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Die Erfindung liegt auf dem Gebiet des Volume Rendering, d. h. der Darstellung bzw. Visualisierung von dreidimensionalen Körpern bzw. Objekten.
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Die Modellierung, Rekonstruktion oder Visualisierung von dreidimensionalen Objekten hat einen weiten Anwendungsbereich in den Feldern Medizin (z. B. CT, PET), Physik (z. B. Elektronenstruktur großer Moleküle) oder Geophysik (Beschaffenheit und Lage von Erdschichten). Typischerweise wird das zu untersuchende Objekt bestrahlt (z. B. mittels elektromagnetischer Wellen oder Schallwellen), um seine Beschaffenheit zu untersuchen. Die gestreute Strahlung wird detektiert und aus den detektierten Werten werden Eigenschaften des Körpers ermittelt. Üblicherweise besteht das Ergebnis in einer physikalischen Größe (z. B. Dichte, Gewebetyp, Elastizität, Geschwindigkeit), deren Wert für den Körper ermittelt wird. Dabei verwendet man in der Regel ein virtuelles Gitter, an dessen Gitterpunkten der Wert der Größe ermittelt wird. Diese Gitterpunkte werden üblicherweise als Voxel bezeichnet. Der Begriff „Voxel“ ist ein aus den Begriffen „Volume“ und „Pixel“ gebildetes Synthesewort. Ein Voxel entspricht der Raumkoordinate eines Gitterpunktes, welcher der Wert einer Größe an diesem Ort zugeordnet ist. Dabei handelt es sich meist um eine physikalische Größe, die als skalares oder vektorielles Feld dargestellt werden kann, d.h. der Raumkoordinate ist der entsprechende Feldwert zugeordnet. Durch Interpolation der Voxel kann man den Wert der Größe bzw. des Feldes an beliebigen Objektpunkten (d. h. an beliebigen Ortspunkten des untersuchten Objektes) erhalten.
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Zur Visualisierung der Volumendaten wird aus den Voxels eine dreidimensionale Darstellung des untersuchten Objekts bzw. Körpers auf einer zweidimensionalen Darstellungsfläche (z. B. ein Bildschirm oder eine Scheibe bzw. Linse einer sog. „Augmented-Reality-Brille“) erzeugt. Mit anderen Worten werden (in drei Dimensionen definierte) Voxel auf (in zwei Dimensionen definierte) Pixel eines zweidimensionalen Visualisierungsbildes abgebildet. Die Pixel des Visualisierungsbildes werden im Folgenden auch Visualisierungspixel genannt. Die Abbildung wird üblicherweise als Volume Rendering (Volumenwiedergabe) bezeichnet. Von der Durchführung der Volumenwiedergabe hängt es ab, wie in den Voxeln enthaltende Informationen mittels der Pixel wiedergegeben werden.
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Eines der meistbenutzten Verfahren zur Volumenwiedergabe ist das sog. Ray-Casting (vgl. Levoy: „Display of Surfaces from Volume Data“, IEEE Computer Graphics and Applications, Ausgabe 8, Nr. 3, Mai 1988, Seiten 29-37). Beim Ray-Casting werden simulierte Strahlen, die vom Auge eines imaginären Betrachters ausgehen, durch den untersuchten Körper bzw. das untersuchte Objekt gesendet. Entlang der Strahlen werden für Abtastpunkte RGBA-Werte aus den Voxeln bestimmt und zu Pixeln für ein zweidimensionales Bild mittels Alpha Compositing bzw. Alpha Blending vereinigt. Dabei stehen in dem Ausdruck RGBA die Buchstaben R, G und B für die Farbanteile rot, grün und blau, aus denen sich der Farbbeitrag des entsprechenden Abtastpunktes zusammensetzt. A steht für den ALPHA-Wert, der ein Maß für die Transparenz am Abtastpunkt darstellt. Die jeweilige Transparenz wird bei der Überlagerung von RGB-Werten an Abtastpunkten zu dem Pixel verwendet. Beleuchtungseffekte werden üblicherweise mittels eines Beleuchtungsmodells im Rahmen eines mit „Shading“ bezeichneten Verfahrens berücksichtigt.
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Ein weiteres Verfahren zur Volumenwiedergabe ist das sog. Path-Tracing oder Pfadverfolgungsverfahren (vgl. Kajiya: „The rendering equation“, ACM SIGGRAPH Computer Graphics, Ausgabe 20, Nr. 4, August 1986, Seiten 143-150). Dabei werden pro Visualisierungspixel mehrere simulierte Strahlen in die Volumendaten geschossen, die dann mit dem Volumen wechselwirken, d.h. reflektiert, gebrochen oder absorbiert werden, wobei jedes Mal (außer im Falle der Absorption) mindestens ein zufälliger Strahl generiert wird. Jeder simulierte Strahl sucht sich so seinen Weg (path) durch die Volumendaten. Je mehr virtuelle Strahlen pro Visualisierungspixel verwendet werden, desto mehr nähert man sich dem idealen Bild an. Hierbei können insbesondere die in
EP 3 178 068 B1 beschriebenen Methoden und Verfahren angewandt werden. Der Inhalt der
EP 3 178 068 B1 ist hierin in seiner Gesamtheit durch Bezugnahme einbezogen.
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Durch derartige Visualisierungsverfahren können Nutzer vor allem im medizinischen und klinischen Bereich wirkungsvoll unterstützt werden, da eine solche Darstellung einen raschen Überblick über komplexe anatomische Zusammenhänge gestattet. Beispielsweise erlaubt dies eine bessere Planung von chirurgischen Eingriffen. Ferner ermöglichen solche Visualisierungsbilder die Erstellung aussagekräftiger medizinischer Berichte.
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Ein primäres technisches Hindernis bei der Implementierung eines Systems zur interaktiven Volumenwiedergabe ist die zielgerechte Anpassung der Darstellung an die jeweiligen Erfordernisse bei der Befundung eines spezifischen Patienten zur Beantwortung einer spezifischen klinischen Fragestellung. Gängige Systeme sind zwar in der Lage, Darstellungen zu erzeugen, die einen durch Volumendaten repräsentierten anatomischen Bereich des Patienten als Ganzes optimal wiedergeben können. Für die Betrachtung einzelner Strukturen sind solche globalen Einstellungen aber oftmals weniger geeignet, da sie die Details oftmals nicht ausreichend wiedergeben können. Einzelne Strukturen können in diesem Zusammenhang beispielsweise Organe, Implantate, Knochen, Gefäße, Raumforderungen oder krankhafte Gewebeveränderungen wie etwa Tumore sein. Sollen ausgehend von einer gerenderten Gesamtdarstellung beispielsweise einzelne Strukturen entfernt werden, um dahinterliegende Gewebe besser begutachten zu können, entstehen mitunter Darstellungsfehler dahingehend, dass zu viel oder zu wenig Information entfernt wird. Dies macht Korrekturen erforderlich, für die den Nutzern oftmals sowohl die Zeit als auch das Hintergrundwissen fehlt. Die Akzeptanz von Volumenwiedergabealgorithmen für die klinische Befundung sinkt dadurch trotz des dieser Technologie innewohnenden Potentials. Im schlimmsten Fall können ungünstig gewählte globale Visualisierungsparameter pathologisch relevante Sachverhalte verstellen und zu falschen Entscheidungen führen.
