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Die Erfindung betrifft ein Verfahren
zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts mit einer
Aufnahmeeinheit, einer Datenverarbeitungseinheit und einer Bildgebungseinheit
innerhalb eines Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus.
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Bei einer kardiologischen Untersuchung
mit einem bildgebenden medizinischen Untersuchungsgerät werden
beispielsweise sogenannten CINE-Studien gemessen, um die Dynamik
des Herzens mithilfe einer Animation von Herzschnittbildern darzustellen.
Dazu wird eine Serie von Aufnahmen, die beispielsweise mit einem
Magnetresonanzgerät (MR-Gerät) aufgenommen
wurde, an einem eigenen Arbeitplatz in eine Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware
geladen, die auf einer Workstation des Arbeitsplatzes installiert
ist. Die Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware vollzieht automatisch
oder semiautomatisch eine Segmentierung der Aufnahmen beispielsweise
entlang der Konturen der Endo- und Epi-Myokardia. Die Segmente werden
zweidimensional oder dreidimensional ausgewertet, so dass ein Kardiologe
dynamische und physiologische Daten des Herzens des Patienten als
Ergebnis erhält.
Die kardiologische Untersuchung besteht aus einerseits der Erzeugung
der Aufnahmen des Patienten und andererseits aus der sekundären Auswertung
der Aufnahmen. Sie ist entsprechend zeit- und personalaufwendig.
Meist wird die Auswertung erst durchgeführt, wenn der Patient das Untersuchungsgerät bereits verlassen
hat. Falls der Kardiologe feststellt, dass aufgrund seiner Auswertung
eine erneute Untersuchung notwendig ist, bedeutet dies eine weitere
Planung und Durchführung
einer bildgebenden medizinischen Untersuchung. Diese ist mit erheblichem
Zeit- und Geldaufwand für
Arzt, Krankenhaus und Patient verbunden.
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Für
eine Gefäßuntersuchung
(Angiographie) mit einem bildgebenden medizinischen Untersuchungsgerät wird eine ähnliche
Prozedur durchgeführt.
Zuerst wird mithilfe des Untersuchungsgeräts ein Angiodatensatz aufgenommen.
Im Anschluss daran werden, meist nachdem der Patient das Untersuchungsgerät verlassen
hat, wiederum an einem eigenen Arbeitsplatz die Angiodaten in ein
anderes Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware geladen, um eine
Diagnose zu stellen, indem beispielsweise Fehlbildungen, wie Stenosen
oder Aneurysmen quantifiziert werden. Diese ebenfalls zweigeteilte
Vorgehensweise, Messung am Untersuchungsgerät und Auswertung an einem eigenen
Arbeitsplatz, ist zeit- und personalaufwendig. Falls der untersuchende Arzt
feststellt, dass aufgrund seiner Auswertung eine erneute Untersuchung
notwendig ist, um z.B. eine Detailmessung einer Stenose durchzuführen, bedeutet
dies ebenfalls einen erneuten Zeit- und Geldaufwand für Arzt,
Krankenhaus und Patienten.
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Ein Verfahren zur Segmentierung ist
beispielsweise aus WO 02/093188 A2 bekannt. Dort wird ein Verfahren
zur Segmentierung von kardiologischen Bildern und im speziellen
zur Segmentierung des linken Herzventrikels mittels einer Konturpropagierung
vorgestellt.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, den
Ablauf und die Auswertung von bildgebenden und medizinischen Untersuchungen
zeit- und kostengünstig
zu gestalten.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein
Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgerätes mit
einer Aufnahmeeinheit, einer Datenverarbeitungseinheit und einer Bildgebungseinheit
mit folgenden Verfahrensmerkmalen innerhalb eines Mess-, Verarbeitungs-
und Bildgebungszyklus gelöst,
wobei erstens ein Bildrohdatensatz mit der Aufnahmeeinheit gemessen
wird, zweitens mit Hilfe der Datenverarbeitungseinheit der Rohdatensatz
zu einem Bilddatensatz verarbeitet wird und im wesentlichen zeitgleich
mindes tens ein Segmentdatensatz berechnet wird, wobei die Berechnung
mit Hilfe eines Segmentierungsalgorithmus erfolgt und wobei der
Segmentdatensatz den räumlichen
Verlauf eines Segments, insbesondere dessen Kontur- und/oder Volumenverlauf,
im Bilddatensatz beschreibt, und drittens dass der Segmentdatensatz und
der Bilddatensatz gemeinsam mit Hilfe der Bildgebungseinheit dargestellt
werden, wobei die Darstellung im wesentlichen zeitgleich zur Messung
und Datenverarbeitung erfolgt.
