-
Die vorliegende Erfindung betrifft
ein Bildanalyseverfahren für
die in vivo Kleintierbildgebung zur automatischen Bildauswertung
nach Patentanspruch 1 sowie eine Vorrichtung zur automatischen Bildauswertung
für das
Bildanalyseverfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung nach Patentanspruch 11.
-
Die Kleintierbildgebung ist ein wichtiges
Verfahren in der biologischen, medizinischen und pharmazeutischen
Forschung und wird zunehmend von der Pharmaindustrie bei der Entdeckung
und Entwicklung von Medikamenten und Wirkstoffen eingesetzt. Hierbei
werden einerseits zunehmend neue Bildgebungsverfahren (z.B. Licht
im NIR-Bereich), aber auch klassische Technologien wie die Magnetresonanz
(MR), die Computertomographie (CT) oder auch nuklearmedizinische
Methoden (PET oder SPECT) eingesetzt. Insbesondere bei den nuklearmedizinischen
Methoden sowie bei der optischen (Fluoreszenz-) Bildgebung werden
hier spezielle Substanzen, sogenannte metabolische Marker verabreicht,
die sich entweder ausschließlich
in bestimmten Regionen des Kleintiers wie beispielsweise Tumoren,
Entzündungen
oder anderen bestimmten Krankheitsherden anreichern oder die zwar überall im
Körper
des Kleintiers verteilt sind, aber nur speziell in bestimmten Bereichen,
beispielsweise durch tumorspezifische Enzymaktivitäten (auch
beispielsweise durch zusätzliche
Bestrahlung durch Licht), aktiviert werden.
-
Das Beobachten der Entwicklung und
der zeitliche Veränderungen
dieser derart markierten Zentren, beispielsweise unter der Zugabe
eines zu erprobenden Medikaments, lassen Schlüsse über die Wirksamkeit und Effizienz
des Medikaments zu.
-
Es sind bereits einige bildgebende
Geräte
für die
in vivo Kleintierbildgebung zur Auswertung von zwei- und/oder dreidimensionalen
Bildern bekannt. Beispiele sind die Micro-PET von Concorde Microsystems
Inc., die Micro-SPECT von Gamma Medica Inc., die Micro-CT von ImTec
Inc. oder die Micro-MR von Bruker (www.cms-asic.com; www.gammamedica.com;
www.imtecinc.com; www.bruker-medical.de). Ruf dem Gebiet der optischen
Bildgebung ist bisher nur ein kommerzielles Gerät bekannt (www.xenogen.com).
-
Die bekannten Systeme und Verfahren
zeigen die Bildinformationen an, so daß gewisse manuelle Manipulationen
wie Drehungen, Zoom und Kontraständerungen
möglich
sind. Meist computergestützte
Benutzerplattformen ermöglichen
so den Zugriff auf Bilddaten, die manuell ausgewertet, vermessen
und abgespeichert werden.
-
WO 01/37195 offenbart beispielsweise
ein computergestützes
Verfahren zum Erkennen und Ausmessen von sogenannten ROIs (Regions
of Interest; interessierende Bereiche) des Kleintiers, das Abspeichern
der Ergebnisse in einer Experimentaldatenbank und deren Vergleich
nach erneutem Durchführen
des Verfahrens.
-
Nachteil dieser bekannten Systeme
und Verfahren ist das aufwendige manuelle Erkennen interessierender
Bereiche des Kleintiers bzw. die Detektion einzelner Tumore, Entzündungen
oder anderer Krankheitsherde, obwohl die äußerst schnelle Durchführung entsprechender
Experimente und Versuchsreihen für
pharmazeutische Firmen von äußerst großer Bedeutung
ist. Auch nach einem Abspeichern der Versuchsergebnisse müssen diese
mit Ergebnissen vorhergehender Untersuchungen manuell verglichen werden,
um bsp. die Wirksamkeit eines Medikaments festzustellen. Aufgrund
der großen
Anzahl von Kleintierversuchen ist eine schnelle Auswertung der Versuchsergebnisse
für einen
hohen Versuchsdurchsatz nur mit hohen Personalkosten und erhöhtem manuellen
Aufwand möglich.
