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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur
Bilddarstellung in der medizinischen Bildgebung, bei dem aus einer
bildgebenden Messung erhaltene Bilddaten mit einem ersten
Kontrastumfang in Bilddaten mit einem zweiten Kontrastumfang
umgewandelt und mit dem zweiten Kontrastumfang auf einem
Medium dargestellt werden.
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Die medizinische Bildgebung stellt einen wesentlichen Zweig
der medizinischen Diagnostik dar. So können durch Verfahren
wie die Computertomographie, die Magnetresonanztomographie
oder die Sonographie Bilder des Körperinneren eines
Untersuchungsobjektes gewonnen und auf einem entsprechenden Medium
dargestellt werden. Die aus den bildgebenden Messungen
erhaltenen Bilddaten stehen heutzutage fast ausschließlich in
digitaler Form zur Verfügung.
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Mit den für die Messdatenerfassung eingesetzten medizinischen
Geräten, wie bspw. Computertomographen oder
Magnetresonanztomographen, können Bilddaten beispielsweise im 12 Bit-Format
erhalten werden, so dass der Grauwertbereich dieser Bilddaten
4096 Grauwertstufen umfasst. Der hohe Kontrastumfang der aus
der bildgebenden Messung erhaltenen Bilddaten muss in
geeigneter Weise auf einen niedrigeren Kontrastumfang gebracht
werden, der typischerweise 8 Bit, d. h. 256 Graustufen
umfasst. Eine einfache lineare Abbildung des hohen
Kontrastumfanges der Bilddaten auf den niedrigen Kontrastumfang wird in
der Regel nicht angestrebt, da dies zu einem nicht
vertretbaren Informationsverlust in interessierenden Bildbereichen
führen kann. So sind bspw. bei Computertomographie-Bilddaten
in bestimmten Anwendungsfällen zur Darstellung einzelner
Organe nur Intensitäts- bzw. Grauwerte interessant, die
innerhalb eines relativ engen Grauwertbereiches liegen. Zur
verlustfreien Bilddarstellung derartiger Bildbereiche auf einem
Medium wird daher ein Ausschnitt aus dem Kontrastumfang der
Bilddaten gewählt, der innerhalb dieses relativ engen
Grauwertbereiches liegt und eine Breite aufweist, der
beispielsweise 256 Graustufen oder weniger entspricht. Diese Art der
Umwandlung des Kontrastumfanges durch Wahl eines Ausschnittes
wird als Fensterung bezeichnet. Intensitäts- bzw. Grauwerte,
die größer sind als der obere Fensterwert, werden auf dem
Medium weiß, Intensitäts- bzw. Grauwerte, die kleiner sind als
der untere Fensterwert, werden schwarz wiedergegeben.
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Eine weitere Möglichkeit der Umwandlung des Kontrastumfanges
besteht im Einsatz einer Umwandlungstabelle (LUT: Look-up-
Table), die eine nichtlineare Umwandlung des Kontrastumfanges
ermöglicht. Jeder Grauwert der Ursprungs-Bilddaten ist dabei
einem Tabelleneintrag zugeordnet, der diesen speziellen
Grauwert durch eine mathematische Operation erhöht oder
erniedrigt. Auf diese Weise lässt sich nicht nur eine Fensterung
oder Kontrastkompression sondern auch eine beliebige Änderung
der Kontrastcharakteristik innerhalb der Bilddaten
durchführen.
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Die Umsetzung des Kontrastumfanges der aus der bildgebenden
Messung erhaltenen Bilddaten erfolgt bisher in der Regel
manuell durch das Bedienpersonal des entsprechenden
bildgebenden Gerätes. Das Bedienpersonal oder auch der
diagnostizierende Arzt legt hierbei je nach Bildtyp bzw. Art der
bildgebenden Messung die Lage und Fensterbreite der Fensterung für
die Darstellung auf dem entsprechenden Medium fest. Dies
erfordert jedoch bspw. in der Magnetresonanztomographie einen
erheblichen Teil der Arbeitszeit, da in diesem Bereich nach
wie vor die eigentliche Diagnose durch Betrachten von
Filmblättern durchgeführt wird und alle Bilder vor dem Filmen
betrachtet und in ihrem Kontrastumfang angepasst werden müssen.
