbildes PROV-MI und/oder eines Verfahrens zum Bereitstellen eines Differenzbildes PROV-DI ausgebildet.
  • Hierbei umfasst das medizinische C-Bogen-Röntgengerät 37 zudem eine Detektoreinheit 34 und eine Röntgenquelle 33. Zur Aufnahme der medizinischen Bilddaten ID, kann der Arm 38 des C-Bogen-Röntgengerätes 37 beweglich um ein oder mehrere Achsen herum gelagert sein. Ferner kann das medizinische C-Bogen-Röntgengerät 37 eine Bewegungsvorrichtung 39 umfassen, welche eine Bewegung des C-Bogen-Röntgengerätes 37 im Raum ermöglicht, beispielsweise ein Rad- und/oder Schienensystem.
  • Zur Aufnahme der medizinischen Bilddaten ID von dem Untersuchungsbereich UB des auf einer Patientenlagerungseinrichtung 32 angeordneten Untersuchungsobjekts 31, kann die Bereitstellungseinheit PRVS ein Signal 24 an die Röntgenquelle 33 senden. Daraufhin kann die Röntgenquelle 33 ein Röntgenstrahlenbündel, insbesondere einen Kegelstrahl und/oder Fächerstrahl und/oder Parallelstrahl, aussenden. Beim Auftreffen des Röntgenstrahlenbündels, nach einer Wechselwirkung mit dem abzubildenden Untersuchungsbereich UB des Untersuchungsobjekts 31, auf einer Oberfläche der Detektoreinheit 34, kann die Detektoreinheit 34 ein Signal 21 an die Bereitstellungseinheit PRVS senden. Die Bereitstellungseinheit PRVS kann beispielsweise anhand des Signals 21 die medizinischen Bilddaten ID empfangen REC-ID.
  • Des Weiteren kann das medizinische C-Bogen-Röntgengerät 37 eine Eingabeeinheit 42, beispielsweise eine Tastatur, und/ oder eine Darstellungseinheit 41, beispielsweise ein Monitor und/oder Display, umfassen. Die Eingabeeinheit 42 kann vorzugsweise in die Darstellungseinheit 41 integriert sein, beispielsweise bei einem kapazitiven und/oder resistiven Eingabedisplay. Dabei kann durch eine Eingabe eines Bedienpersonals an der Eingabeeinheit 42 eine, insbesondere ergänzende, Steuerung des medizinischen C-Bogen-Röntgengeräts 37, insbesondere eines vorgeschlagenen Verfahrens, ermöglicht werden.
  • Hierfür kann die Eingabeeinheit 42 beispielsweise ein Signal 26 an die Bereitstellungseinheit PRVS senden.
  • Ferner kann die Darstellungseinheit 41 dazu ausgebildet sein, Informationen und/oder graphische Darstellungen von Informationen des C-Bogen-Röntgengeräts 37 und/oder der Bereitstellungseinheit PRVS und/oder weiterer Komponenten anzuzeigen. Hierfür kann die Bereitstellungseinheit PRVS beispielsweise ein Signal 25 an die Darstellungseinheit 41 senden. Insbesondere kann die Darstellungseinheit 41 zur Anzeige einer graphischen Darstellung der medizinischen Bilddaten ID und/oder des Frequenzdatensatzes FD und/oder des Maskenbildes MI und/oder des Differenzbildes DI ausgebildet sein.
  • Die in den beschriebenen Figuren enthaltenen schematischen Darstellungen bilden keinerlei Maßstab oder Größenverhältnis ab.
  • Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorhergehend detailliert beschriebenen Verfahren sowie bei den dargestellten Vorrichtungen lediglich um Ausführungsbeispiele handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert werden können, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. Weiterhin schließt die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht aus, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließen die Begriffe „Einheit“ und „Element“ nicht aus, dass die betreffenden Komponenten aus mehreren zusammenwirkenden Teil-Komponenten bestehen, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.

Claims (12)