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Es ist deshalb ein Ziel der vorliegenden Erfindung, in dieser Hinsicht verbesserte Verfahren und Vorrichtungen zur Visualisierung von Volumendaten bereitzustellen. Insbesondere soll dabei das Problem adressiert werden, ein Visualisierungsverfahren bereitzustellen, mit dem die Volumendaten so verarbeitet werden können, dass deren Visualisierung besser an die zugrundeliegende medizinische Fragestellung anpassbar sind.
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Gemäß der Erfindung wird die gestellte Aufgabe mit einem Verfahren, einer Vorrichtung, einem Computerprogrammprodukt bzw. einem computerlesbaren Speichermedium gemäß dem Hauptanspruch und den nebengeordneten Ansprüchen gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
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Nachstehend wird die erfindungsgemäße Lösung der Aufgabe sowohl in Bezug auf die beanspruchten Vorrichtungen als auch in Bezug auf das beanspruchte Verfahren beschrieben. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen sind ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände zu übertragen und umgekehrt. Mit anderen Worten können die gegenständlichen Ansprüche (die beispielsweise auf eine Vorrichtung gerichtet sind) auch mit den Merkmalen, die in Zusammenhang mit einem Verfahren beschrieben oder beansprucht sind, weitergebildet sein. Die entsprechenden funktionalen Merkmale des Verfahrens werden dabei durch entsprechende gegenständliche Module ausgebildet.
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Weiterhin wird die erfindungsgemäße Lösung der Aufgabe sowohl in Bezug auf Verfahren und Vorrichtungen zur Visualisierung eines dreidimensionalen Körpers als auch in Bezug auf Verfahren und Vorrichtungen zum Anpassen von trainierten Funktionen beschrieben. Hierbei können Merkmale und alternative Ausführungsformen von Datenstrukturen und/oder Funktionen bei Verfahren und Vorrichtungen zur Bestimmung auf analoge Datenstrukturen und/oder Funktionen bei Verfahren und Vorrichtungen zum Anpassen übertragen werden. Analoge Datenstrukturen können hierbei insbesondere durch die Verwendung der Vorsilbe „Trainings“ gekennzeichnet sein. Weiterhin können die in Verfahren und Vorrichtungen zur Visualisierung eines dreidimensionalen Körpers verwendeten trainierten Funktionen insbesondere durch Verfahren und Vorrichtungen zum Anpassen von trainierten Funktionen angepasst worden und/oder bereitgestellt worden sein.
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Gemäß einem Aspekt wird ein computer-implementiertes Verfahren zur Bereitstellung eines Visualisierungsobjekts bereitgestellt. Das Visualisierungsobjekt visualisiert dabei einen durch medizinische Volumendaten repräsentierten, dreidimensionalen anatomischen Bereich eines Patienten für einen Nutzer. Das Verfahren weist die folgenden Schritte auf:
- - Empfangen eines Auswahlbefehls des Nutzers, welcher Auswahlbefehl den zu analysierenden Patienten anzeigt;
- - Aufrufen von dem Patienten zugeordneten Daten basierend auf dem Auswahlbefehl;
- - Bestimmen einer medizinischen Kontextinformation basierend auf den zugeordneten Daten;
- - Auswählen geeigneter Volumendaten des Patienten basierend auf der medizinischen Kontextinformation und, optional, dem Auswahlbefehl;
- - Identifizieren ein oder mehrerer Strukturen in den ausgewählten Volumendaten basierend auf der medizinischen Kontextinformation;
- - Bestimmen einer Abbildungsvorschrift, zur Abbildung der Volumendaten auf ein Visualisierungsobjekt für einen Nutzer, wobei die Abbildungsvorschrift unter Berücksichtigung der medizinischen Kontextinformation und/oder der identifizierten Strukturen bestimmt wird;
- - Berechnen des Visualisierungsobjekts basierend auf der Abbildungsvorschrift;
- - Bereitstellen des Visualisierungsobjekts für den Nutzer.
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Mit anderen Worten wird mit dem Aufrufen eines Patientenfalles automatisiert eine Visualisierung der Volumendaten erzeugt, die an die Gegebenheiten des jeweiligen Einzelfalles angepasst ist. Insbesondere können relevante Strukturen durch eine geeignete Abbildungsvorschrift gezielt visualisiert werden. Dies erlaubt die individuelle Darstellung einzelner Strukturen. Gleichzeitig werden die von dem Nutzer vorzunehmenden Einstellungen und Anpassungen reduziert, was die Nutzbarkeit weiter erhöht.
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Bereitgestellt werden also computer-implementierte Verfahren und Vorrichtungen zur Bereitstellung eines Visualisierungsobjekts, welches Visualisierungsobjekt geeignet ist, einen durch Volumendaten repräsentierten, dreidimensionalen anatomischen Bereich eines Patienten für einen Nutzer zu visualisieren. Dabei werden zu dem jeweiligen Fall medizinische Kontextinformationen abgeleitet, was eine automatisierte und zielgerichtete Festlegung eines geeigneten Visualisierungsobjekts ermöglicht. Insbesondere werden basierend auf den Kontextinformationen eine oder mehrere zu visualisierender Strukturen in den ausgewählten Volumendaten identifiziert, die, basierend auf den Kontextdaten, für den Nutzer besonders relevant sind. Diese zu visualisierenden Strukturen können dann beim Berechnen des Visualisierungsobjekts automatisch gesondert berücksichtigt werden, was das Ergebnis verbessern kann. Insbesondere können so für jede zu visualisierende Struktur einzeln angepasste Visualisierungsparameter bestimmt werden, wodurch die einzelnen zu visualisierenden Strukturen optimal wiedergegeben werden können.
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Eine Struktur kann in diesem Zusammenhang insbesondere ein Organ, eine Anatomie, eine Gewebestruktur, ein Implantat, eine Gewebeveränderung und dergleichen in dem anatomischen Bereich des Patienten sein. Eine identifizierte Struktur kann mit anderen Worten als darzustellende oder zu visualisierende Struktur bezeichnet werden.
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Der Nutzer kann insbesondere der Adressat der Visualisierung und damit diejenige Person sein, für die die Visualisierung erstellt wurde. Der Nutzer kann insbesondere ein Arzt oder der Patient sein.
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Ein Visualisierungsobjekt kann insbesondere ein zweidimensionales Visualisierungsbild oder eine zeitaufgelöste Sequenz mehrerer einzelner Visualisierungsbilder umfassen.