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Dies hat den Vorteil, dass eine Auswertung der
Aufnahmen mit der Datenverarbeitungseinheit des Untersuchungsgeräts inline
erfolgt. Unter inline (Inline-Technologie) wird dabei eine Verarbeitung
anstelle einer Nachverarbeitung von Daten verstanden, d.h. Inline-Technologie
steht für
eine Echtzeitverarbeitung während
der Bildrekonstruktion. Dies bedeutet, dass die Verarbeitung der
Bilddaten schon auf dem Bildrechner oder auf dem z.B. die Messung
der Herzaufnahmen steuernden Rechner durchgeführt wird, so dass sofort im
Anschluss an die Messung eine Diagnose oder ein Planen von Folgeuntersuchungen
erfolgen kann. Dies ist möglich,
da schon innerhalb des Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus
eine Auswertung der Bilddaten erfolgt. Die Verfügbarkeit des dabei erzeugten
Segmentdatensatzes, indem eine wesentliche Information des Bilddatensatzes,
z.B. der räumliche
Verlauf des Segments, in extrahierter Form zur Verfügung steht,
hat den weiteren Vorteil, dass zur Berechnung und zur Speicherung
dieser Information wenig zusätzliches Speichermedium
benötigt
wird.
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Ein weiterer Vorteil liegt darin,
dass der die Untersuchung durchführende
Arzt aufgrund der inline-Verarbeitung sofort visuell aufgearbeitete
Information beispielsweise über
die Kontraktionsfähigkeit des
Herzens oder über
andere den physiologischen Zustand des Patienten beschreibende Parameter
erhält.
So können
beispielsweise aus dem Segmentdatensatz Informationen wie das Schlagvolumen,
die Auswurffraktion oder die Herzmasse gewonnen werden.
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Ein weiterer Vorteil liegt darin,
dass schon mit einer Auswerte-Software, die z.B. mit einer auf das
wesentliche reduzierte Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware vergleichbar
ist, eine Diagnose gestellt werden kann. Dabei kann beispielsweise
in der Kardiologie die Durchführung
der Untersuchung nicht mehr von einem Radiologen durchgeführt und ausgewertet
werden, sondern ein Kardiologe kann eigenständig die Untersuchung durchführen und eventuell
weitere sich anschließende
Messungen planen. Neben dem Zeitgewinn wird so die Untersuchung
und Auswertung auf die kardiologischen Aspekte ausgerichtet.
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In einer besonders vorteilhaften
Ausbildungsform des Verfahrens wird ausgehend von der Darstellung
auf der Bildgebungseinheit ein zweiter Mess-, Verarbeitungs- und
Bildgebungszyklus von einem Bediener des Untersuchungsgeräts ausgelöst, der
sich an den vorhergehenden zeitlich direkt anschließt. Unter
zeitlich direkt anschließend
wird dabei verstanden, dass noch während der gleichen Untersuchung
Folgemessungen zur Klärung
von eventuellen Fragen durchgeführt
werden, so dass der Patient nicht neu einbestellt und zur Untersuchung
vorbereitet werden muss. Dies erlaubt eine erheblich beschleunigte
Behandlung des Patienten. Diese Ausbildungsform des Verfahrens hat
somit den Vorteil, dass neben der Auswertung und Planung von Folgeuntersuchungen
diese auch durchgeführt
werden. Dies vermeidet unnötige
Wiederholungsmessungen und gestaltet den Arbeitsablauf von Untersuchungen
erheblich effizienter. Z.B. wird die gesamte Aufenthaltszeit eines
Patienten in einem bildgebenden Untersuchungsgerät erheblich verkürzt.
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In einer weiteren Ausbildungsform
wird die Geometrie des vom Segmentdatensatz beschriebenen Segments
analysiert, um insbesondere zeitliche oder räumliche Volumenänderungen
und/oder absolute Volumengrößen zu berechnen
und in Diagrammen und/oder Tabellen mit Hilfe der Bildgebungseinheit
darzustellen. Dies hat den Vorteil, dass die inline-Auswertung diffe renziert
auf die Bedürfnisse
des die Untersuchung durchführenden
Arztes abgestimmt werden kann, so dass diesem die relevanten medizinischen
und physiologischen Parameter (Herz-Auswurf-Fraktion, Myokard Masse, diastolisches
und systolisches Volumen, Schlagvolumen, Herzpumpleistung, maximale
Auswurfrate, maximale Füllrate,
Zeit bis zum Auswurfmaximum, Herzfrequenz ...) direkt visuell präsentiert
werden.
