DE10356275A1

DE10356275A1 - Verfahren zur automatischen Segmentierung von phasenkodierten Flussbildern in der Magnetresonanztomographie

Info

Publication number: DE10356275A1
Application number: DE10356275A
Authority: DE
Inventors: Stefan Dr. Assmann; Ingo Schmitjans; Martin Dr. Requardt; Oliver Schreck
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2003-11-28
Filing date: 2003-11-28
Publication date: 2005-06-30
Anticipated expiration: 2023-11-29
Also published as: US20050156593A1; US7145334B2; DE10356275B4

Abstract

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur automatischen Segmentierung von Flussbildern, wie sie in der Magnet-Resonanz-Tomographie zur Darstellung von beispielsweise Blut-durchflossenen Gefäßsystemen akquiriert werden. DOLLAR A Es wird ein Verfahren beansprucht zur automatischen Segmentierung von durchflossenen Bereichen (27) (28) in einem zu untersuchenden Objekt, DOLLAR A aufweisend die folgenden Schritte: DOLLAR A - Messen zumindest eines Phasenbildes eines ausgewählten Bereiches des Objektes mit Hilfe der Magnetresonanztomographie, DOLLAR A - automatisches Segmentieren der durchflossenen Bereiche (27) (28) in dem zumindest einen Phasenbild.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf die Kernspintomographie (Synonym: Magnetresonanztomographie, MRT) wie sie in der Medizin zur Untersuchung von Patienten Anwendung findet. Dabei bezieht sich die vorliegende Erfindung insbesondere auf ein Verfahren zur automatischen Segmentierung von Flussbildern wie sie in der Magnet-Resonanz-Tomographie zur Darstellung von beispielsweise Blutdurchflossenen Gefäßsystemen akquiriert werden.

Die MRT basiert auf dem physikalischen Phänomen der Kernspinresonanz und wird als bildgebendes Verfahren seit über 15 Jahren in der Medizin und in der Biophysik erfolgreich eingesetzt. Bei dieser Untersuchungsmethode wird das Objekt einem starken, konstantem Magnetfeld ausgesetzt. Dadurch richten sich die Kernspins der Atome in dem Objekt, welche vorher regellos orientiert waren, aus. Hochfrequenzwellen können nun diese „geordneten" Kernspins zu einer bestimmten Schwingung anregen. Diese Schwingung erzeugt in der MRT das eigentliche Messsignal, welches mittels geeigneter Empfangsspulen aufgenommen wird. Durch den Einsatz inhomogener Magnetfelder, erzeugt durch Gradientenspulen, kann dabei das Messobjekt in alle drei Raumrichtungen räumlich kodiert werden was im Allgemeinen als „Ortskodierung" bezeichnet wird.

Die Aufnahme der Daten in der MRT erfolgt im sogenannten k-Raum (Synonym: Frequenzraum). Das MRT-Bild im sogenannten Bildraum ist mittels Fourier-Transformation mit den MRT-Daten im k-Raum verknüpft. Die Ortskodierung des Objektes, welche den k-Raum aufspannt, erfolgt mittels Gradienten in allen drei Raumrichtungen. Man unterscheidet dabei die Schichtselektion (legt eine Aufnahmeschicht im Objekt fest, üblicherweise die Z-Achse), die Frequenzkodierung (legt eine Richtung in der Schicht fest, üblicherweise die x-Achse) und die Phasenkodierung (bestimmt die zweite Dimension innerhalb der Schicht, üblicherweise die y-Achse). Darüber hinaus kann durch Phasenkodierung entlang der z-Achse die selektierte Schicht in weitere Schichten unterteilt werden.

Es wird also zunächst selektiv eine Schicht beispielsweise in z-Richtung angeregt und eventuell eine Phasenkodierung in z-Richtung durchgeführt. Die Kodierung der Ortsinformation in der Schicht erfolgt durch eine kombinierte Phasen- und Frequenzkodierung mittels dieser beiden bereits erwähnten orthogonalen Gradientenfelder die bei dem Beispiel einer in z-Richtung angeregten Schicht durch die ebenfalls bereits genannten Gradientenspulen in x- und y-Richtung erzeugt werden.

Eine mögliche Form die Daten in einem MRT-Experiment aufzunehmen ist in den 6a und 6b dargestellt. Die verwendete Sequenz ist eine Spin-Echo-Sequenz. Bei dieser wird durch einen 90°Anregungsimpuls die Magnetisierung der Spins in die x-y-Ebene geklappt. Im Laufe der Zeit (1/2 T_E; T_E ist die Echozeit) kommt es zu einer Dephasierung der Magnetisierungsanteile, die gemeinsam die Quermagnetisierung in der x-y-Ebene M_xy bilden. Nach einer gewissen Zeit (z.B. 1/2 T_E) wird ein 180°-Impuls in der x-y-Ebene so eingestrahlt, dass die dephasierten Magnetisierungskomponenten gespiegelt werden ohne dass Präzessionsrichtung und Präzessionsgeschwindigkeit der einzelnen Magnetisierungsanteile verändert werden. Nach einer weiteren Zeitdauer 1/2 T_E zeigen die Magnetisierungskomponenten wieder in die gleiche Richtung, d.h. es kommt zu einer als „Rephasierung" bezeichneten Regeneration der Quermagnetisierung. Die vollständige Regeneration der Quermagnetisierung wird als Spin-Echo bezeichnet.

