DE10357203A1

DE10357203A1 - Verfahren und Steuereinrichtung zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts

Info

Publication number: DE10357203A1
Application number: DE10357203A
Authority: DE
Inventors: Martin Dr. Tank
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2003-12-08
Filing date: 2003-12-08
Publication date: 2005-07-14
Anticipated expiration: 2023-12-09
Also published as: NL1027674A1; CN1654009A; JP4717427B2; US20050154292A1; DE10357203B4; KR20050055599A; NL1027674C2; JP2005169119A; CN100508882C

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts (1). Hierzu wird zunächst ein anatomisches Normmodell (M), dessen Geometrie variierbar ist, für ein in Abhängigkeit von einer diagnostischen Fragestellung zu untersuchendes Untersuchungsobjekt ausgewählt. DOLLAR A Dann wird eine Anzahl von Übersichtsbildern einer das Untersuchungsobjekt umfassenden Region gemessen, wobei verschiedene Übersichtsscan-Parameter (UP), anhand derer die Messung der Übersichtsbilder gesteuert wird, in Abhängigkeit vom ausgewählten anatomischen Normmodell (M) festgelegt sind. DOLLAR A In den Schnittbilddaten (UD) der gemessenen Übersichtsbilder wird eine Zielstruktur (Z) ermittelt und das Normmodell (M) zur Anpassung an die ermittelte Zielstruktur (Z) individualisiert. Es werden dann Scanparameter (SP) zur Messung von nachfolgenden Schnittbildern in Abhängigkeit vom ausgewählten Normmodell (M) und einer diagnostischen Fragestellung ausgewählt und entsprechend dem individualisierten Normmodell (M) individualisiert. Auf Basis dieser individualisierten Scanparameter (ISP) erfolgt dann die Messung der Schnittbildaufnahmen. Darüber hinaus wird ein entsprechendes Bildbearbeitungssystem beschrieben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts (MRT-Geräts). Darüber hinaus betrifft die Erfindung eine entsprechende Steuereinrichtung zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts.

Das Ergebnis von Magnetresonanztomographieuntersuchungen sind üblicherweise mehrere Serien mit einer Vielzahl von Schnittbildern (Schichtbildern) des interessierenden Untersuchungsobjekts, beispielsweise des Kopfs, eines Knies, des Beckens oder eines bestimmten Organs eines Patienten bzw. aus einer ausgedehnteren Körperregion des Patienten, zu der das betreffende Untersuchungsobjekt gehört. Die Planung der Untersuchung, d.h. die Festlegung verschiedener „Scanparameter" wie beispielsweise die Lage und Anzahl der Schichtstapel bzw. der einzelnen Schichten, die Abstände der Schichten voneinander, die Volumina, das Betrachtungsfenster und die Größe der Messmatrix oder auch der Sättigungsregionen usw. erfolgt dabei üblicherweise interaktiv durch einen Bediener des Geräts. In der Regel beginnt eine Messung zunächst mit der Aufnahme von Übersichtsbildern (auch „Localizer-Scans" genannt) des gesamten Patienten oder zumindest von einem weiten Bereich der interessierenden Region. Auf Basis dieser Übersichtsbilder werden dann mit Hilfe einer graphischen Benutzeroberfläche vom Bediener die zu untersuchenden Schichten/Volumina definiert und die sonstigen Scanparameter festgelegt. Hierzu weist die Steuereinrichtung des Magnetresonanztomographie-Geräts üblicherweise eine entsprechende Steuerungssoftware auf. Diese Planung richtet sich in der Regel an in den Übersichtsbildern erkannten markanten anatomischen Strukturen aus und ist somit vom jeweiligen Bediener abhängig. Dies führt dazu, dass reproduzierbare Untersuchungen praktisch nicht möglich sind, wodurch eine exakte Verlaufskontrolle von Erkrankungen er schwert wird, da die einander entsprechenden Schichtorientierungen und Schichtpositionen in gleichartigen, zu unterschiedlichen Zeitpunkten durchgeführten Untersuchungen signifikant voneinander abweichen können. Ein weiteres Problem ist, dass während der gesamten Untersuchungszeit eine Person ausschließlich zur Bedienung des Geräts zur Verfügung stehen muss. Diese Person kann üblicherweise während der Untersuchungszeit keine anderen Aufgaben wahrnehmen. Dabei werden an die Qualifikation des Bedieners hohe Anforderungen gestellt, da der diagnostische Aussagegehalt der erhaltenen Aufnahmen stark von der Positionierung der zu messenden Schichten und der ggf. erforderlichen Sättigungsschichten sowie von anderen einzustellenden Scanparametern abhängt. Zwar stehen inzwischen an vielen Steuerungsgeräten bereits vorbereitete Messprotokolle zur Verfügung, die für bestimmte diagnostische Fragestellungen bzw. Untersuchungen bestimmte Voreinstellungen verschiedener Parameter enthalten. Trotzdem müssen diese vorbereiteten Messprotokolle im Einzelfall jeweils angepasst werden, wobei die Eingabe einer Vielzahl weiterer Scanparameter im Rahmen der interaktiven Planung notwendig ist.

Wünschenswert ist daher ein objektives und vollautomatisches Verfahren zur Bestimmung der wesentlichen Scanparameter, um reproduzierbare Untersuchungsergebnisse zu erhalten und um den Arbeitsablauf zu optimieren.

Es wurden daher schon verschiedene Vorschläge gemacht, um die Planung von Magnetresonanzuntersuchungen zu automatisieren. So beschreibt die US 6,529,762 B1 ein Verfahren, bei dem in den Übersichtsbildern anatomische Landmarken identifiziert werden und anhand dieser Landmarken dann die Messparameter für nachfolgende Magnetresonanzmessungen festgelegt werden. Dies erfolgt durch einen Vergleich der aufgenommenen Übersichtsbilder mit gespeicherten Referenz-Übersichtsbildern. Die aktuellen Übersichtsbilder werden dazu an die Referenz-Übersichtsbilder angepasst. Dieses Verfahren setzt jedoch voraus, dass ausreichende Referenzbilder zur Verfügung ste hen, welche sich zum Vergleich mit den aktuellen Übersichtsbildern eignen. In der US 6,195,409 B1 wird ein alternatives Verfahren beschrieben, bei dem die Übersichtsbilder zunächst analysiert werden, um wichtige strukturelle Informationen wie z.B. Größe, Ort und Orientierung über das interessierende Untersuchungsobjekt und mögliche Teilobjekte herauszufinden, welche dann zu einer abstrakten schematischen Beschreibung, einem sogenannten „Modell", des interessierenden Objekts führen. Als geometrische Information enthält dieses abstrakte Modell dabei Informationen über Eckpunkte des Untersuchungsobjekts und Informationen über die Festigkeit der Verbindungen zwischen diesen Eckpunkten. Dieses abstrakte Modell des Untersuchungsobjekts wird dann an ein Mustermodell angepasst. Hierbei stehen für verschiedene Anpassungsstufen unterschiedliche Mustermodelle zur Verfügung. Ein Kopf-Mustermodell besteht aus den Mustermodellen „rechteckige Box", „Hautoberflächenmodell", „Gehirnmodell" und „Modell einer inneren Hirnstruktur". Ein Problem bei all diesen Verfahren ist jedoch die Anpassung des Modells an die aus den Übersichtsaufnahmen gewonnenen geometrischen Informationen. Es ist klar, dass die Anpassungsqualität stark von der Art und der Menge der aus den Übersichtsaufnahmen gewonnenen Informationen abhängt. Bereits die Erstellung der Localizer-Scans ist ein wichtiges Kriterium für die gesamte Qualität des Anpassungsprozesses und der darauf basierenden Steuerung der weiteren Untersuchung.

Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Alternative zu den genannten Verfahren bzw. Steuereinrichtungen zu schaffen, welche auf möglichst sichere und einfache Weise eine weitgehend vollautomatische und jederzeit reproduzierbare Steuerung eines Magnetresonanztomographie-Geräts während einer Untersuchung ermöglicht.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1 und durch eine Steuereinrichtung gemäß Patentanspruch 15 gelöst.

Anders als bei den bisher üblichen Verfahren beginnt das erfindungsgemäße Verfahren mit der Auswahl eines anatomischen Normmodells, dessen Geometrie variierbar ist, für ein in Abhängigkeit von einer diagnostischen Fragestellung zu untersuchendes Untersuchungsobjekt. Das heißt, es wird beispielsweise bei einer Untersuchung des Kopfes eines Patienten ein Schädelmodell oder bei einer Knieuntersuchung ein Kniemodell gewählt. Dieses Modell kann aus mehreren Modell-Teilen bestehen, beispielsweise aus einer Modell-Knochenstruktur, welche wiederum in die einzelnen Teile des jeweiligen Untersuchungsobjekts zerlegt ist. So kann z.B. ein Schädelknochen-Modell die Teile „Stirnbein" (Os frontale), „rechtes Scheitelbein" (Os parietale dexter), „linkes Scheitelbein" (Os parietale sinister), „Gesichtsschädel" (Viscerocranium), „Hinterhauptsbein" (Os occipitale), „Schädelbasis" (Basis cranii interna) und „Unterkiefer" (Mandibula) umfassen.