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Die Volumendaten können eine Mehrzahl von Voxeln enthalten. Ein Voxel („Volumenpixel“ oder dreidimensionaler Pixel) ist ein Volumenelement, das einen Wert auf einem regulären Gitter im dreidimensionalen Raum darstellt. Voxel sind analog zu Pixeln, die zweidimensionale Bilddaten darstellen. Wie bei Pixeln enthalten die Voxel selbst typischerweise nicht ihre Position im Raum (ihre Koordinaten), sondern ihre Koordinaten werden abgeleitet basierend auf ihre Positionen relativ zu anderen Voxeln (also ihre Positionen in der Datenstruktur, die ein einzelnes Volumenbild bildet). Der Wert eines Voxels kann verschiedene physikalische Eigenschaften des dreidimensionalen Objekts repräsentieren, wie z.B. eine lokale Dichte. In Computertomographie Aufnahmen (CT-Scans) werden die Werte beispielsweise in Hounsfield-Einheiten ausgedrückt, welche die Opazität eines abgebildeten Materials in Bezug auf Röntgenstrahlen darstellen. Die Volumendaten beschreiben damit einen dreidimensionalen anatomischen Bereich in einem Patientenvolumen. Insbesondere können die Volumendaten eine (insbesondere inhomogene) Dichte des anatomischen Bereichs angeben.
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Die Volumendaten können insbesondere durch ein medizinisches Bildgebungsverfahren bereitgestellt werden. Die Bildgebungsverfahren können z.B. auf Röntgendurchleuchtung, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MR), Ultraschall und/oder Positronen-Emissionstomographie (PET) beruhen. Entsprechend kann das dreidimensionale Objekt einen Körper oder Körperteil eines Patienten sein. Das dreidimensionale Objekt kann dabei ein oder mehrere Organe des Patienten umfassen.
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Die Volumendaten können ferner vierdimensionale Daten sein, mit drei räumlichen und einer zeitlichen Dimension. Ferner können die Volumendaten mehre einzelne Volumendatensätze aufweisen, die insbesondere jeweils durch unterschiedliche bildgebende Modalitäten erzeugt worden sein können.
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Das Abbilden der Volumendaten mittels der Abbildungsvorschrift kann dabei mit einem Bildsynthesealgorithmus erfolgen. Der Bildsynthesealgorithmus kann insbesondere als Computerprogrammprodukt aufgefasst werden, das zur Abbildung der Volumendaten auf eine zweidimensionale Projektionsfläche bzw. zur Volumenwiedergabe des dreidimensionalen Körpers bzw. zum Volume Rendering des dreidimensionalen Körpers ausgebildet ist. Die Projektionsfläche ist dabei durch das Visulisierungsbild gegeben. Der Bildsynthesealgorithmus kann Programmbestandteile in Form ein oder mehrerer Instruktionen für einen Prozessor zur Berechnung des Visualisierungsbildes aufweisen. Das Visualisierungsbild ist aus mehreren Visualisierungspixeln zusammengesetzt. Die Auflösung des Visualisierungsbildes in Bezug auf die Visualisierungspixel kann dabei insbesondere räumlich konstant bzw. gleichförmig bzw. räumlich einheitlich sein. Andere Begriffe für Bildsynthesealgorithmus sind beispielsweise „Renderer“, „Renderalgorithmus“ oder „Volumenrenderer“. Bereitgestellt werden kann der Bildsynthesealgorithmus beispielsweise indem er in einer Speichereinrichtung vorgehalten wird oder in einen Arbeitsspeicher einer geeigneten Datenverarbeitungseinrichtung geladen wird oder allgemein zur Anwendung zur Verfügung gestellt wird.
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Der Bildsynthesealgorithmus kann dabei verschiedene Verfahren zur Visualisierung eines Volumendatensatzes einzeln oder in Kombination implementieren. Beispielsweise kann der Bildsynthesealgorithmus ein Ray-Casting Modul und/oder ein Path-Tracing-Modul aufweisen.
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Das Bereitstellen der Volumendaten kann beispielsweise ein Vorhalten und/oder Abrufen der Volumendaten in bzw. von einer Speichereinrichtung und/oder ein Laden der Volumendaten z.B. in einen Arbeitsspeicher einer geeigneten Datenverarbeitungseinrichtung oder allgemein ein Zurverfügungstellen für eine Anwendung oder Verwendung umfassen.
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Das Bereitstellen der zugeordneten Daten kann beispielsweise ein Vorhalten und/oder Abrufen der Kontextdaten in bzw. von einer Speichereinrichtung oder/oder ein Laden der zugeordneten Daten z.B. in einen Arbeitsspeicher einer geeigneten Datenverarbeitungseinrichtung oder allgemein ein Zurverfügungstellen für eine Anwendung oder Verwendung umfassen. Die zugeordneten Daten sind insbesondere von den Volumendaten verschieden. Die zugeordneten Daten können sich auf für die Visualisierung relevante Informationen beziehen. Sie können z.B. anzeigen, welche Perspektiven, Transferfunktionen, oder welche Teilobjekte des zu visualisierenden Objekts für die Visualisierung besonders relevant sind. Insbesondere können die zugeordneten Daten natürliche Sprache enthalten. Beispielsweise kann in den zugeordneten Daten wörtlich offenbart sein, welche Struktur für die Visualisierung besonders relevant ist. Enthält ein medizinischer Report/Bericht (als eine Form von zugeordneten Daten) beispielsweise Ausführungen zur Leber des Patienten, kann gefolgert werden, dass dieses Organ in der Visualisierung vorrangig anzuzeigen ist.
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Die zugeordneten Daten können dem Volumendatensatz insbesondere dadurch zugeordnet sein, dass sie mit dem gleichen Patienten verknüpft sind. Die zugeordneten Daten können z.B. einen oder mehrere medizinische Berichte, Arztbriefe, Protokolle von Konsultationen mit anderen Nutzern oder Patienten, Anamneseberichte, Labordaten und/oder demographische Informationen über den Patienten umfassen. Die zugeordneten Daten können z.B. in Form einer elektronischen Krankenakte vorliegen und in einem entsprechenden Informationssystem (etwa: einem Krankenhausinformationssystem) gespeichert sein. Daneben können die zugeordneten Daten für den Patienten generisch relevante Informationen umfassen, wie etwa ein oder mehrere Richtlinien und/oder ein oder mehrere elektronische Fachbücher bzw. Kompendien. Ferner können die zugeordneten Daten den Nutzer betreffen und z.B. ein oder mehrere Nutzerpräferenzen anzeigen.
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Die Abbildungsvorschrift kann insbesondere als Anweisung verstanden werden, wie die Volumendaten vor dem Hintergrund der klinischen Kontextinformation geeignet visualisiert werden können. Zurückkommend auf das obige Beispiel können zur optimalen Visualisierung der Leber ein optimaler Blickwinkel, eine optimale Szenenbeleuchtung, eine optimale Farbgebung zur Abbildung der Volumendaten gewählt werden. Zudem können weniger relevante Bereiche der Volumendaten in der Visualisierung weggelassen oder weggeschnitten oder transparent dargestellt werden. Die Abbildungsvorschrift kann Darstellungsparameter umfassen. Darstellungsparameter sind oftmals sehr komplex. Sie ordnen jedem Grauwert im dreidimensionalen Volumen eine bestimmte Farbe, Transparenz, Kontrast, Beleuchtung, Schärfe und dergleichen mehr zu. Allgemein ausgedrückt beeinflussen die Darstellungsparameter die Art der Darstellung von Objekten des entsprechenden Objekttyps in dem an den Nutzer ausgegebenen Visualisierungsbild. Mit anderen Worten kann eine Abbildungsvorschrift ein oder mehrere Transferfunktionen umfassen.