Eine zuverlässige automatische Fensterung des
Kontrastumfanges der erhaltenen Bilddaten würde daher erhebliche Vorteile
bieten.
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Bisher bekannte Verfahren zur automatischen Fensterung
konnten sich bisher jedoch nicht durchsetzen, da sie keine
akzeptablen Ergebnisse für die Vielzahl der vorhandenen Bildtypen
liefern konnten. Die bekannten Verfahren basieren auf einer
Analyse der Grauwerte der erhaltenen Bilddaten, auf deren
Basis dann eine Kontrastkompression durchgeführt wird. Ein
Beispiel hierfür ist das Verfahren der
Histogramm-Vergleichmäßigung.
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Aus der DE 197 42 118 A1 ist ein Verfahren zur Umwandlung des
Kontrastumfanges digitaler Bilddaten bekannt, bei dem die
lokalen Bildbereiche des Bildes bei der Analyse in Betracht
gezogen werden. Auch dieses Verfahren erfordert eine Analyse
des Grauwertbereiches der Bilddaten, bei der eine Bewertung
des Hintergrunds, eine Maskenerzeugung sowie eine
Parameterabschätzung durchgeführt und für die Umwandlung des
Kontrastumfanges ausgewertet werden, um den Kontrastbereich sich
örtlich langsam ändernder Regionen des Bildes zu komprimieren
und feine Strukturen im Wesentlichen beizubehalten.
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Auch dieses Verfahren führt jedoch nicht bei allen
vorhandenen Bildtypen zu einem für den Bediener bzw.
diagnostizierenden Arzt zufrieden stellenden Ergebnis und ist zudem mit
einem erheblichen Rechenaufwand verbunden.
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Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein
Verfahren zur Bilddarstellung in der medizinischen Bildgebung
anzugeben, mit dem auf einfache Weise eine automatische
Umwandlung des Kontrastumfanges der erhaltenen Bilddaten mit
einem für den Bediener optimalen Ergebnis für eine Vielzahl
von Bildtypen möglich ist.
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Die Aufgabe wird mit dem Verfahren gemäß Patentanspruch 1
gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens sind
Gegenstand der Unteransprüche oder können der nachfolgenden
Beschreibung sowie den Ausführungsbeispielen entnommen werden.
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Bei dem vorliegenden Verfahren zur Bilddarstellung in der
medizinischen Bildgebung, bei dem aus einer bildgebenden
Messung erhaltene Bilddaten mit einem ersten Kontrastumfang in
Bilddaten mit einem zweiten Kontrastumfang umgewandelt und
mit dem zweiten Kontrastumfang auf einem Medium dargestellt
werden, wird aus mit den Bilddaten aus der bildgebenden
Messung erhaltenen Zusatzinformationen über das Bild und/oder
die Messung automatisch eine Bildklasse aus einer
vorgegebenen Gruppe von unterschiedlichen Bildklassen bestimmt und die
Umwandlung mit der Bildklasse zugeordneten Parametern
durchgeführt.
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Bei diesem Verfahren wird ausgenutzt, dass medizinische
bildgebende Systeme so eingerichtet sind, dass sie
reproduzierbare Ergebnisse erzielen. Dies wird durch eine Systemjustage
erreicht, die in Abhängigkeit von der Art der Justage bzw.
Einstellung bereits beim Hersteller, in regelmäßigen
Abständen durch Servicepersonal oder auch vor jeder Messung durch
das Bedienpersonal durchgeführt wird. In jedem Falle ist
durch diese Systemjustage gewährleistet, dass die heutzutage
eingesetzten bildgebenden Geräte reproduzierbare Ergebnisse
liefern. Dies gilt auch für den Kontrastumfang der mit diesen
Geräten erhaltenen Bilddaten, der unabhängig vom jeweils der
bildgebenden Messung unterzogenen Patienten sind. In
Abhängigkeit vom eingesetzten Messverfahren und vom Bildtyp bzw.
dem zu dem Bild führenden Auswerteverfahren der Messdaten
wird somit immer annähernd der gleiche Kontrast für die
Darstellung der gleichen Körperbereiche erhalten.