Anschließend wird eine Anzahl von Übersichtsbildern einer das Untersuchungsobjekt umfassenden Region angefertigt. Dabei sind verschiedene Übersichts-Scanparameter, anhand derer die Messung der Übersichtsbilder gesteuert wird, in Abhängigkeit vom ausgewählten anatomischen Normmodell festgelegt. In den Schnittbilddaten der gemessenen Übersichtsbilder wird dann – ggf. in Abhängigkeit von der diagnostischen Fragestellung und/oder in Abhängigkeit vom Normmodell – eine Zielstruktur ermittelt. Anschließend erfolgt eine automatische Individualisierung des Normmodells zur Anpassung an die ermittelte Zielstruktur. Da die Übersichts-Scanparameter in Abhängigkeit vom jeweiligen Normmodell festgelegt sind, ist sichergestellt, dass für das jeweilige Normmodell eine ausreichende Anzahl und die richtige Art der Übersichtsbilder erzeugt wird, so dass die darin ermittelbare Zielstruktur entsprechend ausreichende Informationen enthält, um das Normmodell mit größtmöglicher Sicherheit richtig an die Zielstruktur anpassen zu können.

Es werden dann in Abhängigkeit vom ausgewählten Normmodell und von der diagnostischen Fragestellung Scanparameter zur Steuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts ausgewählt. Diese Scanparameter beziehen sich auf das ausgewählte Normmodell. Daher wird zunächst entsprechend dem individualisierten Normmodell eine Individualisierung der ausgewählten Scanparameter durchgeführt. Schließlich erfolgt die Messung der Schnittbildaufnahmen auf Basis dieser individualisierten Scanparameter.

Da bei dem vorgeschlagenen erfindungsgemäßen Verfahren die Messung der Übersichtsbilder und die Ermittlung der Zielstruktur in Abhängigkeit vom gewählten Normmodell erfolgt, ist mit erheblich höherer Sicherheit als bei herkömmlichen Verfahren gewährleistet, dass die Individualisierung des Normmodells, von der letztendlich die Qualität der Bestimmung der richtigen Scanparameter abhängt, in korrekter Weise durchgeführt wird. Durch das erfindungsgemäße Verfahren werden daher die Qualität und vor allem die Reproduzierbarkeit automatischer Messungen erheblich erhöht.

Eine erfindungsgemäße Steuereinrichtung zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts benötigt zur Durchführung dieses Verfahrens außer einer üblichen Schnittstelle zur Ansteuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts, um eine Anzahl von Schnittbildaufnahmen entsprechend von der Steuereinrichtung vorgegebener Scanparameter zu messen, eine Speichereinrichtung mit einer Anzahl von anatomischen Normmodellen mit variierbarer Geometrie, wobei die Normmodelle jeweils verschiedenen Untersuchungsobjekten zugeordnet sind. Darüber hinaus werden eine erste Auswahleinheit, um eines der anatomischen Normmodelle für ein zu untersuchendes Untersuchungsobjekt in Abhängigkeit von einer diagnostischen Fragestellung auszuwählen, und eine Übersichtsbild-Ermittlungseinheit benötigt, um das Magnetresonanztomographie-Gerät zur Messung einer Anzahl von Übersichtsbildern von einer das Untersuchungsobjekt umfassenden Region anhand von Übersichts-Scanparame tern anzusteuern, welche in Abhängigkeit vom ausgewählten anatomischen Normmodell vorgegeben sind. Des Weiteren werden eine Zielstruktur-Ermittlungseinheit zur Ermittlung einer Zielstruktur in den Schnittbilddaten der gemessenen Übersichtsbilder sowie eine Adaptionseinheit benötigt, um das ausgewählte Normmodell zur Anpassung an die ermittelte Zielstruktur zu individualisieren. Weiterhin wird eine zweite Auswahleinheit zur Auswahl von Scanparametern zur Steuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts für eine Messung von nachfolgenden Schnittbildern in Abhängigkeit vom ausgewählten Normmodell und von der diagnostischen Fragestellung sowie eine Parameter-Individualisierungseinheit benötigt, welche die ausgewählten Scanparameter entsprechend dem individualisierten Normmodell ebenso individualisiert.

Es ist klar, dass die Steuereinrichtung darüber hinaus auch alle weiteren üblichen Komponenten aufweisen sollte, die zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts benötigt werden, wie beispielsweise eine entsprechende Schnittstelle zur Bilddatenakquisition und zur Aufbereitung der Bilddaten sowie eine Konsole bzw, eine andere Benutzerschnittstelle, über die der Benutzer beispielsweise auch die diagnostische Fragestellung eingeben kann.

Die abhängigen Ansprüche enthalten jeweils besonders vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen der Erfindung. Dabei kann das erfindungsgemäße Bildbearbeitungssystem insbesondere auch entsprechend den Verfahrensansprüchen weitergebildet sein.

Vorzugsweise wird nach der Individualisierung des Normmodells zunächst geprüft, ob die Restabweichungen des individualisierten Normmodells von der Zielstruktur unterhalb eines vorgegebenen Schwellenwerts liegen. Andernfalls wird das Verfahren abgebrochen. Die weiteren Untersuchungen müssen dann wie bisher manuell geplant bzw. gesteuert werden. Durch diese Prüfung wird sicher verhindert, dass in Fällen, in denen das Modell nicht gut genug an die Übersichtsbilder bzw. die daran erkennbaren Zielstrukturen angepasst ist, trotzdem eine automatische Planung und Untersuchungssteuerung durchgeführt wird und so fehlerhafte weitere Bilder erzeugt werden, die ggf. bei einer späteren Diagnose falsch interpretiert werden könnten. Anstelle einer Überprüfung der Restabweichung des individualisierten Normmodells von den Zielstrukturen ist es auch möglich, z.B. dann einen Abbruch vorzusehen, wenn nach einer bestimmten Zeit kein vorgegebener Abweichungsgrenzwert bei der Individualisierung erreicht wird. Die erfindungsgemäße Steuereinrichtung benötigt hierzu eine entsprechende Überprüfungseinheit.

Bevorzugt sind die verschiedenen Normmodelle gemeinsam mit den ihnen zugeordneten Übersichts-Scanparametern gespeichert. Es bietet sich an, die Normmodelle und die zugehörigen Übersichts-Scanparameter dabei in einer Datenbank oder in miteinander vernetzten Datenbanken zu speichern. „Gemeinsam gespeichert" heißt in diesem Sinne auch, dass beispielsweise mit den Normmodellen Zeiger o.Ä. hinterlegt sind, welche auf Speicherbereiche verweisen, in denen dann die Übersichts-Scanparameter zu finden sind und/oder umgekehrt.

Zu den Übersichts-Scanparametern gehören vorzugsweise sämtliche Parameter zur Bestimmung der Lage (d.h. zur Bestimmung der Position und Orientierung) der einzelnen Schichten, des Abstands der Schichten zueinander sowie der Anzahl und auch der Art der Übersichtsbilder. Unter „Scanparameter zur Bestimmung der Art der Übersichtsbilder" sind hierbei Parameter zu verstehen, mit denen beispielsweise die Art der verwendeten Pulssequenz eingestellt wird etc. In der Regel werden wegen der höheren Messgeschwindigkeit zur Aufnahme von Übersichtsaufnahmen Gradienten-Echo-Protokolle verwendet. Bei orthopädischen Fragestellungen werden aber auch oft Spin-Echo-Protokolle für die Übersichtsaufnahmen verwendet, bei Herzuntersuchungen hingegen schnelle Single-Shot-Protokolle wegen der sonst starken Bewegungsartefakte.

Die Individualisierung des anatomischen Normmodells, d.h. die Anpassung an die Zielstruktur, kann grundsätzlich mit einem beliebigen geeigneten Individualisierungsverfahren durchgeführt werden. Die Idee der Individualisierung eines anatomischen Modells kann allgemein vereinfacht so formuliert werden, dass eine geometrische Transformation – bei einem dreidimensionalen Modell entsprechend eine dreidimensionale Transformation – gesucht wird, die das Modell optimal an einen individuellen Datensatz anpasst. Sämtliche Informationen, die man der Geometrie des Modells zuordnen kann, werden dabei ebenfalls individualisiert. In der medizinischen Bildverarbeitung wird ein solches Verfahren zur Bestimmung von optimalen Transformationsparametern auch als Registrierungs- oder Matching-Verfahren bezeichnet. Man unterscheidet dabei üblicherweise die sogenannten starren, affinen, perspektivischen und elastischen Verfahren, je nachdem, welche geometrische Transformation genutzt wird. Zur mathematischen Bearbeitung des Individualisierungsproblems wird vorzugsweise eine Abweichungsfunktion benutzt, welche die Abweichung des beliebig transformierten Modells von der Zielstruktur beschreibt. Dabei hängt die Art der Abweichungsfunktion von dem jeweiligen Typ des verwendeten anatomischen Normmodells ab. Dies ermöglicht eine einfache, vollständige, automatische Individualisierung des Modells durch Minimierung des Abweichungswerts, d.h. es wird bei der Anpassung ein Minimum der Abweichungsfunktion angesteuert.

Um möglichst schnell einen Minimalwert der Abweichungsfunktion zu finden, wird dabei vorzugsweise ein mehrstufiges Verfahren verwendet. Beispielsweise kann bei einem dreistufigen Verfahren zunächst mit Hilfe einer passenden Positionierung, d.h. Translation, Rotation und einer Skalierung, das Modell grob angepasst werden. Anschließend kann dann in einem zweiten Schritt eine Volumentransformation durchgeführt werden, um eine bessere Abstimmung zu erreichen. Danach wird in einer dritten Stufe eine Feinabstimmung durchgeführt, um das Modell lokal optimal an die Struktur anzupassen.

