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QUERVERWEIS AUF VERWANDTE
ANMELDUNG
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Diese
Anmeldung beansprucht die Priorität der am 02. August 2004 eingereichten
vorläufigen US-Patentanmeldung
Nr. 60/598,098, von der eine Kopie durch Querverweis in die vorliegende
Anmeldung einbezogen ist.
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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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1. Technisches Gebiet
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Die
vorliegende Erfindung betrifft die Visualisierung und computergestützte Diagnose
und Erkennung von Lungenembolie, und spezieller ein System und Verfahren
zur Baummodell-Visualisierung zur Erkennung von Lungenembolie.
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2. Erörterung
des Standes der Technik
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Eine
Lungenembolie (LE) entsteht, wenn ein Stück eines Blutgerinnsels von
einer tiefen Venenthrombose (TVT) abbricht und zu einer Arterie
in einer Lunge wandert, wo es die Arterie verstopft, die Lunge schädigt und
eine Belastung des Herzens verursacht. Diese kurzzeitige Komplikation
ist potentiell lebensbedrohend und tritt bei etwa zehn Prozent der Patienten
mit akuten TVT-Ereignissen auf. Sie kann sogar noch verbreiteter
sein, als allgemein angenommen, da die Mehrzahl der Embolien ohne
Symptome auftritt.
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Obwohl
LE eine der häufigsten
Ursachen eines unerwarteten Todes in den USA ist, ist sie möglicherweise
auch eine der vermeidbarsten. Eine umgehende Behandlung mit Antikoagulantien
ist entscheidend, um einen Tod zu verhindern. Eine solche Behandlung
birgt jedoch Risiken in sich, weshalb eine korrekte Diagnose von
entscheidender Bedeutung ist. Infolgedessen gewinnt Computer-Tomographie-Angiographie (CTA)
zunehmend an Akzeptanz als ein Diagnoseverfahren, das eine Sensitivität und Spezifizität bietet,
die mit anderen Verfahren wie etwa Pulmonalangiographie und Ventilations-Perfusions-Scans
vergleichbar oder ihnen überlegen
sind.
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Bilder,
die von 16-Schicht-Computertomographie-(CT)-) Scannern gewonnen
werden, welche bei der CTA verwendet werden, liefern Daten mit einer
sehr hohen Auflösung,
die eine verbesserte Erkennung von Emboli ermöglichen, die sich in subsegmentalen
Arterien befinden. Die Analyse der hochauflösenden Daten über zweidimensionale
(2D-) Schnitte erfordert die Verfolgung einzelner Gefäße und die
Untersuchung von deren Inhalt. Diese Analyse kann jedoch zeitaufwendig
sein, insbesondere für periphere
Arterien. Zum Beispiel muss ein praktischer Arzt wie etwa ein Radiologe
durch einzelne 2D-Schnitte navigieren, während er sich gleichzeitig an
die Lage der Gefäße, die
verfolgt werden, erinnern muss. Da der Radiologe jedoch jedes Mal
nur eine begrenzte Anzahl von Gefäßen verfolgen kann, muss der
gesamte Verfolgungsprozess wiederholt werden.
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Die
gegenwärtige
Forschung auf dem Gebiet der automatisierten Analyse von LE in kontrastmittelverstärkten CT-Bildern
betrifft entweder die direkte Erkennung von Gerinnseln innerhalb
der Arterien mittels computergestützter Erkennung (Computer Aided
Detection, CAD) oder den indirekten Rückschluss auf die Lage von
Gerinnseln durch Visualisierung der Gefäße oder Durchblutungsstörungen in
betroffenen Lungenbereichen. Wenn unter Anwendung von CAD Gerinnsel
in den Arterien detektiert werden, ist im Allgemeinen eine gute
Segmentierung der Arterien erforderlich, um die genaue Lage von
LE zu erkennen. Nachdem die LE-Kandidaten automatisch identifiziert
worden sind, werden sie einem Radiologen zur Überprüfung präsentiert. Da LE-Kandidaten mittels
CAD automatisch identifiziert werden, können manche LE-Stellen übersehen
werden, und es können "falsche Positive" auftreten. Außerdem erhält der Radiologe
normalerweise keine Informationen darüber, warum eine bestimmte LE-Stelle
gewählt
wurde oder nicht.
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Bei
einem anderen Verfahren zur LE-Visualisierung wird die mittlere
Dichte von lokalen Bereichen der Lungen berechnet und gerendert,
um Durchblutungsstörungen
direkt zu visualisieren. Lungenbereiche, die eine geringere als
die mittlere Dichte aufweisen, deuten normalerweise auf ein stromaufwärts befindliches
Gerinnsel hin; jedoch können auch
andere Bedingungen wie etwa ein Emphysem eine Intensität zur Folge
haben, die geringer als die mittlere ist. Dieses Verfahren ist mit ähnlichen
Anforderungen an die Navigation verknüpft wie das der Betrachtung
von 2D-Schnitten, nämlich
es ist erforderlich, durch 2D-Schnitte zu scrollen und sich an die Lage
gewisser Muster zu erinnern.