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Die medizinische Kontextinformation kann insbesondere eine medizinische Fragestellung sein, die ein Nutzer in einem Patientenfall adressieren muss. Die Kontextinformation kann zudem eine Indikation eines medizinischen Befundes, eine demographische Information bezüglich des Patienten, einen nächsten Schritt in einer medizinischen Richtlinie und dergleichen umfassen.
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Gemäß einem Aspekt erfolgt das Identifizieren basierend auf einer Segmentierung der Volumendaten, wobei die Segmentierung bevorzugt basierend auf der klinischen Kontextinformation erfolgt.
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Durch das Identifizieren können relevante Strukturen ausgewählt werden, wobei die Relevanz durch die Kontextinformation gewichtet sein kann. Bei der Segmentierung kann insbesondere eine Formsegmentierung verwendet werden. Beispielsweise können Segmentierungsmasken verwendet werden, um Strukturen wie etwa die Lunge des Patienten in den Volumendaten zu identifizieren. Es können alle oder nur ein Teil der segmentierten Strukturen als darzustellende Struktur identifiziert werden. Bevorzugt kann im Schritt des Identifizierens aus der Menge an segmentierten Strukturen dynamisch je nach Kontextinformation ausgewählt werden.
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Gemäß einem Aspekt umfasst die Abbildungsvorschrift für jede identifizierte Struktur eine Teilabbildungsvorschrift, und der Schritt des Bestimmens umfasst ferner ein Optimieren (bzw., mit anderen Worten ein Anpassen) der Teilabbildungsvorschriften spezifisch für jede identifizierte Struktur, wobei das Optimieren für jede Teilabbildungsvorschrift insbesondere unabhängig von den jeweiligen anderen Teilabbildungsvorschriften erfolgt.
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Durch die Verwendung mehrerer Teilabbildungsvorschriften kann die Visualisierung für jede Struktur spezifisch optimiert werden, was im Vergleich zu einer globalen, für alle identische Abbildungsvorschrift zu einer deutlich besseren Darstellung der einzelnen Strukturen führen kann. Außerdem ermöglicht dies ein einfaches dynamisches Anpassen des Visualisierungsobjekts, sollte eine veränderte klinische Kontextinformation unterschiedliche zu identifizierende Strukturen indizieren. Jede Teilabbildungsvorschrift kann gesonderte Darstellungsparameter umfassen, die jedem Voxelwert eine bestimmte Farbe, Transparenz, Kontrast, Beleuchtung, Schärfe und dergleichen mehr zuordnen. Mit anderen Worten kann eine Teilabbildungsvorschrift wenigstens eine gesonderte Transferfunktionen umfassen.
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Gemäß einem Aspekt umfasst das Optimieren für jede identifizierte Struktur ein Extrahieren einer Bildinformation aus den Volumendaten (insbesondere aus den der jeweiligen identifizierten Struktur zugeordneten Volumendaten) sowie ein Anpassen der Teilabbildungsvorschrift basierend auf der Bildinformation.
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Durch das Auswerten der Bildinformation kann die Abbildungsvorschrift nicht nur an den klinischen Kontext angepasst werden, sondern es wird auch möglich, die Abbildungsvorschrift an die jeweiligen Gegebenheiten des Pateinten und die bei der Aufnahme der Volumendaten verwendeten Aufnahmeparameter anzupassen - und zwar, da dies für jede Teilabbildungsvorschrift geschieht, selektiv für jede Struktur. Damit kann erfindungsgemäß berücksichtigt werden, dass sich Bildinformationen der Strukturen von Aufnahme zu Aufnahme und von Patient zu Patient unterschiedlich verhalten. Damit wird nicht nur eine Struktur-spezifische sondern auch eine Patienten- bzw. Aufnahme-spezifische und somit multidimensionale Anpassung der Abbildungsvorschrift möglich.
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Gemäß einer Ausführungsform weist das Verfahren ferner den Schritt des Bereitstellens eines oder mehrerer Aufnahmeparameter auf, welche eine oder mehrere Bedingungen beschreiben, unter denen die Volumendaten erzeugt wurden, wobei die Aufnahmeparameter bei der Anpassung der Teilabbildungsvorschriften berücksichtigt werden. Die Aufnahmeparameter können z.B. eine kV-Angabe bei einer CT-Aufnahme oder eine MR-Sequenz bei einer MR-Aufnahme umfassen. Durch die Berücksichtigung der Aufnahmeparameter kann eine bessere Anpassung der Teilabbildungsvorschriften erfolgen.
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Gemäß einer Ausführungsform kann das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften als intensitätsbasierte Segmentierung implementiert sein. Durch die Berücksichtigung der Bildinformation können so, z.B. ausgehend von einer formbasierten Segmentierung, relevante Bereiche der Struktur noch besser von umliegenden Strukturen abgegrenzt werden und gut für die Visualisierung herausgearbeitet werden.
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In einer Alternative können neben den Volumendaten der jeweiligen Struktur auch die Volumendaten der Struktur im Vergleich zum restlichen anatomischen Bereich bzw. den anderen identifizierten Strukturen genutzt werden.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Bildinformation eine statistische Häufigkeit der Bildwerte der zur identifizierten Struktur gehörenden Volumenpixel. Beispielsweise können hier Farb- oder Grauwerte als Bildwerte ausgewertet werden.
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Gemäß einer Ausführungsform wurden die Volumendaten wenigstens teilweise mit einem Computertomographieverfahren erzeugt und die Bildinformation umfasst eine statistische Häufigkeit der Hounsfield Units (HU).
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Dies erlaubt eine einfache Erfassung verschiedener Beiträge bei der CT-Bildgebung und in Folge dessen eine gute Anpassung der Teilabbildungsvorschriften, etwa durch eine zusätzliche Intensitäts- bzw. Kontrast-basierte Auswahl der darzustellenden Voxel.