Die automatische Anpassung kann dabei vollständig im Hintergrund erfolgen, so dass sich der Bediener anderen Arbeiten zuwenden kann und insbesondere auch an der betreffenden Konsole des Bildbearbeitungssystems parallel andere Bilddaten bearbeiten oder weitere Messungen steuern kann. Es ist aber auch möglich, dass während des automatischen Verfahrens der Prozess permanent beispielsweise auf einem Bildschirm(-teil) dargestellt wird, so dass der Benutzer die Fortschritte des Anpassungsprozesses kontrollieren kann. Vorzugsweise wird daher dem Bediener der aktuelle Wert der Abweichungsfunktion angezeigt. Insbesondere ist es auch möglich, die Abweichungswerte auf dem Bildschirm, z.B. in einer Taskleiste oder dgl., permanent anzuzeigen, während der Rest der Benutzeroberfläche für andere Arbeiten des Bedieners frei ist.

Bevorzugt besteht für den Bediener die Möglichkeit, bei Bedarf in den automatischen Anpassungsprozess einzugreifen und einzelne Modellparameter manuell zu verstellen. Dabei wird dem Bediener vorteilhafterweise der aktuelle Abweichungswert angezeigt, so dass er bei der Variation der betreffenden Modellparameter sofort sieht, ob und in welchem Maße die Geometrieabweichungen durch seine Aktionen verringert werden. Insbesondere ist es dabei auch möglich, für jeden Modellparameter einzeln Abweichungswerte zu bestimmen und diese anstelle eines Gesamtabweichungswerts oder zusätzlich zu diesem anzuzeigen. Ein typisches Beispiel hierfür ist die Darstellung der Zielstruktur und/oder des anzupassenden Normmodells oder zumindest von Teilen dieser Objekte auf einer graphischen Benutzeroberfläche eines Terminals. Dabei kann der Benutzer beispielsweise mit Hilfe der Tastatur oder unter Zuhilfenahme eines Zeigegeräts wie einer Maus oder dgl. einen bestimmten Modellparameter – beispielsweise den Abstand zwischen zwei Punkten auf dem Modell – anpassen. Mittels eines Laufbalkens oder in ähnlicher optisch gut erkennbarer Weise wird dem Benutzer dann angezeigt, inwieweit die Abweichungen durch seine Aktionen verringert werden, wobei insbesondere zum einen die Gesamtabweichung des Modells und zum anderen die Abweichungen bezüglich der Anpassung des konkreten aktuellen Modellparameters – beispielsweise bei einem Abstand zweier Punkte im Modell dessen Differenz zum Abstand zwischen den betreffenden Punkten in der Zielstruktur – dargestellt werden.

Die verwendbaren digitalen anatomischen Normmodelle können prinzipiell auf verschiedenste Weise konstruiert sein. Eine Möglichkeit ist z.B. die Modellierung anatomischer Strukturen auf Voxelbasis, wobei für die Editierung von solchen Volumendaten spezielle Software benötigt wird, die in der Regel teuer und wenig verbreitet ist. Eine andere Möglichkeit ist die Modellierung mit sogenannten „Finiten Elementen", wobei in der Regel ein Modell aus Tetraedern aufgebaut wird. Auch für solche Modelle wird aber spezielle und teure Software benötigt. Relativ weit verbreitet ist eine einfache Modellierung anatomischer Grenzflächen durch Triangulierung. Die entsprechenden Datenstrukturen werden durch viele Standardprogramme aus dem Bereich der Computergraphik unterstützt. Nach diesem Prinzip aufgebaute Modelle bezeichnet man als sogenannte oberflächenorientierte Modelle. Hierbei handelt es sich um den kleinsten gemeinsamen Nenner der Modellierung anatomischer Strukturen, da sowohl aus den erstgenannten Volumenmodellen durch Triangulierung der Voxel als auch durch eine Überführung der Tetraeder der Finiten-Elemente-Methode in Dreiecke entsprechende Oberflächenmodelle ableitbar sind.

Es bietet sich daher an, als Normmodelle auf Dreiecksbasis aufgebaute, oberflächenorientierte Modelle zu verwenden. Zum einen sind mit dieser Methode die Modelle am einfachsten und kostengünstigsten zu erzeugen. Zum anderen können bereits in einer anderen Form erzeugte Modelle, insbesondere die genannten Volumenmodelle, durch entsprechende Transformation über nommen werden, so dass sich dann eine Neuerstellung eines entsprechenden Modells erübrigt.

Um solche Oberflächenmodelle neu zu erstellen, können beispielsweise Schnittbildaufnahmen mit entsprechendem Aufwand mit einem klassischen manuellen Verfahren segmentiert werden. Aus den so gewonnenen Informationen über die einzelnen Strukturen, beispielsweise einzelne Organe, können schließlich die Modelle generiert werden. Um menschliche Knochenmodelle zu erhalten, kann beispielsweise auch ein menschliches Skelett mit Hilfe von Laserscannern vermessen werden oder mit einem Computertomographen gescannt und segmentiert sowie trianguliert werden.

Besonders bevorzugt wird in dem erfindungsgemäßen Verfahren ein Normmodell verwendet, bei dem die Modellparameter bezüglich ihres Einflusses auf die anatomische Gesamtgeometrie des Modells hierarchisch geordnet sind. Die Individualisierung eines solchen hierarchisch parametrisierten Normmodells erfolgt dann in mehreren Iterationsschritten, wobei mit zunehmender Anzahl der Iterationsschritte die Anzahl der gleichzeitig in dem jeweiligen Iterationsschritt einstellbaren Modellparameter – und somit die Anzahl der Freiheitsgrade bei der Modellvariation – entsprechend der hierarchischen Ordnung der Parameter erhöht wird. Durch dieses Verfahren wird sichergestellt, dass bei der Individualisierung zunächst die Modellparameter verstellt werden, welche den größten Einfluss auf die anatomische Gesamtgeometrie des Modells haben. Erst dann sind nach und nach die untergeordneten Modellparameter, welche nur auf einen Teil der Gesamtgeometrie Einfluss nehmen, einstellbar. Somit ist eine effektive und folglich zeitsparende Vorgehensweise bei der Modellanpassung gewährleistet, unabhängig davon, ob die Anpassung vollautomatisch durchgeführt wird oder ob ein Bediener manuell in das Anpassungsverfahren eingreift. Bei einem (teilweise) manuellen Verfahren kann dies beispielsweise dadurch realisiert werden, dass dem Bediener bei jedem Iterationsschritt die einzelnen Modellparameter nur gemäß ihrer hierarchischen Ordnung zur Variation z.B. mittels einer graphischen Benutzerschnittstelle angeboten werden.

Vorzugsweise sind die Modellparameter jeweils einer Hierarchieklasse zugeordnet. Dies bedeutet, dass unterschiedliche Modellparameter ggf. auch derselben Hierarchieklasse zugeordnet sein können, da sie in etwa gleichen Einfluss auf die anatomische Gesamtgeometrie des Modells haben. Es können dann bei einem bestimmten Iterationsschritt alle Modellparameter einer bestimmten Hierarchieklasse neu zur Einstellung hinzugenommen werden. In einem nächsten Iterationsschritt werden dann die Modellparameter der darunter liegenden Hierarchieklasse hinzugenommen u.s.w.

Die Zuordnung eines Modellparameters zu einer Hierarchieklasse kann auf Basis einer Abweichung in der Modellgeometrie erfolgen, welche auftritt, wenn der betreffende Modellparameter um einen bestimmten Wert verändert wird. Dabei werden in einem besonders bevorzugten Verfahren verschiedenen Hierarchieklassen bestimmte Bereiche von Abweichungen, z.B. numerische Abweichungs-Intervalle, zugeordnet. D.h. es wird beispielsweise zur Einordnung eines Parameters in eine Hierarchieklasse dieser Parameter verändert und die resultierende Abweichung des geometrisch veränderten Modells zum Ausgangszustand berechnet. Das Abweichungsmaß hängt dabei von der Art des verwendeten Normmodells ab. Entscheidend ist lediglich, dass ein genau definiertes Abweichungsmaß ermittelt wird, welches die Geometrieveränderung am Modell vor und nach Variation des betreffenden Modellparameters möglichst genau quantifiziert, um einen realistischen Vergleich des Einflusses der verschiedenen Modellparameter auf die Modellgeometrie zu gewährleisten. Hierzu wird vorzugsweise für jede Parameterart, d.h. beispielsweise für Entfernungsparameter, bei denen der Abstand zwischen zwei Punkten des Modells variiert wird, oder für Winkelparameter, bei denen ein Winkel zwischen drei Punkten des Modells variiert wird, eine einheitliche Schritt weite verwendet, um den Geometrieeinfluss direkt vergleichen zu können. Es werden dann die Parameter einfach durch eine Vorgabe von numerischen Intervallen für dieses Abweichungsmaß in die Hierarchieklassen eingeteilt. Bei einer Verwendung von auf Dreiecksbasis erzeugten Oberflächenmodellen wird die Abweichung zwischen dem unveränderten Normmodell und dem veränderten Normmodell nach Variation eines Parameters bevorzugt auf Basis der Summe der geometrischen Abstände von korrespondierenden Dreiecken der Modelle in den verschiedenen Zuständen berechnet.

