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Die Erfindung betrifft im Allgemeinen
eine Bildkomprimierungs- und -dekomprimierungsmethode und insbesondere
ein Verfahren und ein System zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung
unter Verwendung eines Bereichs von Interesse einer Bildgebungssequenz
bzw. -folge.
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Es existieren zwei grundsätzliche
Methoden zur Bildkomprimierung, verlustbehaftete und verlustlose
Komprimierung. Beide Methoden weisen bestimmte Einschränkungen
auf. Eine verlustbehaftete Komprimierung erreicht hohe Komprimierungsverhältnisse,
aber verliert einige Informationen, und daher wird die Bildqualität beeinträchtigt.
Bei verlustloser Komprimierung ist das Bild unversehrt, aber die Komprimierungsverhältnisse
sind niedrig.
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Bei bestimmten Bildgebungsanwendungen, zum
Beispiel bei medizinischer Bildgebung, besteht das Erfordernis sowohl
nach präzisen
Bildern als auch nach hohen Komprimierungsverhältnissen. Bei anderen Bildgebungsanwendungen
wie zum Beispiel Satellitenbildgebung, Videoausstrahlung und industrieller
Bildgebung können
präzise
Bilder wesentlich sein oder auch nicht.
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Im Bereich der Bildgebung existieren
basierend auf der gezielten Anwendung oder Verwendung mehrere Methoden
zum Erfassen oder Wiederherstellen eines Bereichs von Interesse.
Zu typischen Anwendungen zählen
zum Beispiel medizinische Anwendungen für diagnostische Zwecke, Betrachterzufriedenstellung
im Fall von Multimedia- Anwendungen oder
Bildkomprimierung bei Medizin- oder Satellitenanwendungen, oder
andere industrielle Bildgebungsanwendungen wie Rohrleitungskontrolle,
Flugzeugrumpfkontrolle. Diese Methoden können im Gattungsbegriff als
Bildgebungsmethoden angesehen werden.
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Einige der existierenden Bildauswahlmethoden
umfassen Schwellwertbildung; von einer angeschlossenen Umrissanalyse
gefolgte auf einer Kantenerfassung basierende Bereichserkennung;
und auf einem morphologischen Operator basierende Algorithmen. Weist
die Bildgebungssequenz bzw. -folge zweidimensionale oder dreidimensionale
(2D- bzw. 3D-) Gebiete-von-Interesse (ROIs: "regions-of-interest")
auf, die basierend auf ihren sich erheblich von ihren Umgebungen
unterscheidenden Eigenschaften erkannt werden können, können viele bekannte auf einer
Segmentierung basierende Algorithmen zum Gewinnen bzw. Extrahieren
der ROIs verwendet werden. Wiederum existieren verschiedene Arten,
in denen die Segmentierung durchgeführt werden kann.
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Zwei bedeutende Ansätze zur
Segmentierung sind Kantenerfassung und Morphologieoperator-Methode.
Bei einer Kantenerfassung wird in einem vereinfachten Szenario ein Übergang
im Intensitätswert
lokalisiert, der als eine Kante festgelegt wird. Nachdem dieser
Vorgang auf dem gesamten Bild ausgeführt wurde, werden die erfassten
Kanten basierend auf einem Schwellwert als bedeutend oder unbedeutend
eingestuft. Sobald eine endgültige
Abbildung der Kanten bestimmt und errechnet ist, folgt die angeschlossene
Umrissanalyse, bei der die durchgehenden Kanten lokalisiert werden.
Das von dem Umriss umgebene Gebiet wird als ROI betrachtet. Das
gleiche ist ebenso in 3D anwendbar. Die morphologischen Operatoren
sind unkonventionelle Signalverarbeitungs- Hilfsmittel, die die geometrischen Eigenschaften
oder Merkmale des Signals oder eines Bildes ausnutzen. Es sind viele „morphologische"
Operatoren in der Literatur verfügbar,
wie verbundene Operatoren, "Watershed"-Transformation, geodätisches Skelett, morphologische
Interpolation, usw. Verbundene Operatoren wurden erfolgreich bei
Bildsegmentierungen und ebenso beim Bildcodierung zur Komprimierung
verwendet. Diese Operatoren können
zum Wiederherstellen eines das ROI darstellenden Objekts (ein geometrisch
abgeschlossenes segmentiertes Bild) verwendet werden.
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Diese Methoden stützen sich zum Erfassen oder
Wiederherstellen des Gebiets von Interesse größtenteils auf das vollständige Bild
und betrachten keine analytisch wichtigen Gebiete, die Rahmen-für-Rahmen
ausgewählt
werden können.