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Bei
einem weiteren Verfahren zur Visualisierung von LE verwendet ein
schattierter dreidimensionaler (3D-) Gefäßbaum innere Dichtebereiche
der Gefäße, um die
Baumoberfläche
zu färben.
Dieses Verfahren vereinfacht die Suche nach peripheren LE, da eine
Verfolgung von Gefäßen nicht
mehr notwendig ist. In dem visualisierten Baum muss jedoch dreidimensional
navigiert werden, und da Zweige häufig andere Zweige verdecken,
erfordert die Navigation um den Baum herum eine recht umfangreiche
Interaktion. Außerdem
muss möglicherweise
die gesamte Oberfläche
jedes Zweiges untersucht werden, was daher eine vollständige Rotationsansicht
jedes Zweiges erfordert und einen zeitaufwendigen Prozess zur Folge
hat.
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Dementsprechend
besteht Bedarf an einem Verfahren, welches die Notwendigkeit einer
3D-Navigation zur Betrachtung aller Strukturen eines 3D-Gefäßbaumes
verringert oder beseitigt.
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ZUSAMMENFASSUNG
DER ERFINDUNG
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Die
vorliegende Erfindung überwindet
die oben genannten und andere Probleme, die bei den bekannten Verfahren
auftreten, indem sie ein System und ein Verfahren zur Baummodell-Visualisierung
zur Erkennung von Lungenembolie bereitstellt.
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Bei
einer Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zur Baummodell-Visualisierung
zum Erkennen einer Anomalie in einer anatomischen Baumstruktur:
Anpassen eines Baummodells an eine anatomische Baumstruktur; Umwandeln
von Zweigen des Baummodells in erste zweidimensionale Zweigbilder;
und Anordnen der ersten zweidimensionalen Zweigbilder in einer hierarchischen
Reihenfolge, um ein zweites zweidimensionales Bild herzustellen.
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Die
anatomische Baumstruktur wird unter Anwendung eines der folgenden
Segmentierungsverfahren segmentiert: Schwellwertverfahren (Thresholding)
und größenbasierte
Etikettierung (Size-based Labeling), Leitungsfilter-basiertes oder Strukturtensor-basiertes
Segmentierungsverfahren.
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Der
Schritt des Anpassens des Baummodells umfasst: Definieren einer
Wurzelposition für
die anatomische Baumstruktur; Berechnen eines Skeletts der segmentierten
anatomischen Baumstruktur; Herstellen einer Rohbaumstruktur unter
Verwendung des Skeletts; Eliminieren falscher Zweige in der Rohbaumstruktur;
Glätten
und Zentrieren des Skeletts; und Zuweisen von Richtungsvektoren
zu Punkten in der segmentierten anatomischen Baumstruktur.
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Das
Baummodell kann auch angepasst werden, indem eines der folgenden
Verfahren zur Baummodellberechnung angewendet wird: gefäßbasiertes Verfolgungsverfahren,
Skelettierung, Distance Transform (Abstandstransformation) oder
Level-Set-basiertes Verfahren zur Baummodellberechnung. Die Zweige
des Baummodells werden in die ersten zweidimensionalen Zweigbilder
umgewandelt, indem eines der folgenden Verfahren angewendet wird:
Ausrollen (Unrolling), Darstellung nebeneinander (Side-by-Side),
rotierende Struktur oder zweidimensionales Verfahren der Projektion
der maximalen Intensität
(Maximum Intensity Projection).
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Die
anatomische Baumstruktur ist entweder ein Gefäßbaum wie etwa ein Blutgefäßbaum oder
ein Luftwege-Baum wie etwa ein Bronchialbaum. Die anatomische Baumstruktur
wird unter Anwendung entweder eines Computertomographie- oder eines Magnetresonanz-Bildgebungsverfahrens
erfasst. Die Anomalie ist entweder eine Lungenembolie oder eine Atemwegstenose
oder ein Gehirnaneurysma.
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Bei
einer anderen Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zum Analysieren
zweidimensionaler Baumbilder zum Erkennen einer Anomalie in einer
anatomischen Baumstruktur: Anpassen eines Baummodells an eine anatomische
Baumstruktur; Umwandeln jedes Zweiges des Baummodells in ein zweidimensionales
Zweigbild, so dass eine Vielzahl von zweidimensionalen Zweigbildern
hergestellt wird; und Anordnen der zweidimensionalen Zweigbilder
in einer hierarchischen Reihenfolge, um ein Bild mit zweidimensionaler
Darstellung herzustellen.
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Der
Schritt des Anpassens des Baummodells umfasst: Definieren einer
Wurzelposition für
die anatomische Baumstruktur; Berechnen eines Skeletts der segmentierten
anatomischen Baumstruktur; Herstellen einer Rohbaumstruktur unter
Verwendung des Skeletts; Eliminieren falscher Zweige in der Rohbaumstruktur; Glätten und
Zentrieren des Skeletts; und Zuweisen von Richtungsvektoren zu Punkten
in der segmentierten anatomischen Baumstruktur.