Vorzugsweise sind in einer obersten Hierarchieklasse, deren Modellparameter in einem ersten Iterationsschritt sofort einstellbar sind, zumindest die Modellparameter eingeordnet, bei deren Variation das Normmodell global verändert wird. Hierzu zählen beispielsweise die insgesamt neun Parameter der Rotation des gesamten Modells um die drei Modellachsen, der Translation entlang der drei Modellachsen und der Skalierung des gesamten Modells entlang der drei Modellachsen.

Die hierarchische Einordnung der einzelnen Modellparameter kann grundsätzlich während der Individualisierung des Modells erfolgen. Es wird dann beispielsweise bei jedem Iterationsschritt zunächst geprüft, welche weiteren Modellparameter den größten Einfluss auf die Geometrie haben, und dann diese Parameter hinzugenommen. Da hiermit jedoch ein erheblicher Rechenaufwand verbunden ist, erfolgt die Klassifizierung bzw. Einordnung der Modellparameter in die hierarchische Ordnung besonders bevorzugt vorab, beispielsweise bereits bei der Erzeugung des Normmodells, zumindest aber vor der Abspeicherung des Normmodells in eine Modelldatenbank. Diese Auslagerung der hierarchischen Anordnung der Modellparameter in ein separates Verfahren zur Erzeugung eines Normmodells hat den Vorteil, dass für jedes Normmodell nur einmal die Berechnung der hierarchischen Ordnung der Modellparameter durchgeführt werden muss und somit während der Segmentierung wertvolle Rechenzeit gespart werden kann. Die hierarchische Ordnung kann auf relativ einfache Weise mit dem Normmodell gemeinsam gespeichert werden, beispielsweise, indem die Parameter in Hierarchieklassen geordnet oder mit entsprechenden Markern o.Ä. verknüpft in einem Dateikopf oder an einer anderen normierten Position in der Datei hinterlegt werden, welche auch die weiteren Daten des betreffenden Normmodells enthält.

Bei einem ganz besonders bevorzugten Ausführungsbeispiel sind die Modellparameter jeweils so mit einer Position zumindest einer anatomischen Landmarke des Modells verknüpft, dass das Modell für jeden Parametersatz eine anatomisch sinnvolle Geometrie aufweist. Typische Beispiele hierfür sind zum einen die globalen Parameter wie Rotation oder Translation des Gesamtmodells, bei denen sämtliche Modellparameter entsprechend passend zueinander in der Position verändert werden. Andere Modellparameter sind beispielsweise der Abstand zwischen zwei anatomischen Landmarken oder ein Winkel zwischen drei anatomischen Landmarken, beispielsweise zur Bestimmung einer Kniestellung.

Eine derartige Kopplung der Modellparameter an medizinisch sinnvoll gewählte anatomische Landmarken hat den Vorteil, dass nach der Individualisierung immer eine diagnostische Aussage möglich ist. In der anatomischen Fachliteratur werden die Positionen solcher anatomischen Landmarken zudem exakt beschrieben. Durch ein solches Vorgehen wird daher die Durchführung der Individualisierung erleichtert, da ein medizinisch ausgebildeter Benutzer, beispielsweise ein Arzt oder eine MTA, mit den anatomischen Landmarken vertraut ist und diese die Anatomie im Wesentlichen bestimmen.

Zur automatischen Ermittlung der Zielstruktur des zu separierenden Teilobjekts in den Schichtbilddaten gibt es verschiedene Möglichkeiten. Eine Alternative besteht darin, das sogenannte „Schwellenwertverfahren" anzuwenden. Dieses Verfahren funktioniert in der Weise, dass die Intensitäts-werte der einzelnen Voxel, d.h. der einzelnen 3D-Bildpunkte, mit einem fest eingestellten Schwellenwert verglichen werden. Liegt der Wert des Voxels über dem Schwellenwert, dann wird dieser Voxel zu einer bestimmten Struktur gerechnet. Dieses Verfahren ist jedoch bei Magnetresonanzaufnahmen vor allem bei Kontrastmitteluntersuchungen oder zur Identifizierung der Hautoberfläche eines Patienten anwendbar. Zur Erkennung anderer Gewebestrukturen eignet sich dieses Verfahren im allgemeinen nicht. Bei einem bevorzugten Verfahren wird daher die Zielstruktur zumindest teilweise mittels eines Konturanalyseverfahrens ermittelt. Solche Konturanalyseverfahren arbeiten auf Basis der Gradienten zwischen benachbarten Bildpunkten. Verschiedenste Konturanalyseverfahren sind dem Fachmann bekannt. Der Vorteil derartiger Konturanalyseverfahren besteht darin, dass die Verfahren stabil verwendbar sind.

In einer Weiterentwicklung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es auch möglich, das Untersuchungsobjekt automatisch zu klassifizieren. Dabei kann automatisch festgelegt werden, ob weitere Untersuchungen erforderlich sind und wenn ja, welche Untersuchungen durchgeführt werden. Es bietet sich auch an, dem Bediener die Klassifizierung lediglich als Vorschlag zu unterbreiten, so dass dieser dann dem Vorschlag zustimmen oder ihn zurückweisen kann.

Eine solche automatische Klassifizierung eines Untersuchungsobjekts kann in der Weise erfolgen, dass in den gemessenen Schnittbilddaten automatisch bestimmte anatomische Strukturen sowie die Abweichungen dieser Strukturen von einem individualisierten Vergleichs-Modell bzw. Vergleichs-Modell-Teil ermittelt werden. Bei der Individualisierung dieses Vergleichs-Normmodells muss gewährleistet sein, dass nur solche Transformationen durchgeführt werden, dass die Geometrie des Vergleichs-Normmodells bzw. des betreffenden Normmodell-Teils selbst keine Pathologien aufweist. Es können so auf einfache Weise Pathologien der untersuchten anatomischen Strukturen automatisch festgestellt und dann auf dieser Basis automatisch weitere Untersuchungen festgelegt werden. Die ermittel ten Abweichungen können dabei auch gemeinsam mit den anatomischen Strukturen graphisch visualisiert werden, beispielsweise auf einem Bildschirm für den Bediener markiert werden. Zusätzlich können solche Abweichungen dem Bediener auch durch ein akustisches Signal angezeigt werden.

Die erste Auswahleinheit, die Übersichtsbilder-Ermittlungseinheit, die Zielstruktur-Ermittlungseinheit, die Adaptionseinheit, die zweite Auswahleinheit zur Auswahl von Steuerungsparametern und die Parameter-Individualisierungseinheit der erfindungsgemäßen Steuereinrichtung können besonders bevorzugt in Form von Software auf einem Prozessor einer programmierbaren Steuereinrichtung realisiert werden. Diese Steuereinrichtung sollte außerdem als Hardwarekomponenten u.a. die Schnittstelle zur Ansteuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts sowie eine Speichereinrichtung aufweisen, um die anatomischen Normmodelle, vorzugsweise gemeinsam mit den Übersichts-Scanparametern und den weiteren Scanparametern für die Untersuchungen zu speichern. Diese Speichereinrichtung muss dabei nicht notwendigerweise integrierter Teil der Steuereinrichtung sein, sondern es reicht aus, wenn der Bildrechner auf eine passende externe Speichereinrichtung bzw. auf mehrere verteilte Speichereinrichtungen zugreifen kann.

Eine Realisierung des erfindungsgemäßen Verfahrens in Form von Software hat den Vorteil, dass auch bestehende Steuereinrichtungen relativ einfach durch geeignete Updates entsprechend nachgerüstet werden können.