Da die Komprimierung auf das vollständige Bild angewandt wird,
ist es schwierig, höhere
Komprimierungsverhältnisse
zu erreichen, und in Fällen,
in denen eine verlustlose Komprimierung angewandt wird, sind die Komprimierungsverhältnisse
niedrig, was in einer großen
Berrechnungszeit und langsamer Übertragung
resultiert. In Fällen,
in denen eine verlustbehaftete Komprimierung angewandt werden kann,
wie bei industriellen Bildgebungsanwendungen, besteht immer ein
Erfordernis, die Komprimierungsverhältnisse zu verbessern.
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Es ist deshalb wünschenswert, eine Methode zu
besitzen, die zu einer verlustloser Komprimierung mit höheren Komprimierungsverhältnissen
der wichtigen und relevanten Bildgebungs-Informationen führen kann,
was in einer schnelleren Decodierung und einer Verkürzung der Übertragungszeit
für ein Bild über ein
Netzwerk resultiert. Die gleiche Methode wird, wenn sie auf eine verlustbehaftete
Komprimierung benötigende
Anwendungen angewandt wird, die Geschwindigkeit und Übertragung
der Bilder weiter verbessern.
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KURZFASSUNG
DER ERFINDUNG
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Kurz dargestellt umfasst ein Verfahren
zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung
ein Auswählen
eines Bildanteils aus einem von einer ermittelten Bildgebungssequenz
bzw. -folge erhaltenen Bereich von Interesse; ein Anwenden einer
verlustlosen Komprimierung auf den Bildanteil zum Erhalten einer
komprimierten Bildsequenz; und ein Anwenden einer Dekomprimierung
auf die komprimierte Bildsequenz und Erhalten einer analytisch relevanten
Bildsequenz aus dieser.
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Gemäß einem zweiten Aspekt der
Erfindung umfasst ein Verfahren zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung
für von
einer Bildgebungsvorrichtung erhaltene Bilder ein Auswählen eines
Bildanteils eines von der Vorrichtung erhaltenen Bereichs von Interesse;
ein Anwenden einer verlustlosen Komprimierung auf den Bildanteil
und Erhalten einer komprimierten Bildsequenz aus diesem; und ein
Anwenden einer Dekomprimierung auf die komprimierte Bildsequenz
und Erhalten einer analytisch relevanten Bildsequenz aus dieser.
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Gemäß einem dritten Aspekt umfasst
ein Verfahren zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung ein Auswählen eines
Bildanteils in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz erhaltenen
Bereich von Interesse; ein Anwenden einer verlustbehafteten Komprimierung
auf den Bildanteil in einem Bereich von Interesse und Erhalten einer
komprimierten Bildsequenz; und ein Anwenden einer Dekomprimierung
auf die komprimierte Bildsequenz und Erhalten einer analytisch relevanten
Bildsequenz aus dieser.
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Gemäß einem vierten Aspekt umfasst
ein Bildverarbeitungssystem einen Festlegungsblock eines Bereichs
von Interesse zum Auswählen
eines Bildanteils in einem Bereich von Interesse aus einer Bildgebungssequenz;
einen Bildkomprimierungsblock zum Komprimieren des Bildanteils in
einem Bereich von Interesse; und einen Bilddekomprimierungsblock
zum Dekomprimieren und Wiederherstellen einer analytisch relevanten
Bildsequenz.
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Gemäß einem fünften Aspekt umfasst ein maschinenlesbares
Medium zum Speichern eines Computerprogrammcodes eine Einrichtung
zum Auswählen
eines Bildanteils in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz
erhaltenen Bereich von Interesse; zum Anwenden einer verlustlosen
Komprimierung auf den Bildanteil in einem Bereich von Interesse
und Erhalten einer komprimierten Bildsequenz; und zum Anwenden einer
Dekomprimierung auf die komprimierte Bildsequenz und Erhalten einer
analytisch relevanten Bildsequenz aus dieser.
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Gemäß einem sechsten Aspekt umfasst
ein auf einem maschinenlesbaren Medium codiertes Computerprogramm
einen Algorithmus zum Auswählen
eines Bildanteils in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz
erhaltenen Bereich von Interesse; zum Anwenden einer verlustlosen
Komprimierung auf den Bildanteil in einem Bereich von Interesse
und Erhalten einer komprimierten Bildsequenz; und zum Anwenden einer
Dekomprimierung auf die komprimierte Bildsequenz und Erhalten einer
analytisch relevanten Bildsequenz aus dieser.
