DE10213284A1 - Verfahren zur Bilddarstellung in der medizinischen Bildgebung - Google Patents

Verfahren zur Bilddarstellung in der medizinischen Bildgebung

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bilddarstellung in der medizinischen Bildgebung, mit 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. Bei dem Verfahren 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. Das vorliegende Verfahren ermöglicht die automatisierte Umwandlung des Kontrastumfanges für eine optimale Darstellung des Bildes auf einem Medium, so dass bspw. das Filmen der Bilder automatisch ohne weitere Interaktion des Bedienpersonals erfolgen kann.

Description

  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • Das vorliegende Verfahren wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen in Verbindung mit den Zeichnungen nochmals kurz erläutert. Hierbei zeigen:
  • Fig. 1 schematisch ein Ablaufdiagramm für die Durchführung des vorliegenden Verfahrens; und
  • Fig. 2 ein Beispiel für eine Fensterung mit unterschiedlichen Parameterwerten.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

Claims (8)

1. 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, dadurch gekennzeichnet, dass 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 wird und die Umwandlung mit der Bildklasse zugeordneten Parametern erfolgt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Umwandlung durch eine Fensterung erfolgt, wobei die zugeordneten Parameter ein Zentrum und eine Breite innerhalb einer dem ersten Kontrastumfang entsprechenden Grauwertskala darstellen.
3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Umwandlung durch eine nichtlineare Anpassung mit Hilfe einer Umwandlungstabelle (LUT) erfolgt, wobei die zugeordneten Parameter die Umwandlungstabelle darstellen.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Umwandlung unterschiedlichen Grauwertbereichen des ersten Kontrastumfanges durch die Umwandlungstabelle unterschiedliche Farben zugeordnet werden, mit denen die Bilddaten auf dem Medium dargestellt werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppe der unterschiedlichen Bildklassen und die den unterschiedlichen Bildklassen zugeordneten Parameter vorab durch geschultes Fachpersonal festgelegt werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppe der unterschiedlichen Bildklassen und die den unterschiedlichen Bildklassen zugeordneten Parameter durch ein selbstlernendes System festgelegt und/oder angepasst werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die den unterschiedlichen Bildklassen zugeordneten Parameter durch einen Bediener veränderbar sind.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der Bildklasse aus der vorgegebenen Gruppe von unterschiedlichen Bildklassen durch Vergleich von in den Zusatzinformationen enthaltenen Merkmalen mit einer in einem Speicher abgelegten Tabelle erfolgt, in der unterschiedliche Merkmale unterschiedlichen Bildklassen zugeordnet sind.
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