DE10353882A1

DE10353882A1 - Verfahren und Einrichtung zur Weichgewebevolumen-Sichtbarmachung

Info

Publication number: DE10353882A1
Application number: DE10353882A
Authority: DE
Inventors: Gopal B. New Berlin Avinash; John Michael Sussex Sabol; Matthew Joseph New Berlin Walker
Original assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Current assignee: GE Medical Systems Global Technology Co LLC
Priority date: 2002-11-27
Filing date: 2003-11-18
Publication date: 2004-06-24
Also published as: JP4402435B2; CN1518955A; US20040101104A1; US20050180541A1; CN100518646C; NL1024855C2; US7397886B2; US6898263B2; JP2004174253A; NL1024855A1

Abstract

Es werden ein Verfahren und eine Einrichtung zum Erhalten von Daten angegeben, wobei ein Objekt unter Verwendung eines Multienergie-Computer-Tomographie(MECT)-Systems abgetastet wird, um Daten zum Erzeugen eines anatomischen Bildes zu erhalten, und die erhaltenen Daten zerlegt werden, um ein erstes Dichtebild, das Knochenmaterial darstellt, und ein zweites Dichtebild zu erhalten, das weiches Gewebe darstellt. Das Verfahren enthält ferner ein Segmentieren von dem ersten und/oder zweiten Dichtebild und eine Volumen-Wiedergabe des zweiten Dichtebildes.

Description

Die Erfindung bezieht sich allgemein auf medizinische Bildgebungssysteme und insbesondere auf ein Verfahren und eine Einrichtung zur Sichtbarmachung eines Volumens mit weichem Gewebe unter Verwendung eines medizinischen Bildgebungssystems.
Trotz kürzlicher Fortschritte in der Computer-Tomographie(CT)-Technologie, wie beispielsweise schnellere Abtastgeschwindigkeit, größere Überdeckung mit vielen Detektorreihen und dünneren Scheiben, ist Energie-Auflösung immer noch ein fehlendes Stück, denn ein breites Röntgen-Photonenenergie-Spektrum aus der Röntgenquelle und ein Fehlen von Energieauflösung aus CT Erfassungssystemen verhindern eine Energie-Unterscheidungs CT.

Röntgen-Schwächung durch ein gegebenes Objekt ist keine Konstante. Vielmehr ist Röntgen-Schwächung stark abhängig von der Röntgen-Photonenenergie. Diese physikalische Erscheinung zeigt sich in einem Bild als ein Strahl- bzw. Bündelhärtungs (beam hardening)-Artefakt, wie beispielsweise Ungleichförmigkeit, Schattierung und Streifen. Einige Bündelhärtungs-Artefakte können einfach korrigiert werden, aber andere können schwieriger zu korrigieren sein. Allgemein enthalten bekannte Verfahren zum Korrigieren von Bündelhärtungs-Artefakten Wasser-Kalibrierung, was enthält, dass jede CT Maschine korrigiert wird, um Bündelhärtung aus Materialien ähnlich Wasser zu entfernen, und iterative Knochen-Korrektur, wobei Knochen in einem ersten Bilddurchlauf getrennt werden und dann die Bündelhärtung wegen Knochen in dem zweiten Durchlauf korrigiert wird. Jedoch kann Bündelhärtung wegen anderen Materialien als Wasser und Knochen, wie beispielsweise Metalle und Kontrastmittel, schwierig zu korrigieren sein. Zusätzlich sorgt selbst mit den oben beschriebenen Korrekturverfahren das übliche CT nicht für quantitative Bildwerte. Vielmehr zeigt das gleiche Material an unterschiedlichen Stellen häufig unterschiedliche CT Zahlen.

Ein weiterer Nachteil von üblichem CT ist ein Fehlen an Material-Charakterisierung. Beispielsweise kann ein stark schwächendes Material mit einer kleinen Dichte die gleiche CT Zahl in dem Bild zur Folge haben wie ein weniger schwächendes Material mit einer hohen Dichte. Somit gibt es wenig oder gar keine Information über die Materialzusammensetzung von einem abgetasteten Objekt auf der Basis der CT Zahl alleine.

Zusätzlich projizieren ähnlich wie bei traditionellen Röntgenverfahren wenigstens einige bekannte Sichtbarmachungsverfahren für ein Volumen aus weichem Gewebe Strahlen durch ein Objekt. Jedoch kann ohne Aussegmentieren von Knochen aus anderem Material in dem Objekt eine Sichtbarmachung von verfeinerten Strukturen schwierig sein, obwohl sie diagnostisch wichtig sein können. Üblicherweise basiert die Knochen-Segmentierung von CT Bildern auf Bild-Charakteristiken und Hounsfield-Zahlen. Eine Doppelenergie-Zerlegung eignet sich gut für die Trennung von weichem Gewebe und Knochen. Jedoch können die unten beschriebenen Verfahren und Systeme auch Verkalkung bzw. Kalkablagerungen entfernen, die diagnostische Information im CT enthält.

Gemäß einem Aspekt wird ein Verfahren zum Erhalten von Daten bereitgestellt. Das Verfahren enthält, dass ein Objekt unter Verwendung eines Multienergie-Computer-Tomographie (MECT)-Systems abgetastet wird, um Daten zu erhalten, um ein anatomisches Bild zu generieren, und die erhaltenen Daten zerlegt werden, um ein erste Dichtebild, das Knochenmaterial darstellt, und ein zweites Dichtebild zu generieren, das weiches Gewebe darstellt. Das Verfahren enthält ferner, dass das erste und/oder zweite Dichtebild segmentiert wird und eine Volumenwiedergabe von dem zweiten Dichtebild geliefert wird.

Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Multienergie-Computer-Tomographie(MECT)-System bereitgestellt. Die MECT enthält wenigstens eine Strahlungsquelle, wenigstens einen Strahlungsdetektor und einen Computer, der operativ mit der Strahlungsquelle und dem Strahlungsdetektor verbunden ist. Der Computer ist so konfiguriert, dass er Daten bezüglich eines ersten Energiespektrums von einer Abtastung (Scan) von einem Objekt empfängt, Daten bezüglich eines zweiten Energiespektrums von der Abtastung des Objektes empfängt, die empfangenen Daten zerlegt, um ein erstes Dichtebild, das Knochenmaterial darstellt, und ein zweites Dichtebild zu generieren, das weiches Gewebe darstellt, innerhalb des ersten Dichtebildes Bereiche bzw. Flächen identifiziert, die kleiner als eine vorbestimmte Größe sind, und Daten in das zweite Dichtebild aus den Daten, die sich auf das erste Energiespektrum beziehen, gemäß den identifizierten Bereichen des ersten Dichtebildes importiert.

Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Multienergie-Computer-Tomographie(MECT)-System bereitgestellt. Das CT System enthält wenigstens eine Strahlungsquelle, wenigstens einen Strahlungsdetektor und einen Computer, der operativ mit der Strahlungsquelle und dem Strahlungsdetektor verbunden ist. Der Computer ist so konfiguriert, dass er Bilddaten für ein Objekt empfängt, die empfangenen Bilddaten in ein erstes Dichtebild, das Knochenmaterial darstellt, und ein zweites Dichtebild zerlegt, das weiches Gewebe darstellt, innerhalb des ersten Dichtebildes Bereiche bzw. Flächen identifiziert, die kleiner als eine vorbestimmte Größe sind, und die identifizierten Bereiche innerhalb des ersten Dichtebildes extrahiert, wobei ein Algorithmus verwendet wird, der konfiguriert ist, um die Verbindbarkeit von binären Pixeln zu verwenden.

In einem zusätzlichen Aspekt wird ein Computer-lesbares Medium, in das ein Programm eingebettet ist, bereitgestellt. Das Computer-lesbare Medium ist konfiguriert, um einen Computer zu instruieren, Daten bezüglich eines Energiespektrums von einer Abtastung (Scan) von einem Objekt zu empfangen, Daten bezüglich eines zweiten Energiespektrums von der Abtastung des Objektes zu empfangen, die empfangenen Daten zu zerlegen, um ein erstes Dichtebild, das Knochenmaterial darstellt, und ein zweites Dichtebild zu generieren, das weiches Gewebe darstellt, einen Schwellenwert für das erste Dichtebild festzulegen, um ein erstes binäres Maskenbild zu erzeugen, das Knochen und Kalkablagerung darstellt, Bereiche bzw. Flächen, die als kleiner als eine vorbestimmte Größe identifiziert sind, aus dem ersten binären Maskenbild zu extrahieren, um ein zweites binäres Maskenbild zu erzeugen, das im wesentlichen Kalkablagerung darstellt, und Daten in das zweite Dichtebild aus den empfangenen Daten gemäß den extrahierten Bereichen des ersten binären Maskenbildes zu importieren.