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KURZE BESCHREIBUNG
DER ZEICHNUNGEN
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Diese und andere Merkmale, Aspekte
und Vorteile der Erfindung werden besser verständlich, wenn die folgende ausführliche
Beschreibung mit Bezug auf die zugehörigen Zeichnungen gelesen wird, in
denen gleiche Zeichen durchwegs gleiche Teile darstellen, wobei
zeigen:
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1 ein
Ablaufdiagramm für
ein Verfahren zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung gemäß Ausführungsbeispielen
der Erfindung;
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2 eine
Tabelle eines zeitlichen Bereichs von Interesse für ein Acht-Röntgenstrahlen-Filmangiogramm;
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3 einen
Rahmen einer Röntgenstrahlen-Filmangiogramm-Sequenz
mit:
- (a) einem Originalbild;
- (b) einer Binärmaske
für die
Röntgenstrahlen-Filmangiogramm-Sequenz;
- (c) einem Bild nach Anwenden der Maske; und
- (d) einem Bild außerhalb
der Maske; und
4 eine
Tabelle von Komprimierungsverhältnissen
für ein
Acht-Röntgenstrahlen-Filmangiogramm.
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AUSFÜHRLICHE
BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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Mit Bezug auf 1 ist ein Verfahren zur Bildkomprimierung
und -dekomprimierung bereitgestellt. Das Verfahren umfasst eine
Auswahl eines Bildanteils in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz
bzw. -folge 5 erhaltenen Bereich von Interesse (gezeigt durch einen
Festlegungsblock 110 eines Bereichs von Interesse gemäß 1). Eine verlustlose Komprimierung
wird auf den Bildanteil in dem Bereich von Interesse angewandt (gezeigt durch
einen Bildkomprimierungsblock 130 gemäß 1), und eine komprimierte Bildsequenz
bzw. -folge 25 wird erhalten. Im nächsten Schritt wird auf die komprimierte
Bildsequenz 25 eine Dekomprimierung angewandt (gezeigt
durch einen Bilddekomprimierungsblock 140 gemäß 1), um aus dieser eine analytisch
relevante Bildsequenz 40 zu erhalten. Nach der Dekomprimierung
behält
das resultierende Bild die Informationen in dem Bereich von Interesse (sowohl
räumlich
als auch zeitlich) unversehrt bei, aber opfert die anderen Informationen.
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Die Rahmen von aus der ermittelten
Bildgebungssequenz bzw. -folge 5 ermittelten Daten können von
einer Anzahl existierender Bildgebungsmethoden erhalten werden,
beispielsweise aber nicht einschränkend von einer Magnetresonanz-Bildgebung
(MRI: "magnetic
resonance imaging"), Röntgenstrahlen,
Röntgenstrahlen-Angiogramm,
Computertomographie (CT), Ultraschall und nicht medizinischen Bildgebungsmethoden,
bei denen eine Bildkomprimierung und -dekomprimierung üblicherweise eingesetzt
wird, z.B. bei Multimedia und Kommunikation, Fehlererkennung und
Kontrollmethoden bei industriellen Anwendungen. Wie hierin verwendet,
ist ein Bildanteil als eine Untermenge oder ein Teil eine Bildes
definiert, die/der zumindest einen Rahmen oder eine Vielzahl von
Rahmen aufweist. Ein Bild, wie hierin verwendet, ist eine zweidimensionale
(2D) oder eine dreidimensionale (3D) Verteilung von Bildpunkten.
Ein Rahmen, wie hierin verwendet, ist als eine Momentaufnahme bzw.
Snapshot oder wahlweise als ein Einzelbild eines Teils eines Bildes
für die verwendete
Bildgebungsmethode definiert. Auch wie hierin verwendet, ist ein
Bereich von Interesse als ein räumliches
oder zeitliches Gebiet von Interesse definiert, das das zeitliche
Gebiet von Interesse oder das räumlicher
Gebiet von Interesse oder das sowohl räumliche als auch zeitliche
Gebiet von Interesse umfassen kann. Ferner wie hierin verwendet,
ist eine verlustlose Komprimierung als eine Komprimierungsmethode
definiert, bei der das gewünschte
Bild unversehrt bleibt und gleichzeitig hohe Komprimierungsverhältnisse
erreicht werden, um eine höhere Geschwindigkeit
einer Übertragung
zu ermöglichen.
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Bei verlustloser Komprimierung bleibt
das Eingabebild typischerweise unversehrt, aber die erreichten Komprimierungsverhältnisse
sind viel niedriger. Bei bestimmten Anwendungen, z.B. medizinischen
Anwendungen, verwendete Komprimierungstechnologien benötigen ein
hohes Maß an
Genauigkeit und Präzision.
Es ist keine Veränderung
oder Informationsverlust akzeptabel, nachdem ihre hauptsächliche
Nutzanwendung in diagnostischen Zwecken besteht. Das Bildkomprimierungs-
und -dekomprimierungsverfahren wie es vorstehend beschrieben ist
stellt die auf vergleichsweise wenig Raum und Zeit (Bereich von
Interesse) begrenzte Nutzanwendung des Bildes von Interesse sicher.