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Das
Verfahren umfasst ferner: Präsentieren des
Bildes mit zweidimensionaler Darstellung; Betrachten von Zweigen
in dem Bild mit zweidimensionaler Darstellung in einer hierarchischen
Reihenfolge; Empfangen einer Zweigauswahl; und Erhalten einer ursprünglichen
axialen Ansicht von Bilddaten des Zweiges oder eines dreidimensionalen
Renderings des Zweiges. Wenn der ausgewählte Zweig eine Anomalie aufweist,
ist die Anomalie entweder eine Lungenembolie oder eine Atemwegstenose
oder ein Gehirnaneurysma.
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Bei
einer weiteren Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung umfasst ein System zur Baummodell-Visualisierung
zum Erkennen einer Anomalie in einer anatomischen Baumstruktur:
eine Speichervorrichtung zum Speichern eines Programms; einen Prozessor,
der mit der Speichervorrichtung kommuniziert, wobei der Prozessor
in Verbindung mit dem Programm bewirkt: Anpassen eines Baummodells
an eine anatomische Baumstruktur; Umwandeln von Zweigen des Baummodells
in erste zweidimensionale Zweigbilder; und Anordnen der ersten zweidimensionalen
Zweigbilder in einer hierarchischen Reihenfolge, um ein zweites
zweidimensionales Bild herzustellen.
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Die
anatomische Baumstruktur wird unter Anwendung eines der folgenden
Segmentierungsverfahren segmentiert: Schwellwertverfahren (Thresholding)
und größenbasierte
Etikettierung (Size-based Labeling), Leitungsfilter-basiertes oder Strukturtensor-basiertes
Segmentierungsverfahren.
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Der
Prozessor bewirkt in Verbindung mit dem Programmcode beim Anpassen:
Definieren einer Wurzelposition für die anatomische Baumstruktur; Berechnen
eines Skeletts der segmentierten anatomischen Baumstruktur; Herstellen
einer Rohbaumstruktur unter Verwendung des Skeletts; Eliminieren falscher
Zweige in der Rohbaumstruktur; Glätten und Zentrieren des Skeletts;
und Zuweisen von Richtungsvektoren zu Punkten in der segmentierten
anatomischen Baumstruktur.
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Das
Baummodell kann auch angepasst werden, indem eines der folgenden
Verfahren zur Baummodellberechnung angewendet wird: gefäßbasiertes Verfolgungsverfahren,
Skelettierung, Distance Transform (Abstandstransformation) oder
Level-Set-basiertes Verfahren zur Baummodellberechnung. Die Zweige
des Baummodells werden in die ersten zweidimensionalen Zweigbilder
umgewandelt, indem eines der folgenden Verfahren angewendet wird:
Ausrollen (Unrolling), Darstellung nebeneinander (Side-by-Side),
rotierende Struktur oder zweidimensionales Verfahren der Projektion
der maximalen Intensität
(Maximum Intensity Projection).
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Die
anatomische Baumstruktur ist entweder ein Gefäßbaum oder ein Luftwege-Baum.
Die anatomische Baumstruktur wird unter Verwendung entweder eines
Computertomographen oder eines Magnetresonanztomographen erfasst.
Die Anomalie ist entweder eine Lungenembolie oder eine Atemwegstenose
oder ein Gehirnaneurysma.
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Die
oben genannten Merkmale sind die von repräsentativen Ausführungsformen
und werden dargestellt, um das Verständnis der Erfindung zu erleichtern.
Selbstverständlich
ist nicht beabsichtigt, dass sie als Einschränkungen der Erfindung betrachtet werden,
die durch die Patentansprüche
definiert ist, oder als Einschränkungen
für Äquivalente
zu den Ansprüchen.
Daher darf diese Zusammenfassung von Merkmalen nicht als entscheidend
für die
Bestimmung von Äquivalenten
betrachtet werden. Weitere Merkmale der Erfindung werden aus der
nachfolgenden Beschreibung, aus den Zeichnungen und aus den Ansprüchen ersichtlich.
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KURZBESCHREIBUNG
DER ZEICHNUNGEN
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1 ist
ein Blockschaltbild eines Systems zur Baummodell-Visualisierung
zur Erkennung von Lungenembolie gemäß einer beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung;
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2 ist
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Baummodell-Visualisierung zur
Erkennung von Lungenembolie gemäß einer
beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung beschreibt;
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3 ist
ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zum Anpassen eines Baummodells
zur Anwendung bei einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden
Erfindung beschreibt;
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4 ist
ein Bild, das eine 3D-Visualisierung eines Lungengefäßbaumes
zeigt, der gemäß einem
herkömmlichen
Verfahren segmentiert wurde;
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5 ist
eine Reihe von Schemata, die das Verfahren zur Baummodell-Visualisierung zur
Erkennung von Lungenembolie gemäß einer
beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung zeigen;
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6 ist
eine Reihe von Schemata, die alternative Verfahren zum Umwandeln
eines 3D-Zweiges in ein 2D-Bild gemäß einer beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung zeigen; und
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7 ist
eine Reihe von Bildern, welche die Ergebnisse des Umwandelns eines
Lungengefäßbaumes
in ein einziges 2D-Bild gemäß einer
beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung zeigen.