Um eine ganze Schicht des zu untersuchenden Objektes zu messen, wird die Bildgebungssequenz N-mal für verschiedene Werte des Phasenkodiergradienten z.B. G^y wiederholt. Der zeitliche Abstand der jeweils anregenden HF-Pulse wird dabei als Repe titionszeit TR bezeichnet. Das Kernresonanzsignal (Spin-Echo-Signal) wird bei jedem Sequenzdurchgang durch den Δt-getakteten ADC (Analog Digital Wandler) ebenfalls N-mal in äquidistanten Zeitschritten Δt in Anwesenheit des Auslesegradienten G^x abgetastet, digitalisiert und abgespeichert. Auf diese Weise erhält man gemäß 6b eine Zeile für Zeile erstellte Zahlenmatrix (Matrix im k-Raum bzw. k-Matrix) mit N×N Datenpunkten. Aus diesem Datensatz kann durch eine Fouriertransformation unmittelbar ein MR-Bild der betrachteten Schicht mit einer Auflösung von N×N Pixeln rekonstruiert werden (eine symmetrische Matrix mit N×N Punkten ist nur ein Beispiel, es können auch asymmetrische Matrizen erzeugt werden).

Bei geschwindigkeitsaufgelösten Flussmessungen in der MRT kann beispielsweise der Verlauf der mittleren Geschwindigkeit des fließenden Mediums in einem bestimmten Gefäß während eines Bewegungszyklusses (Atmung, Herzbewegung) bestimmt werden oder die Geschwindigkeitsverteilung im Querschnitt des interessierenden durchflossenen Gefäßbereiches oder aber weitere charakteristischen Flussgrößen zu einem definierten Zeitpunkt der Bewegung. Von großen Interesse ist beispielsweise der Geschwindigkeitsverlauf des Blutes in der Aorta während eines Herzzyklusses (von Systole zu Systole).

Für derartige Messungen werden während der Bewegung, d.h. innerhalb eines zu vermessenden Zyklus, derzeit quasigleichzeitig zweierlei Datensätze aufgenommen: Eine anatomische Bildserie sowie eine geschwindigkeitskodierte Bildserie. Üblicherweise beträgt die Aufnahmefrequenz bei beiden Serien etwa 20 Bilder pro Zyklus. Die Gleichzeitigkeit der Bildakquirierung wird dadurch realisiert, dass abwechselnd ein Bild der einen Serie und anschließend ein Bild der anderen Serie aufgenommen wird, wobei während der Akquirierung der geschwindigkeitskodierten Serie ein konstanter Gradient in Flussrichtung angelegt wird, der den diversen Sequenzparametern (Repetitionszeit, Flipwinkel, usw.) sowie der Flussge schwindigkeit in dem betreffenden Gefäß angepasst ist, um eine optimale Geschwindigkeitsauflösung zu erreichen. Typischerweise wird die Aufnahmeschicht beider Serien senkrecht zu den darzustellenden Gefäßen orientiert. Der zusätzliche (Phasenkodier-) Gradient in Flussrichtung ist deshalb notwendig, um jedem Voxel des fließenden Mediums aufgrund der geschwindigkeitsabhängigen Dephasierung und damit der Intensität des Resonanzsignals der in ihm enthaltenen Kernspins eine definierte Geschwindigkeit zuordnen zu können.

Bislang wird die geschwindigkeitskodierte Bildserie in Form einer phasenkodierten Flussbildserie dargestellt und zusammen mit der anatomischen Bildserie mit Hilfe einer Nachverarbeitungs-Software (engl. Post-Processing-Software) ausgewertet, zumeist nach Abschluss der Untersuchung am Patienten. Dadurch ist zwar eine quantifizierte Flussmessung mittels MRT möglich, jedoch gibt es noch keine automatische Auswertung und sofort überschaubare Darstellung wie es beispielsweise in der Ultraschall-Bildgebung realisiert ist. Der Anwender kann sich im Stand der Technik die Flussbildserie (phasenkodierte Bildserie) sowie die anatomische Bildserie getrennt ansehen und wahlweise mit Hilfe der Nachverarbeitungssoftware den phasenkodierten Bilddatensatz mit nicht standardisierten Farbpaletten einfärben. Danach kann er in beiden Bildserien eine Flussregion mit einer Kontur markieren, worauf charakteristische Flussgrößen dieses markierten Bereiches berechnet und grafisch ausgegeben werden.

Das Einzeichnen der Kontur kann nur manuell mit der Maus erfolgen. Auch die Auswertung des markierten Bereiches muss manuell gestartet werden. Ferner ist auch eine Darstellung der Geschwindigkeitsverteilung in Form eines Histogramms – wie es beispielsweise bei Doppler-Ultraschall-Untersuchungen Standard ist – derzeit nicht möglich.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher ein Verfahren bereitzustellen, um bei Flussmessungen in der MRT die durch flossenen Bereiche in den zur Verfügung stehenden Bildserien automatisch zu erkennen, entsprechend automatisiert auszuwerten und anwenderfreundlich zu visualisieren.

Diese Aufgabe wird gemäß der vorliegenden Erfindung durch die Merkmale des unabhängigen Anspruchs gelöst. Die abhängigen Ansprüche bilden den zentralen Gedanken der Erfindung in besonders vorteilhafter Weise weiter.

Erfindungsgemäß wird ein Verfahren zur automatischen Segmentierung von durchflossenen Bereichen in einem zu untersuchenden Objekt beansprucht, aufweisend die folgenden Schritte:

– Messen zumindest eines Phasenbildes eines ausgewählten Bereiches des Objekts mit Hilfe der Magnetresonanztomographie,
– automatisches Segmentieren der durchflossenen Bereiche in dem zumindest einen Phasenbild.

