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Die Erfindung bezieht sich auf Verfahren
und Einrichtungen zum Verarbeiten medizinischer Bilddaten, um die
Erfassung und Diagnose einer Krankheit zu unterstützen, und
insbesondere auf Verfahren und Einrichtungen zum Messen von Gewebeveränderungen,
die mit einer chronischen Lungenerkrankung verbunden sind, in medizinischen
Bildern, die aus einem Röntgen-Computer-Tomographie(CT)-System
erhalten werden.
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Ein Brustkorb-Röntgensystem ist das üblicherweise
verwendete Untersuchungs-Werkzeug,
das zum Erfassen einer Lungenkrankheit in Menschen verwendet wird.
Eine Lungenkrankheit, wie beispielsweise Bronchitis, Emphysem und
Lungenkrebs, sind auch in Brustkorb-Röntgenbildern und CT erfassbar.
Jedoch liefern CT Systeme im Allgemeinen über 80 getrennte Bilder für eine einzige
CT Abtastung, wodurch eine beträchtliche
Informationsmenge für
einen Radiologen zur Verwendung bei der Interpretierung der Bilder
und Erfassung verdächtiger
Bereiche geliefert wird, die eine Erkrankung anzeigen können.
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Verdächtige bzw. suspekte Bereiche
sind als solche Bereiche definiert, die ein erfahrener Radiologe vorschlagen
würde,
durch anschließende
diagnostische Bildgebung, Biopsie, funktionale Lungenprüfung oder andere
Verfahren zu verfolgen. Das beträchtliche
Datenvolumen, das durch eine einzige CT Abtastung geliefert wird,
stellt für
Radiologen einen zeitraubenden Prozess dar. Eine übliche Lungenkrebs-Reihenuntersuchung
beinhaltet im Allgemeinen eine manuelle Interpretation der 80 oder
mehr Bilder durch den Radiologen. Ermüdung ist deshalb ein signifikanter
Faktor, der die Sensibilität
und Genauigkeit der menschlichen Betrachtung beeinträchtigt.
Bei anderen Krankheiten, wie beispielsweise einem Emphysem, ist
es für
einen Radiologen schwierig, das Ausmaß des Fortschreitens der KrankheitErfindung
zu klassifizieren, wenn er nur auf die CT Bilder schaut.
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Chronische Obstruktive Pulmonale
Krankheit (COPD) wird auf der Basis von Symptomen identifiziert, zu
denen Husten, Keuchen und Atemnot (Dyspnea) gehören. COPD umfasst eine Anzahl
von Atemwegserkrankungen, von denen die prominentesten Emphysem
und chronische Bronchitis sind. COPD beeinflusst große Luftwege,
kleine Luftwege und Parenchym (organspezifische Gewebe) in Patienten.
Erkrankungen werden üblicherweise
durch Rauchen und Luftverschmutzung hervorgerufen und sind mit genetischer
Prädisposition verbunden,
die Alpha-Anti-Elastate-Mangel
bewirkt.
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Emphysem oder Luftraumzerstörung ist
das prominenteste Merkmal von parenchymaler Veränderung bei COPD Patienten.
Emphysem ist das Ergebnis des Verlustes elastischer Rückbewegung
von Lungengewebe. Es gibt vier Typen von Emphysemen: Centrilobular,
Panlobular oder Panacinar, Distal Acinar oder Paraseptal und unregelmäßig. Die
ersten zwei Typen tragen zu der Mehrzahl von emphysemataler COPD
bei. Die Klassifizierung basiert auf der anatomischen Verteilung
von Luftraumzerstörung
in einem Lobulus, was ein Cluster von Acini ist. Gegenwärtig kann
Emphysem nur durch post mortem Untersuchung klassifiziert werden. Emphysem
wird üblicherweise
durch physiologische Gesamtantworten, medizinische Bildgebung und
anatomische post mortem Untersuchung diagnostiziert. Die Verwendung
hoch auflösender
CT Bilddaten ist eine vielversprechende Technik zum Messen des Lungenvolumens
für Diagnosezwecke.
Jedoch ist einer der mehr hervortretenden Krankheitsindikatoren
die Verschlechterung der Alveolen und anderer Gewebeveränderungen
in der Lunge, die gegenwärtig
aus CT Bilddaten schwierig zu messen sind.