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AUSFÜHRLICHE
BESCHREIBUNG BEISPIELHAFTER AUSFÜHRUNGSFORMEN
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1 ist
ein Blockschaltbild eines Systems 100 zur Baummodell-Visualisierung zur
Erkennung von Lungenembolie gemäß einer
beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung.
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Wie
in 1 dargestellt, umfasst das System 100 unter
anderem eine Scannvorrichtung 105, einen Personalcomputer
(PC) 110 und ein Bedienpult 115, die zum Beispiel über ein
Ethernet-Netzwerk 120 verbunden sind. Die Scannvorrichtung 105 kann ein
Magnetresonanz-(MR-)Tomograph, ein Computertomograph (CT), ein Spiral-CT,
eine Positronen-Emissions-Tomographie-(PET) Einrichtung, eine 2D- oder 3D-Einrichtung
zur fluoroskopischen Bildgebung, eine 2D-, 3D- oder vierdimensionale
(4D-) Einrichtung zur Ultraschallbildgebung oder ein Röntgengerät sein.
Die Scannvorrichtung 105 kann auch eine Hybrid-Bildgebungsvorrichtung
sein, die in der Lage ist, CT, MR, PET oder andere Bildgebungsverfahren
zu realisieren.
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Der
PC 110, welcher eine Workstation, ein tragbarer oder Laptop-Computer,
ein Persönlicher Digitaler
Assistent (PDA) usw. sein kann, enthält eine Zentraleinheit (Central
Processing Unit, CPU) 125 und einen Speicher 130,
welche mit einer Eingabevorrichtung 150 und einer Ausgabevorrichtung 155 verbunden
sind. Die CPU 125 enthält
ein Baummodell-Visualisierungsmodul 145, welches ein oder mehrere
Verfahren zur Baummodell-Visualisierung zur Erkennung von Lungenembolie
implementiert.
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Der
Speicher 130 umfasst einen Direktzugriffsspeicher (Random
Access Memory, RAM) 135 und einen Nur-Lese-Speicher (Read
Only Memory, ROM) 140. Der Speicher 130 kann auch
eine Datenbank, ein Plattenlaufwerk, ein Bandlaufwerk usw. oder
eine Kombination davon enthalten. Der RAM 135 fungiert
als ein Datenspeicher, welcher Daten speichert, die während der
Ausführung
eines Programms in der CPU 125 verwendet werden, und wird als
ein Arbeitsbereich genutzt. Der ROM 140 fungiert als ein
Programmspeicher zum Speichern eines Programms, das in der CPU 125 ausgeführt wird.
Die Eingabevorrichtung 150 wird von einer Tastatur, Maus
usw. gebildet, und die Ausgabevorrichtung 155 wird von
einer Flüssigkristallanzeige
(Liquid Crystal Display, LCD), einem Kathodenstrahlröhren- (Cathode
Ray Tube, CRT-) Display oder einem Drucker gebildet.
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Der
Betrieb des Systems 100 wird von dem Bedienpult 115 aus
gesteuert, welches ein Steuergerät 165,
zum Beispiel eine Tastatur, und ein Display 160, zum Beispiel
ein CRT-Display, enthält.
Das Bedienpult 115 kommuniziert mit dem PC 110 und
der Scannvorrichtung 105, so dass 2D-Bilddaten, die von der
Scannvorrichtung 105 gesammelt werden, von dem PC 110 in
3D-Daten gerendert und auf dem Display 160 betrachtet werden
können.
Selbstverständlich
kann der PC 110 auch so konfiguriert sein, dass er von
der Scannvorrichtung 105 gelieferte Informationen bearbeitet
und anzeigt, wenn das Bedienpult 115 nicht vorhanden ist,
indem zum Beispiel die Eingabevorrichtung 150 und die Ausgabevorrichtung 155 verwendet
werden, um gewisse Aufgaben zu erfüllen, die von dem Steuergerät 165 und
dem Display 160 ausgeführt
werden.
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Das
Bedienpult 115 enthält
ferner ein beliebiges geeignetes System/ein Tool/eine Anwendung zum
Image Rendering (Bildberechnung), welche(s) digitale Bilddaten eines
erfassten Bilddatensatzes (oder eines Teils davon) verarbeiten kann,
um 2D- und/oder 3D-Bilder zu generieren und auf dem Display 160 anzuzeigen.