In einer ersten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht das automatische Segmentieren darin, dass auf Basis eines Helligkeitswertvergleichs eines jeden Pixels in dem zumindest einen Phasenbild mit seinen Nachbarpixeln das Pixel beibehalten bzw. gelöscht wird.

Üblicherweise wird eine definierte Anzahl von Nachbarpixeln betrachtet.

Es kann aber auch vorteilhaft sein, dass die betrachtete Anzahl der Nachbarpixel umgebungsabhängig sein soll und jeweils algorithmusbasiert vom Rechner festgelegt wird.

Betrachtet werden Nachbarpixel entlang zumindest einer der acht Hauptrichtungen.

Erfindungsgemäß wird bei einer auftretenden Helligkeitswertdifferenz abhängig von einem definierten Schwellenwert das Ausgangspixel beibehalten oder gelöscht.

Ferner ist es womöglich vorteilhaft, in einem weiteren Schritt des Segmentierens eine Filterung abhängig vom Mittelwert der Umgebung eines jeden Pixels durchzuführen.

In einer weiteren Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird auf Basis des zumindest einen Phasenbildes zumindest ein Betragsbild berechnet und die Segmentierung der durchflossenen Bereiche in dem Phasenbild unter Benutzung des zumindest einen Betragsbildes durchgeführt.

Vorteilhafterweise erfolgt die Segmentierung der durchflossenen Bereiche durch einen Betragsbildsegmentieralgorithmus, der darin besteht, dass auf Basis eines Helligkeitswertvergleichs eines jeden Pixels in dem zumindest einem Betragsbild mit einem Schwellenwert das betreffende Pixel beibehalten bzw. gelöscht wird.

Erfindungsgemäß kann das Löschen des Pixels im Betragsbild oder im Phasenbild erfolgen.

Dabei kann es von Vorteil sein, dass der Helligkeitswertvergleich mit dem Mittelwert einer Nachbarschaft eines jeden Pixels durchgeführt wird.

Vorteilhafterweise ist der Schwellenwert des Betragsbildsegmentieralgorithmus wählbar.

Dabei kann der Schwellenwert auch auf Basis der Auswertung eines Histogrammes festgelegt werden.

In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird quasi gleichzeitig zur Messung des zumindest einen Phasenbildes zumindest ein anatomisches Bild gemessen und eine Segmentierung des Phasenbildes unter Benutzung des zumindest einen anatomischen Bildes durchgeführt.

Diese weitere Segmentierung erfolgt durch einen Keimwachstumsalgorithmus, der darin besteht, dass in dem zumindest einem anatomischen Bild aber möglicherweise auch in dem zumindest einem Phasenbild und/oder in dem zumindest einen Betragsbild für jeden durchflossenen Bereich zumindest ein Pixel im Inneren des jeweiligen Bereichs gefunden wird und von diesem aus der Rand des jeweiligen Bereiches ertastet wird.

Vorteilhafterweise basiert das Ertasten auf einer Methode der Randerkennung und/oder der Kantendetektion.

In dem erfindungsgemäßen Verfahren ist es möglich, dass dreierlei Bildtypen segmentiert worden sind, die jeweils unterschiedliche Segmentierqualität aufweisen. Erfindungsgemäß wird zur Bewertung der Segmentierung gleicher Bereiche der unterschiedlichen drei Bildtypen – Phasenbild, Betragsbild und anatomisches Bild – eine Wichtung des Vertrauens verwendet.

Nach erfolgter Segmentierung können die segmentierten durchflossenen Bereiche erfindungsgemäß einer Objektanalyse unterzogen werden, wobei die Objektanalyse unter anderem die Ausdehnung und Fläche, die Form und Größe, den Schwerpunkt usw. betrifft.

Im Falle aufgenommener Bildserien werden erfindungsgemäß die segmentierten durchflossenen Bereiche als Ausgangsbereiche für bekannte über die jeweilige Bildserie angewendete Konturanpassungsalgorithmen bzw. Konturverfolgungsalgorithmen verwendet.

Ebenso können erfindungsgemäß im Falle aufgenommener Bildserien auf Basis des ermittelten Geschwindigkeitsprofils der durchflossenen Bereiche ein dem jeweiligen Bereich zugeordnetes serienspezifisches Histogramm erstellt werden.

Ferner ist ein Kernspintomographiegerät in der vorliegenden Erfindung beansprucht, dass zur Durchführung des Verfahrens gemäß den obigen Ansprüchen geeignet ist.

Weiterhin beansprucht wird ein Computer-Software-Produkt, das ein Verfahren gemäß den obigen Ansprüchen implementiert, wenn es auf einer mit einem Kernspintomographiegerät verbundenen Recheneinrichtung läuft.