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Die Erfassung von Emphysemen zu frühen Stufen
ist äußerst wünschenswert.
Die Beschädigung,
die durch Emphysem hervorgerufen wird, wird häufig zu späteren Stufen der Erkrankung
festgestellt, und die Wirkungen sind dauerhaft. Obwohl die Wirkungen
von Emphysem nicht umgekehrt werden können, kann eine frühe Diagnose
von Emphysem Maßnahmen
ermöglichen,
die von dem Patienten ergriffen werden, um eine weitere Ausbreitung
der Beschädigung,
die durch die Erkrankung bewirkt wird, zu verhindern. Wenn weiterhin mehr
und mehr Therapie- und Medikamentenbehandlungen gefunden werden,
wird es wünschenswert
sein, die Reaktion eines Patienten auf eine derartige Behandlung
zu überwachen.
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Es besteht ein Bedürfnis für ein robustes
Verfahren und ein System zum Messen von Krankheits-relevanten Gewebeveränderungen
in medizinischen Bildern, um eine Diagnose und Verfolgung von verschiedenen
Formen von COPD zu ermöglichen.
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Kurze Zusammenfassung
der Erfindung
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Gemäß einem ersten Aspekt wird
ein Verfahren bereitgestellt, um wenigstens eines von Quantifizieren,
Diagnostizieren und Voraussagen Krankheits-relevanter Veränderungen
zu ermöglichen,
die aus Bilddaten gewonnen werden. Das Verfahren enthält, dass
wenigstens ein Segmentierungsprozess auf die Bilddaten angewendet
wird, um eine Anzahl von interessierenden segmentierten Bereichen
bzw. Regionen zu generieren, aus den segmentierten Regionen Merkmale,
die für
eine gegebene Erkrankung relevant sind, herausgezogen werden, und
die Merkmale mathematisch im Modell nachgebildet werden zur Verwendung
bei der Diagnose, Quantifizierung und/oder Vorhersage von Änderungen,
die die gegebene Erkrankung anzeigen.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird
eine Einrichtung bereitgestellt für wenigstens eines von Quantifizieren,
Diagnostizieren und Vorhersagen Krankheits-relevanter Veränderungen
aus gewonnenen Bilddaten. Das System enthält eine Bildgebungsvorrichtung
zum Gewinnen der Bilddaten und einen Bildprozessor. Der Bildprozessor
ist konfiguriert, um wenigstens einen Segmentierungsprozess auf
die Bilddaten anzuwenden, um eine Anzahl von interessierenden segmentierten
Bereichen bzw. Regionen zu generieren und aus den segmentierten
Regionen Merkmale, die für
eine gegebene Erkrankung relevant sind, herauszuziehen, um extrahierte
Merkmale zu generieren, und der Bildprozessor ist weiterhin konfiguriert
zum mathematischen Abbilden der Merkmale zur Verwendung beim Diagnostizieren,
Quantifizieren und/oder Vorhersagen von Änderungen, die die gegebene
Krankheit anzeigen.
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Die Merkmale und Vorteile der Erfindung
werden aus folgenden detaillierten Beschreibung der Erfindung deutlich,
wenn sie mit den beigefügten
Zeichnungen gelesen wird, in denen:
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1 ein
Blockdiagramm ist, das eine medizinische Bildgebungseinrichtung
darstellt, für
die Ausführungsbeispiele
der Endung anwendbar sind, und
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2 ein
Blockdiagramm ist und Beispiele von Verfahren darstellt, die die
Erfindung verwenden.
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Detaillierte Beschreibung
der Erfindung
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In 1 ist
ein allgemeines Blockdiagramm von einem System bzw. einer Einrichtung 100 zur
Krankheitserfassung gezeigt. Die Einrichtung 100 enthält eine
Bildgebungsvorrichtung 110, die aus einer Anzahl von medizinischen
Bildgebungsvorrichtungen ausgewählt
werden kann, die in der Technik zum Erzeugen einer Anzahl von Bildern
bekannt sind. Am häufigsten
werden Computer-Tomographie(CT)- und Magnetresonanz-Bildgebung(MRI)-Systeme
verwendet, um eine Anzahl medizinischer Bilder zu erzeugen.
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Während
einer CT Bildgebungssitzung wird ein Patient in der Bildgebungseinrichtung
angeordnet und Röntgenstrahlen
ausgesetzt, die mit einer Reihe von Röntgendetektoren gemessen werden.