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Bei dem vorliegenden Verfahren wird weiterhin ausgenutzt,
dass mit den Bilddaten aus der bildgebenden Messung auch
Zusatzinformationen erhalten werden, die zumindest das
Messverfahren, bspw. die eingesetzte Messsequenz, sowie den Bildtyp
angeben. Diese Zusatzinformationen über das Bild und/oder die
Messung werden beim vorliegenden Verfahren herangezogen, um
die Bilddaten einer Bildklasse aus einer vorgegebenen Gruppe
von unterschiedlichen Bildklassen zuzuordnen. Für jede der
unterschiedlichen Bildklassen wurden vorab die Parameter für
die Umwandlung des Kontrastumfanges von Bilddaten dieser
Bildklasse festgelegt. diese Festlegung wird gerade aufgrund
der Reproduzierbarkeit der bildgebenden Messungen möglich.
Die Umwandlung wird schließlich mit diesen vorab für die
jeweilige Bildklasse festgelegten Parametern durchgeführt, die
für jede Bildklasse optimal festgelegt werden können.
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Durch die vorliegende Klassifizierung des erhaltenen Bildes
in Verbindung mit den vorab bereits festgelegten Parametern
für jede Bildklasse wird erreicht, dass für jede Bildklasse
aus der Vielzahl möglicher Messverfahren bzw. Bildtypen
jeweils automatisch Bilddaten mit einem für den Anwendungszweck
optimalen Kontrastumfang erhalten werden. Hierbei werden
insbesondere die Kontrastunterschiede zwischen den Ergebnissen
unterschiedlicher Mess- und Auswerteverfahren bzw. der aus
den Auswerteverfahren resultierenden Bildtypen
berücksichtigt. So ist es bspw. wesentlich, dass bei einem MIP-Bild des
Kopfes, d. h. bei einem Bildtyp mit einer Projektion
maximaler Intensität, ausschließlich die Gefäße dargestellt werden,
während bei einem Bildtyp zur Darstellung der grauen bzw.
weißen Hirnmassen desselben Areals die Gefäße in den
Hintergrund treten müssen. Durch Auswertung der mit den Bilddaten
erhaltenen Zusatzinformation kann zwischen diesen beiden
Bildtypen unterschieden werden und automatisch die jeweils
optimale Umwandlung des Kontrastumfanges, insbesondere eine
optimale Fensterung, erreicht werden.
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Im Gegensatz zu den bekannten Verfahren des Standes der
Technik, bei dem die Parameter für die Umwandlung des
Kontrastumfanges durch eine Analyse der Grauwertverteilung des Bildes
bestimmt werden, wird beim vorliegenden Verfahren keine
Bildanalyse durchgeführt, sondern es werden vielmehr die den aus
einer bildgebenden Messung erhaltenen Bilddaten anhängenden
Zusatzinformationen ausgewertet. Diese Zusatzinformationen
liegen in der Regel im sog. Header des Datensatzes vor. In
der medizinischen Bildgebung hat sich hierbei der sog. DICOM-
Standard durchgesetzt, der derartige Zusatzinformationen im
Header enthält. DICOM (Digital Imaging and Communications in
Medicine) ist ein spezieller Standard für die Radiologie, der
weltweit gilt. Er wurde nach dem OSI-Modell, dem Open System
Interconnection-Model entworfen, welches Kommunikation
zwischen heterogenen Systemen erlaubt. Mit ihm können Bilder und
Daten von unterschiedlichen bildgebenden und
bildbearbeitenden Geräten untereinander ausgetauscht werden. DICOM
standardisiert die Struktur der Formate und beschreibenden Parameter
für radiologische Bilder und Kommandos zum Austausch dieser
Bilder, aber auch die Beschreibung anderer Datenobjekte, wie
Bildfolgen, Untersuchungsserien und Befunde.