Das hierin beschriebene verlustlose Komprimierungsverfahren konzentriert
sich auf diese Raum- und Zeitbilder von Interesse. Dieser Fokus
hat zwei Vorteile. Der erste Vorteil ist das Erreichen höherer Komprimierungsverhältnisse,
da die zu komprimierenden Daten innerhalb eines Gebiets in den Bild-/Videosequenzen
liegen. Höhere Komprimierungsfaktoren
führen
nicht nur zu weniger Speicherplatz, sondern verkürzen auch eine Übertragungszeit
für Bilder/Video über ein
die Bildverarbeitung unterstützendes
Netzwerk. Der zweite Vorteil besteht in geringerer Komplexität dieses
Verfahrens. Da der Komprimierungsalgorithmus in einem kleineren
Gebiet in dem Bild arbeitet, ist die zu behandelnde Anzahl von Bildpunkten
geringer, und dies führt ungeachtet
der Wahl des Decodierers natürlich
zu einer schnelleren Decodierung (Dekomprimierung). Das hierin vorstehend
beschriebene Verfahren richtet sich gleichzeitig auf schnellere
Codierungsgeschwindigkeiten und höhere Komprimierungsverhältnisse.
Typische Komprimierungsmethoden verwenden auf einer Transformation
oder Vorhersage basierende Methoden zum Codieren, zum Beispiel Wavelet-Transformation,
diskrete Kosinus-Transformation (DCT)
und andere bekannte Codierungsmethoden, wenden dann eine Entropie-Codierung
an, z.B. Hauffmann, arithmetische oder Lauflängen- bzw. Run length-Coduierung,
um einen komprimierten Bitstrom (komprimierte Bildsequenz) zu erhalten.
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Sobald eine verlustlose Komprimierung
abgeschlossen ist, wird die Dekomprimierung auf die Ausgabe des
Komprimierungsschritts (die komprimierte Bildsequenz) angewandt.
Das vorstehend beschriebene Anwenden der Dekomprimierung führt zum
Erhalt einer analytisch relevanten Bildsequenz. Ein analytisch relevantes
Bild, wie hierin verwendet, ist als der nutzbare Anteil des kompletten
Bildes definiert, der zu Analysezwecken nötig ist. Bei speziellen sich
auch medizinische Vorrichtungen beziehenden Ausführungsbeispielen dieser Erfindung
bedeutet eine analytisch relevante Bildsequenz eine für diagnostische
Zwecke nutzbare diagnostisch relevante Bildsequenz. Der Dekomprimierungsschritt
umfasst typischerweise einen umgekehrten Arbeitsablauf des Komprimierungsschritts,
so wird auf den komprimierten Bitstrom eine Entropie-Decodierung
angewandt und dann eine inverse Transformations- oder inverse Vorhersagemethode
verwendet, und die analytisch relevante Bildsequenz erhalten.
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Es gibt verschiedene Optionen zum
Auswählen
des Bildanteils bei dem Festlegungsblock 110 eines Bereichs
von Interesse. Bei einem Ausführungsbeispiel
wählt ein
Festlegungsblock 110 eines Bereichs von Interesse zumindest
einen Rahmen in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz 5 erhaltenen
Bereich von Interesse aus. Die Schritte verlustloser Komprimierung
und Dekomprimierung bleiben die gleichen wie mit Bezug auf 1 beschrieben. Das Auswählen von
zumindest einem Rahmen ist bei Röntgenstrahl-
und MRI-Bildgebung nützlich.
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Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel weist
ein Verfahren zum Auswählen
eines Bildanteils ein Auswählen
einer Vielzahl von Rahmen in einem Bereich von Interesse auf. Bei
einem spezielleren Ausführungsbeispiel
weist ein Auswählen
einer Vielzahl von Rahmen ein Auswählen der Vielzahl von Rahmen
in einer Zeitsequenz und einer Raumsequenz auf. Wie hierin verwendet,
bezieht sich eine Zeitsequenz auf über der Zeit genommene Bilder, und
eine Raumsequenz bezieht sich auf zum Wiederherstellen des kompletten
Bildes verwendete 2D-/3D-Stücke.
Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel
weist die Auswahl einer Vielzahl von Rahmen in einem Bereich von
Interesse entweder ein Auswählen
der Rahmen in einer Zeitsequenz bzw. -folge oder in einer Raumsequenz
bzw. -folge auf. Die Schritte des Anwendens einer verlustlosen Komprimierung
und Dekomprimierung zum Erhalten der analytisch relevanten Bildsequenz
bleibt die gleiche wie mit Bezug auf 1 beschrieben.