Ein Röntgenstrahlenbündel tritt
durch einen bestimmten dünnen
Querschnitt oder eine „Scheibe" des Patienten hindurch. Die
Detektoren messen die Menge der hindurchgetretenen Strahlung. Diese
Information wird verwendet, um den Röntgenschwächungs-Koeffizienten für Sample-
bzw. Abtastpunkte in dem Körper
zu berechnen. Dann wird ein Grauskala-Bild konstruiert auf der Basis
von den berechneten Röntgenschwächungs-Koeffizienten. Die
Grauschattierungen in dem Bild stellen die Menge der Strahlungsabsorption
von jedem Punkte in der Scheibe dar. Die Scheiben, die während einer
CT Sitzung erhalten sind, können
rekonstruiert werden, um eine anatomisch richtige Darstellung von
dem interessierenden Bereich in dem Körper zu liefern, der den Röntgenstrahlen
ausgesetzt worden ist.
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Während
einer MR Bildgebungssitzung wird ein Patient in einem starken Magnetfeld
angeordnet, das durch einen großen
Magneten erzeugt wird. Magnetisierte Protonen innerhalb des Körpers, wie
beispielsweise Wasserstoffatome, richten sich mit dem durch den
Magneten erzeugten Magnetfeld aus. Eine bestimmte Scheibe des Patienten
wird Radiowellen ausgesetzt, die ein oszillierendes Magnetfeld senkrecht
zu dem Hauptmagnetfeld hervorrufen. Die Scheiben können in
jeder Ebene gemacht werden, die von dem Arzt oder Techniker (nachfolgend
der „Operator" genannt) gewählt ist,
der die Bildgebungssitzung ausführt.
Die Protonen in dem Patientenkörper absorbieren
zunächst
die Radiowellen und emittieren dann die Wellen, indem sie sich aus
der Ausrichtung mit dem Feld herausbewegen. Wenn die Protonen in
ihren Ausgangszustand (vor der Anregung) zurückkehren, werden diagnostische
Bilder auf der Basis der von dem Patientenkörper emittierten Wellen hervorgerufen.
Wie CT Bildscheiben können
MR Bildscheiben rekonstruiert werden, um einen Gesamtbild von dem
interessierenden Körperbereich
zu liefern. Teile des Körpers,
die ein hohes Signal erzeugen, werden in einem MR Bild weiß angezeigt,
während
diejenigen mit den kleinsten Signalen als schwarz angezeigt werden.
Andere Körperteile,
die variierende Signalintensitäten
zwischen hoch und tief haben, werden als eine gewisse Grauschattierung
angezeigt.
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Wenn MR oder CT Anfangsbilder erhalten
worden sind, werden die Bilder im Allgemeinen segmentiert. Der Segmentierungsprozess
klassifiziert die Pixel oder Voxel von einem Bild in eine gewisse
Anzahl von Klassen, die in Bezug auf eine gewisse Charakteristik
(d.h. Intensität,
Textur usw.) homogen sind. Beipielsweise kann in einem segmentierten
Bild des Gehirns das Material des Gehirns in drei Klassen kategorisiert
werden: graue Masse, weiße
Masse und zerebrospinale Flüssigkeit.
Es können
einzelne Farben verwendet werden, um Bereiche von jeder Klasse zu
markieren, nachdem die Segmentierung abgeschlossen ist. Wenn das
segmentierte Bild entwickelt ist, können Chirurgen die segmentierten
Bilder benutzen, um chirurgische Techniken zu planen.
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Im Allgemeinen beinhaltet die Erzeugung
eines segmentierten CT oder MR Bildes mehrere Schritte. Ein Datensatz
wird durch Einfangen von CT oder MR Scheibendaten erzeugt. Durch
den Segmentierungsprozess wird dann jedem Punkt in dem Datensatz
ein Grauskalawert zugeordnet. Dieser Standard der Farbgebung gestattet
die individuelle Betrachtung des Bildes, um die in den Bildern dargestellten
Objekte auf einfache Weise zu verstehen.