Gemäß einem noch weiteren Aspekt wird ein Verfahren zum Erhalten von Daten bereitgestellt. Das Verfahren enthält, dass ein Objekt unter Verwendung eines Multienergie-Computer-Tomographie(MECT)-Systems abgetastet wird, um Daten zum Generieren eines anatomischen Bildes zu erhalten, die erhaltenen Daten zerlegt werden, um ein erstes Dichtebild und ein zweites Dichtebild zu generieren, und eine Volumenwiedergabe von dem ersten und/oder zweiten Dichtebild zu machen.

1 ist eine bildliche Darstellung von einem MECT Bildgebungssystem. 2 ist ein schematisches Blockdiagramm von dem in 1 dargestellten System.
3 ist ein Fließbild, das eine Vor-Rekonstruktions-Analyse darstellt.
4 ist ein Fließbild, das eine Nach-Rekonstruktions-Analyse darstellt.
5 ist eine schematische Darstellung von einem Verfahren zur Volumen-Sichtbarmachung unter Verwendung des in den 1 und 2 dargestellten MECT Bildgebungssystems.
6 ist eine schematische Darstellung von einem Verfahren zur Volumen-Sichtbarmachung von weichem Gewebe unter Verwendung des in den 1 und 2 dargestellten MECT Bildgebungssystems.
7 ist eine schematische Darstellung von einem bekannten chirurgischen Navigationssystem.
8 ist eine schematische Darstellung von einem chirurgischen Navigationssystem zur Verwendung mit dem in 5 beschriebenen Verfahren.
9 ist eine schematische Darstellung von einem bekannten Strahlungstherapiesystem.
10 ist eine schematische Darstellung von einem Strahlungstherapiesystem zur Verwendung mit dem in 5 beschriebenen Verfahren.
Detaillierte Beschreibung der Erfindung
Die hier beschriebenen Verfahren und Einrichtungen erleichtern eine Verbesserung des Segmentierungsvermögens von Multienergie-Bildgebung mit einem Verfahren zur Bild-basierten Segmentation. Die hier beschriebenen Verfahren und Systeme erleichtern einen Realzeit-Volumenaufbau und die Sichtbarmachung von weichem Gewebe. Genauer gesagt, erleichtern die hier beschriebenen Verfahren und Systeme eine Segmentierung von Knochenmaterial aus einem Bild, während Kalkablagerungen innerhalb des Bildes beibehalten werden, und sie erleichtern eine Verbesserung des Segmentierungsvermögens von Multienergie-Bildgebung, um chirurgische Navigation und Strahlungstherapie zu führen.
In einigen bekannten Konfigurationen für ein CT Bildgebungssystem projiziert eine Strahlungsquelle ein fächerförmiges Bündel, das so kollimiert ist, dass es in einer im allgemeinen als "Bildebene" bezeichneten x-y Ebene eines kartesischen Koordinatensystems liegt. Das Strahlungsbündel verläuft durch ein gerade abgebildetes Objekt, zum Beispiel einen Patienten. Nachdem es durch das Objekt geschwächt worden ist, trifft das Strahlungsbündel auf ein Feld bzw. Array von Strahlungsdetektoren. Die Intensität des an dem Detektorfeld empfangenen geschwächten Strahlungsbündels ist abhängig von der Schwächung von einem Röntgenbündel durch das Objekt. Jedes Detektorelement von dem Feld erzeugt ein separates elektrisches Signal, das ein Maß für die Schwächung bzw. Dämpfung des Bündels an der Detektorstelle darstellt. Die Intensitätsmessungen von allen Detektoren werden getrennt gewonnen, um ein Transmissionsprofil zu erzeugen.
Bei CT Systemen der dritten Generation werden die Strahlungsquelle sowie das Detektorfeld mit einem Gestell innerhalb der Bildebene sowie um das abzubildende Objekt herum so gedreht, dass sich der Winkel, unter dem das Strahlungsbündel das Objekt schneidet, in konstanter Weise ändert. Eine Gruppe von Strahlungsschwächungsmessungen, d.h. die Projektionsdaten, von dem Detektorfeld bei einem Gestellwinkel, wird als eine "Ansicht" (View) bezeichnet. Eine "Abtastung" bzw. ein "Scan" des Objektes umfasst einen Satz von Ansichten, die während eines Umlaufs der Strahlungsquelle und des Detektors unter verschiedenen Gestellwinkeln oder Ansichtswinkeln gemacht wurden.
Im Rahmen einer axialen Abtastung bzw. eines axialen Scans werden die Projektionsdaten weiter verarbeitet, um ein Bild zu rekonstruieren, das einem zweidimensionalen Schnitt (Slice) durch das Objekt entspricht. Ein Verfahren zur Rekonstruktion eines Bildes aus einem Satz von Projektionsdaten wird auf dem Fachgebiet als die gefilterte Rückprojektionstechnik bezeichnet. Dieses Verfahren setzt die Schwächungsmessungen von einem Scan um in "CT Zahlen" oder "Hounsfield-Einheiten" genannte ganze Zahlen, die zur Steuerung der Helligkeit von einem entsprechenden Pixel auf einem Kathodenstrahlröhren-Display benutzt werden.
Um die gesamte Abtastzeit zu verringern, kann eine "schrauben- oder wendelförmige" (helical) Abtastung durchgeführt werden, bei der der Patient bewegt wird, während die Daten für die vorgeschriebene Anzahl von Schnitten bzw. Slices gewonnen werden. Ein solches System erzeugt eine einzelne Schraubenlinie aus einer schraubenförmigen Abtastung mit einem Fächerbündel. Die von dem Fächerbündel erstellte Schraubenlinie liefert Projektionsdaten, aus denen Bilder in jedem vorgegebenen Schritt rekonstruiert werden können.
Rekonstruktions-Algorithmen zur wendelförmigen Abtastung verwenden üblicherweise wendelförmige Gewichtungs-Algorithmen, die die gesammelten Daten als eine Funktion des Sichtwinkels und des Detektorkanalindex gewichten. Genauer gesagt, vor einem Prozess mit gefilterter Rückprojektion werden die Daten gemäß einem wendelförmigen Gewichtungsfaktor gewichtet, der eine Funktion von sowohl dem Gestellwinkel als auch dem Detektorvinkel ist. Die gewichteten Daten werden dann verarbeitet, um CT Zahlen zu generieren und ein Bild zu konstruieren, das einem zweidimensionalen Schnitt durch das Objekt entspricht.
Um die gesamte Gewinnungszeit weiter zu verkürzen, ist ein Multi-Scheiben-CT eingeführt worden. Bei einem Multi-Scheiben-CT werden viele Reihen von Projektionsdaten gleichzeitig zu jedem Zeitpunkt gewonnen. Wenn es mit einem wendelförmigen Abtastmodus kombiniert wird, generiert das System eine einzelne Wendel (Helix) von Kegelbündel-Projektionsdaten. Ähnlich dem Gewichtungsschema für den einzelnen wendelförmigen Schnitt kann ein Verfahren hergeleitet werden, um vor dem gefilterten Rückprojektions-Algorithmus die Projektionsdaten mit der Gewichtung zu multiplizieren.
In der hier benutzten Form sollte bei einem im Singular mit einem vorangestellten unbestimmten Artikel "ein" zitierten Element oder Schritt dies so zu verstehen sein, dass dadurch nicht mehrere solche Elemente oder Schritte ausgeschlossen werden sollen, es sei denn, ein solcher Ausschluss ist explizit aufgeführt. Weiterhin sind Bezugnahmen auf "ein Ausführungsbeispiel" der vorliegenden Erfindung nicht so zu deuten, dass sie die Existenz von zusätzlichen Ausführungsbeispielen ausschließen, die ebenfalls die zitierten Merkmale enthalten.
Weiterhin ist der hier benutzte Ausdruck "Rekonstruieren eines Bildes" nicht so zu verstehen, dass er Ausführungen der vorliegenden Erfindung ausschließt, in denen die ein Bild darstellenden Daten zwar erzeugt werden, jedoch nicht ein sichtbares (wirkliches) Bild. Deshalb bezieht sich der hier verwendete Ausdruck "Bild" umfassend sowohl auf ansehbare Bilder als auch auf ein ansehbares Bild repräsentierende Daten. Viele Ausführungsbeispiele erzeugen jedoch (oder sind entsprechend konfiguriert) mindestens ein ansehbares Bild.
Hier werden Verfahren und Einrichtungen zur Gewebe-Charakterisierung und Sichtbarmachung von Weichgewebevolumen unter Verwendung eines Energieunterscheidenden (auch bekannt als Multi-Energie) Computer-Tomographie(MECT)-System beschrieben. Zunächst wird das MECT System 10 beschrieben und es folgen dann Anwendungen, die das MECT System 10 verwenden.