Weitere Vorteile, Merkmale und Eigenschaften der vorliegenden Erfindung werden nun anhand von Ausführungsbeispielen bezugnehmend auf die begleitenden Zeichnungen näher erläutert.
1 zeigt schematisch ein Kernspin-Tomographiegerät,
2a zeigt ein Bild aus der anatomischen Bildserie (anatomisches Bild) in Form eines transversalen Querschnitts der Aorta im Mediastinum,
2b zeigt ein Bild aus der phasenkodierten Bildserie (Phasenbild) des gleichen Querschnitts wie in 2a,
2c zeigt ein Bild aus der Magnituden-Bildserie (Betragsbild) des gleichen Querschnitts wie 2a,
2d zeigt ein Maskenbild in Form einer Schwarz-Weiß-Maske, welches ausschließlich durchflossene Bereiche darstellt,
3 zeigt eine Nachbarschaftsanalyse entlang der acht Hauptrichtungen unter Berücksichtigung dreier Nachbarpixel,
4 zeigt ein Histogramm basierend auf einem Bild der Magnituden-Bildserie zur Bestimmung des Schwellenwerts,
5 zeigt ein Histogramm nach US-Standard zur Veranschaulichung der Geschwindigkeitsverteilung des Blutflusses in der Aorta während eines Herzzyklusses,
6a zeigt schematisch den zeitlichen Verlauf der Gradientenpulsstromfunktionen einer Spin-Echo-Sequenz,
6b zeigt schematisch die zeitliche Abtastung der k-Matrix bei einer Spin-Echo-Sequenz gemäß 6a.
1 zeigt eine schematische Darstellung eines Kernspintomographiegerätes mit dem optimierte Flussmessungen gemäß der vorliegenden Erfindung möglich sind. Der Aufbau des Kernspintomographiegerätes entspricht dabei dem Aufbau eines herkömmlichen Tomographiegerätes. Ein Grundfeldmagnet 1 erzeugt ein zeitlich konstantes starkes Magnetfeld zur Polarisation bzw. Ausrichtung der Kernspins im Untersuchungsbereich eines Objektes, wie z.B. eines zu untersuchenden Teils eines menschlichen Körpers. Die für die Kernspinresonanzmessung erforderliche hohe Homogenität des Grundmagnetfeldes ist in einem kugelförmigen Messvolumen M definiert, in das die zu untersuchenden Teile des menschlichen Körpers eingebracht werden. Zur Unterstützung der Homogenitätsanforderungen und insbesondere zur Eliminierung zeitlich invariabler Einflüsse werden an geeigneter Stelle sogenannte Shim-Bleche aus ferromagnetischem Material angebracht. Zeitlich variable Einflüsse werden durch Shim-Spulen 2 eliminiert, die durch eine Shim-Stromversorgung 15 angesteuert werden.
In den Grundfeldmagneten 1 ist ein zylinderförmiges Gradientenspulensystem 3 eingesetzt, das aus drei Teilwicklungen besteht. Jede Teilwicklung wird von einem Verstärker 14 mit Strom zur Erzeugung eines linearen Gradientenfeldes in die jeweilige Richtung des kartesischen Koordinatensystems versorgt. Die erste Teilwicklung des Gradientenfeldsystems 3 erzeugt dabei einen Gradienten G_x in x-Richtung, die zweite Teilwicklung einen Gradienten G_y in y-Richtung und die dritte Teilwicklung einen Gradienten G_z in z-Richtung. Jeder Verstärker 14 umfasst einen Digital-Analog-Wandler, der von einer Sequenzsteuerung 18 zum zeitrichtigen Erzeugen von Gradientenpulsen angesteuert wird.
Innerhalb des Gradientenfeldsystems 3 befindet sich eine Hochfrequenzantenne 4, die die von einem Hochfrequenzleistungsverstärker 30 abgegebenen Hochfrequenzpulse in ein magnetisches Wechselfeld zur Anregung der Kerne und Ausrichtung der Kernspins des zu untersuchenden Objektes bzw. des zu untersuchenden Bereiches des Objektes umsetzt. Von der Hochfrequenzantenne 4 wird auch das von den präzedierenden Kernspins ausgehende Wechselfeld, d.h. in der Regel die von einer Pulssequenz aus einem oder mehreren Hochfrequenzpulsen und einem oder mehreren Gradientenpulsen hervorgerufenen Kernspinechosignale, in eine Spannung umgesetzt, die über einen Verstärker 7 einem Hochfrequenz-Empfangskanal 8 eines Hochfrequenzsystems 22 zugeführt wird. Das Hochfrequenzsystem 22 umfasst weiterhin einen Sendekanal 9, in dem die Hochfrequenzpulse für die Anregung der magnetischen Kernresonanz erzeugt werden. Dabei werden die jeweiligen Hochfrequenzpulse aufgrund einer vom Anlagenrechner 20 vorgegebenen Pulssequenz in der Sequenzsteuerung 18 digital als Folge komplexer Zahlen dargestellt. Diese Zahlenfolge wird als Real- und als Imaginäranteil über jeweils einen Eingang 12 einem Digital-Analog-Wandler im Hochfrequenzsystem 22 und von diesem einem Sendekanal 9 zugeführt. Im Sendekanal 9 werden die Pulssequenzen einem Hochfrequenz-Trägersignal aufmoduliert, dessen Basisfrequenz der Resonanzfrequenz der Kernspins im Messvolumen entspricht.
Die Umschaltung von Sende- auf Empfangsbetrieb erfolgt über eine Sende-Empfangsweiche 6. Die Hochfrequenzantenne 4 strahlt die Hochfrequenzpulse zur Anregung der Kernspins in das Messvolumen M ein und tastet resultierende Echosignale ab. Die entsprechend gewonnenen Kernresonanzsignale werden im Empfangskanal 8 des Hochfrequenzsystems 22 phasenempfindlich demoduliert und über einen jeweiligen Analog-Digital-Wandler in Realteil und Imaginärteil des Messsignals umgesetzt. Durch einen Bildrechner 17 wird aus den dergestalt gewonnenen Messdaten ein Bild rekonstruiert. Die Verwaltung der Messdaten, der Bilddaten und der Steuerprogramme erfolgt über den Anlagenrechner 20. Aufgrund einer Vorgabe mit Steuerprogrammen kontrolliert die Sequenzsteuerung 18 die Erzeugung der jeweils gewünschten Pulssequenzen und das entsprechende Abtasten des k-Raumes. Insbesondere steuert die Sequenzsteuerung 18 dabei das zeitrichtige Schalten der Gradienten, das Aussenden der Hochfrequenzpulse mit definierter Phase und Amplitude sowie den Empfang der Kernresonanzsignale. Die Zeitbasis für das Hochfrequenzsystem 22 und die Sequenzsteuerung 18 wird von einem Synthesizer 19 zur Verfügung gestellt. Die Auswahl entsprechender Steuerprogramme zur Erzeugung eines Kernspinbildes sowie die Darstellung des erzeugten Kernspinbildes erfolgt über ein Terminal 21, das eine Tastatur sowie einen oder mehrere Bildschirme umfasst.