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1 stellt
eine medizinische Bildgebungseinrichtung 100 dar, auf die
Ausführungsbeispiele
der Erfindung anwendbar sind. Die Einrichtung enthält eine
Bildgebungsvorrichtung 110, einen Prozessor 120 und eine
Interface-Einheit 130. Die Bildgebungsvorrichtung 110 ist
in der Lage, mehrere Bilddatensätze 240 zu
generieren und ist beispielsweise ein Computer-Tomographie(CT)-
oder Magnetreso nanz(MR)-Scanner. Im Kontext von CT oder MR wird
die Gewinnung von Bilddaten im Allgemeinen als „Abtastungen" bzw. „Scans" bezeichnet. In einem
Ausführungsbeispiel
werden die Bilder unter Verwendung einer CT Bildgebungsvorrichtung gewonnen.
Der Prozessor 120 ist konfiguriert, um Berechnungen gemäß Ausführungsbeispielen
der Erfindung auszuführen,
die mit weiteren Einzelheiten unter Bezugnahme auf 2 beschrieben werden. Der Prozessor 120 ist
auch so konfiguriert, dass er Berechnungs- und Steuerfunktionen
für allgemein
bekannte Bildbearbeitungstechniken ausführt, wie beispielsweise Rekonstruktion,
Bilddatenspeicherung, Segmentierung und ähnliches. Der Prozessor 120 kann
eine Zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), wie beispielsweise eine
einzelne integrierte Schaltung, wie beispielsweise einen Mikroprozessor,
aufweisen oder er kann jede geeignete Anzahl von integrierten Schaltvorrichtungen
und/oder Schaltkarten aufweisen, die zusammenarbeiten, um die Funktionen
einer Zentralen Verarbeitungseinheit auszuführen. Der Prozessor 120 weist
wünschenswerterweise
einen Speicher auf. Der Speicher in dem Prozessor 120 kann
irgendeinen Speichertyp aufweisen, der dem Fachmann bekannt ist.
Hierzu gehören
dynamischer Arbeitsspeicher (DRAM), statischer RAM (SRAM), Flash-Speicher,
Cache-Speicher usw. Auch wenn es in 1 nicht
explizit gezeigt ist, so kann der Speicher ein einzelner Typ von
Speicherkomponente sein oder er kann aus vielen unterschiedlichen
Typen von Speicherkomponenten zusammengesetzt sein. Der Prozessor 120 ist
auch in der Lage, die in dem Speicher enthaltenen Programme auszuführen und
als Antwort auf diese Programme oder andere Aktivitäten zu arbeiten, die
im Laufe der Bildgewinnung und Bildbetrachtung auftreten können. Wie
sie hier verwendet sind, beziehen sich „eingerichtet zu", „konfiguriert" und ähnliches
auf mechanische oder strukturelle Verbindungen zwischen Elementen,
damit die Elemente zusammenarbeiten können, um für die beschriebene Wirkung
zu sorgen; diese Begriffe beziehen sich auch auf Betriebseigenschaften
von elektrischen Komponenten, wie beispielsweise analoge oder digitale
Computer oder anwendungsspezifische Vorrichtungen (wie beispielsweise
eine anwendungsspezifische Integrierte Schaltung (ASIC)), die programmiert
sind, um eine Sequenz auszuführen,
um eine Ausgangsgröße als Antwort
auf gegebene Eingangssignale zu liefern.
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Die Interface-Einheit 130 ist
mit dem Prozessor 120 verbunden und dafür eingerichtet, dass menschliche
Benutzer mit der Einrichtung 100 kommunizieren können.
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Der Prozessor 120 ist ferner
dafür eingerichtet,
Berechnungen auszuführen,
die in kohärenter
Weise zu der Interface-Einheit 130 übertragen werden, so dass ein
menschlicher Benutzer die gesendete Information interpretieren kann.
Die gesendete Information kann Bilder in 2D oder 3D, Farb- und Grauskalabilder
und Textnachrichten über
Diagnose- und Erfassungsinformation enthalten. Die Interface-Einheit 130 kann
ein Personal Computer, eine Bild-Workstation, ein tragbare Bilddisplayeinheit
oder irgendeine übliche
Bild-Displayplattform sein, die im Allgemeinen als ein Teil von
einem CT oder MRI System gruppiert wird.
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Alle Daten, die aus vielen Abtastungen
des Patienten gesammelt sind, sind als ein Datensatz zu betrachten.
Jeder Datensatz kann in kleinere Einheiten, entweder Pixel oder
Voxel, unterbrochen sein. Wenn der Datensatz zweidimensional ist,
ist das Bild aus Einheiten aufgebaut, die Pixel genannt werden.