In den 1 und 2 ist ein abtastendes Multienergie-Bildgebungssystem, beispielsweise ein Multienergie-Multischeiben-Computer-Tomographie(MECT)-Bildgebungssystem 10, gezeigt, das ein Gestell 12 aufweist und für ein CT Bildgebungssystem der "dritten Generation" repräsentativ ist. Das Gestell 12 hat eine Röntgenquelle 14, die ein Bündel von Röntgenstrahlen 16 in Richtung auf ein Detektorfeld 18 auf der gegenüberliegenden Seite des Gestells 12 projiziert. Das Detektorfeld 18 ist aus einer Anzahl von Detektorreihen (nicht gezeigt) gebildet, die eine Anzahl von Detektorelementen 20 enthalten, die zusammen die projizierten Röntgenstrahlen abtasten, die durch ein Objekt, beispielsweise einen medizinischen Patienten 22, hindurchtreten. Jedes Detektorelement 20 erzeugt ein elektrisches Signal, das die Intensität von einem auftreffenden Röntgenbündel darstellt und folglich dazu verwendet werden kann, die Schwächung des Bündels abzuschätzen, wenn es durch das Objekt oder den Patienten 22 hindurchtritt. Während einer Abtastung, um Röntgen-Projektionsdaten zu gewinnen, rotieren das Gestell 12 und die darin angebrachten Komponenten um einen Drehmittelpunkt 24. 2 zeigt nur eine einzelne Reihe von Detektorelementen 20 (d.h. eine Detektorreihe). Jedoch enthält ein Multischeiben-Detektorfeld 18 mehrere parallele Detektorreihen von Detektorelementen 20, so dass Projektionsdaten, die eine Anzahl von quasi-parallelen oder parallelen Scheiben entsprechen, gleichzeitig während einer Abtastung gewonnen werden können.
Die Drehung des Gestells 12 sowie der Betrieb der Röntgenquelle 14 werden von einem Steuermechanismus 26 des MECT Systems 10 gesteuert. Der Steuermechanismus 26 enthält eine Röntgensteuerung 28, welche die Spannungsversorgung sowie Zeitsteuersignale für die Strahlungsquelle 14 bereitstellt, und eine Gestellmotorsteuerung 30, welche die Drehgeschwindigkeit und Position des Gestells 12 steuert. Ein Datengewinnungssystem (DAS) 32 im Steuermechanismus 26 tastet die analogen Daten von den Detektorelementen 20 ab und wandelt die Daten in digitale Signale für eine nachfolgende Verarbeitung um. Ein Bildrekonstruktor 34 empfängt die abgetasteten bzw. gesampelten und digitalisierten Röntgenstrahldaten vom DAS 32 und führt die Bildrekonstruktion mit hoher Geschwindigkeit aus. Das rekonstruierte Bild wird als ein Eingang an einen Computer 36 angelegt, der das Bild in einem Speichergerät 38 speichert. Der Bildrekonstruktor 34 kann spezialisierte Hardware oder Computerprogramme sein, die auf dem Computer 36 ausgeführt werden.
Der Computer 36 empfängt weiterhin Befehle und Abtastparameter von einem Bediener über die Konsole 40, die eine Tastatur aufweist. Ein zugeordneter Kathodenstrahlröhren-Bildschirm 42 erlaubt es dem Bediener, die rekonstruierten Bilddaten sowie andere Daten von dem Computer 36 zu beobachten. Die vom Bediener eingegebenen Befehle und Parameter werden vom Computer 36 dazu benutzt, Steuersignale sowie Information zu liefern für das DAS 32, die Strahlungssteuerung 28 sowie für die Gestellmotorsteuerung 30. Zusätzlich betreibt der Computer 36 eine Tischmotorsteuerung 44, die einen mit einem Motor ausgestatteten Tisch 46 steuert, um den Patienten 22 im Gestell zu positionieren. Insbesondere bewegt der Tisch 46 Bereiche des Patienten 22 durch die Gestellöffnung 48.
In einem Ausführungsbeispiel enthält der Computer 36 eine Vorrichtung 50, zum Beispiel ein Diskettenlaufwerk, ein CD-ROM Laufwerk, ein DVD Laufwerk, eine Magnet-Optik-Scheiben (MOD)-Vorrichtung oder irgendeine andere digitale Vorrichtung einschließlich eines die Vorrichtungen verbindenden Netzwerkes, wie beispielsweise eine Ethernet-Vorrichtung, zum Lesen von Befehlen und/oder Daten von einem Computer-lesbaren Medium 52, wie beispielsweise einem Diskettenlaufwerk, einer CD-ROM, einer DVD oder einer anderen digitalen Quelle, wie beispielsweise einem Netzwerk oder dem Internet, und auch noch zu entwickelnden digitalen Vorrichtungen. In einem anderen Ausführungsbeispiel führt der Computer 36 Befehle aus, die in Firmware (nicht gezeigt) gespeichert sind. Der Computer 36 ist zum Ausführen von hier beschriebenen Funktionen programmiert, und, wie er hier verwendet wird, ist der Begriff Computer nicht einfach auf jene integrierten Schaltungen beschränkt, die in der Technik als Computer bezeichnet werden, sondern der Begriff bezieht sich im breiten Sinne auf Computer, Prozessoren, Mikrocontroller, Mikrocomputer, programmierbare Logikanwendungen, anwendungsspezifische integrierte Schaltungen sowie auf andere programmierbare Schaltungen; diese Begriffe werden hier austauschbar verwendet. Das CT Bildgebungssystem 10 ist ein Energieunterscheidendes (auch bekannt als Multienergie) Computer-Tomographie(CT)-System, weil das System 10 konfiguriert ist, um auf unterschiedliche Röntgenspektren anzusprechen. Dies kann mit einem üblichen CT System der dritten Generation erreicht werden, um Projektionen sequentiell bei unterschiedlichen Potentialen der Röntgenröhre zu gewinnen. Beispielsweise werden zwei Abtastungen (Scans) gewonnen, entweder Rücken-zu-Rücken oder verschachtelt, wobei die Röhre bei Potentialen von beispielsweise 80 kVp und 160 kVp arbeitet. Alternativ werden spezielle Filter zwischen Röntgenquelle und dem Detektor angeordnet, so dass unterschiedliche Detektorreihen Projektionen mit unterschiedlichem Röntgenenergiespektrum projizieren. Alternativ können die speziellen Filter, die das Röntgenspektrum formen, für zwei Abtastungen verwendet werden, die entweder Rücken-zu-Rücken oder verschachtelt gewinnen. Ein noch weiteres Ausführungsbeispiel besteht darin, energieempfindliche Detektoren zu verwenden, so dass jedes Röntgen-Photon, das den Detektor erreicht, mit seiner Photonenenergie aufgezeichnet wird. Obwohl sich das spezielle Ausführungsbeispiel, das vorstehend erwähnt ist, auf ein CT System der dritten Generation bezieht, sind die hier beschriebenen Verfahren in gleicher Weise anwendbar auf CT Systeme der vierten Generation (stationärer Detektor- rotierende Röntgenquelle) und CT Systeme der fünften Generation (stationärer Detektor und Röntgenquelle).
Es gibt verschiedene Methoden, um Multienergie-Messungen zu erhalten: (1) Abtasten mit zwei bestimmten Energiespektren, (2) Detektieren von Photonenenergie gemäß Energieabgabe im Detektor und (3) Photonen-Zählung. Photonen-Zählung sorgt für saubere Spektrentrennung und einen einstellbaren Energietrennpunkt zum Ausbalancieren von Photonen-Statistik.
MECT erleichtert Reduzierung oder Eliminierung von mehreren Problemen, die mit der üblichen CT verbunden sind, wie beispielsweise, ohne darauf beschränkt zu sein, ein Fehlen von Energie-Unterscheidung und Material-Charakterisierung. Bei Fehlen von Objekt-Streuung braucht man nur das System 10 zu veranlassen, zwei Bereiche des Photonenenergiespektrums, den Niedrigenergie- und Hochenergie-Anteile von dem auftreffenden Röntgenspektrum, getrennt zu detektieren. Das Verhalten bei jeder anderen Energie kann abgeleitet werden auf der Basis von dem Signal aus den zwei Energiebereichen. Diese Erscheinung wird durch die grundlegende Tatsache begründet, dass in dem Energiebereich, wo medizinische CT von Interesse ist, zwei physikalische Prozesse die Röntgenschwächung dominieren, (1) die Compton-Steuerung und (2) der photoelektrische Effekt. Somit sorgen detektierte Signale aus zwei Energiebereichen für ausreichende Information, um die Energieabhängigkeit des abzubildenden Materials aufzulösen. Weiterhin sorgen detektierte Signale aus zwei Energiebereichen für ausreichend Information, um die relative Zusammensetzung von einem Objekt zu ermitteln, das aus zwei Materialien aufgebaut ist.