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In einer weiteren Ausführungsform
wird bereits während
des Ablaufs des Segmentierungsalgorithmus der gesamte bereits verfügbare Segmentdatensatz
oder ein zuletzt berechneter Teil des Segmentdatensatzes zusammen
mit dem Bilddatensatz visualisiert. Dies erlaubt die vorteilhaften
Darstellungsmöglichkeiten,
bei denen aufgrund der inline-Auswertung Informationen sofort zur
Verfügung steht.
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In einer weiteren besonders vorteilhaften Ausführungsform
werden mehrere zweidimensionale (2D-)Bilddatensätzen erzeugt und die dazugehörenden Segmentdatensätze, die
einen räumlichen
Verlauf einer speziellen Gewebeart charakterisieren, werden von
der Verarbeitungseinheit mit Durchführung der Mess-, Verarbeitungs-
und Bildgebungszyklen schrittweise zu einem das Gewebe dreidimensional
und/oder zeitabhängig
rekonstruierenden dreidimensionalen (3D-)Segmentdatensatz zusammengefasst.
Dies hat den Vorteil, dass die Diagnose aufgrund der Darstellung
der Dynamik oder der räumlichen
Verhältnisse
verbessert wird. Eine solcher 3D-Segmentdatensatz kann leicht bearbeitet
und dargestellt werden, da er im Vergleich zu den Bilddatensätzen ein
sehr kompakter, wenig Speicher beanspruchender Datensatz ist. Eine
schnelle Handhabung, wie z.B eine Drehung der Perspektive, wird
dadurch möglich.
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Weitere vorteilhafte Ausführungsformen
der Erfindung sind durch die Merkmale der Unteransprüche gekennzeichnet.
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Es folgt die Erläuterung von mehreren Ausführungsbeispielen
der Erfindung anhand der 1 bis 11. Es zeigen:
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1 ein
Schema zur Verdeutlichung des Verfahrens und den Interaktionsmöglichkeiten
eines Arztes,
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2 einen Überblick über ein
bildgebendes medizinisches Untersuchungsgerät zur Durchführung des
erfindungsgemäßen Verfahrens,
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3 einen
Ausschnitt der Darstellung mittels der Darstellungseinheit mit a)
einer schematisierten und segmentierten MR-Aufnahme eines Herzmuskels,
b) einer Darstellung eines 3D-Segmentdatensatzes und c) einer Darstellung
des zeitlichen Verlaufs des Durchmessers des Herzmuskels während eines
Herzschlags,
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4 eine
Abbildung eines aus dem 3D-Modell errechneten Kontraktionsverhaltens
des Herzmuskels,
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5 eine
Darstellung eines Gefäßbaums zu
Beginn einer Segmentierung,
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6 die
Darstellung eines Gefäßbaums bei fortschreitender
Segmentierung,
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7 die
Darstellung eines Gefäßbaums nach
erfolgter Segmentierung,
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8 die
Darstellung eines Gefäßbaums zu Beginn
einer Segmentierung, welche eine Mitverfolgen des Segmetieralgorithmus
besonders gut ermöglicht,
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9 die
Darstellung eines Gefäßbaums mit zwei
Markierungen,
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10 eine
Darstellung zur Verdeutlichung der Struktur eines Segmentdatensatzes
bei der Angiographie und
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11 eine
Abbildung der Abhängigkeit
des Radius des Hauptgefäßes aus 11 über den Gefäßverlauf.
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1 zeigt
ein Schema zur Verdeutlichung des Verfahrens nach der Erfindung.
Ein bildgebendes medizinisches Untersuchungsgerät 1 umfasst eine Aufnahmeeinheit 3,
eine Datenverarbeitungseinheit 5 und eine Bildgebungseinheit 7.
Das Untersuchungsgerät
kann beispielsweise ein Magnetresonanzgerät, ein Computertomographiegerät oder ein Ultraschallgerät sein.
Zusätzlich
sind in 1 zum einen
der die Untersuchung betreu ende und begutachtende Arzt 9 und
zum anderen Pfeile zur Verdeutlichung der Beziehungen der einzelnen
Einheiten und der Interaktionsmöglichkeiten
des Arztes 9 dargestellt.