Ein Pixel ist ein Punkt im zweidimensionalen Raum, auf den unter
Verwendung von zweidimensionalen Koordinaten, gewöhnlich x
und y, Bezug genommen werden kann. Jedes Pixel in einem Bild ist
von acht anderen Pixeln umgeben, wobei die neun Pixel ein drei-mal-drei
Quadrat bilden. Diese acht anderen Pixel, die das mittlere Pixel
umgeben, werden als die acht verbundenen Nachbarn des mittleren
Pixels betrachtet. Wenn der Datensatz dreidimensional ist, wird
das Bild in Einheiten angezeigt, die Voxel genannt werden. Ein Voxel
ist ein Punkt im dreidimensionalen Raum, auf den unter Verwendung
dreidimensionaler Koordinaten, gewöhnlich x, y und z, Bezug genommen
werden kann. Jedes Voxel ist von sechsundzwanzig anderen Voxeln
umgeben. Diese sechsundzwanzig Voxel können als die sechsundzwanzig
verbundenen Nachbarn von dem Ursprungsvoxel betrachtet werden.
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Als Teil der Gewinnung der Bilddaten
ist für
den Fachmann verständlich,
dass ein geeignetes Patientenabtastprotokoll erforderlich ist. Beispielsweise
benötigen
Brustkorbuntersuchungen unter Verwendung von CT oder MRI üblicherweise,
dass der Patient (Subjekt) seinen Atem anhalten muss, um Bewegungs-Artefakte in
den Patientendaten aufgrund der Patientenatmung zu verringern. Gewöhnlich werden
CT oder MRI Untersuchungen während
voller Einatmung oder voller Ausatmung gemacht. Weiterhin können Kontrastmittel
verwendet werden, um die Röntgenstrahlung
in bestimmten Bereichen des Körpers
zu schwächen.
Kontrastmittel helfen, die Unterscheidung zwischen Geweben, die
durch die Kontrastmittel beeinflusst sind, und Geweben zu verbessern,
die nicht beeinflusst sind. Bei einem CT Bild ist die Differenz
der CT Zahl zwischen Kontrastmittel enthaltenden und kein Kontrastmittel
enthaltenden Geweben größer als
normal. Kontrastmittel werden in den Patienten oral, intravenös oder rektal
eingeführt.
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Wenn Bilddaten aus den oben beschriebenen
Bildgebungsverfahren gewonnen werden, ist der Bildprozessor 120 eingerichtet,
eine Bearbeitung auszuführen,
um Krankheits-relevante Gewebeveränderungen gemäß Ausführungsbeispielen
der Erfindung zu messen, die nun mit weiteren Einzelheiten beschrieben
werden. Wie einleitend beschrieben wurde, sind das Messen von Gewebeveränderungen
und dem Volumen der Lungenfläche
Schlüsselindikatoren
bei der Diagnose und Abstufung von Chronischer Obstruktiver Pulmonarer Erkrankung
(COPD), insbesondere Emphysem.
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Bezug nehmend auf 2, wird ein Verfahren zum Messen, Quantifizieren
und/oder Vorhersagen Krankheits-relevanter Veränderungen bereitgestellt. Wie
er hier verwendet wird, bezieht sich der Begriff „Krankheits-relevanter
Veränderungen" auf Änderungen,
die mit einer interessierenden Erkrankung verbunden sind. Beispielsweise
sind die Anzahl der Ränder
von Lungengewebezellen, die Intensität von beeinträchtigten Flächen der
Lunge und die Fläche
der beeinflussten Bereiche der Lunge Indikatoren für das Vorhandensein von
Emphysem, und Änderungen
in diesen Aspekten zeigen das Fortschreiten der Krankheit an. Die
Bilddaten werden bei 210 gewonnen und bei 220 durch mehrere Segmentierungsschritte
segmentiert. Die Segmentierung segmentiert in Bereiche, die unterschiedliche
Eigenschaften haben, beispielsweise Intensität, Fläche, Umfang, Seitenverhältnis, Durchmesser,
Varianz, Ableitungen und andere Eigenschaften, die für eine gegebene
Erkrankung von Interesse sein können.
Die Segmentierungsschritte können
aus vielen bekannten Segmentierungstechniken ausgewählt werden.