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Bei einem anderen Ausführungsbeispiel weist
eine Auswahl einer Vielzahl von Rahmen in einem Bereich von Interesse
ein Auswählen
von zumindest zwei Zeitpunkten und ein Gewinnen der Rahmen in dem
Bereich von Interesse zwischen den zwei Zeitpunkten auf: Dieses
Ausführungsbeispiel
ist besonders nützlich
bei Röntgenstrahl-Angiogramm-Anwendungen, um releσante Bilder
während des
Zeitrahmens zu gewinnen, wenn ein Kontrastmittel oder ein Bildgebungsfarbstoff
injiziert ist und innerhalb eines Versuchsobjekts verfolgt wird.
Bei diesem Beispiel weist eine Auswahl von zumindest zwei Zeitpunkten
die Auswahl von zumindest einem Zeitpunkt auf, wenn ein Farbstoff
erscheint, sowie ein Gewinnen eines zweiten Zeitpunkts, wenn der
Farbstoff verschwindet. Eine Angiographie weist eine Injektion eines
Kontrastmittels in Blutgefäße auf,
um deren Sichtbarkeit gegenüber
umgebendem Gewebe bei einem Röntgenbild
zu verbessern. Im Fall des Röntgenstrahlen-Filmangiogramms
entstehen die Rahmen von Interesse von dem Punkt der Kontrastmittel-Injektion
bis zu dem Punkt, an dem es verschwindet. Als ein erster Schritt
wird der auf den beiden Zeitpunkten basierende zeitliche Bereich
von Interesse identifiziert, und nur die Rahmen innerhalb die es
Intervalls werden zur weiteren Verarbeitung berücksichtigt. Der zweite Schritt
umfasst die Annahme, das die die Röntgenstrahlen-Angiographie betreffende
Informationen auf das kreisförmige
Gebiet eine Kollimatorrings des Röntgenstrahlen-Angiogrammsystems
beschränkt
sind, und das kreisförmige
Gebiet daher das ausgewählte
Gebiet ist. Es ist sich bewusst zu werden, dass ein Fokussieren
der hierin beschriebenen Bildkomprimierungsverfahren innerhalb des
kreisförmigen
Gebiets die Anzahl an zu verarbeitenden Bilddatenelementen reduzieren
wird. Dies reduziert ferner die Rechenkomplexität und die zu speichernden Bits.
Ein Kombinieren der vorstehend erwähnten Beobachtungen beim Entwickeln
eines Komprimierungsalgorithmus führt gleichzeitig zu einer besseren
Geschwindigkeit und besseren Komprimierungsverhältnissen.
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Ein anderes Ausführungsbeispiel zum Auswählen eines
Bildanteils umfasst das Aufweisen einer Nutzerauswahloption zur
manuellen oder automatischen Auswahl einer Vielzahl von Rahmen in
einem Bereich von Interesse. Bei einem Aspekt umfasst die Nutzerauswahloption
ein Segmentieren einer identifizierbaren Anatomie eines Patienten.
Eine andere Alternative für
die Nutzerauswahloption umfasst ein manuelles Markieren der Rahmen
von Interesse. Eine noch andere Alternative der Nutzerauswahloption
weist ein Skizzierungsergreifen bzw. "sketch-gripping"
einer Bildbegrenzung auf, was ein Verfahren ist, bei dem der Nutzer
das Gebiet von Interesse grob umreißt und die Algorithmen nachgestellt
arbeiten, um das relevante Bild von Interesse, das sich innerhalb
des umrissenen Anteils befindet, herauszuziehen. Diese Nutzerauswahloptionen
können
auf verschiedene Bildgebungsmethoden wie Röntgenstrahlen, Röntgenstrahlen-Angiogramm, MRI,
CT, Ultraschall-Bildgebung und andere nicht medizinische Bildgebungsmethoden
angewandt werden. Bei einem speziellen Beispiel unter Verwendung eines
MRI-Systems wird die Auswahl einer Vielzahl von Rahmen unter Verwendung
einer automatischen Kantenerfassungsmethode zum Auswählen der
Rahmen von Interesse in einer Raumsequenz durchgeführt. Bei
einem anderen speziellen Beispiel der Verwendung einer Ultraschall-Bildgebung
weist zumindest ein Rahmen in dem Bereich von Interesse die Auswahl
eines fächerförmigen Bildes
unter Verwendung einer automatischen Einrichtung oder abwechslungsweise
einer manuellen Einrichtung auf.
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2 zeigt
exemplarische Ergebnisse dieses Verfahrens zur Bildkomprimierung
und -dekomprimierung für
Acht-Röntgenstrahlen-Filmangiogramm-Bildsequenzen.