In einem Ausführungsbeispiel zerlegt MECT ein Hochenergie-Bild und ein Niedrigenergie-Bild unter Verwendung einer Zerlegungsmethode, wie beispielsweise einer CT Zahl-Differenzzerlegung, einer Compton- und photoelektrischen Zerlegung, eine Basismaterial-Zerlegung (BMD) oder eine Logarithmus-Subtraktions-Zerlegung (LSD).
Der CT Zahl-Differenz-Algorithmus enthält, dass ein Differenzwert in einer CT- oder einer Hounsfield-Zahl zwischen zwei Bildern berechnet wird, die bei unterschiedlichen Röhrenpotentialen erhalten werden. In einem Ausführungsbeispiel werden die Differenzwerte auf einer Pixel-für-Pixel-Basis berechnet. In einem anderen Ausführungsbeispiel werden durchschnittliche CT Zahl-Differenzen über einem interessierenden Bereich berechnet. Die Compton- und photoelektrische Zerlegung beinhaltet, dass zwei Bilder unter Verwendung von MECT 10 gewonnen werden, und getrennt die Schwächungen aus den Compton- und photoelektrischen Prozessen dargestellt werden. Die BMD enthält, dass zwei CT Bilder gewonnen werden, wobei jedes Bild die äquivalente Dichte von einem der Basismaterialien darstellt. Da eine Materialdichte unabhängig ist von der Röntgen-Photonenenergie, sind diese Bilder angenähert frei von Bündelhärtungs-Artefakten. Zusätzlich kann eine Bedienungsperson das Basismaterial wählen, um auf ein gewisses Material von Interesse zu zielen und somit den Bildkontrast zu verbessern. Bei Benutzung basiert der BMD Algorithmus auf dem Konzept, dass die Röntgen-Schwächung (in dem Energiebereich für die medizinische CT) von einem gegebenen Material durch eine richtige Dichtemischung von zwei anderen gegebenen Materialien dargestellt werden kann, und demzufolge werden diese zwei Materialien die Basismaterialien genannt. In einem Ausführungsbeispiel, bei dem die LSD verwendet wird, werden die Bilder mit quasimonoenergetischen Röntgenspektren gewonnen, und das abgebildete Objekt kann durch einen effektiven Schwächungs-Koeffizienten für jedes der zwei Materialien charakterisiert werden, und deshalb enthält die LSD keine Bündelhärtungs-Korrekturen. Zusätzlich ist die LSD nicht kalibriert, sondern verwendet eine Ermittlung von Gewebeaufhebungsparametern, die das Verhältnis des effektiven Schwächungs-Koeffizienten von einem gegebenen Material bei der durchschnittlichen Energie von jeder Bestrahlung sind. In einem Ausführungsbeispiel ist der Gewebeaufhebungsparameter primär von den Spektren, die zum Gewinnen der Bilder verwendet werden, und von irgendwelchen zusätzlichen Faktoren abhängig, die die gemessene Bildintensität gegenüber derjenigen ändern, die für zwei ideale, monoenergetische Bestrahlungen erwartet werden würde.
Es sollte berücksichtigt werden, dass zum Optimieren eines Multienergie-CT-Systems gilt, dass, je größer die Spektrentrennung, desto besser die Bildqualität.
Auch sollte die Photonen-Statistik in diesen zwei Energiebereichen ähnlich sein, anderenfalls gilt, der schlechtere statistische Bereich wird das Bildrauschen dominieren.
Die hier beschriebenen Verfahren und Systeme wenden das obige Prinzip auf Gewebe-Charakterisierung und die Sichtbarmachung von Weichgewebevolumen an. Genauer gesagt, das MECT System 100 wird verwendet, um CT Bilder zu erzeugen, wie es hier beschrieben ist. Vor-Rekonstruktions-Analyse, Nach-Rekonstruktions-Analyse und Prüf- bzw. Scout-Bildanalyse sind drei Techniken, die mit dem MECT System 10 verwendet werden können, um für eine Gewebe-Charakterisierung zu sorgen.
3 ist ein Fließbild, das eine Vor-Rekonstruktions-Analyse 54 darstellt, wobei eine Zerlegung 56 vor einer Rekonstruktion 58 ausgeführt wird. Der Computer 36 sammelt die gewonnenen Projektionsdaten, die durch das Detektorfeld 18 (in 1 gezeigt) an diskreten Winkelpositionen des Drehgestells 12 (in 1 gezeigt) generiert sind, und leitet die Signale an einen Preprozessor 60. Der Preprozessor 60 sortiert die von dem Computer 36 empfangenen Projektionsdaten erneut, um die Folge bzw. Sequenz für die nachfolgende mathematische Bearbeitung zu optimieren. Der Preprozessor 60 korrigiert auch die Projektionsdaten aus dem Computer 36 bezüglich Detektor-Temperatur, Intensität des primären Bündels, Verstärkung und Versetzung und anderen deterministischen Fehlerfaktoren. Der Vorprozessor 60 extrahiert dann Daten, die einer Hochenergie-Ansicht 62 entsprechen, und leitet sie zu einer Hochenergie-Kanalbahn 64 und leitet die Daten, die Niedrigenergie-Ansichten 66 entsprechen, zu einer Niedrigenergiebahn 68. Unter Verwendung der Hochenergie-Daten und Niedrigenergie-Daten wird ein Zerlegungs-Algorithmus verwendet, um zwei Ströme von Projektionsdaten zu erzeugen, die dann rekonstruiert werden, um zwei einzelne Bilder zu erhalten, die zu zwei unterschiedlichen Materialien gehören.
4 ist ein Fließbild, das eine Nach-Rekonstruktion-Analyse darstellt, wobei die Zerlegung 56 nach der Rekonstruktion 58 ausgeführt wird. Der Computer 36 sammelt die gewonnenen Projektionsdaten, die durch das Detektorfeld 18 (in 1 gezeigt) an diskreten Winkelstellungen des Drehgestells 12 (in 1 gezeigt) generiert sind und leitet die Daten, die Hochenergie-Ansichten 62 entsprechen, zu einer Hochenergiebahn 64 und leitet die Daten, die Niedrigenergie-Ansichten 66 ent sprechen, zu einer Niedrigenergiebahn 68. Ein erstes CT Bild 70, das den Hochenergie-Serien von Projektionen 62 entsprechen, und ein zweites CT Bild 72, das Niedrigenergie-Serien von Projektionen 66 entsprechen, werden bei 58 rekonstruiert. Dann wird eine Zerlegung 56 ausgeführt, um zwei individuelle Bilder zu erhalten, die zu zwei unterschiedlichen Materialien gehören. Bei der Scout- bzw. Prüfbildanalyse kann der Signalfluss ähnlich sein wie in 3 oder 4. Jedoch wird der Tisch relativ zu dem nicht-rotierenden Gestell bewegt, um die Daten zu gewinnen.
Die Verwendung von Doppelenergie-Techniken bei der Projektions-Röntgenbildgebung kann die Diagnose und Überwachung von Osteoporose und die Ermittlung eines durchschnittlichen Fettgewebe-zu-Magergewebeverhältnisses (Fett/Mager-Verhältnis) erleichtern. Die Doppelenergie-Techniken können auch Querschnitts- oder tomographische Röntgenbildgebung zur Osteoporose-Erfassung bei menschlichen Patienten erleichtern oder können zerstörungsfreie Prüfanwendungen erleichtern, beispielsweise Sprengstoff- und/oder Schmuggelwarenerfassung.
Die hier beschriebenen Verfahren und Systeme betreffen Multienergie-Bildgebung zur Volumen-Sichtbarmachung. Techniken, die eine Sichtbarmachung bzw. Visualisierung von dreidimensionalen Daten gestatten, werden als Volumen-Wiedergabe bezeichnet. Genauer gesagt, ist Volumen-Wiedergabe eine Technik, die zur Sichtbarmachung von abgetasteten Funktionen von drei räumlichen Dimensionen verwendet werden, indem 2D Projektionen von einem semitransparenten Volumen berechnet werden. Volumen-Wiedergabe wird auf medizinischer Bildgebung angewendet, wobei Volumendaten von Röntgen-CT-Scannern zur Verfügung stehen. CT Scanner erzeugen dreidimensionale Stapel von parallelen Bildebenen oder Scheiben, die jeweils aus einem Feld bzw. einer Matrix von Röntgen-Absorptions-Koeffizienten bestehen. Übliche Röntgen-CT-Bilder haben eine Auflösung von 512×512×12 Bits und enthalten bis zu 500 Scheiben bzw. Schnitten in einem Stapel. In einem zweidimensionalen Bereich können Scheiben jeweils eine zur Zeit betrachtet werden. Ein Vorteil von CT-Bildern gegenüber üblichen Röntgenbildern besteht darin, dass jede Scheibe zur Information aus einer Ebene enthält. Andererseits enthält ein übliches Röntgenbild Information auf allen Ebenen, und das Ergebnis ist eine Ansammlung von Schatten, die eine Funktion der Dichte von allem ist, was Röntgenstrahlen absorbiert, beispielsweise Gewebe, Knochen, Organe usw. Die Verfüg barkeit von Stapeln von parallelen Daten, die durch CT Scanner erzeugt sind, fördert die Entwicklung von Techniken zur Betrachtung der Daten als ein dreidimensionales Feld anstatt als einzelne Scheiben. Deshalb können die CT Bilddaten nun von jedem Betrachtungspunkt aus betrachtet werden.