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Mittels der Aufnahmeeinheit 3 werden
beispielsweise zweidimensionale oder dreidimensionale Messungen
durchgeführt,
die in Form von Rohdatensätzen 3R zur
Verarbeitungseinheit 5 übermittelt
werden. Die Verarbeitungseinheit 5 umfasst beispielsweise
den Messrechner und/oder einen speziellen Bildverarbeitungsrechner.
Dort werden die Rohdatensätze 3R zu
Bilddatensätzen 5B umgerechnet, welche
gleichzeitig einer Datenanalyse unterzogen werden. Die Analyse erfolgt
dabei über
einen oder mehrere spezielle Segmentierungsalgorithmen, die eine
beispielsweise flächige
Struktur in der MR-Aufnahme identifizieren. Ein Segment wird durch
den Algorithmus in seiner Geometrie als Segmentdatensatz 5S erfasst,
indem z.B. die Ränder
erfasst werden. Bei der Segmentierung können verschiedene Eingangsparameter
berücksichtigt
werden. Beispielsweise kann in einer ersten Version eine Anzahl
von Standardparametern, die beispielsweise den zu segmentierenden
Identitätswert
oder den Startpunkt der Segmentierung umfassen, vom Algorithmus
benutzt werden.
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Mittels der Bildgebungseinheit 7 können zum einen
die Bilddatensätze 5B und/oder
einen Überblick
aller bis dahin durchgeführten
Messungen visualisiert werden. Des Weiteren können erzeugte Segmentdatensätze 5S dargestellt
werden. Beispielsweise kann der Arzt 9 nach einer Darstellung
des zuerst berechneten Segmentdatensatzes 5S die Anfangsparameter
modifizieren, so dass alle weiteren Segmentierungsalgorithmen mit
den modifizierten Parametern ablaufen.
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Ein Segmentdatensatz 5S kann
z.B. zweidimensional oder bei mehreren Aufnahmen dreidimensional
dargestellt werden. Zusätzlich
können
z.B. Auswertungen des Segmentdatensatzes 5S mittels der
Bildgebungseinheit 7 dargestellt werden.
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Der die Untersuchung begleitende
Arzt 9 erhält
aus diesen ihm visuell zur Verfügung
gestellten Informationen Unterstützung
bei der Diagnose des Patienten. Er kann gleichzeitig mögliche Messparameter
von Folgemessungen einstellen, die noch in der gleichen Untersuchungssitzung
durchgeführt werden.
Zusätzlich
zur Einflussnahme auf die Art der Segmentierung kann der Arzt 9 die
Art der Darstellung wählen.
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2 verdeutlicht
das Verfahren am Beispiel eines MR-Geräts 11. Dies weist
eine Aufnahmeeinheit 3A, die beispielsweise den Grundfeldmagneten sowie
die Sende- und Empfangsantennen umfasst, auf. Ein Patient 13,
der auf einer Liege 15 gelagert wird, wird in den Aufnahmebereich
des MR-Geräts 11 gebracht.
MR-Aufnahmen des Patienten 13 werden von einer Bildverarbeitungseinheit 5A in
Bilddatensätze
umgewandelt. Aus den Bilddatensätze
werden mittels eines oder mehrerer Segmentierungsalgorithmen Segmentdatensätze erzeugt.
Die Bilddatensätze
und die Segmentdatensätze
werden von der Bildgebungseinheit 7A, die einen Bildschirm
aufweist, dargestellt. Ein Arzt 9A kann anhand der Darstellungen
der MR-Aufnahmen ein Diagnose stellen oder entscheiden, ob weiteren
Messungen zur Diagnose benötigt
werden. Dabei kann die Darstellung auf einen Facharzt, beispielsweise
einen Kardiologen, ausgerichtet sein. Dadurch entfällt der
Zwischenschritt, bei dem die gewonnenen Daten erst durch einen Radiologen
aufgearbeitet werden.
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Ein großer Vorteil des Verfahrens
nach der Erfindung besteht demnach darin, dass der Arzt sofort nach
der Untersuchung in einem inline-Verfahren über Messergebnisse, z.B. die
Physiologie des Patienten, informiert wird, beispielsweise in dem
die Messergebnisse (Kontraktionsverhalten, Volumendaten des Herzens,
...) in einem 3D-Modell, in Diagrammen und/oder in Tabellen verdeutlicht
werden. Dies erfolgt noch während
der Patient im Untersuchungsgerät liegt.