Das beschriebene MRT-Gerät soll erfindungsgemäß eine Recheneinheit bzw. Bildverarbeitungseinheit besitzen (beispielsweise im Anlagenrechner 20), welche gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren in zugrundeliegenden anatomischen sowie Fluss- bzw. Geschwindigkeitsinformation beinhaltenden Bildern bzw. Bildserien die durchflossenen Bereiche automatisch erkennt, entsprechend auswertet und auf dem Terminal grafisch darstellt, beispielsweise in US-Farbdoppler-Darstellung oder in Form eines Histogramms nach derzeitigem Ultraschall-Standard.
Wie bereits in der Beschreibungseinleitung dargestellt, werden bei MRT-Flussmessungen üblicherweise geschwindigkeitskodierte Bildserien und anatomische Bildserien quasi gleichzeitig vorzugsweise über einen interessierenden Bewegungs-Zyklus akquiriert. Dabei weisen hauptsächlich die geschwindigkeitskodierten Bilder auch Geschwindigkeitsinformation auf und zwar ausschließlich in den durchflossenen Bereichen. Die durchflossenen Bereiche sind auch in den anatomischen Bildern in der Regel gut zu sehen; aus ihnen lassen sich jedoch keine spezifischen Flusskenngrößen ableiten.
Die vorliegende Erfindung besteht nun darin, die durchflossenen Bereiche rechnerbasiert, also automatisch, zu segmentieren, um anschließend eine ebenso automatische Auswertung und entsprechende Visualisierung der Ergebnisse vorzunehmen. Dabei erfolgt eine Segmentierung entweder für jedes Einzelbild einer Bildserie oder aber die automatisch segmentierten durchflossenen Bereiche eines Bildes werden als Ausgangsbereiche für bekannte über die jeweilige Bildserie angewendete Konturverfolgungsalgorithmen verwendet.
Zur Vereinfachung und im Rahmen der Erläuterung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die automatisierte Segmentierung nur eines Bildes einer aufgenommenen Bildserie betrachtet. Üblicherweise werden zunächst quasigleichzeitig zwei unterschiedliche Messungen durchgeführt, wobei die eine Messung ein Geschwindigkeits-kompensiertes Bild und die andere Messung ein Geschwindigkeits-kodiertes Bild liefert. In dem Geschwindigkeits-kompensierten Bild – auch "anatomisches Bild" genannt – liefern auftretende Geschwindigkeiten keinen Signalbeitrag. Jeder Messwert ist durch einen Vektor definierter Länge und definierter Richtung in der komplexen Ebene gekennzeichnet. Die Messwerte eines Geschwindigkeitskodierten Bildes stellen ebenfalls komplexe Vektoren dar, wobei sich die Kodierung von Geschwindigkeit durch eine Phasenverschiebung des jeweiligen Vektors relativ zu dem entsprechenden Vektor des anatomischen Bildes manifestiert. Durch Bildung der Betrags-Differenz der entsprechenden Vektoren beider Bilder kann ein sogenanntes Betrags-Bild erhalten werden in dem die Geschwindigkeit richtungsunabhängig kodiert ist, wobei die durchflossenen Bereiche höhere Helligkeit aufweisen. Durch Bildung der Phasen-Differenz der entsprechenden Vektoren beider Bilder kann ein sogenanntes Phasen-Bild erhalten werden in dem die Geschwindigkeit richtungsabhängig kodiert ist, wobei die durchflossenen Bereiche mit Geschwin digkeiten in der einen Richtung höhere Helligkeit Bereiche mit Geschwindigkeiten in der entgegengesetzten Richtung weniger Helligkeit als die unmittelbare statische Umgebung aufweisen. Auf diese Weise liegen dem Anwender dreierlei Bildtypen vor, die zur automatisierten Segmentierung von durchflossenen Bereichen herangezogen werden können.
Die drei Bildtypen sind in den 2a, 2b und 2c dargestellt. 2a zeigt ein Bild aus der anatomischen Bildserie – im Folgenden als anatomisches Bild bezeichnet – in Form eines transversalen Querschnitts der Aorta 27 im Mediastinum eines zu untersuchenden Patienten. Die beiden Lungenflügel 29 sowie der Bereich außerhalb des Patienten 32 ist schwarz dargestellt. Weiteres durchflossenes Gewebe 28 sowie deren Gefäßwände im Bereich der Aorta 27 sind als helle geschlossene Strukturen erkennbar.
2b zeigt ein Phasenbild in dem die Geschwindigkeitsinformation in den nicht-schraffierten Bereichen 28,29 quantitativ enthalten ist. Die schraffierten Bereiche 31,33 zeigen statistisches Rauschen, wobei sich die Pixelwerte des Rauschens im luftgefüllten längsschraffierten Bereich 31 über den gesamten Wertebereich (von weiß über grau bis schwarz) erstrecken, was auch als Schwarz-Weiß-Rauschen bezeichnet wird und das statische anatomische Gewebe (Querschraffur 33) von geringerem statistischem Rauschen überlagert ist.
2c zeigt ein Betragsbild, welches ausschließlich die Flussgebiete darstellt, während der übrige Bereich (querschraffiert) durch einen gleichförmigen Grauwert gekennzeichnet ist (d.h. dass keine sichtliche Struktur erkennbar ist). Wie bereits erwähnt erhält man das Betragsbild durch Bildung der Betrags-Differenz der entsprechenden Vektoren aus Geschwindigkeits-kodiertem und Geschwindigkeits-kompensiertem Bild. Die Flussgebiete stellen sich als geschlossene Bereiche dar, die ebenfalls Geschwindigkeitsinformation enthalten, jedoch keinen Aufschluss über die Richtung des Flusses geben.