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In der MR Bildgebung sind die Kontrastverhältnisse dabei deutlich variabler als bei CT. Das Kontrastverhalten wird über die MR Sequenz und das Messprotokoll eingestellt. Eine anatomische Segmentierung muss diese Variabilität berücksichtigen, modellieren oder dagegen robust sein. Die anatomischen Formmerkmale von Organen bzw. Strukturen sind natürlich auch in der MR Bildgebung vorhanden. Ein rein auf Formerkennung basierende Segmentierung ist im MR Bereich direkt einsetzbar. Soll auch die Intensitätscharakteristik berücksichtigt werden, erfordert dies eine geeignete Parametrierung der Segmentierung. Die Parametrierung kann gemäß Ausführungsformen erfolgen über:
- - Vorwissen über die MR Bildgebung;
- - aus einer mathematisch-physikalischen Herleitung aus den Eigenschaften des Gewebes unter Berücksichtigung der Feldstärke, Sequenz und des Protokolls und im einfachen Fall mit Hilfe der Bloch Gleichungen; und/oder
- - aus vorhandenen Referenzbildern/Datenbanken; In einem weiteren Fall kann man eine solche Segmentierung auch mit Hilfe von sog MR Fingerprinting Verfahren durchführen, die intrinsisch Multikontrastverhalten in der Bildgebungssequenz selbst beinhalten.
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Gemäß einem Aspekt umfasst das Optimieren für jede identifizierte Struktur ferner ein Bestimmen wenigstens zweier Bildinformationsbeiträge in der Bildinformation und Anpassen der Teilabbildungsvorschrift basierend auf den Bildinformationsbeiträgen.
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Die Bildinformationsbeiträge können beispielsweise durch „Fitten“ einer oder mehrerer charakteristischer Funktionen an die Bildinformation bewerkstelligt werden. Die Bildinformationsbeiträge können von verschieden Gewebearten, wie z.B. Knochen oder Weichgewebe, herrühren. Durch das Bestimmen der Bildinformationsbeiträge können die Teilabbildungsvorschriften noch zielgerichteter optimiert werden.
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Gemäß einem Aspekt umfasst das Optimieren für jedes identifizierte Organ ferner ein Vergleichen der Bildinformation mit einer Referenz-Bildinformation und ein Anpassen der Teilabbildungsvorschrift basierend auf dem Vergleich.
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Die Referenz-Bildinformation kann mit einer hierfür optimalen Teilabbildungsvorschrift assoziiert sein. Durch den Vergleich können Abweichungen zwischen der Bildinformation und der Referenz-Bildinformation gefunden werden, welche wiederrum eine mögliche Anpassung der optimalen Teilabbildungsvorschrift für die vorliegenden Volumendaten indizieren können.
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Gemäß einem Aspekt umfasst das Bestimmen der Abbildungsvorschrift ferner ein Auswählen ein oder mehrerer Teilabbildungsvorschriften aus einem Pool an Teilabbildungsvorschriften basierend auf den identifizierten Strukturen und/oder den zugeordneten Daten.
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Gemäß einem Aspekt umfasst das Anpassen der Teilabbildungsvorschrift für die anzuzeigende Struktur jeweils eine Auswahl einer der jeweiligen anzuzeigenden Struktur zugeordneten Preset-Teilabbildungsvorschrift, und ein Anpassen der Preset-Teilabbildungsvorschrift, um die angepasste Teilabbildungsvorschrift zu erstellen.
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Dadurch kann für das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften bereits ein guter Startpunkt gefunden werden.
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Gemäß einem Aspekt erfolgt das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften jeweils unter Berücksichtigung der klinischen Kontextinformation und/oder der zugeordneten Daten, wodurch eine zielgerichtete Anpassung der Teilabbildungsvorschriften gewährleistet ist.
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Gemäß einem Aspekt erfolgt das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften durch Anwenden einer trainierten Funktion, die dazu ausgebildet ist, insbesondere basierend auf der klinischen Kontextinformation und/oder den zugeordneten Daten, eine Teilabbildungsvorschrift spezifisch für jedes identifizierte Organ bereitzustellen.
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Eine trainierte Funktion bildet allgemein Eingabedaten auf Ausgabedaten ab. Hierbei können die Ausgabedaten insbesondere weiterhin von einem oder mehreren Parametern der trainierten Funktion abhängen. Der eine oder die mehreren Parameter der trainierten Funktion können durch ein Training bestimmt und/oder angepasst werden. Das Bestimmen und/oder das Anpassen des einen Parameters oder der mehreren Parameter der trainierten Funktion kann insbesondere auf einem Paar aus Trainingseingabedaten und zugehörigen Trainingsausgabedaten basieren, wobei die trainierte Funktion zur Erzeugung von Trainingsabbildungsdaten auf die Trainingseingabedaten angewendet wird. Insbesondere können das Bestimmen und/oder das Anpassen auf einem Vergleich der Trainingsabbildungsdaten und der Trainingsausgabedaten basieren. Im Allgemeinen wird auch eine trainierbare Funktion, d.h. eine Funktion mit noch nicht angepassten Parametern, als trainierte Funktion bezeichnet.
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Andere Begriffe für trainierte Funktion sind trainierte Abbildungsvorschrift, Abbildungsvorschrift mit trainierten Parametern, Funktion mit trainierten Parametern, Algorithmus basierend auf künstlicher Intelligenz, Algorithmus des maschinellen Lernens. Ein Beispiel für eine trainierte Funktion ist ein künstliches neuronales Netzwerk. Anstatt des Begriffs „neuronales Netzwerk“ kann auch der Begriff „neuronales Netz“ verwendet werden. Ein neuronales Netzwerk ist im Grunde genommen wie ein biologisches neuronales Netz wie etwa ein menschliches Gehirn aufgebaut. Insbesondere umfasst ein künstliches neuronales Netzwerk eine Eingabeschicht und eine Ausgabeschicht. Es kann ferner mehrere Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht umfassen. Jede Schicht umfasst mindestens einen, vorzugsweise mehrere Knoten. Jeder Knoten kann als biologische Verarbeitungseinheit verstanden werden, z. B. als Neuron. Mit anderen Worten entspricht jedes Neuron einer Operation, die auf Eingabedaten angewendet wird. Knoten einer Schicht können durch Kanten oder Verbindungen mit Knoten anderer Schichten verbunden sein, insbesondere durch gerichtete Kanten oder Verbindungen. Diese Kanten oder Verbindungen definieren den Datenfluss zwischen den Knoten des Netzwerks. Die Kanten oder Verbindungen sind mit einem Parameter assoziiert, der häufig als „Gewicht“ oder „Kantengewicht“ bezeichnet wird. Dieser Parameter kann die Wichtigkeit der Ausgabe eines ersten Knotens für die Eingabe eines zweiten Knotens regulieren, wobei der erste Knoten und der zweite Knoten durch eine Kante verbunden sind.
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Insbesondere kann ein neuronales Netzwerk trainiert werden. Insbesondere wird das Training eines neuronalen Netzwerks basierend auf den Trainingseingabedaten und zugehörigen den Trainingsausgabedaten gemäß einer „überwachten“ Lerntechnik (ein englischer Fachbegriff ist „supervised learning“) durchgeführt, wobei die bekannten Trainingseingabedaten in das neuronale Netzwerk eingegeben und der die vom Netzwerk generierten Ausgabedaten mit den zugehörigen Trainingsausgabedaten verglichen werden. Das künstliche neuronale Netzwerk lernt und passt die Kantengewichte für die einzelnen Knoten unabhängig an, solange die Ausgabedaten der letzten Netzwerkschicht den Trainingsausgabedaten nicht ausreichend entsprechen.