  1. Verfahren zum Bereitstellen eines Maskenbildes (PROV-MI), umfassend: a) Empfangen (REC-ID) von medizinischen Bilddaten (ID) aufweisend eine zeitliche Dimension, b) Erzeugen (GEN-FD) eines Frequenzdatensatzes (FD) aufweisend Datenpunkte mit jeweils einem Frequenzwert durch Anwenden einer Fouriertransformation auf die Bilddaten (ID), wobei die Fouriertransformation zumindest entlang der zeitlichen Dimension angewendet wird, c) Segmentieren (SEG-FD) des Frequenzdatensatzes (FD) basierend auf zumindest einem Frequenzschwellwert (FTH) in zwei Teilbereiche (TB1, TB2), d) Erzeugen (GEN-MI) des Maskenbildes (MI) durch Anwenden einer inversen Fouriertransformation auf den ersten (TB1) und/oder den zweiten Teilbereich (TB2) des Frequenzdatensatzes (FD), e) Bereitstellen (PROV-MI) des Maskenbildes (MI).
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die inverse Fouriertransformation in Schritt d) auf den ersten (TB1) und den zweiten Teilbereich (TB2) des Frequenzdatensatzes (FD) angewendet wird, wobei die Frequenzwerte zumindest eines der Teilbereiche (TB1, TB2) angepasst werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Fouriertransformation im Schritt b) ferner entlang zumindest einer Raumachse angewendet wird, wobei das Segmentieren (SEG-FD) des Frequenzdatensatzes (FD) im Schritt c) auf zumindest einem ersten Frequenzschwellwert bezüglich einer zeitlichen Frequenz und zumindest einem zweiten Frequenzschwellwert bezüglich einer Ortsfrequenz basiert.
  4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, weiterhin umfassend: a2) Identifizieren eines medizinischen Objekts (ID-MO) und/oder einer anatomischen Struktur (ID-AS) in den Bilddaten (ID), a3) Bestimmen von mit dem identifizierten medizinischen Objekt und/oder der anatomischen Struktur korrespondierenden Datenpunkten in dem Frequenzdatensatz (FD), welche korrespondierenden Datenpunkte von der Segmentierung (SEG-FD) in Schritt c) ausgenommen werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt a3) zusätzlich eine Teilmenge von Datenpunkten des Frequenzdatensatzes (FD) um die korrespondierenden Datenpunkte herum bestimmt wird, welche Teilmenge von der Segmentierung (SEG-FD) in Schritt c) ausgenommen wird.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 oder 5, wobei Schritt a) weiterhin ein Empfangen eines Objektparameters (REC-OP) und/oder eines Strukturparameters (REC-SP) umfasst, wobei der Objektparameter (OP) eine Information zu dem medizinischen Objekt aufweist und/oder wobei der Strukturparameter (SP) eine Information zur anatomischen Struktur aufweist, wobei die korrespondierenden Datenpunkte im Schritt a3) basierend auf dem Objektparameter (OP) und/oder dem Strukturparameter (SP) bestimmt werden.
  7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Schritt a) weiterhin ein Registrieren (REG-ID) der medizinischen Bilddaten (ID) umfasst.
  8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die medizinischen Bilddaten (ID) zumindest teilweise einen gemeinsamen Untersuchungsbereich (UB) eines Untersuchungsobjekts (31) abbilden, wobei Schritt a) weiterhin ein Empfangen (REC-SIG) eines physiologischen Signals und/oder eines Bewegungssignals (SIG) des Untersuchungsobjekts (31) umfasst, wobei der zumindest eine Frequenzschwellwert (FTH) in Schritt c) basierend auf dem physiologischen Signal und/oder dem Bewegungssignal (SIG) vorgegeben wird (DET-FTH).
  9. Verfahren zum Bereitstellen eines Differenzbildes (PROV-DI), umfassend: s1) Aufnehmen (ACQ-ID) von medizinischen Bilddaten (ID) aufweisend eine zeitliche Dimension mittels eines medizinischen Bildgebungsgeräts, s2) Empfangen (REC-MI) eines Maskenbildes (MI) durch Anwenden eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche auf die medizinischen Bilddaten (ID), s3) Erzeugen (GEN-DI) des Differenzbildes (DI) durch Subtrahieren und/oder Multiplizieren des Maskenbildes (MI) und der medizinischen Bilddaten (ID), s4) Bereitstellen (PROV-DI) des Differenzbildes (DI).
  10. Bereitstellungseinheit (PRVS), welche zur Ausführung eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche ausgebildet ist.
  11. Medizinisches Bildgebungsgerät umfassend eine Bereitstellungseinheit (PRVS) nach Anspruch 10, wobei das medizinische Bildgebungsgerät zum Aufnehmen (ACQ-ID) und/oder Empfangen (REC-ID) und/oder Bereitstellen der medizinischen Bilddaten (PROV-ID) ausgebildet ist.
  12. Computerprogrammprodukt, welches direkt in einen Speicher (MU) einer Bereitstellungseinheit (PRVS) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Bereitstellungseinheit (PRVS) ausgeführt werden.
DE102020205762.1A 2020-05-07 2020-05-07 Bereitstellen eines Maskenbildes Pending DE102020205762A1 (de)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102020205762.1A DE102020205762A1 (de) 2020-05-07 2020-05-07 Bereitstellen eines Maskenbildes
US17/307,067 US11847783B2 (en) 2020-05-07 2021-05-04 Providing a mask image
CN202110494127.3A CN113616223A (zh) 2020-05-07 2021-05-07 提供掩模图像

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102020205762.1A DE102020205762A1 (de) 2020-05-07 2020-05-07 Bereitstellen eines Maskenbildes

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102020205762A1 true DE102020205762A1 (de) 2021-11-11

Family

ID=78231760

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102020205762.1A Pending DE102020205762A1 (de) 2020-05-07 2020-05-07 Bereitstellen eines Maskenbildes

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11847783B2 (de)
CN (1) CN113616223A (de)
DE (1) DE102020205762A1 (de)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010041443A1 (de) 2010-09-27 2012-03-29 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur hervorgehobenen Darstellung von Objekten