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Vor Durchführung des vorliegenden Verfahrens muss eine
Klassifizierung der aus unterschiedlichen Mess- und
Auswerteverfahren der medizinischen Bildgebung erhaltenen Bilder in
einzelne Bildklassen durchgeführt werden. Dies kann bspw.
dadurch erfolgen, dass aus den mit den erhaltenen Bilddaten
jeweils übermittelten Zusatzinformationen ein Merkmalsraum
aufgespannt wird, in dem einzelne Bereiche zu Bildklassen
zusammengefasst werden. Nach der Einteilung der Bildklassen werden
für jede Bildklasse die Parameter für die Umwandlung des
Kontrastumfanges festgelegt, die zu einer für die spätere
Diagnose optimalen Darstellung auf dem entsprechenden Medium
führen. Dies kann bspw. durch Angabe der Lage und der Breite
eines Grauwertbereiches innerhalb der Grauwertskala des
Kontrastumfanges für eine Fensterung erfolgen. Unterschiedlichen
Bildklassen werden hierbei in der Regel unterschiedliche
Fensterwerte zugeordnet.
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Selbstverständlich lässt sich je nach Bildklasse auch eine
Umwandlung mit Hilfe von LUT's durchführen. In diesem Fall
ist jeder der entsprechenden Bildklassen eine eigene LUT
zugeordnet, mit der die für die Umwandlung dieser Bildklasse
gewünschten Ergebnisse realisiert werden.
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Vorzugsweise wird die Einteilung der Vielzahl der
unterschiedlichen Mess- und Auswerteverfahren bzw. Bildtypen in
einzelne Bildklassen sowie die Zuordnung der Parameter zu den
einzelnen Bildklassen vorab manuell durch geschultes
Fachpersonal vorgenommen. Nach dem Festlegen der Bildklassen, der
den Bildklassen entsprechenden Merkmale in der
Zusatzinformation sowie der den einzelnen Bildklassen zugeordneten
Parameter können diese Ergebnisse für sämtliche bildgebenden
Messungen eingesetzt werden. Die Klassifizierung und
Parametrierung kann sowohl global für alle Systeme wie auch selektiv
für einzelne Systemtypen, bspw. Computertomographen und
Magnetresonanztomographen, durchgeführt werden. Auch die
Anzahl der festlegbaren Bildklassen steht frei. Es versteht
sich von selbst, dass bei Festlegung einer größeren Anzahl
von Bildklassen bessere Ergebnisse erzielt werden als bei
Festlegung einer relativ geringen Anzahl von Bildklassen.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform wird die
Klassifizierung und Parametrierung durch ein selbstlernendes
System, bspw. ein neuronales Netz oder genetische
Algorithmen, automatisch vorgenommen. Hierbei ist es erforderlich,
dass der Bediener bei anfänglich auftretenden Fehlanpassungen
die Parameter der Umwandlung entsprechend seinen Wünschen
korrigieren kann. Das selbstlernende System erfasst die
Nachbesserungen und berücksichtigt diese bei der Vorgabe der
Bildklassen und zugeordneten Parameter. In diesem Falle
liegen diese Parameter nicht von vornherein endgültig fest,
sondern werden während des Betriebes des jeweiligen bildgebenden
Systems durch das selbstlernende System angepasst bzw.
verfeinert. Dies ermöglicht eine individuelle Anpassung an die
jeweiligen Bedürfnisse bzw. Wünsche des Bedieners. Auch eine
personenspezifische Vorgabe der Bildklassen und zugeordneten
Parameter lässt sich durch ein derartiges System realisieren.
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Das vorliegende Verfahren ermöglicht die automatische
Umwandlung des Kontrast- bzw. Grauwertumfanges der aus einer
bildgebenden Messung erhaltenen Bilddaten, insbesondere die
automatische Fensterung, und vermeidet ein Zeit- und
kostenintensives Nachbearbeiten der Bilder durch einen Bediener. Durch
das vorliegende Verfahren kann das in vielen Fällen noch
erforderliche Filmen der Bilder automatisch und ohne weitere
Interaktion des Bedienpersonals erfolgen. Durch eine
optionale individuelle Anpassungsmöglichkeit des Verfahrens wird den
spezifischen Bedürfnissen bzw. Wünschen der
diagnostizierenden Ärzte Rechnung getragen.
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Das vorliegende Verfahren wird nachfolgend anhand von
Ausführungsbeispielen in Verbindung mit den Zeichnungen nochmals
kurz erläutert. Hierbei zeigen:
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Fig. 1 schematisch ein Ablaufdiagramm für die
Durchführung des vorliegenden Verfahrens; und
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Fig. 2 ein Beispiel für eine Fensterung mit
unterschiedlichen Parameterwerten.