Insbesondere kann das Image-Rendering-System eine Anwendung sein, welche
2D-/3D-Rendering
und Visualisierung von medizinischen Bilddaten gewährleistet
und welche auf einer universellen oder spezifischen Computer-Workstation
ausgeführt
wird. Außerdem
ermöglicht
das Image-Rendering-System einem Benutzer, durch ein 3D-Bild oder
eine Vielzahl von 2D-Bildschichten zu navigieren. Der PC 110 kann
ebenfalls ein System/ein Tool/eine Anwendung zum Image Rendering
enthalten, zum Verarbeiten von digitalen Bilddaten eines erfassten
Bilddatensatzes, um 2D- und/oder
3D-Bilder zu generieren und anzuzeigen.
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Wie
in 1 dargestellt, kann das Baummodell-Visualisierungsmodul 145 auch
von dem PC 110 verwendet werden, um digitale medizinische Bilddaten
zu empfangen und zu verarbeiten, welche, wie oben vermerkt, in der
Form von Rohbilddaten, 2D rekonstruierten Daten (z.B. axialen Schichten)
oder 3D rekonstruierten Daten wie etwa volumetrischen Bilddaten
oder multiplanaren Reformatierungen vorliegen können, oder in Form irgendeiner
Kombination solcher Formate. Die Ergebnisse der Datenverarbeitung
können
vom PC 110 über
das Netzwerk 120 an ein Image-Rendering-System im Bedienpult 115 zum Erzeugen
von 2D- und/oder 3D-Renderings von Bilddaten entsprechend den Ergebnissen
der Datenverarbeitung ausgegeben werden, wie etwa Segmentierung
von Organen oder anatomischen Strukturen, Farb- oder Intensitätsvariationen
und so weiter.
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2 ist
ein Flussdiagramm, das einen Ablauf eines Verfahrens zur Baummodell-Visualisierung zur
Erkennung von Lungenembolie gemäß einer
beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung zeigt.
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Wie
in 2 dargestellt, werden CT-Bilddaten eines Lungengefäßbaumes
von einem Paar Lungen in einem Patienten erfasst (210).
Dies geschieht, indem die Scannvorrichtung 105, in diesem
Beispiel ein CT-Scanner, welcher vom Bedienpult 115 aus
bedient wird, verwendet wird, um den Brustkorb oder die Lungen des
Patienten zu scannen und dadurch eine Reihe von 2D-Bildschichten
zu erzeugen, die zu den Lungen gehören. Die 2D-Bildschichten der
Lungen werden dann kombiniert, um ein 3D-Bild des Lungengefäßbaumes
herzustellen. Selbstverständlich
können
die CT-Bilddaten, außer
von den Lungen, auch von einem Bein, Arm, Gehirn oder anderen Körperteil,
das sich verzweigende Blutgefäße oder
Luftwege enthält,
erfasst werden. Ferner können
auch andere Typen von Daten wie etwa MR-Bilddaten gemäß der vorliegenden Erfindung
verwendet werden.
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Nachdem
die CT-Bilddaten des Lungengefäßbaumes
erfasst worden sind, wird der Gefäßbaum segmentiert (220).
Selbstverständlich
kann die Gefäßsegmentierung
unter Anwendung eines beliebigen geeigneten Verfahrens zur Gefäßsegmentierung durchgeführt werden.
Zum Beispiel können
Verfahren zur Gefäßsegmentierung
wie etwa Schwellwertverfahren (Thresholding) und größenbasierte
Etikettierung (Size-based Labeling), Leitungsfilter-basierte oder Strukturtensor-basierte
Segmentierung angewendet werden. Außerdem könnte selbstverständlich ein
beliebiges Verfahren zur Erstellung eines Baummodells für Gefäße bei der
vorliegenden Erfindung angewendet werden. Hierzu gehören zum
Beispiel Verfahren zur Verfolgung von Gefäßen, welche keine Gefäßsegmentierung
erfordern, und wenn solche Verfahren angewendet werden, sind die
Schritte 220 und 230 (die weiter unten erläutert werden)
nicht erforderlich. Bei solchen Verfahren wird das Baummodell direkt
aus dem ursprünglichen
Bild erhalten. Der Vollständigkeit
halber wird im Folgenden ein Verfahren zur Gefäßsegmentierung zur Anwendung
bei der vorliegenden Erfindung erläutert.
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Zuerst
wird eine Maske der Lungen des Patienten mittels eines Region Growing
mit hohem Schwellwert von einem Saatpunkt in der Luftröhre aus
erzeugt. Danach wird an dem segmentierten Gefäßbaum eine Dilatation, gefolgt
von Erosion, durchgeführt,
um von Gefäßen verursachte
leere Räume auszufüllen. Selbstverständlich ist
der Erosionsoperator etwas größer als
der Dilatationsoperator, um zu verhindern, dass die Rippen und andere
Strukturen in der Nähe
der Brustwand mit in der Maske enthalten sind. Die Lungengefäße werden
anschließend
segmentiert, indem alle Voxel oberhalb eines Schwellwertes in der
Lungenmaske einbezogen werden. Der Schwellwert kann so festgelegt
werden, dass er ausreichend niedrig ist, um sowohl mit Kontrastmittel
gefüllte
als auch nicht mit Kontrastmittel gefüllte Blutgefäße zu erfassen,
einschließlich
derjenigen, welche vollständig
durch Emboli verschlossen sind.