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010024684B8 (de) * 2010-06-23 2019-08-22 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Rekonstruktion von Bilddaten eines bewegten Untersuchungsobjektes, Steuer- und Recheneinheit, Computertomographiesystem und Computerprogramm
DE102012211892B4 (de) * 2012-07-09 2015-03-19 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Extraktion eines Datensatzes aus einem medizinischen Bilddatensatz sowie medizinische Bildaufnahmeeinrichtung und Computerprogramm
RU2662871C2 (ru) * 2012-10-05 2018-07-31 Конинклейке Филипс Н.В. Ослабление костей при рентгеновской визуализации
DE102013217351B4 (de) * 2013-08-30 2023-05-11 Siemens Healthcare Gmbh Bildbasierte Bewegungskompensation von Bilddaten
DE102015205270A1 (de) * 2015-03-24 2016-09-29 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zur Ermittlung eines Röntgenbilddatensatzes eines bewegten Zielgebiets und Röntgeneinrichtung
DE102016206297A1 (de) * 2016-04-14 2017-10-19 Siemens Healthcare Gmbh Rekonstruktion von Bilddaten bei der Sequenzbildgebung
US10996306B2 (en) * 2019-04-25 2021-05-04 General Electric Company MRI system and method using neural network for detection of patient motion

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010041443A1 (de) 2010-09-27 2012-03-29 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur hervorgehobenen Darstellung von Objekten

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KNUTSSON, Hans, et al. Spatio-temporal filtering of digital angiography image data. Computer methods and programs in biomedicine, 1998, 57. Jg., Nr. 1, S. 115-123

Also Published As

Publication number Publication date
US20210350540A1 (en) 2021-11-11
US11847783B2 (en) 2023-12-19
CN113616223A (zh) 2021-11-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102011087127B4 (de) Bestimmung von Aufnahmeparametern bei einer Dual-Energy Tomosynthese
DE102005027963B3 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Rekonstruktion eines 3D-Bilddatensatzes eines bewegten Objektes
DE102010027227B4 (de) Verfahren und Computertomographiegerät zur Durchführung einer angiographischen Untersuchung
DE102013218819B3 (de) Verfahren zur Reduzierung von Artefakten in einem Bilddatensatz und Röntgeneinrichtung
DE102006012181A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur getrennten dreidimensionalen Darstellung von Arterien und Venen in einem Körperteil
DE102004004295A1 (de) Verfahren zur Bilddatenaufnahme und -auswertung mit einem Tomographiegerät
EP3539475B1 (de) Verfahren zur bewegungskorrektur von spektralen computertomographiedaten, sowie ein energiesensitives computertomographiegerät
DE102012205351A1 (de) Darstellung von Blutgefäßen und Gewebe im Herzen
DE102009015386A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erzeugung eines funktionellen Datensatzes eines perfundierten Bereichs des menschlichen oder tierischen Körpers
DE102008021835A1 (de) Verfahren und Tomographiegerät zur Normierung von Bilddaten hinsichtlich eines durch ein Kontrastmittel in den Bilddaten hervorgerufenen Kontrastes
DE102020210192A1 (de) Bereitstellen einer synthetisch kontrastierten Szene
DE102012214472B4 (de) Verfahren zur Ermittlung von Dualenergie-Bilddatensätzen und eine Röntgeneinrichtung dazu
DE102008016892A1 (de) Betriebsverfahren für eine Bildgebungsanlage zur zeitaufgelösten Abbildung eines sich iterativ bewegenden Untersuchungsobjekts
DE102013220018A1 (de) Berechnung eines Untersuchungsparameters
DE102006050887A1 (de) Verfahren zur Erstellung eines Bildes bei einer kontrastmittelgestützten MR-Angiographie und Magnet-Resonanz-Gerät
DE102019209790A1 (de) Verfahren zur Bereitstellung eines Bewertungsdatensatzes von einem ersten medizinischen dreidimensionalen Computertomographiedatensatz
DE102020205039B3 (de) Bereitstellen eines dynamischen Maskenbildes
DE102019212929A1 (de) Registrieren eines 2D Bildes mit einem 3D Bild
DE102020214319B3 (de) Bereitstellen eines optimalen Subtraktionsdatensatzes
DE102019217576B4 (de) Identifizieren und Bereitstellen von Fehlausrichtungsbildmerkmalen
DE102020205762A1 (de) Bereitstellen eines Maskenbildes
DE102015206155A1 (de) Ermitteln eines Initialisierungszeitpunkts einer Bildaufnahme unter Einsatz eines Kontrastmittels
DE102016224717B4 (de) Verfahren zum Ermitteln von Gewebeeigenschaften von Tumoren, sowie Bildanalyseeinrichtung, Computertomographiesystem, Computerprogrammprodukt und computerlesbares Medium
DE102021210879A1 (de) Bereitstellen eines Vergleichsdatensatzes
DE102021210283A1 (de) Erzeugen eines Zwischenbildes

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R016 Response to examination communication
R081 Change of applicant/patentee

Owner name: SIEMENS HEALTHINEERS AG, DE

Free format text: FORMER OWNER: SIEMENS HEALTHCARE GMBH, MUENCHEN, DE