Es werden eine Anzahl unterschiedlicher Methoden verwendet zum Sichtbarmachen von CT Bilddaten als ein dreidimensionales Feld, beispielsweise indem Voxel in einem binären partitionierten Raum, wandernden Würfeln und Strahlgießen (ray casting) wiedergegeben werden. Wenn Voxel in einem binären partitionierten Raum wiedergegeben werden, werden Wahlen für das gesamte Voxel gemacht. Dies kann ein "blockartiges" Bild erzeugen. Zusätzlich kann eine Wiedergabe von Voxeln in einem binären partitionierten Raum ein Fehlen des dynamischen Bereiches in den berechneten Oberflächennormalen zur Folge haben, was Bilder mit einer relativ schlechten Schattierung erzeugt.
Die Verwendung wandernder Würfel zur Sichtbarmachung von CT Bilddaten in einem dreidimensionalen Feld löst einige der Probleme, die mit der Wiedergabe von Voxeln in einen binären partionierten Raum verbunden sind. Jedoch erfordert die Verwendung wandernder Würfel, dass eine binäre Entscheidung getroffen wird über die Position der Zwischenfläche, die extrahiert und wiedergegeben wird. Weiterhin kann das Extrahieren einer Zwischenstruktur falsche Positive (Artefakte, die nicht existieren) und falsche Negative (wobei kleine oder schlecht definierte Merkmale weggelassen werden) bewirken.
Die Verwendung von Strahlgießen (ray casting) zum Sichtbarmachen von CT Bilddaten in einem dreidimensionalen Feld erleichtert die Verwendung von dreidimensionalen Daten, ohne dass versucht wird, irgendeine geometrische Struktur aufzuerlegen. Strahlgießen löst eine der wichtigsten Einschränkungen der Oberflächenextraktionstechniken, nämlich den Weg, in dem Oberflächenextraktionstechniken eine Projektion von einem dünnen Mantel in dem Gewinnungsraum bildlich darstellen. Genauer gesagt, Oberflächenextraktionstechniken können nicht berücksichtigen, dass, insbesondere in der medizinischen Bildgebung, Daten von Fluid oder anderen Materialien ausgehen können, die teilweise transparent sind und als solche nachgebildet werden sollten. Strahlgießen berücksichtigt jedoch, dass Daten von Fluid oder anderen Materialien ausgehen können und kann Materialien nachbilden, die teilweise transparent sind.
5 ist eine schematische Darstellung von einem Verfahren 80 zur Weichgewebevolumen-Sichtbarmachung unter Verwendung des MECT Systems 10 (gezeigt in den 1 und 2). Das Verfahren beschreibt eine 3D Sichtbarmachung unter Verwendung einer Kombination von Physik-basierter Segmentation (Multienergie-Zerlegungsdaten) und Bild-basierter Segmentation. Genauer gesagt, das Verfahren 80 enthält, dass bei 82 anatomische MECT-Bilddaten für ein Objekt (nicht gezeigt) gewonnen werden, wobei die anatomischen Bilddaten ein Hochenergie-Bild (H) und ein Niedrigenergie-Bild (L) enthalten. Die anatomischen Bilddaten werden dann bei 84 zerlegt, um ein Dichtebild, das Weichgewebe in dem Objekt darstellt, und ein Dichtebild zu erhalten, das Knochenmaterial in dem Objekt darstellt. Das Hochenergie-Bild, Niedrigenergie-Bild, Weichgewebe-Dichtebild und Knochenmaterial-Dichtebild werden dann bei 86 segmentiert unter Verwendung einer Bild-basierten Segmentation, um einen Bereich von Interesse in dem Objekt zu ermitteln. In einem Ausführungsbeispiel werden das Hochenergiebild, Niedrigenergie-Bild, Weichgewebe-Dichtebild und Knochenmaterial-Dichtebild bei 86 individuell segmentiert unter Verwendung einer Bild-basierten Segmentation. In einem anderen Ausführungsbeispiel werden das Hochenergie-Bild, Niedrigenergie-Bild, das Weichgewebe-Dichtebild und das Knochenmaterial-Dichtebild bei 86 in Kombination mit der Verwendung einer Bild-basierten Segmentation segmentiert.
Es können mehrere Segmentationstechniken für die Bild-basierte Segmentation verwendet werden, um einen interessierenden Bereich in dem Objekt zu ermitteln. Hierzu gehören, ohne darauf beschränkt zu sein, Hounsfield- oder CT Zahl (Schwellenwert)-Techniken, iterative Schwellenwertbildung, k-Mittel-Segmentation, Randdetektion, Randverbindung, Kurvenpassung, Kurvenglättung, 2D/3D morphologische Filterung, Bereichswachsen, Fuzzy-Clustering, Bild/Volumen-Messungen, Heuristiken (methodisches Probieren), Wissens-basierte Regeln, Entscheidungsbäume und neurale Netzwerke. Segmentation von einem interessierenden Bereich kann manuell und/oder automatisch ausgeführt werden. In einem Ausführungsbeispiel werden das Hochenergie-Bild, das Niedrigenergie-Bild, das Weichgewebe-Dichtebild und das Knochenmaterial-Dichtebild manuell segmentiert, um einen inter essierenden Bereich in dem Objekt zu ermitteln, indem die Daten bildlich dargestellt werden und ein Benutzer den interessierenden Bereich abgrenzt unter Verwendung einer Maus oder irgendeinem anderen geeigneten Interface, beispielsweise einem Touchscreen, Eye-Tracking und/oder Sprachbefehle. Zusätzlich werden in einem Ausführungsbeispiel das Hochenergie-Bild, das Niedrigenergie-Bild, das Weichgewebe-Dichtebild und das Knochenmaterial-Dichtebild automatisch segmentiert, um einen interessierenden Bereich in dem Objekt zu ermitteln, indem ein Algorithmus verwendet wird, der früheres Wissen nutzt, wie beispielsweise die Form und Größe von einer Masse, um die interessierende Fläche automatisch zu umgrenzen. In einem noch anderen Ausführungsbeispiel werden das Hochenergie-Bild, das Niedrigenergie-Bild, das Weichgewebe-Dichtebild und das Knochenmaterial-Dichtebild segmentiert, um einen interessierenden Bereich in dem Objekt halbautomatisch zu ermitteln, indem manuelle und automatische Segmentation kombiniert werden.
Die Bild-basierten segmentierten anatomischen Hochenergie-Bilddaten, das Bild-basierte, segmentierte, Weichgewebe-Dichtebild und das Bild-basierte segmentierte Knochendichtebild, werden dann bei 88 verwendet, um ein Weichgewebebild zu erhalten, das Knochenmaterial für den interessierenden Bereich in dem Objekt enthält. Das Knochenmaterial enthaltende Weichgewebebild wird dann verwendet, um ein dreidimensionales Bild aufzubauen, das dann seinerseits zur Wiedergabe 90 verwendet wird, um mit einem hohen Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern.
In einem anderen Ausführungsbeispiel werden das Hochenergie-Bild, das Niedrigenergie-Bild, das Weichgewebe-Dichtebild und das Knochenmaterial-Dichtebild bei 86 nicht segmentiert, sondern es wird vielmehr wenigstens eines von dem Hochenergie-Bild, dem Niedrigenergie-Bild, dem Weichgewebe-Dichtebild und dem Knochenmaterial-Dichtebild verwendet, um ein dreidimensionales Bild aufzubauen, das zur Wiedergabe 90 verwendet wird, um mit hohem Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern. Die Wiedergabe 90 wird unter Verwendung üblicher Wiedergabetechniken ausgeführt, wie beispielsweise den Techniken, die in The Visualization Toolkit, An Object-Orientated Approach to 3D Graphics, Will Shroeder, Ken Martin and Bill Lorensen, Prentice Hall 1996, beschrieben sind. In einem Ausführungsbeispiel wird Volumen-Wiedergabe verwendet, um mit einem hohen Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern. In einem anderen Ausführungsbeispiel wird Flächen-Wiedergabe verwendet, um mit hohem Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern.