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Ein
Beispiel der soeben erläuterten
gerenderten Segmentierung zeigt Bild (a) von 4. In diesem
Bild ist, abgesehen davon, dass es das Segmentierungsmodell veranschaulicht,
die Oberfläche durch
den inneren Inhalt schattiert. Dieses Bild ist außerdem aus
einer Ansicht eines schattierten 3D-Gefäßbaumes
entnommen. Ein weiteres Beispiel der gerenderten Segmentierung ist
in Bild (a) von 5 dargestellt, wo der dunkle
kreisförmige
Bereich 510 im rechten Zweig eine LE darstellt.
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Wenn
die Segmentierung gegeben ist, wird anschließend ein Baummodell an das
segmentierte Bild angepasst (230). Selbstverständlich können in diesem
Schritt vielfältige
Verfahren zum Anpassen eines Baummodells an das segmentierte Bild
angewendet werden. Außerdem
können
algorithmische Verfahren, die auf einer Verfolgung von Gefäßen basieren,
angewendet werden, um ein Baummodell anzupassen oder, anders ausgedrückt, zu
erhalten. Ein Baumanpassungsmodell zur Anwendung bei der vorliegenden
Erfindung wird in der Arbeit von A.P. Kiraly et al., "Three-Dimensional
Path Planning for Virtual Bronchoscopy", IEEE Transactions on Medical Imaging,
Bd. 23, Nr. 11, S. 1365-1379, Nov. 2004, erörtert, von der eine Kopie durch
Querverweis in die vorliegende Anmeldung einbezogen ist. Ein Beispiel
des darin erörterten
Baumanpassungsmodells wird nun unter Bezugnahme auf 3 erörtert.
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Wie
in 3 dargestellt, beginnt eine Baumberechnung mit
der Skelettierung von zuvor segmentierten Gefäßen und läuft in mehreren Schritten ab.
Zuerst wird eine Wurzelposition rA für die Wurzel
des Baumes definiert (310). Das Skelett des segmentierten
Bildes wird berechnet, indem Distance Transforms (Abstandstransformationen)
verwendet werden, um Endpunkte zu erfassen, gefolgt von einer die
Homotopie erhaltenden Elimination von Voxeln zur Ausdünnung (320).
Anschließend
wird unter Verwendung des Skeletts eine Rohbaumstruktur hergestellt,
obwohl sie falsche Zweige enthalten kann (330). Die Baumstruktur
und das segmentierte Bild werden dann verwendet, um gewisse Kriterien
zur Elimination falscher Zweige zu messen (340). Das Skelett
wird danach geglättet
und genauer zentriert (350). Schließlich werden jedem Punkt in
der Baumstruktur Richtungsvektoren zugewiesen (360), um abgeleitete
Renderings zu ermöglichen,
wie etwa ausgerollte Ansichten, orthogonale und parallele Ebenen
sowie endoskopische Ansichten innerhalb des Gefäßbaumes.
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In
Abhängigkeit
von den Ergebnissen der Gefäßsegmentierung
kann der Gefäßbaum eine
oder mehrere zusammenhängende
Komponenten umfassen. Daher sollten Wurzelpositionen für jede einzelne Komponente
gewählt
werden. Es ist klar, dass Stellen, die sich möglichst nahe am Herz des Patienten befinden,
normalerweise eine gute Wahl für
Wurzelpositionen sind. Ein beispielhaftes Ergebnis des Schrittes
der Baumanpassung ist in Bild (b) von 5 dargestellt.
Genauer, in Bild (b) ist das Baummodell an die Baumstruktur von
Bild (a) von 5 angepasst. Wie Bild (b) zeigt,
stellen die dicken, dunklen Mittellinien 520-540 das
Baummodell dar, welche danach verwendet werden, um Zweige zusammen
mit ihrer Hierarchie zu identifizieren.
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Insbesondere
beschreibt das resultierende Modell den Gefäßbaum als eine Reihe von zusammenhängenden
Zweigen, wobei jeder Zweig als eine Menge von Punkten entlang der
Mittelachse definiert ist. Nachdem dieses Modell erhalten worden
ist, können
die einzelnen Zweige in einer hierarchischen Reihenfolge dargestellt
werden, zum Beispiel mit Angabe einer Eltern-Kind-Beziehung zwischen
Zweigen. Diese Darstellung ermöglicht
es, Probleme bei der Navigation, die bei Verfahren zur 3D-Visualisierung
auftreten, zu vermeiden, da die Zweige systematisch gescannt werden
können.