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Insbesondere kann eine trainierte Funktion auch ein tiefes künstliches neuronales Netzwerk sein (englischer Fachbegriff sind „deep neural network“ oder „deep artificial neural network“).
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Gemäß einem Aspekt erfolgt das Berechnen mit einem Volumenwiedergabe-Algorithmus, der insbesondere ein auf Ray-Casting und/oder Path-Tracing basierendes Verfahren implementiert und die Abbildungsvorschrift weist ein oder mehrere Transferfunktionen auf.
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Durch derartige Verfahren können besonders wirklichkeitsnahe Visualisierungen erzeugt werden, was den Nutzen des Verfahrens erhöht. Die genannten Verfahren sind zwar in der Anwendung komplex. Durch die erfindungsgemäße Berücksichtigung der Kontextdaten können die genannten Verfahren jedoch einfach bedient werden und automatisch eine möglichst optimale Visualisierung liefern.
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Gemäß einem Aspekt ist die Abbildungsvorschrift derart ausgebildet, dass die identifizierten Organe in dem Visualisierungsobjekt für den Nutzer hervorgehoben sind. Dies kann insbesondere dadurch bewerkstelligt werden, dass andere Bildbestandteile der Volumendaten nicht visualisiert werden.
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Gemäß einem Aspekt weist die Abbildungsvorschrift eine Globalabbildungsvorschrift auf, welche Globalabbildungsvorschrift eine oder mehrere übergeordnete Szeneneigenschaften des Visualisierungsbildes festlegt. Diese Szeneeigenschaften können beispielsweise eine Perspektive, eine Vergrößerung oder eine Szenenillumination betreffen, welche für alle identifizierten Strukturen gleichermaßen gelten, wodurch trotz der Hervorhebung einzelner Strukturen ein einheitlicher Bildeindruck entsteht.
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Gemäß einem Aspekt ist die Abbildungsvorschrift derart ausgebildet, dass das Visualisierungsobjekt eine zeitaufgelöste Sequenz mehrerer Einzelbilder aufweist. Dabei können wenigstens zwei der Einzelbilder eine unterschiedliche Perspektive des Volumendatensatzes darstellen.
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Dadurch kann dem Nutzer z.B. auch Videomaterial angeboten werden, wodurch zeitliche oder geometrische Zusammenhänge besser greifbar werden (letzteres insbesondere bei Verwendung verschiedener Perspektiven in den Einzelbildern).
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Gemäß einem Aspekt weist das Verfahren ferner einen Schritt des Empfangens einer Nutzereingabe hinsichtlich der klinischen Kontextinformation, wobei die klinische Kontextinformation zusätzlich basierend auf der Nutzereingabe bestimmt wird.
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Gemäß einem Aspekt kann die Nutzereingabe eine Spracheingabe eines Nutzers aufweisen, die durch einen Computerlinguistikalgorithmus ausgewertet werden kann. Dadurch kann z.B. eine einfache Sprachsteuerung des Verfahrens erreicht werden.
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Gemäß einem Aspekt weisen die ausgewählten Volumendaten einen ersten Volumendatensatz, der mit einer ersten bildgebenden Modalität aufgenommen wurde, und einen zweiten Volumendatensatz auf, der mit einer zweiten, von der ersten verschiedenen bildgebenden Modalität aufgenommen wurde. Das Verfahren umfasst dann ferner ein Registrieren des ersten Volumendatensatzes mit dem zweiten Volumendatensatzes, wobei der Schritt des Bestimmens der Abbildungsvorschrift ferner zusätzlich basierend auf der Registrierung erfolgt.
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Die Registrierung kann durch Patientenlagerung oder eine Bilddaten-basierte Registrierung erfolgen. Es steht nun ein breiterer Parameterraum aus Intensitäten für das Identifizieren / das Segmentieren zur Verfügung. Die Organe selbst haben in diesem multidimensionalen Intensitätsraum eine größere Distanz als in der alleinigen Betrachtung einer Modalität. Diese größere Distanz kann man ausnutzen, um die Identifizierung / Segmentierung zu verbessern und stabilisieren. Teilweise kann hierfür eine fallspezifische Parametrierung verwendet werden (wie oben z.B. in Zusammenhang mit MR-Daten erläutert) .
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Der registrierte multidimensionale Intensitätsraum kann dann zusammen mit einer multidimensionalen Teilabbildungsvorschrift (Transferfunktion) verwendet werden. Damit kann also der konkrete Beitrag eines Voxels zum Gesamtbild aus nur einer Modalität oder aus einer beliebigen Zusammenstellung erfolgen. Gegebenenfalls vorteilhaft ist die automatische / teilautomatische Optimierung der Teilabbildungsvorschrift bezüglich der zu visualisierenden Strukturen im Intensitätsraum.
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Gemäß einem weiteren Aspekt weist das Verfahren ferner den Schritt des Bereitstellens von Volumendaten zu dem Patienten auf, wobei das Auswählen geeigneter Volumendaten aus den bereitgestellten Volumendaten erfolgt.
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Bereitgestellt werden können die Volumendaten beispielsweise durch geeigneten Zugriff auf ein entsprechendes Archivierungssystem, wie etwa ein PACS-System. Durch die Auswahl für die medizinische Fragestellung relevanter Volumendaten können automatisch geeignete Ausgangsdaten ermittelt werden, was den Nutzer weiter entlastet.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird ein System zur Bereitstellung eines Visualisierungsobjekts offenbart. Das Visualisierungsobjekt stellt eine durch medizinische Volumendaten repräsentierte, dreidimensionale Anatomie eines Patienten für einen Nutzer dar. Das System weist auf:
- - eine Schnittstelle zum Empfangen eines Auswahlbefehls des Nutzers, welcher Auswahlbefehl den zu analysierenden Patienten anzeigt, sowie von medizinischen Volumendaten; und
- - eine Recheneinheit, die dazu ausgebildet ist:
- - basierend auf dem Auswahlbefehl dem Patienten zugeordnete Daten aufzurufen;
- - basierend auf den zugeordneten Daten eine medizinische Kontextinformation zu bestimmen;
- - basierend auf der medizinischen Kontextinformation und, optional, dem Auswahlbefehl, geeignete Volumendaten des Patienten auszuwählen;
- - basierend auf der medizinischen Kontextinformation ein oder mehrerer Organe in den ausgewählten Volumendaten zu identifizieren;
- - basierend auf der medizinischen Kontextinformation und/oder der identifizierten Organe eine Abbildungsvorschrift zur Abbildung der Volumendaten auf ein Visualisierungsobjekt für einen Nutzer zu bestimmen;
- - basierend auf der Abbildungsvorschrift das Visualisierungsobjekt zu berechnen; und
- - das Visualisierungsobjekts für den Nutzer bereitzustellen.