6 ist eine schematische Darstellung von einem Verfahren 100 zur Weichgewebevolumen-Sichtbarmachung unter Verwendung des MECT Systems 10 (gezeigt in den 1 und 2). Genauer gesagt, das Verfahren 100 ist ein spezielles Beispiel von einem Ausführungsbeispiel des Verfahrens 80. Bei Benutzung enthält das Verfahren 100, dass bei 102 anatomische MECT Bilddaten für einen interessierenden Bereich in einem Objekt (nicht gezeigt) oder, alternativ, dem Objekt im Ganzen gewonnen werden, wobei die anatomischen Bilddaten ein Hochenergie-Bild und ein Niedrigenergie-Bild enthalten. Die anatomischen Bilddaten werden dann bei 104 zerlegt, um ein Dichtebild, das weiches Gewebe in dem interessierenden Bereich (I_s) darstellt, und ein Dichtebild zu erhalten, das Knochenmaterial in dem interessierenden Bereich (I_b) enthält. In einem Ausführungsbeispiel wird das Dichtebild, das weiches Gewebe darstellt, unter Verwendung der folgenden Zerlegungsgleichung erhalten: I_s = H/L^Ws, wobei 0 < w_s < w_b < 1. Zusätzlich, und in einem Ausführungsbeispiel, wird das Dichtebild, das Knochenmaterial darstellt, unter Verwendung der folgenden Zerlegungsgleichung erhalten: Ib = H/LWb, wobei 0 < ws < wb < 1.
Das Weichgewebe darstellende Dichtebild wird dann bei 106 im Kontrast angepasst mit einem Standard CT Bild von dem interessierenden Bereich. Beispielsweise wird in dem Ausführungsbeispiel der Kontrast von Strukturen in dem Weichgewebe-Dichtebild mit den entsprechenden Strukturen in den anatomischen Hochenergie-Bilddaten H angepasst. In einem Ausführungsbeispiel wird das Weichgewebe-Dichtebild bei 106 mit den anatomischen Hochenergie-Bilddaten H angepasst, indem die obigen Zerlegungsgleichungen für H bezüglich der Terme I_s, I_b, w_b, und w_s gelöst werden, um die folgende Beziehung zu erhalten:
Durch Differenzbildung des Logarithmus der obigen Gleichung wird die folgende Kontrastgleichung abgeleitet:
wobei C(.) den Kontrast in dem Bild darstellt. Aus der obigen C(H) Gleichung wird deutlich, dass zwar der Kontrast von dem Weichgewebe-Dichtebild und den entsprechenden Strukturen in den anatomischen Hochenergie-Bilddaten angepasst wird, aber der Kontrast [C(I_b)], der aus dem Knochenmaterial-Dichtebild resultiert, muss möglicherweise unterdrückt werden. In einem Ausführungsbeispiel wird, um den Feindetail-Kontrast zu verringern, während die Skalierung beibehalten wird, das Knochenmaterial-Dichtebild Tiefpass-gefiltert, so dass die gesamte strukturelle Information eliminiert wird. Dementsprechend wird ein Kontrast-angepasstes Weichgewebebild (I_HS) aus der folgenden Gleichung erhalten:
wobei die Funktion LPF(.) die Tiefpass-Filterung des Knochenmaterial-Dichtebildes ausführt. Bei Verwendung einer Boxcar bzw. Impulsspitzen-Filterung erfordert jeder Punkt in einem Bild nur vier arithmetische Operationen, unabhängig von der Kernelgröße. Zusätzlich, und in einem Ausführungsbeispiel, ist die Länge von dem trennbaren Kernel variabel. In einem anderen Ausführungsbeispiel wird eine Knochenmaske durch Segmentieren des Knochenbildes abgeleitet. Die Knochenmaske wird invertiert, um eine Weichgewebemaske zu erhalten. Die invertierte Knochenmaske wird dem Weichgewebebild überlagert, und die Weichgewebebereiche werden im Kontrast an die Weichgewebebereiche von dem Standardbild angepasst. Besondere Sorgfalt wird an den Grenzen der Maske aufgewendet, um Probleme zu vermeiden, die aus dem Knochen-Weichgewebe-Übergangsbereich resultieren. In einem Ausführungsbeispiel können die Grenzbereiche bezüglich der Rankordnung gefiltert werden, indem beispielsweise Mittelwert-Kriterien angewendet werden, um Übergangsringe hoher Intensität in 3D zu unterdrücken. Das entstehende Bild ist ein im Kontrast angepasstes Weichgewebebild.
Das Knochenmaterial-Dichtebild wird dann bei 108 einer Schwellenwertbildung ausgesetzt, um ein erstes binäres Maskenbild zu erzeugen, das Knochen und Kalkablagerung enthält. Genauer gesagt, da das Knochenmaterial-Dichtebild sowohl Kalzium als auch Knochen enthält, wird das Knochenmaterial-Dichtebild bei 108 einer Schwellenwertbildung ausgesetzt, um einen hohen Kontrast aufweisende Knochenbereiche und die einen Kontrast aufweisenden Kalkablagerungsbereiche aus den einen kleinen Kontrast aufweisenden Bereichen zu trennen. Inseln, die kleiner als eine vorspezifizierte Größe sind, werden dann bei 110 aus dem ersten binären Maskenbild extrahiert, um ein zweites binäres Maskenbild zu erzeugen, das im wesentlichen Kalkablagerung entspricht. In einem Ausführungsbeispiel wird ein Algorithmus, der die Verbindbarkeit von binären Pixeln verwendet, benutzt, um bei 110 kleine Inseln aus dem ersten binären Maskenbild zu extrahieren, um das zweite binäre Maskenbild zu erzeugen. Beispielsweise wird in einem Ausführungsbeispiel Vier-Verbindbarkeit benutzt, um die Größe von verbundenen Komponenten zu ermitteln und bei 110 Inseln zu extrahieren, die kleiner als die vorspezifizierte Grenze sind, um das zweite binäre Maskenbild zu erzeugen. In einem anderen Ausführungsbeispiel wird Acht-Verbindbarkeit benutzt, um die Größe von verbundenen Komponenten zu ermitteln und bei 110 Inseln zu extrahieren, die kleiner als die vorspezifizierte Grenze sind, um das zweite binäre Maskenbild zu erzeugen.
Die ursprünglichen Pixelwerte aus den anatomischen Hochenergie-Bilddaten, die dem zweiten binären Maskenbild entsprechen, werden dann bei 112 mit dem Kontrast-angepassten Weichgewebebild gemischt, um ein Kalkablagerung enthaltendes Weichgewebebild zu erhalten. Genauer gesagt, die Bereiche innerhalb der anatomischen Hochenergie-Bilddaten, die dem zweiten binären Maskenbild entsprechen, werden aus dem anatomischen Hochenergiebild extrahiert und mit dem Kontrast-angepassten Weichegewebebild gemischt, um ein Kalkablagerung enthaltendes Weichgewebebild zu erzeugen. Das Kalkablagerung enthaltende Weichgewebebild wird dann benutzt, um ein dreidimensionales Bild aufzubauen, das dann seinerseits zur Wiedergabe bei 114 verwendet wird, um mit einem hohen Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern. Die Wiedergabe 114 wird unter Verwendung üblicher Wiedergabetechniken ausgeführt, indem beispielsweise Techniken verwendet werden, die in The Visualization Toolkit, An Object-Orientated Approach to 3D Graphics, Will Shroeder, Ken Martin and Bill Lorensen, Prentice-Hall 1996, beschrieben sind. In einem Ausführungsbeispiel wird Volumen-Wiedergabe verwendet, um mit einem hohen Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern. In einem anderen Ausführungsbeispiel wird Flächen-Wiedergabe verwendet, um mit einem hohen Kontrast wiedergegebene Bilder zu liefern. In einem alternativen Ausführungsbeispiel, wo Identifikation von Kalkablagerung zur Visualisierung nicht gewünscht wird, werden normierte Weichgewebe-Bilddaten benutzt, um dreidimensionale Wiedergaben von weichem Gewebe zu erzeugen.