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Es
wird erneut auf 2 Bezug genommen; jeder Zweig
wird, bevor er in einer hierarchischen Reihenfolge dargestellt wird,
in eine 2D-Darstellung umgewandelt, wie die Beispiele in Bild (c)
von 5 zeigen (240). Bei einem Verfahren kann
ein Zweig in einer hierarchischen Reihenfolge dargestellt werden, indem
der Zweig 540 ausgerollt wird, wie durch 540c-2 in
Bild (c) dargestellt. Bei diesem Verfahren werden Strahlen in einer
kreisförmigen
Weise senkrecht zur Zweigrichtung für jede einzelne Stelle innerhalb
des Zweiges ausgesendet. Eine Funktion der Voxel entlang des Strahls
gibt die Farbe für
diesen speziellen Strahl an. Die Farbergebnisse für jeden Strahl
werden dann für
jedes Pixel horizontal gespeichert, so dass ein 2D-Bild zur Präsentation
hergestellt wird, wie durch 540d-2 in Bild (d) von 5 dargestellt
(250). Anstatt einen Zweig auszurollen, kann er auch als
eine Projektion seines inneren Inhalts dargestellt werden, wie durch 540c-1 in
Bild (c) von 5 dargestellt. Ein Beispiel
hierfür
wird später
beschrieben.
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Wie
Bild (d) zeigt, braucht, wenn diese 2D-Darstellung einem Benutzer
zum Beispiel des Systems 100 präsentiert wird, der Benutzer
nur ein einziges 2D-Bild zu betrachten. Wenn das Bild dem Benutzer
präsentiert
wird, kann der Benutzer über eine
Benutzeroberfläche
Punkte in den 2D-Bildern 520d-540d-2 von Bild
(d) anklicken, und die Punkte können
dann in einer entsprechenden 3D-Darstellung oder einem axialen Schnitt
zur weiteren Interpretation und Überprüfung angegeben
werden.
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Es
wird nochmals auf Schritt 240 Bezug genommen; selbstverständlich können gemäß der vorliegenden
Erfindung verschiedene weitere Verfahren zum Umwandeln jedes Zweiges
des Baummodells in ein 2D-Bild angewendet werden. Die Verfahren
können
einen beliebigen Typ von Funktion oder Funktionen beinhalten, welche
einen Weg durch eine 3D rohrähnliche
Struktur nehmen und den Weg als ein 2D-Bild einem Benutzer zur Betrachtung
präsentieren.
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Bei
einer alternativen Ausführungsform
zum Umwandeln jedes Zweiges des Baummodells in ein einziges 2D-Bild
zeigt Bild (a) von 6 zwei Renderings 610a und 610b von
Zweigen, die nebeneinander angezeigt werden, wobei ein Rendering
von der "Vorderseite" 610a und
das andere von der "Rückseite" 610b erhalten
wurde. Dieses Verfahren ermöglicht
einen vollständigen
Blick um die zu betrachtenden Zweige. Dieses Rendering kann auch erfolgen,
indem eine Oberflächenschattierung
der inneren Bereiche vorgenommen wird, wie Bild (a) von 6 zeigt.
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Bei
einem anderen Verfahren, das in Bild (b) von 6 dargestellt
ist, kann jeder Zweig als eine rotierende Struktur 620 innerhalb
eines animierten 2D-Bildes dargestellt werden, was somit eine Visualisierung
aller Seiten ohne Verzerrung ermöglicht. Auch
dieses Rendering kann erfolgen, indem eine Oberflächenschattierung
der inneren Bereiche vorgenommen wird, wie Bild (a) von 6 zeigt,
oder durch eine Projektion der Daten. Bei einem weiteren Verfahren
kann eine 2D-Projektion der maximalen Intensität, die auf die Voxel innerhalb
der Segmentierung begrenzt ist, berechnet werden, wie durch 630 in
Bild (c) von 6 dargestellt. Dieses Verfahren ermöglicht,
dass sämtliche
Voxel innerhalb des Gefäßes die
Ansicht beeinflussen, wodurch eine Visualisierung von Merkmalen
innerhalb des Gefäßes ermöglicht wird
und die Notwendigkeit entfällt,
Wege von der Mittellinie zur Oberfläche zu berechnen.
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7 soll
den Prozess und die Ergebnisse der Umwandlung des Gefäßbaumes
in ein einziges 2D-Bild veranschaulichen. In Bild (a) von 7 ist ein
axialer Schnitt dargestellt, wobei ein Pfeil auf eine LE zeigt.
In Bild (b) von 7 ist eine Visualisierung eines
3D-Lungengefäßbaumes
dargestellt. Der Pfeil in Bild (b) zeigt auf die Wurzel des Teilbaumes,
der in Bild (c) von 7 dargestellt werden soll. In
Bild (c) ist das berechnete Baummodell für einen Abschnitt des Gefäßbaumes
in Bild (b) dargestellt, und in Bild (d) von 7 ist die
endgültige
2D-Visualisierung des Gefäßbaumes
von Bild (c) dargestellt. In Bild (d) ist nur ein Teilbaum dargestellt,
da der gesamte Baum zu umfangreich ist, um auf einer Druckseite dargestellt
zu werden. Wie bei einer Betrachtung von Bild (d) festgestellt werden
kann, sind die dunklen Bereiche, die auf Gerinnsel oder LE hinweisen
(durch die Pfeile bezeichnet), klar sichtbar, und die hierarchische
Beziehung der Arterien ist ebenfalls klar erkennbar (z.B. Generationen
1-4). Außerdem
kann der Umfang der Gerinnsel ebenfalls aus dieser Ansicht bestimmt
werden.