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Die Recheneinheit kann als zentrale oder dezentrale Recheneinheit ausgebildet sein. Die Recheneinheit kann einen oder mehrere Prozessoren aufweisen. Die Prozessoren können als zentrale Verarbeitungseinheit (ein englischer Fachausdruck hierfür ist „central processing unit“, kurz CPU) und/oder als Grafikprozessor (ein englischer Fachausdruck hierfür ist „graphics processing unit“, kurz GPU) ausgebildet sein. Die Recheneinheit kann als sog. ein-Chip-System (ein englischer Fachausdruck hierfür ist „system-on-a-chip“, kurz SoP) ausgebildet sein, das alle Funktionen eines Geräts steuert. Alternativ kann die Recheneinheit als lokaler oder Cloud-basierter Verarbeitungsserver implementiert sein.
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Die Schnittstelle kann allgemein zum Datenaustausch zwischen der Recheneinrichtung und weiteren Komponenten ausgebildet sein. Die Schnittstelle kann in Form von einer oder mehreren einzelnen Datenschnittstellen implementiert sein, welche ein Hardware- und/oder Software-Interface, z.B. einen PCI-Bus, eine USB-Schnittstelle, eine Fire-Wire-Schnittstelle, eine ZigBee- oder eine Bluetooth-Schnittstelle aufweisen können. Die Schnittstelle kann ferner eine Schnittstelle eines Kommunikationsnetzwerks aufweisen, wobei das Kommunikationsnetzwerk ein Local Area Network (LAN), beispielsweise ein Intranet oder ein Wide Area Network (WAN) aufweisen kann. Entsprechend können die ein oder mehreren Datenschnittstellen eine LAN-Schnittstelle oder eine Wireless LAN-Schnittstelle (WLAN oder Wi-Fi) aufweisen.
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Die Vorteile der vorgeschlagenen Vorrichtung entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen des vorgeschlagenen Verfahrens. Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen können ebenso auf die anderen beanspruchten Gegenstände übertragen werden und umgekehrt.
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Die Erfindung betrifft in einem weiteren Aspekt ein Computerprogrammprodukt, das ein Programm umfasst und direkt in einen Speicher einer programmierbaren Recheneinheit ladbar ist und Programmmittel, z.B. Bibliotheken und Hilfsfunktionen, aufweist, um ein Verfahren zur Visualisierung eines dreidimensionalen Objekts insbesondere gemäß dem vorgenannten Aspekt auszuführen, wenn das Computerprogrammprodukt ausgeführt wird.
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Ferner betrifft die Erfindung in einem weiteren Aspekt ein Computerprogrammprodukt, das ein Programm umfasst und direkt in einen Speicher einer programmierbaren Recheneinheit ladbar ist und Programmmittel, z.B. Bibliotheken und Hilfsfunktionen, aufweist, um ein Verfahren zur Bereitstellung einer trainierten Funktion insbesondere gemäß dem vorgenannten Aspekt auszuführen, wenn das Computerprogrammprodukt ausgeführt wird.
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Die Computerprogrammprodukte können 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 Verarbeitungseinheit zu laden ist. Durch die Computerprogrammprodukte können die Verfahren schnell, identisch wiederholbar und robust ausgeführt werden. Die Computerprogrammprodukte sind so konfiguriert, dass sie mittels der Recheneinheit die erfindungsgemäßen Verfahrensschritte ausführen können. Die Recheneinheit muss dabei jeweils die Voraussetzungen wie beispielsweise einen entsprechenden Arbeitsspeicher, einen entsprechenden Prozessor, eine entsprechende Grafikkarte oder eine entsprechende Logikeinheit aufweisen, sodass die jeweiligen Verfahrensschritte effizient ausgeführt werden können.
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Die Computerprogrammprodukte sind beispielsweise auf einem computerlesbaren Speichermedium gespeichert oder auf einem Netzwerk oder Server hinterlegt, von wo sie in den Prozessor der jeweiligen Recheneinheit geladen werden können, der mit der Recheneinheit direkt verbunden oder als Teil der Recheneinheit ausgebildet sein kann. Weiterhin können Steuerinformationen der Computerprogrammprodukte auf einem computerlesbaren Speichermedium gespeichert sein. Die Steuerinformationen des computerlesbaren Speichermedium können derart ausgebildet sein, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Recheneinheit ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführen. Beispiele für computerlesbaren Speichermedium 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 Recheneinheit gespeichert werden, können alle erfindungsgemäßen Ausführungsformen der vorab beschriebenen Verfahren durchgeführt werden. So kann die Erfindung auch von dem besagten computerlesbaren Medium und/oder dem besagten computerlesbaren Speichermedium ausgehen. Die Vorteile der vorgeschlagenen Computerprogrammprodukte bzw. der zugehörigen computerlesbaren Medien entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen der vorgeschlagenen Verfahren.
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Die folgenden Punkte sind ebenfalls Teil der Offenbarung:
- 1. Computer-Implementiertes Verfahren zur Bereitstellung eines Visualisierungsobjekts zur Visualisierung eines durch Volumendaten repräsentierten, dreidimensionalen anatomischen Bereichs eines Patienten für einen Nutzer mit den Schritten:
- - Aufrufen von dem Patienten zugeordneten Daten;
- - Bestimmen einer medizinischen Kontextinformation basierend auf den zugeordneten Daten;
- - Auswählen geeigneter Volumendaten des Patienten basierend auf der medizinischen Kontextinformation;
- - Identifizieren ein oder mehrerer (anzuzeigender bzw. darzustellender bzw. zu visualisierender) Strukturen in den ausgewählten Volumendaten basierend auf der medizinischen Kontextinformation;
- - Bestimmen einer Abbildungsvorschrift, zur Abbildung der Volumendaten auf ein Visualisierungsobjekt für einen Nutzer, wobei die Abbildungsvorschrift unter Berücksichtigung der medizinischen Kontextinformation und/oder der identifizierten Strukturen bestimmt wird;
- - Berechnen des Visualisierungsobjekts basierend auf der Abbildungsvorschrift;
- - Bereitstellen des Visualisierungsobjekts für den Nutzer.
- 2. Verfahren nach 1, bei dem das Identifizieren basierend auf einer Segmentierung der Volumendaten erfolgt, wobei die Segmentierung bevorzugt basierend auf der klinischen Kontextinformation erfolgt, und wobei, ferner bevorzugt, die Segmentierung eine Form-basierte Segmentierung ist.
- 3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem
die Abbildungsvorschrift für jede identifizierte Struktur eine Teilabbildungsvorschrift aufweist; und
der Schritt des Bestimmens ferner umfasst:
- Optimieren (bzw. Anpassen) der Teilabbildungsvorschriften spezifisch für jede identifizierte Struktur, wobei das Optimieren für jede Teilabbildungsvorschrift insbesondere unabhängig von den jeweiligen anderen Teilabbildungsvorschriften erfolgt.
- 4. Verfahren nach 3, bei dem das Optimieren eine Bildwert-basierte bzw. Intensitätsbasierte Optimierung bzw. eine Optimierung im Intensitätsraum, und insbesondere eine Bildwert-basierte bzw. Intensitäts-basierte Segmentierung bzw. eine Segmentierung im Intensitätsraum umfasst.