Die Erfindung wird im Folgenden anhand von Ausführungsbeispielen unter Hinweis auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
1 eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Magnetresonanztomographie-Geräts mit einer erfindungsgemäßen Steuereinrichtung,
2 ein Flussdiagramm zur Darstellung eines möglichen Ablaufs des erfindungsgemäßen Verfahrens,
3 ein Flussdiagramm zur detaillierteren Darstellung eines bevorzugten Verfahrens zur Modellindividualisierung,
4a eine Darstellung eines Oberflächenmodells eines menschlichen Schädels mit fünf sagittalen Schichtebenen,
4b eine Darstellung des Oberflächenmodells gemäß 4a, jedoch mit fünf transversalen Schichtebenen,
5 eine Darstellung der Zielstruktur eines menschlichen Schädels auf der Basis von Schnittbilddaten,
6a eine Darstellung der Zielstruktur gemäß 5 mit einem noch nicht angepassten Oberflächen-Normmodell gemäß 4a (ohne Unterkiefer),
6b eine Darstellung der Zielstruktur und des Normmodells gemäß 6a, jedoch mit an die Zielstruktur teilweise angepasstem Normmodell,
6c eine Darstellung der Zielstruktur und des Normmodells gemäß 6b, jedoch mit an die Zielstruktur weiter angepasstem Normmodell,
7 eine Darstellung von anatomischen Markern an einem Schädel-Normmodell gemäß 4a,
8 eine Darstellung eines auf Dreiecksbasis gebildeten Oberflächenmodells eines menschlichen Beckens.
In dem in 1 gezeigten Ausführungsbeispiel ist das erfindungsgemäße Magnetresonanztomographie-Gerät 1 mit seiner zugehörigen erfindungsgemäßen Steuereinrichtung 2 an einen Bus 20 angeschlossen. An diesen Bus 20 sind weitere Komponen ten wie beispielsweise ein Massenspeicher 21 zur Hinterlegung von Bilddaten D und eine Workstation 22 angeschlossen. Diese Workstation 22 besteht aus einem Bildrechner 23 und einer Konsole 24, welche in üblicher Weise als Benutzerschnittstelle einen Bildschirm 25, eine Tastatur 26 und ein Zeigegerät, beispielsweise eine Maus 27, aufweist. Die Workstation 22 dient beispielsweise zur späteren Betrachtung und Bearbeitung der von dem MRT-Geräts 1 erzeugten Bilder.
Selbstverständlich können am Bus 20 unter Bildung eines größeren Netzwerkes noch andere, in einem üblichen radiologischen Informationssystem (RIS) vorhandene Komponenten, beispielsweise weitere Modalitäten, Massenspeicher, Workstations, Ausgabegeräte wie Drucker, Filming-Stationen o.Ä. angeschlossen sein. Ebenso ist eine Verbindung mit einem externen Netz bzw. mit weiteren RIS möglich. Sämtliche Daten werden dabei vorzugsweise zur Kommunikation unter den einzelnen Komponenten im sogenannten DICOM-Standard (Digital Imaging and Communication in Medicine) formatiert.
Bei dem dargestellten Ausführungsbeispiel ist die Steuereinrichtung 2 in einem separaten Gerät untergebracht. Es handelt sich hierbei um einen Rechner mit einem entsprechend programmierbaren Prozessor, auf welchem die Steuersoftware zur Ansteuerung des MRT-Geräts 1 gespeichert ist. Über eine Steuerschnittstelle 5 übermittelt die Steuereinrichtung 2 Steuerbefehle SB an das MRT-Gerät 1, damit dort die gewünschte Messung durchgeführt wird.
Über eine Bilddaten-Schnittstelle 6 werden verschiedenste Bilddaten D, UD von dem MRT-Gerät 1 übernommen und dann innerhalb der Steuereinrichtung 2 weiterverarbeitet. Um die Steuereinrichtung 2 direkt vor Ort bedienen zu können, ist über eine Schnittstelle 19 eine Konsole 15 angeschlossen, welche als Benutzerschnittstelle einen Bildschirm 16, eine Tastatur 17 und ein Zeigegerät, beispielsweise hier eine Maus 18, aufweist. Alternativ ist es aber auch möglich, dass an stelle über die direkt an die Steuereinrichtung 2 angeschlossene Konsole 15 die Bedienung beispielsweise über die ebenfalls am Netz 20 angeschlossene Workstation 22 erfolgt. Die Workstation 22 kann sich hierzu auch in unmittelbarer räumlicher Nähe zur Modalität 1 befinden.
Die Steuereinrichtung 2 kann im Übrigen auch integrativer Bestandteil des MRT-Geräts 1 sein. Ebenso kann auch die Konsole 15 integrativer Bestandteil der Steuereinrichtung 2 bzw. des MRT-Geräts 1 sein, so dass sämtliche Komponenten in einem Gerät zusammengefasst sind.
Ein möglicher Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur automatischen Steuerung des MRT-Geräts 1 während der Messungen ist in 2 dargestellt.
Zunächst wird in einem ersten Verfahrensschritt I die zu untersuchende Körperregion festgelegt und dementsprechend der Patient P im Magnetresonanz-Tomographen 1 positioniert bzw. geeignete lokale Spulen am Patienten P positioniert. So wird beispielsweise bei einer Untersuchung der Schädelbasis der Kopf des Patienten P in eine Kopfspule o.Ä. gebracht.
Als zweiter Verfahrensschritt II wird dann zunächst ein passendes anatomisches Modell M, bei dem genannten Beispiel der Kopfuntersuchung ein Schädelmodell, aus einer Datenbank ausgewählt. Eine Speichereinrichtung 4, in welcher eine Datenbank mit verschiedensten Modellen M hinterlegt ist, ist in 1 als integrierter Bestandteil der Steuereinrichtung 2 dargestellt.
Die Auswahl des Modells M erfolgt mit einer ersten Auswahleinheit 7, welche hier in Form eines Softwaremoduls auf dem Prozessor 3 der Steuereinrichtung 2 realisiert ist. Die Eingabe der diagnostischen Fragestellung durch den Bediener erfolgt beispielsweise über die Konsole 15.
Bei den Normmodellen M kann es sich auch um Modelle handeln, welche aus mehreren Teilobjekten bestehen. So besteht z.B. ein Kniemodell aus den Modell-Teilen „Femur", „Tibia", „Patella" (Kniescheibe) und den einzelnen Menisken. Bei einer diagnostischen Fragestellung dagegen, welche sich auf den Kopf des Patienten bezieht, um z.B. einen Verdacht auf Schädelbruch zu überprüfen, wird ein Schädelknochen-Normmodell benötigt. Die 4a und 4b zeigen ein mögliches Schädel-Normmodell M, welches u.a. als (in diesen Figuren erkennbare) Modell-Teile das Stirnbein T₁, das rechte Scheitelbein T₂, das linke Scheitelbein T₃, den Gesichtsschädel T₄, und den Unterkiefer T₅ umfasst. Weitere Modell-Teile, die in dieser Figur nicht erkennbar sind, sind das Hinterhauptsbein und die Schädelbasis. Das Modell ist der besseren Erkennbarkeit wegen in den 4a und 4b mit durchgehender Oberfläche dargestellt. Tatsächlich sind die Modelle vorzugsweise auf Basis von Dreiecken aufgebaut. Ein entsprechendes Oberflächenmodell eines Beckens ist in 8 dargestellt.
Es erfolgt dann im Schritt III eine Anfertigung von Übersichtsbildern (Localizer-Scans) in Abhängigkeit vom gewählten Modell. Hierbei sind die Übersichts-Scanparameter UP, auf deren Basis die Übersichtsbilder angefertigt werden, gemeinsam mit dem Modell M gespeichert. Das heißt, bei Auswahl des Modells M wird gleichzeitig festgelegt, welche und wie viele Übersichtsbilder erzeugt werden. In den 4a und 4b sind bereits mögliche Schichtbild-Ebenen für Übersichtsbilder eingezeichnet, wobei 4a sagittale und 4b transversale Schichtebenen enthält. Wegen der besseren Übersichtqlichkeit sind hier nur jeweils fünf Schichtebenen mit sehr großem Abstand zueinander eingezeichnet. In der Realität sind die Schichtebenen erheblich dichter.
Da die Übersichtsbilder hier nicht nur zur konventionellen manuellen graphischen Planung der MR-Untersuchung, sondern zur Individualisierung von anatomischen Modellen verwendet werden, sind höhere Qualitätsansprüche an die Bilder zu stel len. Neben der Bildqualität sind dabei mitunter auch die Schichtanzahl, der Schichtabstand und das Bildfeld relevant. Dagegen ist es meist nicht erforderlich, dass die Übersichts-Schnittbilder eine genau definierte Lage bezüglich des Untersuchungsobjekts haben. Es reicht aus, dass mit den Übersichtsbildern ausreichende Daten zur Ermittlung der Zielstruktur akquiriert werden, so dass anschließend eine genaue Anpassung des Normmodells erfolgen kann. Das heißt, es ist oft weitgehend unerheblich, ob – wie in den 4a und 4b anhand des Schädelmodells dargestellt – die Schnittbilddaten transversal, sagittal oder schräg aufgenommen werden, solange genügend Stützstellen für die Individualisierung des Modells in der Zielstruktur später zur Verfügung stehen. Gegebenenfalls ist auch die Anfertigung von Bildern unter verschiedenen Richtungen sinnvoll.
Die verschiedenen Übersichts-Scanparameter UP bestimmen in hohem Maße die Datengrundlage für den späteren Individualisierungsalgorithmus. Um bei der Individualisierung einen stabilen Verfahrensablauf zu gewährleisten, werden daher vorzugsweise im Vorfeld durch Untersuchungen eines größeren Kollektivs diese Übersichts-Scanparameter UP für jedes Modell M experimentell bestimmt und dann mit dem betreffenden Modell M verknüpft, vorzugsweise in Form eines vollständigen Localizer-Protokolls. Die Übersichts-Scanparameter UP werden bei Auswahl eines Modells an eine ebenfalls in Form von Software im Prozessor 3 realisierte Bildermittlungseinheit 12 übergeben. Diese Bildermittlungseinheit 12 wandelt die Messprotokolle bzw. die verschiedenen Scanparameter – und somit auch die Übersichts-Scanparameter – in Steuerbefehle SB um, die dann über die Steuerschnittstelle 5 an das MRT-Gerät 1 übergeben werden, damit dort in der richtigen Folge die passenden Messsequenzen gefahren werden. Im vorliegenden Beispiel weist die Bildermittlungseinheit 12 als Unterroutine eine separate Übersichtsbild-Ermittlungseinheit 14 auf, welche dazu dient, auf Basis der Übersichts-Scanparameter UP die Steuerbefehle SB zur Messung der Übersichtsbilder zu erzeugen. Eine andere Routine ist die Untersuchungsbild-Ermittlungseinheit 13, welche dazu dient, anhand von entsprechenden weiteren Scanparametern später die Steuerbefehle SB zur Durchführung der eigentlichen Messung zur Untersuchung des Patienten P zu generieren.