-
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe
zugrunde, ein Bildanalyseverfahren und eine Vorrichtung zur Auswertung
von Bildern für
die in vivo Kleintierbildgebung anzugeben, das eine erhebliche Beschleunigung
von Versuchen und Versuchsreihen zur Medikamentenentwicklung und
potenzielle -einführung
und die eine automatisierte und ggf. computerunterstützte Untersuchungsauswertung
ermöglicht.
-
Die Aufgabe der Erfindung wird durch
die kennzeichnenden Merkmale der unabhängigen Patentansprüche 1 und
11 gelöst.
Vorteilhafte Ausführungsformen
der Erfindung sind in den Unteransprüchen beschrieben und dort gekennzeichnet.
-
Das erfindungsgemäße Bildanalyseverfahren für die in
vivo Kleintierbildgebung zur automatisierten Auswertung von zwei- und/oder dreidimensionalen
Bildern, die aus ein-, zwei- oder dreidimensionalen Bilddaten bestehen,
umfaßt
mitunter die folgenden Verfahrensschritte:
- a) Einlesen der
zwei- und/oder dreidimensionalen Bilder des Kleintiers von einem
bildgebenden Untersuchungsgerät,
- b) Segmentieren der Bilddaten anhand von vorbestimmbaren Bilddaten-Eigenschaften
in Segmente, wobei die vorbestimmbaren Bilddaten-Eigenschaften interessierende
Bereiche des Kleintiers darstellen,
- c) Bilden zusammenhängender
Bereiche mittels einer Zuordnung der Segmente anhand von vorbestimmbaren
Zuordnungskriterien,
- d) ggf. Filtern der zusammenhängenden Bereiche und Analyse
der zusammenhängenden
Bereiche anhand vorbestimmbarer Analysekriterien, und
- e) Abspeichern der analysierten Bereichs- und/oder Segmentdaten
in einem Datenspeicher.
-
Vor dem Einlesen der zwei- und/oder
dreidimensionalen Bilder wird das Kleintier durch ein herkömmliches
bildgebendes Untersuchungsverfahren aufgenommen.
-
Mit Vorteil werden die analysierten
Bereichs- und/oder Segmentdaten in einer Datenbank abgespeichert
und das Bildanalyseverfahren wird für dasselbe Kleintier in zeitlichen
Abständen
mehrmals durchgeführt.
Das heißt,
dass das Kleintier mittels desselben Analyseverfahrens in zeitlichen
Abständen
versetzt mehrmals untersucht wird. Die Bereichsdaten sind dabei
die Bilddaten der zusammenhängenden
Bereiche, die zuvor herausgefiltert wurden. Die Segmentdaten sind
solche Bilddaten, die anhand der zuvor erwähnten vorbestimmbaren Bilddaten-Eigenschaften
segmentiert wurden. Sowohl die Bereichs- als auch die Segmentdaten
werden für automatisch
hintereinander ausgeführte
Bildanalyseverfahren in der Datenbank abgespeichert, so dass sukzessive
eine Experimantaldatenbank entsteht. Mit Vorteil werden die zusammenhängenden
Bereiche durch Ausblenden der nicht zu den zusammenhängenden
Bereichen gehörenden
Rest-Bilddaten gefiltert.
-
Zum Aufbau dieser Experimantaldatenbank werden
mit Vorteil folgende weitere Schritte nach dem Abspeichern der analysierten
Bereichs- und/oder Segmentdaten durchgeführt:
- f) Quantifizieren
der analysierten Bereichs- und/oder Segmentdaten,
- g) Vergleichen der quantifizieren Bereichs- und/oder Segmentdaten
mit gespeicherten Bereichs- und/oder Segmentdaten vorheriger Untersuchungen,
- h) Messen bzw. Detektieren einer Veränderung der Segmente und/oder
der zusammenhängenden
Bereiche, und
- i) Abspeicherung der Ergebnisse in der Datenbank.