Bei 230 wird eine Merkmals-Extraktion auf die segmentierten
Bilddaten ausgeführt,
um relevante Merkmale für
eine gegebene Krankheit zu extrahieren. Beispielsweise sind die
Anzahl von Rändern,
Fläche
und Intensität
besonders relevant. Wie es bis hierher beschrieben ist, können Techniken
der Gewinnung, Segmentierung und Merkmals-Extraktion viele verschiedene
bekannte Techniken verwenden, um relevante Bildinformation, oder
alternativ verdächtige
Bereiche, über
eine gegebene Erkrankung extrahieren. Jedoch wird bei Ausführungsbeispielen
der Erfindung eine weitere Bearbeitung ausgeführt, 'um Vorhersagen in Bezug auf gewisse
Flächen
oder verdächtige
Bereiche zur Verwendung bei der Vorhersage, Quantifizierung oder
Diagnose einer gegebenen Krankheit zu machen. Anschließend können die
verdächtigen Regionen
als ein Bild für
den Benutzer angezeigt werden, wobei viele bekannte Techniken verwendet
werden können.
In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel
besteht die Technik darin, gefärbte
Polygone auf den Bilddaten anzuzeigen. Die gefärbten Polygone oder ähnliche
hervorgehobene Regionen würden
Werten entsprechen, die aus der Analyse resultieren, die nachfolgend
näher erläutert wird.
Weiterhin können
die Ergebnisse der segmentierten Regionen wünschenswerterweise als hervorgehobene
Bereiche bildlich dargestellt werden, die über den ursprünglichen
Bilddaten liegen. Die Anzeige kann zweidimensional (2D) oder dreidimensional sein.
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In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung
wird ein Verfahren für
wenigstens eines von Quantifizieren, Diagnostizieren und Vorhersagen
Krankheits-relevanter Veränderungen,
die aus Bilddaten gewonnen sind, bereitgestellt. Das Verfahren enthält, dass
wenigstens ein Segmentierungsprozess auf die Bilddaten ausgeführt wird,
um eine Anzahl segmentierter Regionen von Interesse zu generieren,
Merkmale, die für
eine gegebene Erkrankung relevant sind, aus den segmentierten Regionen
extrahiert werden, um extrahierte Merkmale zu generieren, und die
Merkmale zur Verwendung bei einem von Diagnostizieren, Quantifizieren
und Vorhersagen von Veränderungen
mathematisch nachgebildet werden, die die gegebene Erkrankung anzeigen.
In dem Beispiel einer Lunge enthält
der Segmentierungsschritt, dass mehrere Sub-Regionen in der Lunge
segmentiert werden und weiterhin nach Parametern innerhalb der Sub-Regionen
segmentiert werden, wobei die Parameter wenigstens einer von Rändern, Fläche und
Intensität
sind, obwohl auch andere Segmentierungsparameter, die dem Fachmann
bekannt sind, segmentiert werden können.
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Der mathematische Nabildungsschritt,
der in
2 als Schritt
250 gezeigt ist, ermöglicht,
dass eine biologische Erscheinung physikalisch nachgebildet wird,
wobei bekannte physikalische Nachbildungsprinzipien verwendet werden.
In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel
wird die mathematische Nachbildung unter Verwendung freier Grenzmodelle
wie beispielsweise solchen ausgeführt, die dem von Neumann'schen Gesetz folgen.
Das von Neumann'sche
Gesetz ist ein bekanntes Prin zip, das verwendet wird, um Blasenstrukturen oder
Kristallgitterstrukturen zu erklären,
die aus einer Anzahl von Zellen aufgebaut sind. Gemäß dem von
Neumann' schen Gesetz
haben Zellen mit vielen Rändern
die Tendenz zu wachsen, und Zellen mit wenigen Rändern haben die Tendenz zu
schrumpfen. Durch die Modell-Nachbildung anatomischer Strukturen
und entsprechender Zellen, wie beispielsweise der Lunge und Lungenzellen,
ist das Modell der Lage, Zellen mit vielen Rändern und wenigen Rändern zu
erfassen. Die Anzahl der Ränder
wird dazu verwendet, die Möglichkeit
einer Krankheitsausbreitung vorherzusagen. Das von Neumann'sche Gesetz besagt,
dass Zellen mit
6 Rändern
stabil sind. Die Gleichung für
das von Neumann'sche
Gesetz wird ausgedrückt
als:
wobei
N die Zahl der Ränder
ist und N
0 ist
6 und κ ist ein
Skalierungsparameter, der von den physikalischen und chemischen
Eigenschaften der als Modell nachgebildeten Struktur abhängt. Bei
der Verwendung des von Neumann'schen
Gesetzes zur Nachbildung biologischer Veränderungen ist es möglich, das
Wachstum oder das Fortschreiten der Krankheit abzuschätzen oder
vorherzusagen. Zellen wachsen oder schrumpfen mit einer linearen
Geschwindigkeit gemäß dem von
Neumann'schen Gesetz.