Bezüglich
der üblichen
Vorgehensweise, bei der die Untersuchung separat ausgewertet wird,
hat dies den Vorteil, dass die Positionierung des Patienten 13 nur
ein einziges Mal vorgenommen werden muss und dass der Arbeitsablauf
mehrerer Untersuchungen optimiert und die Aufenthaltszeit des Patienten 13 im
Untersuchungsgerät 11 minimiert
wird.
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Mehrere Segmentierungsalgorithmen
können
in die Datenverarbeitung integriert werden, um beispielsweise Formen
oder Intensitätsverläufe zu segmentieren.
Die entsprechenden Algorithmen und deren Parameter können für mehrere
Aufnahmen verwendet werden, d.h. sie können von Bilddatensatz zu Bilddatensatz übernommen
werden, so dass eine konsistente Bearbeitung der Bilddatensätze erfolgt.
Eine Algorithmus zur Konturfindung kann z.B. entweder vollautomatisch
erfolgen oder zusätzliche Eingaben
benötigen.
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Im folgenden werden drei mögliche Vorgehensweisen
beschrieben, mit denen man zu einem 3D-Modell in Form einer Gitterstruktur
des linken oder rechten Herzventrikels kommen kann.
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Das erste Szenario beschreibt die
automatische Erstellung eines 3D-Modells des Herzens mit schrittweiser
Durchführung
von Kurzachsenschnitten des Herzens. Dabei wird ein erster Kurzachsenschnitt
des Herzens als CINE-Studie gemessen. D.h., es wird ein kreisförmiger Herzmuskelschnitt
in einer Zeitserie aufgenommen, welche als Bildfolge auf einem Monitor
der Darstellungseinheit abspielbar ist. In dieser zweidimensionalen
CINE-Studie erkennt man, wie der Herzmuskelring sich in der Kontraktionsphase
zusammen zieht und in der Erholungsphase erschlafft. Die Darstellung
der CINE-Studie entpricht dabei zum Beispiel der Darstellung der
graphischen Schichtpositionierung bei der Durchführung von MR-Messungen.
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Zur Segmentierung der CINE-Studie
klickt ein Arzt in einer Darstellung eines Herzmuskelschnitts in
die Mitte des Herzmuskelrings und löst so eine Segmentierung und
Kontureinzeichnung um das innere sowie das äußere Miokardium aus. Alternativ kann
die Segmentierung automatisch mit der Messung erfolgen, wobei Standardanfangsparameter dem
Algorithmus zugrunde liegen. Die so erzeugten Konturen werden dem
Arzt vorgeschlagen. Er kann sie akzeptieren oder bei Bedarf Korrekturen
vornehmen. Noch während
der Messungen oder zeitgleich mit der Darstellung wird der bestätigte Segmentierungsalgorithmus
an allen MR-Aufnahmen der CINE-Studie durchgeführt, so dass die Konturen über alle
Herzphasen propagiert und in die CINE-Studie implementiert werden
können.
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Der Arzt misst weitere Kurzachsenschnitte des
Herzens als CINE-Studie, wobei der Segmentierungsalgorithmus auch
auf die MR-Aufnahmen dieser CINE-Studien angewandt wird. Es ergeben
sich MR-Aufnahmen, die das Herz erfassen, und entsprechend Konturen
um das Miokardium aufweisen.
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Zusätzlich zur zweidimensionalen
Darstellung der Schnitte wird parallel ein 3D-Modell des Herzens
aufgebaut und in einem Teilfenster auf dem Monitor angezeigt. Das
3D-Modell setzt sich schrittweise aus den nach und nach erzeugten
Konturen zusammen, bis es den linken oder rechten Ventrikel des Herzens
als Ganzes wiedergibt. Es zeigt zum einen die räumliche und zum anderen die
zeitliche Dynamik der Herzmuskeltätigkeit.
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Unter Umständen ist es von Vorteil, wenn
gemessene MR-Aufnahmen im 3D-Modell hinzu- oder abgeschalten werden
können,
damit der Arzt die Übereinstimmung
von Modell und Messung überprüfen kann.
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Im zweiten Szenario wird teilautomatisch
mit mehreren Kurz- und
Langachsenschnitten das 3D-Modell erzeugt. Die Schnitte zeigen kreisförmige bzw.
hufeisenförmige
Herzmuskelschnitte. Die Dynamik des Herzmuskels wird in der zusammengefassten
3D-CINE-Studie erkennbar.