Das liegt daran, dass einem Betragswert zwei im Vorzeichen entgegengesetzte Geschwindigkeitswerte zugeordnet werden können.
2d zeigt letztendlich in einer Schwarz-Weiß-Maske rein qualitativ die durchflossenen Bereiche im Unterschied zu den geschwindigkeitskodierten Bildern (Phasenbild und Betragsbild), in denen sich die Voxel höherer Geschwindigkeit als Bereiche höherer oder niedrigerer Helligkeit darstellen.
Dieser Effekt basiert auf dem sogenannten "Phasenkontrastverfahren" bei dem im zeitlichen Abstand zwei exakt gleichgroße aber entgegengesetzte Gradienten in Flussrichtung geschaltet werden. Im Falle statischer spinresonanter Materie erfahren die Spins unter dem Einfluss des ersten Gradienten eine Dephasierung die unter dem Einfluss des zweiten invertierten Gradienten wieder vollständig rückgängig gemacht wird. Im Falle bewegter (fließender) spinresonanter Materie kann keine vollständige Rephasierung erfolgen, da sich die Spins zu der Zeit, während der der zweite Gradient geschaltet wird, an einem anderen Ort befinden und – über die Zeit betrachtet – nicht dieselbe Rephasierung erfahren wie sie dephasiert worden sind. Übrig bleibt eine Phasendifferenz die proportional zur Geschwindigkeit der fließenden Materie ist. Je schneller sich ein spinresonantes Teilchen durch das (Fluss-) Gradientenfeld bewegt, desto stärker wird es letztendlich aus der Nulllage dephasiert.
Wie die Beschreibung der 2a, 2b, 2c und 2d gezeigt hat, besitzt allein das Phasenbild (2b) die vollständige quantitative und richtungsaufgelöste Geschwindigkeitsinformation der durchflossenen Bereiche.
Aus diesem Grund wird in dem erfindungsgemäßen Verfahren zunächst ein automatisches Segmentieren der durchflossenen Bereiche im Phasenbild durchgeführt. Eine Möglichkeit des automatischen Segmentierens besteht beispielsweise in der Durch führung einer Nachbarschaftsanalyse (engl. neighborhoodanalysis), indem auf Basis eines Helligkeitswert-Vergleichs eines jeden Pixels des Phasenbildes mit seinen Nachbarpixeln das Ausgangs-Pixel beibehalten oder gelöscht wird. Dabei kann die Anzahl der zu betrachtenden Nachbarpixel vom Anwender definiert oder vom Rechner umgebungsabhängig festgelegt werden.
Dabei erfolgt die Betrachtung der Nachbarpixel entlang zumindest einer der acht Hauptrichtungen, wie es beispielsweise in 3 dargestellt ist. Im Beispiel der 3 werden die Helligkeitswerte dreier Nachbarpixel betrachtet und bei einer auftretenden Helligkeitswertdifferenz über einem Schwellenwert das Ausgangspixel gelöscht. Man erhält mit dieser Filterung die zusammenhängenden Gebiete des Phasenbildes und filtert die großen Fluktuationen des (Schwarz-Weiß-)Rauschens heraus. Allerdings verbleibt noch ein schwaches Rauschen im Bild, weshalb in einem zweiten Schritt des automatischen Segmentierens eine Filterung nach Mittelwertbetrachtung der Umgebung eines jeden Pixels durchgeführt werden muss.
Ferner ist es auch möglich, die durchflossenen Bereiche im Betragsbild zu segmentieren bzw. im Phasenbild auf Basis des Betragsbildes. Dazu wird in einem ersten Schritt ein Histogramm des Betragsbildes errechnet. Ein solches Histogramm ist in 4 dargestellt.
Es zeigt typischerweise eine Gauss-Quadrat-Kurve, wobei der Peak das Rauschen darstellt und der Bereich rechts davon – also die höheren bzw. helleren Pixel-Werte jenseits eines Schwellenwertes – die Flussinformation. Der Schwellenwert wird je nach Histogramm zuvor festgelegt, beispielsweise im Bereich von etwa 10% des Maximums der Kurve. Alle Pixel mit Werten über dem Schwellenwert werden behalten, alle Pixel mit geringeren Werten werden gelöscht, wobei das Beibehalten und Löschen nicht notwendigerweise im Betragsbild sondern möglicherweise im Phasenbild erfolgt. Wahlweise kann der Helligkeitsvergleich anstatt an einem einzelnen Pixel auch am Mit telwert einer (Pixel-)Nachbarschaft (beispielsweise mit 8 Nachbarn) durchgeführt werden. Auf diese Weise ist es möglich, aus dem Betragsbild oder aus dem Phasenbild gemäß 2d eine Maske zu erstellen, die exakt die durchflossenen Bereiche kennzeichnet.
Je genauer der Querschnitt bzw. die Geometrie der durchflossenen Bereiche bekannt ist, das heißt je exakter die Segmentierung erfolgt, umso besser können im Rahmen einer vollautomatischen Berechnung die Flusskenngrößen (mittlere Geschwindigkeit, Durchfluss usw.) ermittelt werden. Daher ist es sinnvoll, auch aus dem anatomischen Bild Information zu gewinnen, indem beispielsweise mittels eines Keimwachstums-Algorithmus die Abgrenzungen der durchflossenen Bereiche durch. die Gefäßwände ermittelt werden. Ausgehend von einem Keim im Inneren eines durchflossenen Bereiches werden die vorhandenen Flussregionen von innen heraus abgetastet und der Rand gesucht. Das Ertasten basiert auf einer Methode der Randerkennung bzw. auf einer Methode der Kantendetektion. Die Findung des Keimes erfolgt auf Basis vorangegangener Segmentierungen, beispielsweise durch Ermittlung des Schwerpunktes eines durchflossenen Bereiches, wodurch gewährleistet ist, dass der Keim auch im Inneren des Flussbereichs liegt. Der Keimwachstums-Algorithmus kann zusätzlich auch auf das Phasenbild und/oder das Betragsbild angewendet werden, so dass weitere segmentierte Datensätze (beispielsweise wieder in Form einer Maske) vorliegen und eine qualitative Auswahl getroffen werden kann. So kann zur Bewertung der Segmentierung gleicher Bereiche der unterschiedlichen drei Bildtypen beispielsweise eine Wichtung des Vertrauens verwendet werden.