Obwohl die Wirkungen von Emphysem zur Zeit nicht umgekehrt werden
können,
kann das Wachstum oder das Ausbreiten des Emphysems unter Verwendung
der oben beschriebenen Prinzipien überwacht werden. Somit kann
das Verhalten von jeder Zelle bezüglich togologischer Änderungen
vorhergesagt werden.
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Eine weitere wichtige Eigenschaft
von vielen Freigrenzenmodellen ist die Maßstab-Invarianz. Sie besagt, dass die normierte
Verteilung f
x (X/μ)/μ, wobei X eine Zufallsvariable
ist, die einem geometrischen Maß der
Zelle in der Ansammlung von Zellen zugeordnet ist, die die nachgebildete
Struktur bilden, und μ der
Mittelwert von X ist, die Differenzialgleichung erfüllt
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Diese Eigenschaft gestattet, dass
der Vergleich der Wahrscheinlichkeitsverteilung von einem geometrischen
Parameter, wie beispielsweise Fläche
oder Umfang, mit einem Standard verglichen werden kann, der von
der normierten Verteilung dieses gleichen Parameters geliefert wird,
und Abweichungen oder Differenzen in diesem Vergleich können als
ein diagnostisches oder Quantifizierungs-Werkzeug für die Krankheit
verwendet werden.
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Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele
sind darauf gerichtet, dass die gegebene Krankheit Emphysem ist,
und die Merkmale, die für
Emphysem relevant sind, Fläche
der beeinflussten Regionen einer Lunge, die Intensität der Regionen
der Lunge und die Anzahl der Ränder
von Zellen in der Lunge sind. Es sei jedoch darauf hingewiesen,
dass auch andere Krankheiten mit dem von Neumann'schen Gesetz erklärt werden können. In ähnlicher Weise ist das von
Neumann'sche Gesetz
nur ein Beispiel für
die mathematische Nachbildung. Es gibt viele andere bekannte Prinzipien
und Techniken, wie beispielsweise ein Potts-Modell, Markov-Kette,
Gibbs-Kette, Monte Carlo Algorithmus, Verteilungsgleichungen oder
Phasenfeldmodell, für
beschriebene Zellen, die eine Gitter- oder Blasenstruktur haben,
die ebenfalls verwendet werden können.
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Es wird nun weiterhin auf 2 Bezug genommen; die nachgebildeten
Zellen und extrahierten Merkmale werden im Schritt 240 analysiert
hinsichtlich lokaler und gesamter Bewertungen der Schwere und Ausbreitung
bzw. Fortschritt. Eine lokale Analyse würde auf eine gewählte Regionen)
von Interesse fokussieren, wobei Gesamtbewertungen auf das Fortschreiten
der Krankheit fokussieren würden. Üblicherweise
gibt es drei Stufen der Krankheit, die auf vielen Faktoren basieren,
zu denen Flächen
von erkrankten Geweben gegenüber gesundem
Gewebe, Messungen der Änderungsgeschwindigkeit
und die räumliche
Verteilung der befallenen Flächen
gehören,
die bis zu einem gewissen Ausmaß Standard
in dem klinischen Gebiet sind. Als Teil der Diagnosefindung und
Behandlung eines Patienten wird die Bewertung verwendet, um die
Stufe des Patienten einzuordnen.
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Die Analyse enthält ein Analysieren der extrahierten
Merkmale, um Zugang zu Schwere und Fortschreiten der gegebenen Krankheit
zu haben. Zusätzlich
gibt es wünschenswerterweise
einen globalen Analyseschritt 260, in dem die extrahierten
Merkmale verarbeitet werden unter Verwendung von wenigstens einer Histogramm-Analyse, um mehrere
Merkmale unter Verwendung von Histogrammen zu messen, die auf dem Gebiet
der Analysierung von Bildern bekannt sind.