Die bei den Übersichts-Scans erzeugten Übersichts-Bilddaten UD werden dann (wie alle übrigen Bilddaten D) über die Bilddatenschnittstelle 6 von der Steuereinheit 2 übernommen und dort weiterverarbeitet.
Dabei wird in einem Verfahrensschritt IV in Abhängigkeit von der vorgegebenen diagnostischen Fragestellung eine Zielstruktur Z innerhalb der Übersichts-Schnittbilddaten UD ermittelt. Dies erfolgt vorzugsweise vollautomatisch mit Hilfe der bereits genannten Konturanalyse. Bei bestimmten Strukturen und bestimmten Aufnahmeverfahren kann auch ein Schwellenwertverfahren verwendet werden, wie bereits weiter vorn beschrieben wurde. Bei dem in 1 dargestellten Ausführungsbeispiel erfolgt diese Ermittlung der Zielstrukturen Z innerhalb einer ebenfalls in Form von Software auf dem Prozessor 3 realisierten Zielstruktur-Ermittlungseinheit 9. Diese gibt die Zielstruktur-Daten ZD an eine ebenfalls in Form von Software realisierte Adaptionseinheit 10 weiter, welche außerdem von der Auswahleinheit 7 die Daten über das Modell M enthält.
Dann erfolgt mit Hilfe der Adaptionseinheit 10 im Verfahrensschritt V eine Individualisierung des Modells M, d.h. das Normmodell M wird an die ermittelte Zielstruktur Z angepasst. Eine Zielstruktur Z für eine Schädeluntersuchung, welche aus Übersichtsbild-Daten eines Patienten gewonnen werden konnte, ist in 5 dargestellt. Diese Zielstruktur kann z.B. zur Anpassung des Normmodells gemäß den 4a und 4b dienen.
Eine bevorzugte Ausführungsform des Individualisierungsprozesses ist in 3 in Form eines Flussdiagramms genauer schematisch dargestellt.
In diesem Anpassungs-Prozess werden die einzelnen Modellparameter in mehreren Iterationsschritten S so variiert, bis letztlich alle Parameter individualisiert sind oder die Individualisierung ausreichend ist, d.h. dass die Abweichung zwischen Normmodell M und Zielstruktur Z minimal ist oder unter einem vorgegebenen Schwellenwert liegt. Jeder Iterationsschritt S umfasst dabei mehrere Prozessschritte Va, Vb, Vc, Vd, die in Form einer Schleife durchlaufen werden.
Der erste Iterationsschritt S beginnt mit dem Verfahrensschritt Va, in welchem zunächst die optimalen Parameter für die Translation, Rotation und Skalierung bestimmt werden. Dies sind die Parameter der obersten (im Folgenden „0-ten") Hierarchieklasse, da diese Parameter sich auf die Gesamtgeometrie auswirken. Die drei Parameter der Translation t_x, t_y, t_z und die drei Parameter der Rotation r_x, r_y, r_z um die drei Modellachsen sind in 4a schematisch eingezeichnet.
Ist diese Anpassung soweit wie möglich erfolgt, werden in einem weiteren Schritt Vb noch nicht eingestellte Modellparameter durch bereits bestimmte Parameter abgeschätzt. D.h. aus den Einstellungen übergeordneter Parameter werden Startwerte für untergeordnete Parameter geschätzt. Ein Beispiel hierfür ist die Abschätzung der Kniebreite aus der Einstellungen eines Skalierungsparameters für die Körpergröße. Dieser Wert wird für die nachfolgende Einstellung des betreffenden Parameters als Ausgangswert vorgegeben. Auf diese Weise kann das Verfahren erheblich beschleunigt werden. Es werden dann im Verfahrensschritt Vc die betreffenden Parameter optimal eingestellt.
Bei dem gezeigten Ausführungsbeispiel sind die Parameter bezüglich ihres Einflusses auf die anatomische Gesamtgeometrie des Modells hierarchisch geordnet. Je größer der geometrische Effekt eines Parameters ist, desto weiter oben steht er in der Hierarchie. Mit zunehmender Anzahl der Iterationsschritte S wird dabei die Anzahl der einstellbaren Modellparameter entsprechend der hierarchischen Ordnung erhöht.
D.h. innerhalb des ersten Durchlaufs der Schleife werden im Schritt Vc nur die Parameter der 1-ten Hierarchiestufe unterhalb der 0-ten Hierarchiestufe zur Einstellung des Modells genutzt. Beim zweiten Durchlauf ist es dann möglich, zunächst im Verfahrensschritt Va das Modell wieder erneut einer Translation, Rotation und Skalierung zu unterwerfen. Anschließend werden im Verfahrensschritt Vb die noch nicht bestimmten Modellparameter der 2-ten Hierarchieklasse durch bereits bestimmte Parameter abgeschätzt, die dann im Schritt Vc zur Einstellung hinzugenommen werden. Dieses Verfahren wird dann n-mal wiederholt, wobei im n-ten Iterationsschritt alle Parameter der n-ten Stufe optimiert werden und wiederum im letzten Schritt Vd des Iterationsschrittes S geklärt wird, ob noch weitere Parameter zur Verfügung stehen, die bisher noch nicht optimiert wurden. Anschließend beginnt wiederum ein neuer, (n+1)-ter Iterationsschritt, wobei das Modell M erneut entsprechend verschoben, rotiert oder skaliert wird und schließlich der Reihe nach wieder alle Parameter eingestellt werden können, wobei nun auch die Parameter der (n+1)-ten Klasse zur Verfügung stehen. Anschließend wird im Verfahrensschritt Vd erneut geprüft, ob alle Parameter individualisiert sind, d.h. ob noch Parameter existieren, die noch nicht optimiert wurden, oder ob bereits die gewünschte Anpassung erreicht ist.
Die 6a bis 6c zeigen einen sehr einfachen Fall für einen solchen Anpassungsprozess. In diesen Figuren ist das Modell M wegen der besseren Übersichtlichkeit wieder als durchgehende Oberfläche dargestellt. 6a zeigt die Zielstruktur Z mit dem dagegen verschobenen Modell M. Durch eine einfache Translation, Rotation und Skalierung erreicht man dann das in 6b dargestellte Bild, in dem das Modell M schon relativ gut an die Zielstruktur Z angepasst ist. Durch eine Einstellung weiterer, untergeordneter Parameter erhält man schließlich die in 6c erreichte Anpassung.
Durch das oben beschriebene Iterationsverfahren wird sichergestellt, dass eine möglichst zeitsparende und effektive Anqpassung erfolgt. Während der Anpassung können dabei jederzeit sowohl die Zielstruktur Z als auch das zugehörige Modell M sowie aktuell berechnete Abweichungswerte bzw. der aktuell berechnete Wert einer Abweichungsfunktion auf dem Bildschirm 6 der Konsole 5 dargestellt werden. Außerdem können die Abweichungen auch wie in den 6a bis 6c dargestellt visualisiert werden. Zusätzlich kann auch die Visualisierung der Abweichung durch entsprechende Farbgebung erfolgen.
Die untergeordneten Hierarchieklassen ergeben sich aus der quantitativen Analyse des Geometrieeinflusses. Dazu wird jeder Parameter verändert und die resultierende Abweichung des geometrisch veränderten Modells zum Ausgangszustand berechnet. Diese Abweichung kann beispielsweise durch die Summe der geometrischen Abstände von korrespondierenden Modelldreiecken quantifiziert werden, wenn dreiecksbasierende Oberflächenmodelle wie in 8 dargestellt verwendet werden. Durch eine Vorgabe von numerischen Intervallen für die Abweichung können dann die Parameter in die Hierarchieklassen eingeteilt werden. Dabei ist es durchaus wahrscheinlich, dass verschiedene Parameter in die gleiche Hierarchieklasse fallen. Abhängig ist dies unter anderem von der Breite der numerischen Intervalle für die Abweichungen. Diese Parameter in derselben Hierarchieklasse werden wie oben erläutert innerhalb eines bestimmten Iterationsschritts S gleichzeitig erstmals zur Veränderung angeboten bzw. bei einem automatischen Anpassungsverfahren entsprechend automatisch verändert.
Wie bereits erwähnt, werden bei diesem Verfahren vorzugsweise Modellparameter verwendet, welche direkt mit einem oder mehreren Positionen bestimmter anatomischer Landmarken des Modells verbunden sind. Beispiele für solche Parameter sind die Positionen der in 7 an einem Schädelmodell eingezeichneten anatomischen Landmarken L, L₁, L₂ oder die Distanzen zwischen den einzelnen Landmarken, wie die Distanz d_O zwischen den anatomischen Landmarken L₁, L₂ im Mittelpunkt der Orbitahöhlen (Augenhöhlen). Um bei einem manuellen Eingriff eines Bedieners in den automatischen Anpassungsprozess diesen Abstand d_O der Orbitahöhlen einzustellen, kann der Benutzer beispielsweise mittels eines Mauszeigers eine der anatomischen Landmarken L₁, L₂ auswählen und deren Position interaktiv verändern. Die Geometrie des Modells M wird dann automatisch passend mitverformt.
Bei einer Variation eines Modellparameters, welcher einen Abstand zwischen zwei anatomischen Landmarken des Normmodells M umfasst, wird vorzugsweise die Geometrie des Normmodells in einem Bereich entlang einer Geraden zwischen den anatomischen Landmarken proportional zur Abstandsänderung verformt. Bei einer Variation eines Modellparameters, welcher eine Veränderung der Position einer ersten anatomischen Landmarke relativ zu einer benachbarten Landmarke umfasst, wird vorzugsweise die Geometrie des Normmodells M in einer Umgebung um die betreffende erste anatomische Landmarke herum in Richtung der betreffenden benachbarten Landmarken passend mitverformt. Dabei nimmt die Verformung vorteilhafterweise mit zunehmendem Abstand von der betreffenden ersten anatomischen Landmarke ab. D.h. die Verformung ist im engeren Bereich um die Landmarke stärker als in den weiter davon beabstandeten Bereichen, um die in den Figuren dargestellte Wirkung zu erreichen. Es sind aber auch andere Transformationsvorschriften denkbar, sofern diese zu anatomisch sinnvollen Transformationen führen. Dies ist ggf. von dem jeweils ausgewählten Modell abhängig.