7 ist eine schematische Darstellung von einem bekannten chirurgischen Navigationssystem 130. Das System 130 enthält einen chirurgischen Patienten 132, Bilddaten 134 für den Patienten 132, ein Referenzsystem 136 mit einem Referenzpunkt auf einem Referenz-Koordinatensystem, das außerhalb von dem Patienten 132 ist, eine Position- und Orientierungs-Ermittlungseinrichtung 138, das mit dem Patienten 132 verbunden ist, zum Ermitteln der Position und Orientierung des Patienten 132, ein chirurgisches Instrument 140, eine Positions-Ermittlungseinrichtung 142 für das chirurgische Instrument, die mit dem Instrument 140 verbunden ist, zum Ermitteln der Position des chirurgischen Instrumentes 140 und ein Display 144, das mit einem Computer 146 verbunden ist. Der Computer 146 wandelt Patienten-Displaydaten in objektive Displaydaten, wandelt Instrumentenort- und Orientierungsdaten für eine Anzeige auf dem Display 144 und liefert eine bekannte Beziehung zwischen dem Patienten 132 und dem Referenzpunkt. Der Computer 146 zeigt Patientenbilddaten 134 und das Instrument 140 auf dem Display 144 im wesentlichen gleichzeitig.
8 ist eine schematische Darstellung von einem chirurgischen Navigationssystem 150 zur Verwendung mit dem Verfahren 80 (in 5 gezeigt), um für eine Abbildung des chirurgischen Instrumentes für zwei Volumina gleichzeitig zu sorgen und eine Identifikation von feinen bzw. subtilen Weichgewebestrukturen und deren räumliche Relation zu Knochen zu unterstützen. Das System 150 enthält einen chirurgischen Patienten 152, Bilddaten 154 für den Patienten 152 einschließlich Multienergie CT Daten, ein Referenzsystem 156 mit einem Referenzpunkt auf einem Referenz-Koordinatensystem, das außerhalb von dem Patienten 152 ist, eine Position- und Orientierungs-Ermittlungseinrichtung 158, die mit dem Patienten 152 verbunden ist, zum Ermitteln der Position und Orientierung des Patienten 152, ein chirurgisches Instrument 160, eine Positions-Ermittlungseinrichtung 162 für das chirurgische Instrument, die mit dem Instrument 160 verbunden ist zum Ermitteln der Position des chirurgischen Instrumentes 160, und ein Display 164, das mit einem Computer 166 verbunden ist. Der Computer 166 wandelt Patienten-Displaydaten in objektive Displaydaten, wandelt Instrumentenort- und Orientierungsdaten für eine Anzeige auf dem Display 164 und liefert eine bekannte Relation zwischen dem Patienten 152 und dem Referenzpunkt. Der Computer 166 zeigt Patienten-Bilddaten 154 und das In strument 160 auf dem Display 164 im wesentlichen gleichzeitig. Zusätzlich zeigt der Computer 166 ein Standardbild von Patienten-Bilddaten 154 auf dem Display 164, zeigt ein Bild von nur weichem Gewebe der Patienten-Bilddaten 154 auf dem Display 164 und zeigt ein Bild von nur Knochen von Patienten-Bilddaten 154 auf dem Display 164. In einem Ausführungsbeispiel zeigt der Computer 166 das Standardbild, das Bild mit nur weichem Gewebe und das Bild mit nur Knochen im wesentlichen gleichzeitig. In einem anderen Ausführungsbeispiel enthält der Computer 166 ein Schaltvermögen zum Umschalten zwischen einer Anzeige von dem Standardbild, dem nur weiches Gewebe enthaltenden Bild und dem nur Knochen enthaltenden Bild auf dem Display 164.
9 ist eine schematische Darstellung von einem bekannten Strahlungssystem 180. Das System 180 enthält einen Strahlungstherapie-Patienten 182, Bilddaten 184 für den Patienten 182, ein Referenzsystem 186 mit einem Referenzpunkt auf einem Referenz-Koordinatensystem, das außerhalb des Patienten 182 ist, eine Position- und Orientierungs-Ermittlungseinrichtung 188, das mit dem Patienten 182 verbunden ist, zum Ermitteln der Position und Orientierung des Patienten 182, ein Strahlungstherapie-Subsystem 190, eine Simulations- und Nachbildungseinrichtung 192 zum Planen von Bahnen und Dosis und ein Display 194, das mit einem Computer 196 verbunden ist. Der Computer 196 wandelt Patienten-Displaydaten in objektive Displaydaten, wandelt Strahlungs-Lokalisierung für eine Anzeige auf dem Display 194 und liefert eine bekannte Beziehung zwischen dem Patienten 182 und dem Referenzpunkt. Der Computer 196 zeigt Patienten-Bilddaten 184 und die Strahlungs-Lokalisierung auf dem Display 194 im wesentlichen gleichzeitig.
10 ist eine schematische Darstellung von einem Strahlungssystem 210 zur Verwendung mit dem Verfahren 80 (in 5 gezeigt), um Strahlungstherapie-Planungs- und Simulationsberechnungen zu liefern. Das System 210 enthält einen Strahlungstherapie-Patienten 212, Bilddaten 214 für den Patienten 212 einschließlich Multienergie-CT-Bilddaten, ein Referenzsystem 216 mit einem Referenzpunkt auf einem Referenz-Koordinatensystem, das außerhalb von dem Patienten 212 ist, eine Position- und Orientierungs-Ermittlungseinrichtung 218, die mit dem Patienten 212 verbunden ist, zum Ermitteln der Position und Orientierung des Patienten 212, ein Strahlungstherapie-Subsystem 220, eine Simulations- und Nachbildungseinrichtung 222 zum Planen von Bahnen und Dosis und ein Display 224, das mit einem Computer 226 verbunden ist. Der Computer 226 wandelt Patienten-Displaydaten in objektive Displaydaten, wandelt Strahlungs-Lokalisierung für eine Anzeige auf dem Display 224 und liefert eine bekannte Beziehung zwischen dem Patienten 212 und dem Referenzpunkt. Der Computer 226 zeigt Patienten-Bilddaten 184 und die Strahlungs-Lokalisierung auf dem Display 194 im wesentlichen gleichzeitig. Zusätzlich zeigt der Computer 226 ein Standardbild von Patienten-Bilddaten 214 auf dem Display 224, zeigt ein nur weiches Gewebe enthaltendes Bild von Patienten-Bilddaten 214 auf dem Display 224 und zeigt ein nur Knochen enthaltendes Bild der Patienten-Bilddaten 214 auf dem Display 224. In einem Ausführungsbeispiel zeigt der Computer 226 das Standardbild, das nur weiches Gewebe enthaltende Bild und das nur Knochen enthaltende Bild im wesentlichen gleichzeitig. In einem anderen Ausführungsbeispiel enthält der Computer 226 ein Schaltvermögen zum Umschalten zwischen einer Anzeige des Standardbilds, des nur weiches Gewebe enthaltenden Bildes und des nur Knochen enthaltenden Bildes auf dem Display 224.
Die oben beschriebenen Verfahren und Systeme erleichtern eine Verbesserung von Segmentierungsfähigkeiten der Multienergie-Bildgebung mit einem Verfahren zur Bild-basierten Segmentierung und kann einen Realzeit-Volumenaufbau und die Sichtbarmachung von weichem Gewebe erleichtern. Genauer gesagt, die oben beschriebenen Verfahren und System erleichtern eine Segmentierung von Knochenmaterial aus einem Bild, während Kalkablagerung in dem Bild beibehalten wird, sie erleichtern die Lieferung einer traditionellen chirurgischen Instrumentenabbildung für zwei Volumina gleichzeitig, sie erleichtern eine Identifizierung von feinen Weichgewebestrukturen und deren räumliche Beziehung zu Knochen, sie erleichtern Computersimulation von Dosis und Bahnen zur Strahlungstherapie und sie erleichtern die Verbesserung von Strahlungstherapie-Planungs- und Simulationsberechnungen.
Vorstehend wurden Ausführungsbeispiele von MECT Verfahren und Systemen im Detail beschrieben. Die Verfahren und Systeme sind nicht auf die hier beschriebenen speziellen Ausführungsbeispiele beschränkt, sondern es können vielmehr Komponenten von jedem Verfahren und System unabhängig und getrennt von anderen hier beschriebenen Komponenten verwendet werden. Zusätzlich können jedes Verfahren und jede Systemkomponente auch in Verbindung mit anderen hier beschriebenen Komponenten verwendet werden.
Die Erfindung ist zwar anhand von verschiedenen speziellen Ausführungsbeispielen beschrieben worden, der Fachmann wird jedoch erkennen, dass die Erfindung mit Abwandlungen innerhalb des Erfindungsgedankens und des Schutzumfanges der Ansprüche praktiziert werden kann.