Hat man sich für einen segmentierten Datensatz oder einer Kombination aus den segmentierten Datensätzen in Form einer Maske oder eines gefilterten Bildes entschieden, so können die segmentierten Flussgebiete einer rechnerbasierten und daher automatischen Objekt-Analyse unterzogen werden. Die Objektanalyse umfasst beispielsweise die Betrachtung der Aus dehnung und Fläche eines durchflossenen Gebietes, dessen Form und Größe bzw. dessen Schwerpunkt usw. auf deren Basis in Kombination mit dem Phasenbild charakteristische Flusskenngrößen ermittelt werden können.
Im Falle aufgenommener Bildserien muss die Segmentierung nicht für jedes einzelne Bild erfolgen. Erfindungsgemäß wird ein Bild der Serie vollautomatisch segmentiert und die segmentierten durchflossenen Bereiche dieses Bildes als Ausgangsbereich für (bekannte) Konturanpassungs-Algorithmen bzw. Konturverfolgungsalgorithmen verwendet, wodurch eine automatische Segmentierung über die gesamte Bildserie automatisch erfolgt.
Schließlich ist es möglich das Geschwindigkeitsprofil einessegmentierten durchflossenen Bereiches einer Serie automatisch zu ermitteln und auf dessen Basis ein serienspezifisches Histogramm zu erstellen, vorteilhafterweise in einer Weise, die dem Standard einer Doppler-Ultraschall-Darstellung entspricht. Ein solches Histogramm ist zur Veranschaulichung in 5 dargestellt. Es zeigt die Geschwindigkeitsverteilung des Blutflusses in der Aorta während eines Herzzyklusses (von Systole zu Systole). Die Ordinate ist in Geschwindigkeitsintervalle aufgeteilt (Δy₁, Δy₂, Δy₃ usw.), die jeweils bei Auftreten der entsprechenden Geschwindigkeit zeitabhängig markiert werden. Je nach Häufigkeit des auftretenden Geschwindigkeitsintervalls ist das Histogramm helligkeitskodiert, so dass z. B. ein helles Pixel eine dominante Geschwindigkeit repräsentiert und ein dunkles Pixel im Histogramm eine eher weniger auftretende Geschwindigkeit markiert.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann auch eine Überlagerung der automatisch segmentierten Flussbereiche mit dem anatomischen Bild vollautomatisch in Ultraschall-Farbdoppler-Darstellung erfolgen, was dem Arzt eine schnelle Orientierung der Flussverhältnisse in der Anatomie des Patienten ermöglicht.
Sinnvoll ist die Art der Darstellung (nach Ultraschall-Standard) einerseits deswegen, weil der Betrachter aus der farblichen Darstellung die Flussverhältnisse schneller und besser beurteilen kann und der Arzt nicht lernen muss, MR-Flussbilder zu lesen, da er auf sein vorhandenes Wissen über US-Farbdoppler-Flussmessung zurückgreifen kann. Die Farbkodierung und eine entsprechende Histogrammdarstellung (nach Ultraschall-Standard) ermöglicht auf einen Blick die Flussrichtung (rot/gelb für eine Flussrichtung, blau/türkis für die entgegengesetzte Flussrichtung), der Geschwindigkeit des Flusses (je heller desto schneller) und die Geschwindigkeits-Verteilung während eines Zyklusses (Breite der Histogrammkurve).
Eine erfindungsgemäß automatisierte Geschwindigkeitsanalyse über eine gesamte Bildserie ermöglicht die schnelle Ermittlung des maximalen auftretenden Geschwindigkeitswertes dieser Serie. Dieser ausgezeichnete Geschwindigkeitswert (auch als "AUTOVENC" bezeichnet; engl. Auto Velocity Encoding) kann – wahlweise mit einer geringen Sicherheitstoleranz – dem Protokoll einer folgenden (sich anschließenden) erneuten Flussmessung übergeben werden, wodurch einerseits die Geschwindigkeitsskala optimal ausgenutzt und andererseits Aliasing-Effekte im Phasenbild vermieden werden (Aliasing-Effekte entstehen dann, wenn die maximal mögliche Phase φ=180° nicht der maximalen sondern einer geringeren Flussgeschwindigkeit zugeordnet wird).
Da die maximalen Flussgeschwindigkeiten zumeist in der Mitte der durchflossenen Bereiche liegen, ist für die Bestimmung des AUTOVENC-Wertes eine exakte saubere Randabgrenzung nicht zwingend nötig. Unerlässlich aber ist die Eliminierung von Pixeln, die durch Rauschen erzeugt werden, da solche Pixelwerte an beiden Enden der Geschwindigkeitsskala liegen und somit auch sehr hohe (maximale) Geschwindigkeiten und damit nichtexistente AUTOVENC-Werte vortäuschen können. Zur Ermittlung eines imaginären AUTOVENC-Wertes reicht theoretisch schon ein einziges Pixel, welches durch Nachbarschafts-Analyse der Flussregion nicht herausgefiltert wurde.
Wie bereits erwähnt legt der vom Anwender einstellbare maximal zu erwartende Geschwindigkeitswert (VENC-Wert) die Auflösung der Geschwindigkeits-Skala fest. Um generell eine bestmögliche Auflösung zu erhalten ist es im Rahmen der vorliegenden Erfindung möglich den gemessenen maximalen Geschwindigkeitswert (AUTOVENC-Wert) nachträglich (automatisiert) als Obergrenze der (VENC-) Geschwindigkeits-Skala zu definieren um somit die gemessene Skala über die justierte (AUTOVENC-) Skala zu spreizen und eine bestmögliche Auflösung in Farb-Doppler-Darstellung zu erhalten.