Anhand der anatomischen Marker L, L₁, L₂ an dem Schädelmodell in 8 kann auch ein typisches Beispiel verdeutlicht werden, bei dem die Abstände zwischen zwei Landmarken in unterschiedlichen Hierarchieklassen eingeordnet sind. So wird das in 8 gezeigte Schädelmodell nicht nur durch den Abstand d_O der beiden Orbitahöhlen bestimmt, sondern auch durch den Abstand der beiden Processi styloidei parametrisiert, bei denen es sich um kleine knöcherne Fortsätze an der Schädelbasis handelt (in der Ansicht in 8 nicht erkennbar). Hier ist der geometrische Effekt des ersten Parameters, welcher den Orbitaabstand angibt, größer als der geometrische Effekt des zweiten Parameters, welcher den Abstand zwischen den Processi styloidei angibt. Dies lässt sich beispielsweise durch eine Geometrieveränderung des Modells bei einer Parameterveränderung um einen Millimeter untersuchen. Da es sich bei den Processi styloidei um relativ kleine Strukturen handelt, wird sich die geometrische Modellveränderung auf einen kleinen Bereich um diese Knochenfortsätze beschränken. Demgegenüber stehen die relativ viel größeren Orbitahöhlen. Bei einer Veränderung des Orbitaabstands wird ein mehrfacher Anteil des Modells seine Geometrie verändern und zu einer erhöhten Abweichung führen. Daher ist der Parameter des Orbitaabstandes in einer erheblich höheren Hierarchieklasse angeordnet als die Veränderung des Abstands der Processi styloidei, da grundsätzlich Parameter mit einer größeren geometrischen Reichweite der Parameterhierarchie weiter oben stehen als Parameter mit einer eher lokalen Wirkung.
Sind schließlich alle einstellbaren Parameter individualisiert worden oder hat die Abweichungsfunktion ihren Minimalwert erreicht, so wird im Verfahrensschritt VI geprüft, ob die Abweichung des individualisierten Normmodells zum Datensatz, d.h. zur Zielstruktur, ausreichend gering ist. Hierbei kann beispielsweise geprüft werden, ob der aktuell erreichte Abweichungswert einen Grenzwert unterschreitet. Ist dies nicht der Fall, so wird der automatische Prozess abgebrochen und die weitere Bearbeitung erfolgt – wie hier als Verfahrensschritt VII schematisch dargestellt – auf konventionelle Weise. D.h. die Übersichts-Bilddaten werden dann von dem Bediener zur manuellen Einstellung der weiteren Scanparameter genutzt. Sinnvollerweise wird im Falle eines solchen Abbruchs ein Signal an den Bediener ausgegeben, so dass dieser sofort erkennt, dass er den Prozess manuell weiterbearbeiten muss.
Ist dagegen die Anpassung des Normmodells M an die Zielstruktur Z ausreichend, so kann dann im Verfahrensschritt VIII für die weitere Untersuchung eine Auswahl von Scanparametern SP entsprechend dem anatomischen Normmodell M und entsprechend der diagnostischen Fragestellung erfolgen. Die Auswahl der verschiedenen Scanparameter SP erfolgt dabei durch eine zweite Auswahleinheit 8, welche – wie in 1 schematisch dargestellt – vorzugsweise ebenfalls in Form von Software auf dem Prozessor 3 der Steuereinrichtung 2 realisiert ist. Diese zweite Auswahleinheit 8 erhält z.B. die Modellinformation von der ersten Auswahleinheit 7. Die Informationen über die diagnostische Fragestellung sind bereits eingangs durch den Bediener an der Konsole 15 eingegeben worden bzw. der Bediener hat aus verschiedenen möglichen, bereits vorgegebenen diagnostischen Fragestellungen eine ausgewählt.
Die Auswahl von Scanparametern SP in Abhängigkeit von der diagnostischen Fragestellung kann dabei auf die Auswahl eines geeigneten Untersuchungsprotokolls zurückgehen, in dem die Scanparameter für eine spezifische MR-Untersuchung zusammengefasst sind. Gewisse Protokolle stellen die allgemeine Morphologie dar. Dies betrifft beispielsweise die T₁-, T₂- sowie PD-Protokolle. Andere Protokolle stellen hingegen spezifische Morphologien dar. So können beispielsweise Blutgefäße durch 3D-Gradienten-Echo-Protokolle unter Verwendung von MR-Kontrastmittel dargestellt werden. Die Diffusions- und Perfusionsbildgebung auf der Basis von EPI-Protokollen ermöglicht die gezielte Untersuchung von Hirnerkrankungen. Es gibt mittlerweile eine Fülle von Untersuchungsprotokollen für die unterschiedlichsten diagnostischen Fragestellungen. Dabei teilen sich die Protokollparameter in spezifische Scanparameter nur für das entsprechende Protokoll und in allgemeine Scanparameter auf. Von besonderer Bedeutung sind dabei die immer benötigten geometrischen Scanparameter, welche für den jewei ligen konkreten Untersuchungsfall individuell eingestellt werden müssen. So ist es bei den MR-Untersuchungen unbedingt notwendig, dass die entsprechenden Schichtpakete positioniert und ausgerichtet werden. Daneben müssen in den meisten Fällen auch der Schichtabstand und die Schichtdicke individuell gewählt werden, so wie das i.A. rechteckige Bildfeld. Ziel dieser individuellen Scanparametereinstellung ist dabei die standardisierte Wiedergabe der klinisch relevanten anatomischen Strukturen. Dabei werden die Schichtpakete bisher an anatomischen Landmarken ausgerichtet. Ein Beispiel ist hierfür ist eine Knieuntersuchung, bei der der leicht erkennbare Gelenkspalt verwendet wird oder bei Gehirnuntersuchungen an der vorderen und hinteren Kommissur. Dabei werden in der Regel durch die Angabe von mindestens drei Stützpunkten beispielsweise die Position und Orientierung einer Scanebene definiert. Auch die Begrenzung des Scanvolumens kann durch geeignete Stützpunkte mit dem anatomischen Modell verbunden werden, wodurch u.a. das Bildfeld festgelegt wird. Erfindungsgemäß erfolgt diese Ausrichtung und Einstellung der individuellen Scanparameter nun nicht mehr während der Messung, sondern stattdessen einmalig an dem für die Fragestellung geeigneten Normmodell. Hierzu sind jedem Modell für jede der möglichen Fragestellungen fertige Protokolle zugeordnet, welche auch die geometrischen Scanparameter für das betreffende Normmodell umfassen.
Die Scanparameter sind in Verbindung mit dem jeweiligen Modell beispielsweise in einer Datenbank hinterlegt. In 1 ist dies in dem Speicher 4 der Steuereinrichtung 2 schematisch dargestellt. Die Speicherstruktur kann dabei z.B. nach Art einer Baumstruktur aufgebaut sein, so dass jedem Modell verschiedene diagnostischen Fragestellungen und diesen wiederum die zugehörigen Scanparameter zugeordnet sind.
Die von der zweiten Auswahleinheit 8 im Verfahrensschritt VIII ausgewählten geometrischen Scanparameter SP entsprechen folglich zunächst den ausgewählten Normmodellen, d.h. es han delt sich um „Norm-Scanparameter". Entsprechend dem individualisierten Normmodell, welches von der Adaptionseinheit 10 an die Zielstruktur in den Übersichtsbilddaten angepasst wurde, muss folglich eine Individualisierung der Norm-Scanparameter SP erfolgen, was hier im Verfahrensschritt IX mittels einer Parameter-Individualisierungseinheit 11 geschieht, welche vorzugsweise in Form von Software auf dem Prozessor 3 realisiert ist. Die Informationen über die zur Anpassung des Normmodells an die Zielstruktur Z durchgeführte 3D-Transformation bzw. den verwendeten Individualisierungsalgorithmus erhält die Parameter-Individualisierungseinheit 11 von der Adaptionseinheit 10 und kann somit die entsprechende Individualisierung der Scanparameter SP durchführen. Beispielsweise werden in der Parameter-Individualisierungs-Einheit 11 zur Anpassung einer Scanebene die Stützpunkte, welche die Scanebene in Bezug zum anatomischen Normmodell M festlegen, entsprechend der dreidimensionalen Transformation des Normmodells M transformiert und somit individualisiert.
Die individualisierten Scanparameter ISP werden dann an die Untersuchungsbild-Ermittlungseinheit 13 weitergegeben. Diese wandelt die individualisierten Scanparameter ISP dann in entsprechende Steuerbefehle SB für das MRT-Gerät 1 um, so dass im Verfahrensschritt X die gewünschte Messung durchgeführt wird.
Optional kann im Verfahrensschritt XI dann festgelegt werden, ob weitere Messungen notwendig sind. Dies kann zum einen manuell, d.h. nach entsprechender Vordiagnose durch einen geschulten Bediener des MRT-Geräts 1, oder auch ggf. vollautomatisch durch eine automatische Bildauswertung erfolgen. Entsprechend der Feststellungen, ob und welche weiteren Messungen notwendig sind, erfolgt dann im Verfahrensablauf ein Rücksprung zum Verfahrensschritt VIII, und es werden wieder in Abhängigkeit von der weiteren diagnostischen Fragestellung Scanparameter für das jeweilige Modell ausgewählt und die Verfahrensschritte IX, X und XI erneut durchlaufen.
Wird festgestellt, dass keine weiteren Messungen notwendig sind, so ist schließlich im Verfahrensschritt XII die Messung beendet und die gewonnenen Bilddaten D können z.B. über den Bus 20 versandt und im Massenspeicher 21 hinterlegt oder zur weiteren Bearbeitung bzw. Sichtung an andere Workstations oder sonstige Bildbetrachtungseinheiten zur weiteren Diagnose durch einen Radiologen übergeben werden. Ebenso ist es möglich, diese an Filming-Stationen o.Ä. zu senden, um Filme oder sonstige Ausdrucke zu erzeugen.
Es wird an dieser Stelle noch einmal ausdrücklich darauf hingewiesen, dass es sich bei den in den Figuren dargestellten Systemarchitekturen und Prozessen nur um Ausführungsbeispiele handelt, die vom Fachmann ohne weiteres im Detail verändert werden können. Insbesondere ist es möglich, dass die verschiedensten Komponenten der Steuereinrichtung 2 nicht auf einem Prozessor, sondern auf verschiedenen untereinander vernetzten Prozessoren realisiert sind. Ebenso ist es natürlich auch möglich, dass die verschiedensten Komponenten auf unterschiedlichen miteinander vernetzten Rechnern realisiert werden. So können beispielsweise besonders rechenintensive Prozesse wie die Individualisierung des Modells auf geeignete Rechner ausgelagert werden, welche dann nur noch das Endergebnis zurückliefern.
Es bietet sich im Übrigen an, bestehende Steuereinrichtungen bzw. Magnetresonanztomographie-Geräte, in welchen bereits bekannte Nachverarbeitungsprozesse implementiert sind, mit den erfindungsgemäßen Komponenten nachzurüsten, um auch diese Einrichtungen gemäß dem vorstehend beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren zu nutzen. In vielen Fällen reicht ggf. auch ein Update der Steuerungssoftware mit geeigneten Steuerungs-Softwaremodulen aus.