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Beim vorliegenden Ausführungsbeispiel werden die Bilddaten
einer Magnetresonanz-Tomographiemessung im DICOM-Format
erhalten. Die Bilddaten weisen einen Kontrastumfang von 12 Bit,
d. h. 4096 Graustufen auf, wie dies bei einer Vielzahl der
bildgebenden Messverfahren zum Standard gehört.
Selbstverständlich lassen sich mit dem vorliegenden Verfahren auch
Bilddaten mit einem anderen, beispielsweise höheren,
Kontrastumfang als 12 Bit, umwandeln.
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Aus dem DICOM-Header werden die Zusatzinformationen über das
den erhaltenen Bilddaten zugrundeliegende Messverfahren sowie
das Auswerteverfahren, das zu den Bilddaten führt, bzw. der
Bildtyp ausgelesen und mit entsprechenden Merkmalen in einem
Speicher verglichen, in dem die Merkmale einzelnen
Bildklassen I, II, . . . X zugeordnet sind. Aus diesem Vergleich wird
die zu den ausgelesenen Zusatzinformationen gehörende
Bildklasse ermittelt. Die in den Zusatzinformationen aufgeführten
Merkmale können bspw. Angaben über den DICOM-Bildtyp, eine
Messung mit oder ohne Kontrastmittel, über die bei der
Messung eingesetzte Sequenz, über die Repetitionszeit, die
Echozeit, die Körperregion oder T2* sein. Als unterschiedliche
Bildklassen kommen bspw. T1-gewichtete Bilder, T2-gewichtete
Bilder, Bilder in Echoplanartechnik (EPI) oder MIP-Bilder in
Frage. Diese Aufzählung ist selbstverständlich nicht
ausschließlich und kann entsprechend der möglichen
Magnetresonanz-Messverfahren und Messdaten-Auswerteverfahren beliebig
erweitert werden. Jeder Bildklasse I, II, . . . X sind hierbei
Parameter PI, PII, . . . PX zugeordnet, die die Umwandlung des
Kontrastumfanges der erhaltenen Bilddaten dieser Bildklasse
in einen anderen Kontrastumfang, insbesondere durch
Fensterung, ermöglichen, mit dem die Bilddaten für die
durchzuführende Diagnose optimal dargestellt werden. Im Falle einer
Fensterung umfassen die den jeweiligen Bildklassen jeweils
zugeordneten Parameter PI, PII, . . . PX jeweils die Lage C
(Center) und Breite W (Width) innerhalb der Grauwertskala der
erhaltenen Ursprungs-Bilddaten.
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Beim vorliegenden Verfahren erfolgt nach der Bestimmung der
Bildklasse für die erhaltenen Bilddaten die Umwandlung des
Kontrastumfanges entsprechend den dieser Bildklasse
zugeordneten Parametern. Die auf diese Weise erhaltenen Bilddaten
mit dem geänderten, in der Regel niedrigeren, Kontrastumfang
werden schließlich auf dem entsprechenden Medium, bspw. einem
Monitor, dargestellt.
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Die gleichen Verfahrensschritte werden auch auf Bilddaten
angewendet, die durch andere bildgebende Messverfahren, wie
bspw. die Computertomographie (CT) oder die
Röntgen-Angiographie (AX), erhalten werden. Bei derartigen Bilddaten
können als Merkmale in den Zusatzinformationen bspw. der DICOM-
Bildtyp, die Angabe der bei der Messung eingesetzten
Röhrenspannung sowie des Stroms, die Filterdicke eines eingesetzten
Al-Filters, der Anoden-Typ oder die Angabe, ob die Messung
mit oder ohne Kontrastmittel durchgeführt wurde, angeführt
sein. Sämtliche dieser Merkmale beeinflussen den im Bild
erhaltenen Kontrast und erfordern ggf. andere Parameter zur
Umwandlung des Kontrastumfanges. Als Bildklassen kommen bei
derartigen Röntgenaufnahmen bspw. Kontrastbilder, MIP-Bilder
oder SSD-Bilder in Frage. Auch dies ist selbstverständlich
keine abschließende Aufzählung. Der Fachmann kann vielmehr
die Bildklassen entsprechend den für die Darstellung
erforderlichen unterschiedlichen Parametern geeignet wählen. Die
Aufteilung in einzelne Bildklassen sowie die Zuordnung der
Parameter wird vorzugsweise über Fachpersonal vorab einmalig
durchgeführt und steht dann in einem Speicher des Systems für
alle mit dem System durchgeführten Messungen zur Verfügung.