Claims

Verfahren zur automatischen Segmentierung von durchflossenen Bereichen (28)(29) in einem zu untersuchenden Objekt, aufweisend die folgenden Schritte: – Messen zumindest eines Phasenbildes eines ausgewählten Bereiches des Objektes mit Hilfe der Magnetresonanztomographie, – automatisches Segmentieren der durchflossenen Bereiche (28)(29) in dem zumindest einen Phasenbild.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass automatische Segmentieren darin besteht, dass auf Basis eines Helligkeitswert-Vergleiches eines jeden Pixels in dem zumindest einen Phasenbild mit seinen Nachbarpixeln das Pixel beibehalten bzw. gelöscht wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass eine definierte Anzahl von Nachbarpixeln betrachtet wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die betrachtete Anzahl der Nachbarpixel umgebungsabhängig ist und jeweils algorithmusbasiert vom Rechner festgelegt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Nachbarpixel entlang zumindest einer der acht Hauptrichtungen betrachtet werden.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass bei einer auftretenden Helligkeitswertdifferenz abhängig von einem definierten Schwellenwert das Ausgangspixel beibehalten oder gelöscht wird.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass in einem weiteren Schritt des Phasenbild-Segmentieralgorithmusses eine Filterung abhängig vom Mittelwert der Umgebung eines jeden Pixels durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis des zumindest einen Phasenbildes zumindest ein Betragsbild berechnet wird und die Segmentierung der durchflossenen Bereiche (28)(29) in dem Phasenbild unter Benutzung des zumindest einen Betragsbildes erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentierung durch einen Betragsbild-Segmentieralgorithmus erfolgt der darin besteht, dass auf Basis eines Helligkeitswert-Vergleiches eines jeden Pixels in dem zumindest einen Betragsbild mit einem Schwellenwert das betreffende Pixel beibehalten bzw. gelöscht wird.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Löschen des Pixels im Betragsbild oder im Phasenbild erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass der Helligkeitswertvergleich mit dem Mittelwert einer Nachbarschaft eines jeden Pixels durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Schwellenwert wählbar ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Schwellenwert auf Basis der Auswertung eines Histogrammes festgelegt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass quasigleichzeitig zur Messung des zumindest einen Phasenbildes zumindest ein anatomisches Bild gemessen wird und eine Segmentierung des Phasenbildes unter Benutzung des zumindest einen anatomischen Bildes erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Segmentierung durch einen Keimwachstums-Algorithmus erfolgt der darin besteht, dass in dem zumindest einen anatomischen Bild und/oder in dem zumindest einen Phasenbild und/oder in dem zumindest einen Betragsbild für jeden durchflossenen Bereich zumindest ein Pixel im Inneren des jeweiligen Bereiches gefunden wird und von diesem aus der Rand des jeweiligen Bereiches ertastet wird.
Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass das Ertasten auf einer Methode der Randerkennung und/oder der Kantendetektion basiert.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Bewertung der Segmentierung gleicher Bereiche der unterschiedlichen drei Bildtypen eine Wichtung des Vertrauens verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die segmentierten durchflossenen Bereiche (28)(29) einer Objektanalyse unterzogen werden.
Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Objektanalyse die Ausdehnung und Fläche, die Form und Größe, den Schwerpunkt usw. betrifft.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Falle aufgenommener Bildserien die segmentierten durchflossenen Bereiche (28)(29) als Ausgangsbereiche für bekannte über die jeweilige Bildserie angewendete Konturanpassungs-Algorithmen bzw. Konturverfolgungs-Algorithmen verwendet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Falle aufgenommener Bildserien auf Basis des ermittelten Geschwindigkeitsprofil der durchflossenen Bereiche (28)(29) ein dem jeweiligen Bereich zugeordnetes Serienspezifisches Histogramm erstellt wird.
Kernspintomographiegerät das zur Durchführung des Verfahrens gemäß den obigen Ansprüchen 1 bis 21 geeignet ist.
Computersoftwareprodukt, dadurch gekennzeichnet, dass es ein Verfahren gemäß den obigen Ansprüchen 1 bis 21 implementiert, wenn es auf einer mit einem Kernspintomographiegerät verbundenen Recheneinrichtung läuft.