Entsprechend dem ersten Szenario löst der Arzt die Segmentierung
bzw. Kontureinzeichnung um das innere sowie das äußere Myokardium herum aus,
indem er bei mindestens einem Kurzachsenschnittbild in die Mitte
des Herzmuskelrings klickt. Anschließend werden die so erzeugten
Kontu ren wieder automatisch über
alle Herzphasen der Kurzachsenschnitte propagiert.
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Bei der Segmentierung der Langachsenschnitte
des Herzens klickt der Arzt sowohl auf die innere als auch auf die äußere Grenzlinie
des Myokardiums, um Punkte zu setzen, die visuell dargestellt werden.
Er wiederholt die manuelle Kennzeichnung für mehrere Zeitpunkte und für verschiedene
Langachsenschnitte.
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Die aus den Langachsenschnitten und
Kurzachsenschnitten gewonnene Segmentdatensätze werden wieder parallel
zur Messung zu einem 3D-Modell des Herzens zusammengefasst, das
sich nach und nach aus den erzeugten Konturen und den Punkten der
Langachsenschnitte aufbaut, bis der linke oder der rechte Herzventrikel
als Ganzes wiedergegeben ist. Auch hier kann zur Überprüfung des
Modells ein Vergleich mit den gemessenen Schichten erfolgen.
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Das dritte Szenario beschreibt eine
vorwiegend manuelle Auslösung
der Segmentierung. Eine derartiges Vorgehen ist bei Ultraschalluntersuchungen
besonders vorteilhaft. Es werden wieder mehrere Kurz- und Langachsenschnitte
des Herzens als CINE-Studien gemessen. Der Arzt markiert sowohl
bei den Lang- als
auch bei den Kurzachsenschnitten den inneren und äußeren Rand
des Myokardiums punktweise für
mehrere Zeitpunkte.
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In einem Teilfenster wird wiederum
parallel zur Messung das Segment als 3D-Modell des Herzens dargestellt,
welches wieder mit den Messungen abgeglichen werden kann.
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Für
alle drei Szenarien gilt, dass sich das 3D-Modell des Herzens mit
laufender Messung und Konturierung aufbaut und dass in einem weiteren Fenster
beispielsweise eine Volumenkurve dargestellt werden kann, die das
Herzvolumen über
den Herzschlag zeitlich wiedergibt. Die Volumenkurve verändert ihren
Verlauf während
der Messung, da sie fortlaufend erneu ert wird, sobald z.B. eine
Kontur einer weiteren Schicht in das 3D-Modell aufgenommen wird
oder sobald eine z.B. manuelle Änderung
am 3D-Modell vorgenommen wird.
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Der Vorteil der Kombination von Kurz-
und Langachsenschnitten des Herzens liegt darin, dass aufgrund der
orthogonalen Schnittbilder weniger Messungen ausreichen, um das
3D-Modell zu erzeugen. Dieses ist allerdings gröber als die fein aufgelösten Messungen
der Kurzachsenschnitte und bedingt eine größere Anzahl von externen Eingaben,
allerdings ist die Auflösung
für den
Kardiologen meist ausreichend.
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3 verdeutlicht
eine Anordnungen von verschiedenen Darstellungsmöglichkeiten bei der 3D-Volumetrie
insbesondere in Zusammenhang mit einer geometrische Auswertung des
zeitlichen Verlaufs von Messwerten. In diesem Beispiel wird der Darstellungsraum
(Anzeige in einem Fenster einer MR-, CT- oder US-Darstellungseinheit) in drei Teile untergliedert,
wobei im linken Abbildungsbereich A schematisch ein Kurzachsenschnitt 19 des
Herzens gezeigt wird. Nur die wesentliche physiologische Struktur
des Herzmuskels wurde in die Figur aufgenommen. Zusätzlich wird
die Segmentierung des ringförmig
verlaufenden Myokardiums 21 zugleich mit in diesem Fall
einem Kurzachsenschnitt 19 dargestellt. Im Myokardium 21 befindet
sich der Anklickpunkt 23 des Arztes zur Auslösung der
Segmentierung. Die Segmentierung wird durch zwei ringförmige Konturlinien 25A, 25B für das äußere bzw.
das innere Myokardium 21 angezeigt. Der Herzmuskel hat
an der durch die Pfeile gekennzeichneten Stelle eine Dicke D, die
aus dem Segmentdatensatz berechnet werden kann.