-
Dadurch läßt sich eine Veränderung
der Segmente bzw. der zusammenhängenden
Bereiche anhand der abgespeicherten Bereichs- und/oder Segmentdaten mittels eines
Vergleichs der analysierten Bereichs- und/oder Segmentdaten mit
gespeicherten Bereichs- und/oder Segmentdaten vorheriger Analyseverfahren
messen und erneut abspeichern. Durch die automatisch gemessenen
Veränderungen
der Segmente bzw. der zusammenhängenden
Be reiche läßt sich
eine dynamische Verlaufsbeobachtung eines durch beispielsweise pharmazeutische
Präparate
behandelten Tumors oder anderer Krankheit abspeichern und später darstellen.
Die gemessenen Veränderungen
der Segmente, die Veränderungen der
zusammenhängenden
Bereiche, die dynamische Verlaufsbeobachtung, die Analysekriterien
und deren Ergebnisse oder auch andere Parameter des erfindungsgemäßen Verfahrens
werden graphisch mit Vorteil anhand von Workflows dargestellt. Als „Workflow" im Sinne dieser
Erfindung ist die automatisierte Erkennung, Analyse, Speicherung
und Darstellung von Bilddaten gemeint, die mittels des vorbeschriebenen
und vorgegebenen Ablaufdiagramms bzw. des Analysealgorithmus verarbeitet
werden.
-
Die Verfahrensschritte a) bis h),
ggf. auch die Verfahrensschritte f) bis i) werden halbautomatisch oder
automatisch anhand eines vorgegebenen Workflows durchgeführt und
dargestellt. Der Nutzer kann ggf. Analyseergebnisse kontrollieren
und mit Vorteil manuell abändern.
-
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Bildauswertung
für die
in vivo Kleintierbildgebung für
ein erfindungsgemäßes Bildanalyseverfahren
verfügt über Mittel
zum Einlesen, Speichern und Auswerten von zwei- und/oder dreidimensionalen
Bildern, die aus ein-, zwei- oder dreidimensionalen Bilddaten bestehen, über Mittel
zum Segmentieren der Bilddaten anhand von vorbestimmbaren Bilddaten-Eigenschaften
in Segmente, wobei die vorbestimmbaren Bilddaten-Eigenschaften interessierende
Bereiche des Kleintiers darstellen, Mittel zur Bildung von zusammenhängenden
Bereichen mittels einer Zuordnung der Segmente anhand von vorbestimmbaren
Zuordnungskriterien, Mittel zur Filterung der zusammenhängenden
Bereiche und Mittel zur Analyse der zusammenhängenden Bereiche anhand vorbestimmbarer
Analysekriterien sowie zum automatischen Abspeichern in einer Datenbank,
die mit Vorteil eine Experimantaldatenbank ist.
-
Weitere Mittel zum Speichern und
Abrufen von Daten in bzw. aus einer Experimentaldatenbank können ebenfalls
vorhanden sein, insbesondere dann, wenn die Meßergebnisse möglicher
Veränderungen
der Segmente oder der zusammenhängenden
Bereiche zuvor abgespeichert wurden, um so eine Experimentaldatenbank
zu erzeugen. Dies ermöglicht
einen langfristigen Vergleich der gemessenen Analysedaten.
-
Mit Vorteil verfügt die erfindungsgemäße Vorrichtung über weitere
Mittel zum graphischen Vergleich und Anzeigen der gemessenen Veränderungen
der Segmente und/oder der zusammenhängenden Bereiche, der dynamischen
Verlaufsbeobachtung, der Analysekriterien und deren Ergebnisse sowie
der Daten aus der Experimentaldatenbank, wobei diese Mittel auch
vorteilhafterweise eine Darstellung der vorhandenen Daten anhand
von Workflows erlauben sollte. Dies kann beispielsweise anhand einer
Fensterdarstellung am Personalcomputer erfolgen.
-
Ein abstraktes Beispiel der vorliegenden
Erfindung wird anhand der Zeichnungen näher erläutert. Dabei zeigen
-
1 die
schematische zweidimensionale Ansicht bereits segmentierter Bilddaten;
-
2 die
schematische Ansicht zusammenhängender
und gefilteter Bereiche eines zweidimensionalen Bildes nach 1; und
-
3 ein
schematisches Ablaufdiagramm des erfindungsgemässen Verfahrens.