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Wenn die oben beschriebene Bearbeitung
abgeschlossen ist, kann das Verfahren ferner enthalten, dass eine
Ausgangsgröße über den
Grad und das Fortschreiten der Erkrankung generiert wird. Beispielsweise kann
die Ausgangsgröße verwendet
werden, um die Abstufung der gegebenen Krankheit in einem Patienten festzulegen,
um die Reaktion auf eine Therapie zu messen, den Phänotyp für eine Patientenauswahl
festzulegten, um an Medikamenten-Versuchen teilzunehmen, die Stabilität von einer
anatomischen Struktur zu messen und die Änderungsgeschwindigkeit von
einer gegebenen Krankheit vorherzusagen. Wie es hier verwendet wird,
bezieht sich Festlegung des Phänotyps
auf eine Beobachtung physikalischer oder biochemischer Charakteristiken,
wie sie sowohl durch genetische Veranlagung als auch umweltbedingte
Einflüsse
bestimmt sind, und auf ein Ausdrücken
einer spezifischen Eigenschaft, wie beispielsweise Statur oder Bluttyp,
auf der Basis der Einflüsse.
Ein Phänotyp
ist ein Individuum oder eine Gruppe von Organismen, die einen bestimmten
Phänotyp
aufweisen.
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Weiterhin kann die Ausgangsgröße eine
Anzeige der Analyseergebnisse aufweisen und auch verdächtige Bereiche
identifizieren, die in den oben beschriebenen Methoden extrahiert
sind. Die Anzeige kann hervorgehobene Regionen in dem Bild sein,
wobei die hervorgehobenen Regionen Werten aus der Analyse entsprechen.
In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel
sind die gefärbten
Polygone über
den Bilddaten anzeigt. Die Anzeige kann 2D oder 3D sein.
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Weiterhin wird ein System bzw. eine
Einrichtung zum Quantifizieren, Diagnostizieren und/oder Vorhersagen
von Krankheits-relevanten Veränderungen
aus gewonnenen Bilddaten bereitgestellt. Die Einrichtung enthält eine
Bildgebungsvorrichtung zum Gewinnen der Bilddaten und einen Bildprozessor.
Der Bildprozessor ist konfiguriert, um wenigstens einen Segmentierungsprozess
auf die Bilddaten anzuwenden, um eine Anzahl von segmentierten Bereichen
bzw. Regionen von Interesse zu generieren und Merkmale, die für eine gegebenen
Krankheit relevant sind, aus den segmentierten Regionen zu extrahieren,
um extrahierte Merkmale zu generieren, und der Bildprozessor ist
ferner konfiguriert für
eine mathematische Nachbildung der Merkmale zur Verwendung bei einem
von Diagnostizieren, Quantifizieren und Vorhersagen von Veränderungen,
die die gegebene Krankheit anzeigen.
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Die Ausführungsbeispiele der Erfindung,
die in den vorstehenden Absätzen
beschrieben sind, sind auf das Problem der Lokalisierung von verdächtigen
Regionen in CT Lungen-Abtastungen gerichtet. Es sei jedoch darauf
hingewiesen, dass die Messtechniken direkt auf andere Bildgebungsmodalitäten übertragen
werden können
(beispielsweise MRI-, Röntgen-,
Ultraschall-Scanner, Positron-Emissions-Tomographie (PET)-Scanner).
Weiterhin sind die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele der Erfindung
auf Krankheits-relevante Veränderungen
gerichtet, die sich auf Emphysem in der Lunge beziehen, es sei aber
darauf hingewiesen, dass andere biologische Veränderungen in anderen anatomischen
Bereichen ebenfalls Nutzen aus den oben beschriebenen mathematischen
Nachbildungstechniken ziehen können.
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Es sind hier zwar bevorzugte Ausführungsbeispiele
der Erfindung gezeigt und beschrieben worden, es ist aber klar,
dass diese nur als Beispiele angegeben worden sind. Für den Fachmann
ergeben sich zahlreiche Variationen, Änderungen und Substitutionen,
ohne von der hier beschriebenen Erfindung abzuweichen. Demzufolge
soll die Erfindung nur durch den Erfindungsgedanken und den Schutzumfang
der beigefügten
Ansprüche
eingeschränkt
sein.