Die gemäß 2 dargestellte Tabelle zeigt
die Gesamtzahl von in der Sequenz vorhandenen Rahmen, den ersten
Rahmen (bei dem das Kontrastmittel erscheint – erster Zeitpunkt) und den
letzten Rahmen (bei dem das Kontrastmittel verschwindet – zweiter
Zeitpunkt, oder den letzten Rahmen in der Sequenz) von Interesse,
ebenso wie den Prozentsatz von in dem zeitlichen Bereich von Interesse
vorhandenen Rahmen. Es wir beobachtet, dass der zeitliche Bereich
von Interesse einen Mittelwert von 63,55% der gesamten Sequenz aufweist.
Dies reduziert die Datenmenge und Berechnungen um 36,45%. Daher
steigt das effektive Komprimierungsverhältnis und die Geschwindigkeit
um 57,36.
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Mit Bezug auf 3 ist
ein beispielhaftes Verfahren zum Auswählen eines kreisförmigen Gebiets
von Interesse gezeigt. Wie gezeigt, ist eine Binärmaske definiert, die das kreisförmige Gebiet
in den Bildern umfasst. 3(a) zeigt
ein ursprüngliches
Röntgenstrahlen-Angiogramm-Bild, 3(b) zeigt ein mittels Binärmaske definiertes
Bild, 3(c) zeigt ein
(innerhalb der definierten Form verlustlos) wiederhergestelltes
Bild und 3(d) zeigt
die Informationen, die nicht zum Codieren berücksichtigt werden. Für Röntgenstrahlen-Filmangiogramme ist
die Maske festgelegt. Sie ist ein kreisförmiges, an der Mitte des Rahmens
zentriertes, die vier Seiten des Bildrechtecks berührendes
Gebiet. Daher braucht sie nicht gespeichert oder getrennt übertragen
zu werden. Bei einem Aspekt umfasst der Codierungsvorgang eine Anwendung
einer (2,2)-Integer-Wavelet-Transformation unter Verwendung eines
Anhebungsschemas mit einer Zerlegung bis zur ersten Ebene. Jedes
Integer-Wavelet kann für
Codierungszwecke verwendet werden. Eine Wavelet-Transformation stellt eine Mehrfachauflösung bereit
und eine Integer-Wavelet-Transformation verhindert zusätzlich Fließpunktberechnungen
und stellt sicher, dass das Bild erneut ohne jeglichen Fehler wiederhergestellt
werden kann, wie es im Stand der Technik bekannt ist. Die für das kreisförmige Gebiet
implementierte Wavelet-Transformation
ist ein auf ein ROI basierendes Wavelet-Verfahren. Wavelet-Transformationen
werden mit dem herkömmlichen
Ansatz unter Verwendung von Filterergebnissen in Fließpunkt- (Nicht-Integer-)Werten
implementiert. Codieren dieser Koeffizienten führt zum Abrunden auf den nächsten Integer,
wodurch ein Verlust bei den übertragenen
Bildern hervorgerufen wird. Daher werden für eine verlustlose Codierung
bei diesem Verfahren charakterisierende Wavelet-Transformationen
unter Verwendung eines Anhebungsschemas implementiert, die Integers
auf Integers abbilden. Eine Wavelet-Transformation erlaubt es, eine angemessene
Basisfunktion für
die Anwendung auszuwählen.
Die (2,2)- und (4,2)-Interpolations-Wavelets
führten
zu einem niedrigen Entropiewert, wenn sie für Röntgenbilder angewandt wurden.
Eine Entropie ersten Grades der Transformationskoeffizienten wird
berechnet, die die zum Codieren der Informationen von Interesse benötigte Anzahl
von Bits angibt. Das Produkt aus Entropie und der Anzahl von Koeffizienten
gibt die Schätzung
der Anzahl von benötigten
Bits an, die durch Dividieren durch die Anzahl von Bits pro Rahmen
die Schätzung
des erreichten Komprimierungsverhältnisses (CR) angibt. Dieses
Verfahren zur Komprimierung funktioniert für jedes Integer-Wavelet.
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Die Komprimierungsverhältnisse
für die
vollständige
Rahmenbildsequenz und die (innerhalb des Kollimatorrings beschränkte) abgeschnittene
Bildsequenz sind in der Tabelle gemäß 4 tabelliert. Die angegebenen Komprimierungsverhältnisse
sind gemittelte, innerhalb des zeitlichen Bereichs von Interesse
erreichte Komprimierungsverhältnisse.
Der effektive Anstieg des Komprimierungsverhältnisses beträgt im Mittel
13,96%. Da die Anzahl von Elemente innerhalb des Kollimatorrings
78,83% der vollständigen
Rahmensequenz beträgt,
führt die
Rechenreduzierung von 21,17 zu einem Anstieg der Geschwindigkeit
von 26,86%. Für
eine Bildsequenz wie die von dem Röntgenstrahlen-Filmangiogramm, bei
der der Bereich von Interesse sowohl zeitlich als auch flächenmäßig beschränkt ist,
verstärken
sich die Nutzen gegenseitig. Die effektive Berechnung beträgt 50,1
(0,6355 × 0,7883 × 100) des
Gesamten, was zu einer Verdopplung der Geschwindigkeit des Decodierers
führt.