-
Das erfindungsgemäße Bildanalyseverfahren erfolgt
gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung in folgenden Schritten, die anhand des
Ablaufdiagramms in 3 und den
in den 1 und 2 schematisch dargestellten Bilddaten
erläutert
werden:
- 1. Das Bildanalyseverfahren wird gestartet
(Beginn B). Das Kleintier wird hierzu in einem ersten Schritt S1
präpariert,
d.h. für
die Untersuchung vorbereitet, immobilisiert, identifiziert und mittels
eines der vorerwähnten
Untersuchungsverfahren untersucht.
- 2. In einem zweiten Schritt S2 werden die Bilddaten des Untersuchungsverfahrens
eingelesen.
- 3. Ausgangspunkt des dritten Schritts S3 ist ein beispielsweise
in 1 dargestelltes zweidimensionales
Bild 1, bei dem bestimmte Eigenschaften durch verschiedene Grauwert-Pixel
dargestellt werden. Im Falle eines dreidimensionalen Bildes sind
dies entsprechende Voxel. Diese Bilder 1 entstehen durch Standardrekonstruktionsverfahren
der optischen oder nuklearmedizinischen Bildgebung. Hier können die
Grauwerte des beispielsweise in 1 dargestellten
zweidimensionalen Bildes 1 Konzentrationen (Sauerstoff, Kontrastmittel
o.ä.),
Emissionsintensitäten
oder Fluoreszenzlebenszeiten von Fluorophoren, Gewebedichten, sowie
Emissions-, Streu- oder Schwächungseigenschaften
der zu untersuchenden Probe darstellen. Die in 1 dargestellten Bilddaten 3 entsprechend
bsp. in Grauwerten dargestellte Lichtintensitäten.
- Möglich
ist aber auch eine Repräsentation
verschiedener komplexer Eigenschaften, sofern die Bilddaten 3 zuvor
vorverarbeitet wurden. Diese komplexe Eigenschaften können Ortsfrequenzen
oder dreidimensionale Strukturen des Gewebes des Kleintiers sein, das
sich durch entsprechende Grauwertdarstellungen repräsentieren
läßt.
- 4. Es erfolgt eine Segmentierung der Bilddaten 3 anhand
von vorbestimmbaren Bilddaten-Eigenschaften in Segmente 2.
Die zu erfassenden Bereiche mit einer vorbestimmten Bilddaten-Eigenschaft werden datentechnisch
vom Hintergrund getrennt. Hierzu existieren verschiedene Verfahren
wie bei spielsweise der Watershed-Algorithmus (Patrick De Smet, Rui Pires – Implementation
and analysis of an optimized rainfalling watershed algorithm -,
Proceedings of the IS&T/SPIE's 12th Annual
Symposium Electronic Imaging 2000: Image and Video Communications
and Processing, January 2000), Region- Growing oder Segmentierung
durch Binarisierung (Peter Haberäcker – Praxis
der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung –, Hanser
1995; Bernd Jähne – Digital Image
Processing –,
Springer Verlag Berlin, 1991). In der optischen Fluoreszenz-Bildgebung
ist die Wellenlänge
des durch den Farbstoff erzeugten Lichts bzw. in der Nuklearmedizin
die erwartete Energie der durch das Isotop erzeugten Quanten bekannt,
so daß sich
die interessierenden Bereiche des Kleintiers als (im Allgemeinen
hellere) homogene Flecken bestimmter Grauwerte abzeichnen. Die in 1 gezeigten Segmente 2 unterscheiden
sich somit von den anderen schwarz gepunkteten Bereichen des zweidimensionalen
Bildes 1. Da meist nur die Trennung in Vorder- und Hintergrund relevant
ist, bietet sich für
das Problem ein einfaches Segmentieren durch Binarisieren an, sofern,
wie in 1 gezeigt, zweidimensionale
Grauwertbilder 1 behandelt werden.