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Somit
wird gemäß einer
beispielhaften Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung ein Verfahren zum Darstellen von in einem
3D CT-Bild des Brustkorbes enthaltenen Gefäßen in einem einzigen 2D-Bild
für die
Zwecke der Visualisierung von LE bereitgestellt. Insbesondere berechnet
das Verfahren zuerst ein Baummodell für alle Gefäßbaumstrukturen. Nachdem dieses
Modell erhalten worden ist, werden die einzelnen Zweige desselben
in einer hierarchischen Reihenfolge dargestellt. Dies ermöglicht eine
vollständige
Betrachtung aller Seiten der Gefäße bei Erhaltung
der hierarchischen Struktur des Baumes. Außerdem kann jeder Zweig als
eine rotierende Struktur oder flach als ein 2D-Bild dargestellt werden.
Beim letzteren Schema entfällt
die Notwendigkeit einer 3D-Navigation. Ferner ermöglichen
die Schemata der Darstellung der vorliegenden Erfindung einem praktischen
Arzt, eine Stelle anzuklicken und die ihr entsprechende Position
sowohl in den ursprünglichen
CT-Daten als auch
in der 3D-Visualisierung zu finden, wodurch die Diagnose und Erkennung
von LE noch weiter verbessert wird.
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Ferner
kann die vorliegende Erfindung selbstverständlich in verschiedenen Formen
von Hardware, Software, Firmware, Spezialprozessoren oder Kombinationen
davon implementiert werden. Bei einer Ausführungsform kann die vorliegende
Erfindung softwaremäßig als
ein Anwendungsprogramm implementiert werden, das physisch durch eine
Programmspeichereinrichtung verkörpert
wird (z.B. Diskette, RAM, CD-ROM, DVD, ROM und Flash-Speicher).
Das Anwendungsprogramm kann auf eine Maschine, die eine beliebige
geeignete Architektur aufweist, hochgeladen und von dieser ausgeführt werden.
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Ferner
ist darauf hinzuweisen, dass, da einige der Systembestandteile und
Verfahrensschritte, die in den beigefügten Zeichnungen dargestellt
sind, softwaremäßig implementiert
sein können,
die tatsächlichen
Verbindungen zwischen den Systemkomponenten (oder den Prozessschritten)
unterschiedlich sein können,
in Abhängigkeit
von der Art und Weise, wie die vorliegende Erfindung programmiert ist.
Ausgehend von den Lehren der vorliegenden Erfindung, die hier dargelegt
wurden, ist ein Durchschnittsfachmann in der Lage, diese und ähnliche
Implementierungen oder Konfigurationen der vorliegenden Erfindung
in Erwägung
zu ziehen.
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Außerdem ist
darauf hinzuweisen, dass die obige Beschreibung nur für beispielhafte
Ausführungsformen
gilt. Zur Erleichterung für
den Leser konzentrierte sich die obige Beschreibung auf ein repräsentatives
Muster möglicher
Ausführungsformen, ein
Muster, welches die Prinzipien der Erfindung veranschaulicht. In
der Beschreibung wurde nicht der Versuch unternommen, alle möglichen
Varianten erschöpfend
aufzuzählen.
Dass alternative Ausführungsformen
für einen
speziellen Teil der Erfindung möglicherweise
nicht dargestellt wurden, oder dass weitere, nicht beschriebene
Alternativen für
einen Teil vorhanden sein können,
ist nicht als ein Verzicht auf diese alternativen Ausführungsformen
zu betrachten. Andere Anwendungen und Ausführungsformen können implementiert
werden, ohne den Rahmen und Schutzbereich der vorliegenden Erfindung zu
verlassen.
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Daher
soll die Erfindung nicht auf die beschriebenen speziellen Ausführungsformen
beschränkt
sein, da zahlreiche Permutationen und Kombinationen des Obigen sowie
Implementierungen, welche nichterfinderische Substitutionen für Obiges
beinhalten, geschaffen werden können;
die Erfindung ist jedoch entsprechend den nachfolgenden Patentansprüchen zu
definieren. Es ist klar, dass viele von jenen nicht beschriebenen
Ausführungsformen
dem wörtlichen
Sinn der nachfolgenden Ansprüche
entsprechen, und dass andere dazu äquivalent sind.
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Zusammenfassung
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Ein
System und ein Verfahren zur Baummodell-Visualisierung zum Erkennen
einer Anomalie in einer anatomischen Baumstruktur sind vorgesehen. Das
Verfahren umfasst dabei: Anpassen eines Baummodells an eine anatomische
Baumstruktur (230); Umwandeln von Zweigen des Baummodells
in erste zweidimensionale Zweigbilder (240); und Anordnen
der ersten zweidimensionalen Zweigbilder in einer hierarchischen
Reihenfolge, um ein zweites zweidimensionales Bild herzustellen
(250).