Optional kann auch ein selbstlernendes System integriert
sein, das die Zuordnung sowie die Wahl der Parameter bei
einer Nachbesserung durch den Benutzer entsprechend den daraus
ableitbaren Präferenzen anpasst.
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Fig. 2 zeigt beispielhaft die Technik der Fensterung zur
Umwandlung von Bilddaten eines ersten Kontrastumfanges von
bspw. 12 Bit in einen zweiten Kontrastumfang von bspw. 8 Bit
für zwei unterschiedliche Bildklassen. Der linke Balken
repräsentiert hierbei die 4096 Graustufen der aus der
bildgebenden Messung erhaltenen Bilddaten, wobei dem Wert 0 die
Graustufe schwarz und dem Wert 4095 die Graustufe weiß
entspricht. Soll ein derartiges Bild an einem Monitor mit einer
Grauwertskala von 8 Bit, d. h. 256 Graustufen dargestellt
werden, wie dies durch den rechten Balken repräsentiert ist,
so muss eine entsprechende Umwandlung des Kontrastumfanges
durchgeführt werden.
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Bei der Fensterung wird ein Grauwertbereich innerhalb der
Grauwertskala der Bilddaten mit der Lage C und der Breite W
gewählt, der durch nachfolgende Spreizung auf den gesamten
Leuchtdichtebereich des Monitors abgebildet wird. Dies ist in
der Figur schematisch angedeutet. Auf diese Weise lässt sich
bspw. ein Kontrastbereich mit der Breite W von 256 Graustufen
mit maximaler Kontrastauflösung am Monitor darstellen.
Grauwerte der ursprünglichen Bilddaten oberhalb von C + W/2 werden
hier als weiß, unterhalb von C - W/2 als schwarz auf dem
Monitor dargestellt. Bei Vorlegen von Bilddaten einer anderen
Bildklasse können andere Umwandlungsparameter, d. h. eine
andere Lage C und Breite W erforderlich sein, um ein für diese
Bildklasse optimales Darstellungsergebnis zu erhalten. Dies
ist in der Figur durch die gepunktete Linie dargestellt, die
diesen anderen Umwandlungsparametern entspricht.
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In einer möglichen Ausführungsform lassen sich die beiden in
Fig. 2 selektierten Grauwertbereiche auch gleichzeitig in
unterschiedlichen Farben, beispielsweise rot und blau, auf
dem Monitor darstellen, so dass ein Betrachter die beiden
Bereiche aufgrund der Farbdarstellung unterscheiden kann.
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Prinzipiell lassen sich beim vorliegenden Verfahren durch
entsprechende Vorgabe die Bilddaten in eine Vielzahl von
Bildklassen klassifizieren, denen jeweils unterschiedliche,
für die jeweilige Bildklasse optimale Parameter für die
Umwandlung des Kontrastumfanges zugeordnet werden. Sowohl die
Klassifizierung der Bilder bzw. Bilddaten anhand der
Zusatzinformationen wie auch die Umwandlung mit den jeweils
zugeordneten Parametern kann vollautomatisch erfolgen.
Selbstverständlich kann jedoch auch eine Nachbesserungsmöglichkeit für
den Benutzer vorgesehen sein, sollte dieser ein von der
optimalen Umwandlung des Kontrastumfanges abweichendes
Darstellungsergebnis wünschen.
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In gleicher Weise lässt sich auch die Umwandlung bzw.
Komprimierung des Kontrastumfanges durch Vorgeben von LUT's
realisieren, die auf die entsprechenden Bilddaten angewendet
werden. Auch hierbei ist dann jeder Bildklasse eine eigene LUT
als Umwandlungsparameter zugeordnet.