- 5. Verfahren nach 3 oder 4, bei dem das Optimieren für jede identifizierte Struktur umfasst:
- extrahieren einer Bildinformation aus den Volumendaten; und Anpassen der Teilabbildungsvorschrift basierend auf der Bildinformation.
- 6. Verfahren nach 5, bei dem die Bildinformation ein eine statistische Häufigkeit von Bildwerten der zur identifizierten Struktur gehörenden Volumenpixel (Voxel) umfasst.
- 7. Verfahren nach 6, bei dem
die Volumendaten wenigstens teilweise mit einem Computertomographieverfahren erzeugt wurden; und
die Bildinformation eine statistische Häufigkeit der Hounsfield Units (HU) umfasst.
- 8. Verfahren nach einem der Punkte 4 bis 7, bei dem das Optimieren für jede identifizierte Struktur ferner umfasst:
- Bestimmen wenigstens zweier Bildinformationsbeiträge in der Bildinformation; und
- Anpassen der Teilabbildungsvorschrift basierend auf den Bildinformationsbeiträgen.
- 9. Verfahren nach einem der Punkte 4 bis 8, bei dem das Optimieren für jede identifizierte Struktur ferner umfasst:
- Vergleichen der Bildinformation mit einer Referenz-Bildinformation; und
- Anpassen der Teilabbildungsvorschrift basierend auf dem Vergleich.
- 10. Verfahren nach einem der Punkte 3 bis 9, bei dem das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften umfasst:
- Auswahl einer der jeweiligen identifizierten Struktur zugeordneten Preset-Teilabbildungsvorschrift; und
- Anpassen der Preset-Teilabbildungsvorschrift, um die angepasste Teilabbildungsvorschrift zu erstellen.
- 11. Verfahren nach einem der Punkte 3 bis 10, bei dem das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften jeweils unter Berücksichtigung der klinischen Kontextinformation erfolgt.
- 12. Verfahren nach einem der Punkte 3 bis 11, bei dem das Anpassen der Teilabbildungsvorschriften durch Anwenden einer trainierten Funktion erfolgt, die dazu ausgebildet ist, insbesondere basierend auf der klinischen Kontextinformation, eine Teilabbildungsvorschrift spezifisch für jede identifizierte Struktur bereitzustellen.
- 13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem
das Berechnen mit einem Volumenwiedergabe-Algorithmus erfolgt, der insbesondere ein auf Ray-Casting und/oder Path-Tracing basierendes Verfahren implementiert; und
die Abbildungsvorschrift ein oder mehrere Transferfunktionen aufweisen.
- 14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem die Abbildungsvorschrift derart ausgebildet ist, dass die identifizierten Strukturen in dem Visualisierungsobjekt für den Nutzer, insbesondere optisch, hervorgehoben sind.
- 15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem die Abbildungsvorschrift eine Globalabbildungsvorschrift aufweist, welche Globalabbildungsvorschrift eine oder mehrere übergeordnete Szeneneigenschaften des Visualisierungsbildes festlegt.
- 16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem die Abbildungsvorschrift derart ausgebildet ist, dass das das Visualisierungsobjekt eine zeitaufgelöste Sequenz mehrerer Einzelbilder aufweist.
- 17. Verfahren nach 16, bei dem wenigstens zwei der Einzelbilder eine unterschiedliche Perspektive des Volumendatensatzes darstellen.
- 18. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, ferner mit dem Schritt:
- Empfangen einer Nutzereingabe hinsichtlich der klinischen Kontextinformation, wobei die klinische Kontextinformation zusätzlich basierend auf der Nutzereingabe bestimmt wird.
- 19. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem die ausgewählten Volumendaten einen ersten Volumendatensatz aufweisen, der mit einer ersten bildgebenden Modalität aufgenommen wurde, und einen zweiten Volumendatensatz aufweisen, der mit einer zweiten, von der ersten verschiedenen bildgebenden Modalität aufgenommen wurde; das Verfahren ferner umfasst:
- Registrieren des ersten Volumendatensatzes mit dem zweiten Volumendatensatzes; und
der Schritt des Bestimmens der Abbildungsvorschrift ferner zusätzlich basierend auf der Registrierung erfolgt. - 20. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, ferner mit den Schritten:
- Bereitstellen von Volumendaten zu dem Patienten; und
- Auswählen der geeigneten Volumendaten aus den bereitgestellten Volumendaten.
- 21. Verfahren nach einem der vorhergehenden Punkte, bei dem die zugeordneten Daten von einer Datenbank oder mehreren verschiedenen Datenbanken abgerufen werden.
- 22. Computer-Implementiertes Verfahren zur Bereitstellung eines Visualisierungsobjekts zur Visualisierung eines durch Volumendaten repräsentierten, dreidimensionalen anatomischen Bereichs eines Patienten für einen Nutzer mit den Schritten:
- - Bereitstellen der Volumendaten;
- - Bereitstellen von dem Patienten zugeordneten Daten;
- - Bestimmen einer medizinischen Kontextinformation basierend auf den zugeordneten Daten;
- - Identifizieren ein oder mehrerer Strukturen in den ausgewählten Volumendaten basierend auf der medizinischen Kontextinformation;
- - Bestimmen einer Abbildungsvorschrift, zur Abbildung der Volumendaten auf ein Visualisierungsobjekt für einen Nutzer, wobei die Abbildungsvorschrift für jede identifizierte Struktur eine Teilabbildungsvorschrift aufweist; und
der Schritt des Bestimmens ferner umfasst:
- Optimieren der Teilabbildungsvorschriften spezifisch für jede identifizierte Struktur basierend auf der Kontextinformation;
- - Berechnen des Visualisierungsobjekts basierend auf der Abbildungsvorschrift;
- - Bereitstellen des Visualisierungsobjekts für den Nutzer.
- 23. Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher eines Visualisierungssystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens zur Visualisierung eines dreidimensionalen Objekts nach einem der vorstehenden Punkt und/oder nach einem der nachstehenden Ansprüche auszuführen, wenn die Programmabschnitte von dem Visualisierungssystem ausgeführt werden.
- 24. Computerlesbares Speichermedium, auf welchem von einem Visualisierungssystem lesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens zur Visualisierung eines dreidimensionalen Objekts nach einem der vorstehenden Punkt und/oder nach einem der nachstehenden Ansprüche auszuführen, wenn die Programmabschnitte von dem Visualisierungssystem ausgeführt werden.
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Wo noch nicht explizit geschehen, jedoch sinnvoll und im Sinne der Erfindung, können einzelne Ausführungsbeispiele, einzelne ihrer Teilaspekte oder Merkmale miteinander kombiniert bzw. ausgetauscht werden, ohne den Rahmen der hiesigen Erfindung zu verlassen. Mit Bezug zu einem Ausführungsbeispiel beschriebene Vorteile der Erfindung treffen ohne explizite Nennung, wo übertragbar, auch auf andere Ausführungsbeispiele zu.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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