Auf die gleiche Weise verbessert sich das effektive Komprimierungsverhältnis um
79,32 ((1,1396 × 1.5736 – 1) × 100).
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Bei einem anderen beispielhaften
Ausführungsbeispiel
wird eine MRI-Bildgebungsvorrichtung zum Ermitteln einer Bildgebungssequenz 5 gemäß 1 verwendet, und eine Binärmaske wird
für das zur
Diskussion stehende MRI-Bild (im Fall von MRI ist es ein unregelmäßiger Anteil)
angewandt. Der Prozentsatz von Bildpunkten innerhalb der Maske beträgt 47,37%,
weshalb der auf den Bereich von Interesse basierende Algorithmus
verglichen mit einem auf dem gesamten Rahmen arbeitenden Algorithmus nur
47,37 der Berechnungen benötigt,
um ein Codieren und Decodieren durchzuführen. Dies führt zu einer
111%-igen Verbesserung bei der Geschwindigkeit.
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Bei einem noch weiteren exemplarischen Ausführungsbeispiel
wird eine Ultraschall-Bildgebungsvorrichtung
zum Ermitteln einer Bildgebungssequenz 5 gemäß 1 verwendet, und eine Binärmaske wird
für das
zur Diskussion stehende Ultraschall-Bild (es ist ein fäscherförmiges Bild)
angewandt. Für
das 480 × 640
8-Bit-Bild beträgt
die Gesamtzahl von Bildpunkten in dem Rahmen 480 × 640 =
307.200, und die Anzahl von Bildpunkten mit der Maske beträgt 109.451,
d.h. 35,62 des vollständigen Rahmens.
Das ergibt eine Geschwindigkeitsverbesserung von 180.
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Während
die vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiele eine Bildkomprimierung
und -dekomprimierung für
mittels medizinischer Bildgebungsvorrichtungen wie zum Beispiel
Röntgenstrahlen,
Röntgenstrahlen-Angiogramm,
MRI, CT und Ultraschall erhaltene 2D-/3D-Bilder durchführen, sind die
Ausführungsbeispiele
ebenso in einem vierdimensionalen (4D) Szenario anwendbar, zum Beispiel für 4D-Ultraschall-Bildgebungsmethoden.
Wie hierin verwendet, ermittelt eine 4D-Ultraschall-Bildgebung Bilder
in den herkömmlichen
x-, y-, z-Achsen in Realzeit. Bei dem 4D-Szenario wird das Volumen
des Bildes berücksichtigt
und der diagnostisch wichtige Anteil des Volumens wird abgeschnitten
und gespeichert, wobei solche abgeschnittenen Anteile über der Zeit
gespeichert werden und dies zu Einsparungen im Speicherplatz führt. Es
ist sich auch bewusst zu werden, dass Ausführungsbeispiele der Erfindung auf
viele andere Bildgebungsverfahren anwendbar sind, auf die Komprimierung
und Dekomprimierung anwendbar sind. Zum Beispiel bei einer Satellitenbildgebung,
wenn ein bestimmtes Objekt von Interesse ist, kann ein zentraler
Bildverarbeitungscomputer die Rahmen erfassen, die das Zielobjekt
beinhalten, und nur diesen Bildanteil in den relevanten Rahmen behalten.
Ein Einsetzen von hierin beschriebenen Verfahren reduziert die komprimierte
Dateigröße und daher
eine Übertragungszeit
von dem Satelliten zur Bodenstation. Ferner können hierin beschriebene Verfahren
zu Verteidigungszwecken, zur Wettervorhersage, zur geologischen
Bildgebung zum Erfassen natürlicher
Ressourcen und zu anderen Satellitenanwendungen verwendet werden.
Ausführungsbeispiele
der Erfindung sind weiterhin auf industrielle Bildgebungsanwendungen
anwendbar, zum Beispiel auf eine Fehlererfassung bei Rohrleitungskontrollen
und auf Flugzeugrumpfkontrollen. Im Fall von Multimedia-Anwendungen,
Videokonferenzen oder Webrundsendung kann der gleiche Ansatz verwendet werden.; Bei einer Nachrichtenausstrahlung ist das wichtige
Bild zum Beispiel das der Person auf dem Schirm. Wird der Hintergrund
entfernt, reduziert das eine Menge von Daten und kann daher bei
einer Komprimierung und Übertragung
derartiger Videos in einer Umgebung eingeschränkter Bandbreite helfen.