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Im mittleren Abbildungsbereich B
wird ein inline errechnetes 3D-Modell 25 des Herzens dargestellt,
in das der Kurzachsenschnitt 19 aus dem linken Abbildungsbereich
A eingeblendet ist. Das 3D-Modell 25 basiert auf automatischer
oder semi-automatischer Segmentierung von Kurz- und/oder Langachsenschnittbildern
des Herzens und setzt sich z.B. aus Konturli nien 25A, 25B von
einer Serie von Kurzachsenschnitten des Herzens zusammen. Das 3D-Modell 25 kann
als 3D-CINE-Studie dargestellt werden, in der die Herzmuskeltätigkeit
animiert wird.
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Im rechten Abbildungsbereich C wird
der zeitliche Verlauf der ausgewerteten Dicke D des Herzmuskels
dargestellt, welche während
der Erholungsphase dick und in der Anspannungsphase dünn ist.
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4 zeigt
eine alternativ darstellbare Auswertung C' des Segmentdatensatzes des Kurzachsenschnitts 19.
Dabei wurde abschnittsweise die Aktivität des Myokardiums 21 berechnet (Bulls-Eye-Darstellung).
Die angegebene prozentuale Änderung
der Herzmuskeldicke in den einzelnen Abschnitten kann zusätzlich farbkodiert
dargestellt werden.
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Aus dem 3D-Modell kann allgemein
das Kontraktionsverhalten des Herzmuskels für jede Schicht inline ausgewertet
werden. Des Weiteren können
zusätzliche
physiologische Daten inline errechnet werden, beispielsweise eine
Volumenkurve, die das dynamische Verhalten des Herzmuskels über den Herzzyklus
beschreibt. Diese Daten können
in einem der Fenster der MR-, CT- oder US-Darstellungseinheit dem
Arzt zur Verfügung
gestellt werden, beispielsweise in Form einer Tabelle.
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Im Folgenden wird das Verfahren nach
der Erfindung am Beispiel der Angiographie, insbesondere in Zusammenhang
mit einer geometrische Auswertung räumlicher Größen diskutiert. Mithilfe des Verfahrens
können
Fehlbildungen im Gefäßsystem des
Menschens automatisch detektiert und markiert werden. Die Detektion
erfolgt inline, d.h. direkt nach der Messung eines Angiodatensatzes,
und sie erfolgt ohne oder mit Benutzereingaben.
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Das Verfahren erlaubt es zum Beispiel,
automatisch den Stenosengrad oder das Aneurysmenvolumen von Fehlbildungen
sofort nach der Messung zu bestimmen und anzuzeigen. Dabei wird
z.B. der dreidimensionale Angiodatensatz in einem Teilbereich eines
Monitors der Bildgebungseinheit dargestellt. In einem anderen Teilbereich
werden die Markierungen der Fehlbildungen auf einem dazugehörigen Segementdatensatz
hervorgehoben. In einem weiteren Teilbereich wird das Ergebnis der
Stenosen/Aneurysmenauswertung z.B. mittels berechneter Zahlenwerte
(Durchmesser) verdeutlicht.
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Erfindungsgemäß findet schon auf einem speziellen
Rechner der Bildverarbeitungseinheit oder auf dem Messrechner, von
dem aus die Angiographie-Messung gesteuert wird, eine automatische Segmentierung
des Gefäßsystems
statt. Meist ist eine Eingabe des Arztes notwendig, welches Gefäß segementiert
werden soll. Die Selektion des Gefäßes erfolgt beispielsweise
anhand einer ersten Messung.
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Damit der Arzt den Verlauf der Segmentierung
mitverfolgen kann, wird z.B. nur der bereits segmentierte Teil des
Gefäßbaums dargestellt
oder der jeweils zuletzt segmentierte Bereich wird gemäß dem Gefäßverlauf
z.B. farblich hervorgehoben. An den Stellen, an denen ein verjüngter Gefäßdurchmesser registriert
wird, liegt möglicherweise
eine Stenose vor. An den Stellen, an denen ein dickerer Gefäßdurchmesser
registriert wird, der sich im Anschluss wieder verjüngt, liegt
potentiell ein Aneurysma vor.