Claims

Verfahren zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts (1) mit folgenden Verfahrensschritten: – Auswahl eines anatomischen Normmodells (M), dessen Geometrie variierbar ist, für ein in Abhängigkeit von einer diagnostischen Fragestellung zu untersuchendes Untersuchungsobjekt, – Messung einer Anzahl von Übersichtsbildern einer das Untersuchungsobjekt umfassenden Region, wobei verschiedene Übersichtsscan-Parameter (UP), anhand derer die Messung der Übersichtsbilder gesteuert wird, in Abhängigkeit vom ausgewählten anatomischen Normmodell (M) festgelegt sind, – Ermittlung einer Zielstruktur (Z) in den Schnittbilddaten (UD) der gemessenen Übersichtsbilder, – Individualisierung des Normmodells (M) zur Anpassung an die ermittelte Zielstruktur (Z), – Auswahl von Scanparametern (SP) zur Steuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts (1) zur Messung von nachfolgenden Schnittbildern in Abhängigkeit vom ausgewählten Normmodell (M) und einer diagnostischen Fragestellung, – Individualisierung der ausgewählten Scanparameter (SP) entsprechend dem individualisierten Normmodell (M), – Messung einer Anzahl von Schnittbildaufnahmen auf Basis der individualisierten Scanparameter (ISP).
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass nach der Individualisierung des Normmodells (M) geprüft wird, ob die Restabweichung des individualisierten Normmodells von der Zielstruktur (Z) unterhalb eines vorgegebenen Grenzwerts liegt, wobei anderenfalls das Verfahren abgebrochen wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Normmodelle (M) gemeinsam mit ihnen zugeordneten Übersichtsscan-Parametern (UP) zur Erstellung bestimmter Übersichtsbilder von einer das betreffende Untersuchungsobjekt umfassenden Region gespeichert sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Übersichtsscan-Parameter (UP) Parameter zur Bestimmung der Lage, der Anzahl und der Art der Übersichtsbilder umfassen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass während der Individualisierung jeweils auf Grundlage einer bestimmten Abweichungsfunktion ein aktueller Abweichungswert zwischen dem modifizierten Normmodells (M) und der Zielstruktur (Z) ermittelt wird und die Modellparameter automatisch so verändert werden, dass die Abweichungsfunktion minimiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das Normmodell (M) in mehreren Iterationsschritten anhand von Modellparametern (t_x, t_y, t_z, r_x, r_y, r_z, d0) an die Zielstruktur in den Übersichts-Schnittbilddaten (UD) angepasst wird, welche bezüglich ihres Einflusses auf die anatomische Gesamtgeometrie des Modells (M) hierarchisch geordnet sind, und dabei mit zunehmender Anzahl der Iterationsschritte die Anzahl der einstellbaren Modellparameter (t_x, ty, t_z, r_x, r_y, r_z, d0) entsprechend ihrer hierarchischen Ordnung erhöht wird.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellparameter jeweils einer Hierarchieklasse zugeordnet sind.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Zuordnung eines Modellparameters zu einer Hierarchieklasse auf Basis einer Abweichung in der Modellgeometrie erfolgt, welche auftritt, wenn der betreffende Modellparameter um einen bestimmten Wert verändert wird.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass verschiedenen Hierarchieklassen bestimmte Wertebereiche von Abweichungen zugeordnet sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass als Normmodelle (M) auf Dreiecksbasis erzeugte Oberflächenmodelle verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellparameter (M) jeweils so mit einer Position zumindest einer anatomischen Landmarke (L, L₁, L₂) verknüpft sind, dass das modifizierte Normmodell (M) für jeden Parametersatz eine anatomisch sinnvolle Geometrie aufweist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Zielstruktur (Z) in den Übersichts-Schnittbilddaten zumindest teilweise automatisch mittels eines Konturanalyseverfahrens ermittelt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass das Untersuchungsobjekt auf Basis der gemessenen weiteren Schnittbilder automatisch klassifiziert wird.
Computerprogrammprodukt, welches direkt in einen Speicher einer programmierbaren Steuereinrichtung eines Magnetresonanztomographie-Geräts ladbar ist, mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 13 auszuführen, wenn das Programmprodukt auf der Steuereinrichtung ausgeführt wird.
Steuereinrichtung (2) zum Betrieb eines Magnetresonanztomographie-Geräts (1) mit – einer Schnittstelle (5) zur Ansteuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts (1) zur Messung einer Anzahl von Schnittbildaufnahmen entsprechend von der Steuereinrichtung vorgegebener Scanparameter (UP, ISP), – eine Speichereinrichtung (4) mit einer Anzahl von anatomischen Normmodellen (M), deren Geometrie jeweils variierbar ist, für verschiedene Untersuchungsobjekte, – einer ersten Auswahleinheit (7) zur Auswahl eines der anatomischen Normmodelle (M) für ein zu untersuchendes Untersuchungsobjekt in Abhängigkeit von einer diagnostischen Fragestellung, – einer Übersichtsbilder-Ermittlungseinheit (14), um das Magnetresonanztomographie-Gerät (1) zur Messung einer Anzahl von Übersichtsbildern einer das Untersuchungsobjekt umfassenden Region anhand von Übersichtsscan-Parametern (UP) anzusteuern, welche in Abhängigkeit vom ausgewählten anatomischen Normmodell (M) vorgegeben sind, – eine Zielstrukturermittlungseinheit (9) zur Ermittlung einer Zielstruktur (Z) in den Schnittbilddaten (UD) der gemessenen Übersichtsbilder, – eine Adaptionseinheit (10), um das ausgewählte Normmodell (M) zur Anpassung an die ermittelte Zielstruktur (Z) zu individualisieren, – einer zweiten Auswahleinheit (8) zur Auswahl von Scanparametern (SP) zur Steuerung des Magnetresonanztomographie-Geräts (1) zur Messung von nachfolgenden Schnittbildern in Abhängigkeit vom ausgewählten Normmodell (M) und einer diagnostischen Fragestellung, – einer Parameterindividualisierungseinheit (11), welche die ausgewählten Scanparameter (SP) entsprechend dem individualisierten Normmodell (M) individualisiert.
Magnetresonanztomographie-Gerät (1) zum Messen von Schnittbilddaten eines Untersuchungsobjekts umfassend eine Steuereinrichtung (2) nach Anspruch 15.