- 5. Es erfolgt die Bildung von zusammenhängenden Bereichen 4 mittels
einer Zuordnung der Segmente 2 anhand vorbestimmbarer Zuordnungskriterien.
Ein Standardverfahren zum effizienten Verarbeiten binärer Bilder
und deren Zusammenfassen ist die Codierung in Lauflängen (Runlength-Encoding;
Peter Haberäcker – Praxis
der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung -, Hanser 1995;
Bernd Jähne – Digital
Image Processing -, Springer Verlag Berlin, 1991). Weiterhin ist
es möglich,
die zusammenhängenden
Bereiche 4 anschließend
nachzuverarbeiten, d.h. nachträglich
zu glätten,
zu trennen oder zusammenzufassen, um gewissen geometrischen Überlegungen
gerecht zu werden (z.B. der Tatsache, daß Tumore meist sphärisch geformt
sind). Auch lassen sich dadurch Bildgebungsstörungen der klassischen Bildgebungsverfahren
reduzieren.
- 6. Schließlich
erfolgt eine Filterung der zusammenhängenden Bereiche 4,
in dem die interessierenden Bereiche vom „Rest des Bildes" abgegrenzt werden. Wie
in 2 dargestellt, sind
die zusammenhängenden
Bereiche 4 mittels einer Filterung (beispielsweise durch
einen vorbestimmbaren Grauwertthreshold) von den Rest-Bilddaten 5 abgegrenzt.
Jetzt lassen sich die zusammenhängenden
Bereiche 4 mittels Schwerpunktbestimmung, Bestimmung der
Größe und/oder
Masse oder mittels der Bestimmung von Stoffkonzentrationen analysieren,
d.h. sämtliche
im Bild durch Pixellage (bzw. Voxellage) und -farbe mittel- oder
unmittelbar codierten Eigenschaften berechnen und auswerten. Speziell
bei Fluorophoren kann über
Modellrechnungen anhand bekannter Eigenschaften der Farbstoffe und
des Gewebes auf deren Konzentrationen im Tumor geschlossen werden.
- 7. Mit Vorteil werden die analysierten Daten anhand der vorbestimmten
vorgenannten Analysekriterien abgespeichert und ggf. mit Daten vorhergehender Messungen
verglichen. Die Ergebnisse können
dann dynamisch dargestellt werden.
- 8. In einem vierten Schritt S4 können die Ergebnisse dann nochmals
auf Plausibilität
anhand weiterer Kriterien überprüft und in
einem fünften
Schritt S5 mit Erläuterungen
abgespeichert werden. Falls im vierten Schritt S4 falsche Ergebnisse
detektiert wedren, können
diese in einem Korrekturschritt Sc berichtigt und erst dann im fünften Schritt
S5 abgespeichert werden.
- 9. In einem sechsten Schritt S6 wird die Datenbank mit den Ergebnissen
aktualisiert und das Kleintier kann wieder entnommen werden. Das
Verfahren ist beendet (Ende E).
-
Das Bildanalyseverfahren wird mit
Vorteil für dasselbe
Kleintier in zeitlichen Abständen
erneut und mehrmals durchgeführt.
Es ergibt sich eine dynamische Verlaufsbeobachtung durch das Bildanalyseverfahren
gemäß der vorliegenden
Erfindung. Hierbei können
durch die schnelle und automatische Extraktion und Vermessung der
interessierenden Bereiche Veränderungen
dieser Bereiche während
eines kurzen Zeitraums sicher und schnell bestimmt werden. Ein „Workflow", d.h. ein automatischer
Ablauf, führt
den Nutzer durch das Verfahren.
-
Die graphische Darstellung der Messergebnisse
läßt sich
mit Vorteil am Computerbildschirm mittels der Fenstertechnik realisieren.
So können
Experimente beschleunigt ausgewertet und dargestellt werden. Langfristige
Veränderungen
wie beispielsweise das Wachsen eines Tumors können so durch die automatische
Auswertung und den Zugriff auf die Experimentaldaten aus der Experimentaldatenbank schnell
und sicher bestimmt werden.