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Zur Kennzeichnung einer Stenose oder
eines Aneurysma wird eine z.B. farbige stationäre Markierung an den jeweiligen
Stellen gesetzt. Diese Markierung zeigt dem Arzt somit an, an welchen
Stellen im Gefäßsystem
potentielle Malformationen vorliegen. Ein derartig markierter Gefäßbaum kann,
wie oben erwähnt,
in einem Teilbereich dargestellt und mit der Originalgefäßbaummessung
verglichen werden.
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Klickt der Arzt auf eine Markierung,
wird entweder der im Hintergrund berechnete Stenosegrad an dieser
Stelle bzw. das Aneurysmenvolumen in einem weiteren Teilbereich
der Darstellung angegeben. Alternativ kann auch eine weitere Messung,
die mit hoher Auflösung
den Bereich der Markierung aufnimmt, gestartet werden. Das erfindungsgemäße Verfahren
unterstützt
die Diagnose des Arztes. Des Weiteren kann er sofort nach Quantifizierung
etwaiger Stenosen oder Aneurysmen weitere Untersuchungen planen
und durchführen.
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Die 5, 6 und 7 veranschaulichen die Segmentierung
eines Gefäßbaums 41. 5 zeigt den Anfang des Segmentierungsvorgangs.
Diese beginnt an einem Startpunkt 43, der vom Arzt beispielsweise
per Mausklick in einer Darstellung der Messung gesetzt wird. Der
Segmentierungsalgorithmus erkennt den Verlauf des Hauptgefäßes 47 anhand der
vergleichbaren, in diesem Fall hohen, Intensität der zum Gefäß gehörenden Pixel.
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6 zeigt
eine Darstellung des Segmentierungsvorgangs zu einem späteren Zeitpunkt.
Der Segmentierungsalgorithmus hat eine Abzweigung 45 des
Gefäßbaums 41 erkannt
und folgt nun zum einen dem Hauptgefäß 47 und zum anderen
dem Nebengefäß 49.
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7 entspricht
einer dreidimensionalen Darstellung nach erfolgter Segmentierung.
Der gesamte Gefäßverlauf
wurde vom Algorithmus erkannt und steht nun in Form eines Segmentdatensatzes
zur Verfügung.
Entsprechend leicht ist es Gefäßverjüngungen 50A aus
dem Segmentdatensatz zu berechnen oder eventuelle Aneurysmen 50B zu
identifizieren.
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In 8 wird
eine andere Art der Darstellung, mit der der Verlauf der Segmentierung
mitverfolgt werden kann, gezeigt. Ausgehend vom Startpunkt 43 bewegt
sich nun ein hervorgehobener Bereich 51 entlang des Hauptgefäßes 47.
Der Bereich 51 beschränkt
sich auf den Teil des Segmentdatensatzes, der zuletzt berechnet
wurde. Entsprechend erhält
man den Eindruck, dass sich der Bereich 51 im Gefäßbaum 41 fortbewegt.
An der Gefäßabzweigung 51 spaltet
sich der Bereich auf. Ein Teil folgt dem Hauptgefäß 47 und
ein Teil folgt dem dünneren
Gefäß 49.
Diese Art der Darstellung hat den Vorteil, dass sie die Dynamik
des Segmentierungsvorgangs verdeutlicht. Besonderheiten des Gefäßdurchmessers
(Stenosengrad, Aneurysmen) werden durch stationäre Markierungen 51A, 51B im
Gefäßbaum angezeigt
(siehe 9).
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10 verdeutlicht
ein Beispiel der Struktur eines Segmentdatensatzes in der Angiographie.
Der Segmentdatensatz umfasst zum einen die Mittellinien 57, 59 aller
segmentierten Gefäße 47, 49 sowie den
Radius 61, 63 der Gefäße 47, 49.
Der Radius wird z.B. entweder richtungsabhängig oder als durchschnittlicher
Radius zusammen mit Maximal- und Minimalwerten für den untersuchten Verlauf
des Blutgefäßes gespeichert.
Zusätzlich
sind im Segmentdatensatz Positionen X0, X1 markiert, die eine Abweichung im
Gefäßverlauf
festhalten.
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11 verdeutlicht
den Verlauf des durchschnittlichen Radius R des Nebengefäßes 49.
Am Ort X0 weist der Radius R ein Minimum auf. Eine derartige Darstellung
kann beispielsweise bei Anklicken der Markierung, die sich am Ort
X0 im 3D-Modell befindet, von der Darstellungseinheit angezeigt
werden.