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Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel wird
auf einen Bildanteil in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz
erhaltenen Bereich von Interesse eine verlustbehaftete Komprimierung
angewandt und eine komprimierte Bildsequenz wird erhalten, und dann
wird wie es mit Bezug auf andere Ausführungsbeispiele hierin vorstehend
diskutiert wurde eine Dekomprimierung auf die komprimierte Bildsequenz
angewandt, um aus dieser eine analytisch relevante Bildsequenz zu
erhalten. Einige der hierin vorstehend diskutierten Bildgebungsanwendungen erlauben
die Verwendung einer verlustbehafteten Komprimierung in dem Gebiet
von Interesse, zum Beispiel Multimedia-Anwendungen oder bestimmte Satellitenanwendungen
oder Fehlererfassungsanwendungen.
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Bei diesen Anwendungen können Genauigkeit
und Präzision
des Bildes nicht zu entscheidend sein, und daher erlauben sie die
Verwendung von verlustbehafteter Komprimierung, bei der Komprimierungsverhältnisse
hoch sind. Dieses Verfahren kann auf diese eine verlustbehaftete
Komprimierung benötigende
Anwendungen angewandt werden, was zu einer noch besseren Komprimierungsleistung
(höheren
Komprimierungsverhältnissen)
und letztendlich größerer Übertragungsgeschwindigkeit
und weniger Speicherbereich führt.
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Ein Aspekt des Verfahrens zur Bildkomprimierung
und -dekomprimierung umfasst ein Archivieren der analytisch relevanten
Bildsequenz. Ein Archivierung kann für ausführliche Diagnosen zu Behandlungszwecken
oder zur Verwendung in Lehre oder Forschung durchgeführt werden.
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Wiederum mit Bezug auf 1 ist ein spezielles Ausführungsbeispiel
der Erfindung ein Bildgebungssystem 100 mit einem Festlegungsblock 110 eines
Bereichs von Interesse zum Auswählen
eines Bildanteils (einer Vielzahl von Rahmen oder abwechslungsweise
zumindest eines Rahmens von Interesse) aus einer Bildgebungssequenz 5;
einem Bildkomprimierungsblock 130 zum Komprimieren des
Bildanteils aus der ausgewählten
Vielzahl von Rahmen von Interesse; und einem Bilddekomprimierungsblock 140 zum
Dekomprimieren und Wiederherstellen des Bildes zum Erhalten einer
analytisch relevanten Bildgebungssequenz 40.
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Die Ausführungsbeispiele der Erfindung
können
auch in der Form computerimplementierter Prozesse und Vorrichtungen
zum Ausüben
dieser Prozesse verkörpert
werden. Die Erfindung kann auch in der Form von Computerprogrammcode
verkörpert werden,
der in greifbaren Medien wie etwa Floppydisketten, CD-ROMs, Festplatten
oder in jedem anderen von Computern lesbaren Speichermedium verkörperte Befehle
enthält,
wobei der Computer zu einer Vorrichtung zum Ausüben der Erfindung wird, wenn
der Computerprogrammcode in einen Computer geladen und von diesem
ausgeführt
wird. Die Erfindung kann zum Beispiel auch in der Form eines Computerprogrammcodes
verkörpert
werden, ob in einem Speichermedium gespeichert, in einen Computer
geladen oder von einem Computer ausgeführt, oder über ein Übertragungsmedium wie über elektrische
Verdrahtung oder Verkabelung, durch Lichtwellenleiter oder über elektromagnetische
Strahlung übertragen,
so dass der Computer eine Vorrichtung zum Ausüben der Erfindung wird, wenn
der Computerprogrammcode in einen Computer geladen und von einem
Computer ausgeführt
wird. Auf einem Universal-Mikroprozessor implementiert, konfigurieren die
Computerprogrammcode-Segmente den Mikroprozessor, um spezielle logische
Schaltungen zu erzeugen.
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Während
hierin nur bestimmte Merkmale der Erfindung dargestellt und beschrieben
wurden, können
Fachmännern
viele Abwandlungen und Veränderungen
einfallen. Es ist daher zu verstehen, dass die zugehörigen Ansprüche gedacht
sind, um alle derartigen Abwandlungen und Veränderungen abzudecken, die in
den eigentlichen Anwendungsbereich der Erfindung fallen.
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Es ist ein System und ein Verfahren
zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung bereitgestellt. Das Verfahren
zur Bildkomprimierung und -dekomprimierung umfasst ein Auswählen eines
Bildanteils in einem aus einer ermittelten Bildgebungssequenz (5) erhaltenen
Bereich von Interesse; Anwenden einer verlustlosen Komprimierung
auf den Bildanteil in einem Bereich von Interesse und Erhalten einer
komprimierten Bildsequenz (25); und Anwenden einer Dekomprimierung
auf die komprimierte Bildsequenz und Erhalten einer analytisch relevanten
Bildsequenz (40) aus dieser.