Claims

Multienergie-Computer-Tomographie(MECT)-System (10) enthaltend: wenigstens eine Strahlungsquelle (14), wenigstens einen Strahlungsdetektor (18) und einen Computer (36), der operativ mit der Strahlungsquelle und dem Strahlungsdetektor verbunden ist, wobei der Computer konfiguriert ist zum: Empfangen von Daten bezüglich eines ersten Energiespektrums von einer Abtastung (Scan) von einem Objekt (22), Empfangen von Daten bezüglich eines zweiten Energiespektrums von der Abtastung des Objektes, Zerlegen der empfangenen Daten zum Erzeugen eines ersten Dichtebildes, das Knochenmaterial darstellt, und eines zweiten Dichtebildes, das weiches Gewebe darstellt, Identifizieren innerhalb des ersten Dichtebildes von Flächen, die kleiner als eine vorbestimmte Größe sind, und Importieren von Daten in das zweite Dichtebild aus den Daten, die das erste Dichtespektrum betreffen, gemäß den identifizierten Flächen von dem ersten Dichtebild.
MECT System (10) nach Anspruch 1, wobei der Computer (36) konfiguriert ist zum Zerlegen der empfangenen Daten, indem eine CT Zahl-Differenz-Zerlegung, eine Compton- und photoelektrische Zerlegung, eine Basismaterial-Zerlegung (BMD) und/oder eine Logarithmus-Subtraktion-Zerlegung (LSD) ausgeführt wird.
MECT System (10) nach Anspruch 1, wobei der Computer (36) konfiguriert ist zum Identifizieren von Flächen innerhalb des ersten Dichtebildes, die kleiner als eine vorbestimmte Größe sind, indem einen hohen Kontrast aufweisende Knochenbereiche und einen hohen Kontrast aufweisende Kalkablagerungsbereiche aus einen niedrigen Kontrast aufweisenden Bereichen herausgetrennt werden.
MECT System (10) nach Anspruch 1, wobei der Computer (36) ferner konfiguriert ist zum Anpassen eines Kontrastes von Strukturen innerhalb des zweiten Dichtebildes mit entsprechenden Strukturen innerhalb der Daten bezüglich des ersten Energiespektrums.
MECT System (10) nach Anspruch 1, wobei der Computer (36) ferner konfiguriert ist zum: Aufbau eines dreidimensionalen Bildes unter Verwendung des zweiten Dichtebildes einschließlich der importierten Daten bezüglich der identifizierten Flächen aus den Daten bezüglich des ersten Energiespektrums und Wiedergeben des dreidimensionalen Bildes zum Erzeugen eines mit hohem Kontrast wiedergegebenen Bildes.
Multienergie-Computer-Tomographie (MECT)-System (10) enthaltend: wenigstens eine Strahlungsquelle (14), wenigstens einen Strahlungsdetektor (18) und einen Computer (36), der operativ mit der Strahlungsquelle und dem Strahlungsdetektor verbunden ist, wobei der Computer konfiguriert ist zum: Empfangen von Daten bezüglich eines ersten Energiespektrums von einer Abtastung (Scan) von einem Objekt (22), Zerlegen der empfangenen Daten in ein erstes Dichtebildes, das Knochenmaterial darstellt, und ein zweites Dichtebildes, das weiches Gewebe darstellt, Identifizieren innerhalb des ersten Dichtebildes von Flächen, die kleiner als eine vorbestimmte Größe sind, und Extrahieren der identifizierten Flächen in dem ersten Dichtebild unter Verwendung eines Algorithmus, der zur Verwendung der Verbindbarkeit bzw. Konnektivität von binären Pixeln konfiguriert ist.
MECT System (10) nach Anspruch 6, wobei der Computer (36) ferner konfiguriert ist zum: Schwellenwertbildung in dem ersten Dichtebild zur Erzeugung eines ersten binären Maskenbildes, das Knochen und Kalkablagerungen darstellt, und Extrahieren der identifizierten Flächen innerhalb des ersten Dichtebildes aus der ersten binären Maske, um ein zweites binäres Maskenbild zu erzeugen, das im wesentlichen Kalkablagerung darstellt.
MECT System (10) nach Anspruch 7, wobei der Computer (36) konfiguriert ist zum Importieren von Daten in das zweite Dichtebild aus den empfangenen Bilddaten gemäß den identifizierten Flächen in dem ersten Dichtebild.
MECT System (10) nach Anspruch 6, wobei der Computer (36) ferner konfiguriert ist zum Anpassen des Kontrastes des zweiten Dichtebildes mit den empfangenen Bilddaten, um ein Kontrast-angepasstes Weichgewebebild zu erzeugen.
MECT System (10) nach Anspruch 9, wobei der Computer (36) ferner konfiguriert ist zum: Importieren von Daten in das Kontrast-angepasste Weichgewebebild aus den empfangenen Bilddaten gemäß den identifizierten Flächen des ersten Dichtebildes, Aufbauen eines dreidimensionalen Bildes unter Verwendung des Kontrastangepassten Weichgewebebildes einschließlich der importierten Daten und Wiedergabe des dreidimensionalen Bildes unter Verwendung von Volumen- und/oder Flächenwiedergabe zur Erzeugung eines mit hohem Kontrast wiedergegebenen Bildes.
MECT System (10) nach Anspruch 6, wobei der Computer (36) konfiguriert ist zum Anzeigen der empfangenen Bilddaten, des ersten Dichtebildes und des zweiten Dichtebildes auf einem Display zur Erleichterung von Strahlungstherapie-Planungs- und Simulationsberechnungen.